THE HYBRIDIZATION OF THE ANALYTICAL MODELS AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN LOGISTIC SYSTEMS MANAGEMENT

Анотація

Дана стаття присвячена різним аспектам управління логістичними системами. Спираючись на низку джерел сформульовані наступні принципи та положення управління логістичними системами: системний підхід; принцип загальних витрат; принцип узгодженості; принцип синергії; принцип цифрових технологій; принцип цифрового відображення; принцип економіко-математичного моделювання; принцип єдиної корпоративної інформаційної системи; принцип виокремлення сукупності компонент логістичної системи, які забезпечують управління нею; принцип управління якістю; принцип гуманізації; принцип стійкості, гнучкості та адаптивності; принцип відкритості та автономності; принцип децентралізованого управління та горизонтальних зв’язків; кібернетичний принцип зворотних зв’язків. Авторами наголошується, що в умовах цифрової економіки набувають особливої актуальності принцип відкритості та автономності через те, що інформаційні межі стають між підприємствами розмитими, а чітке визначення меж логістичної системи певного підприємства стає утрудненим; принцип децентралізації управління та горизонтальних зв’язків через те, що в умовах цифрової економіки буде відбуватися перехід від лінійних зв’язків у ланцюгу постачання продукції до мережевої, а в межах підприємства будуть переважати горизонтальні зв’язки, а не вертикальні. До принципів та положень моделювання в управлінні логістичними системами авторами запропоновано відносити наступне: максимальне повне відображення реально існуючих задач у вигляді формалізації для застосування певних методів та моделей; можливість адаптації існуючих методів та моделей до мінливих умов логістичних задач; повнота, точність та достовірність вхідних даних; використання гібридних моделей або комплексу різних моделей для вирішення складних логістичних задач. Одними із перспективних напрямків у моделюванні логістичних систем є алгоритми колективного штучного інтелекту, когнітивні технології, мережі Петрі, нечіткі множини та нечітка логіка, нейронні мережі, а також залишається актуальною теорія черг (теорія масового обслуговування). У роботі описані можливі шляхи гібридизації аналітичних моделей та моделей колективного штучного інтелекту.

Класифікація

Ідентифікатори

Схожі роботи