Tel: +998901234567
Search

№ 4 (2025)
Marketing

Articles

ЭФФЕКТИВНАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ КАНАЛОВ ДИСТРИБЦИИ С ПОМОЩЬЮ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА B2B РЫНКЕ БЫТОВОЙ ХИМИИ

Опубликован 2025-04-30

Авторы
Roʻziyeva Farzona Komiljon qizi
Организация
ТДИУ, главный докторант кафедры маркетинга
PDF (узбекский) Google Scholar Google Scholar

Аннотация

В исследовании рассматривается роль искусственного интеллекта в распределении товаров бытовой химии на B2B-рынке. Проанализированы функции прогнозирования спроса, оптимизации запасов, рекомендательных систем и выбора поставщика. На основе иллюстраций и нау чных источников показано, что технологии ИИ способствуют стабилизации товарных потоков, снижению издержек и предложению решений, соответствующих потребностям клиентов. Результаты подтверждают, что использование ИИ делает модель распределения в B2B-сфере бо лее точной, гибкой и экономически эффективной.

Ключевые слова

B2B распределение, искусственный интеллект, бытовая химия, управление запасами, прогноз спроса, рекомендательная система, выбор поставщика

Библиографические ссылки

  1. Agrawal, A., Gans, J., & Goldfarb, A. (2018). Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence. Harvard Business Review Press.
  2. Brinch, M., Stentoft, J., Jensen, J. K., & Rajkumar, C. (2018). Practitionersʼ understanding of big data and its applications in supply chain management. The International Journal of Logistics Management, 29(3), 875 –
  3. https://doi.org/10.1108/IJLM -05-2017 -0115
  4. Wamba, S. F., Gunasekaran, A., Akter, S., Ren, S. J. -F., Dubey, R., & Childe, S. J. (2017). Big data analytics and firm performance: Effects of dynamic capabilities. Journal of Business Research, 70, 356 –365. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2016.08.009
  5. Kamble, S., Gunasekaran, A., & Dhone, N. C. (2019). Industry 4.0 and lean manufacturing practices for sustainable organisational performance in Indian manufacturing companies. International Journal of Production Research, 57(5), 1470 –
  6. https://doi.org/10.1080/00207543.2019.1630772
  7. Kotler, P., & Pfoertsch, W. (2006). B2B Brand Management: The success dimensions of business brands. Springer. https://link.springer.com/book/10.1007/3 - 540-29209 -5
  8. Modgil, S., Singh, R. K., & Hannibal, C. (2021). Artificial intelligence for supply chain resilience: Learning from COVID -19. The International Journal of Logistics Management, 32(3), 730 –757.
  9. Russell, S. J., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson Education.
  10. Sanders, N. R., Boone, T., Ganeshan, R., & Wood, J. D. (2019). Sustainable supply chains in the age of AI and digitization: Research challenges and opportunities. Journal of Business Logistics, 40(3), 229 –240. https://doi.org/10.1111/jbl.12224
  11. Schwab, K. (2016). The Fourth Industrial Revolution. World Economic Forum.
  12. Tavana, M., Sorooshian, S., & Mina, H. (2024). An integrated group fuzzy inference and best –worst method for supplier selection in intelligent circular supply chains. Annals of Operations Research, 342, 803 –844. https://doi.org/10.1007/s10479 - 023-05680 -0
  13. Azadi, M., Jafarian, M., Farzipoor Saen, R., & Mirhedayatian, S. M. (2015). A new fuzzy DEA model for evaluation of efficiency and effectiveness of suppliers in sustainable supply chain management context. Computers & Operations Research, 54, 274–285. https://doi.org/10.1016/j.cor.2014.03.002
  14. The Economist Intelligence Unit. (2016). Artificial Intelligence in the Real World. The Economist.
  15. Integrity Partners Group. (2024). Specialty Chemical Distribution Report 2024: Post -COVID transitions and M&A dynamics. https://www.integritypartnersgroup.com
  16. Watson, M., Lewis, C., Cacioppi, P., & Jayaraman, J. (2013). Supply Chain Network Design: Applying Optimization and Analytics to the Global Supply Chain. Pearson Education.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.