• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Модели и методы повышения эффективности в сфере распределения

ФИО студента: Лебедянский Максим Сергеевич

Руководитель: Майоров Николай Николаевич

Кампус/факультет: Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента

Программа: Стратегическое управление логистикой (Магистратура)

Год защиты: 2019

Выпускная квалификационная работа посвящена повышению эффективности цепочки поставок в ритейле через использование современных информационных технологий. В работе проведён анализ глобального рынка ритейла с помощью открытых исследований и рейтингов, определены мировые лидеры индустрии. Далее подробнее рассматриваются деятельность таких гигантов как Walmart и Amazon, и описывается их успешных опыт внедрения технологий компьютерного зрения и машинного обучения через нейронные сети. Цель работы не только определить вектор движения развития, который задают лидеры индустрии, но выяснить, насколько отечественные компании готовы двигаться в том же направлении, есть ли уже сейчас к этому предпосылки.

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ