В работе представлен прототип интеллектуального сервиса управления складскими процессами, ориентированный на обоснованное назначение задач сотрудникам смены и верифицируемый аудит бизнес-событий. Система реализована на Python/Django; регламентные процедуры выполняются через Celery и Celery Beat. Назначение поддерживается ML-ранжированием: среди кандидатов, прошедших доменный предфильтр (квалификации, доступность), модель CatBoost прогнозирует время выполнения задачи, после чего выбирается кандидат с минимальным прогнозом; предусмотрен эвристический резервный сценарий. Аудит событий строится как цепочка блоков с корнем Меркла и проверкой целостности (verify_chain). На синтетической истории операций получено улучшение MAE/RMSE по сравнению с базовой эвристикой.

Васильев С.А. (науч. рук. Ромакина О.М.) Проектирование и реализация архитектуры интеллектуальной системы управления складскими процессами с использованием блокчейн-подхода // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/16302