| Anotācija |
KOPSAVILKUMS
DATAMINĒŠANA, SIMULĀCIJA, LOGISTIKAS PIEEJAS
Modernā loģistikas sistēma ietver integrētu datu ieguves un modelēšanas modelēšanu nekā vienkārša materiālu plūsma un tīkli. Izmantojot datu ieguves paņēmienus, var pārskatīt resursu tendences, kur simulācijas modelēšanai ir svarīga loma algoritmu termiņā, kas rada digitālo prototipu loģistikas vadībai. Loģistikas ziņā dažādi uzņēmumi, piemēram, Amazon, izmanto datu ieguves paņēmienus, lai uzlabotu savu loģistikas sistēmu, identificējot klientu vajadzības, izmantojot modelēšanas modelēšanu.
Pašreizējie pētījumi atspoguļo datu ieguves balstītas simulācijas modelēšanas attīstību biznesa procesu loģistiskajā pieejā. Pēdējā laikā, lai vadītu nepārtrauktu uzņēmējdarbības nozares izaugsmi, attīstot loģistikas pieejas progresu, uzlabotas datu ieguves metodes var atrast kā visefektīvāko ar visām iespējamām vienībām. Šajā sakarā var konstatēt, ka modelēšanas modelēšana tiek uzskatīta par digitālā prototipu šajā biznesa procesu loģistikas vadībā. Attīstot progresīvu skatījumu datu ieguves paņēmienos un to ietekmi uz loģistikas procesu, ir iespējams uzlabot biznesa darbību. Papildus tam šeit var analizēt datu ieguves algoritmus un modelēšanas modelēšanu kā svarīgākos aspektus. Balstoties uz tirgus tendencēm, identificējot saistītos riskus, kas saistīti ar datu ieguves metožu izstrādi loģistikas pieejā biznesa procesā, ilgtspējīgu attīstību var atbalstīt interaktīvā veidā.
Šajā pētījumā aplūkoti dažādi gadījumu izpēte, lai parādītu loģistikas efektivitāti, izmantojot datu ieguves paņēmienus savos uzņēmumos. Pētījumā izmantota sekundārā kvalitatīvā pētījuma metodika, kurā izmantoti dažādi gadījumu pētījumi, sekundārie žurnāli un zinātniskie raksti, lai analizētu datu ieguves un modelēšanas modelēšanas nozīmi loģistikas sistēmā. Šī pētījuma rezultāti liecina, ka datu ieguves izmantošana, izmantojot uzņēmumu modelēšanas modelēšanu, var palīdzēt samazināt kopējās izmaksas, kā arī uzlabot piekļuvi datiem. Saistībā ar loģistikas sistēmu simulācijas modelēšana var darboties dažādās jomās, ieskaitot rakstu atpazīšanu, kopu veidošanu un klasifikāciju, lai iegūtu neapstrādātu datu identifikāciju.
Maģistra darbs satur 70 lappuses, 28 attēlus un 59 atsauces avotus. |
