ОПТИМИЗАЦИЯ ЛОГИСТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ С ПОМОЩЬЮ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА (ИИ)

OPTIMISATION OF LOGISTICS PROCESSES USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI)

Djeukou Tchoutang Lucresse

student, Department of Quality management, Volga state University of Technology,

Russia, Yoshkar-Ola

Guzal Tsareva

scientific supervisor, candidate of Sciences in Economics, associate professor, Volga state university of technology,

Russia, Yoshkar-Ola

АННОТАЦИЯ

 В этой статье рассматривается, как искусственный интеллект (ИИ) может произвести революцию в оптимизации цепочек поставок. В ней сочетаются анализ логистических процессов с использованием ИИ и количественный метод, основанный на статистике Камерунского союза пивоваров. В статье оценивается влияние ИИ на конкретные аспекты, а именно: закупки и управление запасами, автоматизация задач, транспортировка и доставка. Результаты показывают, что ИИ вносит эффективный вклад в совершенствование логистических процессов.

ABSTRACT

This article examines how artificial intelligence (AI) can revolutionize supply chain optimization. By combining an analysis of logistical processes with AI using a quantitative method based on statistics from the Cameroon Brewery Union. The article assesses the impact of AI on specific aspects, namely procurement and inventory management, task automation, transport and delivery. The results show that AI contributes effectively to improving logistics processes. [3, с. 1497]

Ключевые слова: искусственный интеллект (ИИ), логистический процесс, цепь поставок.

Keywords: artificial intelligence (AI), logistics process, supply chain.

Введение

Искусственный интеллект (ИИ) быстро становится революцией в логистическом секторе. ИИ играет ключевую роль в автоматизации и оптимизации логистических процессов. ИИ позволяет управлять автономными роботами, способными перемещаться по складам, подбирать товары и направлять их в места сбора заказов. Эти роботы, оснащенные сложными датчиками и алгоритмами, могут оптимизировать свои маршруты в режиме реального времени, сокращая время в пути и снижая риск человеческой ошибки. ИИ также задействован в автоматизированной сортировке посылок благодаря системам компьютерного зрения и оптического распознавания символов. ИИ также революционизирует управление запасами на складах, автоматизируя инвентаризацию.

Искусственный интеллект становится мощным рычагом для автоматизации и оптимизации логистических процессов - от производства и подготовки заказов до сортировки посылок, управления запасами и доставки. Внедряя искусственный интеллект в цепочку поставок, компании могут стать более гибкими, подвижными и конкурентоспособными, сократив при этом свои операционные расходы.

1. Влияние искусственного интеллекта на закупки и управление запасами

ИИ способен точно предсказать будущие потребности компании в поставках и хранении благодаря своей способности анализировать данные, избегая при этом человеческих ошибок. Интеллектуальное управление запасами на основе ИИ значительно снижает затраты, связанные с избыточным складированием, которое отнимает финансовые ресурсы и требует дополнительных складских площадей. В то же время оно помогает свести к минимуму риск отсутствия товара на складе, что может привести к задержкам поставок и негативно сказаться на удовлетворенности клиентов. [4, с. 76]

2. Автоматизация задач с помощью искусственного интеллекта

В цепочке поставок ИИ играет ключевую роль в автоматизации и оптимизации логистических процессов. ИИ может использоваться для управления роботами и дронами, способными перемещаться по складам, собирать товары и доставлять их в зону комплектации заказов, а также для автоматизации инвентаризации. Автоматизированная комплектация позволяет компаниям повысить производительность и эффективность, а также улучшить условия труда логистических операторов [2, с. 257].

3. Транспортировка и доставка с помощью ИИ

Доставка-последний этап в логистической цепи. Он также является самым сложным и связан с наибольшим количеством рисков и непредвиденных событий (поломка транспортного средства, авария, отсутствие клиента, пробка и т. д.). Реагировать на эти непредвиденные события сложно, тревожно и долго. Искусственный интеллект, применяемый в сфере транспортировки и доставки грузов, способен предоставить чрезвычайно точную информацию. [1, с. 577]

Оптимизация маршрутов: анализируя данные о трафике, погодных условиях и ограничениях на доставку, ИИ предлагает перевозчикам оптимизированные маршруты, сокращая тем самым время в пути и расходы; ИИ обеспечивает геолокацию грузовых автомобилей. Оптимизируя таким образом транспорт и доставку, ИИ не только позволяет компаниям стать более эффективными и прибыльными.

4. Количественный метод, основанный на статистике Камерунского союза пивоваров

ИИ позволил улучшить сферы деятельности UCB с точки зрения производительности, качества продукции и управления запасами.

• Производительность: благодаря предиктивному техническому обслуживанию на основе искусственного интеллекта незапланированные перерывы в работе сократились на 30 %, что позволило повысить эксплуатационную готовность оборудования и увеличить месячный объем производства на 25 %.
• Качество продукции: внедрение автоматизированных систем визуального контроля позволило снизить количество брака до 1 %, что значительно повысило удовлетворенность клиентов и сократило расходы на возврат продукции.
• Управление запасами: ИИ оптимизировал управление запасами в режиме реального времени, сократив переизбыток запасов на 20 % и избежав их отсутствия на складе, что привело к снижению затрат на хранение на 15 %.

Заключение

В этой статье рассматривается вопрос о том, как искусственный интеллект может произвести революцию в оптимизации цепочек поставок. ИИ способен точно предсказывать будущие потребности бизнеса в закупках и запасах благодаря своей способности анализировать данные, избегая при этом человеческих ошибок. В цепочке поставок ИИ играет ключевую роль в автоматизации и оптимизации логистических процессов. ИИ может использоваться для управления роботами, способными перемещаться по складам для сбора товаров и направления их в зону подготовки заказов, то ИИ оптимизирует маршруты: анализируя данные о трафике, погодных условиях и ограничениях на доставку, сокращая время и стоимость поездки; ИИ обеспечивает геолокацию грузовых автомобилей. Наконец, количественный метод, основанный на статистике Камерунского союза пивоваренных заводов, повысил производительность. Благодаря предиктивному техническому обслуживанию на основе искусственного интеллекта незапланированные перерывы в работе сократились на 30 %, что позволило повысить эксплуатационную готовность оборудования и увеличить месячный объем производства на 25 %. Качество продукции: внедрение автоматизированных систем визуального контроля позволило снизить уровень брака до 1 %. Управление запасами: ИИ позволил оптимизировать управление запасами в режиме реального времени, сократить переизбыток запасов на 20 % и избежать их отсутствия на складе, что привело к снижению затрат на хранение на 15 %.

Список литературы:

1. Jarrahi, M. H. Artificial intelligence and the future of work: Human-AI symbiosis in organizational decision making. Business horizons —London, 2018. — 577-586 с.
2. Mateu, J. B., & Pluchart, J. J. L’économie de l’intelligence artificielle. Revue d'économie financière —Paris, 2019. —257-272 с.
3. Fosso Wamba, S., Queiroz, M. M., Guthrie, C., & Braganza, A. Experiences with artificial intelligence (AI) in industry: benefits and challenges in operations and supply chain management. Production Planning and Control—Toulouse, 2022. 33(16), 1493-1497с.
4. Данилова М.А. Возможности и вызовы технологий четвертой промышленной революции для развития розничной торговли: Вестник —СГСЭУ, 2019. № 2— 76 с.