Оптимизация цепочек поставок на основе искусственного интеллекта в химической отрасли

целью статьи является исследование интеграции искусственного интеллекта в цепочках поставок и его влияние на процесс принятия управленческих решений, на примере химической отрасли. Применение инструментов искусственного интеллекта стало приоритетной основой для развития современных подходов к управлению ресурсами, совершенствованию логистических путей, складских операций. В статье обоснованы важные вопросы в сфере дистрибуции, касающиеся улучшения и автоматизации рутинных операций в цепочках поставок, так как за счет современных технологий можно существенно сократить затраты и время. Методы: в процессе исследования использован метод теоретического обзора, позволяющий изучить специфику формирования цепочек поставок на современном этапе. Метод анализа и статистики позволил изучить динамику развития химической отрасли в России за последние 2021-2023 годы. С помощью метода обобщения сделаны выводы, касающиеся результативности предлагаемого механизма оптимизации. Результаты содержат описание модели оптимизации цепей поставок, которую необходимо использовать на базе инструментов искусственного интеллекта в химической отрасли. Комплексный подход к управлению цепочками поставок помогает выявить слабые места и обобщить имеющиеся методики оптимизации. Также рассчитывается экономическая эффективность от внедрения предлагаемой модели. Выводы: представлено общее заключение о значении искусственного интеллекта в логистической сфере как главной технологии, позволяющей оптимально развивать химическую отрасль в рамках повышения конкурентоспособности страны. Выявленные технологические возможности искусственного интеллекта с точки зрения прогнозирования, анализа больших данных и управления запасами позволяют спланировать и мониторить процесс всей цепочки поставок.

оптимизация, логистика, искусственный интеллект, цепочки поставок, химическая отрасль, промышленность