• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Статья
Применение технологии Process Mining в управлении цепями поставок

Воронова А. П., Заходякин Г. В.

Логистика и управление цепями поставок. 2020. № 6(101). С. 26-36.

Глава в книге
Conceptual Framework of Agent-based Model of Relational Conflicts in Russian Retail

Morozova Y. A.

In bk.: Proceedings of Analytics for Management and Economics Conference AMEC 2019. St. Petersburg: 2019. P. 367-373.

Интеллектуальные системы в логистике

2019/2020
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
2
Кредиты
Статус:
Курс по выбору
Когда читается:
2-й курс, 2 модуль

Преподаватель

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина относится к вариативной части программы и использует знания, полученные при изучении дисциплины «Информационно-аналитические системы в логистике». Дисциплина ориентирована на получение знаний и практических навыков работы с интеллектуальными системами при управлении логистическими процессами. Дисциплина знакомит с основными методами и технологиями представления и формализации знаний, принципами управления знаниями в организации, технологиями интеллектуального поиска и лингвистического анализа данных, методами когнитивного моделирования, системами нечетких множеств. Практические занятия проводятся с использованием современных систем онтологического моделирования и построения ментальных карт.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Основная цель освоения дисциплины – формирование знаний и навыков использования методов, технологий и систем искусственного интеллекта в сфере логистики и управления цепями поставок, а также представлений о современных концепциях и системах управления знаниями организации.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Моделирует онтологии логистических процессов
  • Формирует спецификации агентов в мультиагентных системах
  • Осуществляет анализ текстовой информации с использованием технологии Text Mining
  • Осуществляет поиск, сбор и анализ информации с использованием технологии Web Mining
  • Анализирует информацию о компании, формализует знания о ее деятельности в виде моделей
  • Разрабатывает ментальные карты для решения логистических задач
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Системы искусственного интеллекта и управление знаниями в логистике и управлении цепями поставок
    Управление логистической системой, основанное на знаниях. Когнитивный менеджмент. Обучающаяся организация. Структура и классификация знаний организации. Управление знаниями и поддержка принятия решений. Системы управления знаниями. Инженерия знаний. Модели представления знаний. Продукционные модели. Семантические сети. Фреймы. Онтологии. Языки формализации онтологий. Системы отнологического инжиниринга и прикладные онтологии в бизнесе. Моделирование онтологий логистических процессов на основе SCOR-рекомендаций. Инструментальные средства разработки онтологий.
  • Мультиагентные системы в логистике
    Принципы децентрализованного оперативного планирования в логистических системах с использованием мультиагентных систем. Кооперация для выполнения заказов на основе Business-to-Business (B2B)-сети. Основные классы агентов мультиагентных систем в логистике. Применение мультиагентных систем в транспортных системах и управлении цепями поставок.
  • Технологии лингвистического анализа бизнес-информации в управлении логистической системой
    Системы Text Mining. Функции, архитектура системы Text Mining. Инструментальные средства лингвистического анализа. Применение технологий Text Mining в системах класса CRM. Применение Text Mining при анализе информации о контрагентах. Прогнозирование цен на основе новостного анализа.
  • Технологии интеллектуального поиска в Интернете для поддержки логистической деятельности
    Системы Web Mining. Проблема поиска релевантной информации. Поиск информации средствами традиционных поисковых машин. Понятие интеллектуального агента. Мультиагентная система и ее архитектура. Интеллектуальный поиск с использованием многоагентных технологий. Интеллектуальный поиск с использованием онтологий. Применение систем Web Mining в логистической деятельности.
  • Когнитивное моделирование ситуаций и сценарный анализ при планировании развития логистической системы
    Когнитивные модели и ментальные карты. Выделение факторов исследуемой ситуации. Формализация влияния качественных факторов. Формирование сценариев развития ситуаций. Проведение сценарных расчетов на когнитивной модели. Инструменты построения когнитивных моделей. Применение когнитивных моделей в стратегическом планировании развития логистической системы.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Практикум по анализу текстов
  • блокирующий Экзамен
    Студенты выполняют проект, связанный с применением изученных методов и инструментов в управлении логистической деятельностью. В рамках проекта студенты анализируют информацию о выбранной компании и формируют постановку задачи.
  • неблокирующий Практикум по мультиагентным системам
  • неблокирующий Практикум по когнитивному моделированию
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (2 модуль)
    0.24 * Практикум по анализу текстов + 0.08 * Практикум по когнитивному моделированию + 0.08 * Практикум по мультиагентным системам + 0.6 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Станкевич Л. А. - ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ И ТЕХНОЛОГИИ. Учебник и практикум для СПО - М.:Издательство Юрайт - 2019 - 397с. - ISBN: 978-5-534-11659-5 - Текст электронный // ЭБС ЮРАЙТ - URL: https://urait.ru/book/intellektualnye-sistemy-i-tehnologii-445852

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Сидоркина И.Г. - Системы искусственного интеллекта - КноРус - 2017 - 245с. - ISBN: 978-5-406-05441-3 - Текст электронный // ЭБС BOOKRU - URL: https://book.ru/book/920005