Электронный каталог

rus
НТБ Минпромторга России
Режим работы
Контактная информация

Поиск :

  • Поиск
  • Поиск одной строкой
  • Помощь

  • Разделы фонда

  • Книги по отраслям деятельности департаментов и управлений Минпромторга России С 2010 года
  • Книги 2022
  • Книги 2023
  • Книги 2024
  • Ретрофонд (книги с начала XIX века до 1950 года)
  • Статьи из информационных обзоров за 2023
  • Статьи из информационных обзоров за 2024

  • Справочники

  • Авторы
  • Издательства
  • Серии
  • Дерево рубрик

  • Статистика поисков
  • Статистика справок

Личный кабинет :


Самозапись

Электронный каталог: Иванов, Ф.Д. - Предиктивное моделирование в сфере управления цепями поставок на основании методов искусственного...

Иванов, Ф.Д. - Предиктивное моделирование в сфере управления цепями поставок на основании методов искусственного...

Нет экз.
Предиктивное моделирование в сфере управления цепями поставок на основании методов искусственного...
Статья
Автор:
Иванов, Ф.Д.
Экономика и управление (электронная версия): Предиктивное моделирование в сфере управления цепями поставок на основании методов искусственного...
2025 г.
ISBN отсутствует

На полку На полку


Статья

Иванов, Ф.Д.
Предиктивное моделирование в сфере управления цепями поставок на основании методов искусственного интеллекта / Иванов Ф.Д. // Экономика и управление (электронная версия). – 2025. – №9. – С.1200-1212. - 642174. – На рус. яз.

Выявление и комплексное сравнение методов предиктивного моделирования с применением искусственного интеллекта в сфере управления цепями. Анализ главных методов предиктивного моделирования. Проведение систематического обзора литературы, в том числе выделение критериев отбора анализируемых исследований, определение структуры исследования и поэтапный отбор выборки для исследования. Сравнение преимуществ и недостатков методов искусственного интеллекта и традиционных статистических методов для предиктивного моделирования в сфере управления цепями поставок (SCM). Составление рекомендаций для внедрения и применения различных методов предиктивного моделирования в зависимости от вида операций в цепях поставок. Использование методов машинного обучения, становящееся все более распространенным, открывая широкие перспективы для повышения точности принятия решений и прогнозирования в области SCM. Рекомендации по использованию методов предиктивного моделирования в зависимости от операций внутри цепочки поставок. Выявление ряда недостатков, в частности, проблем, связанных с качеством данных, интерпретируемостью моделей и необходимостью знания предметной области. Обобщение результатов показывает, что, хотя модели прогнозирования на основе искусственного интеллекта могут повысить эффективность и скорость реагирования в управлении цепочками поставок, их успешное внедрение требует тщательного учета организационного контекста и операционных ограничений. Выводы. Гибридный подход, наиболее применимый сегодня к предиктивной аналитике цепей поставок, сочетающий традиционные статистические методы с методами машинного обучения, обеспечивая многоступенчатую проверку и обработку данных, нивелируя проблемы их интерпретируемости и качества.


Ключевые слова = ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
Ключевые слова = МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
Ключевые слова = НОВИКОВА Н.П.
Ключевые слова = ПРЕДИКТИВНАЯ АНАЛИТИКА
Ключевые слова = ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Ключевые слова = РЕКОМЕНДАЦИЯ
Ключевые слова = СПРОС
Ключевые слова = СТАТИСТИЧЕСКИЙ МЕТОД
Ключевые слова = СЫСОЕВА О.М.
Ключевые слова = УПРАВЛЕНИЕ
Ключевые слова = УПРАВЛЕНЧЕСКОЕ РЕШЕНИЕ
Ключевые слова = ЦЕПИ ПОСТАВОК
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ. МАКРОЭКОНОМИКА. МИКРОЭКОНОМИКА


Привязано к:

Отобрать для печати: страницу | инверсия | сброс | печать(0)

Экономика и управление (электронная версия)
Нет экз.
Выпуск

Экономика и управление (электронная версия) №9
2025 г.
ISBN отсутствует
ФБУ НТБ Минпромторга России : Иркутская


На полку На полку


© Все права защищены ЗАО "Компания Либэр" , 2009 - 2025  v.20