Применение комбинированного прогнозирования для комплексной оценки логистической деятельности предприятия
Цель работы – разработка методики комбинированного прогнозирования для комплексной оценки логистической деятельности предприятия.
Задачи исследования:
1. Анализ современных методов прогнозирования в логистике.
2. Исследование возможностей комбинированного подхода для оценки логистических показателей.
3. Разработка модели комбинированного прогнозирования на примере конкретного предприятия.
4. Оценка эффективности предложенного подхода.
Объект исследования – логистическая деятельность предприятия.
Предмет исследования – методы комбинированного прогнозирования для оценки логистических процессов.
Введение 3
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ КОМБИНИРОВАННОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ В ЛОГИСТИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ 5
1.1. Содержание и ключевые элементы логистической деятельности предприятия 5
1.2. Обзор методов прогнозирования, применяемых в логистических системах 9
1.3. Сущность комбинированного прогнозирования и его синергетический эффект 14
ГЛАВА 2. МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ПОСТРОЕНИЮ КОМБИНИРОВАННЫХ ПРОГНОЗОВ 20
2.1. Методология интеграции частных прогнозов в агрегированную оценку 20
2.2 Критерии отбора и верификации прогнозных моделей 23
2.3 Программное обеспечение и технологические средства реализации комбинированного прогнозирования 27
ГЛАВА 3. АПРОБАЦИЯ МЕТОДИКИ КОМБИНИРОВАННОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НА ПРИМЕРЕ КОНКРЕТНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ 32
3.1. Диагностика текущего состояния логистической системы предприятия 32
3.2. Построение и тестирование комбинированной прогнозной модели 35
Заключение 38
Список литературы 40
Гаджинский А.М. Логистика: Учебник. — М.: Дашков и К, 2022. — 420 с.
Дыбская В.В., Зайцев Е.И., Сергеев В.И. Логистика: Учебник. — М.: Эксмо, 2021. — 944 с.
Неруш Ю.М. Логистика: Учебник для вузов. — М.: Проспект, 2023. — 512 с.
Сток Дж.Р., Ламберт Д.М. Стратегическое управление логистикой. — М.: ИНФРА-М, 2020. — 797 с.
2. Статьи в научных журналах
Иванов Д.С. Комбинированные методы прогнозирования в управлении цепями поставок // Логистика и управление цепями поставок. — 2021. — № 4 (105). — С. 25–34.
Петрова А.В., Сидоров К.Л. Применение искусственного интеллекта в логистическом прогнозировании // Вестник МГТУ. — 2022. — Т. 25, № 3. — С. 45–52.
Кузнецов Е.А. Методы оптимизации логистических процессов на основе Big Data // Экономика и бизнес: теория и практика. — 2023. — № 5. — С. 112–118.
3. Методические материалы и стандарты
ГОСТ Р 7.0.100-2018 Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. Библиографическая запись. Библиографическое описание. — М.: Стандартинформ, 2018.
ISO 18613:2022 Logistics and supply chain management — Performance indicators. — Geneva: ISO, 2022.
4. Электронные ресурсы
Логистика и управление цепями поставок [Электронный ресурс]. — Режим доступа: (дата обращения: 10.05.2024).
Применение машинного обучения в логистике [Электронный ресурс] // Harvard Business Review. — 2023. — URL: (дата обращения: 12.05.2024).
5. Зарубежные источники
Chopra S., Meindl P. Supply Chain Management: Strategy, Planning, and Operation. — 8th ed. — Pearson, 2023. — 560 p.
Hyndman R.J., Athanasopoulos G. Forecasting: Principles and Practice. — 3rd ed. — OTexts, 2021. — URL:
