ВЛИЯНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА ЛОГИСТИКУ: ПРИМЕНЕНИЕ ИИ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ МАРШРУТОВ И УПРАВЛЕНИЕ ЗАПАСОВ

THE IMPACT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE ON LOGISTICS: USING AI TO OPTIMIZE ROUTES AND MANAGE INVENTORY

Andreeva Zlata Sergeevna

student, Ulyanovsk Aviation College-Interregional Competence Center,

Russia, Ulyanovsk

Ganina Alyona Sergeevna

scientific supervisor, Master of Philology, teacher, Ulyanovsk Aviation College-Interregional Competence Center,

Russia, Ulyanovsk

АННОТАЦИЯ

В статье рассматривается влияние искусственного интеллекта (ИИ) на современную логистику, в частности — его применение для оптимизации маршрутов доставки и управления запасами. Описаны ключевые технологии (машинное обучение, генетические алгоритмы, обучение с подкреплением), их механизмы и практические преимущества. Проанализированы основные проблемы внедрения ИИ в логистику (недостаток квалифицированных кадров, качество данных).

ABSTRACT

The article examines the impact of artificial intelligence (AI) on modern logistics, in particular, its application to optimize delivery routes and inventory management. The key technologies (machine learning, genetic algorithms, reinforcement learning), their mechanisms and practical advantages are described. The main problems of implementing AI in logistics (lack of qualified personnel, data quality) are analyzed.

Ключевые слова: искусственный интеллект, логистика, оптимизация маршрутов, управление запасами, машинное обучение, генетические алгоритмы, обучение с подкреплением, прогнозирование спроса, цифровая трансформация, цепочка поставок.

Keywords: artificial intelligence, logistics, route optimization, inventory management, machine learning, genetic algorithms, reinforcement learning, demand forecasting, digital transformation, supply chain.

1.Введение

Современная логистика – это динамичная система, успех которой зависит от управления потоками товаров, информации и финансов. Глобализация, рост электронной коммерции и требования потребителей создают давление на логистические компании. В этих условиях применение искусственного интеллекта (ИИ) становится необходимым для конкурентоспособности и устойчивого роста. [8] ИИ автоматизирует рутинные задачи, оптимизирует процессы и помогает принимать обоснованные решения на основе больших данных. [1]

Данная статья рассматривает влияние ИИ на оптимизацию маршрутов в логистике.

2.Оптимизация маршрутов с использованием ИИ

Традиционные методы планирования маршрутов, основанные на фиксированных алгоритмах и ручном анализе, зачастую оказываются неэффективными в условиях постоянно меняющейся дорожной обстановки, пробок, погодных условий и других факторов. [10].  

Это позволяет логистам динамически перестраивать пути в ответ на непредвиденные события (заторы, закрытия дорог), обеспечивая своевременность доставки даже в сложных условиях. [9]

2.1.Преимущества оптимизации маршрутов с использованием ИИ

• Сокращение времени в пути: ИИ находит оптимальные маршруты, избегая пробок и плохой погоды, что ускоряет доставку.
• Снижение расхода топлива и выбросов: Оптимизированные маршруты уменьшают пробег и простои, что снижает потребление топлива и выбросы парниковых газов, способствуя декарбонизации. [11]
• Повышение эффективности ресурсов: ИИ оптимизирует загрузку транспортных средств и распределение по заказам, минимизируя холостой пробег.
• Улучшение клиентского сервиса: Точное прогнозирование времени прибытия и возможность оперативной корректировки повышают удовлетворенность клиентов. [11]

3.Применение машинного обучения (МО) для прогнозирования транспортного потока

Алгоритмы МО позволяют анализировать исторические данные о трафике, погодных условиях, времени суток и других факторах, чтобы предсказать загруженность дорог в будущем[6]. Это позволяет логистическим компаниям заблаговременно планировать маршруты, избегая пробок и задержек. Например, использование рекуррентных нейронных сетей (RNN) и долгой краткосрочной памяти (LSTM) позволяет учитывать временные зависимости в данных о трафике и прогнозировать его с высокой точностью.[8]

4.Использование генетических алгоритмов (ГА) для динамической оптимизации маршрутов

ГА имитируют процесс естественного отбора, позволяя найти оптимальное решение из множества возможных вариантов.[8] В контексте оптимизации маршрутов ГА позволяют учитывать различные ограничения, такие как грузоподъемность транспортного средства, временные окна доставки, особенности дорожной сети и другие факторы. При изменении условий (например, возникновение пробки) ГА позволяют быстро пересчитать маршрут и найти оптимальное решение в реальном времени.[2]

5. Прогнозирование спроса с использованием МО

Алгоритмы МО позволяют анализировать исторические данные о продажах, маркетинговых акциях, сезонности и других факторах, чтобы предсказать спрос на различные товары в будущем.[4] Это позволяет логистическим компаниям оптимизировать уровни запасов и избежать дефицита или излишков. Например, использование алгоритмов временных рядов (ARIMA, Prophet) позволяет учитывать сезонные колебания спроса и прогнозировать продажи с высокой точностью.

6. Оптимизация уровней запасов с использованием алгоритмов обучения с подкреплением (RL)

Алгоритмы RL позволяют автоматически адаптировать уровни запасов к меняющимся условиям рынка. RL-агенты учатся на основе опыта, получая вознаграждение за поддержание оптимального уровня запасов и штраф за дефицит или излишки. Это позволяет логистическим компаниям снизить затраты на хранение и утилизацию излишков, а также избежать потерь от недостатка товаров.

7. Преимущества управления запасами с помощью ИИ

• Сокращение затрат на хранение: Оптимизация уровней запасов позволяет снизить затраты на аренду складских помещений, оплату труда персонала и другие расходы, связанные с хранением запасов.
• Избежание дефицита товаров: Прогнозирование спроса позволяет обеспечить наличие необходимых товаров в нужном месте и в нужное время, избегая потерь от упущенных продаж.[4]
• Улучшение оборачиваемости запасов: Оптимизация уровней запасов позволяет ускорить оборачиваемость запасов и высвободить оборотные средства.
• Повышение эффективности цепочки поставок: Автоматизация процессов пополнения запасов позволяет сократить время выполнения заказов и повысить эффективность всей цепочки поставок.[5]

6.Проблемы и перспективы внедрения ИИ в логистику:

Несмотря на значительные преимущества, внедрение ИИ в логистику сталкивается с рядом проблем:

• Недостаток квалифицированных кадров: Для разработки и внедрения ИИ-решений требуются специалисты, обладающие знаниями в области машинного обучения, статистики, программирования и логистики.[2]
• Проблемы с качеством данных: Алгоритмы ИИ требуют больших объемов качественных данных для обучения. Недостаток или низкое качество данных может привести к неточным прогнозам и неэффективным решениям.

Несмотря на эти проблемы, перспективы внедрения ИИ в логистику остаются весьма обнадеживающими. Развитие технологий машинного обучения, увеличение доступности больших данных и снижение стоимости вычислительных ресурсов делают ИИ все более привлекательным для логистических компаний.

В будущем можно ожидать дальнейшего развития ИИ-решений для логистики, таких как:

• Автономные транспортные средства: Использование беспилотных грузовиков и дронов позволит автоматизировать процессы транспортировки и доставки товаров.[3]
• Умные склады: Внедрение роботизированных систем и алгоритмов ИИ позволит автоматизировать процессы хранения и обработки товаров на складах.[7]
• Прогнозирование сбоев в цепочке поставок: Алгоритмы ИИ позволят предсказывать сбои в цепочке поставок и принимать меры для их предотвращения.[7]
• Персонализированная логистика: Использование ИИ позволит предлагать клиентам индивидуальные решения по доставке и управлению запасами.

7.Заключение

Искусственный интеллект оказывает значительное влияние на логистику, предлагая решения для оптимизации маршрутов и управления запасами. Применение ИИ позволяет логистическим компаниям сократить расходы, ускорить доставку, повысить эффективность использования ресурсов и улучшить уровень сервиса. Несмотря на существующие проблемы, перспективы внедрения ИИ в логистику остаются весьма обнадеживающими, и в будущем можно ожидать дальнейшего развития ИИ-решений, которые позволят автоматизировать и оптимизировать еще больше логистических процессов [7]. Внедрение ИИ является ключевым фактором для обеспечения конкурентоспособности и достижения устойчивого роста в современной логистике. [1]

Список литературы:

1. Чобану, М. К., & Екимов, С. П. (2018). Применение искусственного интеллекта в логистике: обзор современных технологий. _Вестник ГГУ им. Ф. Скорины. Серия: Экономические науки_, _134_(5), 83-90.
2. IBM. (2022). _The ESG Imperative: How AI Can Help Businesses Drive Sustainable Transformation_. Статья IBM.
3. 11.IEA. (2023). _Global EV Outlook 2023_. International Energy Agency.
4. UNEP. (2021). _Adaptation Gap Report 2021: The Gathering Storm – Adapting to climate change in a world in peril_. United Nations Environment Programme.
5. Ivanov, D., Dolgui, A., Sokolov, B., Ivanova, M., & Werner, F. (2016). A dynamic model and an algorithm for rescheduling supply chains in disruption-recovery. _International Journal of Production Economics_, _171_, 215-230.
6. Kembro, K., & Selviaridis, K. (2018). Artificial intelligence and the future of supply chain management. _Journal of Business Logistics_, × 39 ×(4), 292-305.
7. Li, Y., Chen, C., & Zhang, J. (2019). A review of machine learning techniques for demand forecasting in supply chain management. _Computers & Industrial Engineering_, × 135 ×, 1137-1159.
8. Wamba, S. F., Queiroz, M. M., Chiappetta Jabbour, C. J., Kolko, B. E., Saturnino, R., & Seuring, S. (2020). Digital technologies and supply chain performance: An exploration of digital leadership in ecosystems. _Production Planning & Control_, × 31 ×(2-3), 115-130.
9. Кузнецов, М. Н. (2021). Искусственный интеллект в логистике: проблемы и перспективы. _Экономика и бизнес: теория и практика_, (7-1), 125-128.
10. Трофимов, В. В., & Трофимова, Л. В. (2022). Цифровая трансформация логистики на основе искусственного интеллекта. _Вестник Самарского государственного экономического университета_, (1), 112-118.
11. Russell, S. J., & Norvig, P. (2016). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson Education.
12. Deloitte. (2023). _Future of Supply Chain: Resilience and Sustainability in an Evolving World_. Отчет Deloitte Touche Tohmatsu Limited