Р Е З Ю М Е

Цель исследования изучить, как оптимизация на основе ИИ может повысить эффективность, сократить расходы и способствовать устойчивости в коммерческих перевозках. ­

Методология исследования - используется предиктивная аналитика и сравни­тельный анализ для оценки влияния оптимизации на основе ИИ на эффективность и устойчивость логистики. Данные анализируются для оценки улучшений в расходе топлива, оптимизации маршрутов и общей эксплуатационной эффективности. 

Практическая значимость исследования - результаты показывают, что оптими­зация логистики на основе ИИ значительно снижает расход топлива, эксплуатационные расходы и выбросы углерода. Улучшая процесс принятия решений, минимизируя задержки и улучшая использование ресурсов, ИИ способствует более устойчивому и экономически эффективному коммерческому транспорту. 

Результаты исследования - исследование показывает, что внедрение ИИ приво­дит к измеримым улучшениям в топливной эффективности, точности маршрутов и уменьшению воздействия на окружающую среду. Компании, использующие системы на основе ИИ, значительно сократили сроки доставки и эксплуатационные расходы. 

Оригинальность и научная новизна исследования - в этом исследовании уникаль­ным образом анализируется важность ИИ не только для операционной эф­фективности, но и как основного фактора экологически ответственных стратегий цепочки поставок. 

Ключевые слова: искусственный интеллект, оптимизация логистики, коммер­ческий транспорт, устойчивая цепочка поставок, интеллектуальный транспорт, предик­тивная аналитика. 

http://doi.org/10.59610/bbu2.2025.2.8