ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ЛОГИСТИКЕ

APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN LOGISTICS

Viktoryia Byk

Student, Department of Economics and Business, Polessky State University,

Belarus, Pinsk

Georgiy Kolosov

Scientific supervisor, candidate of Sciences in Economics, associate professor, Polessky State University,

Belarus, Pinsk

АННОТАЦИЯ

В статье рассматриваются современные подходы к внедрению технологий искусственного интеллекта (ИИ) в логистические процессы. Особое внимание уделено применению ИИ в прогнозировании спроса, интеллектуальной маршрутизации, автоматизации складской логистики, анализе рисков и повышении устойчивости логистических цепей. Обозначены преимущества использования ИИ для повышения эффективности и экологичности логистики, а также основные вызовы, связанные с интеграцией интеллектуальных систем. Приводятся примеры реальных решений и тенденции развития в данной области. Подчёркивается, что ИИ становится ключевым элементом цифровой трансформации логистики, обеспечивая устойчивое развитие бизнеса в условиях быстро меняющейся рыночной среды.

ABSTRACT

The article discusses modern approaches to the implementation of artificial intelligence (AI) technologies in logistics processes. Special attention is paid to the application of AI in demand forecasting, intelligent routing, warehouse logistics automation, risk analysis, and improving the sustainability of logistics chains. The paper highlights the benefits of using AI to enhance the efficiency and sustainability of logistics, as well as the main challenges associated with the integration of intelligent systems. The paper provides examples of real-world solutions and trends in this field. It emphasizes that AI is becoming a key element of the digital transformation of logistics, ensuring sustainable business development in a rapidly changing market environment.

Ключевые слова: искусственный интеллект; логистика; цифровая трансформация; прогнозирование спроса; маршрутизация; автоматизация складов; цифровые двойники; устойчивое развитие; управление цепями поставок; интернет вещей.

Keywords: artificial intelligence; logistics; digital transformation; demand forecasting; routing; warehouse automation; digital twins; sustainable development; supply chain management; Internet of Things.

Современная логистика стремительно трансформируется под воздействием цифровых технологий, в первую очередь — искусственного интеллекта (ИИ). Применение ИИ в логистике открывает новые горизонты для повышения эффективности, снижения издержек, увеличения прозрачности цепей поставок и повышения удовлетворённости клиентов. В условиях глобализации, нестабильности поставок и высоких требований к скорости и точности доставки ИИ становится ключевым инструментом конкурентоспособного логистического управления.

Искусственный интеллект в логистике проявляется в различных аспектах деятельности. Одним из наиболее значимых направлений является прогнозирование спроса. Алгоритмы машинного обучения позволяют анализировать большие массивы данных, включая сезонность, поведенческие предпочтения клиентов и внешние факторы, что способствует более точному планированию складских запасов и маршрутов поставок [4, с. 33–38]. Технологии ИИ активно применяются и в транспортной логистике — интеллектуальные системы маршрутизации анализируют дорожную обстановку и прогнозируют оптимальные пути доставки, снижая затраты и время в пути [7, с. 41–47].

На складах ИИ используется в сочетании с робототехникой и компьютерным зрением. Это позволяет автоматизировать процессы сортировки, упаковки и перемещения товаров, значительно снижая долю ручного труда и вероятность ошибок. Например, в центрах распределения Amazon задействованы интеллектуальные системы управления складами, которые в режиме реального времени принимают решения по размещению и подбору товаров [1].

Применение ИИ в логистике тесно связано с концепцией интернета вещей (IoT) и цифровых двойников. Благодаря этим технологиям возможно постоянное отслеживание состояния грузов, транспорта и инфраструктуры. Это обеспечивает более высокую степень контроля и возможность оперативного реагирования на любые отклонения от заданных параметров [3, с. 55–60]. Кроме того, ИИ позволяет проводить интеллектуальный анализ рисков, выявлять узкие места в логистических цепочках и предлагать оптимальные стратегии по их устранению [5, с. 21–27].

Одним из перспективных направлений становится использование ИИ для обеспечения устойчивости логистики. Например, алгоритмы могут рассчитывать маршруты с минимальным выбросом углерода или оптимизировать загрузку транспорта для снижения потребления топлива. Такие инициативы уже реализуются в рамках ESG-стратегий крупных международных компаний [2].

Однако внедрение ИИ в логистику сопряжено с рядом вызовов. Среди них — высокая стоимость технологий, сложность интеграции ИИ в существующие ИТ-системы, а также необходимость обучения персонала новым цифровым компетенциям. Немаловажным остаётся и вопрос этики обработки данных и кибербезопасности, особенно при обработке персональной информации и стратегических логистических данных [6, с. 14–19].

Тем не менее, положительный эффект от внедрения ИИ в логистические процессы подтверждается как исследованиями, так и практикой. Автоматизация процессов, улучшенное планирование, адаптивность к изменениям и устойчивость к рискам становятся отличительными признаками логистики нового поколения. В ближайшем будущем ИИ будет играть ещё более важную роль в логистике, не только повышая эффективность, но и формируя новые стандарты качества обслуживания.

Таким образом, искусственный интеллект становится неотъемлемой частью современной логистики. Его использование позволяет бизнесу не только оперативно адаптироваться к изменяющейся среде, но и закладывает фундамент для устойчивого роста и развития на долгосрочную перспективу.

Список литературы:

1. Amazon. Robotics and AI in Fulfillment Centers [Электронный ресурс]. – Режим доступа. – URL: https://www.aboutamazon.com (дата обращения: 19.06.2025)
2. DHL. Artificial Intelligence in Logistics [Электронный ресурс]. – 2024. – Режим доступа. – URL: https://www.dhl.com/global-en/home/insights-and-innovation.html (дата обращения: 19.06.2025)
3. Коновалов И. С. Цифровые двойники и IoT в логистике // Цифровая экономика. – 2023. – № 6. – С. 55–60.
4. Мельникова Н. А. Искусственный интеллект в прогнозировании логистического спроса // Логистика сегодня. – 2022. – № 5. – С. 33–38.
5. Попов А. В. Анализ рисков с применением искусственного интеллекта в логистике // Управление цепями поставок. – 2023. – № 4. – С. 21–27.
6. Рябинин Ю. Л. Проблемы внедрения ИИ в логистику: правовые и этические аспекты // Бизнес и цифровизация. – 2023. – № 3. – С. 14–19.
7. Сорокина Е. П. Умная маршрутизация и транспортные алгоритмы // Транспорт и логистика. – 2023. – № 2. – С. 41–47.