Обоснование алгоритмов систем искусственного интеллекта цифровых логистических платформ для управления бизнес-процессами

Развитие технологий искусственного интеллекта и их практическое применение в различных сферах государственного управления и социально-экономических отраслях является актуальной стратегической задачей, обеспечивающей достижение целей развития Российской Федерации на перспективу до 2030 г. В статье рассмотрены вопросы формирования алгоритмов, приемлемых как для экономических расчетов логистических сетей, так и для построения систем искусственного интеллекта.

Ключевые слова: цифровизация, технологическое развитие, региональная экономика, бизнес-процессы.

Список использованных источников

  1. S. E. Barykin, E. R. Schislyaeva, M. M. Khaikin. International transportation logistics development challenges in oil and gas sector: The case of the northwest of Russia//In Proceedings of the Innovation-Based Development of the Mineral Resources Sector: Challenges and Prospects. 11th conference of the Russian-German Raw Materials, Potsdam, Germany, 7-8 November 2018. C.R.C. Press-Balkema: Potsdam, Germany, 2019. P. 491-497.
  2. A. Kwilinski, O. Lyulyov, T. Pimonenko. Environmental Sustainability within Attaining Sustainable Development Goals: The Role of Digitalization and the Transport Sector//Sustainability, 2023, 15 (14), 11282.
  3. C. Ju, H. Liu, A. Xu, J. Zhang. Green logistics of fossil fuels and E-commerce: Implications for sustainable economic development//Resources Policy, 2023, 85, 103991.
  4. A. D. Torres-Rivera, A. D. Mc Namara Valdes, R. Florencio Da Silva. The Resilience of the Renewable Energy Electromobility Supply Chain: Review and Trends//Sustainability, 2023, 15 (14), 10838.
  5. S. Krasnov, S. Sergeev, A. Titov, Y. Zotova. Modelling of digital communication surfaces for products and services promotion//In collection. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 2019. P. 012032.
  6. L. N. Borisoglebskaya, E. N. Provotorova, S. M. Sergeev. Promotion based on digital interaction algorithm//International Scientific Workshop «Advanced Technologies in Material Science, Mechanical and Automation Engineering». MIP: Engineering-2019. 2019 IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng. 537 042032.
  7. S. M. Sergeev. Cross-system way of looking to business with limited resources/Compiling Editor O. Ja. Kravets//In collection. Selected Papers of the International Scientific School «Paradigma» Winter-2016 (Varna, Bulgaria). Yelm, WA, USA, 2016. P. 95-102.
  8. С. М. Сергеев. Математические модели в задачах управления ритейлерскими сетями//Вестник Тамбовского университета. Серия: «Естественные и технические науки». 2012. Т. 17. № 2. С. 666-668.
  9. J. L. Hartley, W. J. Sawaya. Tortoise, not the hare: Digital transformation of supply chain business processes//Bus. Horiz., 2019, 62, 707-715. doi: 10.1016/j.bushor.2019.07.006.
  10. N. Rožman, R. Vrabič, M. Corn et al. Distributed logistics platform based on Blockchain and IoT//Procedia CIRP, 2019, 81, 826-831. doi: 1016/j.procir.2019.03.207.
  11. V. Shankar, D. Grewal, S. Sunder et al. Digital marketing communication in global marketplaces: A review of extant research, future directions, and potential approaches//Int. J. Res. Mark., 2021. doi: 1016/j.ijresmar.2021.09.005.
  12. С. М. Сергеев, Л. Н. Борисоглебская, А. С. Баленко. Инновационные цифровые алгоритмы в коммерческих сетях//Инновации. 2023. № 4 (294). С. 54-59.
  13. A. S. Krishen, Y. K. Dwivedi, N. Bindu, K.S. Kumar. A broad overview of interactive digital marketing: A bibliometric network analysis//J. Bus. Res., 2021, 131, 183-195. doi:10.1016/j.jbusres.2021.03.061.
  14. J. R. Saura. Using Data Sciences in Digital Marketing: Framework, methods, and performance metrics//J. Innov. Knowl., 2021, 6, 92-102. doi: 10.1016/j.jik.2020.08.001.
  15. F. Saadatmand, R. Lindgren, U. Schultze. Configurations of platform organizations: Implications for complementary engagement//Res. Policy, 2019, 48, 103770. doi: 10.1016/j.respol.2019.03.015.
  16. B. Sarkar, M. Tayyab, S.-B. Choi. Product Channeling in an O2O Supply Chain Management as Power Transmission in Electric Power Distribution Systems//Mathematics, 2018, 7, 4. doi: 10.3390/math7010004.
  17. B. Sarkar, M. Ullah, S.-B. Choi. Joint Inventory and Pricing Policy for an Online to Offline Closed-Loop Supply Chain Model with Random Defective Rate and Returnable Transport Items//Mathematics, 2019, 7, 497. doi: 10.3390/math7060497.
  18. B. K. Sett, B. K. Dey, B. Sarkar. The Effect of O2O Retail Service Quality in Supply Chain Management//Mathematics, 2020, 8, 1743. doi: 10.3390/math8101743.
  19. S. M. Sergeev. Cross-systems method of approach to energy economy higher educational institutions/Compiling editor E. Sibirskaya//In collection. Economics. Society: Selected Papers of the International Scientific School «Paradigma» (Summer-2015, Varna, Bulgaria). Yelm, WA, USA, 2015. P. 38-41.
  20. O. V. Pilipenko, E. N. Provotorova, S. M. Sergeev, O. V. Rodionov. Automation engineering of adaptive industrial warehouse//In collection. Journal of Physics: Conference Series. International Scientific Conference «Conference on Applied Physics, Information Technologies and Engineering — APITECH-2019». Krasnoyarsk Science and Technology City Hall of the Russian Union of Scientific and Engineering Associations; Polytechnical Institute of Siberian Federal University. 2019. P. 44045.
  21. Л. Н. Борисоглебская, И. А. Миронова, С. М. Сергеев. Моделирование коммерческой деятельности предприятий в условиях инновационных предложений//Инновации. 2013. № 1 (171). С. 107-111.

Авторы