Купить статью

В условиях интенсивного роста объемов электронной коммерции и увеличения числа возвратов актуальность приобретает задача повышения эффективности управления логистической деятельностью, включающей как прямые, так и реверсивные потоки товаров. Особой сложностью характеризуются реверсивные процессы, что вызвано необходимостью определения реальных причин возвратов, которые непосредственно определяют выбор узлов маршрута. Целью статьи является разработка мультимодельного метода ситуационного управления логистическими потоками в электронной коммерции, отличающегося комплексным решением взаимосвязанных задач анализа клиентских обращений по возвратам и многокритериальной маршрутизации материальных потоков. Для классификации причин возвратов использовался интуиционистский нечеткий случайный лес, позволяющий учитывать неопределенность, неполноту и противоречивость клиентских данных за счет применения интуиционистских нечетких множеств и ансамбля деревьев решений. Для оптимизации маршрутов как в прямой, так и в реверсивной логистике применялся алгоритм дождевых червей, отличающийся сбалансированным подходом к глобальному и локальному поиску с помощью двух механизмов воспроизводства и мутации Коши. Предложенный мультимодельный метод реализован в виде программного продукта на языке Python, который интегрирован с корпоративными информационными системами и хранилищем данных. Результаты его тестирования показали, что совместное применение инструментов обработки текстовых данных, интуиционистского нечеткого случайного леса и алгоритма дождевых червей позволяет выстроить эффективную систему управления логистической деятельностью: анализ клиентских обращений и оптимизация маршрутов обеспечивают снижение операционных затрат на обработку возвратов, а накопленная статистика их причин создает основу для превентивной корректировки товарной политики и повышения процента выкупа товаров.