Цифрова трансформація інформаційного забезпечення перевізників малого та середнього бізнесу США та України з використанням технологій штучного інтелекту

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.31498/2225-6733.53.2.2026.359963

Ключові слова:

інформаційні технології, цифровізація перевізного бізнесу, автомобільні рефрижераторні перевезення, малий та середній бізнес, штучний інтелект, машинне навчання, нейронні мережі, модульна цифрова архітектура

Анотація

Стаття присвячена цифровізації малого та середнього бізнесу у сфері автомобільних вантажних перевезень із порівняльним аналізом досвіду США та України. Метою статті був аналіз та розробка методичних рекомендацій щодо застосування сучасних інформаційних технологій та штучного інтелекту для потреб середнього та малого бізнесу автомобільних перевезень, зокрема рефрижераторних. Дослідження проводить паралелі між досвідом США та України. Представлено порівняльний аналіз існуючих цифрових платформ та систем управління транспортом в США та Україні. Обґрунтовані переваги модульної цифрової архітектури, яка дозволяє невеликим компаніям ефективно інтегрувати спеціалізовані сервіси без значних витрат. Представлено поетапний процес створення інформаційного забезпечення діяльності компанії, що виконує перевезення рефрижераторних вантажів в США. Визначені задачі та методи для їх рішення на кожному етапі з зазначенням отриманих результатів. Окрему увагу приділено впровадженню штучного інтелекту, зокрема методів машинного навчання та нейронних мереж, для вирішення проблеми низької якості сканованих документів через інтелектуальне розпізнавання тексту, що мінімізує ручну працю. Перспективним є використання можливостей сучасних моделей транспортних засобів, оснащених бортовими комп’ютерами, програмним забезпеченням та засобами телематики, що дозволяє забезпечити технологію перевезень оперативною інформацією в реальному часі.  У підсумку розроблено методичні рекомендації щодо розробки та впровадження інформаційних систем модульної цифрової архітектури для підприємств малого та середнього перевізного бізнесу, засновані на досвіді діяльності компанії перевізника в США. Використання основних тенденцій такого підходу для створення інформаційного забезпечення діяльності українських перевізників може бути підставою для подолання технологічного розриву та підвищення їх конкурентоспроможності

Посилання

  1. Gearing up for the Next Transformation: AI in the Trucking Industry: Driving the Next Transformation in Fleet Operations. Beyond trucks. URL: https://www.beyondtrucks.com/resources/white-papers/ai-for-the-trucking-industry (дата звернення: 10.02.2026).
  2. The Logistics Technology Gap for Small and Midsized Shippers. Transportation & Logistics Software. URL: https://transporttmsandlogisticstms.com/2022/08/23/the-logistics-technology-gap-for-small-and-midsized-shippers/ (дата звернення: 10.02.2026).
  3. Shalamov R. Strategies for the Implementation of Digital Dispatch Platforms in Small Trucking Companies. The American Journal of Management and Economics Innovation. 2025. Vol. 7(07). Pp. 25-32. DOI: https://doi.org/10.37547/tajmei/Volume07Issue07-03.
  4. Гузенко С. Диджиталізація перевезень: головні виклики при оцифруванні логістики. URL: https://mind.ua/openmind/20257544-didzhitalizaciya-perevezen-golovni-vikliki-pri-ocifruvanni-logistiki (дата звернення: 12.02.2026).
  5. Гавриков Д. Міжнародний досвід цифровізації бізнес-процесів на підприємствах транспорту. Modeling the development of the economic sys-tems. 2025. Vol. 4. Pр. 92–98. DOI: https://doi.org/10.31891/mdes/2025-18-9.
  6. Smith R. An Overview of the Tesseract OCR Engine. Ninth International Conference on Document Analysis and Recognition, Curitiba, Brazil, 23-26 September 2007. Pp. 629-633. DOI: https://doi.org/10.1109/ICDAR.2007.4376991.
  7. Smith R., Antonova D., Lee D.-S. Adapting the tesseract open source OCR engine for multilingual OCR. Proceedings of the International Workshop on Multilingual OCR, Barcelona, Spain, 25 July 2009. Pp. 1-8. DOI: https://doi.org/10.1145/1577802.1577804.
  8. Коростін О. О. Ефективність розпізнавання тексту в автоматизації міжнародних морських перевезень за допомогою штучного інтелекту. Таврійський науковий вісник. Серія: Технічні науки. 2024. Вип. 3. C. 29-38. DOI: https://doi.org/10.32782/tnv-tech.2024.3.4.
  9. Ткаченко К., Зуєнко О. Використання багатошарової LSTM-нейромережі у процесі розпізнавання друкованих текстів. Цифрова платформа: інформаційні технології в соціокультурній сфері. 2022. Вип. 5(1). С. 199–215. DOI: https://doi.org/10.31866/2617-796X.5.1.2022.261305.
  10. Technology Guide for Truckers: How Small Fleets Are Using Digital Tools. RXO. URL: https://rxo.com/resources/carrier/5-carrier-steps/ (дата звернення 14.01.2026).
  11. Fleet Technology Trends Report. 2023. URL: https://www.fleetmanagementweekly.com/wp-content/uploads/2023/11/VZC-2077702-2024-Fleet-Technology-Trends-R1_09292023.pdf (дата звернення: 14.01.2026).
  12. Статистичні дані по галузі автомобільного транспорту. Ministry for Development of Communities and Territories of Ukraine. URL: https://mtu.gov.ua/en/content/statistichni-dani-po-galuzi-avtomobilnogo-transportu.html?utm_source (дата звернення: 22.01.2026).
  13. Порівняння рішень для управління доставкою «останньої милі». URL: https://trademaster.ua/articles/313959?utm_source (дата звернення: 22.01.2026).
  14. Кічкін О. В., Водолазський О. О., Кічкіна О. І. Методика удосконалення інформаційного забезпечення діяльності автоперевізника на ринку Північної Америки. Вісник Східноукраїнського національного університету імені Володимира Даля. 2017. № 4(234). C. 111-115.
  15. Кічкін О. В., Кічкіна О. І., Vodolazskyy M. Інформаційне забезпечення бізнесу автомобільних вантажних перевезень. Транспорт: наука та практика: збірник наукових праць ІV-ї міжнародної науково-практичної конференції, Київ-Одеса, 22 травня 2025 р. С. 266-269.
  16. Кічкін О. В., Кічкіна О. І. Нечітке моделювання – основа інтелектуального управління температурою в рефрижераторних автотранспортних засобах. Вісник Східноукраїнського національного університету імені Володимира Даля. 2019. № 3(251). C. 89-94.
  17. Шарапов О. Д., Матвійчук А. В. Поширення помилки в задачах оптимізації параметрів нейронних мереж. Моделювання та інформаційні системи в економіці. 2009. Вип. 79. С. 30–45.

##submission.downloads##

Опубліковано

2026-03-26

Як цитувати

Кічкіна , О., & Кічкін , О. (2026). Цифрова трансформація інформаційного забезпечення перевізників малого та середнього бізнесу США та України з використанням технологій штучного інтелекту. Вісник Приазовського Державного Технічного Університету. Серія: Технічні науки, 2(53), 233–242. https://doi.org/10.31498/2225-6733.53.2.2026.359963

Номер

Розділ

275 Транспортні технології (за видами)