XVIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2026

Постановка проблемы

Цель исследования — разработать программное обеспечение на C#, обеспечивающее достоверное прогнозирование объёма выпуска продукции с учётом исторических данных, текущих заказов и производственных ограничений.

Задачи исследования:

1. Проанализировать существующие методы прогнозирования производственных показателей и выбрать оптимальные для реализации.

2. Определить требования к функциональности и интерфейсу ПО с учётом потребностей производственных менеджеров.

3. Разработать архитектуру приложения с модульной структурой (ввод данных, расчёт, визуализация, экспорт).

4. Реализовать алгоритмы обработки временных рядов и статистического анализа на C#.

5. Обеспечить интеграцию с типовыми ERP‑системами через API или CSV‑импорт/экспорт.

6. Протестировать ПО на реальных производственных данных и оценить точность прогнозов.

Анализ последних исследований и публикаций

Современные исследования в области прогнозирования производственных объёмов фокусируются на:

• Машинном обучении. Публикации 2023–2025 гг. демонстрируют эффективность нейронных сетей (LSTM, GRU) для анализа временных рядов производства. Однако их внедрение требует больших объёмов данных и вычислительных ресурсов.

• Классических статистических методах. ARIMA, экспоненциальное сглаживание и регрессионный анализ остаются актуальными для предприятий с ограниченной историей данных.

• Интеграции с IoT. Исследования подчёркивают важность учёта данных с датчиков оборудования для корректировки прогнозов в реальном времени.

• Облачных решениях. Появление SaaS‑платформ для производственного планирования (например, Oracle SCM, SAP IBP) задаёт стандарты юзабилити и масштабируемости.

• Визуализации данных. Современные работы акцентируют необходимость интерактивных дашбордов с KPI и сценарным анализом.

Формулировка целей статьи

Основная цель — создать гибкое, масштабируемое ПО на C#, сочетающее проверенные статистические методы и элементы машинного обучения для прогнозирования объёмов производства.

Основная часть

Для разработки данного программного обеспечения был использован язык программирования C#. Были задействованы такие библиотеки как System;

System.Collections.Generic; System.ComponentModel; System.Data;

System.Drawing; System.Linq; System.Text; System.Threading.Tasks; System.Windows.Forms; System.IO;

Рисунок 1. Библиотеки, которые были использованы при программировании.

При загрузке основной формы программы осуществляется загрузка данных по умолчанию, использующая процедуры ReadDataFromCSVFile и ReadWCFromCSVFile.

Рисунок 2. Код загрузки основной формы по умолчанию

Если файл WC.CSV отсутствует или пуст, то есть таблица коэффициентов оставшаяся не заполненная, то запускается процедура CalculateWheightcoeficients, которая заполняет таблицу сгенерированными коэффициентами исходя из начальных значений входных данных.

Рисунок 3. Отображение возможных функций работы с файлом

Принудительно запустить процедуру можно, выбрав в меню пункт «Загрузить файл CSV». При этом перед выполнением процедуры откроется окно выбора файла.

Процедуры ReadFromCSVFile I ReadWCFromCSVFiles сначала очищают соответствующие таблицы на форме, а затем считывают текстовые файлы в массив значений и заполняют соответствующие таблицы.

Процедура CalculateWeightCoeficients используется для расчета весовых коэффициентов по умолчанию, перед расчетом таблица коэффициентов очищается в зависимости от начальных значений, берется соответствующее количество строк из таблицы входных данных, высчитывается соотношение к сумме каждого значения, и сортируется по возрастанию. Сумма коэффициентов всегда равна единице, порядок коэффициентов соответствует требуемому соотношению, например а1<= a2<= a3; А1+а2+а3= 1. Принудительный запуск процедуры заполнения коэффициентов по умолчанию выполняется при нажатии кнопки «Заполнить коэффициенты».

Рисунок 4. Отражение весовых коэффициентов

При нажатии кнопки Рассчитать запускается процедура CalculateMovingAverageMethod. Перед расчетом производится проверка на правильность заполнения коэффициентов, а также проверка заполнения и достаточность входных данных. Далее перебирая каждую строчку таблицы данных производится расчет плановых показателей. По окончании процедуры выполняется метод CalculateSAO, подсчитывающий сумму среднего абсолютного отклонения.

Рисунок 5. Код расчета САВ

При нажатии кнопки показать график открывается окно с графиком Form1_load, которое при загружении формы читает данные из таблицы расчетов данных, строит графики. За это отвечает стандартные процедуры Form2_load. При выборе пункта «Сохранить данные в CSV».

Рис.3.6. Сохранение данных в CSV

Выбирая в меню пункт «Сохранить расчет CSV», вызывается окно выбора файла. процедурой ExportResultToCSV_click. После успешного выбора вызываются процедуры WriteResultsToCSVFile записывающей результат расчетов в файл и WriteWCToCSVFile для записи таблицы конфидентов. Таблицы коэффициентов создаются в каталоге программы.

При закрытии программы по умолчанию запускаются процедуры сохранения таблиц формы расчетной и коэффициентов, вызывая процедуры WriteDataToCSVFile и WriteWCToCSVFile.

Выводы

Разработанное ПО для прогнозирования объёма выпуска продукции на языке C# демонстрирует высокую практическую ценность для малого и среднего бизнеса, предоставляя доступную альтернативу дорогостоящим облачным решениям.

Список литературы

1. Жданов С.А. Информационные системы: учебник / С.А. Жданов, М.Л. Соболева, А.С. Алфимова. – М.: Прометей, 2015. – 302 c.

2. Жиганов С.Н. Анализ динамических систем: учеб. пособие/ С.Н. Жиганов. – Саратов: Ай Пи Эр Медиа, 2018. – 202 c.

3. Исакова А.И. Предметно-ориентированные экономические информационные системы: учеб. пособие/ А.И. Исакова. – Томск: Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, 2016. – 238 c.

4. Исаченко О.В. Программное обеспечение компьютерных сетей: учеб. пособие / О.В. Исаченко. – М.: ИНФРА-М, 2017. – 117 с.

5. Ковалева В.Д. Информационные системы в экономике: учеб. пособие/ В.Д. Ковалева. – Саратов: Вузовское образование, 2018. – 88 c.

6. Коноплева И.А. Информационные системы и технологии управления: учебник / И.А. Коноплева. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2017. – 591 c.