Белов Владимир Викторович – доктор технических наук, профессор кафедры вычислительной и прикладной математики, факультет вычислительной техники, Рязанский государственный радиотехнический университет (РГРТУ).
Адрес: 390005, Рязань, ул. Гагарина, 59/1.
E-mail: compvv@mail.ryazan.ru

Коричнева Юлия Леонидовна – аспирант кафедры вычислительной и прикладной математики, факультет вычислительной техники, Рязанский государственный радиотехнический университет (РГРТУ).
Адрес: 390005, Рязань, ул. Гагарина, 59/1.
E-mail: Koritchneva@mail.ru

Классический ABC-метод основан на разбиении всей номенклатуры используемых материалов на три неравноценных группы, в зависимости от значения определяющего показателя (параметра, критерия). Однако практическое применение интегральных критериев показало, что результаты многомерной классификации часто оказываются трудно интерпретируемыми и плохо согласуемыми с интуитивными представлениями аналитиков. Возникла потребность в разработке альтернативных методов многомерной ABC-классификации, включая создание критерия качества многомерных классификаций.

Целью настоящей статьи является формирование критериев качества и методов многомерной (пространственной) ABC-классификаций учетных данных, альтернативных методу интегрального критерия.

В статье предложены альтернативные формы представления результатов ABC-классификации в виде классификационных кортежей и векторов. Описаны четыре альтернативных показателя качества пространственной (многомерной) ABC-классификации, отражающие сходство классификационных векторов и кортежей пространственной и совокупности частных скалярных ABC-классификаций, для случаев одинаковой и различной проблемной значимости скалярных критериев, используемых для характеристики учетных элементов конкретной предметной области. Предложены четыре алгоритма пространственной ABC-классификации, названные каноническими, – оптимальные по предложенным показателям качества многомерного группирования учетных элементов для случаев одинаковой и различной проблемной значимости частных скалярных критериев.

Полученные результаты могут использоваться в качестве методологической платформы реализации средств сокращения информационного пространства в логистической практике для повышения эффективности управления товарно-материальными ресурсами за счет целесообразного и обоснованного распределения ресурсов, контроля ситуации и выработки управляющих мероприятий.

Решение задачи многомерной ABC-классификации по предлагаемым алгоритмам, сопоставление полученных результатов и сравнение с результатом ABC-классификации на основе свертки частных критериев осуществлено по учетным данным товарно-материальных запасов предприятия наукоемкого производства, занимающегося выпуском мелкосерийного и штучного технологического оборудования, имеющего отлаженный механизм поставки материалов, комплектующих и сопутствующих товаров в цеха точно в срок.