تظل اللوجستيات الفعالة من حيث التكلفة للكتلة الحيوية تحديًا كبيرًا بسبب الطبيعة الديناميكية وغير الخطية لسلاسل الإمداد، فضلاً عن ندرة البيانات الشاملة حول هذا الموضوع. حيث تلعب الكتلة الحيوية دورًا متزايد الأهمية في أنظمة الطاقة المستدامة، فإن إدارة سلاسل إمدادها المعقدة بشكل فعال أمر بالغ الأهمية. غالبًا ما تكافح طرق اللوجستيات التقليدية مع الطبيعة الديناميكية وغير الخطية ونادرة البيانات لإمدادات الكتلة الحيوية، خاصة عند دمج المصادر المحلية والدولية. لمعالجة هذه التحديات، تهدف هذه الدراسة إلى تطوير نموذج إدارة توصيل الكتلة الحيوية (BDM) القائم على الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) لتحسين عمليات الشراء والإمداد للمنشآت الحرارية المركبة (CHP) ذات السرير المميع. يدمج النموذج الشامل المعاملات التقنية والاقتصادية والجغرافية لتمكين اختيار الموردين، وتحسين طرق النقل، وإبلاغ استراتيجيات خلط الوقود، مما يمثل نهجًا جديدًا في لوجستيات الكتلة الحيوية. أكدت دراسة حالة بناءً على بيانات تشغيلية قدرة النموذج على تحديد مصادر الكتلة الحيوية الفعالة من حيث التكلفة والمتوافقة مع معايير الجودة. تم تقييمه باستخدام بيانات تشغيلية تجريبية من منشأة بولندية (CHP)، حيث أظهر النموذج القائم على ANN دقة تنبؤية عالية (MAE = 0.16، MSE = 0.02، R2 = 0.99) ضمن النطاق المدروس. تعامل النموذج بفعالية مع مجموعات البيانات غير المكتملة التي تميز أسواق الكتلة الحيوية، مما ساعد في اتخاذ قرارات اختيار الموردين وتمثيل برهان مفهوم لتحسين لوجستيات الكتلة الحيوية في وسط أوروبا. كان النموذج قادرًا على تعميم توصيات الموردين بناءً على المتغيرات المدخلة، بما في ذلك نوع الكتلة الحيوية، وسعر الوحدة، والطلب السنوي. تدعم الإطار المقترح كل من القرارات الاستراتيجية واللوجستية في الوقت الحقيقي، مقدمة أداة قوية لتعزيز شفافية سلسلة الإمداد، وكفاءة التكلفة، والقدرة على الصمود في قطاع الطاقة المتجددة. ستركز الأبحاث المستقبلية على توسيع مجموعة البيانات وتطوير نماذج هجينة لتعزيز استقرار ومرونة سلسلة الإمداد تحت ظروف السوق والتنظيم المتغيرة.
درس ويسويوفسكا وزملاؤها (Mon,) هذا السؤال.