Применение искусственного интеллекта для оптимизации цепей поставок в условиях санкционных ограничений

Актуальность темы: автором настоящей статьи отмечается неотъемлемая важность изучения воздействия искусственного интеллекта на анализ спроса и стратегическое планирование цепей поставок. Цель. Определение уровня воздействия искусственного интеллекта на планирование потребностей и формирование стратегии в сфере менеджмента логистический цепей. Методология. Проведение всестороннего обзора актуальных научных трудов с целью выявления возможных достоинств данных инструментов для роста результативности снабженческих систем, оптимизации запасов, уменьшения дефицита товаров и удовлетворения запросов потребителей. Результаты и выводы. Автором настоящей статьи обнаружены и охарактеризованы разнообразные трудности и барьеры, в частности трудности с качеством доступных сведений и необходимость в услугах профессиональных специалистов. В ходе проведенного исследования, автором настоящей статьи предложены конкретные стратегии устранению этих сложностей, в том числе через улучшение стандартов информации и вложение в повышение квалификации кадров. Также автором статьи подробно анализируются перспективы дальнейших научных направлений в области использования информации в реальном времени и аналитики прогнозов показателей. Сформулированные автором данной статьи выводы, оказывают существенное воздействие на руководителей логистических систем и ученых в рамках понимания возможностей, трудностей и потенциальных направлений развития искусственного интеллекта при обосновании спроса на товары.

Relevance of the topic: the author of this article notes the inherent importance of studying the impact of artificial intelligence on demand analysis and strategic supply chain planning. Target. Determining the level of impact of artificial intelligence on demand planning and strategy formation in the field of supply chain management. Methodology. Conducting a comprehensive review of current scientific works in order to identify the possible advantages of these tools for increasing the effectiveness of supply systems, optimizing inventories, reducing shortages of goods and satisfying consumer demands. Results and conclusions. The author of this article has identified and characterized various difficulties and barriers, in particular difficulties with the quality of available information and the need for the services of professional specialists. In the course of the research, the author of this article proposed specific strategies for eliminating these difficulties, including through improving information standards and investing in staff development. The author of the article also analyzes in detail the prospects for further scientific directions in the field of using real-time information and analytics of indicator forecasts. The conclusions formulated by the author of this article have a significant impact on managers of logistics systems and scientists in understanding the opportunities, difficulties and potential directions for the development of artificial intelligence in justifying the demand for goods.