ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ДЛЯ ЛОГІСТИЧНИХ ПРОЦЕСІВ РОБОТИЗОВАНОГО СКЛАДУ НА ОСНОВІ МАРКОВСЬКИХ МЕРЕЖ - Посашков, О. Ю.; Цимбал, О. М. (Вісник Вінницького політехнічного інституту, 2025)
Сучасна складська логістика має надзвичайний розвиток і водночас стикається з багатьма проблемами через постійну мінливість ринку і непередбачуваний попит. При цьому, не завжди легко скоординувати всі різні процеси, які відбуваються на складі. Стандартні методи управління у більшості випадків не дають позитивного результату, що призводить до нераціонального використання ресурсів і до зростання витрат. У статті запропоновано спосіб вирішення проблеми маршрутизації складських роботів на основі використання комбінації експертних систем і логічних мереж Маркова. Мережі Маркова, як математичний інструмент моделювання випадкових процесів, допомагають зрозуміти, як різні стани системи пов’язані між собою. У складській логістиці це означає, що можна передбачити, в якому стані буде система в майбутньому, ґрунтуючись на теперішніх і попередньо отриманих даних. Це дуже важливо, коли потрібно ухвалювати важливі рішення на управлінському рівні. Ще одним важливим моментом є експертні системи, які об’єднують знання досвідчених спеціалістів і Марковські мережі. Завдяки цьому можна формалізувати знання людей, які мають великий практичний досвід, і використовувати їх в автоматизованому режимі. Це дає змогу поєднати практичні спостереження з математичним аналізом і забезпечувати адаптивність. За допомогою поєднання експертних знань і моделей, можна раціональніше підходити до роботи зі складськими процесами. Розглянуто метод оптимізації маршрутів в умовах невизначеностей, які виникають у динамічному середовищі логістичного складу. Розроблено метод, який поєднує чіткі правила експертів з імовірнісними моделями логічних мереж. Також запропонована концептуальна модель для комбінованої системи, пояснено, як перетворювати дані з експертної системи у формули для логічних мереж, розглянуто обчислювальні аспекти. Розглянуто можливі напрямки для майбутніх досліджень, зокрема, методи автоматичного навчання та адаптивними системами. Результати статті створюють основу для інтелектуальних систем керування, які зможуть розв’язувати задачі маршрутизації з урахуванням безлічі факторів, що впливають на рух роботів.