КОНЦЕПЦИЯ УМНОЙ ЛОГИСТИКИ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
DOI:
https://doi.org/10.56584/1560-8816-2026-1-18-24Ключевые слова:
искусственный интеллект, «умная» логистика, data-driven логистика, цифровая трансформация логистики, предиктивная аналитика, самообучающиеся системы, управление цепями поставокАннотация
В статье рассматривается концепция умных логистических процессов на основе искусственного интеллекта как новая парадигма управления цепями поставок в условиях цифровой экономики. Раскрывается архитектура «умной» data-driven логистической системы, включающая интеграцию структурированных и неструктурированных данных, методы машинного обучения, предиктивную и прескриптивную аналитику, а также механизмы самообучения. Особое внимание уделяется роли искусственного интеллекта как когнитивного ядра системы, обеспечивающего адаптивность, автоматизацию и повышение устойчивости логистических процессов. Обосновываются преимущества внедрения интеллектуальных технологий в управлении материальными и информационными потоками.
Библиографические ссылки
Брынцев А.Н., Никишов С.И. Логистика: адаптивные информационные потоки: монография. – Издательство: ОАО «ИТКОР», 2016. – 142 с.
2. Горшков С. Введение в онтологическое моделирование / С. Горшков. – Москва: ООО «ТриниДата», 2016. – 150 с.
3. Дыбская В.В., Сергеев В.И. Цифровые технологии в логистике и управлении цепями поставок: аналитический обзор. – Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». – Москва: Изд. дом Высшей школы экономики, 2020. – 192 с.
4. Каменев И.Г., Пороховник Д.А. Роль цифровизации в принятии решений на основе данных в управлении цепями поставок // Управленческие Науки. – 2025. – Т. 15, № 2 – С. 102–115 – DOI:10.26794/2304-022X-2025-15-2-102-115.
5. Мясникова О.В. Трансформация цепей поставок как ответ на вызовы четвертой промышленной революции // Экономика. Управление. Инновации. – 2018. – № 1(3) – С. 50–54.
6. Никишов С.И. Формирование и развитие адаптивно-интегрированной логистики на платформе искусственного интеллекта: диссертация на соискание ученой степени доктора экономических наук. – 2022. –376 с.
7. Никишов С.И. Адаптивно-интегрированная логистика и искусственный интеллект [Электронный ресурс]. – Белый ветер. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=48090926 (дата обращения: 15.01.2026).
8. Новицкая В.Д. Data-Driven Подход Как Концептуальная И Инструментальная Основа Интеллектуальной Логистики [Электронный ресурс]. – Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский государственный экономический университет», 2022. – С. 242–247 – URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=49975323 (дата обращения: 13.02.2026).
9. Шульженко Т.Г. Онтологический подход к развитию концепции цифровой логистики [Электронный ресурс]. – Санкт-Петербургский государственный экономический университет, 2019. – С. 792–797 – URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=41457727 (дата обращения: 16.11.2020).
10. VUCA, BANI, SHIVA, TACI: буквы, объясняющие мир [Электронный ресурс] // РБК Тренды. – URL: https://trends.rbc.ru/trends/futurology/62866fde9a794701a4c38ae4 (дата обращения: 14.01.2026).