658.7:006.83:519.86

штучний інтелект, ризики, логістика, прогнозування, автоматизація

Штучний інтелект революціонізує процес кількісного оцінювання ризиків у логістичній діяльності, забезпечуючи точність, автоматизацію та гнучкість у прогнозуванні й управлінні невизначеностями. Логістика, що охоплює транспортування, складування та управління ланцюгами постачання, характеризується складною структурою та численними ризиками, включаючи затримання доставки, технічні збої, коливання попиту, економічні потрясіння та природні катаклізми. Традиційні методи оцінювання ризиків, засновані на статичних моделях, не відповідають сучасним вимогам через обмежену здатність опрацьовувати великі обсяги даних у реальному часі. ШІ, зокрема алгоритми машинного навчання, такі, як регресійні моделі, дерева рішень і нейронні мережі, аналізує історичні та поточні дані, прогнозуючи ймовірність негативних подій і оптимізуючи логістичні процеси. Нейронні мережі опрацьовують неструктуровані дані, такі, як текстові звіти, зображення зі складів чи сенсорну інформацію з транспортних засобів, виявляючи ризики, пов’язані з пошкодженням вантажу чи технічними несправностями. Інтеграція різнорідних джерел даних, включаючи фінансові звіти, контракти та новинні потоки, дозволяє оцінювати геополітичні, економічні та операційні загрози. Системи прогнозування попиту, засновані на ШІ, використовують алгоритми часових рядів для оптимізації запасів, зменшуючи витрати на складування. Моделювання сценаріїв за методами Монте-Карло та байєсівськими мережами оцінює вплив зовнішніх факторів, таких, як зміна цін на паливо чи нові митні тарифи, сприяючи розробленню планів дій. Незважаючи на переваги, ШІ має обмеження: якість прогнозів залежить від повноти даних, а впровадження технологій вимагає значних ресурсів і кваліфікованого персоналу. Етичні виклики, зокрема конфіденційність і безпека даних, потребують уваги. У перспективі квантові обчислення та федеративне машинне навчання посилять можливості ШІ, сприяючи створенню стійких і ефективних ланцюгів постачання. Загалом, ШІ стає незамінним інструментом для логістичних підприємств, що прагнуть мінімізувати ризики, оптимізувати операції та підвищувати конкурентоспроможність у мінливому ринковому середовищі. 

1. Abdulrashid I., Farahani R. Z., Mammadov S., Khalafalla M., Chiang W. C. Explainable artificial intelligence in transport Logistics: Risk analysis for road accidents. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 2024. Doi: https://doi.org/10.1016/j.tre.2024.103563.
2. Тугай В., Худолей В. Використання штучного інтелекту в адаптивному управлінні підприємством. Development Service Industry Management. 2025. Вип. 1. С. 264–271.
3. Чебанова О. П., Волохов В. А. Використання технологій машинного навчання для оптимізації логістики. Вісник економіки транспорту і промисловості, 2023. Вип. 83. С. 278–283.
4. Моргунова Т. І., Варлакова А. О. Використання штучного інтелекту та big data для аналізу та управління ризиками на підприємстві. Sociological and psychological models of youth communication : The 7th International scientific and practical conference, February 18–21, 2025. Copenhagen, Denmark. International Science Group, 2025. P. 51–54.
5. Тимченко С. Геоінформаційні системи в управлінні дорожньою інфраструктурою: виклики та рішення для України. Економіка та суспільство. 2025. № 71. URL: https://doi.org/10.32782/25240072/2025-71-154.
6. Інжиніринг криз та ризиків транспортних послуг : кол. моногр. / В. М. Самсонкін, І. В. Ніколаєнко, Ю. В. Булгакова та ін.; за ред. В. М. Сам- сонкіна та І. В. Ніколаєнко. Київ : Талком, 2021. 312 с.
7. Аналіз проблем і математичних методів для їх вирішення в транспортній логістиці / К. М. Березька, О. С. Шевчук, Н. М. Фалович, Ю. Р. Бубняк. Центральноукраїнський науковий вісник. Технічні науки : зб. наук. пр. 2024. Вип. 9 (40). Ч. 2. С. 174–181.
8. Буров Є., Кулявець А. Штучний інтелект у логістиці: можливості та виклики. Вісник Національного університету «Львівська політехніка», 2024. Вип. 16. С. 1–10.
9. Баліцька І. ChatGPT: перспективи штучного інтелекту у логістиці. Trans Info, 2023. URL: https://stfalcon.com/uk/blog/post/how-to-implement-ai-in-your-business (дата звернення: 01.05.2025).
10. Власенко В. O. Методи і моделі побудови спеціалізованих комп’ютерних мереж для високошвидкісних обчислень на базі квантових технологій. Сучасні аспекти діджиталізації та інформатизації в програмній та комп’ютерній інженерії : зб. тез ІІ Міжнар. наук.-практ. конф., м. Київ, 19–21 грудн. 2024 р. Київ, 2024. С. 142–143.
11. Корж Р. В. Вплив квантових технологій на інноваційні процеси в глобальній економіці. Technology. 2024. №  9(2). С. 83–89.

1. Abdulrashid I., Farahani R. Z., Mammadov S., Khalafalla M., Chiang W. C. (2024). Explainable artificial intelligence in transport Logistics: Risk analysis for road accidents. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, doi: https://doi.org/10.1016/j.tre.2024.103563.
2. Tuhai V., Khudolei V. (2025) Vykorystannia shtuchnoho intelektu v adaptyvnomu upravlinni pidpryiemstvom [Use of artificial intelligence in adaptive enterprise management]. Development Service Industry Management, vol. 1, pp. 264–271. (In Ukrainian).
3. Chebanova O. P., Volokhov V. A. (2023) Vykorystannia tekhnolohii mashynnoho navchannia dlia optymizatsii lohistyky [Use of machine learning technologies for logistics optimization]. Visnyk ekonomiky transportu i promyslovosti, vol. 83, pp. 278–283. (In Ukrainian).
4. Morhunova T. I., Varlakova A. O. (2025). Vykorystannia shtuchnoho intelektu ta big data dlia analizu ta upravlinnia ryzykamy na pidpryiemstvi [Use of artificial intelligence and big data for risk analysis and management at the enterprise]. Sociological and psychological models of youth communication: The 7th International scientific and practical conference, February 18–21, 2025, Copenhagen, Denmark. International Science Group, pp. 51–54. (In Ukrainian).
5. Tymchenko S. (2025) Heoinformatsiini systemy v upravlinni dorozhnoiu infrastrukturnoiu: vyklyky ta rishennia dlia Ukrainy [Geoinformation systems in road infrastructure management: challenges and solutions for Ukraine]. Ekonomika ta suspilstvo [Economy and Society], no. 71. Available at: https://doi. org/10.32782/2524-0072/2025-71-154 (accessed: 7 May 2025). (In Ukrainian).
6. Samsonkin V. M., Nikolaienko I. V., Bulhakova Yu. V. et al. (eds.) (2021). Inzhynirynh kryz ta ryzykiv transportnykh posluh [Engineering of crises and risks of transport services]. Kyiv: Talkom. (In Ukrainian).
7. Berezka K. M., Shevchuk O. S., Falyvych N. M., Bubniak Yu. R. (2024) Analiz problem i matematychnykh metodiv dlia yikh vyrishennia v transportnii lohistytsi [Analysis of problems and mathematical methods for their solution in transport logistics]. Tsentralnoukrainskyi naukovyi visnyk. Tekhnichni nauky, vol. 9 (40), part 2, pp. 174–181. (In Ukrainian).
8. Burov Ye., Kuliavets A. (2024) Shtuchnyy intelekt u lohistytsi: mozhlyvosti ta vyklyky [Artificial intelligence in logistics: opportunities and challenges]. Visnyk Natsionalnoho universytetu “Lvivska politekhnika”, vol. 16, pp. 1–10.
9. Balytska I. (2023) ChatGPT: perspektyvy shtuchnoho intelektu u lohistytsi [ChatGPT: prospects of artificial intelligence in logistics]. Trans Info (electronic journal). Available at: https://stfalcon.com/uk/ blog/post/how-to-implement-ai-in-your-business (accessed: 01 May 2025).
10. Vlasenko V. O. (2024) Metody i modeli pobudovy spetsializovanykh kompiuternykh merezh dlia vysokoshvydkisnykh obchyslen na bazi kvantovykh tekhnolohiy [Methods and models for building specialized computer networks for high-speed computing based on quantum technologies]. Suchasni aspekty didzhytalizatsii ta informatyzatsii v prohramniy ta kompiuterniy inzhenerii: zbirnyk tez II Mizhnarodna naukovo-praktychna konferentsiia [Modern aspects of digitalization and informatization in software and computer engineering: proceedings of the II International Scientific and Practical Conference] (Kyiv, Ukraine, 19–21 December 2024). Kyiv, DUIKT, pp. 142–143.
11. Korzh R. V. (2024) Vplyv kvantovykh tekhnolohii na innovatsiini protsesy v hlobalnii ekonomitsi [Impact of quantum technologies on innovative processes in the global economy]. Technology, vol. 9, no. 2, pp. 83– 89. (In Ukrainian).