Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/334545
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorДомино, А. С.
dc.date.accessioned2025-09-23T12:05:19Z-
dc.date.available2025-09-23T12:05:19Z-
dc.date.issued2024
dc.identifier.citationЦифровая 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.
dc.identifier.isbn978-985-881-704-6
dc.identifier.urihttps://elib.bsu.by/handle/123456789/334545-
dc.description.abstractВ 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
dc.language.isoru
dc.publisherМинск : БГУ
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Экономика и экономические науки
dc.subjectЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика
dc.titleИскусственный интеллект как инструмент для оптимизации транспортных перевозок
dc.title.alternativeArtificial intelligence as a tool for optimizing transportation / A. S. Domino
dc.typeconference paper
dc.description.alternativeIn 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
Располагается в коллекциях:2024. Цифровая трансформация – шаг в будущее

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
46-48.pdf215,09 kBAdobe PDFОткрыть
Показать базовое описание документа Статистика Google Scholar



Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.