ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ В ЛОГИСТИКЕ

ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND BID DATA IN LOGISTICS

Magometova Daria Maksimovna

student, Department of Marketing, Faculty of Economics, Peoples' Friendship University of Russia named after Patrice Lumumba,

Russia, Moscow

hernysheva Anna Mikhailovna

scientific supervisor, Candidate of Economic Sciences, associate professor, Peoples' Friendship University of Russia named after Patrice Lumumba,

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

В статье рассматривается роль искусственного интеллекта и технологий больших данных в современной логистике. Анализируются ключевые направления применения ИИ и Big Data в управлении цепями поставок, прогнозировании спроса и оптимизации транспортных операций. Особое внимание уделяется экономическим эффектам внедрения цифровых решений, а также основным проблемам и ограничениям, связанным с их использованием. Сделан вывод о том, что искусственный интеллект и аналитика данных становятся неотъемлемыми элементами цифровой трансформации логистической отрасли и важным фактором её конкурентоспособности.

ABSTRACT

The article examines the role of artificial intelligence and big data technologies in modern logistics. The main areas of AI and Big Data application in supply chain management, demand forecasting, and transportation optimization are analyzed. Special attention is paid to the economic effects of digital solutions implementation, as well as to the key challenges and limitations associated with their adoption. It is concluded that artificial intelligence and data analytics are becoming essential components of the digital transformation of the logistics industry and a crucial factor of its competitiveness.

Ключевые слова: искусственный интеллект; большие данные; логистика; цифровая логистика; цепи поставок; прогнозирование спроса; оптимизация маршрутов; аналитика данных; цифровая трансформация; управление логистикой.

Keywords: artificial intelligence; big data; logistics; digital logistics; supply chains; demand forecasting; route optimization; data analytics; digital transformation; logistics management.

Развитие цифровых технологий радикально меняет современный рынок логистики. Усиление конкуренции, рост объёмов электронной коммерции, усложнение глобальных цепей поставок и требования к прозрачности процессов заставляют компании искать новые инструменты повышения эффективности. В этих условиях особое значение приобретают искусственный интеллект (ИИ) и технологии обработки больших данных (Big Data), позволяющие принимать решения на основе анализа массивов информации в реальном времени.

По данным отраслевых исследований, мировой рынок решений на основе ИИ в логистике демонстрирует стремительный рост: оценка его объёма в 2022 году составляла около 260 млн долл. с прогнозом увеличения до более чем 4,3 млрд долл. к 2030 году при среднегодовом темпе роста свыше 30 %.

Рынок решений Big Data в логистике также растёт: к 2023 году он достиг примерно 4,3 млрд долл., а прогноз по среднегодовому росту — порядка 20 % до начала 2030-х годов.

Под искусственным интеллектом в логистике обычно понимают совокупность методов и алгоритмов машинного обучения, нейросетей и аналитики данных, которые позволяют информационным системам выполнять задачи, требующие от человека интеллектуальной деятельности: прогнозировать спрос, выявлять закономерности, принимать оптимизационные решения, распознавать объекты и т. д.

Большие данные (Big Data) — это крупные, быстро обновляемые и разнообразные массивы информации (данные мониторинга транспортных средств, складских операций, онлайн-заказов, «Интернета вещей» и др.), обработка которых традиционными методами затруднена. Для их анализа используются специализированные платформы и инструменты, позволяющие в разумные сроки выделять ценные инсайты для управленческих решений.

В логистике источниками больших данных выступают: транспортные средства (GPS-трекеры, бортовые системы); складская техника; онлайн-платформы заказов и маркетплейсы; системы управления цепями поставок; внешние источники (данные о погоде, дорожная обстановка, таможенная информация).

Сбор и анализ данных позволяют:

• получать целостную картину потоков грузов в режиме, близком к реальному времени;
• выявлять узкие места — перегруженные участки сети, неэффективные маршруты, избыточные складские запасы;
• строить прогнозы спроса и загрузки мощностей с учётом сезонности и рыночных трендов;

Таким образом, ИИ и Big Data формируют основу для цифровой логистики, в которой ключевые решения принимаются на базе данных, а не интуитивных оценок.

Одно из ключевых направлений использования ИИ в логистике — прогнозирование спроса и планирование цепей поставок. Модели машинного обучения анализируют исторические данные о продажах, маркетинговой активности, макроэкономических показателях, погодных условиях, информируя компании о вероятном уровне спроса в различных регионах и временных периодах.

Второе важное направление — оптимизация транспортных операций. Алгоритмы ИИ строят и пересчитывают маршруты с учётом дорожной обстановки (пробки, ДТП, ремонтные работы), погодных условий, ограничений по времени доставки и рабочему времени водителей, загрузки транспортных средств и особенностей грузов. Применение динамической маршрутизации позволяет сокращать время в пути и расход топлива, повышая при этом своевременность доставки и удовлетворённость клиентов.

Внедрение искусственного интеллекта и больших данных в логистике приводит к ряду позитивных эффектов:

1. Снижение издержек – уменьшение времени в пути и расхода топлива за счёт оптимизации маршрутов; сокращение избыточных запасов благодаря точным прогнозам спроса; снижение затрат на аварийный ремонт техники.
2. Повышение качества сервиса – соблюдение заявленных сроков доставки; уменьшение количества ошибок при комплектации и доставке заказов; рост прозрачности и предсказуемости логистических операций.
3. Рост гибкости и устойчивости цепей поставок – возможность быстро перестраивать маршруты и схемы снабжения; более высокая готовность к внешним шокам (изменения спроса, перебои поставок, кризисные ситуации).

Несмотря на очевидные преимущества, широкое внедрение ИИ и Big Data в логистике сталкивается с рядом проблем:

1. Высокие первоначальные затраты.
2. Нехватка компетенций.
3. Качество и доступность данных.
4. Кибербезопасность и защита информации.
5. Правовые и этические аспекты.

В ближайшие годы ожидается дальнейшее углубление цифровой трансформации логистики. Трендами выступят:

• рост использования генеративного ИИ для моделирования сценариев спроса, планирования мощностей и автоматизации документооборота;
• интеграция ИИ с технологиями Интернета вещей (IoT) и робототехники;
• развитие «умных» логистических платформ, объединяющих в единую цифровую экосистему грузоотправителей, перевозчиков, складских операторов и конечных клиентов;
• широкое распространение предиктивной и прескриптивной аналитики, позволяющей формировать оптимальные варианты действий.

Таким образом, можно заключить, что ИИ и большие данные уже сегодня становятся ключевыми факторами конкурентоспособности на рынке логистики, а в перспективе будут определять его структуру и темпы развития. Компании, своевременно встроившие эти технологии в свою деятельность, получат устойчивые преимущества.

Список литературы:

1. Бауэрсокс Д. Дж., Клосс Д. Дж. Логистика: интегрированная цепь поставок: пер. с англ. — М.: Олимп-Бизнес, 2019. — 640 с.
2. Сергеев В. И. Логистика и управление цепями поставок: учебник для вузов. — М.: Юрайт, 2022. — 504 с.
3. Козлов В. К., Миротин Л. Б. Цифровая логистика и управление цепями поставок. — М.: ИНФРА-М, 2021. — 256 с.
4. Аптекман А. А., Калабин В. А., Клинцов В. С. Цифровая Россия: новая реальность. — М.: McKinsey & Company, 2017. — 133 с.