Abstract
Малые исредние предприятия (МСП) всё чаще опираются на интегрированные с ERP системы управления складом, однако устойчивые несоответствия при расчёте габаритного веса, применении тарифов и обработке споров по-прежнему приводят к лишним транспортным затратам и пробелам в аудируемости. В статье представлен прототип blockchain-поддерживаемой интеграции ERP-склада, сочетающий IoT-регистрацию размеров, сервис машинного обучения для согласования габаритного веса и разрешённый аудитный слой для трассируемых рабочих процессов. Реализованный прототип объединяет мост ERP/WMS на Node.js, XGBoost-модель на синтетических данных с входами L, W, H и DF, а также stub-интегрированный сервис HyperledgerFabric для регистрации измерений, тарифов и событий споров. Для повышения методологической ясности в статье формализован слой принятия решений, а функции FreightCost (c), Risk(c) и SpacePenalty (c) заданы как аналитические термины уровня развёртывания; параметры обучения и результаты контрольного повторного запуска отделены от настроечных сценарных индикаторов. Повторный запуск подтверждает воспроизводимость обучающего конвейера на синтетическом наборе данных, тогда как сценарный пакет иллюстрирует системные компромиссы между задержкой, пропускной способностью, долей споров, стоимостью на единицу и временем восстановления. Основной вклад работы состоит в архитектуре ERP/WMS-интеграции, спецификации прототипа и проектировании аудируемого рабочего процесса для согласования габаритного веса в складских операциях.