ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ КАК ДРАЙВЕР РАЗВИТИЯ ЛОГИСТИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЖЕЛЕЗНОДОРЖНОЙ ОТРАСЛИ

Авторы

  • Ангелина Андреевна Васильева Красноярский институт железнодорожного транспорта
  • Альбина Сергеевна Данилова Красноярский институт железнодорожного транспорта

Ключевые слова:

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 позволяют 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.

Библиографические ссылки

Искусственный интеллект Всё об искусственном интеллекте // Направления искусственного интеллекта URL: https://issint.ru/2023/04/13/napravlenija-iskusstvennogo-intellekta/ (дата обращения: 12.12.2023).

Методы машинного обучения // URL: https://coderstudio.ru/articles/712715/ (дата обращения: 12.12.2023).

Глубокое обучение нейронных сетей: ключевые понятия, простыми словами // URL: https://nauchniestati.ru/spravka/glubokoe-obuchenie-nejronnyh-setej/ (дата обращения: 12.12.2023).

Анализ данных: ключевые понятия, методы и применение в современном мире // URL: https://nauchniestati.ru/spravka/analiz-dannyh/ (дата обращения: 12.12.2023).

Интеллектуальные транспортные системы: примеры, технологии, элементы // Интеллектуальные транспортные системы URL: https://center2m.ru/intellektualnye-transportnye-sistemy (дата обращения: 12.12.2023).

Роль технологии цифровых двойников в транспорте и логистике URL: https://ts2.space/ru/роль-технологии-цифровых-двойников-в-4/ (дата обращения: 12.12.2023).

Цифровизация логистики: тренды и перспективы 2023 года URL: https://controlengrussia.com/otraslevye-resheniya/cifrovizaciya-logistiki-2023/ (дата обращения: 12.12.2023).

Информационный ресурс для железнодорожников, жд. документы, инструкции, ответы на вопросы и другие полезные материалы для железнодорожника: сайт. – URL: https://rwlib.net/ (дата обращения: 11.12.2023).

Интеллектуальная транспортная инфраструктура (ИТС) в России URL: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Интеллектуальная_транспортная_инфраструктура_(ИТС)_Россия (дата обращения: 12.12.2023).

6 этапов внедрения ИИ в бизнес-процессы компании URL: https://vc.ru/ml/151911-6-etapov-vnedreniya-ii-v-biznes-processy-kompanii (дата обращения: 12.12.2023).

Синергетический эффект инновационной деятельности предприятий в контексте обновления экономики URL: https://ruzoo.ru/синергетический-эффект-инновационно/ (дата обращения: 12.12.2023).

Оценка экономической эффективности автоматизации URL: https://vc.ru/marketing/511563-ocenka-ekonomicheskoy-effektivnosti-avtomatizacii (дата обращения: 12.12.2023).

Ключевые показатели эффективности предпряития // Определяем экономическую эффективность предприятия за год URL: https://www.profiz.ru/peo/12_2020/effektivnost_kompanii/ (дата обращения: 12.12.2023).

Искусственный интеллект в управлении цепочками поставок: преимущества, примеры и будущее URL: https://nauchniestati.ru/spravka/ii-v-upravlenii-czepochkami-postavok/ (дата обращения: 12.12.2023).

Цифровая логистика URL: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Цифровая_логистика (дата обращения: 12.12.2023).

Загрузки

Опубликован

2024-01-26

Как цитировать

Васильева, А. А., & Данилова, А. С. (2024). ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ КАК ДРАЙВЕР РАЗВИТИЯ ЛОГИСТИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЖЕЛЕЗНОДОРЖНОЙ ОТРАСЛИ. Электронный научный журнал "Молодая наука Сибири", (4(22). извлечено от http://ojs.irgups.ru/index.php/mns/article/view/1528

Выпуск

Раздел

Экономика и управление