Details

Цель работы — разработать и апробировать двухконтурную систему: опера­ционный учет в 1С и аналитический контур на Python. Объект исследования — управление продажами, запасами и закупками ресторана среднего класса. Методология: системный анализ, ООП-проектирование, контрактное проек­тирование REST API (OpenAPI), ETL и прогнозирование временных рядов методом Prophet, многоуровневое тестирование. Результаты: реализованы конфигурация 1С и сервис Restaurant API (FastAPI) с хранилищем PostgreSQL (raw/analytics), витринами и прогнозом продаж на 7–14 дней; выполнен расчет «прогноз–факт», настроено разграничение прав (RBAC), проведены интеграционные и сквозные сценарии, а также апробация стенда Tests с оценкой мониторинга качества данных/дрейфа. Область применения — поддержка планирования закупок и управления запа­сами. Выводы: цель достигнута; для устойчивого прогноза необходим регулярный контроль качества данных и дрейфа.

The objective of the work is to develop and validate a two-contour system: operational accounting in 1C and an analytical layer in Python. The object of study is sales, inventory and purchasing management for a mid-market restaurant. The methodology includes systems analysis, object-oriented design, contract-first REST API design (OpenAPI), ETL, time-series forecasting using Prophet, and multi-level testing. Results: a 1C configuration and the Restaurant API service (FastAPI) were implemented with PostgreSQL storage (raw/analytics layers), data marts and 7–14-day sales forecasts; a forecast-vs-actual (plan–fact) calculation and RBAC access control were added; integration and end-to-end scenarios were executed, and the Tests bench was used to evaluate data-quality/drift monitoring. Application field: supporting purchasing planning and inventory control. Conclusions: the objective was achieved; stable forecasting requires regular data-quality and drift monitoring.

• Разработка интеллектуальной системы управления рестораном на основе интеграции 1С:Предприятие и машинного обучения
  • Введение
  • 1. Описание предметной области
  • 2. Требования и сценарии использования
  • 3. Реализация аналитического контура и подсистемы прогнозирования
  • 4. Тестирование и апробация программного комплекса
  • Заключение
  • Список сокращений и условных обозначений
  • Список использованных источников
  • Приложение 1 Исходный код приложения