Використання технологій штучного інтелекту для оптимізації витрат у морських перевезеннях

Анотація

Актуальність дослідження зумовлено різким ускладненням умов морських перевезень, зростанням вартості палива, динамікою навігаційних і метеорологічних параметрів та необхідністю оперативного прийняття рішень у середовищі високої невизначеності. Традиційні методи технічного контролю, планування маршрутів і прогнозування експлуатаційних показників уже не забезпечують потрібної точності, що підсилює ризики затримок, перевитрат і технічних відмов. Мета статті полягає в науковому обґрунтуванні підходів до інтеграції технологій штучного інтелекту в управління витратами морських перевезень через удосконалення прогнозування, підвищення точності операційного планування та мінімізацію технічних і навігаційних ризиків. Для досягнення поставленої мети використано системний та аналітичний підходи, що дали змогу розглянути технології штучного інтелекту у взаємозв’язку з економічними, технічними та навігаційними процесами морських перевезень. Застосовано порівняльний аналіз для узагальнення результатів сучасних наукових досліджень і практичних підходів до оптимізації витрат у судноплавстві. Також використано методи теоретичного узагальнення, структурно-логічного аналізу та інтерпретації наукових джерел з метою формування концептуальних висновків щодо можливостей і обмежень упровадження штучного інтелекту в морській логістиці.

Установлено, що моделі штучного інтелекту забезпечують значне підвищення точності прогнозування споживання палива, часу проходження маршруту та ймовірності операційних затримок. Виявлено, що використання моделей машинного навчання дає змогу формувати адаптивні маршрути й оптимізовані швидкісні профілі, що реагують на зміни метеоумов і морського стану в режимі, наближеному до реального часу. Доведено, що інтеграція інтелектуальних алгоритмів у технічну експлуатацію сприяє ранньому визначенню деградаційних процесів, зниженню аварійності та скороченню незапланованих ремонтів. Окреслено проблеми впровадження, пов’язані з якістю даних, обмеженнями обчислювальних ресурсів, сумісністю цифрових платформ і ризиками алгоритмічних помилок.

Узагальнено, що комплексне впровадження технологій штучного інтелекту формує стійку модель управління флотськими витратами, покращує навігаційну точність і підвищує загальну операційну надійність судноплавних компаній. Обґрунтовано доцільність переходу до прогнозно-орієнтованого управління технічним станом суден та інтеграції аналітичних моделей у всі ключові елементи експлуатаційного циклу. Перспективним визначено розроблення алгоритмів, стійких до неповноти й шумності морської телеметрії, розширення застосувань цифрових двійників, стандартизацію даних у глобальних логістичних мережах та створення інтерпретованих моделей, придатних до практичної верифікації екіпажами й інженерними командами.