Dirbtinio intelekto panaudojimo, didinant multimodalinio transporto tvarumą, galimybių vertinimas
Čižiūnienė, Kristina | Recenzentas / Rewiewer |
Darbo gynimo komisijos pirmininkas / Thesis Defence Board Chairman | |
Darbo gynimo komisijos narys / Thesis Defence Board Member | |
Darbo gynimo komisijos narys / Thesis Defence Board Member | |
Darbo gynimo komisijos narys / Thesis Defence Board Member | |
Šimelis, Antanas | Darbo gynimo komisijos narys / Thesis Defence Board Member |
DIRBTINIO INTELEKTO PANAUDOJIMO, DIDINANT MULTIMODALINIO TRANSPORTO TVARUMĄ, GALIMYBIŲ VERTINIMASEdvinas ŠiurnaBaigiamajame magistro darbe analizuojamos dirbtinio intelekto panaudojimo, didinant multimodalinio transporto tvarumą, galimybės. Baigiamajame darbe nagrinėjami multimodalinio transportavimo organizavimo ypatumai ir dirbtinio intelekto technologijų taikymo, didinant multimodalinio transporto tvarumą logistikos sektoriuje, teorinės galimybės. Pateikiama statistinių duomenų apie dirbtinio intelekto panaudojimo galimybes, didinant multimodalinio transporto tvarumą, analizė. Mokslinės literatūros analizė leido nustatyti, kad šiuo metu logistikos įmonės nepakankamai naudoja multimodalinį transportą kroviniams gabenti dėl sudėtingų multimodalinių maršrutų organizavimo procedūrų. Nustatyta, kad dirbtinio intelekto technologijų taikymas galėtų padidinti multimodalinio transporto tvarumą. Tokie dirbtinio intelekto technologija pagrįsti sprendimai, kaip DI valdomos logistikos sistemos (DILS), multimodalinių vežimų organizavimo modeliai, valdomi DI, DI ERP, Blockchain, konteinerių valdymo informacinė sistema, pagrįsta DI, DI valdomos CRM, gali padidinti multimodalinio transporto tvarumą. Atlikus tyrimą nustatyta, kad logistikos įmonės nepakankamai dėmesio skiria tvarumo elementų užtikrinimui savo veikloje, o DI technologijas taiko atskiroms logistikos operacijoms atlikti. Remiantis gautais rezultatais, sukurtas specialus DI technologijomis pagrįstas modelis, skirtas logistikos įmonėms didinti multimodalinio transporto tvarumą, pateiktos jo įgyvendinimo rekomendacijos. Darbo pabaigoje pateikiamos išvados.Darbą sudaro: įvadas, teorinė dalis, metodologija, tyrimas, išvados, rekomendacijos, literatūros sąrašas, priedai. Darbo apimtis - 86 p. teksto be priedų, 12 lentelių, 34 paveikslai, 96 bibliografiniai šaltiniai. Darbo pabaigoje pateikiamas 1 priedas, papildantis tyrimo duomenis.
ASSESSMENT OF THE POSSIBILITIES OF USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE TO INCREASE THE SUSTAINABILITY OF MULTIMODAL TRANSPORTEdvinas ŠiurnaThe final master's thesis analyzes the possibilities of using artificial intelligence to increase the sustainability of multimodal transport. The final thesis examines the peculiarities of organizing multimodal transportation and the theoretical possibilities of applying artificial intelligence technologies to increase the sustainability of multimodal transport in the logistics sector. An analysis of statistical data on the possibilities of using artificial intelligence to increase the sustainability of multimodal transport is presented.An analysis of the scientific literature has shown that today's logistics companies do not sufficiently use multimodal transport for freight transportation due to the complex procedures for organizing multimodal routes. It has been determined that the application of artificial intelligence technologies could increase the sustainability of multimodal transport. Such solutions based on artificial intelligence technology, such as AI-driven logistics systems (IDLS), AI-driven multimodal transportation organization models, AI ERP, Blockchain, AI-based container management information system, AI-driven CRM, can increase the sustainability of multimodal transport. The study found that logistics companies do not pay enough attention to ensuring sustainability elements in their activities, and apply AI technologies to the performance of individual logistics operations. Based on the results obtained, a special AI-based model was created for logistics companies to increase the sustainability of multimodal transport, and recommendations for its implementation are provided. At the end of the work, conclusions are presented.The work consists of: introduction, theoretical part, methodology, research, conclusions, recommendations, list of used literature, appendices. The work volume - 86 p. of text without appendices, 12 tables, 34 figures, 96 bibliographical sources. At the end of the work, 1 appendix is presen