• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Статья
Имитационное моделирование динамичных цепей поставок

Лычкина Н. Н.

Логистика и управление цепями поставок. 2018. № 6(89) . С. 137-152.

Глава в книге
Strategic Development and Dynamic Models of Supply Chains: Search for Effective Model Constructions

Lychkina N. N.

In bk.: Lecture Notes in Networks and Systems. Proceedings of SAI Intelligent Systems Conference (IntelliSys) 2016. Vol. 2. L.: Springer, 2018. Ch. 2. P. 175-185.

Студенты Школы логистики заняли призовые места в соревновании по бизнес-аналитике

С октября 2018 студенты Школы логистики принимали участие во всероссийском соревновании по бизнес-аналитике «Хакатон Loginom», финал которого состоялся 4-5 июня 2019 в Государственном университете управления. В соревновании участвовали в общей сложности 17 команд из 12 вузов России.

От ВШЭ в соревновании «Хакатон Loginom» участвовали две команды студентов Школы логистики:

  • Колесникова Алина, Пархоменко Андрей, Метлов Дмитрий (бакалаврская образовательная программа «Логистика и управление цепями поставок», 3 курс);
  • Баркова Зоя, Алиев Фетибек (магистерская образовательная программа «Стратегическое управление логистикой», 1 курс).

Руководитель команд – старший преподаватель кафедры информационных систем и технологий в логистике Заходякин Глеб Викторович.

В ходе соревнования участники прошли обучение по использованию аналитической платформы Loginom, которая позволяет разрабатывать и внедрять аналитические решения в различных областях деятельности и используется промышленными и торговыми компаниями для управления запасами и товародвижением.

В ходе соревнования участники прошли обучение на онлайн-курсах по платформе Loginom и успешно выполнили задания отборочного и заочного этапов. Целью соревнования была разработка каждой командой библиотеки компонентов для Loginom для решения задач анализа и сегментации товарного ассортимента, прогнозирования спроса в разрезе товарных номенклатур и управления запасами. Разработанные библиотеки необходимо было использовать для создания демонстрационного сценария, в котором на основе реальных данных розничных сетей в сфере продуктового ритейла и товаров для строительства и ремонта необходимо было получить полезные для бизнеса результаты и рекомендации по управлению товарным ассортиментом и запасами.

4 и 5 июня 2019 года в Государственном университете управления состоялся очный, финальный тур соревнования, в котором команды прошли олимпиадный тест по бизнес-аналитике и представили результаты своих проектов членам жюри, которое состояло из практиков бизнеса – руководителей аналитических отделов компаний и бизнес-консультантов.

В нелегком состязании с командами студентов по специальности «Прикладная информатика» логисты из Вышки показали прекрасный результат: команда бакалавров заняла 4-е место, а команда магистров – 2-е место в общем зачете команд по направлению «Логистика». Студент бакалавриата Дмитрий Метлов показал наилучший среди всех участников соревнования результат в олимпиадном тесте по бизнес-аналитике.

Обучаясь на бакалаврских и магистерских образовательных программах Школы логистики, студенты имеют возможность изучить множество мощных аналитических инструментов – SPSS, Tableau, R, DiAna Pro, Anylogic, Anylogistix, AMPL, Deductor. Курсы по этим инструментам разрабатывают и ведут преподаватели кафедры информационных систем и технологий в логистике. В следующем учебном году к этим курсам будет добавлено изучение аналитической платформы Loginom. Главными преимуществами этого инструмента являются возможность разработки аналитических решений с помощью графического конструктора без использования кода, использование принципа модульности и повторного использования компонентов, возможность работы с современными источниками данных (высокопроизводительные СУБД, веб-сервисы), простая в использовании инфраструктура для публикации и промышленного использования аналитических решений как веб-сервисов.

Практические навыки работы с платформой Loginom позволят студентам Школы логистики создавать аналитические решения для реальных задач и значительно повысят их уровень data skills и привлекательность на рынке труда.