(untitled) (Промышленный Транспорт Казахстан, 2025)
Эта статья посвящена одной из самых серьезных экологических проблем в мире – выбросам парниковых газов. Логистическая отрасль является одним из основных источников этих выбросов, и, поскольку эта отрасль имеет важное значение для деятельности любого предприятия, проблема состояния окружающей среды по-прежнему остается чрезвычайно серьезной. Технологический прогресс приводит к появлению новых решений, одно из которых будет проанализировано в данной статье: использование искусственного интеллекта для оптимизации транспортных процессов и сокращения вредных выбросов в атмосферу. Цель этой статьи — исследовать и оценить возможности использования алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей для развития и адаптации цепочек грузовых перевозок, учитывая, что интенсивность движения и количество транспортных средств ежедневно увеличиваются, особенно в крупных городских районах, а также такие факторы, как погодные условия, сроки и неожиданные ограничения движения крупных транспортных средств. Задачи включают разработку метода оценки устойчивости логистических процессов с использованием показателей расхода топлива, выбросов CO₂ и холостых пробегов, а также сравнительный анализ традиционного и интеллектуального планирования маршрутов. Был проведен практический тест с моделированием городского транспорта. Оптимизация маршрута с помощью ИИ позволила сократить количество пройденных километров на 15 % и выбросы CO₂ на 10–12 %. Результаты подтверждают, что интеллектуальные алгоритмы могут быть эффективным инструментом для применения принципов зеленой логистики и интеграции экологических критериев в стратегию транспортного сектора.