ОПТИМИЗАЦИЯ ЛОГИСТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ БОЛЬШИХ ДАННЫХ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

• Электронное голосование: Обеспечение честности и прозрачности выборов через блокчейн, который предотвращает манипуляции с голосами.

5. Робототехника и автоматизация

Робототехника развивает возможности автоматизации в производстве, медицине, логистике и обслуживании. Инновации в этой области включают:

• Коллаборативные роботы (коботы): Роботы, работающие вместе с людьми на производстве и в сфере обслуживания.

• Автономные транспортные средства: Самоуправляемые автомобили и дроны, которые могут выполнять доставку, мониторинг и транспортировку.

6. Расширенная реальность (AR) и виртуальная реальность (VR)

AR и VR позволяют создать интерактивные цифровые среды и применяются в обучении, развлечении и даже в медицине. Примеры применения включают:

• VR-обучение и симуляции: Виртуальная тренировка для медиков, пилотов и сотрудников опасных профессий.

• AR в ритейле и маркетинге: Примерка товаров, просмотр информации о продукте через смартфон.

7. Биометрические технологии и кибербезопасность

Биометрия и кибербезопасность находятся на переднем крае защиты данных и систем от киберугроз. Современные биометрические технологии включают:

• Распознавание лиц и отпечатков пальцев: Используется в телефонах, системах безопасности и контроля доступа.

• Поведенческая биометрия: Анализ поведенческих данных (например, скорость печати или движения мыши), чтобы обнаружить потенциальные угрозы.

Эти инновационные разработки открывают новые возможности для бизнеса и общества, способствуют улучшению качества жизни и расширяют границы возможного.

Список использованной литературы: 1. https://tdh.gov.tm/tk - официальный сайт Государственного информационного агентства Туркменистана.

© Гаррыев Г., Мередов В., 2024

УДК 164.017

Дурдыгылыджова А., преподаватель, Международный университет нефти и газа имени Ягшигельды Какаева,

г. Ашхабад, Туркменистан Оразмырадова О., студент, Международный университет нефти и газа имени Ягшигельды Какаева,

г. Ашхабад, Туркменистан Пышшыков М., студент, Международный университет нефти и газа имени Ягшигельды Какаева,

г. Ашхабад, Туркменистан

ОПТИМИЗАЦИЯ ЛОГИСТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ БОЛЬШИХ ДАННЫХ

Аннотация

В статье рассматриваются методы оптимизации логистических процессов на основе применения

больших данных. Освещаются современные подходы к сбору и обработке данных, их анализу для повышения эффективности управления цепочками поставок, снижению затрат и улучшению качества обслуживания.

Ключевые слова

логистика, большие данные, оптимизация, управление цепочками поставок.

Durdygylyjova A.

Lecturer, Yagshigeldy Kakayev International Oil and Gas University,

Ashgabat, Turkmenistan Orazmyradova O.

Student, Yagshigeldy Kakayev International Oil and Gas University,

Ashgabat, Turkmenistan Pyshshykov M.

Student, Yagshigeldy Kakayev International Oil and Gas University,

Ashgabat, Turkmenistan

OPTIMIZATION OF LOGISTICS PROCESSES USING BIG DATA Annotation

The article discusses methods for optimizing logistics processes using big data. It highlights modern approaches to collecting and processing data, analyzing them to improve the efficiency of supply chain management, reduce costs and improve service quality.

Keywords

logistics, big data, optimization, supply chain management.

В условиях цифровой трансформации и увеличения объема информации оптимизация логистических процессов становится приоритетной задачей для компаний, стремящихся к повышению своей эффективности и конкурентоспособности. Современные компании в процессе своей деятельности сталкиваются с массивами данных, которые требуют тщательного анализа и обработки. Большие данные, или Big Data, представляют собой наборы информации, обладающие такими характеристиками, как объем, разнообразие и скорость обновления. Эти особенности делают традиционные методы обработки информации неэффективными, что обусловливает необходимость использования специализированных аналитических подходов для их анализа и оптимизации бизнес-процессов, в частности, логистики.

Применение больших данных в логистике открывает возможности для создания более гибкой и адаптивной системы управления цепями поставок, позволяя прогнозировать потребности клиентов, оптимизировать маршруты и снизить затраты. Одним из основных аспектов использования больших данных в логистике является возможность улучшения планирования на всех этапах цепи поставок, включая управление запасами, распределение и транспортировку. Большие данные дают компаниям доступ к информации, необходимой для прогнозирования сезонных колебаний спроса и для анализа потребностей в конкретных регионах, что позволяет минимизировать издержки, связанные с хранением товаров и транспортировкой.

Прогнозирование спроса, основанное на анализе больших данных, является ключевым фактором оптимизации логистики. Использование исторических данных, анализа поведения потребителей и экономических индикаторов позволяет более точно оценить потребности рынка, что в свою очередь снижает риск дефицита или избыточного запаса. Прогнозирование помогает улучшить планирование

запасов и сократить объемы нереализованных товаров, что положительно сказывается на операционной эффективности компании. Методы машинного обучения и алгоритмы анализа данных позволяют более точно прогнозировать изменения спроса и учитывать большое количество факторов, влияющих на логистические процессы, такие как сезонные колебания, демографические характеристики потребителей и внешние экономические условия.

Другой важный аспект применения больших данных в логистике - оптимизация маршрутов и транспортных процессов. Анализ данных о дорожной обстановке, погодных условиях, времени ожидания на складах и других факторах позволяет выстраивать маршруты таким образом, чтобы минимизировать время и затраты на доставку. В частности, методы кластерного анализа позволяют сегментировать рынки и группы клиентов для определения наиболее эффективных путей доставки. Это обеспечивает не только экономию на топливе и снижает затраты на транспортировку, но и способствует улучшению качества обслуживания, так как товары доставляются клиентам быстрее.

Кроме того, большие данные находят применение в управлении запасами и складской логистике. Модели анализа данных позволяют анализировать текущие объемы запасов, производственные и транспортные циклы, что позволяет минимизировать простои и повысить эффективность использования складских помещений. Интеллектуальный анализ данных позволяет более эффективно управлять запасами, выявляя излишние товары и помогая перераспределять ресурсы на основе прогнозов спроса и потребностей клиентов. Это особенно актуально для компаний с большим ассортиментом продукции, которые должны учитывать быстрое изменение предпочтений потребителей и адаптироваться к рыночным условиям.

Применение больших данных способствует также развитию интеграции и взаимодействия между различными участниками логистической цепочки, включая поставщиков, производителей, перевозчиков и конечных потребителей. Создание единой информационной платформы позволяет в реальном времени обмениваться данными, улучшать планирование и координацию действий между участниками. Интеграция данных с разных этапов цепи поставок способствует улучшению общего качества управления логистическими процессами, повышая устойчивость и адаптивность всей системы. Это особенно важно для компаний, работающих в условиях высокой неопределенности, где изменения спроса и внешних условий могут происходить внезапно.

Эффективное использование больших данных требует создания и поддержания информационной инфраструктуры, включающей мощные вычислительные ресурсы и специализированные программные средства для обработки и анализа информации. Облачные технологии, платформы аналитики и системы управления большими данными позволяют обрабатывать большие объемы информации в реальном времени, что повышает оперативность и точность принимаемых решений. Это особенно важно для крупных компаний, работающих в международном масштабе, так как объемы данных постоянно увеличиваются и требуют регулярного обновления и анализа.

Список использованной литературы:

1. Иванов, Д., Фирузи, Ф., Тянь, Я. "Интеллектуальные технологии и цифровизация в управлении цепочками поставок." Журнал логистики и управления цепями поставок, 2023.

2. Борисов, П. "Машинное обучение и большие данные в логистике: анализ применения и перспективы." Вестник цифровой экономики, 2022.

3. Климова, И. А., Алексеев, М. В. "Оптимизация логистики с помощью интеллектуального анализа данных и методов искусственного интеллекта." Экономические и социальные преобразования, 2023.

© Дурдыгылыджова А., Оразмырадова О., Пышшыков М., 2024