CC BY
2
УДК 33
Аннаева М.,
Преподаватель,
Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,
Ашхабад, Туркменистан Атаджанова Дж., Студент,
Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,
Ашхабад, Туркменистан Широва А., Студент,
Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,
Ашхабад, Туркменистан
ПЕРСПЕКТИВЫ ПРИМЕНЕНИЯ ИИ В ЛОГИСТИЧЕСКИХ ЦЕПОЧКАХ
Аннотация
В современном мире логистика играет ключевую роль в обеспечении эффективного функционирования экономики. С развитием технологий и искусственного интеллекта (ИИ) открываются новые горизонты для оптимизации логистических процессов. В этой статье мы рассмотрим перспективы применения ИИ в логистике.
Ключевые слова:
искусственный интеллект, логистика, оптимизация, автоматизация, интернет вещей, блокчейн, машинное обучение, автономный транспорт.
Искусственный интеллект (ИИ) все активнее внедряется в различные сферы нашей жизни, и логистика не стала исключением. Его способность обрабатывать огромные объемы данных, выявлять закономерности и принимать решения на основе этих данных открывает новые возможности для оптимизации логистических процессов и повышения их эффективности.
Как ИИ меняет логистику? Оптимизация маршрутов: ИИ-алгоритмы позволяют рассчитывать оптимальные маршруты доставки с учетом множества факторов: пробки, дорожные условия, расстояние, время доставки и др. Это позволяет сократить время и стоимость доставки, уменьшить расход топлива и снизить негативное воздействие на окружающую среду.
Управление запасами: ИИ помогает прогнозировать спрос на товары, оптимизировать уровни запасов и предотвращать дефицит или переизбыток продукции. Это позволяет снизить затраты на хранение и повысить уровень обслуживания клиентов.
Автоматизация складских операций: Роботы и автоматизированные системы, управляемые ИИ, выполняют рутинные задачи на складах, такие как приемка товаров, комплектация заказов и отгрузка. Это повышает производительность труда, снижает вероятность ошибок и сокращает время обработки заказов.
Предотвращение рисков: ИИ-системы могут анализировать данные о состоянии оборудования, транспортных средств и других активов, выявляя потенциальные проблемы и предотвращая поломки и простои.
Персонализация обслуживания клиентов: ИИ позволяет анализировать данные о предпочтениях клиентов и предлагать им индивидуальные решения, такие как рекомендации по товарам, оптимизированные варианты доставки и т.д.
Основные направления развития ИИ в логистике.
Автономный транспорт: Беспилотные грузовики и дроны уже сегодня используются для доставки грузов. ИИ играет ключевую роль в управлении этими транспортными средствами, обеспечивая безопасность и эффективность доставки.
Интернет вещей (IoT): Использование IoT-устройств позволяет собирать данные о состоянии грузов, транспортных средств и складов в режиме реального времени. ИИ анализирует эти данные и принимает решения на основе полученной информации.
Блокчейн: Технология блокчейн обеспечивает прозрачность и безопасность логистических операций, позволяя отслеживать перемещение грузов на всех этапах и предотвращать подделки.
Искусственный интеллект на основе машинного обучения: Алгоритмы машинного обучения позволяют ИИ системам самообучаться и адаптироваться к изменяющимся условиям, повышая свою эффективность.
Несмотря на все преимущества, внедрение ИИ в логистику сопряжено с определенными трудностями. К ним относятся:
- Высокая стоимость внедрения;
- Необходимость квалифицированных специалистов;
- Безопасность данных.
Однако, несмотря на эти вызовы, перспективы развития ИИ в логистике весьма позитивны. ИИ позволит создать более эффективные, гибкие и устойчивые логистические цепочки, способные удовлетворить растущие потребности потребителей и бизнеса.
Искусственный интеллект становится мощным инструментом, который преображает логистическую отрасль. Его применение позволяет оптимизировать процессы, повысить эффективность и снизить затраты. В будущем мы можем ожидать еще более широкого внедрения ИИ в логистику, что приведет к появлению новых бизнес-моделей и улучшению качества жизни людей.
Список использованной литературы:
1. Мусаев У.З., Роль искусственного интеллекта в управлении цепочками поставок // Современные научные исследования и инновации. 2024. № 1. URL: https://web.snauka.ru/issues/2024/01/101247
2. Ершова И.В., Управление цепью поставок (SCM): учеб. пособие / Екатеринбург: Изд-во. Урал. ун-та, 2018.
© Аннаева М., Атаджанова Дж., Широва А., 2024
УДК 33
Атаева Дж.
Преподаватель кафедры экономика и управления нефтеегазовой отрасли
Какышова С.
Преподаватель кафедры экономика и управления нефтеегазовой отрасли Международный университет нефти и газа им. Ягшыгелди Какаева
г. Ашхабад, Туркменистан
НЕФТЕГАЗОВЫЙ КОМПЛЕКС ТУРКМЕНИСТАНА: ПРИОРИТЕТНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЯ
Аннотация
Туркменистан отметиль 33-й годовщины независимости. За годы суверенного развития наша страна
