• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • Когнитивное моделирование стратегического развития цепи поставок
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
22 мая 2026 г.
Лаборатория живых смыслов: как проект НИУ ВШЭ и СахГУ переосмысляет труд
Проект «Зеркальные лаборатории» НИУ ВШЭ — Пермь и Сахалинского государственного университета (СахГУ) изучает, как культура, среда и технологии формируют и меняют трудовые смыслы. Исследование объединяет индивидуальный опыт, профессиональные нормы, городские проблемы, творческие практики и цифровые условия труда. Руководитель Лаборатории междисциплинарных исследований по антропологии труда НИУ ВШЭ в Перми Лилия Пантелеева рассказала о работе проекта.
21 мая 2026 г.
«Пик глупости» и «долина отчаяния»: экономисты НИУ ВШЭ предложили объяснение эффекта Даннинга - Крюгера
Эффект Даннинга — Крюгера, который описывает резкий всплеск уверенности в своих силах у новичков и такое же стремительное ее падение при наборе опыта, объясняется особенностями процесса обучения и набора новых знаний. К такому выводу пришли сотрудник факультета экономических наук НИУ ВШЭ Андрей Ворчик вместе с независимым исследователем Муратом Мамышевым. Они разработали математическую модель процесса обучения и показали, как формируется и изменяется субъективная уверенность по мере накопления знаний и как  преподаватель может уменьшить «долину отчаяния» для ученика.
20 мая 2026 г.
«Еж» против «родственника»: ученые измерили, как мозг реагирует на неожиданные слова в живой речи
Российские нейрофизиологи с участием исследователей из НИУ ВШЭ показали, что изучать восприятие живой речи можно с помощью вызванных потенциалов. Они доказали, что метод применим не только к отдельным словам, но и к непрерывной речи. Оказалось, что слова, сильно отличающиеся по смыслу от предыдущего контекста, мозг обрабатывает дольше, а служебные слова анализирует в два этапа: сначала определяет их грамматическую роль, а затем на этой основе предсказывает следующее слово. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Human Neuroscience.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Когнитивное моделирование стратегического развития цепи поставок

Логистика и управление цепями поставок. 2016. № 4 (75). С. 30–40.
Морозова Ю. А.

Планирование стратегического развития цепей поставок требует учета влияния качественных, имеющих различную природу факторов. Такие стратегические задачи, как проектирование сети производства и сети распределения, определение ассортимента продукции, выбор способа транспортировки могут быть решены с помощью аналитических, математических, оптимизационных, имитационных моделей. Но задачи поиска возможных сценариев развития, выявления причин проблемных ситуаций и механизмов их решения с помощью этих методов не могут быть решены, для этого необходимо формализовать экспертные знания менеджера о логистической системе, которые выражаются качественным оценками и понятиями. Формализовать слабоструктурированные сценарии развития цепей поставок на основе экспертных знаний позволяют когнитивные карты.  Когнитивная карта представляет собой граф, в узлах которого находятся факторы, оказывающие влияние на развитие рассматриваемой системы или ситуации, а дугами отражаются взаимосвязи  факторов. В настоящее время технологии когнитивного моделирования активно развиваются и применяются в экономике, психологии, биологии, филологии и других науках. Ведутся разработки когнитивных карт стратегического развития регионов, отраслей, рынков, однако вопросы когнитивного моделирования цепей поставок недостаточно проработаны. В статье описываются современные методологические рекомендации по построению когнитивных карт. Проведен обзор работ периодической печати по применению когнитивного моделирования для решения задач в области логистики и управления цепями поставок. Выявлены основные качественные факторы, влияющие на стратегическое развитие цепей поставок. Приведен пример построения когнитивной карты стратегического развития цепи поставок для торговой сети по продаже натуральных продуктов для здорового питания.

Научное направление: Экономика и менеджмент
Приоритетные направления: менеджмент компьютерно-математическое
Язык: русский
Полный текст
Текст на другом сайте
Ключевые слова: цепь поставокsupply chainсценарный анализкогнитивное моделированиеstrategic developmentстратегическое развитиекогнитивные картыCognitive maps
Похожие публикации
Кадровый потенциал цифровой трансформации машиностроения. Мониторинг цифровой трансформации бизнеса. Выпуск №4
Абашкин В. Л., Абдрахманова Г. И., Богданов Т. В. и др., М.: НИУ ВШЭ, 2026.
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ изучает аспекты цифровой трансформации машиностроения, в том числе оценивает необходимый для этого ресурсный, в частности кадровый, потенциал организаций отрасли. Эмпирической базой для анализа послужили результаты обследования более 1,7 тыс. организаций машиностроения, проведенного в 2025 г. в рамках Мониторинга цифровой трансформации бизнеса. К машиностроению отнесены производители: компьютеров, электронных и оптических изделий (код по ОКВЭД2 — 26); электрооборудования (27); ...
Добавлено: 21 мая 2026 г.
Цифровая трансформация машиностроения. Мониторинг цифровой трансформации бизнеса. Выпуск №3
Абашкин В. Л., Абдрахманова Г. И., Богданов Т. В. и др., М.: НИУ ВШЭ, 2026.
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ изучает аспекты цифровой трансформации машиностроения, в том числе оценивает текущий уровень использования цифровых технологий и перспективный спрос на них. Эмпирической базой для анализа послужили результаты обследования более 1,7 тыс. организаций машиностроения, проведенного в 2025 г. в рамках Мониторинга цифровой трансформации бизнеса. К машиностроению отнесены производители: компьютеров, электронных и оптических изделий (код по ОКВЭД2 — 26); электрооборудования (27); машин и оборудования, не включенных в другие ...
Добавлено: 21 мая 2026 г.
Кадровый потенциал цифровой трансформации химической промышленности. Мониторинг цифровой трансформации бизнеса. Выпуск №2
Абашкин В. Л., Абдрахманова Г. И., Богданов Т. В. и др., М.: НИУ ВШЭ, 2026.
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ изучает аспекты цифровой трансформации химической промышленности, в том числе оценивает необходимый для этого ресурсный, в частности кадровый, потенциал организаций отрасли. Эмпирической базой для анализа послужили результаты обследования более тысячи организаций химической промышленности, проведенного в 2025 г. в рамках Мониторинга цифровой трансформации бизнеса. К химпрому отнесены в соответствии с ОКВЭД2 производители: химических веществ и химических продуктов (код по ОКВЭД2 — 20); лекарственных средств ...
Добавлено: 21 мая 2026 г.
Цифровая трансформация химической промышленности. Мониторинг цифровой трансформации бизнеса. Выпуск №1
Абашкин В. Л., Абдрахманова Г. И., Богданов Т. В. и др., М.: НИУ ВШЭ, 2026.
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ изучает аспекты цифровой трансформации химической промышленности, в том числе оценивает текущий уровень использования цифровых технологий и перспективный спрос на них. Эмпирической базой для анализа послужили результаты обследования более тысячи организаций химической промышленности, проведенного в 2025 г. в рамках Мониторинга цифровой трансформации бизнеса. К химпрому отнесены в соответствии с ОКВЭД2 производители: химических веществ и химических продуктов (код по ОКВЭД2 — 20); лекарственных средств и материалов, ...
Добавлено: 21 мая 2026 г.
ИТ-отрасль в 2025 году: обзор деловых тенденций
Лола И. С., Асосков Д. Г., [б.и.], 2026.
Центр конъюнктурных исследований Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ представляет информационный обзор, характеризующий деловые тенденции, сложившиеся в отрасли информационных технологий (ИТ-отрасль) в 2025 г. Работа базируется на результатах ежегодного специализированного конъюнктурного мониторинга деловой и цифровой активности около 700 организаций, оказывающих информационно-технологические услуги (код по ОКВЭД 2 – 62, 63). Мониторинг проводился АНО ИИЦ «Статистика России» по заказу ...
Добавлено: 20 мая 2026 г.
Индекс экономического настроения (ИЭН ВШЭ) в I квартале 2026 года
Лола И. С., Остапкович Г. В., Асосков Д. Г. и др., ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, 2026.
Центр конъюнктурных исследований Института статистических исследований и экономики знаний Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» подготовил информационно-аналитический материал, характеризующий экономические настроения российских предпринимателей и потребителей в I кв. 2026 г. - «Индекс экономического настроения (ИЭН ВШЭ)». Информационная база мониторинга содержит накопленную за 1998-2026 гг. категориальную статистику «балансов мнений», базирующуюся на ответах респондентов. Такая «мягкая» качественная статистика ...
Добавлено: 20 мая 2026 г.
Developing a financial sustainability Index (FSI) for export-oriented manufacturing firms: A panel-based early warning framework
Кумар В., MSW Management 2026 Vol. 36 No. 1s P. 1746–1753
Добавлено: 19 мая 2026 г.
ML-based Fast Simulation of FARICH Responses
Шипилов Ф. А., Barnyakov A., Ivanov A. и др., / Series Physics "arxiv.org". 2026.
Добавлено: 19 мая 2026 г.
The crowd is your ace: Playing FMCG’s internationalization game
Текич А., Nguen C. M., Business Horizons 2026 Article In Press, Journal Pre-proof
Fast-moving consumer goods (FMCG) firms face intense pressure to internationalize, yet the traditional playbook—lengthy R&D cycles, costly market research, and standardized campaigns—often struggles to deliver local relevance at speed. This article argues that crowdsourcing—digitally mediated, large-scale consumer participation—can complement established internationalization tools by mobilizing local knowledge and community endorsement to mitigate key aspects of the ...
Добавлено: 19 мая 2026 г.
Business Creativity and Circular Economy
Уланов В. Л., Springer, 2026.
Добавлено: 19 мая 2026 г.
The effect of agglomeration and transport on labour productivity in Saint Petersburg metropolitan area
Семерикова Е. В., Салов А. И., The Journal of the New Economic Association 2026 Vol. 1 No. 70 P. 221–237
В статье оцениваются масштабы внешних эффектов агломерации, которые отражаются на повышении производительности труда, и учитывается прямое и косвенное воздействие транспортных факторов. Для достижения этой цели мы объеди няем данные о средней заработной плате и занятости в регионе с исчерпывающей инфор мацией об общественном транспорте и дорожной сети Санкт- Петербурга, одной из самых густонаселенных агломераций в Европе. Согласно нашим выводам, только ...
Добавлено: 19 мая 2026 г.
Impact of the crises on household consumption patterns: An analysis of Russian regions
Войтенков В. А., Emerging Markets Review 2026 No. 101482 P. 1–37
Добавлено: 18 мая 2026 г.
Airport resilience to large-scale events: the case of Pulkovo Airport
Лодягин Б. А., Назарова В. В., Ринкон Эрнандес К. Х., URBAN, PLANNING AND TRANSPORT RESEARCH 2026 Vol. 14 No. 1
Добавлено: 17 мая 2026 г.
Совершенствование методов оптимизации при многих критериях и адаптации выбора к предпочтениям ЛПР
Бродецкий Г. Л., Герами В. Д., Шидловский И. Г. и др., Транспорт: наука, техника, управление 2026 № 3 С. 3–8
В статье предложен специальный метод модификации процедур многокритериальной оптимизации. Он позволяет расширить набор критериев выбора, чтобы учитывать предпочтения лица, принимающего решения (ЛПР) как раз в моделях транспортного обеспечения работы цепей поставок. Реализуется изменение наклона направляющей для линий уровня критерия выбора в пространстве значений частных критериев (с нацеливанием выбора на утопическую точку). Разработаны и представлены требуемые ...
Добавлено: 17 мая 2026 г.
Влияет ли финансовое состояние компаний на прогностическую точность DCF-модели?
Федоров Н. С., Финансовый журнал 2025 Т. 17 № 6 С. 99–112
DCF-модель является одной из наиболее часто используемых при оценке стоимости компаний для принятия инвестиционных решений. Тем не менее оценка точности данной модели остает ся важным исследовательским вопросом. В статье представлена оценка точности спецификаций DCF-модели на основе анализа отклонений справедливых цен акций компаний, котирующихся на фондовом индексе S&P 500. Справедливые цены спецификаций DCF-модели составлены на основе ...
Добавлено: 15 мая 2026 г.
Предсказательная точность целевых цен акций: сравнение прогнозов аналитиков и машинного обучения
Федоров Н. С., Финансы и бизнес 2025 Т. 21 № 3 С. 34–50
В настоящее время роль искусственного интеллекта все больше занимает значительную роль в различных сферах, в том числе возрастает роль машинного обучения и в финансовой области. Оценка стоимости компании остается важной частью исследований ввиду своей сложности корректной предска зательной точности целевых цен акций. В данном исследовании проведено сравнение предсказательной точности целевой стоимости акций с применением модели дисконтирования ...
Добавлено: 15 мая 2026 г.
Natural hazard database from Internet publications: text mining with a large language model
Деркачева А. А., Сакиркина М. А., Краев Г. Н. и др., /. 2026.
Добавлено: 28 апреля 2026 г.
Ising models on the hydrogen peroxide and other lattices
Qin X., Deng Y., Щур Л. Н. и др., / Series arXiv "math". 2026. No. 2603.02962.
Добавлено: 20 апреля 2026 г.
Algorithmic overlaps as thermodynamic variables: from local to cluster Monte Carlo dynamics in critical phenomena
Пиле Я. Э., Deng Y., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2026. No. 2604.10254.
Добавлено: 20 апреля 2026 г.
Using predefined vector systems to speed up neural network multimillion class classification
Gabdullin N., Андросов И. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2026.
Добавлено: 2 апреля 2026 г.
Iterative Ricci-Foster Curvature Flow with GMM-Based Edge Pruning: A Novel Approach to Community Detection
Сорокин К. С., Бекетов М. Е., Онучин А. и др., / arxiv.org. Серия cs.SI "Social and Information Networks ". 2025.
Обнаружение сообществ в сложных сетях — фундаментальная проблема, открытая для новых подходов в различных научных областях. Мы представляем новый метод обнаружения сообществ, основанный на потоке Риччи на графах. Наша техника итеративно обновляет веса ребер (их метрические длины) в соответствии с их (комбинаторной) версией кривизны Риччи Фостера, вычисленной на основе эффективного расстояния сопротивления между узлами. Известно, ...
Добавлено: 15 января 2026 г.
Implementing Transport Coding in OMNeT++ for Message Delay Reduction
Петрованов И. С., Сергеев А. В., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025. No. 2512.18332.
Добавлено: 24 декабря 2025 г.
Hessian-based lightweight neural network for brain vessel segmentation on a minimal training dataset
Меньшиков И. А., Бернадотт А. К., Елфимов Н. С., / Series arXie "Statistical mechanics". 2025.
Добавлено: 1 декабря 2025 г.
Being Innovative or Being on the Safe Side - Managing the Risk of Failure
Майснер Д., Salati Marcondes de Moraes G. H., Brandão Fischer B. и др., / NRU Higher School of Economics. Series WP BRP "Science, Technology and Innovation". 2025. No. WP BRP /STI/2025.
Добавлено: 28 ноября 2025 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору