УДК: 338.12; 338.34; 330.36
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.03.11.005

Авторы

Артём Илдусович Сафин,
Максим Игоревич Максимов,
Тимур Доржиевич Бадараев,
Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова, Москва, Россия

Аннотация

Настоящее исследование посвящено всестороннему анализу современных диджитал-инструментов многоуровневой оптимизации управленческих процессов в логистических системах разных секторов экономической деятельности с акцентом на математическое моделирование рисков. В работе представлена фундаментальная теоретико-методологическая база оптимизации логистических процессов, включающая систематизацию современных цифровых инструментов, методов математического моделирования и алгоритмов прогнозирования рисков в контексте цифровой трансформации экономики. Проведенный анализ демонстрирует, что эффективное функционирование логистических систем в условиях неопределенности требует разработки комплексных интегрированных моделей оценки рисков с применением передовых технологий искусственного интеллекта, больших данных и мультиагентных систем. Ключевыми компонентами таких моделей выступают предиктивная аналитика, основанная на самообучающихся алгоритмах, системы поддержки принятия решений в реальном времени и механизмы обработки гетерогенной информации из множественных источников.
Исследование выявило значительную дифференциацию подходов к математическому моделированию рисков логистики в разных отраслях, детерминированную спецификой производственных процессов, характеристиками товаропотоков и особенностями транспортно-складской инфраструктуры. Установлено, что наибольшую результативность в условиях современной экономики демонстрируют интегрированные TMS-системы (Transportation Management Systems) и специализированные программные комплексы аналитики логистических процессов, обеспечивающие многоуровневую оптимизацию с учетом динамических характеристик рисковых факторов. В  работе идентифицированы ключевые детерминанты, определяющие эффективность имплементации цифровых инструментов, включая степень интероперабельности компонентов логистической системы, адаптивность алгоритмов к изменяющимся условиям среды, масштабируемость архитектурных решений и возможности интеграции с существующими информационными системами предприятий.
Особое внимание уделено методологии математического моделирования логистических рисков, включающей вероятностно-статистические методы, нечетко-множественные модели, имитационное моделирование и алгоритмы машинного обучения. Разработана и апробирована авторская методика комплексной оценки рисков на основе гибридных математических моделей, сочетающих достоинства детерминированных и стохастических подходов с технологиями обработки больших данных. Исследование демонстрирует, что внедрение современных диджитал-инструментов логистического менеджмента позволяет существенно сократить операционные издержки (до 15–30%), минимизировать логистические риски (в среднем на 25–40%) и оптимизировать ключевые бизнес-процессы цепей поставок. На основе проведенного исследования разработаны практические рекомендации по внедрению диджитал-инструментов многоуровневой оптимизации логистических процессов с учетом отраслевой специфики, масштаба бизнеса и характеристик существующей ИТ-инфраструктуры предприятий.

Ключевые слова

логистический менеджмент, цифровая трансформация, математическое моделирование рисков, оптимизация цепей поставок