Аннотация. В эпоху глобальных сбоев в цепочках поставок оптимизация процессов управления рисками в логистике имеет решающее значение для повышения операционной устойчивости и эффективности принятия решений. В данной статье исследуется внедрение цифровых технологий, в частности прогнозной аналитики, цифровых двойников и моделей оценки рисков на основе искусственного интеллекта, для выявления, оценки и снижения рисков в логистике. Для демонстрации количественного эффекта от внедрения цифровых технологий приводится пример среднего логистического провайдера, работающего в Центральной Азии. В исследовании используется гибридная методология, сочетающая анализ видов и последствий отказов (FMEA) с моделированием по методу Монте-Карло для оценки вероятностных последствий задержек поставок, поломок транспортных средств и заторов на складах.
Результаты показывают, что после внедрения прогнозной платформы на базе искусственного интеллекта риск снизился на 37%, а оперативность цепочки поставок выросла на 21%. Кроме того, среднее время задержки доставки сократилось с 3,5 до 2,2 часа, а индекс приоритета риска (RPN) для ключевых логистических рисков снизился с 216 до 136. Это демонстрирует значительную ценность цифровизации для повышения точности оценки рисков и оптимизации логистических операций в условиях неопределенности. Исследование завершается стратегическими рекомендациями по интеграции цифровых инструментов в логистические рабочие процессы с акцентом на масштабируемость и адаптируемость для компаний, работающих в сложных условиях риска.

Ключевые слова: управление рисками, логистика, цифровые технологии, прогнозная аналитика, цифровой двойник, моделирование методом Монте-Карло, оптимизация цепочки поставок.