Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2025
Ключевые слова: intelligent systems, predictive analytics, machine learning, optimization, supply chains, интеллектуальные системы, предиктивная аналитика, машинное обучение, оптимизация, цепи поставок
Аннотация: The paper discusses methods of predictive analytics and machine learning for forecasting demands, route optimization, and risk assessment. It presents the model architecture, which includes modules for data collection, analytics, optimization, and visualization. Special attention is given to practical scenarios of AI and IoT usage.Показать полностьюВ работе рассматриваются методы предиктивной аналитики и машинного обучения для прогнозирования спроса, оптимизации маршрутов и оценки рисков. Приводится архитектура модели, включающей модули сбора данных, аналитики, оптимизации и визуализации. Особое внимание уделено практическим сценариям использования AI и IoT.
Журнал: Молодежь. Общество. Современная наука, техника и инновации
Выпуск журнала: № 24
Номера страниц: 202-204
Место издания: Красноярск
Издатель: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева"