Детальная информация

Название: Построение распределенной системы запасов в цепи поставок с использованием Big Data: выпускная квалификационная работа магистра: направление 38.04.02 «Менеджмент» ; образовательная программа 38.04.02_41 «Международные логистические системы»
Авторы: Нектов Владислав Валерьевич
Научный руководитель: Дуболазов Виктор Андреевич
Другие авторы: Симакова Зоя Леонидовна
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2020
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: Искусственный интеллект; управление запасами; моделирование цепи поставок; спрос
ББК: 65.42-40
Тип документа: Выпускная квалификационная работа магистра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Магистратура
Код специальности ФГОС: 38.04.02
Группа специальностей ФГОС: 380000 - Экономика и управление
Ссылки: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2020/vr/vr20-2547
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Ключ записи: ru\spstu\vkr\10884

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

Целью исследования является разработка практических рекомендаций по моделированию управления товарными запасами с применением больших данных. Задачи исследования: обозначение потенциала применимости больших данных в УЦП; разработка организационного управления товарными запасами ритейлера; расчет показателей эффективности внедрения технологии больших данных в ритейл-компанию. Исследование выполнялось на базе гипотетической ритейл-компании при использовании среднерыночных показателей затрат. Методы исследования: применялись общенаучные методы исследования: контентный и сравнительный анализ, моделирование бизнес-процессов, прогнозирование, экспертное оценивание, сбор и обработка данных, инфографика, методы оценки эффективности проектов. Основные результаты исследования: обоснована возможность использования представленной технологий в цепях поставок для управления запасами ритейл-компании; проведена оценка экономической целесообразности реализации проекта внедрения технологии больших данных в ритейл. Научной новизной исследования является конкретизация применения больших данных в области управления товарными запасами, а также способ оценки экономической эффективности от внедрения информационной технологии.

The study aims to develop practical recommendations for modelling inventory management using Big Data. Research Objectives: designation of the applicability potential of big data in SCM; development of organizational management of the retailer’s inventory; calculation of performance indicators for introducing big data technology into a retail company. The study was carried out based on a hypothetical retail company using average market cost indicators. Research methods: general scientific research methods were used: content and comparative analysis, modelling of business processes, forecasting, expert assessment, data collection and processing, infographics, methods for assessing project effectiveness. The main results of the paper: substantiated the possibility of using the presented technologies in supply chains to manage the inventory of a retail company; an assessment was made of the economic feasibility of the implementation of the project of introducing big data technology in retail. The scientific novelty of the study is the concretization of the use of big data in the field of inventory management, as well to assess the economic efficiency of the introduction of information technology.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

stat Количество обращений: 17
За последние 30 дней: 2
Подробная статистика