Стаття
Наукова стаття
Прогнозування попиту та оптимізація запасів у роздрібній торгівлі: від обробки даних до управлінського рішення
ID елемента: 80909
1 Медіафайлів
2026/08/06
Цитування
eNUPPIR (). Прогнозування попиту та оптимізація запасів у роздрібній торгівлі: від обробки даних до управлінського рішення. https://reposit.nupp.edu.ua/item/80909
eNUPPIR. "Прогнозування попиту та оптимізація запасів у роздрібній торгівлі: від обробки даних до управлінського рішення." Web. . <https://reposit.nupp.edu.ua/item/80909>.
eNUPPIR. "Прогнозування попиту та оптимізація запасів у роздрібній торгівлі: від обробки даних до управлінського рішення." Accessed . https://reposit.nupp.edu.ua/item/80909.
Скопійовано в буфер обміну
Властивості
Тип
Українська
Назва
Українська
Прогнозування попиту та оптимізація запасів у роздрібній торгівлі: від обробки даних до управлінського рішення
Англійська
Demand Forecasting And Inventory Optimization In Retail: From Data Processing To Managerial Decision-Making
Автор
Українська
Українська
Українська
Англійська
Англійська
Англійська
Опис
Українська
У статті обґрунтовано комплексний підхід до прогнозування попиту й оптимізації товарних запасів у роздрібній торгівлі. Запропоновано алгоритм, що інтегрує аналіз даних продажів, ABC/XYZ-сегментацію, вибір прогнозних моделей та розрахунок параметрів поповнення запасів. Доведено, що його застосування сприяє підвищенню рівня сервісу, скороченню дефіциту й надлишкових запасів, прискоренню оборотності та може бути впроваджене в ERP-, WMS-, BI-системи й процеси S&OP.
Англійська
The article substantiates a comprehensive approach to demand forecasting and inventory optimisation in retail trade. It proposes an algorithm that integrates sales data analysis, ABC/XYZ segmentation, the selection of forecasting models, and the calculation of inventory replenishment parameters. The study demonstrates that implementing the proposed approach improves service levels, reduces stockouts and excess inventory, accelerates inventory turnover, and can be effectively integrated into ERP, WMS, Business Intelligence (BI) systems, as well as Sales and Operations Planning (S&OP) processes.
Анотація
Українська
У статті обґрунтовано комплексний підхід до прогнозування попиту та оптимізації товарних запасів у роздрібній торгівлі, який поєднує підготовку історичних даних продажу, аналітичне моделювання, ABC/XYZ-сегментацію асортименту, вибір прогнозної моделі з урахуванням сезонності, тренду, маркетингової активності та волатильності попиту, а також розрахунок ключових параметрів поповнення запасів.
Метою дослідження є формування прикладного алгоритму переходу від обробки даних до управлінського рішення щодо замовлення, страхового запасу, точки повторного замовлення та економічного розміру партії. Методологічну основу становлять системний підхід, аналіз часових рядів, сегментація асортименту, сценарне моделювання, інструменти управління запасами та логіка міжфункціонального планування продажів і операцій (S&OP).
Запропонована модель передбачає послідовне очищення й валідацію даних, ідентифікацію факторів попиту, диференціацію товарних позицій за економічною значущістю та стабільністю продажів, вибір методів прогнозування для різних груп товарних позицій, оцінювання похибки прогнозу та трансформацію прогнозних значень у конкретні параметри політики запасів.
На відміну від підходів, у яких прогнозування попиту та управління запасами розглядаються відокремлено, запропонований алгоритм інтегрує їх у єдиний процес прийняття рішень із можливістю сценарного коригування. Показано, що для стабільних високовартісних позицій доцільними є точніші прогнозні моделі та жорсткий контроль цільового рівня сервісу; для позицій із нерегулярним попитом – спеціалізовані методи й підвищена увага до страхового запасу; для другорядних позицій – спрощені правила поповнення за фактичним попитом.
Результати імітаційної апробації свідчать, що інтегрований підхід може підвищити рівень сервісу, зменшити частку дефіцитних і надлишкових позицій, прискорити оборотність запасів і вивільнити оборотний капітал без погіршення доступності товарів для споживачів.
Метою дослідження є формування прикладного алгоритму переходу від обробки даних до управлінського рішення щодо замовлення, страхового запасу, точки повторного замовлення та економічного розміру партії. Методологічну основу становлять системний підхід, аналіз часових рядів, сегментація асортименту, сценарне моделювання, інструменти управління запасами та логіка міжфункціонального планування продажів і операцій (S&OP).
Запропонована модель передбачає послідовне очищення й валідацію даних, ідентифікацію факторів попиту, диференціацію товарних позицій за економічною значущістю та стабільністю продажів, вибір методів прогнозування для різних груп товарних позицій, оцінювання похибки прогнозу та трансформацію прогнозних значень у конкретні параметри політики запасів.
На відміну від підходів, у яких прогнозування попиту та управління запасами розглядаються відокремлено, запропонований алгоритм інтегрує їх у єдиний процес прийняття рішень із можливістю сценарного коригування. Показано, що для стабільних високовартісних позицій доцільними є точніші прогнозні моделі та жорсткий контроль цільового рівня сервісу; для позицій із нерегулярним попитом – спеціалізовані методи й підвищена увага до страхового запасу; для другорядних позицій – спрощені правила поповнення за фактичним попитом.
Результати імітаційної апробації свідчать, що інтегрований підхід може підвищити рівень сервісу, зменшити частку дефіцитних і надлишкових позицій, прискорити оборотність запасів і вивільнити оборотний капітал без погіршення доступності товарів для споживачів.
Англійська
The article substantiates an integrated approach to demand forecasting and inventory optimization in retail trade that connects data preparation, analytical modeling, and managerial decision making within a single process. The study is motivated by the need to balance product availability, customer service, and inventory carrying costs under conditions of volatile demand, seasonal fluctuations, promotional effects, and supply uncertainty. The purpose of the research is to develop a practical algorithm that transforms historical sales data and market signals into concrete replenishment decisions for a retail enterprise. The methodological basis combines a systems approach, time-series analysis, ABC/XYZ assortment segmentation, scenario modeling, and inventory control tools for determining reorder points, safety stocks, and economic order quantities. The proposed model starts with data cleaning and identification of demand drivers, then differentiates items by value and predictability, selects forecasting methods according to the behavior of sales series, evaluates forecast error, and links forecast outputs to inventory policies and service-level targets. In contrast to fragmented approaches where forecasting and inventory control are treated separately, the developed framework integrates them through a decision logic that also includes consensus planning and adaptive managerial corrections. The article demonstrates how different strategies should be applied to stable, high-value items, irregular demand positions, and risk-sensitive categories. A scenario block is incorporated in order to test the resilience of replenishment plans under pessimistic, baseline, and optimistic demand trajectories. The results of the simulation-based assessment show that the integrated approach can improve service performance, reduce the share of stockouts and excessive inventories, accelerate inventory turnover, and release working capital without sacrificing customer availability.
Мова
Дата випуску
Ключові слова
Українська
Українська
Українська
Українська
Українська
Українська
Українська
Англійська
Англійська
Англійська
Англійська
Англійська
Англійська
Англійська
Бібліографічний опис
Міняйленко І.В. Прогнозування попиту та оптимізація запасів у роздрібній торгівлі: від обробки даних до управлінського рішення / І.В. Міняйленко, С.П. Кобець, С.Ю. Кулакова // Національні інтереси України. – 2026. – № 6(23). – С. 1722-1735. – DOI: https://doi.org/10.52058/3041-1793-2026-6(23)
issn
3041-1793
doi
https://doi.org/10.52058/3041-1793-2026-6(23)
УДК
339.37:658.787
Медіафайли
Інформація про метадані
Створено
2026-8-6 07:59
Остання зміна
2026-8-7 10:15
(Оновлено 1 днів після створення)
Дата видачі (DC)
2026-05
ID елемента
#80909
Клас ресурсів
Стаття
Шаблон ресурсу
Наукова стаття
