| dc.contributor.author | Хмельницкая, Л. В. | ru |
| dc.contributor.author | Аленишко, П. С. | ru |
| dc.coverage.spatial | Минск | ru |
| dc.date.accessioned | 2026-02-06T05:58:49Z | |
| dc.date.available | 2026-02-06T05:58:49Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.identifier.citation | Хмельницкая, Л. В. Применение IT технологий в прогнозировании закупок материальных ресурсов = Application of IT technologies in material resource procurement forecasting / Л. В. Хмельницкая, П. С. Аленишко // Материалы 2-ой Международной научно-технической конференции «Инженерная экономика», 20-21 ноября 2025 = Materials of 2nd International Scientific and Technical Conference «Engineering Economics», November 20-21 2025 / Белорусский национальный технический университет, Машиностроительный факультет ; редкол.: К. В. Якушенко (пред.), А. В. Арабей, С. Н. Ковшар [и др.] ; сост. К. Н. Шкаровская. – Минск : БНТУ, 2025. – С. 674-680. | ru |
| dc.identifier.uri | https://rep.bntu.by/handle/data/163689 | |
| dc.description.abstract | В статье исследуется трансформация процессов прогнозирования закупок материальных ресурсов под влиянием современных IT-технологий. На основе анализа зарубежного опыта немецких, испанских, французских и итальянских компаний выявлены ключевые тенденции, такие как использование больших данных, искусственного интеллекта и предиктивной аналитики. Рассмотрены практические кейсы внедрения, преимущества и вызовы, связанные с цифровизацией снабжения. | ru |
| dc.language.iso | ru | ru |
| dc.publisher | БНТУ | ru |
| dc.title | Применение IT технологий в прогнозировании закупок материальных ресурсов | ru |
| dc.title.alternative | Application of IT technologies in material resource procurement forecasting | ru |
| dc.type | Working Paper | ru |
| local.description.annotation | This article examines the transformation of material resource procurement forecasting processes under the influence of modern IT technologies. Based on an analysis of the international experience of German, Spanish, French, and Italian companies, key trends are identified, such as the use of big data, artificial intelligence, and predictive analytics. Practical implementation cases, advantages, and challenges associated with the digitalization of procurement are considered. | ru |
