Išmanių ir klimatui neutralių kompetencijų centras
Išmanių ir klimatui neutralių kompetencijų centro naujienos
Nauja daktaro disertacija
.png)
2025-05-02
Nauja daktaro disertacija
VILNIUS TECH didžiuojasi savo doktorantų disertacijomis, todėl VILNIUS TECH Biblioteka kviečia sekti skelbiamas naujas apgintas disertacijas. Šiandien pristatoma disertacija anglų kalba, tema „Data-driven method for increasing efficiency in road freight transportation“, kurią parengė doktorantas Edvardas Liachovičius. Disertacija rengta 2020–2025 metais Vilniaus Gedimino technikos universitete, vadovas – doc. dr. Viktor Skrickij.
Disertacijos tema lietuvių kalba: „Duomenimis grįstas metodas krovinių vežimo keliais efektyvumui didinti“
Disertacija ginama viešame Transporto inžinerijos mokslo krypties disertacijos gynimo tarybos posėdyje 2025 m. gegužės 2 d. 10 val. Vilniaus Gedimino technikos universiteto Aula Doctoralis posėdžių salėje.
Didelės ir vidutinio dydžio kelių transporto įmonės su nuosavu transporto priemonių parku turi ilgalaikes augimo strategijas. Logistikos verslas yra cikliškas, todėl įmonės, ypač turinčios nuosavą parką, privalo suderinti savo augimo ambicijas su rinkos ciklais. Augimas esant mažėjančiai paklausai transporto paslaugoms ir mažėjant tarifams gali neigiamai paveikti verslą – tai gali lemti nepakankamą resursų panaudojimą ir reikšmingas finansines nuostolių problemas. Priešingai, kai paklausa atsinaujina ir transportavimo tarifai kyla, dažnai atsiliekama su pasirengimu – trūksta žmogiškųjų ir kitų resursų (pavyzdžiui, norint pasiekti pageidaujamą sunkvežimių skaičių). Tai gali lemti neišnaudotą rinkos potencialą, konkurencijos praradimus ir nesugebėjimą laiku pasiekti strateginius tikslus. Verslo skaitmenizacija suteikia galimybę kurti naujus technologinius sprendimus, kurie gali padidinti transporto sektoriaus efektyvumą. Šioje disertacijoje nagrinėjamas transportavimo efektyvumo didinimas, sutelkiant dėmesį į krovinių tarifų ir paklausos prognozavimo metodų kūrimą. Tyrimų metu pritaikius įvairius metodus pateikiama išsami temos analizė, užpildant literatūros spragą dėl paklausos ir krovinių tarifų prognozavimo kelių transporto sektoriuje. Disertacijoje taikomi dirbtinio intelekto ir ekonometriniai modeliai, įskaitant daugiamačius modelius, siekiant išsamiai išanalizuoti temą ir spręsti problemą. Šie modeliai atsižvelgia į įvairius veiksnius, darančius įtaką paklausai ir kainodarai, tokius kaip ekonominiai rodikliai bei sukaupta praktinė patirtis ir rinkos tendencijos. Atlikti tyrimai pabrėžia paklausos ir krovinių tarifų prognozavimo svarbą didinant kelių krovinių transporto pramonės efektyvumą. Pateikiamas metodas, kurį įmonės gali taikyti prognozavimui. Remiantis tyrimu, buvo sukurtas duomenimis pagrįstas metodas efektyvumui kelių transporto srityje didinti ir išanalizuota jo integracijos į įmonės IT sistemą galimybė. Pagrindiniai disertacijos rezultatai buvo paskelbti keturiuose moksliniuose leidiniuose: dviejuose žurnaluose, kuriuos indeksuoja Web of Science duomenų bazė su cituojamumo rodikliu, ir dviejuose konferencijų leidiniuose. Tyrimų rezultatai buvo pristatyti tarptautinės konferencijos Transbaltica plenarinėje sesijoje (2019 m.) ir konferencijoje Transport Problems (2024 m.).
Mokslo darbą galite rasti VILNIUS TECH Virtualiojoje bibliotekoje.
Disertacijos tema lietuvių kalba: „Duomenimis grįstas metodas krovinių vežimo keliais efektyvumui didinti“
Disertacija ginama viešame Transporto inžinerijos mokslo krypties disertacijos gynimo tarybos posėdyje 2025 m. gegužės 2 d. 10 val. Vilniaus Gedimino technikos universiteto Aula Doctoralis posėdžių salėje.
Didelės ir vidutinio dydžio kelių transporto įmonės su nuosavu transporto priemonių parku turi ilgalaikes augimo strategijas. Logistikos verslas yra cikliškas, todėl įmonės, ypač turinčios nuosavą parką, privalo suderinti savo augimo ambicijas su rinkos ciklais. Augimas esant mažėjančiai paklausai transporto paslaugoms ir mažėjant tarifams gali neigiamai paveikti verslą – tai gali lemti nepakankamą resursų panaudojimą ir reikšmingas finansines nuostolių problemas. Priešingai, kai paklausa atsinaujina ir transportavimo tarifai kyla, dažnai atsiliekama su pasirengimu – trūksta žmogiškųjų ir kitų resursų (pavyzdžiui, norint pasiekti pageidaujamą sunkvežimių skaičių). Tai gali lemti neišnaudotą rinkos potencialą, konkurencijos praradimus ir nesugebėjimą laiku pasiekti strateginius tikslus. Verslo skaitmenizacija suteikia galimybę kurti naujus technologinius sprendimus, kurie gali padidinti transporto sektoriaus efektyvumą. Šioje disertacijoje nagrinėjamas transportavimo efektyvumo didinimas, sutelkiant dėmesį į krovinių tarifų ir paklausos prognozavimo metodų kūrimą. Tyrimų metu pritaikius įvairius metodus pateikiama išsami temos analizė, užpildant literatūros spragą dėl paklausos ir krovinių tarifų prognozavimo kelių transporto sektoriuje. Disertacijoje taikomi dirbtinio intelekto ir ekonometriniai modeliai, įskaitant daugiamačius modelius, siekiant išsamiai išanalizuoti temą ir spręsti problemą. Šie modeliai atsižvelgia į įvairius veiksnius, darančius įtaką paklausai ir kainodarai, tokius kaip ekonominiai rodikliai bei sukaupta praktinė patirtis ir rinkos tendencijos. Atlikti tyrimai pabrėžia paklausos ir krovinių tarifų prognozavimo svarbą didinant kelių krovinių transporto pramonės efektyvumą. Pateikiamas metodas, kurį įmonės gali taikyti prognozavimui. Remiantis tyrimu, buvo sukurtas duomenimis pagrįstas metodas efektyvumui kelių transporto srityje didinti ir išanalizuota jo integracijos į įmonės IT sistemą galimybė. Pagrindiniai disertacijos rezultatai buvo paskelbti keturiuose moksliniuose leidiniuose: dviejuose žurnaluose, kuriuos indeksuoja Web of Science duomenų bazė su cituojamumo rodikliu, ir dviejuose konferencijų leidiniuose. Tyrimų rezultatai buvo pristatyti tarptautinės konferencijos Transbaltica plenarinėje sesijoje (2019 m.) ir konferencijoje Transport Problems (2024 m.).
Mokslo darbą galite rasti VILNIUS TECH Virtualiojoje bibliotekoje.