ВПРОВАДЖЕННЯ ТЕХНОЛОГІЙ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ АНАЛІТИКИ ЛОГІСТИЧНИХ ПРОЦЕСІВ

Анотація

Класичні підходи до аналітики логістичних процесів часто виявляються недостатньо потужними для систематичної обробки масивних даних інформації та для швидкого генерування рішень у режимі онлайн. Саме тому впровадження штучного інтелекту (далі - ШІ) позиціонується як фундаментальний засіб для подолання цих обмежень.

Розглянемо детальніше практичні аспекти впровадження АІ для аналітики логістичних процесів. У науковій праці Н.В. Судук та І.В. Герасимович [1] підкреслюється, що, завдяки ШІ бізнеси можуть оперативно виявляти резервні джерела постачань під час збоїв, оцінювати стабільність поточних контрагентів, проводити моніторинг потенційних загроз у мережах поставок і формувати портфель альтернативних сировинних каналів. У науковому доробку О.В. Круковської, О.Б. Кондрат та Н.М. Стрельченко [2] висвітлено програмні інструменти, засновані на ШІ, які активно застосовуються в логістичній сфері. Наприклад, компанія Adiona створила платформу «OSaaS» на базі АІ. Ця система враховує прогнози попиту, метеорологічні фактори та динаміку дорожнього руху, усуваючи потребу в ручному введенні інформації. Аналогічно, Insite пропонує рішення на основі ШІ для передбачення ринкових цін і вдосконалення процесів. Модуль «Demand Forecasting» охоплює інструменти для ідентифікації ризиків і моделювання попиту. У роботі Г.В. Обруч та Н.Л. Фролової [3] встановлено, що поряд із ШІ дедалі помітнішу роль відіграватиме доповнена реальність та розширений інтелект.

На основі проаналізованих наукових розвідок, можемо виділити такі напрямки провадження АІ для аналітики логістичних процесів: ціноутворення, що оперативно адаптується до коливань ринкового попиту, доступності товарів та тарифів суперників у режимі онлайн-аналітики; раціоналізація шляхів транспортування та координація логістики; передбачення можливих перебоїв; моделювання потреб ринку та резервів; аналітика клієнтського сервісу та ін.

Економічний ефект від впровадження проявляється у значному зниженні витрат, підвищенні продуктивності та створенні нових джерел доходів. Зниження операційних витрат полягає в тому, що AI прогнозує попит, оптимізує запаси та маршрути, зменшуючи надлишки та простої, цим самим зменшує відстані транспортування та витрати на паливо. Підвищення продуктивності полягає в тому, що автоматизація аналітики прискорює обробку замовлень і зменшує помилки. Зростання доходів можливе завдяки прогнозування ризиків, котре зменшує збої, підвищуючи лояльність клієнтів і обсяги продажів. Економія ресурсів проявляється у тому, що AI оптимізує енергію та транспорт, зменшуючи викиди в навколишнє середовище.

Таким чином, впровадження технологій АІ для аналітики логістичних процесів має ряд позитивних аспектів, а найголовніше те, що таке впровадження сприяє підвищенні продуктивності та значному зменшенні витрат.