Реєстраційний номер
2124U015181, Матеріали видань та локальних репозитаріїв
Категорія
Тези
Назва роботи
Порівняльний аналіз систем децентралізованої доставки останної милі
Comparative analysis of decentralized last mile delivery systems
Автор
Лещенко Ю. Я.
Мороз І. І.
Юхимчук М. С.
Дубовой В. М.
Leshchenko Yu.
Moroz I.
Yukhymchuk M.
Dubovoi V.
Leshchenko Yu.
Moroz I.
Yukhymchuk M.
Dubovoi V.
Дата публікації
01-01-2024
Постачальник інформації
Вінницький національний технічний університет
Першоджерело
https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/51654
Видання
Вінницький національний технічний університет
Опис
Децентралізована доставка "остання миля" є сучасним підходом у сфері логістики, що оптимізує процес доставки за допомогою локальних хабів, або мікрохабів, розташованих неподалік кінцевих отримувачів. Це дозволяє скоротити відстань між хабами та місцем доставки, завдяки чому знижується час транспортування й операційні витрати. Водночас клієнти отримують свої замовлення швидше, що підвищує їхню задоволеність сервісом. Такий підхід є надзвичайно актуальним на тлі зростання популярності електронної комерції, де швидкість і точність доставки мають вирішальне значення для збереження лояльності споживачів. Однак успішне функціонування децентралізованої моделі доставки вимагає складної системи управління логістикою. На допомогу приходять технології штучного інтелекту, які дозволяють вирішувати низку завдань, таких як оптимізація маршрутів, управління запасами та прогнозування попиту. Наприклад, алгоритми машинного навчання здатні в реальному часі адаптувати маршрути кур'єрів відповідно до змін у трафіку, погодних умов і дорожньої обстановки, що зменшує витрати на паливо та скорочує кількість транспортних засобів у дорозі. Це особливо важливо для великих міських районів з інтенсивним рухом, де навіть невеликі затримки можуть значно вплинути на загальний час доставки. ШІ також грає важливу роль в управлінні запасами, дозволяючи більш точно планувати поповнення товарів в окремих локальних хабах, уникати надмірного накопичення продукції або її нестачі. Завдяки аналізу історичних даних про продажі та поведінкових моделей споживачів, системи ШІ можуть прогнозувати попит на різні категорії товарів в окремих районах. Це допомагає мінімізувати витрати на зберігання товарів і забезпечувати наявність продукції у потрібному місці та в потрібний час, що, у свою чергу, підвищує ефективність доставки. Таким чином, децентралізована модель доставки "остання миля" із залученням штучного інтелекту дозволяє логістичним компаніям значно покращити якість обслуговування, підвищити ефективність усіх логістичних процесів і зменшити негативний вплив на навколишнє середовище.
Додано/оновлено в НРАТ
2026-11-02
