پژوهشنامه حمل و نقل

پژوهشنامه حمل و نقل

شناسایی و رتبه بندی ریسک های استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت خدمات لجستیک در حوزه حمل و نقل با استفاده از رویکرد تصمیم گیری چند شاخصه (مورد مطالعه: منطقه آزاد سیستان)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشیار، گروه مهندسی صنایع، دانشکده مهندسی شهید نیکبخت، دانشگاه سیستان و بلوچستان، زاهدان، ایران
2 دانشجوی کارشناسی ارشد، دانشکده مهندسی شهید نیکبخت، دانشگاه سیستان و بلوچستان، زاهدان، ایران
چکیده
منطقه آزاد سیستان، به‌عنوان یکی از مناطق با پتانسیل‌های اقتصادی فراوان، جذابیت‌های خاصی برای صنعت لجستیک دارد. یکی از کاربردهای اصلی هوش مصنوعی در حوزه خدمات لجستیک است. هدف از این مطالعه، شناسایی و رتبه‌بندی ریسک‌های استفاده از سیستم‌های هوش مصنوعی در مدیریت خدمات لجستیک در حوزه حمل‌ونقل با استفاده از رویکرد تصمیم‌گیری چند‌شاخصه است. روش تحقیق توصیفی و مقطعی است که در سال 1402 در خصوص منطقه آزاد سیستان صورت گرفته است. تعداد 10 نفر از افراد خبره به عنوان اعضای پنل دلفی انتخاب گردیدند که به منظور وزن‌دهی ریسک‌ها از روش آنتروپی شانون و جهت رتبه‌بندی ریسک-ها از روش تاپسیس استفاده گردید. در این مطالعه به‌منظور تعیین میزان اتفاق‌نظر میان اعضای پنل دلفی، از ضریب هماهنگی کندال استفاده شد که برای مرحله اول، دوم و سوم دلفی به ترتیب برابر با 3/6، 1/7 و 3/7 به دست آمد. وزن‌دهی شاخص‌ها با استفاده از مراحل روش آنتروپی شانون و بر اساس سه شاخص شدت تأثیر (69/0)، احتمال وقوع (47/0) و احتمال کشف (68/0) انجام پذیرفت. سپس جهت رتبه‌بندی ریسک‌های شناسایی‌شده بر اساس روش تاپسیس مهم‌ترین ریسک‌ها به ترتیب زیرساخت‌های لازم (944/0)، نیاز به داده‌های دقیق و کامل (887/0) و بودجه (829/0) بودند. مدیران در حوزه لجستیک با استفاده از روش‌های تصمیم‌گیری چندشاخصه قادر خواهند بود تا به شناسایی و رتبه‌بندی ریسک‌های استفاده از سیستم‌های هوش مصنوعی در مدیریت خدمات در حوزه حمل‌و‌نقل بپردازند که این مهم از طریق برقراری همکاری و هماهنگی بین دولت و صنعت در جهت تسهیل فرایندهای لجستیک هوشمند کسب می‌گردد.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Identifying and Ranking the Risks of Using Artificial Intelligence in the Management of Logistics Services in the Field of Transportation Using a Multi-Criteria Decision-Making Approach Study Case: (Free Zone of Sistan)

نویسندگان English

Alireza Shahraki 1
Hamidreza Esmaeili 2
1 Associate Professor, Department of Industrial Engineering, University of Sistan and Baluchistan, Zahedan, Iran.
2 M.Sc., Student, Department of Industrial Engineering, University of Sistan and Baluchistan, Zahedan, Iran.
چکیده English

The Sistan Free Zone, being one of the places with significant economic potential, provides distinct advantages for the logistics industry. This is one of the most common applications of artificial intelligence in logistics services. The purpose of this study is to identify and rate the risks of employing artificial intelligence systems to manage logistics services in the transportation sector, using a multi-criteria decision-making approach. The Sistan Free Zone study used a descriptive and cross-sectional research method and was done in 1402. The Delphi panel consisted of ten expert individuals, and the risks were weighted using the Shannon entropy approach and ranked using the TOPSIS method. In this study, the Kendall's coefficient of concordance was used to determine the amount of consensus among Delphi panel members, which was 0.63, 0.71, and 0.73 for the first, second, and third Delphi rounds, respectively. The indications were weighted using the Shannon entropy approach and three criteria: impact severity (0.69), likelihood of occurrence (0.47), and probability of discovery (0.68). The TOPSIS approach was then used to assess the identified hazards, with the necessary infrastructure (0.944), the necessity for precise and full data (0.887), and the money (0.829) ranking highest. Logistics managers will be able to detect and rate the risks associated with deploying artificial intelligence technologies to manage transportation services using multi-criteria decision-making methodologies. This can be accomplished by establishing collaboration and coordination between the government and industry to enable intelligent logistical procedures.

کلیدواژه‌ها English

Transportation
Ranking
Logistics
Management
Artificial Intelligence
-Enholm, I. M., Papagiannidis, E., Mikalef, P., & Krogstie, J. (2022). Artificial intelligence and business value: A literature review. Information Systems Frontiers, 24(5), 1709-1734.doi.org/10.1007/s10796-021-10186-w
-Ganesh, A. D., & Kalpana, P. (2022). Future of artificial intelligence and its influence on supply chain risk management–A systematic review. Computers & Industrial Engineering, 169, 108206.
-Ganin, A. A., Kitsak, M., Marchese, D., Keisler, J. M., Seager, T., & Linkov, I. (2017). Resilience and efficiency in transportation networks. Science Advances, 3(12), e1701079. doi:  10.1126/sciadv.1701079
-Hassanpour, M., Fatahi, A., & Khalili, N. (2024). Multimodal transportation: Approaches, formation process, advantages, disadvantages, and limitations of implementation. Supply Chain Management, 25(81), 117-132.
doi.org/10.1108/SCM-01-2023-001
-Hastig, G. M., & Sodhi, M. S. (2020). Blockchain for supply chain traceability: Business requirements and critical success factors. Production and Operations Management, 29(4), 935-945.
doi:
org/10.1111/poms.13147
-Hejazi, S. J., Taghizadeh, A., & Mostafavi, H. (2023). Investigation of the needs and infrastructure of transportation and distribution of imported goods to Iran. In National Conference of Applied Civil Engineering and New Achievements, Karaj.
-Hohma, E., Boch, A., Trauth, R., & Lütge, C. (2023). Investigating accountability for artificial intelligence through risk governance: A workshop-based exploratory study. Frontiers in Psychology, 14, 1073686.
-Humayun, M., Jhanjhi, N. Z., Hamid, B., & Ahmed, G. (2020). Emerging smart logistics and transportation using IoT and blockchain. IEEE Internet of Things Magazine, 3(2), 58-62. doi: 10.1109/IOTM.0001.1900097
-Hwang, C. L., & Masud, A. S. M. (2012). Multiple objective decision making—methods and applications: a state-of-the-art survey (Vol. 164). Springer Science & Business Media. doi: 10.1007/978-3-642-45511-7
-Jahin, M. A., Naife, S. A., Saha, A. K., & Mridha, M. F. (2023). AI in Supply Chain Risk Assessment: A Systematic Literature Review and Bibliometric Analysis. arXiv preprint arXiv:2401.10895. doi.org/10.48550/arXiv.2401.10895
-Kaskaoutis, D. G., Rashki, A., Houssos, E. E., Mofidi, A., Goto, D., Bartzokas, A. & Legrand, M. (2015). Meteorological aspects associated with dust storms in the Sistan region, southeastern Iran. Climate Dynamics, 45, 407-424.
-Khadim, Z., Batool, I., Akbar, A., Poulova, P., & Akbar, M. (2021). Mapping the moderating role of logistics performance of logistics infrastructure on economic growth in developing countries. Economies, 9(4), 177.
-Malek Mahmoudi, N. (2018). Capabilities and limitations of land development in the Makran region based on Iran's macro strategy. Maritime Transport Industry, 5(2), 75-82. doi.org/10.22111/mtj.2018.25557
-Mohamed, M. (2023). Toward smart logistics: hybrization of intelligence techniques of machine learning and multi-criteria decision-making in logistics 5.0. Multicriteria Algorithms with Applications, 1, 42-57.
-Odu, G. O. (2019). Weighting methods for multi-criteria decision making technique. Journal of Applied Sciences and Environmental Management, 23(8), 1449-1457. doi: 10.4314/jasem.v23i8.7
-Patella, S. M., Grazieschi, G., Gatta, V., Marcucci, E., & Carrese, S. (2020). The adoption of green vehicles in last mile logistics: A systematic review. Sustainability, 13(1), 6.doi.org/10.3390/su13010006
-Pan, S., Ballot, E., Huang, G. Q., & Montreuil, B. (2017). Physical Internet and interconnected logistics services: research and applications. International Journal of Production Research, 55(9), 2603-2609.
-Pournader, M., Ghaderi, H., Hassanzadegan, A., & Fahimnia, B. (2021). Artificial intelligence applications in supply chain management. International Journal of Production Economics, 241, 108250. doi.org/10.1016/j.ijpe.2021.108250
-SCHAEFER, S. (2018). Artificial intelligence in logistics. SSI Schafer IT Solutions GmbH Jacqueline Fauland.
-Sirina, N., & Zubkov, V. (2021). Transport services management on transport and logistic methods. Transportation Research Procedia, 54, 263-273. doi.org/10.1016/j.trpro.2021.02.072
-Soltani, Z. K. (2021). The applications of artificial intelligence in logistics and supply chain. Turkish Journal of Computer and Mathematics Education (TURCOMAT), 12(13), 4488-4499. doi.org/10.17762/turcomat.v12i13.9617
-Surden, H. (2019). Artificial intelligence and law: An overview. Georgia State University Law Review, 35(4).
 doi.org/10.31219/osf.io/gwv42  
-Villanueva-Eslava, A., Riega-Virú, Y., Nilupu-Moreno, K., & Salas-Riega, J. L. (2023, December). Artificial intelligence and logistics services: a systematic literature review. In 2023 IEEE 3rd International Conference on Advanced Learning Technologies on Education & Research (ICALTER) IEEE. 1-4.
doi: 10.1109/ICALTER61411.2023.10372911
-Xu, Z., Li, Y., Chau, S. N., Dietz, T., Li, C., Wan, L., & Liu, J. (2020). Impacts of international trade on global sustainable development. Nature Sustainability, 3(11), 964-971. doi.org/10.1038/s41893-020-0572-z
-Yang, Y., Pan, S., & Ballot, E. (2017). Mitigating supply chain disruptions through interconnected logistics services in the Physical Internet. International Journal of Production Research, 55(14), 3970-3983.
-Zhang, Y. (2019, October). The application of artificial intelligence in logistics and express delivery. In Journal of Physics: Conference Series, Vol. 1325, No. 1. IOP Publishing. 012085-012086. doi: 10.1088/1742-6596/1325/1/01208