Адаптивна логістична система на основі IoT з периферійним інтелектом та захищеним шаром взаємної сумісності

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.24144/2616-7700.2026.49(2).181-189

Ключові слова:

IoT, Edge Computing, штучний інтелект, логістичні системи, прогнозна аналітика, оптимізація маршрутів, кібербезпека

Анотація

У статтi розглядається пiдхiд до побудови адаптивної логiстичної системи на основi Iнтернету речей (IoT) з використанням периферiйних обчислень (Edge Computing), модулiв штучного iнтелекту (AI) та промiжного програмного забезпечення для забезпечення взаємодiї. Пропонується багаторiвнева архiтектура, яка охоплює повний цикл обробки даних – вiд збору даних з датчикiв до прийняття рiшень та iнтеграцiї з корпоративними системами, з акцентом на скороченнi затримки та пiдвищеннi адаптивностi. У дослiдженнi аналiзуються ключовi архiтектурнi рiвнi: IoT, Edge, AI, iнтеграцiя та безпека. Edge Computing дозволяє обробляти данi поблизу джерел, зменшуючи навантаження на центральнi сервери та забезпечуючи реагування в режимi реального часу, тодi як модуль AI забезпечує прогнозну аналiтику, виявлення аномалiй та оптимiзацiю маршрутiв. Рiвень промiжного програмного забезпечення забезпечує унiфiкацiю, нормалiзацiю та iнтеграцiю даних через стандартизованi API, а також взаємодiю з системами ERP, WMS та TMS. Модель безпеки базується на шифруваннi, автентифiкацiї та концепцiї «нульової довiри», забезпечуючи цiлiснiсть, конфiденцiйнiсть та доступнiсть даних. Результати показують, що iнтеграцiя IoT, Edge Computing та AI покращує продуктивнiсть, масштабованiсть та надiйнiсть логiстичних систем, одночасно зменшуючи операцiйнi витрати та пiдтримуючи розвиток iнтелектуальної логiстики.

Спонсор дослідження

  • Дослідження проводилося без фінансової підтримки.

Біографії авторів

Р. Я. Жовтані, ДВНЗ «Ужгородський нацiональний унiверситет»

Завідувач кафедри міжнародних комунікацій

А. М. Чорній, Черкаський державний технологічний університет

Доцент. Декан факультету електронних технологій, автотранспорту та машинобудування

П. В. Яворський, ДВНЗ «Ужгородський нацiональний унiверситет»

Старший викладач кафедри інформатики та фізико-математичних дисциплін

О. М. Зимомря, ДВНЗ «Ужгородський нацiональний унiверситет»

Доцент кафедри міжнародних комунікацій

Ю. М. Ціпіньо, Закарпатський політехнічний фахових коледж

Викладач-методист

Посилання

  1. Zrelli, I., & Rejeb, A. (2024). A bibliometric analysis of IoT applications in logistics and supply chain management. Heliyon, 10(16). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e36578
  2. Vlachos, I., & Graham, G. (2025). The internet of things in supply chain management: past, present, and future – a systematic literature review and implementation framework. International Journal of Production Research, 63(24), 10555–10585. https://doi.org/10.1080/00207543.2025.2553824
  3. Shoomal, A., Jahanbakht, M., Componation, P. J., & Ozay, D. (2024). Enhancing supply chain resilience and efficiency through internet of things integration: Challenges and opportunities. Internet of Things, 27. https://doi.org/10.1016/j.iot.2024.101324
  4. Liu, T., & Ju, H. (2024). Research on the Application of IOT and AI in Modern Logistics and Warehousing. J. Ind. Eng. Appl. Sci, 2, 1–4. https://doi.org/10.5281/zenodo.10755279
  5. Vovchak, O., & Veres, Z. (2025). Enhancing IoT-driven logistics solutions using blockchain-based smart contracts. Information Systems and Networks, 17, 319–329. https://doi.org/10.23939/sisn2025.17.319
  6. Wang, L., & Hsu, H. H. (2025). IoT technology in maritime logistics management: exploration of data analysis methods. Discover Internet of Things, 5(1), 66. https://doi.org/10.1007/s43926-025-00167-9
  7. Asrol, M. (2024). Industry 4.0 adoption in supply chain operations: A systematic literature review. International Journal of Technology, 15(3), 544–560. https://doi.org/10.14716/ijtech.v15i3.5958
  8. Hamroqulova, S., & Anant, K. (2024). Application Of Iot In Logistics – Challenges; Enablers & Success Factors. International Journal of Artificial Intelligence, 4(7), 271–292. https://www.academicpublishers.org/journals/index.php/ijai/article/view/1305
  9. Cai, X., Zhang, H., & Li, Q. (2022, April). Analysis and design of smart cold chain logistics simulation model based on internet of things technology. In 2022 IEEE Asia-Pacific Conference on Image Processing, Electronics and Computers (IPEC). IEEE. (pp. 1352–1356). https://doi.org/10.1109/IPEC54454.2022.9777403
  10. Seth, C., Pirnia, M., & Bookbinder, J. H. (2025). IoT-based Fresh Produce Supply Chain Under Uncertainty: An Adaptive Optimization Framework. arXiv e-prints. https://doi.org/10.48550/arXiv.2511.05920
  11. Ikumapayi, O. M., Laseinde, O. T., Elewa, R. R., Ogedengbe, T. S., & Akinlabi, E. T. (2024). Smart sensors for real-time monitoring in a sustainable logistics. In E3S Web of Conferences. EDP Sciences. (Vol. 552, p. 01079). https://doi.org/10.1051/e3sconf/202455201079
  12. Karim, M. R., & Hossain, M. A. (2024). The Role of Internet of Things (IoT) in Real-Time Supply Chain Monitoring. International Journal of Research and Innovation in Social Science. https://doi.org/10.47772/IJRISS.2024.8100157
  13. Gokulanathan, S. (2025). Enhancing cargo security and transparency: a blockchain-based IoT solution. Discover Computing, 28(1), 221. https://doi.org/10.1007/s10791-025-09636-9
  14. Maria, E., Budiman, E., Haviluddin, & Taruk, M. (2020, February). Measure distance locating nearest public facilities using Haversine and Euclidean Methods. In Journal of Physics: Conference Series. IOP Publishing. (Vol. 1450, No. 1, p. 012080). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1450/1/012080
  15. Xue, H., Huang, B., Qin, M., Zhou, H., & Yang, H. (2020, November). Edge computing for internet of things: A survey. In 2020 International Conferences on Internet of Things (iThings) and IEEE Green Computing and Communications (GreenCom) and IEEE Cyber, Physical and Social Computing (CPSCom) and IEEE Smart Data (SmartData) and IEEE Congress on Cybermatics (Cybermatics). IEEE. (pp. 755–760). https://doi.org/10.1109/iThings-GreenCom-CPSCom-SmartData-Cybermatics50389.2020.00130
  16. Liu, Y., Tao, X., Li, X., Colombo, A. W., & Hu, S. (2023). Artificial intelligence in smart logistics cyber-physical systems: State-of-the-arts and potential applications. IEEE Transactions on industrial cyber-physical systems, 1, 1–20. https://doi.org/10.1109/TICPS.2023.3283230
  17. Fortino, G., Savaglio, C., Palau, C. E., De Puga, J. S., Ganzha, M., Paprzycki, M., . . . & Llop, M. (2017). Towards multi-layer interoperability of heterogeneous IoT platforms: The INTER-IoT approach. In Integration, interconnection, and interoperability of IoT systems. Cham: Springer International Publishing. (pp. 199–232). https://doi.org/10.1007/978-3-319-61300-0_10
  18. Syed, N. F., Shah, S. W., Shaghaghi, A., Anwar, A., Baig, Z., & Doss, R. (2022). Zero trust architecture (zta): A comprehensive survey. IEEE access, 10, 57143–57179. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3174679

##submission.downloads##

Опубліковано

2026-04-30

Як цитувати

Жовтані, Р. Я., Чорній, А. М., Яворський, П. В., Зимомря, О. М., & Ціпіньо, Ю. М. (2026). Адаптивна логістична система на основі IoT з периферійним інтелектом та захищеним шаром взаємної сумісності. Науковий вісник Ужгородського університету. Серія «Математика і інформатика», 49(2), 181–189. https://doi.org/10.24144/2616-7700.2026.49(2).181-189

Номер

Том 49 № 2 (2026)

Розділ

Iнформатика, комп’ютернi науки та прикладна математика

Ліцензія

Авторське право (c) 2026 Р. Я. Жовтані, А. М. Чорній, П. В. Яворський, O. M. Зимомря, Ю. М. Ціпіньо

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.