title: The Implementation of Artificial Intelligence in a Logistiсs Company in Russia (the Case of Tramis Company)
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Арай Юлия Николаевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Araj Ulia Nikolaevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Ковганко Даниэлла Сергеевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Kovganko Daniella Sergeevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Рогова Елена Моисеевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Rogova Elena Moiseevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:50:42Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:50:42Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 090099
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/46623
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: ### Аннотация
  
  Данная выпускная квалификационная работа выполнена в сотрудничестве с компанией Tramis, ведущей логистической компанией, и направлена на исследование потенциала интеграции искусственного интеллекта (ИИ) в ее бизнес-процессы. Исследование охватывает всесторонний анализ внешней среды, сосредотачиваясь на динамике логистического сектора в Российской Федерации. Компания Tramis активно работает на международном уровне, уделяя особое внимание взаимодействию со странами Азии.
  
  Проведены обширные исследования для оценки развития тенденций ИИ в логистической сфере, включая анализ научных статей, интервью и соответствующей литературы. Анализ конкурентов выявил различные степени внедрения ИИ среди конкурирующих фирм. Некоторые конкуренты уже внедрили ИИ, в то время как другие находятся на начальных этапах технологического развития, стремясь получить конкурентное преимущество. Основные конкуренты включают международные логистические компании с головными офисами в России. Tramis выделяется как особенно интересный объект для анализа благодаря прямому доступу к основателям и сотрудникам компании, а также семнадцатилетнему опыту быстрого роста и инноваций. Интервью с ключевыми заинтересованными сторонами подчеркнули амбициозную цель компании — стать лидером рынка в российской логистике с перспективой глобального расширения в будущем.
  
  Выбранная тема имеет большое значение, так как рекомендации, полученные в результате данного проекта, направлены на решение управленческой проблемы в Tramis, связанной с неудовлетворительной организацией текущих логистических процессов, что снижает конкурентоспособность из-за зависимости от ручных процессов, проблем с координацией, высокой текучести кадров и технологических ограничений. Следовательно, разработанные рекомендации способствуют значительному прогрессу и улучшению рыночных позиций компании Tramis. Кроме того, полученные в ходе исследования данные служат ценным ресурсом для выявления операционных пробелов, возможностей и угроз, связанных с такими трансформационными изменениями. Исследование также полезно для других логистических компаний, стремящихся повысить свою конкурентоспособность на рынке, предлагая глубокое понимание изменяющегося ландшафта логистики в России.
  
  В условиях стремительного развития ИИ логистическая отрасль ожидает значительных изменений в различных операционных областях. Компании, которые первыми внедрят новые технологии, а также уже устоявшиеся фирмы должны внимательно следить за рыночными тенденциями и использовать возможности для опережения в этом быстро меняющемся ландшафте.
  
  Проект подчеркивает важность применения ИИ в международной логистике и демонстрирует, как технологические инновации могут помочь компаниям, таким как Tramis, преодолевать операционные и стратегические вызовы. Исследование показывает, как интеграция ИИ может привести к значительным изменениям в управлении логистическими процессами, от оптимизации маршрутов до автоматизации складских операций, что особенно актуально в контексте глобализации рынка и международной торговли. Внедрение ИИ не только повышает текущую эффективность, но и открывает новые горизонты для развития и инноваций в логистике, делая процессы более устойчивыми и адаптивными к изменениям на глобальном рынке.
  
  Целью данной работы является предоставление рекомендаций по внедрению ИИ в логистическую компанию Tramis. Для достижения этой цели были сформулированы следующие задачи:
  - проанализировать текущие операции компании Tramis и выявить ключевые области, где ИИ может принести улучшения;
  - исследовать внешнюю среду и внутреннюю структуру компании Tramis для понимания потенциальных выгод и вызовов при внедрении ИИ;
  - предоставить рекомендации по внедрению ИИ для улучшения операционных процессов, принятия решений, удовлетворенности клиентов и конкурентоспособности на рынке.
  
  Объектом исследования является компания Tramis, логистическая компания, внедряющая ИИ и предлагающая свои программы на рынке. Предметом исследования является комплекс логистических процессов компании Tramis, в которых будут внедрены технологии ИИ.
  
  В ходе работы были использованы как первичные, так и вторичные данные, что позволило провести более всесторонний анализ и разработать рекомендации. Первичные данные были собраны в ходе полуструктурированных интервью с основателем компании Tramis и ее сотрудниками, включая ИТ-специалиста и старшего руководителя отдела продаж. Эти интервью предоставили информацию о внутренней работе, вызовах и стратегической ориентации компании, что помогло структурировать разработанные рекомендации. Кроме того, первичные данные были получены в результате анализа конкурентов, изучения рыночных тенденций и показателей деятельности Tramis, что позволило определить эталоны и оценить потенциальное воздействие ИИ.
  
  Вторичные данные включали научные статьи, отраслевые отчеты и соответствующую литературу о применении ИИ в логистике, что обеспечило теоретическую основу исследования и выявило ценные факты и инсайты о рыночных условиях и практиках конкурентов.
  
  В ходе работы были использованы различные аналитические инструменты для достижения конечной цели проекта. Были проведены анализы SWOT и PESTEL для выявления макро- и микроэкономических факторов, влияющих на Tramis, а также внутренних сильных и слабых сторон компании. Также был проведен бенчмаркинг-анализ практик ведущих международных логистических компаний и их уровня внедрения ИИ. В итоге был проведен сопоставительный SWOT-анализ для выявления стратегических возможностей использования ИИ с учетом внутренних и внешних факторов компании Tramis и определения направления для разработки рекомендаций.
  
  Работа структурирована в двух главах. Первая глава сосредоточена на общем анализе рыночной ситуации. Рассматриваются условия и специфики внедрения ИИ и рыночные тенденции для понимания влияющих факторов. Вторая глава посвящена сбору информации конкретно о компании Tramis, которая является фокусом проекта. Этот анализ необходим для понимания целей компании, операционной деятельности и другой важной информации, которая помогает формировать проект в соответствии с потребностями и ожиданиями Tramis. В этой части также проводится анализ конкурентов. На основе ранее собранной и изученной информации разрабатываются рекомендации для Tramis, которые могут способствовать развитию компании.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This final qualification work, conducted in collaboration with Tramis, a prominent logistics company, explores the potential integration of artificial intelligence (AI) into its business operations. The study encompasses an in-depth analysis of the external environment, focusing on the dynamics of the logistics sector within the Russian Federation. Notably, Tramis operates internationally, with a predominant focus on interactions with Asian countries.
  
  Extensive research was conducted to evaluate the development of AI trends within the logistics domain, drawing insights from scientific articles, interviews, and relevant literature. Competitor analysis formed a crucial aspect of the study, revealing varying degrees of AI adoption among rival firms. While some competitors have already embraced AI, others are in the nascent stages of technological development, leveraging this advancement to gain a competitive edge. Major competitors included international logistics companies with established headquarters in Russia. Tramis stood out as a particularly intriguing subject for analysis due to direct access to its founders and employees, coupled with its seventeen-year track record of rapid growth and innovation. Interviews with key stakeholders underscored the company's ambitious goal of achieving market leadership within the Russian logistics landscape, with aspirations for global expansion in the future.
  
  The chosen topic holds significance as the recommendations derived from this project aim to solve the managerial problem in Tramis, which is the unsatisfactory level of current logistics processes' organization, leading to reduced competitiveness due to dependency on manual processes, coordination issues, high employee turnover, and technological limitations. Hence, the recommendations developed as a result of the project contribute by propelling Tramis towards substantial advancements and elevated market positioning. Moreover, the insights garnered from this thesis serve as a valuable resource for identifying operational gaps, potentials, and threats associated with such transformative developments. Furthermore, this research extends its utility beyond Tramis, offering valuable insights for other logistics enterprises aspiring to enhance their competitiveness in the market. By delving into the intricacies of logistics processes and forecasting future trends in the Russian context, this thesis equips industry stakeholders with a deeper understanding of the evolving landscape. As the era of AI dawns upon the logistics industry, swift developments are anticipated across various operational domains. Both industry pioneers and established firms must vigilantly monitor market trends and seize opportunities to stay ahead in this rapidly evolving landscape.
  
  This project underscores the importance of applying AI in international logistics and demonstrates how technological innovations can help companies like Tramis overcome operational and strategic challenges. The study explores how the integration of AI can lead to profound changes in logistics process management, from optimizing routes to automating warehouse operations, which is particularly relevant in the context of market globalization and international trade.
  
  The study contributes to solving the company's managerial problem and understanding how companies can use AI to enhance their competitive advantages, as well as improve operations in the context of international logistics. Implementing AI not only enhances current efficiency but also opens new horizons for development and innovation in logistics, making the process more sustainable and adaptable to changes in the global market.
  
  The goal of this work is to provide recommendations for the implementation of AI in the logistics company Tramis. To accomplish this goal, the following objectives were formulated:
  
  To analyze the current operations of Tramis and identify the key areas where artificial intelligence (AI) can bring improvements.
  To explore the external environment and internal structure of Tramis to understand the potential benefits and challenges of AI implementation.
  To provide recommendations for AI implementation to enhance operational processes, decision-making, customer satisfaction, and market competitiveness.
  The object of the study is the company Tramis, which is a logistics company that implements AI and offers its program to the market. The subject of the study is the complex of logistic processes of Tramis, wherein the AI technologies are to be implemented.
  
  The data used in the work is both primary and secondary, which allowed for a more comprehensive analysis and development of recommendations. The primary data was gathered from three semi-structured interviews conducted with the founder of Tramis and its employees: an IT specialist who manages the implementation of various technological solutions into the company’s operations, and the senior leader of the sales management team. These interviews provided insights into the internal workings, challenges, and strategic orientation of the company, which helped to structure the developed recommendations accordingly. Additionally, the primary data was derived from conducting competitor analysis, studying market trends, and performance metrics of Tramis, used to identify benchmarks and measure the potential impact of AI.
  
  Moreover, secondary data sources were also implemented in the work, including mainly scientific articles, industry reports, and relevant literature on AI applications in logistics, which provided a theoretical foundation for the study and revealed valuable facts and insights about the market conditions, competitors’ practices, and so on.
  
  In the course of the work, different analytical tools were used to achieve the ultimate goal of the project. SWOT and PESTEL analyses were used to identify the macro and micro-environmental factors affecting Tramis, and the internal strengths and weaknesses present within the company. Additionally, benchmark analysis was conducted to study the practices of the international leading logistics companies and their level of AI implementation. Ultimately, a matching SWOT analysis was done to identify strategic opportunities for AI utilization, considering the internal and external factors of Tramis, and to determine the direction for recommendations’ development.
  
  The paper is structured into two chapters. The first chapter focuses on the general analysis of the market situation. The conditions and specificities of AI implementation and market trends are overviewed to understand the influential factors. The second chapter concentrates on gaining information specifically about the Tramis company, which is the focus of the project. This analysis is needed to understand the company’s objectives, operational activities, and other important information that helps shape the project specifically for the needs and expectations of Tramis. Additionally, competitors’ analysis is also performed in this part. Recommendations based on the previously gained and explored information are developed for Tramis that can potentially contribute to the company’s development.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Искусственный интеллект
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: логистика
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: автоматизация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: конкурентный анализ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Российская Федерация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: международная торговля
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: цифровые решения
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: автоматизация складов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: оптимизация маршрутов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: управление запасами
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ данных
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: SWOT-анализ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: PESTEL-анализ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: конкурентоспособность
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: инновации
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: программное обеспечение MyTramis
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: стратегические локации
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: операционная эффективность
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: удовлетворенность клиентов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: рыночные тенденции
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: технологические достижения
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: геополитические факторы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: экономическая нестабильность
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: изменения в регулировании
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: зеленая логистика
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: предиктивная аналитика
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: управление ресурсами
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: принятие решений
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: операционная прозрачность
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Интернет вещей (IoT).
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Artificial Intelligence
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: logistics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: automation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: competitor analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Russian Federation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: international trade
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: digital solutions
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: warehouse automation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: route optimization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: inventory management
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: data analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: SWOT analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: PESTEL analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: competitiveness
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: innovation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: MyTramis software
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: strategic locations
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: operational efficiency
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: customer satisfaction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: market trends
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: technological advancements
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: geopolitical factors
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: economic instability
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: regulatory changes
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: green logistics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: predictive analytics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: resource management
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: decision-making
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: operational transparency
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Internet of Things (IoT).
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: The Implementation of Artificial Intelligence in a Logistiсs Company in Russia (the Case of Tramis Company)
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Внедрение искусственного интеллекта в деятельность логистической компании в России (на примере компании Tramis)
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Kovganko_D_Thesis_27_05.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46623/2/Kovganko_D_Thesis_27_05.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 756,23 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_NR_VKR_Kovganko.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46623/3/reviewSV_Otzyv_NR_VKR_Kovganko.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 22,01 kB