Наука о данных как инструмент прогнозируемой логистики интернет-магазина
Использование принципов прогнозируемой логистики как инструмента повышения конкурентоспособности в сфере электронной коммерции. Прогнозируемая логистика как ключевой фактор успеха в бизнесе курьерских перевозок. Анализ собранных данных, построение модели.
| Рубрика | Маркетинг, реклама и торговля |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 23.09.2018 |
| Размер файла | 2,6 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Санкт-Петербургский филиал
Федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего образования
"Национальный исследовательский университет
"Высшая школа экономики"
Факультет Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента
Национального исследовательского университета "Высшая школа экономики"
Департамент логистики и управления цепями поставок
Выпускная квалификационная работа
БАКАЛАВРСКАЯ РАБОТА
по направлению подготовки 38.03.02 - "Менеджмент"
Образовательная программа "Логистика и управление цепями поставок"
Наука о данных как инструмент прогнозируемой логистики интернет-магазина
Соколов Иван Александрович
Руководитель: к. э. н., преподаватель,
Стримовская Анна Викторовна
Санкт-Петербург 2018
Содержание
- Введение
- Глава 1. Теоретические основы применения науки о данных в прогнозируемой логистике
- 1.1 Особенности и ключевые тенденции современного этапа развития логистики и УЦП
- 1.2 Концепция прогнозируемой логистики
- 1.3 Операционализация понятийного аппарата цифровой логистики
- Глава 2. Обзор крупнейших проектов по применению Data Science в прогнозируемой логистике
- 2.1 Использование принципов прогнозируемой логистики как инструмента повышения конкурентоспособности в сфере E-commerce
- 2.2 Прогнозируемая логистика как ключевой фактор успеха в бизнесе курьерских перевозок
- 2.3 Применение инструментов Data Science в транспортной логистике
- Глава 3. Разработка системы рекомендаций для управления логистикой интернет-магазина
- 3.1 Подготовительный этап и постановка ключевого вопроса
- 3.2 Исследовательский анализ собранных данных и построение модели
- 3.3 Интерпретация, анализ и представление полученных результатов
- Заключение
- Список использованных источников
Введение
Современный мир находится в постоянном интенсивном развитии. В каждой сфере жизни людей непрерывно происходят различные изменения: старые парадигмы сменяются новыми, и на смену устоявшимся порядкам приходят до этого момента не известные. Особенно остро такие перемены ощущаются в мире технологий, ключевым драйвером развития которых является бизнес.
На сегодняшний день невозможно успешно заниматься предпринимательской деятельностью без внедрения новых технологий. Компании, которые находят способ их применить и адаптировать в свое дело, побеждают конкурентов и занимают лидерские позиции на своем рынке. Без постоянного развития бизнеса у него нет будущего. Корпоративный мир, осознавая это, находится в постоянной гонке за новыми технологиями, способными еще больше усовершенствовать их деятельность. Со временем он вступил в эпоху Четвертой промышленной революции, в рамках которой стали доминировать технологии физического интернета, Больших данных, блокчейна и некоторых других.
Одним из наиболее перспективных сфер предпринимательской деятельности для применения данных технологий стала деятельность по управлению цепями поставок, в рамках которой также стали выделяться новые направления и парадигмы, одной из которых является концепция досрочной прогнозируемой логистики. Данная концепция выводит важность и актуальность прогностических технологий на новый уровень, поскольку раскрывает их актуальность и важнейшую роль в успехе логистической деятельности. Одним из способов применения данных технологий является разработка рекомендательной системы для досрочной логистики интернет-магазина.
Основные проблемы, с которыми сталкиваются современные предприятия, осуществляющие свою деятельность в сфере электронной коммерции, связаны с высокми уровнем конкуренции и следующей из этого сложностью привлечения и сохранения клиентов. Разработка рекомендательной системы, предвосхищающей некоторые параметры поведения потребителей, является решением данной проблемы, поскольку ставит интересы заказчиков на первое место и делает деятельность компании более кастомизированнной, что является сильным конкурентным преимуществом в современном бизнесе. Данное решение осуществимо при возможности собрать данные и проанализировать деятельность компании в сфере E-сommerce, применить методы машинного обучения и построить прогностическую модель, осуществляющую прогноз поведения потребителей по необходимым параметрам. Также изучение логистической составляющей данных позволит определить перспективность применения данных технологий с точки зрения достижения оптимизационного эффекта в рамках управления цепями поставок предприятия.
Ключевой целью данного исследования является разработка и апробация рекомендательной системы, а также оценка результатов ее внедрения и влияния на деятельность предприятия, осуществляющей свою деятельность в сфере электронной коммерции. Таким образом, итогом работы является ответ на вопрос: "Какова эффективность применения технологий Больших данных в области оптимизации логистики компании, специализирующейся в электронной коммерции?"
Чтобы ответить на поставленный вопрос, были поставлены следующие задачи:
1. исследовать существующие научные труды на предмет современных технологий в логистике и управлении цепями поставок;
2. рассмотреть актуальные тенденции в рамках Четвертой промышленной революции с точки зрения их применимости в логистике;
3. исследовать алгоритмы машинного обучения и построения рекомендательной системы в качестве инструментов науки о данных;
4. собрать данные о деятельности интернет-магазина;
5. разработать и апробировать рекомендательную систему;
6. рассчитать эффективность внедрения рекомендательной системы.
Таким образом, объектом исследования данной работы является предприятие, осуществляющее свою деятельность в сфере электронной коммерции. Предметом исследования является разработка рекомендательной системы для оптимизации логистической деятельности предприятия.
Научная новизна исследования обусловлена как самой рекомендательной системой, так и предложенным подходом по оценке логистического эффекта с точки зрения оптимизации складских затрат компании. Оно состоит из трех частей: подготовительный этап и постановка ключевого вопроса, исследовательский анализ данных и построение прогнозирующей модели, а также интерпретация, анализ и представление результатов.
Структурно работа состоит из трех глав. Первая часть посвящена теоретическим основам, связанным с темой прогнозируемой логистики и Четвертой промышленной революции. В ней представлены основные тенденции развития управления цепями поставок, описана концепция досрочной логистики и рассмотрен ряд важных понятий и технологий цифровой логистики. Вторая глава рассматривает наиболее актуальные примеры применения технологий Data Science в прогнозируемой логистики. В ней представлено описание разработок компаний Amazon.com, Inc, DHL и Transmetrics, приведен критический анализ и разработана система рекомендаций по каждому из проектов. Третья глава - практическая. Она описывает процесс разработки и апробации рекомендательной системы для прогнозируемой логистики интернет-магазина, предложенный подход по анализу эффективности внедрения данной системы с точки зрения оптимизации складских затрат, а также систему рекомендации для ее совершенствования. В конце работы представлен список литературы и актуальные приложения.
Глава 1. Теоретические основы применения науки о данных в прогнозируемой логистике
1.1 Особенности и ключевые тенденции современного этапа развития логистики и УЦП
На сегодняшний день логистика как вид предпринимательской деятельности переживает ряд изменений. Это связано с такими факторами, как изменение конъюнктуры рынка, глобализация экономики, вступление бизнеса в эпоху Четвертой промышленной революции ("Индустриализация 4.0"), усиление значимости информации и т.д.
Не существует общепринятого определения термина "Индустриализация 4.0" (Industry 4.0). Некоторые считают, что он определяется понятием Четвертой промышленной революцией, представляющей новый уровень контроля и организации всей цепочки создания ценности на протяжении жизненного цикла продукции, которая ориентирована на все более индивидуальные требования потребителей. [44]
Krzysztof Witkowski в своих работах отмечает, что понятие "Индустриализация 4.0" впервые было использовано в 2011 году. По его мнению, оно тоже относится к четвертой промышленной революции и будет использоваться на протяжении следующих 10-20 лет. [23] Автор утверждает, что четвертая промышленная революция будет использовать цифровые модели продукции, формирование которых в значительной степени будет продиктовано требованиями потребителей и будет осуществляться на "умных" заводах.
Можно выделить следующие ключевые отличительные черты, характерные для современного этапа развития логистики и УЦП [50]:
ѕ цифровизация логистики;
ѕ доминирование аутсорсинга над инсорсингом и появление глобальных логистических операторов не ниже уровня 4PL;
ѕ ориентация на потребителя, кастомизация логистики;
ѕ возрастание значимости логистики.
По мере цифровизации большинство производственных процессов претерпело значительное и стремительное развитие, улучшились существующие практики и методы, были внедрены новые технологии, а также значительно расширились размеры и масштабы промышленного производства. [18]
Некоторые авторы считают, что цифровая трансформация заключается главным образом на производственных процессах. С этой целью выделяется такое понятие, как "Умное производство" или "Умная фабрика" (Smart factory). [20] В этой связи процесс цифровизации направлен на реализацию таких принципов, как полная прозрачность в реальном времени от поставщиков до клиентов, преобладание небольших партий, а также связанных процессов и децентрализованного автономного управления.
На наш взгляд, цифровизация актуальна не только исключительно в сфере производства. Некоторые авторы также отмечают, что цифровизация является важным инструментом обеспечения надежной и устойчивой транспортной системы и поставок товаров. [19] Более подробная информация о цифровизации и соответствующих технологиях представлена в параграфе 1.3.
Помимо технологических преобразований в логистике есть изменения, связанные с формами организации логистического бизнеса. Так, на сегодняшний день все большее количество компаний пользуются аутсорсингом.
О.Н. Макарова определяет аутсорсинг как часть управленческой стратегии хозяйствующего субъекта при передаче работ и услуг стороннему исполнителю, основанная на принципе разделения труда, организованная в виде постоянного бизнес-процесса и направленная на повышение эффективности хозяйствующего субъекта и снижение издержек [9]. Более простым языком аутсорсинг можно определить как передачу организацией своих (как правило, непрофильных) функций компании, специализирующейся в соответствующей области, за определенное вознаграждение. Автор утверждает, что в России спрос на услуги аутсорсинга ежегодно увеличивается на 40-50%.
Американская ассоциация менеджмента (American Management Association) уже в 1997 году, исследуя рынок аутсорсинговых услуг, пришла к выводу, что более половины промышленных предприятий передали на аутсорсинг хотя бы один элемент своего производственного процесса [8].
За последние десять лет на мировом рынке транспортно-логистических услуг одной из ключевых тенденций стало повышение спроса на комплексные логистические решения. [28]
Некоторые эксперты отмечают, что за последние несколько лет грань между транспортным экспедитором, транспортной компанией и 3PL-оператором стала исчезать. Хотя на Западе услуги уровня 4PL оказываются более востребованными, чем в России, в нашей стране услуги по комплексному транспортно-логистическому обслуживанию также постепенно обретают популярность. [25]
Некоторые исследователи отмечают следующие особенности развития транспортно-экспедиторских услуг России [10]:
ѕ активный рост количества экспедиторских компаний ввиду низких административных барьеров и небольшого размера стартового капитала;
ѕ преобладание средних и мелких фирм;
ѕ закрытость рынка, отсутствие данных о сегментах рынка, лидерах и их долях;
ѕ направленность компаний на простую перепродажу фрахта;
ѕ несовершенство нормативно-правовой базы в области транспортного экспедирования, а также несогласованность законодательства с международными правовыми стандартами;
прогнозируемая логистика электронная коммерция
ѕ отсутствие эффективных механизмов регулирования качества транспортно-экспедиторского обслуживания.
По некоторым прогнозам, объем рынка транспортно-логистических услуг России продолжит расти и в 2019 году может превысить 3,7 трлн руб. [25]
Отношения с потребителем в современной логистике считается одним из драйверов ее развития. [7] Об этом свидетельствует наличие такого направления в области информационных логистических технологий, как Customer Relationship Management (CRM), или управление отношениями с потребителем. CRM - это технология клиентоориентированного управления, основанная на парадигме "всеобщего сотрудничества" и доверительных отношений. В рамках этой идеологии управление реализуется на основе автоматизации комплексного персонифицированного учета спроса, ранжирования и классификации потребителей, прогнозирования продаж. [3]
Множество компаний, которые конкурируют между собой за определённую долю рынка и определённых потребителей, должны ориентироваться на повышение потребительской ценности предоставляемых услуг. В противном случае это сделает их конкурент, и компания будет вынуждена уйти с рынка. В логистическом бизнесе происходит все точно так же.
Об этом же говорит В.И. Сергеев. В своей работе "Корпоративная логистика в вопросах и ответах" он обращает внимание, что в современных условиях развития бизнеса, особенно товаров широкого потребления, где конкуренция ощущается особенно остро, бизнес связывает укрепление своих конкурентных преимуществ в первую очередь с предоставлением своим потребителям высокого уровня логистического обслуживания, которое является составной частью общей политики обслуживания компании. [14]
О важности внимания к потребителю услуг говорят и зарубежные ученые. М. Кристофер утверждает, что обслуживание является главным элементом покупательской ценности, которая играет едва ли не ключевую роль в нынешних особенностях ведения логистического бизнеса. Автор пишет, что современный бизнес постепенно приходит к тому времени, когда потребуется совместное управление логистикой и маркетингом. [7]
Пока искусственный интеллект не раскрыл на сегодняшний день весь свой потенциал. Однако уже сейчас многие отмечают его ключевую роль в изменении экономических, политических и общественных процессов уже в ближайшем будущем. Создание сложных систем, которые были бы способны самостоятельно находить, извлекать, обрабатывать информацию и на ее основе строить безошибочные прогнозы и рекомендации - к такому результату стремятся технологии в этой области. Применительно к логистике потенциал их применения переоценить очень сложно. Если бы уже сейчас с помощью, например, технологии нейронных сетей информационные системы автоматически определяли нужных поставщиков, потребителей, рассчитывали объемы закупок сырья и производства продукции, а также занимались оптимизацией логистики распределения, доля логистических затрат бы сократилась до небывалых значений. В свою очередь, это бы значительно повысило эффективность и доходность логистической деятельности всех участников цепей поставок.
Достаточно перспективной технологией в области логистики можно считать 3D-печать. Она позволяет физически воссоздавать необходимый объект на специальном принтере согласно указанным параметрам. Привлекательность этой технологии для логистики объясняется тем, что в случае ее успешной реализации потребитель сможет получить любой желаемый товар прямо из своего принтера, не выходя из дома и не ожидая доставки товара. Сама схема и идея логистики может принципиально поменяться: больше не нужно будет закупать сырье для производства товара, и самой доставкой заниматься больше будет не нужно, поскольку готовый товар сразу сможет появиться у потребителя.
1.2 Концепция прогнозируемой логистики
Прежде чем говорить об основных терминах, необходимо операционализировать само понятие прогнозируемой логистики. Прогнозируемая (или досрочная) логистика представляет собой современную логистическую систему, состоящую из информации, предвосхищающей потребности потребителей, благодаря которой поставщики могут обеспечить производство услуг в объеме, необходимом для удовлетворения потребителей. [45]
Рис. 1.1 - Концепция досрочной логистики
Концептуально прогнозируемую логистику можно разбить на несколько этапов. Данное разбиение представлено на рисунке 1.2
Рисунок 1.2 - Этапы реализации концепции прогнозируемой логистики
На первом этапе субъект логистической деятельности (например, интернет-магазин) осуществляет сбор данных о потребителях. Это делается посредством опросных листов, массовых интервью или в автоматизированном режиме через компьютеризированную платформу, например, через базу данных пользователей сайта. На этом этапе осуществляется как можно более подробный сбор информации о пользователях. Такой информацией может быть пол, возраст, история покупок потребителя, объемы заказываемой продукции, адрес проживания, гражданство и любая другая информация. Чем больше данных удастся собрать и чем больший отрезок времени эти данные смогут, тем легче будет в дальнейшем строить прогноз и более точным он будет. Таким образом, невозможно осуществлять прогностическую деятельность в рамках рассматриваемой концепции без исторических данных, поэтому данный метод не является актуальным для новых компаний или тех, у кого отсутствует доступ к какой-либо информации о потребителях и нет возможности его получить.
На следующем этапе происходит обработка и анализ данных, собранных шагом ранее. Данное действие играет большую роль, поскольку является подготовительным для выполнения непосредственного прогноза и апробации предиктивной модели. Как правило, на этом этапе происходит чистка данных: ввиду больших объемов собираемой информации необходимо оставлять только те, которые имеют непосредственную важность к проводимому анализу. В противном случае машина будет осуществлять вычисления в течение очень большого срока времени, что в условиях динамично развивающегося мира современного бизнеса недопустимо. Избыточная информация может не только негативно сказаться на модели, сделав ее громоздкой, но и ухудшит восприятие предлагаемых ею результатов. Главные принципы и критерии оценивания качества работы на данном этапе - простота, скорость, ясность и прозрачность данных.
Третий этап является ключевым, поскольку он связан непосредственно с созданием самой модели и осуществления самого прогноза. Считается, что предыдущие два этапа являются подготовительными, поскольку без них невозможно выполнить третий. В случае если данный этап по какой-то причине будет выполнен неправильно, вся работа по реализации концепции прогнозируемой логистики будет выполнена впустую. В этой связи данная часть должна выполняться особенно скрупулезно и тщательно. Основные технологии, применяемые на данном этапе - машинное обучение и искусственный интеллект. Их умелое сочетание позволяет построить модель, способную всегда давать очень реалистичный прогноз и быть приближенной к реальности. основная проблема, с которой сталкивается большинство создаваемых в рамках данной концепции моделей, заключается в их неправдоподобности: построенная модель отлично работает на имеющихся данных, но не способна осуществить удовлетворительный прогноз на основе новых данных.
На четвертом этапе осуществляется анализ решения, предлагаемого системой, для принятия того или иного действия ответственным лицом. Модель анализируется на точность прогноза и само содержание прогноза. Таким прогнозом может, например, быть уровень спроса на ближайшие три недели, уровень ставок контрагентов на ближайший месяц и т.д.
1.3 Операционализация понятийного аппарата цифровой логистики
Существует множество определений процесса цифровизации. Согласно толковому словарю по информационному обществу и новой экономике, цифровизация - это преобразование информации в цифровую форму, а также цифровая трансмиссия данных, закодированных в дискретные сигнальные импульсы. [29]
Английский словарь Коллинса (Collins English Dictionary) определяет цифровизацию (или дигитализацию) как процесс конвертации (преобразования) информации в цифровой (т.е. воспроизводимый компьютером) формат, в котором информация организована в биты. [35], [37]
В английском оксфордском словаре (English Oxford Living Dictionary) термин "цифровизация" описан как процесс конвертации рисунков, текста или звука в цифровой формат, который может быть воспроизведен компьютером.
Некоторые авторы отмечаю, что цифровизация главным образом подразумевает "захват" аналогового сигнала и его преобразование в цифровую форму с целью генерации цифрового представления, которое может быть сохранено или обработано электронным образом. [20]
Для удобства все эти определения представлены в таблице 1.1.
Таблица 1.1 - Определение цифровизации
|
№ |
Источник |
Определение |
|
|
1 |
Толковый словарь по информационному обществу и новой экономике |
Преобразование информации в цифровую форму, а также цифровая трансмиссия данных, закодированных в дискретные сигнальные импульсы |
|
|
2 |
Collins English Dictionary |
Процесс конвертации (преобразования) информации в цифровой (т.е. воспроизводимый компьютером) формат, в котором информация организована в биты |
|
|
3 |
English Oxford Living Dictionary |
Процесс конвертации рисунков, текста или звука в цифровой формат, который может быть воспроизведен компьютером |
|
|
4 |
Yasanur Kayikci |
"Захват" аналогового сигнала и его преобразование в цифровую форму с целью генерации цифрового представления, которое может быть сохранено или обработано электронным образом |
Применительно к логистике этот процесс можно описать как преобразование текстуальных, графических или аудио данных, непосредственно связанных с логистической деятельностью предприятия, в цифровой формат, воспроизводимый компьютером.
Следует отметить, что этот процесс охватывает огромное множество изменений. По мнению Д. Бауэрсокса и Д. Клосса, в управлении цепями поставок все большую актуальность обретают информационные технологии, без которых логистический бизнес не может расти и развиваться. Авторы отмечают, что существует пять примеров информационных технологий, особенно актуальных для логистики [1]:
ѕ электронный обмен данными;
ѕ персональные компьютеры;
ѕ системы искусственного интеллекта;
ѕ спутниковые системы связи;
ѕ технологии штрихового кодирования и сканирования.
Трудно не согласиться с их мнением. Однако мы решили рассмотреть ключевые особенности, по-другому сгруппировав описанные выше технологии и добавив в этот перечень новые. Таким образом, в рамках цифровизации логистики мы выделяем следующие тенденции:
ѕ Активное применение технологии "Блокчейн" (Block Chain);
ѕ Расширение информационных систем, их интеграция в одну общую глобальную информационную систему;
ѕ Интернет вещей (Internet of Things, IoT) и Большие данные (Big Data);
ѕ Применение технологий искусственного интеллекта;
ѕ 3D-печать;
Блокчейн - это технология надежного распределенного хранения записей обо всех когда-либо совершенных биткойн-транзакциях. [12. Это цепочка постоянно растущих блоков данных по мере добавления новых блоков с записями последних транзакций. Такое обновление происходит каждые 10 минут. В мире бизнеса эта технология позволяет по-новому подойти к вопросу безопасности хранения информации. Блокчейн может стать средством регистрации, учета и обмена любых финансовых, материальных и нематериальных активов. [12] Применительно к логистике, где в рамках одной цепочки поставок может возникнуть достаточное большое количество контрагентов, технология блокчейн способна значительно упростить и ускорить процесс обмена информацией, сократив транзакционные издержки компаний.
К идее создания интегрированных глобальных информационных систем пришли не в одночасье. О значимости информационных систем начали говорить еще в 60-х годах прошлого века с появлением прототипов корпоративных информационных систем (КИС), таких как MRP (Material Requirement Planning), MRP II (Manufacturing Resource Planning), ERP (Enterprise Resources Planning) и др. Однако сейчас логистический бизнес под воздействием глобализации экономических процессов пришел к осознанию необходимости оптимизации не только на микроэкономическом уровне отдельно взятого предприятия, а на макроэкономическом уровне, где оптимизация должна осуществляться с учетом интересов как можно большего количества участников цепи поставок.
В.В. Дыбская и В.И. Сергеев в учебнике "Логистика" отмечают, что "ключевыми направлениями развития информационной поддержки логистики, а затем и УЦП являются интеграция информационных потоков и коммуникационное обеспечение цепей поставок товаров, осуществляемая путем объединения информационных ресурсов компаний - контрагентов цепей поставок на основе клиент-серверных, открытых технологий и технологий унифицированных сообщений.". [4] В.И. Сергеев дальше развивает эту мысль: в учебнике "Управление цепями поставок" он утверждает, что наличие единого информационного пространства (ЕИП) является важнейшим элементом информационной структуры, во многом определяющей эффективность решений в цепях поставок. [13]
Интернет вещей (англ. Internet of Things, IoT) - еще одно отражение цифровизации логистики. Это - концепция вычислительной сети физических объектов ("вещей"), оснащенных встроенными технологиями для взаимодействия друг с другом или с внешней средой. Данная концепция призвана частично исключить участие человека в регулировании многих общественных, экономических (в том числе логистических) процессов. [12, с.24] На данный момент концепция еще не достигла своего "апогея". Однако в логистике интернет вещей уже нашел свое широкое применение. Например, в Голландии, в порту Rotterdam успешно функционирует практически полностью автоматизированный морской порт. Тем не менее, существует ряд вызовов, сложностей и даже опасностей, которые стоят на пути дальнейшего успешного развития данной технологии. Сэмюел Грингард, американский журналист, специализирующегося на новых технологиях, директор по маркетингу во многих технологических и бизнес-изданиях и бывший президента Американского общества журналистов, в своей книге "Интернет вещей: Будущее уже здесь" заявляет, что в результате появления функционального интернета в будущем могут появиться новые виды преступлений, оружия и методов ведения войны, могут возникнуть серьезные политические и социальные проблемы, а также сложности, связанные с конфиденциальностью и безопасностью. [2]
Большие данные тесно связаны с интернетом вещей. Объемы данных, с которыми мы сегодня имеет дело, колоссален. Согласно данным Cisco Systems, объемы данных увеличиваются на 50-60%, а мобильный трафик растет примерно на 61% в год. [32] По прогнозам International Data Corporation, к 2020 г. в мире будет существовать 40 зеттабайт данных. Это приблизительно 6 терабайт на каждого живущего ныне человека - или 3 мин книг на душу населения. [38]
Практически любая электроника, подключенная к сети Интернет и функционирующая в рамках концепции IoT, обладает огромные набором информации. Так, согласно отчету компании по управлению данными Wipro "Большие данные: ускорение процессов производства", за время шестичасового рейса на Боинге 737 из Нью-Йорка в Лос-Анджелес генерируется колоссальное количество информации - 120 терабайт - которая собирается и хранится в самолете. [41]
Если научиться использовать эти данные и анализировать их, можно добиться принципиально новых вершин. Логистика не исключение. По оценке McKinsey Global Institute большие данные могут снизить затраты на разработку продукции производственных компаний на 50% и больше. [46] Более подробнее об этой концепции речь пойдет в следующих главах.
Таким образом, в первой главе были рассмотрены основные теоретические аспекты, относящиеся к теме прогнозируемой логистики. Были выявлены ключевые тенденции развития технологий в рамках Четвертой промышленной революции и разработан собственный подход к описанию концепции досрочной логистики в виду отсутствия специализированных литературных источников на эту тему, способных комплексно осветить проблему.
Глава 2. Обзор крупнейших проектов по применению Data Science в прогнозируемой логистике
Вторая глава посвящена обзору наиболее масштабных проектов по управлению цепями поставок, в основе которых лежат технологии Data Science. Вначале речь пойдет о технологии досрочной доставки грузов, запатентованной компанией Amazon.com, Inc. Второй параграф рассматривает инструменты Науки о данных в качестве ключевого метода по управлению и визуализации рисков в процессе осуществления логистической деятельности на примере разработки компании DHL "DHL Resilience 360". Третий подраздел связан с деятельностью небольшой компании, предлагающей оптимизационные прогностические решения - предприятием Transmetrics.
По каждому рассматриваемому продукту представлено его описание, а также анализ преимуществ и недостаток с вытекающей системой рекомендаций по их дальнейшему развитию.
2.1 Использование принципов прогнозируемой логистики как инструмента повышения конкурентоспособности в сфере E-commerce
За последние десять лет онлайн продажи в США увеличились более, чем на 250%, достигая отметки в 250 миллиардов долларов США в 2012 году. [40], [49]
Один из самых успешных проектов по внедрению технологии науки о данных в области прогнозируемой логистики связан с компанией Amazon.com, Inc. - мировым лидером на рынке онлайн продаж. [22] В 1995 году Amazon.com, Inc. начала свою деятельность как ритейлер книг. Спустя год многие стали говорить, что компания смогла добиться годовых доходов в размере 17 миллионов долларов США. [17]
С момента основания компания активно занималась внедрением различных технологий, которые в дальнейшем могли бы быть использованы в их бизнесе. В 2013 году Amazon.com, Inc. взялась за внедрение технологии Big Data для прогнозируемой логистики. Компания оформила патент "Метод и система прогнозируемой морской доставки грузов" (Method and System for Anticipatory Package Shipping). [21]
Данный патент был разработан для типичной многоуровневой транспортной сети, состоящей из множества контрагентов. По меньшей мере, часть отгрузки продукта обрабатывается публичным перевозчиком. Отгрузка упакованного продукта происходит в центре пополнения. Из центра пакет (или партия) может быть подан публичному перевозчику, а затем транспортирован через один или несколько хабов в конкретное место доставки. Оно может быть жилым или коммерческим местоположением, имеющим соответствующий физический адрес (адрес улицы или, в некоторых случаях, адрес ячейки почтового отделения).
Адрес доставки пакета может включать в себя как физический адрес, идентифицирующий место доставки, так и адресат, идентифицирующий предполагаемого получателя в месте доставки.
Могут быть предусмотрены различные пути доставки партий между центром пополнения и местом доставки, включая ускоренные пути обслуживания, обычные пути обслуживания и последующие торги или включение в существующую сеть публичного перевозчика. Концептуальная сеть доставки, рассматриваемая в патенте компании, представлена на рисунке 2.1.
Рисунок 2.1 - Примерная схема логистической сети
В патенте рассматриваются несколько способов осуществления досрочных поставок. В соответствии с основным типовым способом, происходит упаковывание одного или нескольких товарных позиций в одну унифицированную партию для возможной отправки к адресу доставки с выбором географической зоны для доставки партии; сама доставка партии к географической зоне без окончательного уточнения адреса получателя на момент доставки; и окончательное уточнение адреса получателя в момент транспортировки партии. Таким образом, механизм осуществления досрочных поставок Amazon.com, Inc. можно описать следующим образом:
ѕ упаковка товарных позиций в партию для возможной отправки в адрес доставки;
ѕ присвоение уникального идентификатора партии;
ѕ выбор географического направления морской доставки партии;
ѕ доставка партии до выбранного места без окончательного уточнения адреса доставки;
ѕ постановка вопроса: может ли заказ потребителя быть удовлетворен товарной позицией полученной партии?
o если ответ утвердительный, происходит следующие действия:
§ определяется конкретная локация для партии;
§ присвоение адресу доставки, связанным с заказом, локации вместе с уникальным номером партии;
§ назначение адреса доставки для партии;
§ доставка партии по адресу доставки.
o если ответ отрицательный, рассматривается решение о перенаправлении партии. В случае необходимости изменения имеющейся локации партии вместе с уникальным идентификатором присваивается новая зона назначения. Если необходимости изменения и корректировок нет, происходит доставка по схеме, представленной в предыдущем пункте.
Для наглядности данная схема представлена на рисунке 2.2
Рисунок 2.2 - Блок-схема работы системы прогнозируемой логистики доставки грузов компании Amazon.com, Inc.
Один из вариантов функционирования системы, настроенной под внедрение досрочной доставки и постепенного адресования, представлен на рисунке 2.3 Центр пополнения осуществляет взаимодействие с центром заказов, а также с хабами через сеть. Центр пополнения включает компьютерную систему пополнения, которая взаимодействует с хранилищем данных, хотя в некоторых случаях оно может рассматриваться отдельно от центра. Система заказов включает базу данных заказов, взаимодействующую с двумя возможными источниками информации: портал E-commerce и реальный магазин. Могут быть включены и другие источники информации. Например, вместо реального (физического) магазина может присутствовать интернет-магазин. Центр заказов может быть частично или полностью включен в центр пополнения, а также рассматриваемая система может использовать несколько центров заказов.
Хаб включает компьютерную систему доставки, связанную с системой адресования, которая определяет адрес доставки, полученный через компьютерную систему хаба. Под хабом рассматриваются те, которые находятся в сети доставки публичного перевозчика. Информация об отгружаемых с центра пополнения партиях обрабатывается компьютерной системой пополнения и хранится в хранилище данных.
Индивидуальные партии и товарные позиции идентифицируются и отслеживаются с помощью штрихкодирования, магнитных или оптических меток и других средств сканирования (например, RFID-меток).
По мере того как партии досрочно доставляются в различные географические зоны из центра пополнения, данные о партиях размещаются в хранилище данных. Некоторое время спустя потребитель может разместить заказ для одной или нескольких позиций, содержащихся в партии, в котором появляется точный адрес доставки в рамках конкретной географической зоны. Например, потребитель может разместить заказ через портал E-commerce, лично в магазине или в интернет-магазине через сайт. Запись о заказе размещается хранилище данных. Затем компьютерная система пополнения делает в нее запрос, чтобы определить, может ли досрочно отправленная партия полностью или частично удовлетворить требования заказа. Если никакая досрочно доставляемая партия не может удовлетворить заказ, он исполняется по традиционной схеме: товар собирается в Центре пополнения, пакуется и доставляется по адресу доставки.
Рисунок 2.3 - Концептуальная схема работы информационной системы досрочной логистики
Запатентованная система досрочной логистики также рассматривает несколько сценариев адресации. Они представлены на рисунке 2.4 Согласно первому сценарию, партия, которая была досрочно доставлена, показывается до присвоения конкретному заказу потребителя. Партия может включать уникальный идентификатор. Она досрочно доставляется в географическую зону, определяемую тремя наиболее значимыми цифрами почтового кода. Например, почтовый кода, начинающийся цифрами 981, относится к локации города Сиэтл.
Второй сценарий рассматривает способ досрочной доставки с постепенной адресацией. В одном случае после досрочной отгрузки партии был получен заказ от клиента, который может быть удовлетворен содержащимися в данной партии товарными позициями. Адрес доставки, указанный в заказе, - Сиэтл, и пока партия была в пути в географическую зону (т.е. после выхода из центра пополнения и до момента прибытия (см. рисунок 2.1), в которой располагается этот город, данной партии был присвоен более точный адрес доставки.
Как и вышеописанный сценарий, последний также рассматривает вариант досрочной доставки с постепенной адресацией. Был получен заказ от потребителя, который может быть удовлетворен заранее отгруженной партией. Однако в данном случае в заказе была указана информация, что адресом доставки является Остин Остин (англ. Austin) - город в США, расположенный в южно-центральной части штата Техас, столица штата и административный центр округа Тревис [11], [6] , другой географический район, чей почтовый код начинается цифрами 787. Таким образом, пока партия была в доставке в район с почтовым кодом, начинающимся цифрами 981, она была перенаправлена нужный район, причем адрес потребителя нового географического района указывается в процессе доставки, как это делается во втором сценарии.
Рисунок 2.4 - Сценарии адресации
При рассмотрении третьего сценария адресации возникает вопрос, каким образом и на каком этапе доставки должна осуществляться смена адреса. Разработчики патента косвенно отвечают на него следующим образом. Пока партии находятся в процессе доставки, определяется потенциальная заинтересованность потребителя в товарных позициях той партии, которая находится в непосредственной близости к потребителю. В одном случае, определение заинтересованности может включать анализ особенностей потребительского поведения покупателя (например, анализ истории товаров, которые клиент покупал ранее или искал в интернет-магазине). В другом случае, заинтересованность клиентов может быть обнаружена путем анализа предпочтений посредством опросов, демографической информации пользователи или любого другого подходящего источника информации.
После определения заинтересованности клиента в товаре, содержащимся в ближайшей от потребителя партии, определяется потенциальная стоимость возвратной логистики и изменения маршрута доставки пакета. Данные параметры могут зависеть, например, от того, достигла ли ближайшая партия назначенной географической зоны, количества времени, оставшегося время до момента, когда перевозчик потребует возврата или перенаправления партии, или любого другого фактора. Конкретного метода авторы патента не приводят: они ссылаются на возможный вариант, когда эти расчеты выполняются в автоматическом режиме специально сконфигурированной компьютерной системой, а также на информацию о текущем состоянии досрочно отправленных партий.
После определения потенциальной стоимости возврата или определения нового маршрута доставки партия доставляется потенциально заинтересованному лицу по сниженной цене, которая зависит от определенной потенциальной стоимости возвратной логистики или изменения нового маршрута доставки. Так компания рассчитывает обеспечить более высокую гарантию реализации товара без необходимости организовывать обратную доставку. Концептуальная схема метода организации возвратной логистики и реорганизации маршрута доставки представлена на рисунке 2.5.
Рисунок 2.5 - Метод сокращения затрат на возвратную логистику и перенаправление досрочно отгруженных партий
Несмотря на подробность раскрытия информации, в патенте нет четкого объяснения многих важных аспектов организации досрочной логистики:
ѕ как будет реорганизована доставка нескольких досрочно отправленных партий, находящихся на одном транспортном средстве, если выяснится, что каждую из них нужно перенаправить в разные регионы;
ѕ с какой точностью осуществляется прогноз актуальности в досрочной доставке той или иной партии;
ѕ какое расстояние понимается под "непосредственной близостью" до клиента;
Таким образом, разработка Amazon.com, Inc. является одной из наиболее продуманных в области досрочной логистики. Она также является одной из наиболее открытых и доступных для обозревания. Патент содержит подробную информацию относительно концепции досрочных прогнозируемых поставок, рассматривает множество потенциальных вариантов развития событий, что говорит в пользу его продуманности и актуальности с практической точки зрения. Ценность патента также объясняется тем, что в нем рассматриваются различные составляющие: в патенте присутствуют не только логистические и менеджериальные аспекты, но также и информационно-технические. В то же время в патенте можно найти моменты, проработанные в недостаточном объеме. Предположительно это объясняется коммерческой тайной и уникальностью знаний, которыми располагает данная компания.
Одним из предложений относительно совершенствования вышеописанной модели является разработка рекомендательной системы, определяющей необходимый уровень скидки для товаров в случае их неверной досрочной доставки. Учитывая размеры клиентской базы и объемы деятельности предприятия, компания смогла бы за относительно короткий промежуток времени собрать данные, необходимые для построения данной модели.
Другим предложением является расширение деятельности до сферы B2B B2B - сокращенно от "business-to-business" - маркетинговая и торговая деятельность предприятия, нацеленная на продажу товаров или оказание услуг не частным конечным потребителям, а другим компаниям, потребляющим эти товары и услуги для собственного бизнеса [48] и предоставлять услуги по продаже товаров оптовым предприятиям, разработав для них отдельную систему прогнозирования для рекомендации досрочных поставок. В этом случае логистическая сеть на конечном уровне будет иметь гораздо меньше адресатов в сравнении с вариантом поставок розничным потребителям.
Это говорит о необходимости построения более простой модели. Однако в случае неверных досрочных поставок затраты, связанные с возвратной логистикой, изменением места доставки или реализации товара по сниженной стоимости, окажутся значительно выше ввиду большого объема поставок.
2.2 Прогнозируемая логистика как ключевой фактор успеха в бизнесе курьерских перевозок
На сегодняшний день актуальным направлением развития логистического бизнеса является сфера курьерских перевозок, как внутригородских, так и междугородних и международных.
Важным направлением в данной сфере является почтовый сервис, который имеет особенно большую популярность в странах Европы.
Согласно данным Eurostat Eurostat - статистическая служба Европейского союза, занимающаяся сбором статистической информации по странам-членам ЕС и гармонизацией статистических методов, используемых данными странами [31] , на почтовый сектор Европейского Союза приходится 91 миллиард евро или 0,72% ВВП. Роль электронной коммерции здесь также велика: в 2011 году на нее пришлось 6,4 миллиардов почтовых посылок. Поставщики почтовых услуг ЕС играют большую роль и с точки зрения предоставления рабочих мест: в 2013 году на почтовых предприятиях работали 1,2 миллиона человек. [39]
В нашей стране курьерские перевозки также очень популярны. По данным компании J'son & Partners Consulting, с 2010 по 2014 года российский рынок экспресс-доставки показывал стабильный рост и в 2014 году составил 52 миллиарда рублей. В 2015 году объем рынка экспресс-доставки в России вырос на 5% и достиг 55,6 млрд рублей. [27] Динамика роста российского рынка курьерских перевозок представлена на рисунке 2.6.
Рисунок 2.6 - Объем рынка экспресс-доставки в России, млрд рублей
Отмечается, что основным драйвером рынка экспресс-доставки в России является Интернет-торговля. Кроме того, ожидается бурный рост на рынке автоматизированных почтовых станций. Об этом говорила CEO компании Pick Point надежда Романова для логистического сообщества "Logist.ru": "Экономическая ситуация в стране стимулировала бурное развитие постаматов. В 2015 году объем отправлений через PickPoint вырос на 66%, когда как весь рынок экспресс-доставки увеличился на 8%, что следует из исследования J'son & Partners Consulting. Люди стали более открыты ко всему новому, активно ищут и осваивают альтернативные технологии, выгодные и удобные решения.
Начало 2016 года показывает, что общая тенденция рынка с достаточно низким темпом роста сохранится, при этом тенденция развития постаматов продолжится. Уже первый квартал показал рост числа отправлений у PickPoint в 1,7 раза. PickPoint до конца года удвоит свою сеть, и мы станем более заметным участником рынка логистики для e-commerce.". [24]
В 2015 году мировой рынок экспресс-доставки вырос на 12%, достигнув 242 миллиардов долларов США. По данным аналитиков, в отрасли задействовано более 2,4 млн сотрудников, которые работают в более чем 581 тысячи компаний.
Одним из крупнейших глобальных игроков на рынке курьерских перевозок является компания DHL. Она является лидером на Европейском рынке почтовых сервисов и лидером по международным экспресс-доставкам. Глобальная доля рынка компании составляет 34%, в то время как у главного ее конкурента - компании FedEx - доля на мировом рынке составляет 26%. Третье место занимает UPS (22%) и четвертое - компания TNT (6%). распределение долей рынка среди лидеров в области курьерских служб представлен на рисунке 2.6 [36]
Рисунок 2.6 - Доли рынка крупнейших курьерских служб
Согласно последнему годовому отчету, компания насчитывает 519 544 сотрудников, что на 2,3% больше по сравнению с 2016 годом. [36]
Чтобы и дальше обеспечивать лидерские позиции на рынке, компания активно стимулирует развитие и внедрение новых технологий, в первую очередь в области логистики. Одной из новейших разработок компании стал программный продукт DHL Resilience 360, который представляет собой инновационную платформу по анализу рисков цепочек поставок, позволяющую компаниям-пользователям визуализировать, отслеживать и защищать свои логистические бизнес-операции. В структуру данного продукта входят следующие решения:
ѕ визуализация цепей поставок;
ѕ мониторинг происшествий;
ѕ оценка рисков;
ѕ обзор снабжения (Supply Watch);
ѕ портал прозрачности (Transparency Portal);
ѕ продукт "C-TPAT Compliance";
ѕ продукт "Risk Response".
Модуль "Визуализация цепей поставок" позволяет мониторить состояние всей цепочки поставок благодаря интерактивной карте мира, которая визуализирует всю цепь поставок клиента. Помимо карты данный блок включает в себя следующий функционал: запись сетевой логики, многоуровневый обзор субъектов цепи поставок, а также утилиты поиска и фильтрации.
Модуль по мониторингу происшествий призван в режиме реального времени отслеживать несколько категорий событий риска по всему миру и автоматически предупреждать клиента о тех рисках, которые могут повлиять на его цепь поставок. К основному функционалу данного модуля относится:
ѕ сигнализирование о тревоге в режиме реального времени;
ѕ мониторинг местоположения инцидентов;
ѕ возможность получать уведомления и обратную связь от объектов;
ѕ еженедельное обновление базы рисков.
Однако недостаточно просто отслеживать риск угроз. Вместе с мониторингом необходимо внедрять решения по обеспечению противодействия негативным фаткорам. Например, наиболее распространенные проблемы в области информационных технологий связаны с информационной безопасностью. Современные крупные кибер-атаки способны наносить ущерб даже самым крупным игрокам свой отрасли. Так в августе 2017 года была атакована вирусом NotPetya датская компания Maersk, крупнейшая в мире морская судоходная компания, в результате чего компания понесла убытки в размере 300 миллионов долларов США. [30] По словам Исполнительного директора, компании пришлось переустановить всю инфраструктуру. [33] Для защиты от кибер-атак такого уровня необходимо узкопрофильное специализированное программное решение. В этой связи было выдвинуто предположение, что решения, предлагаемые продуктом DHL Resilience 360 в области кибер-безопасности, буду эффективными от кибер-угроз умеренного уровня.
Модуль по оценке рисков позволяет компаниям оценивать уровень риска на каждом узле цепочки поставок, что включает в себя оценку важности поставляемых материалов, доступности альтернативных источников поставок, запасов, а также подробные обзоры планов снижения рисков поставщиков клиентов. Функционал данного продукта включается в себя:
ѕ расчет показателя подверженности риску (рисунок 2.7);
ѕ методологию оценки рисков;
ѕ тепловые карты (рисунок 2.8);
ѕ обзор уровня рисков страны клиента.
Рисунок 2.7 - Пример совокупного показателя подверженности риску [42]
Данный показатель позволяет определить места с наибольшей вероятностью подверженности риску с учетом анализа вероятности возникновения природных катастроф, социально-политических волнений и операционных рисков. Тепловые карты позволяют оценить и визуализировать подверженные риску районы, основываясь на истории возникших на его территории событий.
Рисунок 2.8 - Пример тепловых карт
Продукт "Supply Watch" использует технологии машинного обучения и обработки естественного языка для анализа различных источников данных в целях формирования контрольных индикаторов потенциальных проблем поставщиков. Данное решение позволяет определять содержание и контекст обсуждений в онлайн-среде на нескольких языках. Ежедневно система отслеживает до 8 миллионов сообщений из более чем 300000 онлайн-источников и социальных сетей, что составляет около 80% общемирового объема публично доступных данных. Интерфейс продукта представлен на рисунке 2.9.
Рисунок 2.9 - Интерфейс продукта "Supply Watch"
Решение "Transparency Portal" представляет собой полностью настраиваемую онлайн-службу опроса, которая упрощает и ускоряет задачу сбора информации из многоуровневых цепочек поставок. Заявки на прохождение опроса направляются электронным способом определёнными поставщиками, которые представляют информацию через онлайн-портал. Предварительно составленные шаблоны опросы охватывают ряд общих требований: идентификацию поставщика, оценку бизнеса на предмет его устойчивости и непрерывности, оценку безопасности поставщиков, соблюдение требований Таможенно-торгового партнерства против терроризма (C-TPAT) и т.д. Пользователи продукта могут обозревать как всю цепь поставок, так и конкретных поставщиков. DHL, располагая крупнейшей транспортной сетью, в рамках данного продукта обязует оказать содействие в сборе информации для через Портал, используя свой опыт, установленные связи со своими партнерами, а также историческими данными о своих перевозках.
...Подобные документы
Логистический менеджмент как основа системной устойчивости предприятия. Взаимодействие логистики с фирменными функциональными сферами. Методы повышения конкурентоспособности национальных предприятий путем воздействия логистики на доходы и расходы.
курсовая работа [34,4 K], добавлен 01.03.2015Значение и направления совершенствования логистики интернет-магазина. Оценка сильных и слабых сторон организации. Процесс выполнения заказов клиентов в интернет-магазине ЗАО "ЛВ-Трейд". Импорт и экспорт данных. Анализ проблем и сбоев в бизнес-процессе.
курсовая работа [167,9 K], добавлен 15.05.2014Логистика как важнейший фактор повышения конкурентоспособности организации. Маркетинговая логистика: цели, функции. Концепция интегрированного управления логистикой. Логистика и маркетинг как основа конкурентоспособности. Эффективный уровень издержек.
курсовая работа [61,1 K], добавлен 04.02.2010Понятие, задачи и компоненты логистики. Принципиальные положения универсальной логистической концепции. Особенности логистического подхода. Функции и объекты управления маркетинговой логистики. Развитие электронной торговли с помощью сети Интернет.
реферат [36,6 K], добавлен 21.12.2011Веб-сайт как предмет ведения бизнеса. Логистика для интернет-магазинов. Уровень обслуживания и оптимизация бизнес-процессов. Анализ рентабельности, прибыли и издержек предприятия. Достоинства логистики для покупателя и продавца в сети Интернет.
курсовая работа [89,6 K], добавлен 20.09.2013Логистика как ключевая стратегическая сфера компетентности. Логистика и планирование жизненного цикла продукта. Роль логистики в удовлетворении потребителей и деловом успехе: пример компании Bergen Brunswig.
реферат [22,4 K], добавлен 07.11.2002Логистика как наука, ее основные функции. Проблемы развития логистики. Характеристика уровней развития логистики. Сбытовая (распределительная) логистика, ее ключевые задачи. Совершенствование методов сбытовой логистики на примере ООО "Чистый продукт".
курсовая работа [76,8 K], добавлен 09.12.2014Исследование рынка мобильной и электронной коммерции. Методология сбора данных. Использование мобильных устройств, приложений и сервисов в интернет-торговле. Характеристика бизнес-моделей электронной коммерции, использующих мобильные приложения.
дипломная работа [1001,9 K], добавлен 31.08.2016Общие представления о закупочной, складской и транспортной логистике. Сущность и особенности организации логистики интернет-магазина. Анализ действующей логистической цепи на примере конкретного интернет-магазина. Оптимизация доставки заказа покупателю.
курсовая работа [245,3 K], добавлен 14.01.2018Розничная торговля: виды, функции и задачи. Характеристика интернет-магазинов. Характеристика компании по продажам в интернете. Анализ деятельности логистики распределения в организации. Мероприятия по совершенствованию распределительной логистики.
курсовая работа [135,3 K], добавлен 14.01.2018Понятие и сущность логистики, концепции и функции логистики. Материальные потоки и логистические операции. Логистические системы. Методологический аппарат логистики. Закупочная, производственная, распределительная, транспортная логистика.
практическая работа [291,6 K], добавлен 04.05.2006Рынок электронной коммерции. Анализ функциональных возможностей и инструментов для ведения электронной коммерции. Возврат и списание товара. Техническое обеспечение и поддержка пользователей. Внедрение и развитие бизнес-процессов Интернет-магазина.
дипломная работа [1,6 M], добавлен 11.06.2013Конкуренция как фактор экономического роста. Основы теории конкурентного преимущества. Изучение конкурентоспособности предприятия. Понятие и особенности электронной коммерции. Продвижение товара с помощью интернет-технологий. Анализ динамики прибыли.
дипломная работа [929,1 K], добавлен 17.09.2013Происхождение термина "логистика", ее использование в военном деле и математической логике. Тенденции развития современной логистики: развитие аутсорсинга, интеграция цепей поставок, стратегическое партнерство и виртуализация логистических систем.
презентация [739,0 K], добавлен 30.08.2013Состояние развития логистики в Республике Беларусь. Служба логистики в ИП "БелВиллесден", взаимоотношения с клиентами, поставщиками и покупателями. Закупочная логистика как управление материальными потоками в процессе обеспечения материальными ресурсами.
отчет по практике [579,0 K], добавлен 14.11.2014Анализ Интернет-магазинов как систем электронной торговли. Структура и функциональные модули Интернет-магазина. Проектирование и разработка интерфейса сайта. Разработка структуры сайта Интернет-магазина. Проектирование логической модели базы данных.
курсовая работа [2,2 M], добавлен 11.03.2019Логистика как наука о планировании, контроле и управлении транспортированием, складированием, материальными ресурсами. Глобальная цель и задачи логистики, применение моделирования. Анализ ABC-XYZ в управлении материальными запасами. Практические задания.
контрольная работа [169,9 K], добавлен 21.09.2009Организация междугородных грузоперевозок. Разработка информационной модели компании "ТК". Построение модели данных компании в нотации IDEF 1X. Выбор инструмента моделирования. Принципы моделирования бизнес-процессов. Построение модели процессов.
курсовая работа [2,4 M], добавлен 30.06.2012История возникновения и развития практической логистики. Терминологический словарь по логистике. Точки зрения представителей Санкт-Петербургской школы логистики. Понятие логистики в США и во Франции. Управление материальными потоками в процессе снабжения.
презентация [368,9 K], добавлен 24.11.2013Сущность логистического управления. Роль, задачи и функции логистики. Логистические системы, их свойства и уровень охвата объектов. Проблемы становления отечественной логистики. Пути повышения эффективности управления фирмой с позиции логистики.
контрольная работа [17,0 K], добавлен 27.02.2009
