Актуальность исследования обусловлена ростом масштабов промышленных предприятий и неспособностью традиционных методов планирования обеспечить точность прогнозирования отказов оборудования в условиях длительного цикла поставки комплектующих.
Цель работы - разработка и обоснование проектных решений по внедрению BI-системы для проактивного управления запасами на примере предприятия «НПО СПЕКТРОН». В ходе исследования проведён сравнительный анализ BI-платформ (Arenadata, Yandex DataLens, Deductor) по критериям интеграции, прогнозных возможностей и стоимости владения. Результатом стала концептуальная архитектура решения TO-BE, включающая многомерную модель данных для витрин «Отказы и ремонты» и «Запасные части». Спроектированы система показателей (MTBF, интенсивность отказов, ABC-XYZ-анализ) и адаптированные методы прогнозирования (модель Хольта-Винтерса, XGBoost). Разработаны интерактивные дашборды для стратегического, оперативного и тактического уровней управления.
Научная новизна заключается в обосновании применения визуальной среды Data Mining (Deductor) для прогнозирования отказов в среднестатистической сервисной службе, не располагающей штатными Data-инженерами.
Практическая значимость: предложенное решение позволяет снизить дефицит запчастей и объём избыточных запасов, обеспечивая соблюдение сроков ремонта.