ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS A DRIVER FOR THE DEVELOPMENT OF LOGISTICS ACTIVITIES IN THE RAILWAY INDUSTRY
Keywords:
artificial intelligence (AI), neural networks, digitalization, supply chains, rail transport, logisticsAbstract
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.
References
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).