2025 6

ПОДОЛАННЯ ЛОГІСТИЧНОГО ПРОБІЛУ: SMART-SYNERGY ТА ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ У ПОБУДОВІ СТІЙКИХ МЕРЕЖ ПОСТАЧАННЯ

Родіон Вікторович Севастьянов,
канд. екон. наук, доцент,
ORCID https://orcid.org/0000-0001-9088-4433
e-mail: rvs_zp@ukr.net
Національний університет «Запорізький політехнічний», м. Запоріжжя

Формат цитування
Севастьянов Р. В. Подолання логістичного пробілу: Smart-Synergy та штучний інтелект у побудові стійких мереж постачання. Управління економікою: теорія та практика. Чумаченківські читання: зб. наук. праць / НАН України, Ін-т економіки пром-сті. Київ, 2025. С. 79-98. https://doi.org/10.37405/2221-1187.2025.79-98

Мова статті
Українська

Анотація
У статті розглянуто феномен «логістичного пробілу» в українській економіці як систематичну невідповідність між потребами ринку та фактичними можливостями існуючих ланцюгів постачань в умовах тривалих шоків, воєнних ризиків та регуляторного тиску (ESG, «зелений курс»). Запропоновано концепцію переходу від вразливих лінійних ланцюгів постачань до стійких багаторівневих логістичних мереж на основі моделі Smart-Synergy. Особливу увагу приділено ролі штучного інтелекту в трансформації ланцюгів постачань: від прогнозування попиту та виявлення вузьких місць до сценарного моделювання, оптимізації маршрутів, управління ризиками та підтримки прийняття рішень у реальному часі.

Ключові слова
стійкі логістичні мережі, Smart-Synergy, ResiLog, FlexHub, GreenChain, штучний інтелект, ланцюги постачань.

Referensces

  1. Kassa, A., Kitaw, D., Stache, U., Beshah, B., & Degefu, G. (2023). Artificial intelligence techniques for enhancing supply chain resilience: A systematic literature review, holistic framework, and future research. Computers & Industrial Engineering, 186, 109714. https://doi.org/10.1016/j.cie.2023.109714
  2. Zamani, E. D., Smyth, C., Gupta, S., & Dennehy, D. (2023). Artificial intelligence and big data analytics for supply chain resilience: A systematic literature review. Annals of Operations Research, 327(2), 605–632. https://doi.org/10.1007/s10479-022-04983-y
  3. Zaoui, S., Foguem, C., Tchuente, D., & Kamsu-Foguem, B. (2025). The application of artificial intelligence technologies in the resilience and the viability of supply chains: A systematic literature review. Production Planning & Control, 36(16), 2429-2446. https://doi.org/10.1080/09537287.2025.2563616
  4. Pournader, M., Ghaderi, H., Hassanzadegan, A., & Fahimnia, B. (2021). Artificial intelligence applications in supply chain management. International Journal of Production Economics, 241, 108250. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2021.108250
  5. Abyaneh, A. G., Ghanbari, H., Mohammadi, E., Amirsahami, A., & Khakbazan, M. (2025). An analytical review of artificial intelligence applications in sustainable supply chains. Supply Chain Analytics, 12, 100173. https://doi.org/10.1016/j.sca.2025.100173
  6. Boone, T., Fahimnia, B., Ganeshan, R., Herold, D. M., & Sanders, N. R. (2025). Generative AI: Opportunities, challenges, and research directions for supply chain resilience. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 199, 104135. https://doi.org/10.1016/j.tre.2025.104135
  7. Peprah, J. A., Amoah, J., Kwarteng, K., Jibril, A. B., & Sharif, T. (2025). Artificial intelligence and additive manufacturing for resilient supply chain in Africa: A systematic literature review. Future Business Journal, 11, 54. https://doi.org/10.1186/s43093-025-00477-y
  8. Elia, V., Gnoni, M. G., & Tornese, F. (2024). On-demand warehousing platforms: Evolution and trend analysis of an industrial sharing economy model. Logistics, 8(4), 93. https://doi.org/10.3390/logistics8040093
  9. Ceschia, S., Gansterer, M., Mancini, S., & Meneghetti, A. (2023). The on-demand warehousing problem. International Journal of Production Research, 61(10), 3152–3170. https://doi.org/10.1080/00207543.2022.2078249
  10. Toorajipour, R., Sohrabpour, V., Nazarpour, A., Oghazi, P., & Fischl, M. (2021). Artificial intelligence in supply chain management: A systematic literature review. Journal of Business Research, 122, 502–517. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.09.009
  11. Culot, G. (2024). Artificial intelligence in supply chain management. Computers in Industry, 154, 104132. https://doi.org/10.1016/j.compind.2024.104132
  12. Teixeira, A. R., Ferreira, J. V., & Ramos, A. L. (2025). Intelligent supply chain management: A systematic literature review on artificial intelligence contributions. Information, 16(5), 399. https://doi.org/10.3390/info16050399
  13. Guo, Y., Liu, F., Song, J.-S., & Wang, S. (2024). Supply chain resilience: A review from the inventory management perspective. Fundamental Research, 5(2), 450-463. https://doi.org/10.1016/j.fmre.2024.08.002
  14. Hosseini Shekarabi, S. A., Kiani Mavi, R., & Romero Macau, F. (2025). Supply chain resilience: A critical review of risk mitigation, robust optimisation, and technological solutions and future research directions. Global Journal of Flexible Systems Management, 26, 681–735. https://doi.org/10.1007/s40171-025-00458-8
  15. Taofeek, A. (2025). Warehouse-as-a-Service (WaaS): A new paradigm for supply chain agility and cost optimization. ResearchGate (preprint). https://www.researchgate.net/publication/390215939_Warehouse-as-a-Service_WaaS_A_New_Paradigm_for_Supply_Chain_Agility_and_Cost_Optimization
  16. Hariyani, D., Hariyani, P., Mishra, S., & Sharma, M. K. (2024). A literature review on green supply chain management for sustainable sourcing and distribution. Waste Management Bulletin, 2(4), 231–248. https://doi.org/10.1016/j.wmb.2024.11.009
  17. Suduk, N. V., & Herasymovych, I. V. (2025). Application of artificial intelligence in production logistics: Modern practices and development prospects. Economy and Society, 73. https://doi.org/10.32782/2524-0072/2025-73-40 [in Ukrainian].

Повний текст (.pdf)

Надійшла до редакції 10.11.2025
Прийнята до друку 16.12.2025
Опублікована 29.12.2025