Warehouse Inventory Optimization

Thesis title: Optimalizace skladových zásob
Author: Bednářová, Petra
Thesis type: Závěrečná práce - Institut celoživotního vzdělávání
Supervisor: Novotný, Ota
Opponents: Zimmermann, Pavel
Thesis language: Česky
Abstract:
Cílem tohoto projektu je navržení algoritmu strojového učení, jehož výsledky budou sloužit jako podklad pro snížení hodnoty skladových zásob. Mezi očekávané přínosy patří snížení nákladů na skladování, zlepšení cash flow výrobní společnosti, a minimalizace doby, po kterou jsou položky na skladě. Navržený algoritmus byl vyvinut a testován na pilotním vzorku deseti skladových položek, na kterých se jeho účinnost prokázala jako velmi příznivá. Automatický export a import dat není součástí projektu. Výstupem algoritmu je soubor, z něhož lze importovat potřebné hodnoty do informačního systému. Zdrojový kód algoritmu je součástí projektu a může ho využít kdokoli, kdo dodrží specifikované formáty vstupních dat. V závěru projektu je uvedeno vyhodnocení pilotní realizace včetně komentáře odborníka ze zmíněné výrobní společnosti a návrhů na možné další rozšíření.
Keywords: skladové hospodářství; optimalizace; datová analytika; model XGBoost; strojové učení; Python
Thesis title: Warehouse Inventory Optimization
Author: Bednářová, Petra
Thesis type: Závěrečná práce - Institut celoživotního vzdělávání
Supervisor: Novotný, Ota
Opponents: Zimmermann, Pavel
Thesis language: Česky
Abstract:
The goal of this thesis is to design a machine learning algorithm. The results will serve as a basis for decreasing the amount of stock inventory in the warehouse. Expected benefits include cost reduction for storage, improvement of the manufacturing company’s cash flow and minimizing the time items are in the warehouse. The proposed algorithm was developed and tested on a pilot sample of ten inventory items. Its efficiency has proven to be very beneficial. Automatic data export and import is not part of this thesis. The output of the algorithm is a file from which the necessary values can be imported into the information system. The source code of the algorithm is part of the thesis and can be used by anyone who follows the specified input data formats. The conclusion of the thesis consists of an evaluation of the pilot implementation including comments of expert from the mentioned manufacturing company and suggestions for possible future extensions.
Keywords: optimization; machine learning; warehouse management; data analytics; XGBoost model; Python

Information about study

Study programme: Data & Analytics for Business Management
Type of study programme: Celoživotní vzdělávání studijní program
Assigned degree: MBA
Institutions assigning academic degree: Vysoká škola ekonomická v Praze
Faculty: Faculty of Informatics and Statistics
Department: Department of Information Technologies

Information on submission and defense

Date of assignment: 1. 1. 2023
Date of submission: 16. 12. 2024
Date of defense: 28. 2. 2025
Identifier in the InSIS system: https://insis.vse.cz/zp/86733/podrobnosti

Files for download

    Last update: