ВПРОВАДЖЕННЯ ТЕХНОЛОГІЙ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В УПРАВЛІННІ ЛОГІСТИЧНИМИ ЛАНЦЮГАМИ

ВПРОВАДЖЕННЯ ТЕХНОЛОГІЙ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В УПРАВЛІННІ ЛОГІСТИЧНИМИ ЛАНЦЮГАМИАнотація.Трансформація глобальних логістичних ланцюгів постачання в умовах цифровізації, фрагментації виробництва, зростання сервісних очікувань і підвищення частоти шоків (пандемічних, воєнних, інфраструктурних) загострює проблему забезпечення одночасно ефективності, адаптивності та стійкості логістики.Для роздрібної торгівлі й транспортного сектору це проявляється у високій волатильності попиту, ускладненні мереж постачальників, дефіциті ресурсів, зростанні ризиків збоїв та посиленні ціни управлінської помилки, коли традиційні статичні інструменти планування й експертні процедури дедалі частіше не забезпечують потрібної якості рішень.У цих умовах технології штучного інтелекту формують нову парадигму управління логістичними процесами, що базується на даних, прогнозній аналітиці та автоматизованій підтримці управлінських рішень у контурах прогнозування попиту, управління запасами, складських операцій, маршрутизації перевезень і доставки на завершальній ділянці до споживача.Наголошено, що науково коректне оцінювання результативності штучного інтелекту потребує відмежування трьох джерел ефекту: алгоритмічного компонента, перепроєктування процесів і інформаційних контурів управління ресурсами, складом та перевезеннями, а також масштабування після пілоту.Обґрунтовано використання відносних і стандартизованих показників ефективності, які відтворювано знімаються з корпоративних систем і придатні для зіставлень «до/після» та між компаніями.Запропоновано матрицю ключових показників у вимірах вартості, часу й надійності та запасів і рівня сервісу, доповнену діагностичними індикаторами якості прогнозу і процесної дисципліни.Показано необхідність інтеграції ризикового контуру в дизайн впровадження через