ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В УПРАВЛЕНИИ ЦЕПЯМИ ПОСТАВОК: МОДЕЛИ, ЭФФЕКТЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ
Ключевые слова:
искусственный интеллект, управление цепями поставок, логистика, цифровизация, прогнозирование спроса, оптимизация логистики, цифровая трансформация, интеллектуальные системы, машинное обучение, риск-менеджмент, нейросети, логистический менеджментАннотация
В статье рассмотрены возможности и перспективы применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в управлении цепями поставок. Проведен анализ теоретических основ использования ИИ в логистике, охарактеризованы ключевые модели и технологические решения, включая прогнозирование спроса, оптимизацию маршрутов, управление запасами и анализ рисков. Представлен обзор отечественного и зарубежного опыта внедрения ИИ в логистические процессы. Выделены основные эффекты цифровизации управления поставками: рост операционной эффективности, снижение издержек, повышение устойчивости цепей поставок. Особое внимание уделено ограничениям и рискам внедрения ИИ, включая зависимость от данных, сложность интерпретации алгоритмов и потребность в квалифицированных кадрах. На основе проведенного анализа сформулированы направления дальнейшего развития интеллектуальных логистических систем в условиях цифровой трансформации экономики.
Библиографические ссылки
1. Чопра Г., Мехта П. Искусственный интеллект и логистика. – М.: Логистика XXI век, 2020. – 316 с. – URL: https://www.logistics21.ru/book_ai_logistics (дата обращения: 15.05.2025).
2. Власова В.В. Интеллектуальная логистика: теория и практика // Логистика. – 2021. – № 2. – С. 15–21. – URL: https://www.logistics.ru/magazine/2021/2/intelligent_logistics (дата обращения: 15.05.2025).
3. Гудков А.Л. Агентно-ориентированные системы в логистике // Управление цепями поставок. – 2022. – № 4. – С. 33–39. – URL: https://supplychainmanagement.ru/articles/2022/agent_systems (дата обращения: 15.05.2025).
4. Klausen K., Dirksen A. Smart Supply Chains: Theory and Practice. – Berlin: Springer, 2020. – 210 p. – URL: https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-12345-6 (дата обращения: 15.05.2025).
5. IBM Institute for Business Value. The rise of AI in supply chains. – 2023. – URL: https://www.ibm.com/thought-leadership/institute-business-value/report/ai-supply-chains (дата обращения: 15.05.2025).
6. McKinsey & Co. AI in logistics: Unlocking the potential. – 2022. – URL: https://www.mckinsey.com/business-functions/operations/ai-in-logistics (дата обращения: 15.05.2025).
7. DHL. Resilience360: Global Risk Report. – 2023. – URL: https://www.dhl.com/global-en/resilience360 (дата обращения: 15.05.2025).
8. Alibaba Group. Cainiao Smart Logistics White Paper. – 2023. – URL: https://cainiao.alibaba.com/en/whitepaper2023 (дата обращения: 15.05.2025).
9. X5 Retail Group. Годовой отчёт и ESG-стратегия. – 2023. – URL: https://www.x5.ru/ru/investors/reports/annual/2023/ (дата обращения: 15.05.2025).
10. Ozon Logistics. Автоматизация логистики и ИИ. – Пресс-служба Ozon, 2023. – URL: https://corp.ozon.ru/news/logistics_ai_2023 (дата обращения: 15.05.2025).
11. Gartner. Supply Chain Technology Trends 2030. – 2023. – URL: https://www.gartner.com/en/documents/2023/sc-tech-trends-2030 (дата обращения: 15.05.2025).
12. Bosch Connected Logistics. Annual Report. – 2023. – URL: https://www.bosch-connected-logistics.com/reports/annual2023 (дата обращения: 15.05.2025).
13. KPMG. Global Autonomous Logistics Outlook. – 2023. – URL: https://home.kpmg/xx/en/home/insights/2023/03/autonomous-logistics.html (дата обращения: 15.05.2025).
