CC BY
0
Заключение. Цифровизация оказывает значительное влияние на экономику, способствуя ускорению роста, повышению конкурентоспособности и улучшению качества жизни населения. Однако вместе с позитивными аспектами возникают и определенные вызовы, требующие комплексного подхода. Список использованной литературы:
1. Агамирова, Э. В. Влияние цифровой экономики на социально-экономическое развитие. - Москва: Финансовый университет, 2019.
2. Аксенов, А. В., Токарева, Т. Н. Цифровизация как фактор устойчивого экономического развития. -Вестник Санкт-Петербургского государственного университета экономики и финансов, 2020.
© Акыева Г.К., Акгаева М.Дж., Дурдымередова А.Б., Вепаев М., 2024
УДК 164.017
Аллагулыев М.
Преподаватель,
Международный университет нефти и газа имени Ягшигельды Какаева,
г. Ашхабад, Туркменистан Садывакасова О. Преподаватель,
Международный университет нефти и газа имени Ягшигельды Какаева,
г. Ашхабад, Туркменистан Ягшымяммедова Н.
Студент,
Международный университет нефти и газа имени Ягшигельды Какаева,
г. Ашхабад, Туркменистан
ПРИМЕНЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ ЛОГИСТИЧЕСКИХ ЦЕПОЧЕК ПОСТАВОК В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ
Аннотация
В статье рассматривается применение интеллектуального анализа данных для оптимизации логистических цепочек поставок в условиях цифровой трансформации. Приводятся современные методы анализа больших данных и машинного обучения, которые позволяют повысить эффективность транспортировки, управления запасами и прогнозирования спроса.
Ключевые слова
логистика, цепочки поставок, цифровая трансформация, интеллектуальный анализ данных, большие данные.
Allagulyev M., lecturer,
Yagshigeldy Kakayev International Oil and Gas University, Ashgabat, Turkmenistan
Sadyvakassova O., lecturer, Yagshigeldy Kakayev International Oil and Gas University, Ashgabat, Turkmenistan
Yagshymammedova N., student, Yagshigeldy Kakayev International Oil and Gas University, Ashgabat, Turkmenistan
APPLICATION OF DATA MINING TO OPTIMIZING LOGISTICS SUPPLY CHAINS IN THE CONTEXT OF DIGITAL TRANSFORMATION
Annotation
The article discusses the application of data mining to optimize logistics supply chains in the context of digital transformation. Modern methods of big data analysis and machine learning are presented, which allow to increase the efficiency of transportation, inventory management and demand forecasting.
Keywords:
logistics, supply chains, digital transformation, data mining, big data.
Введение цифровых технологий и переход к более высоким уровням автоматизации, аналитики и интеллектуальной обработки данных являются определяющими тенденциями в логистике. В современных условиях цифровая трансформация охватывает все аспекты логистики, от управления запасами до планирования транспортировки и распределения ресурсов. Интеллектуальный анализ данных, включающий методы машинного обучения и большие данные, предоставляет уникальные возможности для совершенствования логистических процессов, повышения точности прогнозирования и снижения издержек. Основной задачей такого анализа становится оптимизация цепочек поставок, что позволяет значительно повысить их эффективность и адаптивность к изменяющимся условиям рынка.
Логистика, как одна из важнейших сфер экономики, сталкивается с рядом вызовов, таких как увеличение объемов данных, рост сложности управляемых процессов и высокая неопределенность, связанная с изменениями спроса и предложений на рынке. Применение интеллектуального анализа данных позволяет получать глубокое понимание этих процессов и принимать более обоснованные управленческие решения. Использование больших данных в логистике представляет собой важный инструмент для выявления скрытых зависимостей, анализа поведения потребителей и прогнозирования потребностей в запасах. Например, методы машинного обучения способны учитывать множество факторов, таких как сезонные колебания спроса, предпочтения клиентов и экономические индикаторы, что позволяет минимизировать риск дефицита или избыточного запаса на складах.
Модели машинного обучения играют ключевую роль в оптимизации цепочек поставок, поскольку они позволяют повышать точность прогнозов и адаптировать логистические процессы под конкретные задачи. С помощью алгоритмов анализа данных возможно автоматическое выявление закономерностей и аномалий, что облегчает контроль за движением грузов, отслеживание эффективности транспортировки и управление запасами. Интеллектуальный анализ данных в логистике также способствует разработке стратегий для оптимизации маршрутов, что помогает сократить время доставки и снизить затраты на топливо. Например, методы кластерного анализа позволяют сегментировать рынки и потребителей, что способствует более эффективному распределению ресурсов и улучшению обслуживания клиентов.
Цифровая трансформация логистики создает возможности для интеграции данных с различных источников, включая сенсоры, системы управления транспортом и платформы обмена информацией. Интеллектуальный анализ данных помогает создать единую информационную систему, которая позволяет в реальном времени отслеживать процессы в цепочках поставок, а также более точно оценивать эффективность принимаемых решений. В условиях высокой конкуренции и глобализации бизнеса такие системы позволяют компаниям адаптироваться к внешним вызовам, оптимизировать операционные процессы и обеспечивать устойчивое развитие. Сочетание методов анализа данных и цифровых технологий позволяет применять подходы «умной логистики», что способствует повышению качества и скорости выполнения логистических операций.
Применение интеллектуального анализа данных в логистике требует создания высокоорганизованной информационной среды, а также надежных механизмов для защиты данных и
обеспечения их конфиденциальности. В связи с этим компании все чаще применяют облачные решения и платформы, которые обеспечивают быстрый доступ к данным и возможность обмена информацией между различными участниками логистического процесса. Важную роль играют технологии блокчейн, обеспечивающие прозрачность и безопасность данных в цепочках поставок, а также снижающие риск потери или искажения информации. Это способствует укреплению доверия между участниками рынка и повышению эффективности логистических процессов.
Анализ больших данных в логистике требует внедрения сложных математических и программных инструментов, которые позволяют решать задачи разной степени сложности. В рамках цифровой трансформации компаний создаются специализированные модели, которые учитывают динамические изменения рыночных условий и быстро адаптируются под новые задачи. При этом важное значение имеют методы моделирования и прогнозирования, позволяющие анализировать возможные сценарии развития событий и разрабатывать оптимальные решения для различных ситуаций. Применение интеллектуальных технологий в логистике также способствует повышению гибкости управления, поскольку позволяет принимать решения в реальном времени, реагируя на изменения в спросе, погодных условиях и других внешних факторах.
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.
© Аллагулыев М., Садывакасова О., Ягшымяммедова Н., 2024
УДК 33
Алмырадов А.
Преподаватель, ТГИФ, г. Ашхабад, Туркменистан Аманмырадов Р.
Студент, ТГИФ, г. Ашхабад, Туркменистан
ВЛИЯНИЕ ЦЕНОВОЙ ПОЛИТИКИ КОМПАНИИ НА ЕЕ ФИНАНСОВЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ
Аннотация
Ценовая политика компании является одним из ключевых факторов, напрямую влияющих на её финансовые результаты. Выбор оптимальной стратегии ценообразования позволяет компании не только укреплять свои позиции на рынке, но и обеспечивать стабильный рост прибыли, повышение рентабельности и улучшение других финансовых показателей. Разработка и внедрение грамотной ценовой политики требуют анализа рынка, конкурентной среды, спроса, издержек и других внешних и внутренних факторов.
Ключевые слова
ценовая политика, финансовые результаты, ценообразование, прибыльность, рентабельность, объем продаж, доходность, конкурентоспособность эластичность спроса, стратегия ценообразования.
