Детальная информация

Целью работы является разработка и обоснование направлений оптимизации логистических цепочек импорта продовольственных товаров с использованием цифровых и аналитических методов на примере ООО «ПЭК». Работа выполнена на базе транспортно-логистической компании ООО «ПЭК». Задачи выпускной квалификационной работы: - проанализировать логистическую деятельность ООО «ПЭК» и выявить основные проблемы импорта продовольственных товаров; - обосновать применение ML-подхода для оптимизации логистических процессов; - оценить экономическую эффективность внедрения предложенного решения. Использованные методы: анализ и обобщение научных источников, логистический и экономический анализ, системный и процессный подходы, методы моделирования и оптимизации, анализ рисков, методы машинного обучения и прогнозирования логистической нагрузки. Область применения результатов ВКР включает деятельность компании ООО «ПЭК». При работе над ВКР использованы цифровые технологии: информационные технологии и программные средства: интернет-ресурсы, Microsoft Word, Microsoft Excel, корпоративные информационные системы (ERP, TMS, WMS). Выводы. Поставленные задачи выпускной квалификационной работы выполнены, цель исследования достигнута. Полученные результаты обладают практической значимостью и могут быть использованы при оптимизации логистических цепочек импорта продовольственных товаров в условиях цифровой трансформации.

The aim of the graduate qualification work is to develop and substantiate approaches to optimizing logistics chains for the import of food products from the Republic of Kazakhstan to the Russian Federation using digital and analytical methods, based on the operations of PEK LLC. The work has been carried out on the materials of LLC “PEK”. Objectives of the bachelor’s thesis: - to analyze the logistics activities of PEK LLC and identify the main problems related to the import of food products; - to substantiate the application of an ML-based approach for optimizing logistics processes; - to assess the economic efficiency of implementing the proposed solution. Research methods used: analysis and synthesis of scientific literature, logistics and economic analysis, system and process approaches, modeling and optimization methods, risk analysis methods, as well as machine learning and logistics load forecasting techniques. The main results of the graduate qualification work: approaches to optimizing food import logistics chains were systematized, key problem areas in the logistics operations of PEC LLC were identified, and an approach to implementing an MLbased logistics load forecasting and preliminary route planning model was developed, ensuring cost reduction, increased resilience, and compliance with delivery deadlines. The areas of the graduate qualification work results application: can be applied in the operational activities of PEK LLC. Information technologies Internet resources, Microsoft Word, Microsoft Excel, and corporate information systems (ERP, TMS, WMS). Conclusions. All objectives of the final qualifying work were achieved, and the research goal was fully accomplished. The obtained results have practical relevance and can be used to optimize logistics chains for food imports under conditions of digital transformation.