Автоматизация выбора автомобильных аккумуляторных батарей с учетом требований к эксплуатационным характеристикам для организации процесса управления складом предприятия

Рассматривается задача повышения эффективности управления складом предприятия за счет внедрения системы автоматизированного выбора продукции на примере автомобильных аккумуляторных батарей (ААБ), учитывающей совокупность эксплуатационных требований к оборудованию. Актуальность исследования обусловлена необходимостью управлять складскими запасами в связи с ростом номенклатуры ААБ, различиями в их технических характеристиках, а также снизить влияние человеческого фактора при выборе ААБ к конкретным моделям автотранспорта. Предложен алгоритм автоматизированного выбора продукции с использованием двухуровневой схемы аналитической иерархии показателей эксплуатационной пригодности. Определены важные технические характеристики продукции и произведено ранжирование моделей ААБ в соответствии с приоритетами наиболее важных технологических параметров. На основе нечеткого многокритериального анализа произведен итоговый выбор модели ААБ в соответствии с критериями эксплуатационной пригодности.

Аффилиация авторов
Шабунин Сергей Владимирович – ассистент, e-mail: agranommotor@yandex.ru.
Денисова Людмила Альбертовна – д-р техн. наук, профессор, e-mail: denisova@asoiu.com.
Омский государственный технический университет (ОмГТУ).

Список литературы
1. Шабунин С.В. Организация торговой деятельности с учетом особенностей технологий изготовления автомобильных аккумуляторных батарей // XII всерос. научно-технич. конф. ≪Информационные технологии в науке и производства≫. Омск, 2025. С. 144-148.
2. Шабунин С.В. Изучение спроса покупателей автомобильных аккумуляторных батарей с учетом конструктивных особенностей // Там же. Омск, 2025. С. 237-242
3. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике // Финансы и статистика. 2000. М.: С. 368.
4. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы и методы искусственного интеллекта. ИНФРА-М . 2021. С. 88–101.
5. Петровский А.Б. Теория принятия решений. М.: Академия, 2009. 391 с.
6. Mangalathu S., Hwang S.H., Jeon J.S. Failure mode and effects analysis of RC members based on machine-learning-based SHapley Additive exPlanations (SHAP) approach //Engineering Structures. 2020. Т. 219. С. 110927.
7. Шабунин С.В. аккумуляторных батарей при организации торговой деятельности: анализ требований к эксплуатационным характеристикам // XIII всерос. научно-технич. конф. ≪Информационные технологии в науке и производства≫. Омск, 2026. С. 246-250.
8. Саати Т Л. Взаимодействие в иерархических системах //Техническая кибернетика. 1979. № 1. С. 68-84.
9. Штовба С.Д. Идентификация нелинейных зависимостей с помощью нечеткого логического вывода в системе MATLAB // Exponenta Pro: Математика в приложениях. 2003. № 2. С. 9-15
10. Денисова Л.А. Математическая модель цифровой системы регулирования с переменными параметрами // Автоматизация в промышленности. 2011. №9. С. 45–48.