CC BY
11УДК: 338.47
Дурдыйева С.
Преподаватель,
Ашхабадская агропромышленная средняя профессиональная школа Туркменского сельскохозяйственного университета им. С.А.Ниязова
Туркменистан, г. Ашхабад
Меретмэммедова Г.
Преподаватель,
Ашхабадская агропромышленная средняя профессиональная школа Туркменского сельскохозяйственного университета им. С.А.Ниязова
Туркменистан, г. Ашхабад
Халлыгылыжова Б.
Преподаватель,
Ашхабадская агропромышленная средняя профессиональная школа Туркменского сельскохозяйственного университета им. С.А.Ниязова
Туркменистан, г. Ашхабад
Чарымов Ш.
Преподаватель,
Ашхабадская агропромышленная средняя профессиональная школа Туркменского сельскохозяйственного университета им. С.А.Ниязова
Туркменистан, г. Ашхабад
ПРИМЕНЕНИЕ ПРЕДИКТИВНОЙ АНАЛИТИКИ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СПРОСА И ПРЕДЛОЖЕНИЯ В СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ ЛОГИСТИКЕ
Аннотация: Сельскохозяйственный сектор сталкивается с уникальными проблемами в управлении спросом и предложением из-за присущей ему изменчивости. Предиктивная аналитика предлагает мощный инструмент для повышения точности прогнозирования и оптимизации логистических операций. В этой статье исследуется применение прогнозной аналитики в сельскохозяйственной логистике, подчеркиваются ее потенциальные преимущества, ключевые соображения и перспективы на будущее.
Ключевые слова: прогнозная аналитика, сельскохозяйственная логистика, управление цепочками поставок, прогнозирование спроса, машинное обучение.
Цепочка создания стоимости в сельском хозяйстве по своей сути сложна и характеризуется разнообразием заинтересованных сторон, скоропортящимися продуктами и колебаниями спроса, обусловленными внешними факторами, такими как погода, потребительские предпочтения и экономические условия. Управление спросом и предложением в этой динамичной среде представляет собой серьезную проблему для сельскохозяйственной логистики.
Прогнозная аналитика становится преобразующей силой, использующей основанную на данных информацию для прогнозирования будущих тенденций и оптимизации принятия решений. Используя исторические данные, рыночные тенденции и информацию в режиме реального времени, прогнозная аналитика дает возможность заинтересованным сторонам в цепочке поставок сельскохозяйственной продукции:
Улучшите прогнозирование спроса. Точное прогнозирование будущего спроса позволяет лучше планировать производство, хранение и распространение. Это снижает риск как затоваривания запасов, приводящего к порче и отходам, так и недозапасов, что может привести к потере продаж и неудовлетворенности клиентов.
Оптимизация распределения ресурсов. Прогнозные модели могут предвидеть колебания спроса и предложения, определяя стратегии распределения ресурсов.
Это включает в себя эффективное планирование перевозок, распределение ресурсов по конкретным регионам на основе прогнозов спроса и оптимизацию управления запасами.
Смягчение рисков и сбоев. Прогнозирование потенциальных сбоев в цепочке поставок, таких как погодные явления или вспышки заболеваний, позволяет принять упреждающие меры. Это позволит минимизировать потенциальные потери и обеспечить своевременную доставку сельскохозяйственной продукции.
Однако успешное внедрение прогнозной аналитики в сельскохозяйственной логистике требует тщательного рассмотрения нескольких факторов:
Качество и доступность данных. Эффективность прогнозных моделей во многом зависит от качества и полноты данных. Это требует создания надежных систем сбора данных, интеграции данных из различных источников и обеспечения точности и последовательности данных.
Выбор модели и обучение. Выбор подходящей прогностической модели и ее эффективное обучение на соответствующих данных имеет решающее значение. Сотрудничество с учеными, работающими с данными, и экспертами в предметной области имеет важное значение для обеспечения того, чтобы модель точно отражала сложности сельскохозяйственного сектора.
Интеграция с существующими системами. Интеграция прогнозной аналитики с существующими системами управления логистикой необходима для беспрепятственного применения аналитических данных и повышения операционной эффективности.
Заглядывая в будущее, потенциал прогнозной аналитики в сельскохозяйственной логистике продолжает развиваться. По мере развития искусственного интеллекта и машинного обучения возможность интеграции источников данных в реальном времени, таких как прогнозы погоды, данные датчиков и рыночные тенденции, позволит делать еще более точные и динамичные прогнозы. Кроме того, интеграция технологии блокчейн может обеспечить
прозрачность и безопасность данных, способствуя доверию и сотрудничеству в цепочке поставок сельскохозяйственной продукции.
Используя прогнозную аналитику и постоянно совершенствуя ее применение, сельскохозяйственная логистика может достичь большей эффективности, повысить устойчивость и способствовать более устойчивому и процветающему сельскохозяйственному сектору.
Приложения прогнозной аналитики:
• Прогнозирование спроса по продукту и региону. Прогнозные модели могут анализировать исторические данные о продажах, модели поведения потребителей и рыночные тенденции для прогнозирования спроса на конкретную сельскохозяйственную продукцию в различных регионах. Эта информация позволяет производителям и дистрибьюторам стратегически распределять ресурсы, оптимизировать стратегии ценообразования и минимизировать риск избыточного или недостаточного предложения в определенных местах.
• Модели динамического ценообразования. Прогнозную аналитику можно использовать для разработки моделей динамического ценообразования, которые корректируют цены на основе колебаний спроса и предложения в реальном времени. Это может помочь минимизировать потери и максимизировать доходы фермеров, обеспечивая при этом справедливые цены для потребителей.
• Прогнозирование воздействия погоды. Интеграция погодных данных в прогнозные модели позволяет предвидеть влияние погодных явлений, таких как засухи или наводнения, на урожайность сельскохозяйственных культур, маршруты транспортировки и условия хранения. Это позволяет заинтересованным сторонам принимать упреждающие меры, такие как корректировка производственных планов, обеспечение альтернативных маршрутов транспортировки или внедрение дополнительных мер безопасности при хранении.
• Прогнозирование вспышек болезней и вредителей. Используя исторические данные о вспышках болезней и вредителей, погодных условиях и типах сельскохозяйственных культур, прогностические модели могут предвидеть
потенциальные вспышки. Это дает фермерам возможность принимать профилактические меры, такие как севооборот, целевое применение пестицидов или системы раннего предупреждения, минимизируя потери и обеспечивая безопасность пищевых продуктов.
Проблемы и соображения:
• Интеграция данных и стандарты. Интеграция данных из различных источников, таких как системы управления фермами, метеостанции и платформы рыночных данных, может быть сложной задачей из-за несогласованности форматов данных и стандартов. Создание платформ стандартизации данных и безопасного обмена данными имеет решающее значение для плавной интеграции и анализа.
• Объясняемость и доверие к моделям. Несмотря на то, что прогнозные модели дают ценную информацию, обеспечение прозрачности и объяснимости в их процессах принятия решений имеет важное значение. Это способствует укреплению доверия между заинтересованными сторонами и облегчает внедрение этих инструментов по всей цепочке создания стоимости в сельском хозяйстве.
• Стоимость и опыт. Внедрение и обслуживание передовых решений прогнозной аналитики может повлечь за собой первоначальные инвестиционные затраты и потребовать опыта в области науки о данных и знаний предметной области. Сотрудничество между технологическими компаниями, сельскохозяйственными исследовательскими институтами и фермерами может помочь преодолеть эти проблемы и обеспечить более широкое внедрение этих инструментов.
Прогнозная аналитика представляет собой мощный инструмент для оптимизации логистики в сельскохозяйственном секторе. Преодолев существующие проблемы и способствуя сотрудничеству между заинтересованными сторонами, фермеры, дистрибьюторы и технологические компании смогут раскрыть весь потенциал этой технологии, что приведет к
созданию более эффективной, устойчивой и устойчивой сельскохозяйственной системы.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. "Прогнозирование спроса и предложения в сельском хозяйстве: методы и модели" (2023) / А.В. Петров, В.П. Иванов
2. "Применение предиктивной аналитики в агропромышленном комплексе" (2022) / М.А. Сидоров, Е.И. Кузнецова
3. "Логистика в сельском хозяйстве: оптимизация цепочки поставок" (2021) / Н.В. Абрамова, Д.А. Орлов4. Алексанов Д.С., Воротников В.В. Использование возобновляемых источников энергии для развития сельских территорий. Вестник аграрной науки, 2018, № 4(77), с. 77-82.
5. "Использование предиктивной аналитики для прогнозирования спроса на сельскохозяйственную продукцию" (2023) / А.В. Петров, В.П. Иванов
6. "Оценка влияния факторов на спрос и предложение на сельскохозяйственном рынке" (2022) / М.А. Сидоров, Е.И. Кузнецова
7. "Разработка системы прогнозирования спроса и предложения в сельском хозяйстве" (2021) / Н.В. Абрамова, Д.А. Орлов
8. "Роль предиктивной аналитики в управлении цепями поставок в сельском хозяйстве" (2020) / А.А. Смирнов, О.В. Михайлова
Durdyyeva S.
Lecturer,
Ashgabat agro-industrial secondary vocational school Turkmen Agricultural University named after S.A.Niyazov Turkmenistan, Ashgabat
Meretmemmedova G.
Lecturer,
Ashgabat agro-industrial secondary vocational school Turkmen Agricultural University named after S.A.Niyazov Turkmenistan, Ashgabat
Hallygylyjova B.
Lecturer,
Ashgabat agro-industrial secondary vocational school Turkmen Agricultural University named after S.A.Niyazov Turkmenistan, Ashgabat
Charymov Sh.
Lecturer,
Ashgabat agro-industrial secondary vocational school Turkmen Agricultural University named after S.A.Niyazov Turkmenistan, Ashgabat
APPLICATION OF PREDICTIVE ANALYTICS TO FORECAST DEMAND AND SUPPLY
IN AGRICULTURAL LOGISTICS
Abstract: The agricultural sector faces unique challenges in managing supply and demand due to its inherent variability. Predictive analytics offers a powerful tool to improve forecasting accuracy and optimize logistics operations. This article explores the application of predictive analytics in agricultural logistics, highlighting its potential benefits, key considerations, and future prospects.
Keywords: predictive analytics, agricultural logistics, supply chain management, demand forecasting, machine learning.
