https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/2997 2026-05-24T08:46:31Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51654 Порівняльний аналіз систем децентралізованої доставки останної милі Лещенко, Ю. Я.; Мороз, І. І.; Юхимчук, М. С.; Дубовой, В. М.; Leshchenko, Yu.; Moroz, І.; Yukhymchuk, M.; Dubovoi, V. Децентралізована доставка "остання миля" є сучасним підходом у сфері логістики, що оптимізує процес доставки за допомогою локальних хабів, або мікрохабів, розташованих неподалік кінцевих отримувачів. Це дозволяє скоротити відстань між хабами та місцем доставки, завдяки чому знижується час транспортування й операційні витрати. Водночас клієнти отримують свої замовлення швидше, що підвищує їхню задоволеність сервісом. Такий підхід є надзвичайно актуальним на тлі зростання популярності електронної комерції, де швидкість і точність доставки мають вирішальне значення для збереження лояльності споживачів. Однак успішне функціонування децентралізованої моделі доставки вимагає складної системи управління логістикою. На допомогу приходять технології штучного інтелекту, які дозволяють вирішувати низку завдань, таких як оптимізація маршрутів, управління запасами та прогнозування попиту. Наприклад, алгоритми машинного навчання здатні в реальному часі адаптувати маршрути кур'єрів відповідно до змін у трафіку, погодних умов і дорожньої обстановки, що зменшує витрати на паливо та скорочує кількість транспортних засобів у дорозі. Це особливо важливо для великих міських районів з інтенсивним рухом, де навіть невеликі затримки можуть значно вплинути на загальний час доставки. ШІ також грає важливу роль в управлінні запасами, дозволяючи більш точно планувати поповнення товарів в окремих локальних хабах, уникати надмірного накопичення продукції або її нестачі. Завдяки аналізу історичних даних про продажі та поведінкових моделей споживачів, системи ШІ можуть прогнозувати попит на різні категорії товарів в окремих районах. Це допомагає мінімізувати витрати на зберігання товарів і забезпечувати наявність продукції у потрібному місці та в потрібний час, що, у свою чергу, підвищує ефективність доставки. Таким чином, децентралізована модель доставки "остання миля" із залученням штучного інтелекту дозволяє логістичним компаніям значно покращити якість обслуговування, підвищити ефективність усіх логістичних процесів і зменшити негативний вплив на навколишнє середовище.; Decentralized last-mile delivery is a modern logistics approach that optimizes the delivery process by using local hubs or microhubs located near the final recipients. This reduces the distance between the hubs and the delivery location, which reduces transportation time and operating costs. At the same time, customers receive their orders faster, which increases their satisfaction with the service. This approach is extremely relevant amid the growing popularity of e-commerce, speed and accuracy of delivery are crucial to maintaining customer loyalty. However, the successful operation of a decentralized delivery model requires a sophisticated logistics management system. Artificial intelligence technologies come to the rescue to solve a number of tasks, such as route optimization, inventory management, and demand forecasting. For example, machine learning algorithms are able to adapt courier routes in real time to changes in traffic, weather conditions, and road conditions, which reduces fuel costs and reduces the number of vehicles on the road. This is especially important in large urban areas with heavy traffic, even small delays can significantly affect the overall delivery time. AI also plays an important role in inventory management, allowing for more accurate planning of replenishment of goods in individual local hubs, avoiding excessive accumulation of products or their shortage. By analyzing historical sales data and consumer behavioral patterns, AI systems can predict the demand for different categories of goods in certain areas. This helps minimize storage costs and ensure that products are available in the right place and at the right time, which in turn increases delivery efficiency. Thus, a decentralized last-mile delivery model involving artificial intelligence allows logistics companies to significantly improve the quality of service, increase the efficiency of all logistics processes, and reduce the negative impact on the environment. 2024-01-01T00:00:00Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51653 Оптимізація децентралізованої доставки останньої милі за допомогою штучного інтелекту Лещенко, Ю. Я.; Мороз, І. І.; Юхимчук, М. С.; Лесько, В. О.; Leshchenko, Yu.; Moroz, І.; Yukhymchuk, M.; Lesko, V. В сучасних умовах розвитку електронної комерції та постійного зростання попиту на швидкі та ефективні послуги доставки, оптимізація останньої милі стає критично важливою для підвищення конкурентоспроможності логістичних компаній. Одним із ефективних рішень є впровадження децентралізованої моделі доставки, яка використовує локальні центри або мікрохаби для оптимізації маршрутів. Це рішення дає змогу скоротити час доставки до кінцевого споживача, знижуючи навантаження на центральні склади, а також підвищує гнучкість і надійність логістичної системи. Штучний інтелект (ШІ) відіграє ключову роль у підвищенні ефективності децентралізованої доставки. Завдяки аналізу великих обсягів даних в реальному часі, ШІ допомагає оптимізувати маршрути доставки, знижуючи витрати на паливо та скорочуючи кількість транспорту, що одночасно позитивно впливає на навколишнє середовище. Алгоритми машинного навчання дозволяють автоматично адаптувати маршрути відповідно до змін дорожньої ситуації, погодних умов і рівня трафіку, що особливо важливо у великих містах із насиченим рухом. Крім того, ШІ забезпечує ефективне управління запасами в локальних центрах, що дозволяє краще планувати поповнення товарів і зменшувати витрати, пов'язані зі зберіганням. Управління останньою милею за допомогою ШІ також сприяє підвищенню якості обслуговування клієнтів. Система може враховувати індивідуальні переваги споживачів, наприклад, визначати оптимальний час доставки для зручності клієнта, а також надавати точну інформацію про час прибуття кур'єра. Це не тільки підвищує рівень задоволеності клієнтів, а й зменшує ймовірність повторних доставок у разі відсутності отримувача на місці. Таким чином, децентралізована модель доставки, оптимізована за допомогою ШІ, не тільки знижує операційні витрати та покращує ефективність логістичних процесів, але й сприяє більш екологічно чистому та орієнтованому на клієнта обслуговуванню.; In today"s e-commerce environment and the ever-growing demand for fast and efficient delivery services, optimizing the last mile is becoming critical to improving the competitiveness of logistics companies. One of the most effective solutions is to implement a decentralized delivery model that uses local centers or micro hubs to optimize routes. This solution reduces the time of delivery to the end consumer, reducing the load on central warehouses, and increases the flexibility and reliability of the logistics system. Artificial intelligence (AI) plays a key role in improving the efficiency of decentralized delivery. By analyzing large amounts of data in real time, AI helps to optimize delivery routes, reducing fuel costs and reducing the number of vehicles, which at the same time has a positive impact on the environment. Machine learning algorithms allow routes to be automatically adapted to changes in traffic, weather conditions, and traffic levels, which is especially important in large cities with heavy traffic. In addition, AI ensures efficient inventory management in local centers, which allows for better planning of replenishment of goods and reduces storage costs. Lastmile management with AI also contributes to the improvement of customer service. The system can take into account individual consumer preferences, for example, determine the optimal delivery time for customer convenience, and provide accurate information about the time of arrival of the courier. This not only increases customer satisfaction, but also reduces the likelihood of repeated deliveries in case the recipient is not at the location. Thus, the decentralized delivery model optimized by AI not only reduces operational costs and improves the efficiency of logistics processes, but also contributes to a more environmentally friendly and customer-oriented service. 2024-01-01T00:00:00Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51642 Впровадження концепції «терапевтичних садів» у структуру сучасних санаторно-курортних комплексів Удуденко, Є. В.; Хороша, О. І.; Перебийніс, М. В.; Назаренко, О. О.; Ududenko, Е.; Khorosha, O.; Nazarenko,O. This paper examines the specifics of integrating the concept of therapeutic gardens into the structure of modern health resort complexes as an effective tool for the rehabilitation of veterans and the general public. It analyzes the evolution of “healing landscapes” from monastic gardens to complex multisensory ecosystems based on the principles of universal accessibility. The role of the interaction between phytoncide-producing and sensory plant groups is emphasized, as it allows for the creation of a safe psychological environment that helps reduce stress levels and accelerate social adaptation under martial law conditions.; У роботі розглядаються особливості впровадження концепції терапевтичних садів у структуру сучасних санаторно-курортних комплексів як дієвого інструменту реабілітації ветеранів та цивільного населення. Аналізується еволюція «цілющих ландшафтів» від монастирських садів до складних мультисенсорних екосистем, що базуються на принципах універсальної доступності. Підкреслюється роль взаємодії фітонцидних та сенсорних груп рослин, яка дозволяє створювати безпечне психологічне середовище, що сприяє зниженню рівня стресу та прискоренню соціальної адаптації в умовах воєнного стану. 2026-01-01T00:00:00Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51622 Повоєнна реконструкція міст: принципи та закордонний досвід безпечного відновлення Ковальчук, В. В.; Хороша, О. І.; Назаренко, О. О.; Kovalchuk, V.; Khorosha, О.; Nazarenko, O. The paper considers the features of post-war urban reconstruction and identifies the main principles of safe urban environment restoration. The international experience of post-war reconstruction of European cities.The principles of historical reconstruction, modernist rebuilding and comprehensive transformation of urban structure are studied. It is determined that post-war reconstruction should be carried out taking into account the principles of safety, functional zoning, transport accessibility, environmental sustainability and energy efficiency, as well as preservation of historical heritage and comprehensive infrastructure restoration.; У роботі розглянуто особливості повоєнної реконструкції міст та визначено основні принципи безпечного відновлення міського середовища. Проаналізовано закордонний досвід повоєнної відбудови міст Європи. Досліджено принципи історичної реконструкції, модерністичної перебудови та комплексної трансформації міської структури. Встановлено, що повоєнна реконструкція повинна здійснюватися з урахуванням принципів безпеки, функціонального зонування, транспортної доступності, екологічності та енергоефективності, а також збереження історичної спадщини та комплексного відновлення інфраструктури. 2026-01-01T00:00:00Z