сотрудник
Россия
Эффективная складская логистика является основополагающим фактором в поддержании ассортимента товаров на полках магазина и склада. Надежная система управления складом позволяет своевременно пополнять запасы и избегать дефицита популярных товаров. Кроме того, оптимизация складских процессов способствует снижению затрат и повышению общей эффективности розничной торговли. Цель: построение и анализ математической модели выкладки товаров с иерархической категоризацией товаров на складском стеллаже и на стеллаже розничного магазина. Максимизация прибыли со стеллажа представлена как целевая функция. Результаты: сформулированы следующие категории ограничений: ограничения на полку, ограничения на расположение на нескольких полках, ограничения на товар, ограничения на положение, ограничения на категории и подкатегории. Приводятся особенности, достоинства и недостатки иерархической категоризации товаров. Делается сравнение иерархической категоризации товаров на складах и в обычных магазинах. Практическая значимость: задача оптимального размещения товаров на полках имеет важное значение для складской логистики и для розничных продаж, так как помогает улучшить процесс комплектования, доставки заказов, а также видимость товаров на полках. Понимание этих аспектов позволяет складам и дистрибьюторам эффективно управлять запасами, повышать прибыль и снижать затраты, обеспечивая высокую скорость и точность выполнения заказов, увеличивать частоту покупок.
математическое моделирование, оптимизация, распределение полочного пространства, складская логистика, категоризация товаров
1. Yu M., de Koster R. B. M. The Impact of Order Batching and Picking Area Zoning on Order Picking System Performance // European Journal of Operational Research. 2009. Vol. 198, iss. 2. Pp. 480–490. DOI:https://doi.org/10.1016/j. ejor.2008.09.011
2. Facilities Planning. Fourth Edition / J. A. Tompkins [et al.]. Hoboken (NJ): Wiley, 2010. 864 p.
3. Bhattacharjya J., Ellison A., Tripathi S. An Exploration of Logistics-Related Customer Service Provision on Twitter: The Case of e-Retailers // International Journal of Physical Distribution and Logistics Management. 2016. Vol. 46, iss. 6–7. Pp. 659–680. DOI:https://doi.org/10.1108/IJPDLM-01-2015-0007
4. Hansen P., Heinsbroek H. Product Selection and Space Allocation in Supermarkets // European Journal of Operational Research. 1979. Vol. 3, iss. 6. Pp. 474–484. DOI:https://doi.org/10.1016/0377-2217(79)90030-4
5. Landa-Silva D., Marikar F., Le K. Heuristic Approach for Automated Shelf Space Allocation // SAC09: Proceedings of the ACM Symposium on Applied Computing (Honolulu, HI, USA, 08–12 March 2009). New York: Association for Computing Machinery, 2009. Pp. 922–928. DOI:https://doi.org/10.1145/1529282.1529482
6. Hansen J. M., Raut S., Swami S. Retail Shelf Allocation: A Comparative Analysis of Heuristic and Meta-Heuristic Approaches // Journal of Retailing. 2010. Vol. 86, iss. 1. Pp. 94–105. DOI:https://doi.org/10.1016/j.jretai.2010.01.004
7. Chen Y.-L., Chen J.-M., Tung C.-W. A Data Mining Approach for Retail Knowledge Discovery with Consideration of the Effect of Shelf-Space Adjacency on Sales // Decision Support Systems. 2006. Vol. 42, iss. 3. Pp. 1503–1520. DOI:https://doi.org/10.1016/j.dss.2005.12.004
8. Drèze X., Hoch S. J. Purk, M. E. Shelf Management and Space Elasticity // Journal of Retailing. 1994. Vol. 70, iss. 4 Pp. 301–326. DOI:https://doi.org/10.1016/0022-4359(94)90002-7
9. Ebster C., Garaus M. Store Design and Visual Merchandising: Creating Store Space That Encourages Buying. New York: Business Expert Press, 2011. 150 p.
10. Elbers T. The Effects of In-Store Layout and Shelf Designs on Consumer Behavior. 2016. 22 p. URL: http://edepot.wur.nl/369091 (дата обращения: 16.03.2025).
11. Valenzuela A., Raghubir P., Mitakakis C. Shelf Space Schemas: Myth or Reality? // Journal of Business Research. 2013. Vol. 66, iss. 7. Pp. 881–888. DOI:https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2011.12.006
12. Wongkitrungrueng A., Valenzuela A., Sen S. The Cake Looks Yummy on the Shelf up There: The Interactive Effect of Retail Shelf Position and Consumers’ Personal Sense of Power on Indulgent Choice // Journal of Retailing. 2018. Vol. 94, iss. 3. Pp. 280–295. DOI:https://doi.org/10.1016/j.jretai.2018.07.001
13. Wright B. L. More Sales, Less Effort — Part 1: The Elements of Visual Merchandising // 20/20 Magazine. 2013. Vol. 40, iss. 13. Pp. 105–108.
14. Czerniachowska K., Lutosławski K., Fojcik M. Heuristics for Shelf Space Allocation Problem with Vertical and Horizontal Product Categorization // Procedia Computer Science. 2022. Vol. 207. Pp. 195–204. DOI:https://doi.org/10.1016/j. procs.2022.09.052
15. Czerniachowska K., Michalak K., Hernes M. Heuristics for the Shelf Space Allocation Problem // OPSEARCH. 2023. Vol. 60, iss. 2. Pp. 835–869. DOI:https://doi.org/10.1007/s12597-023-00636-1
16. Czerniachowska K., Hernes M. Simulated Annealing Hyper-Heuristic for a Shelf Space Allocation on Symmetrical Planograms Problem // Symmetry. 2021. Vol. 13, iss. 7. Art. no. 1182. 25 p. DOI:https://doi.org/10.3390/sym13071182
17. Czerniachowska K. A Genetic Algorithm for the Retail Shelf Space Allocation Problem with Virtual Segments // OPSEARCH. 2022. Vol. 59, iss. 1. Pp. 364–412. DOI:https://doi.org/10.1007/s12597-021-00551-3
