ЦИФРОВАЯ ЛОГИСТИКА И ЕЕ ВЛИЯНИЕ НА ОПТИМИЗАЦИЮ ЛОГИСТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 378

Маткаримов А.И.

Преподаватель, кафедра «Цифровой экономики»

Туркменский государственный институт экономики и управления

Туркменистан, г. Ашхабад

ЦИФРОВАЯ ЛОГИСТИКА И ЕЕ ВЛИЯНИЕ НА ОПТИМИЗАЦИЮ ЛОГИСТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ

Аннотация: Данная научная статья посвящена изучению цифровой логистики и ее влиянию на оптимизацию логистических процессов и повышение их эффективности. Рассматриваются основные направления развития цифровой логистики, такие как Интернет вещей, искусственный интеллект, интеграция информационных систем и другие. Делается вывод о том, что цифровая логистика является ключевым фактором успеха для многих компаний и позволяет им снизить затраты, улучшить качество обслуживания и повысить свою конкурентоспособность на рынке.

Ключевые слова: цифровая логистика, Интернет вещей, искусственный интеллект, большие данные, оптимизация процессов, эффективность.

Цифровая экономика становится все более значимым фактором развития мировой экономики, оказывая влияние на все аспекты деятельности компаний. В условиях цифровой трансформации экономики логистика также претерпевает значительные изменения. Автоматизация и интеграция информационных систем позволяют оптимизировать процессы управления цепями поставок и улучшить качество принимаемых решений.

Одним из ключевых направлений развития цифровой логистики является Интернет вещей (IoT). Устройства и датчики, подключенные к сети, позволяют собирать и анализировать большие объемы данных, которые могут быть

использованы для оптимизации маршрутов, прогнозирования спроса и предложения, а также контроля за состоянием грузов и транспорта.

Цифровая логистика - это применение цифровых технологий в логистике для повышения эффективности и прозрачности логистических процессов. Она включает в себя использование таких технологий, как:

• Интернет вещей (1оТ): позволяет собирать данные из реального мира, такие как данные о местонахождении транспортных средств, состоянии запасов и состоянии окружающей среды.

• Искусственный интеллект (ИИ): позволяет автоматизировать логистические процессы, такие как планирование маршрутов, управление запасами и прогнозирование спроса.

• Большие данные: позволяют анализировать данные из различных источников для получения новых знаний и принятия более обоснованных решений.

Интернет вещей (1оТ) может использоваться для повышения эффективности управления запасами за счет следующих возможностей:

• Точное отслеживание запасов: 1оТ-датчики могут использоваться для отслеживания местонахождения, состояния и количества запасов в режиме реального времени. Это позволяет компаниям иметь более точную картину своих запасов, что может помочь им избежать дефицита или избытка запасов.

• Автоматизация инвентаризации: 1оТ-системы могут использоваться для автоматизации инвентаризации, что позволяет компаниям сократить затраты на инвентаризацию и повысить ее точность.

• Прогнозирование спроса: 1оТ-данные могут использоваться для прогнозирования спроса, что позволяет компаниям поддерживать оптимальный уровень запасов.

Вот несколько конкретных примеров того, как 1оТ может использоваться для повышения эффективности управления запасами:

• Использование Я^ГО-меток для отслеживания местонахождения запасов. КРГО-метки могут использоваться для отслеживания местонахождения запасов в режиме реального времени. Это позволяет компаниям отслеживать движение запасов по всей цепочке поставок, что может помочь им избежать простоев и обеспечить своевременное выполнение заказов.

• Использование датчиков влажности и температуры для отслеживания состояния запасов. Датчики влажности и температуры могут использоваться для отслеживания состояния запасов, таких как продукты питания, лекарства и другие чувствительные товары. Это позволяет компаниям предотвратить порчу запасов и обеспечить их соответствие нормативным требованиям.

• Использование датчиков веса для отслеживания количества запасов. Датчики веса могут использоваться для отслеживания количества запасов в режиме реального времени. Это позволяет компаниям отслеживать уровень запасов и своевременно заказывать новые партии.

1оТ является мощным инструментом, который может помочь компаниям повысить эффективность управления запасами. По мере развития технологий 1оТ и снижения стоимости 1оТ-оборудования ожидается, что использование 1оТ для управления запасами будет расти.

Большие данные могут использоваться для прогнозирования спроса несколькими способами. Одним из наиболее распространенных методов является анализ исторических данных о продажах и покупках. Этот метод позволяет определить, какие товары или услуги пользуются наибольшим спросом, а также выявить тенденции и закономерности в поведении потребителей.

Кроме того, большие данные могут использоваться для анализа социальных медиа, чтобы определить, какие продукты или услуги вызывают наибольший интерес у пользователей. Этот метод может быть особенно полезен для компаний, которые работают в сфере электронной коммерции или маркетинга.

Также большие данные могут быть использованы для анализа поведения пользователей на веб-сайтах и в приложениях, чтобы определить, какие продукты

или услуги они предпочитают. Этот анализ может помочь компаниям улучшить свои предложения и увеличить продажи.

Наконец, большие данные могут использоваться для предсказания спроса на основе погодных условий, событий в мире и других факторов, которые могут влиять на спрос на определенные товары или услуги.

Искусственный интеллект (ИИ) может использоваться для автоматизации планирования маршрутов за счет следующих возможностей:

Расчет оптимального маршрута: ИИ-алгоритмы могут использоваться для расчета оптимального маршрута для доставки товаров с учетом таких факторов, как расстояние, время в пути, загруженность дорог и другие ограничения. Это позволяет компаниям сократить время доставки, повысить эффективность использования транспортных средств и снизить затраты на логистику.

Автоматическая адаптация маршрутов: ИИ-системы могут автоматически адаптировать маршруты в режиме реального времени в соответствии с изменениями условий, такими как пробки, закрытие дорог или изменение местонахождения клиентов. Это позволяет компаниям обеспечить своевременное выполнение заказов даже в условиях неопределенности.

Прогнозирование спроса: ИИ-системы могут использоваться для прогнозирования спроса, что позволяет компаниям более точно планировать маршруты и количество транспортных средств, необходимых для выполнения заказов. Это позволяет компаниям сократить затраты на логистику и повысить эффективность использования транспортных средств.

Вот несколько конкретных примеров того, как ИИ может использоваться для автоматизации планирования маршрутов:

Использование алгоритмов машинного обучения для расчета оптимального маршрута. Алгоритмы машинного обучения могут использоваться для обучения ИИ-систем на данных о предыдущих маршрутах, условиях движения и других

факторах. Это позволяет системам учиться и становиться более эффективными с течением времени.

Использование технологии компьютерного зрения для автоматического распознавания клиентов. Технология компьютерного зрения может использоваться для автоматического распознавания клиентов по их местонахождению или другим признакам. Это позволяет системам автоматически адаптировать маршруты в соответствии с местонахождением клиентов.

Использование технологии искусственного интеллекта для прогнозирования спроса. Технология искусственного интеллекта может использоваться для анализа данных о предыдущих продажах, тенденциях рынка и других факторах. Это позволяет системам прогнозировать спрос с большей точностью.

ИИ является мощным инструментом, который может помочь компаниям повысить эффективность планирования маршрутов. По мере развития технологий ИИ и снижения стоимости ИИ-оборудования ожидается, что использование ИИ для планирования маршрутов будет расти.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Аникин А.А. Цифровая логистика: концепции, технологии, решения. М.: ИНФРА-М, 2020.

2. Гаврилов В.В. Цифровая логистика: эволюция и перспективы. М.: Издательский дом «Дело», 2020.

3. Кузнецова И.А., Саркисян С.С. Цифровая логистика: возможности и вызовы. М.: КНОРУС, 2020.

4. Мусин А.А. Цифровая логистика: архитектура, технологии, управление. М.: ИНФРА-М, 2020.

5. Yadav S.K., Sharma S.K., Kumar A. IoT-based smart inventory management system for retail industry: A case study. Journal of Retailing and Consumer Services, 2021, vol. 63, pp. 102561.

6. Jiang Y., Wang Q., Chen J., Zhang Y. A multi-objective optimization framework for vehicle routing problem with time windows based on deep reinforcement learning. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 2021, vol. 149, pp. 102318.

Matkarimov A.

Lecturer,

Turkmen State Institute of Economics and Management Turkmenistan, Ashgabat

DIGITAL LOGISTICS AND ITS IMPACT ON OPTIMIZATION OF

LOGISTICS PROCESSES

Abstract: This scientific article is devoted to the study of digital logistics and its impact on optimizing logistics processes and increasing their efficiency. The main directions of development of digital logistics, such as the Internet of things, artificial intelligence, integration of information systems and others, are considered. It is concluded that digital logistics is a key success factor for many companies and allows them to reduce costs, improve service quality and increase their competitiveness in the market.

Keywords: digital logistics, Internet of things, artificial intelligence, big data, process optimization, efficiency.