У статтi розглядається пiдхiд до побудови адаптивної логiстичної системи на основi Iнтернету речей (IoT) з використанням периферiйних обчислень (Edge Computing), модулiв штучного iнтелекту (AI) та промiжного програмного забезпечення для забезпечення взаємодiї. Пропонується багаторiвнева архiтектура, яка охоплює повний цикл обробки даних – вiд збору даних з датчикiв до прийняття рiшень та iнтеграцiї з корпоративними системами, з акцентом на скороченнi затримки та пiдвищеннi адаптивностi. У дослiдженнi аналiзуються ключовi архiтектурнi рiвнi: IoT, Edge, AI, iнтеграцiя та безпека. Edge Computing дозволяє обробляти данi поблизу джерел, зменшуючи навантаження на центральнi сервери та забезпечуючи реагування в режимi реального часу, тодi як модуль AI забезпечує прогнозну аналiтику, виявлення аномалiй та оптимiзацiю маршрутiв. Рiвень промiжного програмного забезпечення забезпечує унiфiкацiю, нормалiзацiю та iнтеграцiю даних через стандартизованi API, а також взаємодiю з системами ERP, WMS та TMS. Модель безпеки базується на шифруваннi, автентифiкацiї та концепцiї «нульової довiри», забезпечуючи цiлiснiсть, конфiденцiйнiсть та доступнiсть даних. Результати показують, що iнтеграцiя IoT, Edge Computing та AI покращує продуктивнiсть, масштабованiсть та надiйнiсть логiстичних систем, одночасно зменшуючи операцiйнi витрати та пiдтримуючи розвиток iнтелектуальної логiстики.
Жовтані et al. (Thu,) studied this question.