Küresel Nakliye Taşımacılığında Dayanıklılık Mimarlığı Nedensel Yapay Zeka Çerçevesi ile

Lu Wang; Yunfeng Wang; Na Li

doi:10.3791/69436

Bu içeriği görüntülemek için JoVE aboneliğiniz gereklidir. Giriş yapın veya ücretsiz denemenizi bugün başlatın.

Araştırma makalesi

Küresel Nakliye Taşımacılığında Dayanıklılık Mimarlığı Nedensel Yapay Zeka Çerçevesi ile

551 görüntülenme

⸱

DOI:

10.3791/69436

⸱

21 Kasım 2025

Lu Wang^*¹ , Yunfeng Wang^*² , Na Li^*³

¹School of Civil Aviation Transportation, Shanghai Civil Aviation College, ²School of Economics & Management, Tongji University, ³Glorious Sun School of Business and Management, Donghua University

^* These authors contributed equally

Bu makalede

Özet

Bu makale, küresel nakliye şirketinde sistemik riskleri modellemek için Bayes Ağı kullanan nedensel bir yapay zeka çerçevesini sunmaktadır. Amaç, temel risklerin temel performans göstergelerini (maliyet, zaman, güvenilirlik) nasıl etkilediğini niceleyerek stratejik karar alma süreçlerini güçlendirmek; böylece proaktif ve hassas yönlendirilmiş risk azaltma sağlanmasını sağlamaktır.

Özet

Küresel nakliye sektörü, karmaşık ve zincirli risklerle karşı karşıyadır. Geleneksel analitik yöntemler bu riskleri yönetmek için genellikle yetersizdir. Bu makale, sistemik risk yönetimi için nedensel bir Yapay Zeka (YZE) çerçevesi oluşturmak ve kullanmak için bir protokol önermektedir. Protokol üç ana aşamadan oluşur. İlk aşama, hiyerarşik bir Bayes Ağı'nın (BN) inşasını içerir. Bu BN, nedensel bilgi grafiği olarak hizmet verir. Yapısı, temel risk sürücüleri ile temel Anahtar Performans Göstergeleri (KPI'lar) arasındaki ilişkileri haritalamak için alan uzmanlığını sentezler: Maliyet, Zaman ve Güvenilirlik. İkinci aşama, koşullu olasılıkların tanımıyla BN'nin parametrizasyonudur. Bu adım, uzman yargısını sektör raporlarından alınan içgörülerle birleştirir. Noisy-MAX modeli, veri kıtlığı olan ortamlarda belirsizliği yönetmek için kullanılır. Son aşamada, parametrize edilmiş model öngörücü simülasyonlar ve tanı analizleri yapmak için kullanılır. İleriye dönük çıkarım, temel bir risk profili oluşturur. Aynı zamanda, duyarlılık analizi yüksek kaldıraçlı müdahale noktalarını belirler. Bu protokolün uygulanması birkaç kritik içgörü sağlar: (i) piyasa arzı ve talebi sistemik riskin merkezi düğümü olarak tanımlanır. (ii) Model, her KPI için ayrı risk parmak izleri üretir. Maliyet, ticari faktörlere karşı en yüksek savunmasızlığı gösterir. Zaman lojistik kesintilere karşı en hassas unsurdur. Güvenilirlik, siber güvenlik tehditlerine benzersiz şekilde maruz kalır. Bu çalışma, yorumlanabilir bir yapay zeka aracı katkı sağlamaktadır. Bu araç bir 'ya olsaydı' motoru olarak işlev görür. Bu sayede nakliye şirketleri tepkisel kriz yönetiminden proaktif, hassas yönlendirilmiş risk azaltmaya geçiş yapabilir.

Giriş

Küresel nakliye sektörü, modern ticaretin görünmez omurgasıdır; dünya üretim ve e-ticaretin temelini oluşturan çok trilyon dolarlık bir ekosistemdir^. Sorunsuz işleyişi sadece lojistik bir kolaylık değil, küresel ekonomik istikrarın doğrudan^{belirleyicisidir 2}. Ancak bu kritik altyapı şimdi birleşen baskıların mükemmel bir fırtınasıyla karşı karşıya. Yoğun piyasa^{rekabeti 3}, sıkılaştırılan sürdürülebilirlik^{düzenlemeleri 4}, yıkıcı teknolojiler⁵ ve eşi benzeri görülmemiş jeopolitik dalgalanma⁶ artı....