The role of artificial intelligence in enhancing global supply chain efficiency выпускная квалификационная работа магистра

Данная работа посвящена изучению того, как технологии искусственного интеллекта (ИИ) могут повысить эффективность глобальных цепочек поставок, а также разработке практических рекомендаций для компаний, планирующих их внедрение, особенно на развивающихся рынках. В ходе исследования были поставлены следующие задачи: 1. Был проведен обзор существующей литературы по применению ИИ в управлении цепочками поставок, проанализированы два практических кейса — компании Siemens (прогностическое техническое обслуживание) и RIDA Group в Судане (цепочка поставок в горнодобывающей отрасли), — а также разработана дорожная карта внедрения, состоящая из трех этапов. 2. Анализ показал, что ИИ способен сократить расходы на техническое обслуживание примерно на 25%, уменьшить время простоя оборудования и повысить устойчивость цепочки поставок. Для RIDA Group предложенная дорожная карта включает пилотный этап, этап масштабирования и создание полномасштабной экосистемы; ожидаемая окупаемость инвестиций составляет около 52% за два года. 3. Полученные результаты могут быть полезны компаниям из аналогичных отраслей, особенно на развивающихся рынках, планирующим внедрение ИИ в процессы управления цепочками поставок. Работа была выполнена на базе Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого с использованием как теоретических исследований, так и анализа практических примеров для формирования комплексного представления о применении ИИ в управлении цепочками поставок. Исследование включало анализ отраслевых проблем и разработку стратегической дорожной карты внедрения из трех этапов, адаптированной для развивающихся рынков, с особым акцентом на горнодобывающую и производственную сферы. Итогом исследования стал набор практических рекомендаций и стратегических подходов, которые могут взять на вооружение компании, стремящиеся повысить устойчивость своих цепочек поставок и операционную эффективность с помощью технологий ИИ. Предложенная дорожная карта призвана способствовать поэтапной цифровой трансформации, снижению операционных издержек и совершенствованию процессов принятия решений, обеспечивая тем самым устойчивый рост и конкурентное преимущество на стремительно меняющихся глобальных рынках. The given work is devoted to study how artificial intelligence technologies can improve the efficiency of global supply chains and to give practical recommendations for companies that plan to adopt them, especially in emerging markets. The research set the following goals: 1. The study reviewed the existing literature on AI in supply chain management, analyzed two case studies — Siemens (predictive maintenance) and RIDA Group in Sudan (mining supply chain) — and built a three-phase implementation roadmap. 2. The analysis showed that AI can reduce maintenance costs by around 25%, lower equipment downtime, and make the supply chain more resilient. For RIDA Group, the proposed roadmap covers a pilot phase, a scaling phase, and a full-scale ecosystem, with an expected return on investment of about 52% over two years. 3. The results can be useful for companies in similar industries, especially in developing markets, that plan to adopt AI in their supply chain operations. The work was fulfilled on the premises of Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, utilizing both theoretical research and practical case studies to develop comprehensive insights into AI application in supply chain management. The research involved analyzing industry-specific challenges and designing a strategic three-phase implementation roadmap tailored for emerging markets, with particular emphasis on mining and manufacturing sectors. The study resulted into a set of practical guidelines and strategic frameworks that can be adopted by companies seeking to enhance their supply chain resilience and operational efficiency through AI technologies. The proposed roadmap aims to facilitate gradual digital transformation, reduce operational costs, and improve decision-making processes, thereby ensuring sustainable growth and competitive advantage in rapidly changing global markets.