• 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.

Системы искусственного интеллекта в логистике

2019/2020
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
4
Кредиты
Статус:
Курс по выбору
Когда читается:
4-й курс, 1, 2 модуль

Программа дисциплины

Аннотация

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

  • Анализирует информацию о компании, формализует знания о ее деятельности в виде моделей
  • 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
  • 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 логистическими процессами
    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 логистических процессов
    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 и сценарный анализ для решения проблемных ситуаций в управлении цепями поставок
    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 для решения проблемных ситуаций в управлении цепями поставок.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Практикум
  • блокирующий Экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (2 модуль)
    0.4 * Практикум + 0.6 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Под ред. Лычкиной Н.Н. - ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ КОМПАНИЕЙ. Учебник и практикум для академического бакалавриата - М.:Издательство Юрайт - 2019 - 249с. - ISBN: 978-5-534-00764-0 - Текст электронный // ЭБС ЮРАЙТ - URL: https://urait.ru/book/informacionnye-sistemy-upravleniya-proizvodstvennoy-kompaniey-433043
  • Станкевич Л. А. - ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ И ТЕХНОЛОГИИ. Учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры - М.:Издательство Юрайт - 2019 - 397с. - ISBN: 978-5-534-02126-4 - Текст электронный // ЭБС ЮРАЙТ - URL: https://urait.ru/book/intellektualnye-sistemy-i-tehnologii-433370

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Silge, J., & Robinson, D. (2017). Text Mining with R : A Tidy Approach (Vol. First edition). Sebastopol, CA: O’Reilly Media. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=nlebk&AN=1533983