Аннотация на русском языке: В статье рассматривается применение методов глубинного обучения для интеллектуальной оптимизации логистических процессов и управления цепочками поставок. Обосновывается необходимость использования передовых технологий искусственного интеллекта в условиях растущей сложности и динамичности современных рынков. Акцентируется внимание на задачах прогнозирования спроса, оптимизации маршрутов доставки и управления запасами, где применение глубинного обучения демонстрирует значительное повышение эффективности по сравнению с традиционными методами. Подробно анализируются концепции прогностического управления цепочками поставок и принятия решений в реальном времени, подчеркивая их роль в повышении конкурентоспособности компаний. Рассматриваются преимущества проактивного подхода, основанного на прогнозировании будущих событий и трендов в логистической сети, и оперативного реагирования на изменяющиеся условия. Подчеркивается, что использование интеллектуальных методов позволяет не только снизить затраты и повысить эффективность, но и повысить устойчивость логистических систем к внешним воздействиям. Исследование направлено на демонстрацию потенциала глубинного обучения для трансформации логистических процессов и повышения эффективности управления цепочками поставок.

The summary in English: This article examines the application of deep learning methods for intelligent optimization of logistics processes and supply chain management. It justifies the need to use advanced artificial intelligence technologies in the context of increasing complexity and dynamism of modern markets. The focus is on the tasks of demand forecasting, delivery route optimization, and inventory management, where the application of deep learning demonstrates a significant increase in efficiency compared to traditional methods. The concepts of predictive supply chain management and real-time decision-making are analyzed in detail, emphasizing their role in enhancing the competitiveness of companies. The advantages of a proactive approach, based on forecasting future events and trends in the logistics network, and rapid response to changing conditions are considered. It is emphasized that the use of intelligent methods not only reduces costs and increases efficiency but also enhances the resilience of logistics systems to external influences. The research aims to demonstrate the potential of deep learning to transform logistics processes and improve the efficiency of supply chain management.

Ключевые слова: глубокое обучение, логистика, цепочки поставок, предиктивное управление.
Key words: Deep Learning, Logistics, Supply Chains, Predictive Management.