Методы оптимизации логистических цепочек в строительстве с применением алгоритмов искусственного интеллекта для минимизации простоев и повышения производительности труда на объектах гражданского назначения

Аннотация

Работа посвящена разработке и верификации комплексного метода оптимизации логистических цепочек в строительстве с использованием алгоритмов искусственного интеллекта для минимизации непроизводственных простоев и роста производительности труда; актуальность обусловлена высокой долей потерь времени из-за сбоев снабжения, ограниченной реактивными подходами управляемостью и низкой предсказуемостью поставок. Цель исследования – сформировать предиктивно-адаптивную систему управления потоками материалов, техники и бригад и количественно оценить её эффект в реальных условиях стройплощадки. Материалы и методы: эмпирическая база – 12 объектов гражданского назначения(жилищное и соцстроительство) в ЦФО(2020–2023), разделённых на контрольную и экспериментальную группы; источники данных – ERP(заявки/поставки), телематика GPS/ГЛОНАСС, журналы работы техники, видеонаблюдение, отчёты производственных служб; моделирование – AnyLogic(агентное и дискретно-событийное), статистическая верификация – ANOVA и t-критерий(SPSS). Алгоритмическое ядро: LSTM для прогноза потребности и сроков поставок, генетические алгоритмы для маршрутизации и распределения техники, обучение с подкреплением для динамического планирования ресурсов; интегральные метрики – доля «точно-в-срок» поставок, структура простоев, логистические издержки, производительность. Результаты: суммарные простои снижены с 28,65 до 12,83%(-15.82 п.п.), в том числе ожидание материалов – с 12,83 до 2,19%; среднее отклонение прибытия транспорта сокращено с 112,45 до 14,71 мин, доля поставок в интервале ±15 мин выросла с 18,36 до 89,52%; логистические издержки уменьшены на 36,50% за счёт снижения затрат на хранение(-70,96%) и штрафов за простой транспорта(-93,83%); интегральная производительность выросла на 24,88%(бетонные работы+28,11%, трудозатраты на кладку-22,34%, монтаж плит-24,35%). Обнаружена сильная связь между дисциплиной поставок и производительностью(R=0.91;+0.35% к производительности на каждый п.п. своевременности). Выводы: предложенная система переводит логистику в предиктивный, управляемый режим и обеспечивает устойчивый экономический эффект; перспективы – интеграция с BIM/цифровыми двойниками, расширение RL-политик и масштабирование на портфель объектов при учёте качества данных и регуляторных ограничений.