| Form of studies |
Master |
| Title of the study programm |
Logistics and Supply Chain Management |
| Title in original language |
Pētījums par mūsdienu loģistikas pārvaldības prakses optimizāciju un ieviešanu apģērbu nozarē Indijā |
| Title in English |
A Study on the Optimization and Implementation of Modern Logistics Management Practices in the Clothing Industry in India |
| Department |
Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy |
| Scientific advisor |
Antons Patļins |
| Reviewer |
Arnis Lektauers |
| Abstract |
Ievada nodaļā ir aprakstīts pētījuma apjoms un nozīme. Šis pētījums atklāj, ka, ņemot vērā bieži sastopamās problēmas, kas saistītas ar mūsdienu piegādes ķēdēm, koncentrējoties uz apģērbu nozari, tradicionālo darbības metožu iekļaušana programmā Excel var būt ļoti sarežģīta. Pētījums koncentrējas uz Python balstītu algoritmu iekļaušanu, lai analizētu datu kopu, kas savākta no apģērbu nozares, lai uzlabotu vispārējos loģistikas pakalpojumus. Šis darbs atspoguļo dažas Indijas apģērbu nozares problēmas. var saskarties, īstenojot Python algoritmus piegādes ķēdes attīstībā. Šajā pētījumā ir uzsvērti izaicinājumi, kas saistīti ar neparedzētības trūkumu un neefektīvām norādēm par ētiskajiem rezultātiem. Pētījuma metodoloģijas nodaļā ir aprakstīta pētījuma galvenā validitāte un ticamība, identificējot visus faktorus.
Promocijas darba secinājumi sniedz īsu pārskatu par krājumu glabāšanas vienību, ar kuras palīdzību var unikāli identificēt noliktavā pieejamos produktus. Tajā aplūkots ARIMA (atoregresīvais integrētais mainīgais vidējais) modelis, ko izmanto, lai noteiktu krājumu pārvaldības tendences un modeļus. SKU (krājumu uzturēšanas vienību) vērtības iekļaušana ir ļoti svarīga, lai analizētu galvenās sliekšņa vērtības piegādes ķēdē un krājumos. Lineārās regresijas modelis tiek izmantots, lai aprēķinātu krājumu operācijas apģērbu nozares piegādes ķēdes procesam Indijā. Laika rindu prognozēšanai, datu analīzei, robotizācijai, digitālajiem komunikācijas rīkiem un prasmju attīstības programmām ir dažas stratēģijas, lai pārvarētu loģistikas pārvaldības problēmas. Datu analīzes un secinājumu nodaļā ir sniegta secinājumu diskusija, kas palīdz izdarīt vispārīgus secinājumus no pētījuma. |
| Keywords |
Krājumu pārvaldība, pieprasījuma prognozēšana, pasūtījumu izpilde un izpildes laiks, krājumu teorija, mūsdienu loģistika, piegādes ķēdes elastība, ārkārtas situāciju teorija, ieinteresēto personu teorija (ST), produktu plānošana, kvalitātes kontrole, procesu automatizācija, prognozēšana |
| Keywords in English |
Inventory Management, Demand Forecasting, Order Fulfilment and Lead Time, Inventory Theory, Contemporary Logistics, Supply Chain Flexibility, Contingency Theory, Stakeholder Theory (ST), Product planning, Quality control, Process Automation, Forecasting |
| Language |
lv |
| Year |
2025 |
| Date and time of uploading |
12.01.2025 00:35:38 |
