- •Содержание
- •Введение
- •Теоретические основы прогнозирования перевозок нефтепродуктов железнодорожным транспортом
- •Особенности перевозок нефтепродуктов в железнодорожных цистернах
- •Методы прогнозирования объемов перевозок и погрузки в логистике
- •Инструменты анализа и визуализации данных в транспортной логистике
- •Анализ процесса прогнозирования перевозок в железнодорожных цистернах в транспортно–логистической группе «трансойл»
- •Характеристика транспортно–логистической группы «Трансойл»
- •Анализ текущего процесса прогнозирования перевозок
- •Обоснование необходимости совершенствования процесса прогнозирования перевозок
- •Совершенствование процесса прогнозирования перевозок
- •Разработка модели прогнозирования объемов погрузки по маршрутам
- •Методика расчета потребности в железнодорожных цистернах
- •Внедрение инструментов анализа и контроля прогнозирования
- •Заключение
- •Список использованных источников
- •Приложение а Отзыв о внедрении
Список использованных источников
Neftegaz [Электронный ресурс]. – URL: https://neftegaz.ru (дата обращения: 17.04.2026).
Министерство транспорта Российской Федерации [Электронный ресурс]. – URL: https://mintrans.gov.ru/ (дата обращения: 17.04.2026).
Определение рисков при транспортировке нефтепродуктов // Экономика и социум. – 2022. – № 6-2 (97). – С. 775–778.
КонсультантПлюс [Электронный ресурс]. – URL: https://www.consultant.ru (дата обращения: 17.04.2026).
Российские железные дороги [Электронный ресурс]. – URL: https://company.rzd.ru (дата обращения: 17.04.2026).
Маркетинг транспортных услуг [Электронный ресурс]: учебное пособие / Г.А. Чернова; Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, ВПИ (филиал) ФГБОУ ВО ВолгГТУ. – Волжский, 2022. – 1 электрон. опт. диск (362 КБ).
Косов Д.Ю. Применение методов экономической статистики при анализе грузоперевозок // Молодой ученый. – 2023. – № 51 (498). – С. 92–94.
Экономико-математические методы и модели в логистике: учебно-методическое пособие / сост. С.С. Кудрявцева, Ф.Ф. Галимулина; М-во науки и высшего образования РФ, Казан. нац. исслед. технол. ун-т. – Казань: Изд-во КНИТУ; Изд-во Академии наук РТ, 2019. – 140 с.
Sky.pro [Электронный ресурс]. – URL: https://sky.pro (дата обращения: 17.04.2026).
Викиконспекты ИТМО [Электронный ресурс]. – URL: https://neerc.ifmo.ru (дата обращения: 17.04.2026).
Терралинк [Электронный ресурс]. – URL: https://terralink.ru (дата обращения: 17.04.2026).
Волошин Т.А., Зайцев К.С., Дунаев М.Е. Применение адаптивных ансамблей методов машинного обучения к задаче прогнозирования временных рядов // International Journal of Open Information Technologies. – 2023. – Т. 11, № 8. – С. 57–63.
Глухов Д.И. Роль BI в принятии управленческих решений // Индустриальная экономика. – 2024. – № 2. – С. 99–103.
Tproger [Электронный ресурс]. – URL: https://tproger.ru/ (дата обращения: 17.04.2026).
Microsoft [Электронный ресурс]. – URL: https://www.microsoft.com/ru (дата обращения: 17.04.2026).
Мегаплан [Электронный ресурс]. – URL: https://megaplan.ru (дата обращения: 17.04.2026).
Yandex Cloud [Электронный ресурс]. – URL: https://yandex.cloud (дата обращения: 17.04.2026).
Клеверенс [Электронный ресурс]. – URL: https://www.cleverence.ru (дата обращения: 17.04.2026).
Транспортно-логистическая группа «Трансойл» [Электронный ресурс]. – URL: https://transoil.com/ (дата обращения: 17.04.2026).
ГК ИЦВС [Электронный ресурс]. – URL: https://engcenter.ru/ (дата обращения: 20.04.2026).
ИПЕМ [Электронный ресурс]. – URL:https://ipem.ru/ (дата обращения: 20.04.2026).
СОЖТ [Электронный ресурс]. – URL:https://railsovet.ru/ (дата обращения: 20.04.2026).