кандидат технических наук;
candidate of technical sciences;
кандидат технических наук;доктор технических наук;доктор технических наук;
candidate of technical sciences;doctor of technical sciences;doctor of technical sciences;
В сложившихся условиях неустойчивости и быстроизменяющейся экономики большую роль играют математические методы и интеллектуальные информационные технологии, используемые при принятии управленческих решений в различных сферах. Особенно тщательно требуется подходить к процессу обеспечения запасов продаваемой продукции, необходимой для получения прибыли предприятия автомобильного сервиса. Предприятие для своей деятельности нуждается в наличии широкого ассортимента автозапчастей. Отсутствие необходимых деталей может спровоцировать длительный простой автомобилей в ожидании технического сервиса или отказ клиентов от обслуживания. Излишки деталей, которые долго не продаются, требуют увеличенных затрат на их хранение. В статье для анализа товарного ассортимента запасных частей дилерского автосервисного предприятия применяется алгоритм FP-Growth, который решает задачу поиска ассоциативных правил. Данная задача основана на поиске в большом объеме исходных данных взаимосвязей в виде если Х, то Y. Алгоритм FP-Growth отличается от других методов поиска ассоциативных правил процедурой построения дерева вариантов наборов объектов, позволяющей сократить перебор возможных вариантов и уменьшить количество итераций. Для реализации предлагаемого алгоритма использовалась аналитическая система Loginom Community. В результате были определены наборы запасных частей, часто используемые вместе при текущем ремонте автомобилей.
In the current conditions of instability and a rapidly changing economy, mathematical methods and intelligent information technologies used in making managerial decisions in various fields play an important role. It is especially necessary to approach carefully the process of securing stocks of products sold, which is necessary for the profit of a car service company. The company in its activity requires a wide range of cars spare parts. The lack of necessary parts can provoke a long downtime of cars waiting for the technical maintenance or the customer's refusal from service. Excess parts that have not been sold for a long time require increased storage costs. In this article, the FP-Growth algorithm is used to analyze the range of cars spare parts for dealer car service company, which solves the problem of finding associative rules. This task is based on searching in a large volume of source data for relationships in the form of if X, then Y. The FP-Growth algorithm differs from other methods of searching for associative rules by the procedure of constructing a tree of variants of sets of objects, which allows to reduce the search for possible variations and reduce the number of iterations. To implement the proposed algorithm, the Loginom Community analytical system was used. As a result, sets of spare parts were identified, often used together in the current repair of cars.