| Studiju veids |
bakalaura profesionālās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Transporta sistēmu inženierija |
| Nosaukums |
Mazumtirdzniecības uzņēmuma loģistikas procesu statistiskā modelēšana un optimizācija. |
| Nosaukums angļu valodā |
Statistical Modelling and Optimization of Retail Company Logistics Processes. |
| Struktūrvienība |
25100 Aeronautikas institūts |
| Darba vadītājs |
Emma Šidlovska |
| Recenzents |
Aloizs Lešinskis |
| Anotācija |
Bakalaura darba tēma ir “Mazumtirdzniecības uzņēmuma loģistikas procesu statistiskā modelēšana un optimizācija” Analizējot mazumtirdzniecības uzņēmuma problēmas tik konstatēts, ka pašlaik esošā pasūtījumu prognoze nav pietiekami pamatota, un rezultātā ir preces kurām veidojas uzkrājums sezonālā pieprasījuma dēļ un ir preces kuru neesamības dēļ noliktavā pasūtījumi netiek izpildīti. Bakalaura darbs ir veltīts uzņēmuma eksistējošo pasūtījumu prognozēšanas uzlabošanai un uzņēmuma noliktavas darbības reorganizācijai balstoties uz veikto prognožu rezultātiem.
Darbs ir sadalīts četrās nodaļās. Pirmā nodaļa ietver uzņēmuma darbības sfēras raksturojumu, organizatoriskās struktūras, darbības un ikdienas uzdevumu aprakstu, finanšu statistiku un darbības problēmas.
Otrā nodaļā tiek aplūkotas statistikās prognozēšanas metodes, kas ietver: dinamikas rindas (laika rindas), sezonalitātes pētīšanu un sezonas ilguma noteikšanu multiplikatīvā modeļa un aditīvā modeļa ietvaros, paškorelācijas un lineārās regresijas metodes.
Trešā nodaļa ir veltīta preču pasūtījumu prognozēšanai. Tika aplūkots izdarīto pasūtījumu skaits mēnesī atkarībā no mēnešiem divām dažādām precēm- veļas žāvētājam JOLLY (laika intervālu 46 mēneši) un peldmētelim TERESA (laika intervālu 40 mēneši), pasūtījumu dati ir attēloti grafiski. Pēc pasūtījumu grafikiem tika noskaidrots vai pastāv sezonalitāte un izmantojot paškorelācijas metodi pārbaudīta hipotēze par datu periodiskumu. Izvēlēto preču pasūtījumu skaitam ir noteikti trendi un sezonas komponentes, izmantojot tos ir izdarītas pasūtījumu prognozes uz nākošo gadu par mēnešiem. Veļas žāvētāja JOLLY pasūtījumu prognozei tika izmantots multiplikatīvais modelis, bet peldmētelim TERESA aditīvais modelis.
Ceturtajā nodaļā tiek apkopoti darba rezultāti un izmantojot darbā iegūtos pasūtījumu prognozi tiek piedāvāti priekšlikumi noliktavas darba optimizācijai. Darba rezultāti varētu tikt izmantoti plānojot preču piegādi uz noliktavu un uzraugot noliktavas krājumus uzņēmumā.
Atslēgas vārdi: dinamikas rindas, paškorelācija, sezonalitātes pētīšana, aditīvais modelis, multiplikatīvais modelis, prognoze.
Bakalaura darba apjoms ir 60 lappuses, sastāvot no 4 nodaļām. Darbā izveidotas 2 tabulas, 23 attēli un 16 formulas. |
| Atslēgas vārdi |
dinamikas rindas, paškorelācija, sezonalitātes pētīšana, aditīvais modelis, multiplikatīvais modelis, prognoze |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
dynamics series, self-correlation, seasonality research, additive model, multiplicative model, forecast |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2022 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
02.06.2022 21:15:01 |
