Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
https://er.knutd.edu.ua/handle/123456789/33071| Назва: | The impact of artificial intelligence application on the optimization of logistics and warehouse management |
| Автори: | Khmara, M. P. |
| Ключові слова: | штучний інтелект оптимізація логістики управління складом динамічне ціноутворення;кібербезпека конкурентоспроможність стійкість бізнесу ланцюг постачання прогнозування попиту машинне навчання автоматизація artificial intelligence logistics optimization autonomous transport cybersecurity business resilience dynamic pricing supply chain management demand forecasting machine learning inventory management |
| Дата публікації: | 2025 |
| Бібліографічний опис: | Khmara M. P. The impact of artificial intelligence application on the optimization of logistics and warehouse management [Текст] / M. P. Khmara // Журнал стратегічних економічних досліджень. - 2025. - № 3 (26). - С. 97-109. |
| Source: | Журнал стратегічних економічних досліджень |
| Короткий огляд (реферат): | У статті досліджується роль штучного інтелекту (ШІ) у сфері логістики, зокрема його трансформаційний вплив на оптимізацію складських процесів, управління ланцюгами постачання та стратегічне ухвалення рішень. Показано, що технології ШІ забезпечують автоматизацію рутинних процесів, прогнозування попиту, оптимізацію транспортних маршрутів та впровадження динамічного ціноутворення, що в комплексі підвищує ефективність, знижує витрати та зміцнює конкурентоспроможність. Доведено, що ШІ дозволяє здійснювати точніше прогнозування попиту завдяки обробці великих масивів даних, урахуванню сезонних коливань та прогнозуванню поведінки споживачів, що знижує ризики дефіциту чи надлишку товарів. Алгоритми машинного навчання та предиктивна аналітика підвищують рівень контролю запасів, а технології комп’ютерного зору удосконалюють автоматизацію складів шляхом виявлення пошкоджених продуктів і забезпечення контролю якості. Також показано застосування ШІ в управлінні транспортом, зокрема використання автономних транспортних засобів та GPS-маршрутизації, що сприяє скороченню часу доставки, зменшенню споживання пального та підвищенню рівня задоволеності клієнтів. Динамічне ціноутворення на основі аналізу в режимі реального часу забезпечує швидку адаптацію до ринкових умов. У статті також розглянуто ключові виклики впровадження ШІ, зокрема високі витрати, потребу у кваліфікованому персоналі, питання кібербезпеки та захисту даних. Інтеграція ШІ в логістичні мережі передбачає як внутрішню оптимізацію, так і розвиток зовнішніх партнерств, що забезпечує стійкість у мінливих ринкових умовах. Практична значимість дослідження полягає в наданні компаніям інструментів для розробки стратегій цифрової трансформації логістики на основі ШІ, що сприятиме гнучкому управлінню ресурсами, розвитку омніканальних закупівель та ефективному зниженню ризиків. Прогнози вказують на значне зростання використання ШІ у логістиці та маркетингу, причому очікується, що до 2030 року глобальний ринок ШІ у логістиці сягне 36 млрд дол. США. Результати підкреслюють інноваційний потенціал ШІ у забезпеченні сталого розвитку, покращенні обслуговування клієнтів та зміцненні конкурентних позицій у глобалізованій економіці. The article explores the role of artificial intelligence (AI) in logistics, focusing on its transformative impact on warehouse optimization, supply chain management, and strategic decision-making. AI technologies are shown to automate routine processes, forecast demand, optimize transport routes, and implement dynamic pricing, which collectively improve efficiency, reduce costs, and enhance competitiveness. The study highlights that AI enables better demand forecasting by processing large datasets, analyzing seasonal fluctuations, and predicting consumer behavior, thereby reducing risks of shortages or overstocking. Machine learning algorithms and predictive analytics enhance inventory control, while computer vision improves warehouse automation by identifying damaged products and ensuring quality control. Furthermore, AI applications in transport management, including autonomous vehicles and GPS-based routing, contribute to reducing delivery times and fuel consumption, thus improving customer satisfaction. Dynamic pricing supported by real-time analytics increases adaptability to market conditions. The paper also addresses key challenges in AI adoption, such as high implementation costs, the need for skilled personnel, cybersecurity, and data privacy concerns. Integration of AI into supply chain networks requires both internal optimization and external partnerships, ensuring resilience in volatile markets. The practical significance of this research lies in providing companies with tools to develop AI-driven strategies for logistics transformation, enabling flexible resource management, omnichannel procurement, and effective risk mitigation. Forecasts indicate significant growth in AI applications across logistics and marketing, with the global AI in logistics market expected to reach 36 billion USD by 2030. The findings underline AI’s innovative potential in achieving sustainable development, improving customer service, and reinforcing competitive positions in a globalized economy. |
| DOI: | 10.30857/2786-5398.2025.3.7 |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | https://er.knutd.edu.ua/handle/123456789/33071 |
| ISSN: | 2786-5401 |
| Розташовується у зібраннях: | Наукові публікації (статті) Журнал стратегічних економічних досліджень |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|
| JSED_2025_N 3(26)_P097-109.pdf | 414,65 kB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.