SUN’IY INTELLEKT VA KATTA MA’LUMOTLAR (BIG DATA) ASOSIDA TRANSPORT-LOGISTIKA TIZIMLARINI BOSHQARISHNI TAKOMILLASHTIRISH
Keywords:
Kalit so’zlar: menejment, transport-logistika tizimi, sun’iy intellekt, katta ma’lumotlar, marshrutlarni optimallashtirish, operatsion xarajatlar, yetkazib berish zanjiri.Abstract
Annotatsiya: Mazkur tadqiqotning asosiy maqsadi zamonaviy korxonalarda transport-logistika jarayonlarini boshqarishda sun’iy intellekt (SI) va katta ma’lumotlar (Big Data) texnologiyalaridan foydalanishning iqtisodiy samaradorligini chuqur tahlil qilish va uni mahalliy amaliyotga joriy etishning strategik yo’llarini ishlab chiqishdan iborat. Tadqiqot davomida tizimli tahlil, iqtisodiy-matematik modellashtirish, qiyosiy tahlil, empirik kuzatuv va ekspert baholash usullaridan keng foydalanildi. Xalqaro logistika kompaniyalarining raqamlashtirish tajribasi o’rganildi va O‘zbekistondagi yetakchi transport korxonalarining operatsion ma’lumotlari statistik tahlil qilindi. Olingan natijalar shuni ko‘rsatadiki, logistika boshqaruviga sun’iy intellekt algoritmlarini integratsiya qilish orqali marshrutlarni optimallashtirish, yoqilg’i sarfi va yuk tashish xarajatlarini o‘rtacha 18–22 foizga kamaytirish, yetkazib berish muddatlarini qisqartirish hamda ombor zaxiralarini aniq prognoz qilish imkonini beradi. Shuningdek, iste’molchilarga xizmat ko‘rsatishda “so’nggi mil” (last-mile delivery) muammosini samarali hal etishda mashinali o’qitish (Machine Learning) modellarining amaliy ustunligi isbotlandi. Xulosa o’rnida, mahalliy transport-logistika korxonalariga raqamli transformatsiyani jadallashtirish, IT-infratuzilmani yangilash, soha mutaxassislarining malakasini oshirish va davlat-xususiy sheriklik asosida yagona axborot almashinuvi platformasini yaratish bo‘yicha ilmiy asoslangan taklif va tavsiyalar ishlab chiqildi. Ushbu amaliy chora-tadbirlarning tatbiq etilishi mamlakatimiz transport-logistika tizimining barqarorligini va xalqaro tranzit salohiyatini keskin oshirishga xizmat qiladi.
References
1. Abdullaev A. M., Karimov B. N. Raqamli iqtisodiyot sharoitida logistika infratuzilmasi samaradorligini oshirish // Iqtisodiyot va innovatsion texnologiyalar. – 2023. – T. 11, № 2. – S. 112–120.
2. Ivanov S. V. Iskusstvennyy intellekt i Big Data v transportnoy logistike: mirovoy opyt i perspektivy // Vestnik transporta. – 2022. – T. 18, № 4. – S. 45–56.
3. Christopher M. Logistics & Supply Chain Management / M. Christopher. – 5th ed. – London: Pearson Education, 2016. – 310 p.
4. McKinsey & Company. Travel, Transport & Logistics: AI in logistics [Elektron resurs]. – 2021. – Kirish rejimi: https://www.mckinsey.com/industries/travel-logistics-and-infrastructure/our-insights.
5. Wang Y., Zhong R. Y., Xu X. A review on Big Data analytics for supply chain management // Journal of Cleaner Production. – 2019. – Vol. 241. – P. 118–132. – DOI: 10.1016/j.jclepro.2019.118338.
