Доцент ДВФУ разработал интеллектуальную систему управления лесными цепями поставок

Доцент департамента программной инженерии и искусственного интеллекта Института математики и компьютерных технологий ДВФУ, кандидат экономических наук Родион Рогулин разработал проект, направленный на повышение эффективности лесной отрасли России. Проблемы большой территории и сезонности, которые существенно осложняют логистику и поставки сырья, предлагается решать с помощью нового цифрового инструмента, сообщает пресс-служба университета.

Ученый создал интеллектуальную систему, объединяющую точные математические методы, анализ сетевых структур (графов), учет случайных факторов и современные вычислительные алгоритмы для поиска оптимальных решений в условиях неопределенности.

Новая разработка представляет собой многоуровневую интеллектуальную систему, адаптированную для повышения эффективности лесопромышленных предприятий, в том числе в Приморском крае. Проект основан на теории управления цепями поставок и логистики, а также на принципах устойчивого развития. Практическую основу работы составляют методы анализа данных и прогнозирования, включая технологии машинного обучения и искусственного интеллекта.

Использование этих подходов позволяет обрабатывать большие объемы информации, выявлять устойчивые закономерности в динамике цепей поставок и принимать более обоснованные управленческие решения.

"Ядром проекта станут алгоритмы машинного обучения, анализирующие архивные и текущие данные товарно-сырьевых бирж для прогнозирования цен и спроса. Искусственный интеллект позволит моделировать различные сценарии и находить оптимальные решения по закупкам", — рассказал Родион Рогулин.

Проект также включает разработку математических моделей цепей поставок с учетом особенностей различных производственных технологий, включая измельчение с прессовкой и раскрой круглого леса.

"Одна из наиболее сложных задач — корректный учет коэффициента полезного объема сырья, фактически поступающего на склад. На него влияют сезонные условия, регион произрастания и логистические риски. Наши модели позволяют прогнозировать этот коэффициент, превращая неопределенность из угрозы в управляемый параметр, что напрямую влияет на рентабельность предприятий", — отметил ученый.

Одним из ожидаемых результатов первого года работы проекта станет классификация региональных цепей поставок по уровню эффективности их функционирования. Разработанные модели могут применяться в различных регионах страны, включая лесные и арктические территории, а также с использованием данных дистанционного зондирования Земли.

Работа поддержана грантом "Иммануил Кант", а ее научная основа легла в кандидатскую диссертацию, успешно защищенную в 2022 году. Результаты исследований опубликованы более чем в 50 статьях в международных изданиях и ведущих российских научных журналах, в том числе издаваемых НИУ ВШЭ и Российской академией наук. В правительстве Приморского края разработка ученого была отмечена премией губернатора в размере 500 тысяч рублей.