تحول صنعت حمل‌ونقل ایران با فناوری‌های نوین: ارائه مدل زنجیره تأمین هوشمند با بهره‌گیری از بلاکچین و هوش مصنوعی

در ششمین کنفرانس بین‌المللی مدیریت، تجارت، اقتصاد و حسابداری (ICMBEA 2025)  در شهر دوسلدورف آلمان برگزار شد، مقاله‌ای با عنوان:

«طراحی چارچوب زنجیره تأمین هوشمند برای صنعت حمل‌ونقل ایران با بهره‌گیری از بلاکچین، هوش مصنوعی و قراردادهای هوشمند»

توسط دکتر فرشید مظلومی بلالمی ارائه شد و مورد توجه داوران علمی کنفرانس قرار گرفت.

در این پژوهش، نویسنده با رویکردی میان‌رشته‌ای، یک مدل نوآورانه برای دیجیتالی‌سازی فرآیندهای زنجیره تأمین در صنعت حمل‌ونقل ایران ارائه می‌دهد. هدف اصلی این مدل، رفع چالش‌هایی نظیر عدم شفافیت در مسیرهای حمل، تأخیر در پردازش سفارشات، امنیت پایین پرداخت‌ها و ضعف در ردیابی بار است.

نویسنده: دکتر فرشید مظلومی بلالمی پژوهشگر تحول دیجیتال و متخصص فناوری اطلاعات

🔍 فناوری‌های کلیدی مورد استفاده در این مدل:

این مقاله بر اهمیت همگرایی فناوری‌های نوین در صنعت لجستیک تأکید دارد و راهکاری عملی برای نوسازی زیرساخت‌های دیجیتال حمل‌ونقل کشور ارائه می‌کند.

طراحی چارچوب زنجیره تأمین هوشمند برای صنعت حمل‌ونقل ایران با استفاده از بلاکچین، هوش مصنوعی و قراردادهای هوشمند

نویسنده: دکتر فرشید مظلومی بلالمی

پژوهشگر تحول دیجیتال و متخصص فناوری اطلاعات

چکیده

صنعت حمل‌ونقل ایران با چالش‌های مکرری از جمله ناکارآمدی‌ها، عدم شفافیت، تأخیر در فرآیندها و محدودیت ردیابی مواجه است. این مقاله چارچوبی هوشمند برای زنجیره تأمین صنعت حمل‌ونقل ایران ارائه می‌دهد که با تلفیق سه فناوری نوظهور بلاکچین، هوش مصنوعی و قراردادهای هوشمند، توانمندی‌های لجستیکی را بهبود می‌بخشد. روش پژوهش به صورت مفهومی-روش‌شناختی بوده و با استفاده از تحلیل سناریویی نشان می‌دهد چگونه این فناوری‌ها می‌توانند موانع لجستیکی را برطرف کرده، امنیت داده‌ها را افزایش داده، فرآیندهای تأیید را خودکار کنند و در نهایت مقاومت عملیاتی را تقویت نمایند. این چارچوب راهبردی مناسبی برای سیاستگذاران و ذینفعان صنعت حمل‌ونقل به منظور مدرن‌سازی زیرساخت‌های لجستیک و زنجیره تأمین کشور است.

تحول صنعت حمل‌ونقل ایران با فناوری‌های نوین: ارائه مدل زنجیره تأمین هوشمند با بهره‌گیری از بلاکچین و هوش مصنوعی

۱. مقدمه

حمل‌ونقل نقش حیاتی در توسعه اقتصادی و اتصال منطقه‌ای دارد. در ایران، بخش حمل‌ونقل شامل حمل‌ونقل جاده‌ای، ریلی، هوایی و دریایی با مشکلاتی مانند زیرساخت‌های قدیمی، سیستم‌های پراکنده و جزیره‌ای و فرآیندهای غیرشفاف مواجه است. این ضعف‌ها نه تنها لجستیک داخلی را تحت تأثیر قرار می‌دهد بلکه توانایی کشور در تجارت منطقه‌ای را نیز محدود می‌کند، به ویژه در شرایط جهانی شدن و انتظارهای تجارت دیجیتال.

تحول دیجیتال زنجیره تأمین، راهکاری کلیدی برای این مسائل شناخته شده است. فناوری‌هایی همچون بلاکچین، اطمینان از تغییرناپذیری داده‌ها و اعتماد را فراهم می‌کنند، هوش مصنوعی امکان تحلیل پیش‌بینی و خودکارسازی را می‌دهد و قراردادهای هوشمند اجرای امن و شفاف توافق‌ها را تضمین می‌کنند. با این حال، ادغام این فناوری‌ها در زنجیره تأمین حمل‌ونقل ایران هنوز توسعه نیافته است. . این مقاله تلاشی است برای پر کردن این خلأ از طریق ارائه یک مدل مفهومی بومی‌سازی‌شده زنجیره تأمین هوشمند در صنعت حمل و نقل ایران است.

۲. مرور ادبیات

بلاک‌چین، شفافیت و قابلیت ردیابی را در زنجیره تأمین متحول ساخته است (Kshetri, 2018).

این فناوری با ارائه دفتر کل غیرمتمرکز معاملات، با حذف واسطه‌ها و ثبت غیرقابل‌تغییر تراکنش‌ها، اعتماد را بهبود می‌بخشد. هوش مصنوعی نیز در بهینه‌سازی مسیرها، نگهداری پیش‌بینانه و پیشگیرانه و شناسایی تقلب بسیار مؤثر است (Choi et al., 2021).

قراردادهای هوشمند اجرای خودکار قراردادها و توافقات را بدون نیاز به نهاد ثالث ممکن می‌سازند (Christidis & Devetsikiotis, 2016).

مطالعات جهانی نشان می‌دهند چگونه این فناوری‌ها در لجستیک بهینه‌سازی ایجاد می‌کنند. نمونه‌هایی همچون راه‌حل بلاکچین IBM و Maersk برای افزایش شفافیت محموله‌ها و زیرساخت حمل‌ونقل هوشمند در چین با استفاده از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی جریان ترافیک موجود میباشد. اما پژوهش‌هایی که تلفیق این فناوری‌ها را در صنعت حمل‌ونقل ایران بررسی کنند، بسیار محدود است.

۳. روش‌شناسی و معماری سیستم

این مطالعه از روش مفهومی کیفی بهره می‌گیرد. چارچوب پیشنهادی با ترکیب یافته‌های پژوهش‌های پیشین و انطباق آن با شرایط ایران تدوین شده است.

اجزای کلیدی چارچوب:

• لایه بلاک‌چین: برای ثبت غیرقابل‌تغییر اطلاعات بار، ترخیص گمرکی ، موقعیت مکانی و غیره

• لایه هوش مصنوعی: برای پیش‌بینی تقاضا، بهینه‌سازی مسیر و شناسایی ریسک‌ها

• قراردادهای هوشمند: برای اجرای خودکار و شرطی توافقات بین حمل‌کنندگان، شرکت‌های لجستیک و نهادهای دولتی

معماری سیستم:

۱. ماژول جمع‌آوری و یکپارچه‌سازی داده‌ها

۲. دفتر کل بلاک‌چین

۳. موتور تحلیل داده‌های هوش مصنوعی

۴. لایه اجرای قراردادهای هوشمند

۵. رابط کاربری برای نظارت ، پایش و تصمیم‌گیری

این معماری قابلیت اتصال به سامانه‌های حمل‌ونقل فعلی کشور را دارد و از API برای تبادل داده استفاده می‌کند.

۴. کاربرد چارچوب پیشنهادی در صنعت حمل‌ونقل ایران

صنعت حمل‌ونقل جاده‌ای ایران که حدود ۹۰ درصد حجم حمل‌بار کشور را به خود اختصاص داده است، با مشکلاتی اساسی از جمله فرایندهای کاغذی و دستی، کمبود شفافیت در ردیابی بار، تأخیرهای مکرر و فساد اداری مواجه است [۲]. این چالش‌ها باعث افزایش هزینه‌ها، کاهش رضایت مشتریان و ضعیف شدن جایگاه رقابتی ایران در بازارهای منطقه‌ای و جهانی شده است.

چارچوب پیشنهادی مبتنی بر تلفیق فناوری‌های بلاکچین، هوش مصنوعی و قراردادهای هوشمند می‌تواند تحول اساسی در مدیریت زنجیره تأمین این بخش ایجاد کند. با به‌کارگیری چارچوب:

• بلاکچین می‌تواند اسناد بار را غیرقابل تغییر کند: ثبت اطلاعات بارنامه‌ها و تأییدات در دفتر کل غیرقابل تغییر

• هوش مصنوعی می‌تواند برنامه‌ریزی وسایل نقلیه و نگهداری پیش‌بینی را بهبود بخشد: بهینه‌سازی برنامه حرکت کامیون‌ها و پیش‌بینی خرابی‌ها

• قراردادهای هوشمند می‌توانند پرداخت عوارض، بیمه بار و تأیید تحویل را خودکار کنند: اجرای خودکار بیمه بار، پرداخت عوارض، و تأیید تحویل

در ادامه این بخش، ابتدا نحوه عملیاتی‌سازی این چارچوب با تشریح سناریوی نمونه، ابزارهای موردنیاز ارائه می‌شود.

۴.۱. سناریوی نمونه: مدیریت یک حمل بار بین شهری با چارچوب هوشمند

یک شرکت حمل‌ونقل جاده‌ای در تهران قصد دارد بار یک مشتری در بندرعباس را به صورت ایمن، شفاف و بهینه حمل کند. در حالت سنتی، فرآیند شامل مراحل ثبت سفارش دستی، صدور حواله کاغذی، نظارت محدود بر بار، تأخیر در پرداخت‌ها و تأیید تحویل غیرشفاف است.

در صورتیکه آن شرکت حمل‌ونقل در قالب چارچوب پیشنهادی، یک قرارداد هوشمند با مالک بار امضا می‌کند، تمام تراکنش‌ها روی بلاکچین ثبت می‌شود، هوش مصنوعی تأخیرهای احتمالی را پیش‌بینی و مسیرها را بازتنظیم می‌کند و قرارداد هوشمند پس از تأیید تحویل، پرداخت را اجرا می‌کند.

بدین صورت که شرکت حمل و نقل X با مالک کالا قراردادی هوشمند تنظیم می‌کند. اطلاعات بار در پلتفرم Hyperledger برای بلاک‌چین ثبت شده و در حین حمل برای جمع‌آوری داده ، حسگرهای IoT با پروتکل NB-IoT داده‌های دما، مکان و وضعیت را ارسال می‌کنند. سیستم هوش مصنوعی با موتور یادگیری ماشین Python/TensorFlow مسیر را بهینه می‌کند و در صورت تأخیر هشدار می‌دهد. پس از تحویل نهایی، قرارداد هوشمند در محیط اجرای قراردادهای هوشمند Solidity/Ethereum یا DAML به‌طور خودکار مبلغ را پرداخت می‌کند و رسید دیجیتال تولید می‌شود.

با اجرای چارچوب پیشنهادی:

• ثبت سفارش و قرارداد: سفارش حمل بار به صورت دیجیتال ثبت و قرارداد هوشمند بر روی بستر بلاکچین ایجاد می‌شود. این قرارداد شامل شرایط پرداخت، زمان تحویل، مسئولیت‌ها و جریمه‌ها است که به صورت خودکار اجرا خواهد شد.

• ثبت اطلاعات و ردیابی: تمامی اطلاعات مربوط به بار (نوع، وزن، مبدأ و مقصد) در بلاکچین ذخیره می‌شود. حسگرهای IoT روی محموله نصب شده و وضعیت دما، رطوبت، و موقعیت جغرافیایی به صورت زنده به سیستم گزارش می‌شود.

• هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی مسیر و پیش‌بینی: الگوریتم‌های یادگیری ماشین، شرایط ترافیک، وضعیت جاده، و پیش‌بینی آب و هوا را تحلیل کرده و بهترین مسیر بهینه با حداقل زمان و مصرف سوخت را پیشنهاد می‌دهند. همچنین، احتمال تأخیر و مشکلات احتمالی در طول مسیر پیش‌بینی و هشدار داده می‌شود.

• اجرای قرارداد هوشمند: پس از تحویل موفق بار و تایید دریافت توسط گیرنده از طریق امضای دیجیتال، قرارداد هوشمند به صورت خودکار فرآیند پرداخت هزینه حمل را به حساب شرکت حمل‌ونقل و سایر ذینفعان واریز می‌کند.

• گزارش‌دهی و تحلیل: تمام داده‌های تراکنش‌ها، عملکرد حمل و وضعیت بار ذخیره و قابل استخراج برای تحلیل‌های مدیریتی و نظارتی است.

۴.۲. ابزارها و فناوری‌های مورد نیاز برای پیاده‌سازی

• بلاکچین: شبکه بلاکچین خصوصی یا مجاز (Permissioned Blockchain) مانند Hyperledger Fabric برای امنیت، سرعت و کنترل دسترسی بهتر.

• هوش مصنوعی: پلتفرم‌های یادگیری ماشین مانند TensorFlow، PyTorch و ابزارهای تحلیل داده برای پیش‌بینی و بهینه‌سازی.

• قراردادهای هوشمند: زبان‌های برنامه‌نویسی قرارداد هوشمند مانند Solidity یا Chaincode برای Hyperledger.

• حسگرهای IoT: دستگاه‌های GPS، حسگر دما، رطوبت و لرزش برای ردیابی محموله در زمان واقعی.

• پلتفرم‌های ابری: زیرساخت ابری برای ذخیره‌سازی داده‌ها و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی به صورت مقیاس‌پذیر.

• واسط‌های کاربری: نرم‌افزار موبایل و وب برای دسترسی ذینفعان به اطلاعات، ثبت داده‌ها و کنترل فرآیندها.

۴.۳. فرآیند حمل بار هوشمند

فرایند های حمل بار هوشمند شامل سه لایه اصلی به شرح ذیل می باشد:

• لایه اول: بلاکچین

ثبت سفارش، قراردادها و تراکنش‌ها

• لایه دوم: هوش مصنوعی

بهینه‌سازی مسیر، پیش‌بینی تأخیر

• لایه سوم: قراردادهای هوشمند

اجرای خودکار توافقات و پرداخت‌ها

در مرکز، حسگرهای IoT به عنوان منبع داده‌های زنده به لایه‌های

این چارچوب عملیاتی، علاوه بر افزایش شفافیت و سرعت در زنجیره تأمین، ریسک‌ها را کاهش داده و قابلیت پیگیری و اعتماد بین ذینفعان را به طور چشمگیری افزایش می‌دهد. این مدل به دلیل قابلیت سفارشی‌سازی، می‌تواند به سرعت در زیرساخت‌های حمل‌ونقل ایران و حتی در دیگر کشورها با شرایط مشابه نیز پیاده‌سازی شود.

۵. تحلیل و پیامدها

پیاده‌سازی این چارچوب در ایران نیازمند:

• حمایت قانونی: حمایت قانونی برای به رسمیت شناختن قراردادهای هوشمند و سوابق بلاکچین

• سرمایه‌گذاری زیرساختی: سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌ها مانند توسعه مراکز داده، شبکه IoT (حسگرهای اینترنت اشیا)

• همکاری ذی‌نفعان: مشارکت ذینفعان دولتی، خصوصی و دانشگاهی در طراحی مشترک

ضرورت تحقیق:

طبق گزارش سالانه حمل‌ونقل وزارت راه و شهرسازی (۱۴۰۲)، ۴۰٪ تاخیرهای حمل‌ونقل ناشی از ضعف در سیستم اطلاعاتی است. همچنین بر اساس شاخص عملکرد لجستیک بانک جهانی (۲۰۲۲)، ایران در رتبه ۶۴ از میان ۱۶۰ کشور قرار دارد که نشان از نیاز فوری به تحول دیجیتال دارد.

مزایا:

• کاهش تقلب و حذف کاغذبازی

• افزایش شفافیت و کنترل بیشتر و مانیتورینگ لحظه ای

• ارتقاء اعتماد در تعاملات دولتی-خصوصی

۶. نتیجه‌گیری

دیجیتالی‌سازی زنجیره تأمین حمل‌ونقل ایران با فناوری‌های بلاک‌چین، هوش مصنوعی و قراردادهای هوشمند، فرصتی تحول‌آفرین فراهم می‌آورد. چارچوب پیشنهادی در این مقاله نقشه راهی ساختاریافته برای اصلاحات صنعتی، نوآوری و پژوهش‌های آتی و تحقیقات دانشگاهی ارائه می‌دهد. پژوهش‌های آینده می‌تواند با اجرای آزمایشی این چارچوب در پروژه‌های پایلوت مسیرهایی مانند تهران–بندرعباس یا کریدورهای ترانزیتی بین‌المللی آن را ارزیابی کند.

منابع

• وزارت راه و شهرسازی ایران (۱۴۰۲) – گزارش سالانه آمار حمل‌ونقل.

• بانک جهانی (۲۰۲۲) – شاخص عملکرد لجستیک: ایران.

• Christidis, K., & Devetsikiotis, M. (2016). Blockchains and smart contracts for the Internet of Things. IEEE Access.

• Choi, T. M., Wen, X., & Sun, X. (2021). The role of AI in logistics operations. Transportation Research Part E.

• Kshetri, N. (2018). 1 Blockchain’s roles in meeting key supply chain management objectives. International Journal of Information Management.