ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ У ПРОГНОЗУВАННІ ПОТРЕБ У МАТЕРІАЛЬНИХ РЕСУРСАХ

УДК 658.3

ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ У ПРОГНОЗУВАННІ ПОТРЕБ У МАТЕРІАЛЬНИХ РЕСУРСАХ

 

https://doi.org/10.36994/2707-4110-2025-14-41-16

 

Шолота Ю.І., здобувач ЗВО «Університет «Україна [1]

 

Анотація. На сьогодні Штучний інтелект (ШІ) має досить широке застосування у різних сферах. Не винятком є і підприємства, де його застосовують практично у всіх процесах діяльності, а зокрема і в плануванні матеріальних ресурсів. Таке планування   сприяє підвищенню ефективності виробництва та оптимізації використання ресурсів. В даній статті розглянемо, що таке ресурси, їх види та етапи планування. Визначимо, що являє собою планування матеріальних ресурсів, його важливість у діяльності підприємства та можливі наслідки при неправильному плануванні. ШІ як сучасне рішення проблем, що виникають у  процесі діяльності підприємства  у сферах: управління матеріальними ресурсами, прогнозування попиту, автоматизації закупівель, контролі запасів і вдосконаленні ланцюгів постачання тощо.

Зокрема розглянемо, що таке ШІ, за якими принципами  він працює, його основні переваги та можливості у плануванні ресурсів та в різних процесах діяльності організації. З’ясуємо, які виклики постають перед підприємством: складність у використанні та вартість впровадження новітніх технологій, а також перспективи розвитку ШІ у сфері забезпечення ресурсами.

Також розглянемо  SCM та ERP системи як інструменти впровадження ШІ на підприємстві, які забезпечують автоматизацію ключових процесів, таких як управління закупівлями, обліку, постачання та виробничими ланцюгами. Приділимо увагу питанням безпеки  та правильності даних, що надаються ШІ, необхідності адаптації бізнес-процесів, залученню кваліфікованого персоналу та його навчанню. Переглянемо динаміку впровадження технологій в світі та Україні.

Запропоновані у статті підходи  можуть бути корисними для підприємств, які прагнуть підвищити конкурентоспроможність у сучасному світі за рахунок цифровізації та використання передових технологій. Досвід світових і вітчизняних компаній, а також попит на рішення на основі штучного інтелекту вже сьогодні вказують на позитивний результат їхнього впровадження.

Ключові слова: матеріальні ресурси, штучний інтелект, ERP та SCM системи , автоматизація, прогнозування.

USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN FORECASTING NEEDS IN MATERIAL RESOURCES

Sholota Y.I., Master’s degree Open International University

of Human Development «Ukraine»

Abstract. Today, Artificial Intelligence (AI) has a fairly wide application in various fields. Enterprises are no exception, where it is used in almost all business processes, and in particular in the planning of material resources. Such planning helps to increase production efficiency and optimize the use of resources. In this article, we will consider what resources are, their types and stages of planning. We will define what material resource planning is, its importance in the activities of the enterprise and the possible consequences of incorrect planning. AI as a modern solution to problems that arise in the process of enterprise activity in the areas of: material resource management, demand forecasting, procurement automation, inventory control and supply chain improvement, etc.

In particular, we will consider what AI is, by what principles it works, its main advantages and capabilities in resource planning and in various processes of the organization's activity. We will find out what challenges the enterprise faces: the complexity of using and the cost of implementing the latest technologies, as well as the prospects for the development of AI in the field of resource provision.

We will also consider SCM and ERP systems as tools for implementing AI in an enterprise, which provide automation of key processes, such as purchasing, accounting, supply and production chain management. We will pay attention to the issues of security and correctness of data provided by AI, the need to adapt business processes, attract qualified personnel and train them. We will review the dynamics of technology implementation in the world and Ukraine.

The approaches proposed in the article can be useful for enterprises that seek to increase competitiveness in the modern world through digitalization and the use of advanced technologies. The experience of global and domestic companies, as well as the demand for solutions based on artificial intelligence, already today indicate a positive result of their implementation.

Keywords: material resources, artificial intelligence, ERP and SCM systems, automation, forecasting.

Постановка проблеми. В сучасних умовах ринкової конкуренції є критично важливе ефективне планування матеріальних ресурсів для підприємств. Недостатня оптимізація запасів, неправильне прогнозування попиту, невчасні поставки можуть призвести до значних фінансових втрат, зупинки виробництва або надмірного накопичення ресурсів.

Традиційне планування часто буває не точним та малоефективним через складність аналізу великої кількості інформації, недостатньо швидким у прийнятті рішень. Така проблема спонукає до пошуку сучасних рішень даного питання і вирішити її можна за допомого штучного інтелекту. Він здатний автоматизувати процеси планування, підвищити точність прогнозів, знизити операційні витрати та зберегти час який можна використати на інші важливі процеси. Саме тому в сучасних умовах важливо застосовувати нові технології, які дають нові можливості.

 Аналіз останніх досліджень і публікацій. Проблема ефективного планування ресурсів на підприємствах з використанням ШІ активно досліджується в колах науки та бізнесу, що свідчить про зростання інтересу до даної теми. На сьогодні існує багато напрацювань щодо даного питання. Наприклад: компанія IBM Global в 2023 році провела дослідження щодо впровадження, вплив та перспективи ШІ в організаціях по всьому світу[1]. Згідно дослідження було виявлено значний приріст впровадження нових технологій у бізнес. Стан штучного інтелекту та користь від нього на початок 2024 року досліджувала компанія McKinsey & Company [2]. Було досліджено багато компаній, виявлено напрямки використання ШІ, динаміку, досягнення та труднощі впроваджень.

За підтримки Міністерства цифрової трансформації України Saturday Team в 2023-2024 роках в Україні проведено дослідження екосистеми ШІ. Метою було виявлення поточного стану даного ринку, виділити ключові тренди індустрії, визначити потребу у спеціалістах та регулювання на державному рівні [3].

Багато публікацій висвітлюють можливості ШІ у точному прогнозуванні споживчого попиту. Наприклад, у статті «AI-driven Supply Chain Optimization»[4], опублікованій у Harvard Business Review , досліджується використання глибокого навчання для передбачення змін у попиті та адаптації виробничих процесів. Інші приділяють увагу викликам, таким як кібербезпека, навчання персоналу та інтеграція з існуючими SAP-системами (Systems, Applications, and Products in Data Processing – комплексне програмне забезпечення управління бізнес-процесами) [5].

Постановка завдання. В сучасних умовах конкуренції підприємства стикаються з необхідністю ефективного планування своїх матеріальних ресурсів для забезпечення стабільної роботи, зменшення витрат та збільшення прибутковості. Традиційні методи не враховують повною мірою динамічні зміни ринку, що призводить до надмірного накопичення чи браку ресурсів. ШІ покликаний для вирішення таких проблем так як він може навчатися та  обробляти великі обсяги інформації, що не під силу людині, здійснювати контроль тих чи інших операцій. Впровадження ШІ дозволяє підвищити гнучкість, фінансовий стан  та знизити ризики підприємства.

Виклад основного матеріалу. Чи можливо точно передбачити забезпечення матеріальними ресурсами підприємства з метою мінімізації витрат та його стабільного функціонування?

З таким питанням стикається практично кожне сучасне підприємство, адже планування ресурсів є важливим фактором в успішній діяльності підприємства, так як воно впливає на безперебійність, конкурентно-спроможність та фінансовий стан компанії.

Отже, спробуємо розібратись в даному питанні, знайти сучасні методи в плануванні та управлінні матеріальними ресурсами, шляхи забезпечення виробництва всім необхідним в потрібний час для зниження ризиків простоїв, втрат часу та фінансів.

В першу чергу розглянемо, що таке планування ресурсів, його основні види та етапи. Ресурси –  це матеріальні, фінансові, трудові, логістичні та інші елементи на підприємстві, які в процесі управління розподіляються згідно його потреб для забезпечення досягнення цілей [9]. Та щоб повністю задовільнити ці потреби установі необхідно на перед спланувати та забезпечити його в правильній кількості всім необхідним тобто ресурсами, в цьому і полягає процес планування.

В діяльності підприємства планування ресурсів проводиться по декількох видах. Наприклад:

• Визначення потреб у матеріалах, сировині, обладнанні та їхнє розподілення у виробництві відноситься до планування матеріальних ресурсів;
• Управління та оцінка фінансовими потоками, інвестиціями до фінансового планування;
• Визначення потреб у персоналі його кількості, кваліфікації та навантаженні до планування трудових ресурсів;
• Розподіл виробничого обладнання, цехів, приміщень, інфраструктури та їх використання здійснює планування виробничих потужностей;
• Застосування технологій, даних та інформаційних систем відноситься до планування інформаційних ресурсів;
• Також важливим аспектом є планування  часовими ресурсами, тобто часом який можна використати на досягнення певних завдань.

Правильне та ефективне планування та використання ресурсів допомагає зменшити витрати, збільшити продуктивність та досягти поставлених цілей.

Планування ресурсів включає в себе також декілька етапів. Наприклад:

• Щоб визначити яких ресурсів і скільки потребує підприємство, необхідно провести аналіз потреб;
• Зробити прогноз на наступні періоди спираючись на дані попередніх;
• Ефективно розподілити наявні ресурси;
• Проконтролювати виконання поставленого плану та за необхідності його коригування.

Якщо планування проводити неналежним чином, чи не брати його до уваги, то підприємство рано чи пізно стикається із проблемами, які призводять до фінансових втрат, зниження ефективності та навіть банкрутства [11].

Аналізуючи відомі компанії в світі можна навести реальні приклади проблем, що виникли в результаті неякісного планування матеріальних ресурсів.

Проблеми в логістиці викликали нестачу ресурсів у відомої компанії McDonalds у Великобританії в 2021 році. Молочні коктейлі та напої тимчасово не продавались через не правильне планування постачань, брак водіїв та транспорту. Як наслідок невдоволення клієнтів та втрати прибутків.

Через надлишок ресурсів американська компанія Target вийшла на ринок Канади в 2013, у понад 100 магазинів завезла занадто багато товарів, які не мали попиту в даному регіоні. Неправильний аналіз ринку  та потреб споживачів призвів до переповнених складів, дефіциту необхідних товарів. Через збитковість у 2015 компанія змушена була закрити всі магазини в цій країні.

Ігнорування розвитку цифрових технологій відкинуло компанію Kodak з лідируючих позицій на світовому ринку, та банкрутства в 2012 році.

Наведені вище приклади ілюструють як може змінитися ситуація в не кращу сторону в установі, яка не належним чином вивчала свій ринок та робила не правильне планування матеріальних ресурсів.

І знову ж постає питання як з мінімальними витратами на планування ресурсів, можна досягти успіху і не втрапити у пастку не передбачуваних витрат та навіть банкрутства?

На мою думку ідеального рішення даної проблеми не має, завжди можуть виникнути непередбачувані обставини  та ризики, що меншою чи більшою мірою вплинуть на роботу чи фінансовий стан підприємства. Та все ж сучасний світ не стоїть на місці, він розвивається та пропонує нові рішення даного питання. Одним із них є штучний інтелект (ШІ). Комп’ютерний розум, що швидко розвивається та вже на сьогодні відіграє значну роль у плануванні та забезпеченні ресурсами підприємства, що є постійно зростаючою. Із можливостей ШІ, що приносить користь підприємству можна виділити ключові:

• швидка обробка даних. ШІ може аналізувати та обробляти величезні обсяги інформації, даних з різних джерел такі як фінансові звіти, маркетингові дослідження, дані щодо продажів тощо, виявляє закономірності, які для людини можуть бути не помітними;
• оптимізація використання ресурсів, зокрема матеріалів, виробничого обладнання, трудового персоналу, енергії шляхом автоматичного налаштування процесу виробництва, перерозподілу завдань, управління запасами тощо;
• автоматизація. ШІ знаходить процеси, що повторюються або ті які можна автоматизувати для економії часу, який можна використати для інших важливих завдань [6];
• прогнозування. Проаналізувавши дані ШІ може спланувати потреби підприємства в майбутньому;
• персоналізація. ШІ аналізує базу клієнтів для персоналізації пропозицій, обслуговування, що сприяє підвищення лояльності та задоволеності клієнтів.

Нас цікавить як саме ШІ виконує планування та може передбачити потреби майбутніх періодів. Отож, ШІ – це комп’ютерна програма, яка використовує машинні алгоритми. З допомогою їх він може навчатися,  аналізувати історичні дані, виявляти закономірності. Вони дозволяють спрогнозувати майбутні події, потреби чи тенденції. Генеративний штучний інтелект як більш нова версія, здатна самостійно створювати новий контент, музику, малюнки, нові ліки, бізнес ідеї, матеріали тощо. Активного поширення набув у 2020 році.  ШІ може обробляти великі обсяги інформації враховуючи безліч факторів та змінних, які людина може не помітити, тому такі прогнози більш точні та обґрунтовані [8].  Наприклад: підприємству потрібно розробити план закупівлі сировини для виробництва. Щоб зробити такий план ШІ збере та проаналізує дані минулих закупівель, обсяги, постачальників, їх ціни та терміни поставок, сезонність тощо. Збере дані про виробництво, обсяг готової продукції, виробничий план на майбутнє, асортимент тощо. Далі зробить аналіз продажів готової продукції, попит відповідно до сезону, ринкові тенденції тощо. Будуть враховані зовнішні фактори, що впливають на закупівлю сировини, коливання цін та валютних курсів, прогнози в економіці, погодні умови тощо. Зробить аналіз постачальників: їхні виробничі потужності, ціни та знижки, витрати часу на доставку тощо. Спираючись на зібрані дані, ШІ обирає відповідний алгоритм машинного навчання: лінійна регресія, логістична регресія, дерева рішень, нейронні мережі тощо. Модель навчається, виявляє закономірності та зв’язок між різними факторами. Тепер навчена модель може прогнозувати потреби в сировині з розрахунком на певний період часу (тиждень, місяць чи рік тощо). Обрати кращого постачальника, обсяг закупівель і терміни доставки. Будуть також враховані можливі ризики в процесі закупівель: зміни цін, затримки в поставці сировини, проблеми з якістю та запропоновані шляхи їх вирішення. Ші запропонує детальний план закупівель. Що міститиме такі пункти. Наприклад: найменування товару, обсяг, терміни замовлення; постачальник, ціна та бюджет, ризики та їх вирішення.

Розроблений план узгоджується та ухвалюється відділами підприємства. ШІ постійно моніторить операції про закупівлі та порівнює їх з планом, якщо вони не збігаються він може його автоматично коригувати.

Важливим елементом ефективного використання ШІ є забезпечення його повною, достовірною, точною та якісною інформацією що йому надається. Тому потрібні фахівці, які працюють в галузі машинного навчання, аналізу та інформаційних технологій. Саме завдяки таким спеціалістам можливе запровадження програм, що використовують ШІ в організаціях. В залежності від масштабу організації налаштуванням та обслуговуванням програм можуть займатися: ІТ – відділи, керівництво підприємства, консалтингові компанії чи інші навчені працівники. Тому важливо щоб вони були професіоналами в цій сфері, бо від їх злагодженої роботи із ШІ залежать майбутні результати підприємства в цілому.

Розроблено багато програм, які допомагають контролювати та керувати різними процесами організації. Поділяються вони на кілька категорій, розглянемо основні з них:

1. Enterprice resource planning (ERP) – це комплексна система, що охоплює всі процеси підприємства, такі як бухгалтерський облік, статистика, фінанси, виробництво, логістика, постачальники тощо. Програма може на основі даних підприємства автоматизувати процеси наприклад закупівель, виробництва продукції, контролювати виконання планів тощо. Сюди відносяться програми ERP, SAP, Oracle, E-Business Suite, Microsoft Dynamics 365 [5].
2. SCM системи (Supply Chain Management), такі системи відповідають за управління поставок, закупівлю ресурсів, управління запасами, логістичні операції. Вони допомагають у процесі від планування закупівель до реалізації готової подукції. Програми SAP SCMO, IBM Sterling Supply Chain, Oracle Supply та інші [5].

Як зазначалося вище для досягнення максимально ефективного результату цими програмами, потрібна достовірна та якісна інформація у великих обсягах. Компаніям що використовують ШІ потрібно часто оновлювати таку інформацію, зберігати її в одній базі щоб не ускладнювати аналіз, уникати помилок, які можуть призвести до неправильних висновків. Наявні на підприємстві інформаційні бази даних  повинні мати надійний захист від витоку конфіденційних даних, чи їх втрати.

Ще однією проблемою, яка передує іншим це вартість впровадження таких технологій. Щоб запустити такі системи потрібне потужне обладнання ( сучасні комп’ютери, сервери, аналітичні платформи, програмне забезпечення тощо). Залучення спеціалістів з ІТ технологій, які зараз є досить затребуваними та високооплачуваними. Впровадження і застосування ШІ є недешевою інвестицією у розвиток підприємства і реальна вигода від неї може з’явитись не одразу. Вже зараз послугами ШІ користуються багато великих  українських компаній такі як Нова пошта, Rozetka, Monobank, Укрзалізниця та інші. Однак останнім часом ШІ стає доступнішим і його починають використовувати середні та малі компанії і попит швидко зростає як у світі так і в Україні.  На рисунку 1 [7] ми можемо бачити  динаміку впровадження ШІ у світі, за останні 2 роки вона значно зросла, що говорить про великий попит даної технології на ринку.

Рис. 1. Динаміка впровадження ШІ у світі, %

 

Висновки. Таким чином, штучний Інтелект швидко змінює світ. В 2025 році він вже не просто виконує команди, а й адаптується до наших потреб та приймає рішення. ШІ поступово проникає в повсякденне життя людей та знаходить широке застосування [10]. Нові досягнення роблять ШІ більш доступним, ефективним, відкривають можливості для різних галузей та обіцяють вплинути на кожен аспект життя.

Відповідаючи на своє питання можна сказати, що дешевого рішення даного питання не має. Оцінюючи впровадження ШІ на підприємстві у плануванні матеріальних ресурсів, можна сказати, що хоч це і дорого-вартісне впровадження на початках, та воно матиме значні переваги в недалекому майбутньому. За його допомогою організація може вирішити проблеми не тільки із закупівлею та управлінням ресурсами, але і ряд інших важливих питань. Це інструмент який може суттєво покращити всі процеси підприємства. Його правильна організація допоможе зменшити витрати, підвищити конкурентні переваги та дасть великі перспективи [7].

Список використаних джерел

1. IBM Global AI Adoption Index 2023: нове дослідження, проведене на замовлення IBM.New York: IBM, 2023.  [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://www.multivu.com/players/English/9240059-ibm-2023-global-ai-adoption-index-report/.
2. The state of AI in 2023: Generative AI’s breakout year / McKinsey & Company. 2023. [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023-generative-ais-breakout-year#/ (дата звернення: 27.07.2024).
3. AI-Екосистема України: компанії, освіта та таланти. 2024. [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://aihouse.org.ua/wp-content/uploads/2024/01/AI-Ecosystem-of-Ukraine-by-AI-HOUSE-x-Roosh-UA.pdf.
4. AI-driven Supply Chain Optimization // Harvard Business Review. 2024. [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://Palai.media/article/shtuchnyj-intelekt-revolyucziya-novogo-chasu-ta-yiyi-globalnyj-vplyv/.
5. Колесніков Д. Що таке система SAP / Д. Колесніков. 2024. [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://brainlab.com.ua/uk/blog-uk/shho-take-sistema-sap/.
6. Ельперін І.В.Автоматизація виробничих процесів: підручник / І.В.Ельперін, О.М. Пупена, В.М. Сідлецький, С.М. Швед. Вид. 2-ге, виправлене.  К.: Ліра-К, 2017.  С. 13–15.
7. Галузеві тренди. Штучний інтелект в Україні: як розвивається галузь. Тренди та аналітика. 2025. [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://hub.kyivstar.ua/articles/galuzevi-trendi-shtuchnij-intelekt-v-ukrayini-yak-rozvivayetsya-galuz.
8. Гурська М. Всі говорять про штучний інтелект. Простими словами пояснимо, що це / М. Гурська. 2017. [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://espreso.tv/article/2017/11/04/shtuchnyy_intelekt.
9. Жулавський А.Ю. Організація матеріально-технічного забезпечення підприємства як об’єкт логістичних рішень / А.Ю. Жулавський, Н.В.Сидоренко // Вісник СумДу. Серія Економіка.  2021. № 2’2021. С. 51–58.
10. Wang H. Analysis of the Impact of Artificial Intelligence on Modern Enterprise Management / H. Wang // Modern Economics & Management Forum. 2024. № 5(3). Р. 495–498.
11. Тарасюк Г.М. Планування діяльності підприємства / Г.М.Тарасюк, Л.І. Шваб. К.: Каравела, 2015. С. 93–108, 126, 153, 161, 234, 299.
12. Кривенко П. Штучний інтелект – ефективна та одночасно небезпечна технологія. Чи усвідомлюють суспільство та бізнес ризики та переваги АІ? / П. Кривенко. [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://cacds.org.ua/

References

1. IBM Global AI Adoption Index 2023. New York, –New research commissioned by IBM. URL: https://www.multivu.com/players/English/9240059-ibm-2023-global-ai-adoption-index-report/

2. The state of AI in 2023: Generative AI’s breakout year. McKinsey & Company. URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023-generative-ais-breakout-year#/ (accessed: 07/27/2024)

3. Ukraine’s AI Ecosystem: Companies, Education, and Talent. 2024. URL:

https://aihouse.org.ua/wp-content/uploads/2024/01/AI-Ecosystem-of-Ukraine-by-AI-HOUSE-x-Roosh-UA.pdf

4. Article “AI-driven Supply Chain Optimization” , Harvard Business Review. 2024. URL: https://Palai.media/article/shtuchnyj-intelekt-revolyucziya-novogo-chasu-ta-yiyi-globalnyj-pvlyl/

5. Kolesnikov D. “What is the SAP system”. 2024. URL: https://brainlab.com.ua/uk/blog-uk/shho-take-sistema-sap/

6. Elperin I.V., Pupena O.M., Sidletsky V.M., Shved S.M. "Automation of production processes" textbook / Ed. 2nd, revised. K.: Ed. Lira-K, 2017.  P.13-15.

7. Article “Industry trends. Artificial intelligence in Ukraine: how the industry is developing. Trends and analytics”. 2025. URL: https://hub.kyivstar.ua/articles/galuzevi-trendi-shtuchnij-intelekt-v-ukrayini-yak-rozvivayetsya-galuz.

8. Gurska, M. “Everyone is talking about artificial intelligence. Let’s explain what it is in simple words”. 2017. URL: https://espreso.tv/article/2017/11/04/shtuchnyy_intelekt

9. Zhulavsky A.Y. Organization of material and technical support of an enterprise as an object of logistical solutions / A.Yu. Zhulavsky, N.V. Sydorenko // Visnyk SumDu. Series Economics. 2021. No. 2’2021. P. 51-58.

10. Wang H. Analysis of the Impact of Artificial Intelligence on Modern Enterprise Management. Modern Economics & Management Forum. 2024. No. 5(3). P. 495–498.

11. Tarasyuk G. M. Planning of enterprise activity / G. M. Tarasyuk, L. I. Shvab.  K.: Karavela, 2015.  93-108,126,153,161,234,299 p.

12. Kryvenko P. Artificial intelligence – an effective and simultaneously dangerous technology. Are society and business aware of the risks and benefits of AI? [Electronic resource].  Access mode: URL: https://cacds.org.ua

 

 

 

 

 

 

 

 

Надійшла до редакції: 25.03.2025 р.