Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/64505
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorМацевич, Е. Д.-
dc.contributor.authorЯковлева, Д. М.-
dc.contributor.authorФилимонова, А. Ф.-
dc.coverage.spatialМинскen_US
dc.date.accessioned2026-07-08T12:31:05Z-
dc.date.available2026-07-08T12:31:05Z-
dc.date.issued2026-
dc.identifier.citationМацевич, Е. Д. Применение искусственного интеллекта в складском хозяйстве и логистике / Е. Д. Мацевич, Д. М. Яковлева, А. Ф. Филимонова // Информационные радиосистемы и радиотехнологии : сборник материалов научно-технической конференции, Минск, 9–10 июня 2026 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2026. – С. 210–211.en_US
dc.identifier.urihttps://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/64505-
dc.description.abstractВ статье рассматривается проблема низкой эффективности традиционных систем управления складом (WMS) в условиях растущей волатильности спроса и расширения ассортимента. Обосновывается необходимость перехода к прогнозной и автономной логистике путем интеграции технологий искусственного интеллекта (ИИ): машинного обучения, компьютерного зрения и робототехники.en_US
dc.language.isoruen_US
dc.publisherБГУИРen_US
dc.subjectматериалы конференцийen_US
dc.subjectискусственный интеллектen_US
dc.subjectкомпьютерное зрениеen_US
dc.subjectлогистикаen_US
dc.subjectскладские хозяйстваen_US
dc.titleПрименение искусственного интеллекта в складском хозяйстве и логистикеen_US
dc.typeArticleen_US
local.description.annotationThis article examines the low efficiency of traditional warehouse management systems (WMS) in the face of increasing fashion volatility and product range expansion. It also argues for the need to transition to predictive and autonomous logistics using artificial intelligence (AI) technologies: machine learning, computer vision, and robotics.en_US
Appears in Collections:Информационные радиосистемы и радиотехнологии (2026)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Macevich_Primenenie.pdf387.36 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.