Данная выпускная квалификационная работа посвящена исследованию и улучшению логистических процессов на складе с использованием передовых технологий, таких как Chat GPT. Основное внимание уделено анализу текущих процессов, выявлению узких мест и внедрению инновационных решений для повышения эффективности складской деятельности. В рамках исследования был проведен тщательный анализ существующей системы логистики на складе, включая все этапы движения товаров: от приема и размещения на хранение до отгрузки и доставки конечным потребителям. Были выявлены основные проблемы и задержки, препятствующие эффективной работе склада. Был проведен анализ возможностей применения технологий СhatGPT в условиях складской системы. Работа включает экономическое обоснование внедрения технологий СhatGPT. Был проведен сравнительный анализ затрат на традиционные методы управления складом и на методы с использованием искусственного интеллекта. В рамках работы было проведено тестирование предложенного решения в условиях временного склада строительной компании «СМУ-2». Была разработана модель решения задачи реального склада, проведен анализ ее эффективности на основе показателя времени.

This final qualifying work is devoted to researching and improving logistics processes in the warehouse using advanced technologies such as ChatGPT. The main attention is paid to the analysis of current processes, identification of bottlenecks, and implementation of innovative solutions to improve the efficiency of warehouse activities. As part of the study, a thorough analysis of the existing logistics system in the warehouse was carried out, including all stages of the movement of goods: from reception and placement for storage to shipment and delivery to end users. The main problems and delays hindering the efficient operation of the warehouse were identified. An analysis of the possibilities of using HATGPT technologies in a warehouse system was carried out. The work includes an economic justification for implementing the technologies of the CGPT. A comparative analysis of the costs of traditional warehouse management methods and methods using artificial intelligence was carried out. As part of the work, the proposed solution was tested in a temporary warehouse of the “SMU-2” construction company. A model for solving the problem of a real warehouse was developed, and an analysis of its effectiveness based on the time indicator was carried out.