Russian Federation
The possibility of integrating artificial intelligence into key parts of the logistics system is investigated, from demand forecasting to dynamic route optimization and inventory management. Based on the analysis of modern approaches, it is shown how AI systems operating in real time ensure adaptability, reduce excess inventory, minimize transport delays and increase the stability of supply chains
artificial intelligence, supply chain, demand forecasting, dynamic inventory management, supply chain sustainability
Цифровые трансформации цепочек поставок перестали восприниматься как функциональные подсистемы, а стали центральными элементами стратегического управления, обусловливающими способность компании к адаптации в динамичной внешней среде. Конкурентоспособность предприятий зависит от эффективности управления сложной сетью взаимосвязанных процессов: от закупки сырья и производства до доставки потребителю. Нестабильность рынков, перераспределение геополитического влияния и растущие экологические требования, традиционные подходы к логистическому управлению оказываются недостаточно гибкими для обеспечения надежности и устойчивости цепочек поставок. Именно внедрение интеллектуальных решений на базе искусственного интеллекта (ИИ) позволяет решить эту задачу [1].
Прогнозирование спроса лежит в основе любой эффективной цепочки поставок. Прежде чем оптимизировать операционные издержки или сокращать временные затраты на доставку, важно обеспечить точное прогнозирование спроса – с учётом временных, объемных и пространственных параметров. Современные системы искусственного интеллекта позволяют решить эту задачу путём анализа многомерных данных, включая объемы продаж, сезонные и циклические колебания, макроэкономические и климатические факторы, а также неструктурированные данные из социальных и цифровых платформ. Комплексный подход все чаще реализует принцип «точно в срок» обеспечивая не просто точечные оценки, а достоверные, вероятностные прогнозы спроса, минимизирующие такие риски, как дефицит продукции и избыточный складской запас [2-4]. Такой подход позволяет отказаться от страховых запасов, существенно снижая затраты на хранение. Транспортные системы трансформируются за счет ИИ-оптимизации маршрутов – с учетом потока, условий и регуляторных ограничений, а также благодаря внедрению автономного транспорта, роботизированных складов и интеллектуальных систем управления. Интеграция внешних данных (включая информацию о погрузо-разгрузочных операциях, задержках в пути и изменениях маршрута следования) обеспечивает не только повышение эффективности, но и формирование адаптивной устойчивости всей цепочки поставок.
Ключевое преимущество ИИ – способность работать в режиме реального времени. В отличие от традиционных систем, которые обновляют данные ежедневно или еженедельно, современные платформы на основе машинного обучения анализируют потоки информации непрерывно, выявляя аномалии, предсказывая сбои и предлагая альтернативные сценарии еще до того, как проблема станет критической. В условиях, когда конкурентное преимущество определяется скоростью реакции, точностью принятия решений и гибкостью операций, способность управлять цепочкой поставок становится основополагающим фактором устойчивого развития.
1. Poltavskaya, Yu.O. Povyshenie effektivnosti cepi postavok s uchetom optimal'nogo mestopolozheniya raspredelitel'nogo centra / Yu. O. Poltavskaya. - Tekst: neposredstvennyy // Vestnik Angarskogo gosudarstvennogo tehnicheskogo universiteta. - 2021. - № 15. - S. 164-167.
2. Lebedeva, O.A. Dinamicheskoe modelirovanie optimal'nogo marshruta v mul'timodal'noy transportnoy seti / O. A. Lebedeva. - Tekst: neposredstvennyy // Sovremennye tehnologii. Sistemnyy analiz. Modelirovanie. -2020. - № 1 (65). - S. 44-50.
3. Lebedeva, O.A. Mnogoetapnye sistemy perevozki v upravlenii cepochkami postavok / O.A. Lebedeva. - Tekst: neposredstvennyy // Sovremennye tehnologii i nauchno-tehnicheskiy progress. 2024. № 11. S. 220-221.
4. Lebedeva, O.A. Dinamicheskoe modelirovanie intensivnosti trans-portnogo potoka v zadache naznacheniya / O.A. Lebedeva. - Tekst: neposredstvennyy // Sbornik nauchnyh trudov Angarskogo gosudarstvennogo tehnicheskogo universiteta. 2023. № 20. S. 141-144.
