Разработка системы поддержки принятия решений для выбора поставщика скоропортящейся продукции с использованием прогнозирования срока годности и нечеткой логики

Введение

Проблема выбора поставщика скоропортящейся продукции является одной из ключевых задач управления цепями поставок. Высокая нестабильность качества, разнообразие условий хранения и транспорта, а также ограниченные сроки годности существенно повышают риски принятия неверного решения, что может привести к потерям, нарушению технологических процессов и снижению конкурентоспособности предприятия [20, с. 229-248]. В современных цепях поставок важную роль играют цифровые инструменты поддержки принятия решений, которые позволяют снизить неопределенность и улучшить выбор контрагентов, особенно при работе с продукцией, чувствительной к изменениям условий внешней среды [10, с. 623-642].

Актуальность исследования определяется необходимостью объединения методов прогнозирования срока годности продукции и алгоритмов многокритериальной оценки поставщиков. Традиционные подходы учитывают преимущественно экономические и логистические показатели, тогда как интеграция технологических характеристик пищевых продуктов позволяет повысить качество и надежность оценки [15, с. 22-23; 21, с. 24-25].

Краткая постановка задачи исследования заключается в анализе существующих методов прогнозирования сроков хранения, алгоритмов нечеткой логики для выбора поставщиков и оценке возможности их объединения в единую СППР.

Историческая справка

Развитие методов выбора поставщика началось с классических моделей многокритериальной оптимизации в середине XX века, когда основное внимание уделялось формализации критериев выбора и разработке методов ранжирования поставщиков по заранее определенным показателям. С переходом к цифровым цепям поставок появились адаптивные и интеллектуальные методы, использующие инструменты логистического моделирования, экспертные системы и методы анализа больших данных [10, с. 623-642]. Эти подходы позволили учитывать динамические изменения рынка, сезонность спроса и разнообразие условий сотрудничества с поставщиками.

Начиная с 2000-х годов активное развитие получили нечетко-логические методы, способные учитывать неопределенность и разнородность информации, присущей процессам выбора поставщика. Значительный вклад в эту область внесли зарубежные исследователи− Bevilacqua и Petroni, предложившие нечеткую модель выбора поставщика, которая позволяла интегрировать качественные и количественные показатели в единую систему оценки [5, с. 141-164]. Chen, Lin и Huang предложили метод интегрированной нечеткой оценки, обеспечивающий более гибкое ранжирование поставщиков с учетом неопределенности входных данных [6, с. 140-154]. Эти подходы стали особенно актуальны для выбора поставщиков скоропортящейся продукции, где критическим фактором является своевременность поставок и прогнозирование сроков годности продукции.

В российской научной школе значимый вклад внесли работы Бутусова, Дубина и их коллег, в которых были разработаны и апробированы нечеткие алгоритмы выбора поставщика в цепях поставок [11, с. 268-271; 12, с. 114-118; 13, с. 268-271]. Эти исследования подчеркнули важность адаптации методов многокритериальной оценки к условиям неопределенности и разнообразия исходной информации, что особенно важно для скоропортящихся товаров.

Параллельно развивались методы прогнозирования сроков годности продукции, включающие ускоренное тестирование, математическое моделирование и обработку экспериментальных данных [15, с. 22-23; 18, с. 24-27; 21, с. 24-25]. Современные подходы к прогнозированию сроков годности основаны на комбинировании статистических методов, моделей деградации продукта и методов машинного обучения, что позволяет создавать более точные прогнозы и интегрировать их в процессы управления цепями поставок.

Таким образом, современная система поддержки принятия решений для выбора поставщика скоропортящейся продукции представляет собой сочетание двух ключевых направлений: методов нечеткой логики для оценки и ранжирования поставщиков и методов прогнозирования сроков годности продукции. Это обеспечивает возможность не только учитывать множественные критерии выбора, но и снижать риски потерь из-за порчи продукции, делая процесс управления поставками более эффективным и адаптивным к изменениям условий рынка.

Модели, методы и алгоритмы

1. Методы выбора поставщиков на основе нечеткой логики

Подходы нечеткой логики позволяют учитывать качественные критерии, экспертные оценки и неполноту данных. Значительный вклад в развитие данных методов внесли российские исследования школы МГТУ им. Н. Э. Баумана [11, с. 268-271; 12, с. 114-118; 13, с. 268-271], в которых предложены нечетко-логические алгоритмы для выбора поставщиков в условиях многокритериальности. Эти модели учитывают как количественные показатели, так и субъективные экспертные оценки, что особенно важно при оценке качества поставок.

Другие российские исследования [14, с. 65-72; 17, с. 45-46] развивают методы нечётких множеств для ситуаций, когда данные различны по типу, точности и полноте. Преимуществом этих методов является гибкость и возможность обобщения критериев, однако недостатком остаётся необходимость экспертной калибровки функций принадлежности и сложности интерпретации полученных решений.

В зарубежной научной школе широко используются многокритериальные методы: нечёткие MCDM-модели [11, с. 268-271], фуззи-целевая оптимизация [9, с. 1387-1406], аддитивные нечеткие модели [2, с. 452-469]. Эти подходы обеспечивают высокую формализацию и математическую строгость, что делает их эффективными для автоматизированных СППР.

2. Прогнозирование срока годности и деградации качества

Методы прогнозирования срока годности основаны на моделировании биохимических и физико-химических процессов, происходящих в продукции. В российских исследованиях выделяются два направления:

1. Ускоренные методы тестирования, основанные на проведении экспериментов в стрессовых условиях [18, с. 24-27];
2. Модели деградации, включающие аналитические зависимости качества от времени и условий хранения [15, с. 22-23; 21, с. 24-25].

Методики ВНИИЗ предлагают математическую модель определения сроков безопасного хранения муки, основанную на зависимости ключевых показателей качества от внешних факторов [19, с. 1-8].

Преимуществом прогнозных моделей является возможность точно определить остаточный срок годности партии продукции при изменении условий хранения. Недостатком является высокая чувствительность моделей к корректности экспериментальных данных.

3. Интеграция методов прогнозирования и выбора поставщиков

Объединение методов прогнозирования срока годности с процедурами выбора поставщика позволяет учитывать дополнительные риски цепи поставок, связанные с хранением и логистикой. Такой подход особенно актуален для скоропортящихся товаров, где несвоевременная поставка или некачественные условия транспортировки могут напрямую снизить срок годности партии.

Несмотря на развитость отдельных научных направлений, работ, где прогнозирование срока годности интегрировано в систему выбора поставщика, в литературе крайне мало. Зарубежные исследования по цифровизации цепей поставок [7; 10, с. 623-642] указывают на важность адаптивных моделей, но не включают компонент прогноза деградации качества. Таким образом, разработка СППР, объединяющей оба направления, является важной исследовательской задачей.

Заключение

Проведённый обзор показал, что методы выбора поставщиков на основе нечеткой логики и модели прогнозирования срока годности активно развиваются как в отечественных, так и в зарубежных научных школах. Российские исследования фокусируются на нечётких алгоритмах выбора поставщика [11, с. 268-271; 12, с. 114-118; 13, с. 268-271; 14, с. 65-72; 16, с. 68-69; 17, с. 45-46], тогда как прогнозирование срока годности развивалось преимущественно в области пищевых технологий [15, с. 22-23; 18, с. 24-27; 21, с. 24-25]. Однако интеграция этих направлений в единую систему поддержки принятия решений пока отсутствует.

Разработка СППР, учитывающей как критерии выбора поставщика, так и прогнозируемый срок годности продукции, представляется перспективным направлением исследований. Такой подход позволит повысить точность оценки поставщиков, снизить риски потерь скоропортящихся товаров и оптимизировать управление цепями поставок. Дальнейшие исследования могут быть направлены на создание прототипа такой системы, а также на экспериментальную проверку точности прогнозов и устойчивости нечётких моделей в реальных условиях.