Тема выпускной квалификационной работы: «Проект внедрения системы прогнозирования спроса на предприятии сферы услуг «Автомобильный ФабЛаб»». Целью работы является улучшение текущего процесса прогнозирования спроса на предприятии сферы услуг за счет внедрения информационной системы прогнозирования спроса, способствующего повышению конкурентоспособности предприятия Задачи, которые решались в ходе работы: 1. Анализ существующих методов и моделей прогнозирования спроса, в частности, и для предприятий сферы услуг; 2. Анализ текущего состояния рынка автосервисных услуг и выявление проблем в прогнозировании спроса на рассматриваемом предприятии; 3. Выбор способа решения проблемы на рассматриваемом предприятии; 4. Выбор и адаптация модели прогнозирования спроса к специфике рассматриваемого предприятия; 5. Оценка точности модели на основании реальных данных предприятия; 6. Разработка технического задания на внедрение информационной системы для реализации модели прогнозирования спроса; 7. Экономический анализ проекта. В ходе работы было проведено тестирование четырех моделей на основании исторических данных и выбрана модель, наиболее соответствующая реальным данным, был произведен расчет прогноза на 2023 год, а также разработано техническое задание по внедрению информационной системы прогнозирования спроса и управления товарными запасами. На основании проведенных результатов Заказчиком утверждена разработка системы для предприятия.

The subject of the graduate qualification work is "Project for the implementation of a demand forecasting system at a service enterprise "Automotive FabLab"". The aim of the work is to improve the current process of demand forecasting at a service enterprise by introducing an information system for demand forecasting, which helps to increase the competitiveness of the enterprise. Tasks that were solved during the work: 1. Analysis of existing methods and models of demand forecasting, in particular, for service enterprises; 2. Analysis of the current state of the auto service market and identification of problems in forecasting demand at the enterprise in question; 3. Choosing a way to solve the problem at the enterprise in question; 4. Selection and adaptation of the demand forecasting model to the specifics of the enterprise in question; 5. Estimation of model accuracy based on real enterprise data; 6. Development of terms of reference for the implementation of an information system for the implementation of the demand forecasting model; 7. Economic analysis of the project. In the course of the work, four models were tested based on historical data and the model most corresponding to the real data was selected, the forecast for 2023 was calculated, and the terms of reference were developed for the implementation of an information system for forecasting demand and management commodity stocks. Based on the results, the Customer approved the development of a system for the enterprise.