(untitled) (Development Service Industry Management, 2024)
Стаття присвячена темі використання штучного інтелекту (ШІ) у логістичній галузі, Досліджено, що штучний інтелект відкриває нові можливості для оптимізації бізнес-процесів, підвищення ефективності й адаптації до змін у ринкових умовах. ШІ сприяє автоматизації завдань, аналізу великих масивів даних у реальному часі та прогнозуванню майбутніх потреб. Завдяки впровадженню таких технологій компанії отримують змогу оптимізувати маршрути транспортування, ефективніше управляти складськими операціями, мінімізувати витрати та скорочувати екологічний вплив. Виявлено, що однією з ключових переваг ШІ є його здатність обробляти великі обсяги даних і надавати точні рекомендації для прийняття стратегічних рішень, прогнозування попиту, враховуючи сезонність і ринкові тенденції, а також аналізувати логістичні маршрути для підвищення ефективності доставок. Обгрунтовано, що інтеграція ШІ змінює підхід до управління ланцюгами постачання. Використання SCM-систем у поєднанні з ШІ дозволяє координувати потоки матеріалів і інформації, підвищуючи прозорість та адаптивність усього процесу. ERP-системи з компонентами ШІ сприяють покращенню управління фінансами, людськими ресурсами та виробничими процесами. CRM-системи, доповнені штучним інтелектом, дозволяють забезпечити персоналізований підхід до клієнтів, підвищуючи їхню задоволеність і лояльність. Особливо важливим є впровадження ШІ в управління складськими системами (WMS) і транспортом (TMS). Завдяки інтелектуальним алгоритмам ці системи дозволяють автоматизувати процеси зберігання, зменшувати витрати на логістику та вибудовувати найкращі маршрути для перевезень. Такі підходи сприяють стійкості операцій та зменшенню впливу на довкілля. Досліджено, що ШІ створює нові можливості для використання автономних транспортних засобів, дронів і робототехніки у логістиці. Вони дозволяють виконувати складні завдання з мінімальним людським втручанням, підвищуючи швидкість і точність операцій. З’ясовано, що інтеграція ШІ у логістику супроводжується низкою викликів. Це стосується високих витрат на впровадження, необхідності збору великих обсягів якісних даних, а також потреби у кваліфікованих спеціалістах для розробки й обслуговування систем. Крім того, важливими залишаються питання етики, конфіденційності даних і забезпечення прозорості алгоритмів.