Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/334545| Title: | Искусственный интеллект как инструмент для оптимизации транспортных перевозок |
| Other Titles: | Artificial intelligence as a tool for optimizing transportation / A. S. Domino |
| Authors: | Домино, А. С. |
| Keywords: | ЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Экономика и экономические науки ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика |
| Issue Date: | 2024 |
| Publisher: | Минск : БГУ |
| Citation: | Цифровая трансформация – шаг в будущее : материалы V Междунар. науч.-практ. конф. молодых ученых, Минск, 2 окт. 2024 г. / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: И. А. Карачун (гл. ред.), А. А. Королёва, Б. Н. Паньшин. – Минск : БГУ, 2024. – С. 46-48. |
| Abstract: | В условиях растущей глобализации и увеличения объемов грузоперевозок, эффективное управление логистическими процессами становится критически важным для бизнеса. Данная работа посвящена исследованию применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) как инструмент для оптимизации транспортных перевозок грузов. Мы рассматриваем методы машинного обучения и анализа больших данных, которые позволяют повысить точность прогнозирования спроса на транспортные услуги, а также оптимизировать маршруты и расписания перевозок. Проведенный анализ существующих решений выявляет ключевые преимущества ИИ в снижении затрат, повышении оперативности и увеличении удовлетворенности клиентов. В заключение обсуждаются перспективы внедрения ИИ в логистику и возможные вызовы, с которыми может столкнуться отрасль в процессе трансформации |
| Abstract (in another language): | In the context of increasing globalization and increasing volumes of cargo transportation, effective management of logistics processes is becoming critical for business. This paper is devoted to the study of the application of artificial intelligence (AI) technologies for predicting and optimizing cargo transportation. We consider machine learning and big data analysis methods that allow us to improve the accuracy of demand forecasting for transportation services, as well as optimize transportation routes and schedules. The analysis of existing solutions reveals the key benefits of AI in reducing costs, increasing efficiency and increasing customer satisfaction. In conclusion, the prospects for implementing AI in logistics and possible challenges that the industry may face in the process of transformation are discussed |
| URI: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/334545 |
| ISBN: | 978-985-881-704-6 |
| Licence: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Appears in Collections: | 2024. Цифровая трансформация – шаг в будущее |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.