Preview

Научный вестник Южного института менеджмента

Расширенный поиск

Предиктивная аналитика в управлении цепями поставок

https://doi.org/10.31775/2305-3100-2019-2-18-22

Полный текст:

Аннотация

Для эффективного управления организацией и принятия оптимальных управленческих решений на всех уровнях необходимо осуществление анализа результатов деятельности. Интеллектуальная аналитика больших данных - современный тренд в области анализа финансово-хозяйственной и операционной деятельности. К интеллектуальной аналитике больших данных можно отнести предиктивную аналитику, результаты которой формируются на основе исторических фактов, обработанных системой, прошедшей машинное обучение. Активно развивается направление предиктивной аналитики, в том числе и в области управления цепями поставок. Предиктивная аналитика может быть эффективно использована на каждом из этапов управления цепью поставок: планировании запасов, дистрибуции, прогнозировании спроса, складировании, планировании производства, доставке. В данной статье рассмотрены возможности применения предиктивной аналитики и эффекты от ее использования для повышения эффективности управления цепями поставок. В качестве подтверждения данного заключения автор приводит примеры крупных международных компаний, использующих прогнозный анализ для прогнозирования спроса на свою продукцию, планирования поставок, ценообразования, планирования послепродажного обслуживания и др. Автор делает вывод о необходимости внедрения систем прогнозной аналитики в систему бизнесаналитики компаний, занимающихся производством и поставкой продукции.

Об авторах

И. М. Зайченко
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Россия

Зайченко Ирина Михайловна - кандидат экономических наук, доцент, доцент Высшей школы управления и бизнеса.

Санкт-Петербург, тел.: (812) 550 36 52



М. А. Яковлева
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Россия

Яковлева Мария Александровна – магистрант.

Санкт-Петербург, тел.: (981) 726 16 79



Список литературы

1. Brunekreef H., Pournader M. How is big data being applied in supply chain operations? // KPMG. Supply Chain Big Data Series. Part 1. 2018. [Internet]. Available at: https://assets.kpmg/content/dam/kpmg/au/pdf/2017/big-data-shaping-supply-chains-of-tomorrow.pdf. Accessed June 30, 2018.

2. Identify the most efficient shipping carriers through advanced analytics. [Internet]. Available at: https://fractal.ai/casestudies/supply-chain-management-iidentify-the-most-efficient-shipping-carriers-through-advanced-analytics. Accessed April 30, 2019.

3. Improved forecasting and inventory planning for a large retailer. [Internet]. Available at: https://www.mu-sigma.com/our-musings/case-studies/improved-forecasting-and-inventory-planning-for-a-large-retailer. Accessed May 15, 2019.

4. Vorhies W. Predictive Analytics in the Supply Chain. Blog [Internet]. Available at: https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/predictive-analytics-in-the-supply-chain. Accessed June 30, 2018.

5. Waller M.A., Fawcett S.E. Data Science, Predictive Analytics, and Big Data: A Revolution That Will Transform Supply Chain Design and Management // Journal of Business Logistics. 2013: Vol. 34. No 2. P. 77-84.


Для цитирования:


Зайченко И.М., Яковлева М.А. Предиктивная аналитика в управлении цепями поставок. Научный вестник Южного института менеджмента. 2019;(2):18-22. https://doi.org/10.31775/2305-3100-2019-2-18-22

For citation:


Zaychenko I.M., Iakovleva M.A. Predictive analytics in supply chain management. Scientific bulletin of the Southern Institute of Management. 2019;(2):18-22. (In Russ.) https://doi.org/10.31775/2305-3100-2019-2-18-22

Просмотров: 54


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2305-3100 (Print)
ISSN 2618-8112 (Online)