Применение методов машинного обучения в логистических цепочках

Российский рынок транспортно-логистических услуг имеет ключевое значение для современного общества и экономики страны в целом, причем последние данные свидетельствуют об активном росте данного сектора. Это указывает на быстрое развитие и нестабильную бизнес-среду, в которой традиционные методы оптимизации логистических цепочек становятся неэффективными для обеспечения конкурентоспособности предприятий, а значит и их развития. Поэтому внедрение современных решений, таких как методы машинного обучения в качестве наиболее перспективного инструмента для бизнеса, становится необходимостью для отслеживания и повышения эффективности деятельности транспортно-логистических подразделений компаний. Тем не менее, область анализа и применения техник машинного обучения в логистике является достаточно новой, быстро развивающейся и, как следствие, всесторонне не изученной. Данная выпускная квалификационная работа на тему «Применение методов машинного обучения в логистических цепочках» предполагает в некоторой степени восполнить дефицит комплексных изучений внедрения упомянутой инновации на российском рынке транспортно-логистических услуг, основываясь на примере деятельности организации ООО «5 Пост», а также стать основой для последующих исследований в сфере интеллектуальных технологий в логистике. В ходе написания данной работы были представлены теоретические основы управления современными логистическими цепочками и методами машинного обучения, проанализирована деятельность компании ООО «5 Пост» и ее опыт внедрения изучаемой инновации в процесс обработки обращений потребителей. Далее, были проведены количественный и качественный анализы рассматриваемого случая интеллектуализации посредством выделения KPI и составления корреляционного SWOT-анализа. В конечном итоге был сформирован и представлен алгоритм оценки экономический эффективности методов машинного обучения в области управления заказами, конкретизирован потенциальный результат от их внедрения, а также рекомендованы дальнейшие шаги по максимизации пользы от применения инновации и минимизации идентифицированных рисков.