УДК 005.936:004.8
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.11.11.032

Авторы

Егор Рианович Темиргалиев,
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург, Россия

Аннотация

Статья посвящена исследованию роли анализа больших данных (Big Data) в оптимизации цепей поставок и разработке управленческого механизма для межорганизационной логистической координации. В условиях глобализации и стремительного развития информационных технологий компании сталкиваются с усложнением цепочек поставок, что требует улучшенной координации между различными участниками логистических процессов, такими как поставщики, производители, дистрибьюторы и потребители. Использование технологий больших данных становится ключевым инструментом для решения этих задач, предоставляя возможности для точного прогнозирования спроса, оптимизации запасов, маршрутов транспортировки, а также минимизации рисков, связанных с задержками и перебоями в поставках. Исследование включает анализ текущих цифровых платформ, используемых в логистике, таких как Национальная цифровая транспортно-логистическая платформа «ГосЛог», а также международных решений (TradeLens, Flexport и другие). На основе сравнительного анализа предлагается разработка интеграционной платформы динамического прогнозирования и адаптации логистических цепей, которая использует алгоритмы анализа больших данных для предсказания рисков и оптимизации маршрутов в реальном времени. Внедрение данных решений позволит значительно повысить эффективность координации между участниками логистической цепи и минимизировать риски, связанные с изменениями транспортных условий, погодных факторов и загруженностью инфраструктуры. Предлагаемый механизм отличается гибкостью, способностью адаптироваться к изменениям и возможностью автоматизации взаимодействий с использованием смарт-контрактов и блокчейнтехнологий.

Ключевые слова

анализ больших данных, логистика, цепи поставок, межорганизационная координация, оптимизация маршрутов, прогнозирование спроса, управление запасами, динамическая адаптация, блокчейн, смарт-контракты, транспортная логистика, цифровая платформа

Список литературы

  1. Брынцев А. Н. Транспортно-логистическая платформа: инновационные решения // РИСК: Ресурсы, Информация, Снабжение, Конкуренция. 2024. № 2. С. 6–11. DOI 10.56584/1560– 8816–2023–4–6–11.
  2. Воронов И. Преимущества и недостатки внедрения национальной логистической платформы на российском рынке // Логистика. 2020. № 8(165). С. 39–44.
  3. Дуболазов В. А., Симакова З.Л. Ключевые вопросы цифровизации закупочной логистики от определения потребности в материалах до размещения заказов // Тенденции развития логистики и управления цепями поставок: Сборник статей III Международной научнопрактической конференции. Курск: ЗАО «Университетская книга», 2022. С. 32–39.
  4. Измайлов М. К. Цифровизация как фактор устойчивости деятельности промышленных предприятий // Телескоп: журнал социологических и маркетинговых исследований. 2024. № 1(13). С. 28–35. DOI 10.24412/1994–3776– 2024–1–28–35.
  5. Пэн Л.Эффективность логистики в эпоху больших данных // РИСК: Ресурсы, Информация, Снабжение, Конкуренция. 2024. № 2. С. 19–23. DOI 10.56584/1560–8816–2023–4–19–23.
  6. Тиверовский В. И. Инновации в зарубежной внутренней логистике // Транспорт: наука, техника, управление. Научный информационный сборник. 2024. № 6. С. 39–44. DOI 10.36535/0236–1914–2024–06–6.
  7. Хайруллина Э. Р. Концепция организации бизнес-моделей на базе цифровой информационной платформы // Сервис в России и за рубежом. 2020. Т. 14. № 1(88). С. 34–42. DOI 10.24411/1995–042X‑2020–10104.
  8. Хитров А.Д. Развитие государственно-частного партнерства при реализации проектов на базе технологий «интернета вещей» // Экономика и управление: проблемы, решения. 2023. Т. 4. № 4(136). С. 38–45. DOI 10.36871/ ek.up. p. r.2023.04.04.005.
  9. Шайтура С. В., Розенберг И. Н., ИлларионоваЕ.А. Геоинформационная логистика // Методы и программные средства информационного сервиса в информационных и пространственных полях: сборник научных трудов. Бургас: Институт гуманитарных наук, экономики и информационных наук, 2020. С. 125–129.
  10. Яковлева М. А., Темиргалиев Е. Р. Аналитика Больших Данных в управлении цепями поставок // Цифровые технологии в логистике и инфраструктуре: Материалы международной конференции. Санкт-Петербург: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «СанктПетербургский политехнический университет Петра Великого», 2019. С. 161–169.
  11. Deshpande V., Pendem P. K. Logistics Performance, Ratings, and Its Impact on Customer Purchasing Behavior and Sales in E-Commerce Platforms // Manufacturing & Service Operations Management. 2023. Vol. 25. No. 3. P. 827–845. DOI 10.1287/msom.2021.1045.
  12. Gansterer M., Hartl R. F., Wieser S.Assignment constraints in shared transportation services // Annals of Operations Research. 2021. Vol. 305. No. 1. P. 513–539. DOI 10.1007/s10479–020– 03522‑x.
  13. Jovanovic M., Kostić N., Sebastian I. M., Sedej T. Managing a blockchain-based platform ecosystem for industry-wide adoption: The case of TradeLens // Technological Forecasting and Social Change. 2022. Vol. 184. P. 121981. DOI 10.1016/j.techfore.2022.121981.
  14. Mussin Zh. Innovative approaches to funding startups in the transportation industry // International Journal of Humanities and Natural Sciences. 2024. No. 3–2(90). P. 106–111. DOI 10.24412/2500–1000–2024–3–2–106–111.