ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В УПРАВЛЕНИИ ЛОГИСТИЧЕСКИМИ ИЗДЕРЖКАМИ АГРОПРОМЫШЛЕННОГО КОМПЛЕКСА
DOI:
https://doi.org/10.32014/2026.2518-1467.1302Ключевые слова:
агропромышленный комплекс, логистические издержки, учет затрат, искусственный интеллект, цифровая трансформация, управление цепями поставок, логистический контрольАннотация
В исследовании искусственный интеллект рассматривается не как общий фактор цифровизации, а как инструмент управленческого учета и оперативного контроля логистических издержек агропромышленного комплекса. Актуальность обусловлена территориальной рассредоточенностью сельскохозяйственного производства, сезонностью, скоропортимостью продукции, высокой транспортной емкостью и необходимостью интеграции учетных данных с логистической информацией в режиме реального времени. Цель исследования – разработать затратно-контрольную методику, позволяющую определить, на какие элементы совокупных логистических издержек воздействует искусственный интеллект и какими учетными показателями должен измеряться данный эффект. Эмпирический контекст сформирован на основе официальных данных о транспорте и цифровизации сельского хозяйства Казахстана за 2025–2026 гг., материалов OECD и рецензируемых исследований AI в управлении цепями поставок и агропродовольственных системах. Методический дизайн объединяет анализ вторичных данных, функциональную декомпозицию логистических издержек, картирование драйверов затрат, анализ план– фактных отклонений и процессное моделирование. Выделены шесть блоков затрат: транспортировка, складирование, содержание запасов, грузообработка, потери продукции и административно-информационные расходы. Предложена трехуровневая аналитическая схема «операционное событие → драйвер затрат → финансовый показатель». На этой основе разработана архитектура AI-контроля логистических издержек, в которой данные ERP/TMS/WMS/IoT используются алгоритмами прогнозирования, выявления аномалий и оптимизации, а результат оценивается через учетные KPI. Актуальные данные Казахстана показывают, что 648 сельхозтоваропроизводителей уже используют цифровые технологии и элементы AI. Практический результат состоит в методике отбора AI-кейсов по ожидаемому воздействию на конкретные драйверы затрат и включения результатов AI в управленческий учет и логистический контроль.
Скачивания
Библиографические ссылки
Abdimoldayeva A.U., Baimukhanova S.B., Akhmad A.M., Bikteubayeva A.S. (2025). “Theoretical and methodological aspects of accounting for logistics costs in the agro-industrial complex.” Bulletin of Turan University. — P. 396–410. DOI: https://doi.org/10.46914/1562-2959-2025-1-4-396-410 (in Eng).
Bureau of National Statistics of the Agency for Strategic Planning and Reforms of the Republic of Kazakhstan (2026). Transport in the Republic of Kazakhstan (January–December 2025). Astana. (in Russian).
Culot G., Podrecca M., Nassimbeni G. (2024). “Artificial intelligence in supply chain management: A systematic literature review of empirical studies and research directions.” Computers in Industry 162: 104132. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compind.2024.104132 (in Eng).
Guidani B., Ronzoni M., Accorsi R. (2024). “Virtual agri-food supply chains: A holistic digital twin for sustainable food ecosystem design, control and transparency.” Sustainable Production and Consumption 46. — P. 161–179. DOI: https://doi.org/10.1016/j.spc.2024.01.016 (in Eng).
Ministry of Agriculture of the Republic of Kazakhstan (2026a) Klyuchevoy zadachey 2026 goda stanet formirovanie edinoy tsifrovoy ekosistemy «e-APK» [The key task for 2026 will be the formation of a unified digital ecosystem e-AIC]. Astana. (in Russian).
Ministry of Agriculture of the Republic of Kazakhstan (2026b) 648 sel’khozproizvoditeley Kazakhstana vnedryayut tsifrovye tekhnologii i elementy iskusstvennogo intellekta [648 agricultural producers in Kazakhstan are implementing digital technologies and elements of artificial intelligence]. Astana. (in Russian).
Mizanbekov I., Bekbosynov S., Lytkina L. (2023). “Factors affecting the cost of grain transportation in Northern Kazakhstan.” Eurasian Journal of Applied Engineering and Technology 142(1). — P. 137–145. DOI: https://doi.org/10.32523/2616-7263-2023-142-1-137-145 (in Eng).
OECD (2025) Agricultural Policy Monitoring and Evaluation 2025: Kazakhstan. Paris: OECD Publishing. (in Eng).
Reitano M., Segovia M.S., Nayga R.M. (2025). “A systematic review on the impact of Artificial Intelligence in the agri-food supply chain.” Food Policy 137: 102983. DOI: https://doi.org/10.1016/j.foodpol.2025.102983 (in Eng).
Rejeb A., Rejeb K., Hassoun A. (2025). “The impact of machine learning applications in agricultural supply chain: a topic modelling-based review.” Discover Food 5: 141. DOI: https://doi.org/10.1007/s44187-025-00419-1 (in Eng).
Richey R.G. Jr., Chowdhury S., Davis-Sramek B., Giannakis M., Dwivedi Y.K. (2023). “Artificial intelligence in logistics and supply chain management: A primer and roadmap for research.” Journal of Business Logistics. DOI: https://doi.org/10.1111/jbl.12364 (in Eng).
Sebti M.R., McCarthy U., Ktenioudaki A., Russo M., Merenda M. (2026). “Traceability and Anti-Counterfeiting in Agri-Food Supply Chains: A Review of RFID, IoT, Blockchain, and AI Technologies.” Sensors 26(5): 1685. DOI: https://doi.org/10.3390/s26051685 (in Eng).
Shahzadi G., Jia F., Chen L. (2024). “AI adoption in supply chain management: a systematic literature review.” Journal of Manufacturing Technology Management 35(6). — P. 1125–1150. DOI: https://doi.org/10.1108/JMTM-09-2023-0431 (in Eng).
Smagulov A., Baimbetova A., Sheikh A. (2025). “Digitalisation of food logistics in Kazakhstan in new economic conditions.” Economic Series of the Bulletin of L.N. Gumilyov ENU (2). — P. 26–44. DOI: https://doi.org/10.32523/2789-4320-2025-2-26-44 (in Eng).
Spreitzenbarth J.M., Bode C., Stuckenschmidt H. (2024). “Artificial intelligence and machine learning in purchasing and supply management: A mixed-methods review of the state-of-the-art in literature and practice.” Journal of Purchasing and Supply Management 30(1): 100896. DOI: https://doi.org/10.1016/j.pursup.2024.100896 (in Eng).
Toorajipour R., Sohrabpour V., Nazarpour A., Oghazi P., Fischl M. (2021). “Artificial intelligence in supply chain management: A systematic literature review.” Journal of Business Research 122. — P. 502–517. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.09.009 (in Eng).
Tsapova O., Zhailaubayeva S., Kendyukh Y., Smolyaninova S., Abdulova O. (2025). “Industry Specifics and Problems of Digitalisation in the Agro-industrial Complex of the Republic of Kazakhstan.” Journal of the Knowledge Economy 16(2). — P. 9492–9511. DOI: https://doi.org/10.1007/s13132-024-02283-3 (in Eng).
Tzachor A., Richards C.E., Jeen S. (2022). “Transforming agrifood production systems and supply chains with digital twins.” npj Science of Food 6: 47. DOI: https://doi.org/10.1038/s41538-022-00162-2 (in Eng).
Yin F., Lo M.C., Mohamad A.A., Sin K.Y. (2025) “The impact of AI applications, information sharing, and supply chain resilience on agricultural supply chain performance.” Journal of Data, Information and Management 7. — P. 287–300. DOI: https://doi.org/10.1007/s42488-025-00155-2 (in Eng).
Kumar R., Samadhiya A., Kumar A., Luthra S., El Jaouhari A. (2025). “Implementing AI in agri-food supply chain security from the multi-stakeholder perspective: an exploratory review and future directions.” International Journal of Industrial Engineering and Operations Management 7(4). — P. 346–361. DOI: https://doi.org/10.1108/IJIEOM-01-2025-0011 (in Eng).
