Оптимизация загрузки персонала магазина на основе data mining
DOI:
https://doi.org/10.25806/mevriz-385Ключевые слова:
персонал, целочисленное линейное программирование, планирование работ, бизнес-процессы, оптимизация, Loginom, розничная торговля, Data MiningАннотация
Статья посвящена исследованию способа оптимизации работ персонала магазина на основе линейного целочисленного программирования с использованием low-code платформы Loginom. Формализация требований к выполнению основных работ внутри розничной точки позволила сформировать целевую функцию и оптимизировать организацию распределения работ в течение рабочего дня. На примере продемонстрировано, как при наличии прогноза загрузки точки можно оптимизировать работу персонала, уменьшая потенциальные издержки бизнеса.
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: ООО "Финпресс".
Условия использования. Полные тексты статей, опубликованных в журнале, распространяются по подписке. Все права защищены. Метаданные всех статей распространяются по открытой лицензии и могут свободно использоваться в информационных, научных и библиографических целях.
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
Полная версия статьи доступна на сайте Научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU: https://elibrary.ru/contents.asp?titleid=9628
Библиографические ссылки
2. Землянухин М.Г. Задача составления оптимального графика работ / М.Г. Землянухин, Г.Д. Чернышова // Вестник Воронеж. гос. ун-та. Сер.: Системный анализ и информационные технологии. – 2014. – № 1. – С. 117–119. – EDN SCHEBR.
3. Вопилова О.А. Применение системы математического моделирования GAMS при решении задач составления оптимального расписания / О.А. Вопилова, С.В. Бегичева // Достойный труд – основа стабильного общества: сб. ст. VII Междунар. науч.-практ. конф.: Урал. гос. экон. ун-т, 2015. – С. 33–38. – EDN VYIVCD.
4. Боровых Н.И. Применение алгоритма поиска с запретами в задаче автоматизированного составления оптимального штатного расписания / Н.И. Боровых, О.В. Красоткина // Известия Тул. гос. ун-та. Технические науки. – Тула: ТулГУ, 2013. – Вып.
6. – С. 218–227.
5. Построение оптимальных ежедневных графиков работы универсальных специалистов / Е.И. Корнеева, Т.Ю. Новгородцева, А.В. Родионов, И.А. Никифорова // Инновации и инвестиции. – 2018. – №
12. – С. 210–216. – EDN NESTWX.
6. Берсенева В.А. Необходимость разработки оптимального графика работы касс в торговых сетях, применение новейших технологий и нестандартных решений в повышении эффективности работы касс / В.А. Берсенева // Научный журнал КубГАУ. – 2010. – №
63. – С. 2–19.
7. Бегунов Н.А. Оптимизация графика работы специалистов фронт-зоны банка на основе имитационной модели / Н.А. Бегунов // Имитационное моделирование. Теория и практика. Седьмая Всерос. науч.-практ. конф., тр. конф. в 2 т.: сб. науч. тр. – М.: ИПУ, 2015. – С. 40–45.
8. Читая Г.О. Оптимизация графика работы кассиров продовольственного магазина / Г.О. Читая, С.В. Пенталь // Науч. тр. Белорус. гос. экон. ун-та. – Минск: БГЭУ, 2016. – Вып.
9. – С. 391–
399.
9. Пиликов Н.П. Секретные технологии организации труда гигантов розничной торговли Carrefour и Auchan / Н.П. Пиликов. – М., 2014. – 36 с.
10. Пантелеев А.В. Методы оптимизации в примерах и задачах: учеб. пособие для студентов вузов / А.В. Пантелеев, Т.А. Летова. – 2-е изд., испр. – М.: Изд-во «Высшая Школа», 2005. – 544 с. – ISBN 5-06-004137-9. – EDN SBRJJP.
11. Козлов А.А. Типизация магазинов при помощи машинного обучения / А.А. Козлов, С.А. Андронов // Аэрокосмическое приборостроение и эксплуатационные технологии: Четвертая Междунар. науч. конф., Санкт-Петербург, 4–21 апр. 2023 г. Т. 1. – СПб.: С.-Петерб. гос. ун-т аэрокосм. приборостроения, 2023. – С. 189–197. – DOI: 10.31799/978-5-8088-1819-4-2023-4-1-189-197. – EDN LJPNHG.
12. Loginom Community Edition [Электронный ресурс]. URL: loginom.ru (дата обращения: 10.01.2024).
13. Python [Электронный ресурс]. URL: python.org (дата обращения: 10.01.2024).
14. Pulp [Электронный ресурс]. URL: pypi.org/project/PuLP/ (дата обращения: 10.01.2024).
15. CBC [Электронный ресурс]. URL: en.wikipedia.org/wiki/Branch_and_cut (дата обращения: 12.01.2024).
16. Грешилов А.А. Математические методы принятия решений / А.А. Грешилов. – 2-е изд., стереотип. – М.: Моск. гос. техн. ун-т им. Н.Э. Баумана (нац. исслед. ун-т), 2014. – 648 с. – ISBN 978-5-7038-3910-2. – EDN ZCKZJX.
17. Введение в анализ ассоциативных правил [Электронный ресурс]. URL: loginom.ru/blog/associative-rules (дата обращения: 14.01.2024).
18. Дарманян А.П. Использование показателей описательной статистики для характеристики эмпирических выборок макроэкономических индикаторов / А.П. Дарманян // Экономика региона. – 2013. – № 2 (34). – С. 157–163. – DOI: 10.17059/2013-2-16. – EDN QCNEQD.
