Details

Title Анализ данных и машинное обучение как инструменты управления грузооборотом в логистике = Data analysis and machine learning as tools for cargo turnover management in logistics // Современные подходы в системном инжиниринге и цифровом моделировании сложных производственных систем: сборник трудов Всероссийской научно-практической конференции, 27–28 февраля 2025 года
Creators Дунаенко Никита Алексеевич ; Кудрявцева Татьяна Юрьевна
Organization Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Imprint Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2026
Collection Общая коллекция
Document type Article, report
Language Russian
DOI 10.18720/SPBPU/2/id25-201
Rights Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Additionally New arrival
Record key RU\SPSTU\edoc\79469
Record create date 7/10/2026

Allowed Actions

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group Anonymous
Network Internet

В статье рассматривается анализ внедрения и использования цифровых технологий в логистической отрасли. Определены современные технологические решения, такие как системы отслеживания, датчики и электронный документооборот, способствующие оптимизации управления грузоперевозками и складской логистики. Уделяется внимание методам сбора и анализа данных, что позволяет предприятиям повышать экономическую эффективность.

The article analyzes the introduction and use of digital technologies in the logistics industry. Modern technological solutions, such as tracking systems, sensors and electronic document management, that contribute to the optimization of freight management and warehouse logistics are identified. Attention is paid to methods of data collection and analysis, which allows enterprises to improve economic efficiency.

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All
Read Print Download
Internet Authorized users SPbPU
Read Print Download
Internet Anonymous
...