Алгоритмы машинного обучения как инструмент цифровой трансформации для управления запасами в оборонной промышленности

Abstract

Статья посвящена исследованию применения алгоритмов обучения с подкреплением для управления запасами в оборонной промышленности. Рассматривается важность цифровой трансформации в условиях импортозамещения и стратегической значимости продукции двойного назначения. Приведены примеры интеграции машинного обучения с подкреплением в национальные IT-платформы, такие как Astra Linux, позволяющие автоматизировать анализ спроса, оптимизацию заказов и логистики. Показано, как внедрение способствует снижению издержек, улучшению точности прогнозов и адаптации к рыночной неопределённости. В заключении сформулированы рекомендации по внедрению машинного обучения для повышения экономической эффективности и устойчивости оборонно-промышленного комплекса.