Детальная информация

Название Разработка комплекса мероприятий по цифровой трансформации бизнес-процессов компании Nongfu Spring: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 38.03.02 «Менеджмент» ; образовательная программа 38.03.02_35 «Управление международной организацией (фирмой)» = Development of a set of measures for the digital transformation of business processes at nongfu spring
Авторы Дун И
Научный руководитель Тесля Анна Борисовна
Организация Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли
Выходные сведения Санкт-Петербург, 2026
Коллекция Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Тематика цифровая трансформация ; бизнес-процессы ; Nongfu Spring ; разработка мероприятий ; информационные технологии ; оптимизация ; управление изменениями ; digital transformation ; business processes ; development of measures ; information technology ; optimization ; change management
Тип документа Выпускная квалификационная работа бакалавра
Язык Русский
Уровень высшего образования Бакалавриат
Код специальности ФГОС 38.03.02
Группа специальностей ФГОС 380000 - Экономика и управление
DOI 10.18720/SPBPU/3/2026/vr/vr26-4140
Права доступа Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Дополнительно Новинка
Ключ записи ru\spstu\vkr\43555
Дата создания записи 27.08.2026

Разрешенные действия

Действие 'Прочитать' будет возможно после подготовки администраторами необходимых файлов

Группа Анонимные пользователи
Сеть Интернет

Тема выпускной квалификационной работы: «Разработка комплекса мероприятий по цифровой трансформации бизнес-процессов компании Nongfu Spring». В условиях современного этапа глобальной цифровизации мировой экономики, характеризующегося повсеместным внедрением интернета вещей (IoT), облачных вычислений, искусственного интеллекта (ИИ) и блокчейн-технологий, активное развитие информационно-коммуникационных технологий (ИКТ), а также углубление межгосударственной экономической интеграции и формирование цифровых экосистем выводят цифровую трансформацию бизнес-процессов на первый план как ключевой драйвер устойчивого развития и повышения глобальной конкурентоспособности предприятий сектора товаров повседневного спроса (FMCG). Данный сектор, в силу своей природы, отличается исключительно высокой динамичностью рыночных изменений, гиперконкуренцией, коротким жизненным циклом продукции, постоянной ротацией ассортимента и растущими требованиями потребителей не только к качеству и скорости обслуживания, но и к персонализации предложений, прозрачности происхождения сырья и устойчивости бизнес-моделей. В этом контексте развитие цифровых технологий, комплексная автоматизация производственных, логистических и управленческих процессов, внедрение систем предиктивной аналитики на основе больших данных (Big Data) и машинного обучения становятся для компаний не просто инструментом оптимизации, а стратегической необходимостью. Эти инструменты позволяют не только оптимизировать операционную деятельность и сокращать издержки, но и кардинально повышать гибкость цепочек создания стоимости, обеспечивать проактивное управление спросом и своевременно адаптироваться к волатильным рыночным трендам, формируя основу для data-driven управления.

Topic of the graduation thesis: "Development of a set of measures for the digital transformation of Nongfu Springs business processes." In the current stage of global digitalization of the world economy, characterized by the widespread adoption of the Internet of Things (IoT), cloud computing, artificial intelligence (AI), and blockchain technologies, the active development of information and communication technologies (ICT), as well as the deepening of interstate economic integration and the formation of digital ecosystems, digital transformation of business processes comes to the forefront as a key driver of sustainable development and increased global competitiveness of enterprises in the fast-moving consumer goods (FMCG) sector. This sector, by its nature, is characterized by exceptionally high market change dynamics, hyper-competition, short product life cycles, constant assortment rotation, and growing consumer demands not only for quality and speed of service but also for personalized offers, transparency in sourcing, and sustainable business models. In this context, the development of digital technologies, comprehensive automation of production, logistics, and management processes, and the implementation of predictive analytics systems based on Big Data and machine learning are becoming not just a tool for optimization for companies, but a strategic necessity. These tools allow not only to improve operational efficiency and cut costs, but also to significantly increase the flexibility of value chains, enable proactive demand management, and adapt in time to volatile market trends, forming the foundation for data-driven management.

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ
Интернет Анонимные пользователи
...