ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ КАК ДРАЙВЕР РАЗВИТИЯ ЛОГИСТИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЖЕЛЕЗНОДОРЖНОЙ ОТРАСЛИ : научное издание

Описание

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2023

Ключевые слова: artificial Intelligence (AI), neural networks, digitalization, supply chains, rail transport, logistics, искусственный интеллект (ИИ), нейронные сети, цифровизация, цепи поставок, железнодорожный транспорт, логистика

Аннотация: Интеллектуальные информационные системы в области логистики содержат актуальные для логистики данные, предоставляя информационную поддержку при принятии решений специалистами по логистике в компании. Благодаря этим системам принимаются оптимальные решения, что положительно влияет на финансовые показатели работы компании. Они также Показать полностьюпозволяют выявлять новые стратегии для выбора оптимального решения и обеспечивать положительный результат работы за счет использования интеллектуальных информационных систем. В статье исследуется возможность использования искусственного интеллекта для управления работой и оптимизации логистики в компаниях. Важным преимуществом искусственного интеллекта является его способность анализировать большие объемы данных, в отличие от традиционных методов. Так как большая часть данных в логистике представлена в цифровом формате, это преимущество обеспечивает широкие возможности для внедрения искусственного интеллекта в область грузоперевозок. Используя искусственный интеллект, можно существенно снизить уровень неопределенности, повышая тем самым прозрачность определенных звеньев цепи поставок. На основе полученных результатов сформулирован следующий вывод: использование искусственного интеллекта для развития логистики позволяет улучшить ряд процессов в сфере логистики, таких как планирование логистики, прогнозирование спроса, планирование поставок, обнаружение поврежденных товаров, использование автономных устройств, оптимизация маршрутов и автоматизация обработки документов. ИИ может помочь компаниям анализировать спрос в режиме реального времени, чтобы организации могли динамически изменять параметры планирования поставок для оптимизации движения товаров по цепи поставок. Intelligent information systems in the field of logistics contain relevant data for logistics, providing information support for decision-making by logistics specialists in the company. Thanks to these systems, optimal decisions are made, which positively affects the financial performance of the company. They also make it possible to identify new strategies for choosing the optimal solution and ensure a positive result of work through the use of intelligent information systems. The article explores the possibility of using artificial intelligence to manage work and optimize logistics in companies. An important advantage of artificial intelligence is its ability to analyze large amounts of data, unlike traditional methods. Since most of the data in logistics is presented in digital format, this advantage provides ample opportunities for the introduction of artificial intelligence in the field of freight transportation. Using artificial intelligence, it is possible to significantly reduce the level of uncertainty, thereby increasing the transparency of certain parts of the supply chain. Based on the results obtained, the following conclusion is formulated: the use of artificial intelligence for logistics development makes it possible to improve a number of logistics processes, such as logistics planning, demand forecasting, supply planning, detection of damaged goods, the use of autonomous devices, route optimization and automation of document processing. AI can help companies analyze demand in real time so that organizations can dynamically change supply planning parameters to optimize the movement of goods along the supply chain.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Молодая наука Сибири

Выпуск журнала: 4

Номера страниц: 365-371

Место издания: Иркутск

Издатель: Иркутский государственный университет путей сообщения

Персоны

  • Васильева А. А. (Красноярский институт железнодорожного транспорта)
  • Данилова А. С. (Красноярский институт железнодорожного транспорта)

Вхождение в базы данных