Hibrid készletezési mechanizmusok alkalmazása logisztikai rendszerekben

Application of hybrid inventory management mechanisms in logistics systems

Abstract

Modern logistics systems are becoming increasingly complex, while demand fluctuations, market volatility, and globalization pose significant challenges to inventory management. Traditional inventory models often fail to adequately respond to these dynamic changes, leading to a growing emphasis on the application of hybrid inventory management mechanisms. Hybrid models combine classical deterministic and stochastic inventory management approaches while integrating data-driven decision support systems, such as artificial intelligence and machine learning. The aim of this paper is to present the theoretical background of hybrid inventory strategies and their application possibilities in logistics systems. It specifically examines the role of predictive analytics in demand forecasting and the effectiveness of adaptive algorithms in optimizing inventory decisions. In general, hybrid inventory management mechanisms can contribute to reducing inventory costs, improving service levels, and enhancing the flexibility of logistics systems. The findings of this study can provide valuable insights for companies in designing and improving their inventory management strategies more efficiently.

Kivonat

A modern logisztikai rendszerek egyre összetettebbé válnak, miközben a kereslet ingadozása, a piaci volatilitás és a globalizáció kihívásokat állít a készletgazdálkodás elé. A hagyományos készletezési modellek gyakran nem képesek megfelelően reagálni ezekre a dinamikus változásokra, ezért egyre nagyobb figyelem irányul a hibrid készletezési mechanizmusok alkalmazására. A hibrid modellek ötvözik a klasszikus determinisztikus és sztochasztikus készletgazdálkodási eljárásokat, valamint integrálják az adat vezérelt döntéstámogató rendszereket, például a mesterséges intelligenciát és a gépi tanulást. A dolgozat célja, hogy bemutassa a hibrid készletezési stratégiák elméleti hátterét, valamint azok alkalmazási lehetőségeit a logisztikai rendszerekben. Kiemelten vizsgálja a prediktív analitika szerepét a kereslet előrejelzésében, valamint az adaptív algoritmusok hatékonyságát a készletezési döntések optimalizálásában. Általánosságban elmondható, hogy a hibrid készletezési mechanizmusok hozzájárulhatnak a készletköltségek csökkentéséhez, a kiszolgálási szintek javításához, valamint a logisztikai rendszerek rugalmasságának növeléséhez. A tanulmány megállapításai iránymutatást nyújthatnak a vállalatok számára a készletgazdálkodási stratégiáik hatékonyabb kialakításához és fejlesztéséhez.