| dc.contributor.advisor | Белалова, Г. А. | ru |
| dc.contributor.author | Юлдашев, Р. | ru |
| dc.coverage.spatial | Минск | ru |
| dc.date.accessioned | 2025-01-17T06:12:18Z | |
| dc.date.available | 2025-01-17T06:12:18Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.identifier.citation | Юлдашев, Р. Внедрение искусственного интеллекта и автоматизация в сфере перевозки грузов = Implementation of artificial intelligence and automation in the sphere of cargo transportation / Р. Юлдашев ; науч. рук. Г. А. Белалова // Развитие логистики и управления цепями поставок : материалы V Международной научно-практической молодёжной конференции, посвящённой 55-летию кафедры «Экономика и логистика» (в рамках Международного молодёжного форума «Креатив и инновации’ 2024») г. Минск, 5 декабря 2024 года / редкол.: С.В. Скирковский, Р. Б. Ивуть, П. И. Лапковская ; сост. П. И. Лапковская. – Минск : БНТУ, 2024. – С. 813-818. | ru |
| dc.identifier.uri | https://rep.bntu.by/handle/data/152189 | |
| dc.description.abstract | В данной статье рассмотрены вопросы автоматизации и внедрения искусственного интеллекта в сферу перевозки грузов. Рассматриваются современные технологии, способствующие повышению эффективности и надежности логистических процессов, включая алгоритмы машинного обучения, системы прогнозирования спроса и маршрутизации, а также решения для складской обработки. Представлены различные подходы к автоматизации и их преимущества. | ru |
| dc.language.iso | ru | ru |
| dc.publisher | БНТУ | ru |
| dc.title | Внедрение искусственного интеллекта и автоматизация в сфере перевозки грузов | ru |
| dc.title.alternative | Implementation of artificial intelligence and automation in the sphere of cargo transportation | ru |
| dc.type | Article | ru |
| local.description.annotation | This article examines the issues of automation and implementation of artificial intelligence in the field of cargo transportation. It considers modern technologies that contribute to increasing the efficiency and reliability of logistics processes, including machine learning algorithms, demand forecasting and routing systems, as well as warehouse processing solutions. Various approaches to automation and their advantages are presented. | ru |
