ІНТЕГРАЦІЯ КЛАСТЕРИЗАЦІЇ ТА ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ ЛОГІСТИКИ «ОСТАННЬОЇ МИЛІ»

Анотація

В умовах розвитку електронної комерції та постійного зростання попиту на швидкі й ефективні послуги доставки оптимізація «останньої милі» стає критично важливою для підвищення конкурентоспроможності логістичних компаній. Одним із ефективних рішень є впровадження децентралізованої моделі доставки, що використовує локальні центри або мікрохаби для оптимізації маршрутів. Такий підхід дає змогу скоротити час доставки до кінцевого споживача, зменшити навантаження на центральні склади та підвищити гнучкість і надійність логістичної системи.

Штучний інтелект (ШІ) відіграє ключову роль у підвищенні ефективності децентралізованої доставки. Аналізуючи великі обсяги даних у режимі реального часу, ШІ сприяє оптимізації маршрутів, зменшенню витрат пального та кількості транспортних засобів, що також позитивно впливає на довкілля. Алгоритми машинного навчання дають змогу автоматично адаптувати маршрути до змін дорожніх умов, погодних факторів і рівня трафіку, що є особливо важливим для великих міст із високою інтенсивністю руху.

Додатковою складовою дослідження є розроблення математичної моделі кластеризації об’єктів доставки, яка формалізує задачу у вигляді модифікованої задачі маршрутизації транспортних засобів. Модель враховує критерії мінімізації сукупних витрат, часу доставки та негативного впливу на навколишнє середовище. Застосування алгоритмів кластеризації в поєднанні з методами оптимізації дає змогу досягти балансу між транспортним навантаженням і дотриманням часових вікон доставки.

Управління «останньою милею» з використанням ШІ також сприяє підвищенню якості обслуговування клієнтів. Система може враховувати індивідуальні вподобання споживачів, визначати оптимальний час доставки та надавати точну інформацію про прибуття кур’єра. Це не лише підвищує рівень задоволеності клієнтів, а й зменшує ймовірність повторних доставок у разі відсутності отримувача.

Отже, децентралізована модель доставки, оптимізована із застосуванням методів кластеризації та алгоритмів штучного інтелекту, не лише знижує операційні витрати та підвищує ефективність логістичних процесів, а й сприяє формуванню більш екологічної, стійкої та клієнтоорієнтованої системи доставки.