Научная статья

Original article

УДК 33

doi: 10.24412/2413-046Х-2021-10473

ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ – ТРЕНД ЛОГИСТИКИ ПОСЛЕ COVID-19

DIGITAL TRANSFORMATION-LOGISTICS TREND AFTER COVID-19

Нгуен Дык Хюи, Кафедра логистики, Государственный университет управления

Nguyen Duc Huy Department of Logistics, State university of management,

Аннотация. Появление интеллектуальных технологий  (ИТ) в настоящее время вызывает значительные преобразования в логистике и транспорте. ИТ относятся к приложениям искусственного интеллекта и технологий обработки данных, таких как машинное обучение, большие данные, для создания когнитивной осведомленности (автономной) об объекте с поддержкой информационных и коммуникационных технологий, таких как Интернет вещей и блокчейн. В настоящее время многие применения ИТ продемонстрировали потенциальные перспективы повышения эффективности и результативности различных логистических операций и транспортных систем. Кроме того, эти новые передовые технологии создают огромные проблемы моделирования для традиционных подходов к оптимизации и, таким образом, создают новые богатые исследовательские возможности для разработки новых методологий оптимизации в области логистики и транспортных исследований. 

Abstract. The emergence of intelligent technologies (IT) is currently causing significant transformations in logistics and transport. IT refers to applications of artificial intelligence and data processing technologies, such as machine learning, big data, to create cognitive awareness (autonomous) about an object with the support of information and communication technologies, such as the Internet of Things and blockchain. Currently, many IT applications have demonstrated potential prospects for improving the efficiency and effectiveness of various logistics operations and transport systems. In addition, these new advanced technologies create huge modeling problems for traditional optimization approaches and, thus, create new rich research opportunities for the development of new optimization methodologies in the field of logistics and transport research.

Ключевые слова:  логистика, цифровая трансформация, повышение эффективности

Keywords: logistics, digital transformation, efficiency improvement

Проектирование и оптимизация логистических процессов на современном этапе является первоочередной задачей. С наступлением новой эры технологий возникает необходимость в постоянном совершенствовании всех процессов, чтобы конкурентоспособная компания. Применяя автоматизированные транспортные средства для обработки грузов, можно добиться более точного взвешивания материалов, их доказательств и значительного снижения затрат на логистику. Важную роль играет сбор данных в режиме реального времени и немедленное реагирование на возможные изменения в производстве и непредвиденные ситуации[5].

Логистика понимается как важный процесс в компании, который выполняет функции управления, контроля, модификации и интеграции материальных потоков и нематериальной информации, а также связанных с ними процессов, таких как транспортировка, хранение, обработка материалов и сама упаковка. Логистика должна позиционироваться как замкнутая цепочка — планирование, внедрение, контроль и последующая обратная связь [4].

Наряду с логистикой внешней достаточно важным процессом выступает логистика внутренняя. Современные заводы добавляют новые интеллектуальные технологии для создания взаимосвязанных, совместимых рабочих процессов. Это делает цепочки поставок более умными, более сетевыми и более технологичными. Хотя так называемой четвертой промышленной революции уделяется наибольшее внимание, и в то же время в компании происходит еще одна логистическая революция. В тенденции индустрии 4.0 некоторые источники также упоминают эту новую логистическую парадигму, также называемую логистикой

В последние годы сфера логистики значительно изменилась из-за большого количества технологических инноваций. Киберфизические системы были внедрены в производственный процесс в качестве интегрирующей концепции для улучшения двустороннего потока информации между системами управления и принятия решений. Эти системы также должны учитываться в логистике.

Технический прогресс и инновации в логистике приводят к созданию систем с расширенными вычислительными и коммуникационными возможностями, в результате чего все элементы системы будут взаимодействовать друг с другом, чтобы  осуществлять обмен необходимой информацией [2].

Для эффективной логистики 4.0 необходимо полагаться на эти технологические приложения:

• планирование ресурсов;
• системы хранения данных;
• системы управления дорожным движением;
• интеллектуальные транспортные системы;
• информационная безопасность [1].

Планирование ресурсов – процесс управления и планирования ресурсов в соответствии с парадигмой индустрии 4.0 и внедрение CPS (киберфизических систем) повысит общую производительность и устойчивость к изменениям, которые могут произойти в цепочках поставок. Надлежащее согласование и интеграция между различными элементами цепочки поставок и повышенный уровень прозрачности обеспечат адекватное прогнозирование ресурсов, что позволит оптимизировать логистические процессы [9].

Системы хранения – склады являются одним из ключевых элементов в цепочке поставок. Однако в нынешней ситуации они также должны служить источником конкурентных преимуществ для поставщиков логистических услуг. Внедрение парадигмы 4.0 вносит заметные изменения в то, как работает склад. В частности, внедрение интеллектуального управления и внедрение WMS — системы управления складом, которая преобразует складскую деятельность в будущие требования входящей логистики. Например, перевозчики смогут сообщать о своем местоположении и предполагаемом времени прибытия в интеллектуальную систему управления складом, которая сможет выбрать и подготовить позицию склада. В то же время RFID-датчики определяют, что было доставлено, и передают эту информацию цепочка создания стоимости [6].

WMS автоматически распределяет хранилище в соответствии со спецификациями и запрашивает соответствующее оборудование для перемещения товаров в нужное место. Когда поддоны перемещаются в указанное положение, датчики передают сигнал WMS для мониторинга уровня запасов в режиме реального времени, улучшая процесс принятия управленческих решений и принятия решений о любых корректировках, которые могут потребоваться для повышения уровня обслуживания клиентов..

Система управления дорожным движением – это часть системы управления цепочками поставок SCM, ориентированной на транспортную логистику. Оно обеспечивает взаимодействие между системой управления заказами и центром распределения. Благодаря массовому использованию Интернета вещей (IoT) и необходимому пути к индустрии 4.0 система управления трафиком является важным элементом концепции логистики. Интернет интернета вещей и система управления дорожным движением играют все более важную роль в системе логистики [3].

Поскольку все больше и больше физических объектов оснащаются штрих-кодами, RFID-сканерами и датчиками, транспортные и логистические компании могут отслеживать перемещение объектов в режиме реального времени от пункта отправления до пункта назначения по всей цепочке поставок, включая производство и дистрибуцию. Использование Интернета вещей также способствует инновационному преобразованию транспортных систем. Поскольку транспортные средства обладают расширяющимися возможностями для зондирования, создания сетей, связи и обработки данных, технологии интернета вещей могут использоваться для совместного использования неиспользуемых ресурсов между транспортными средствами. 

Четко определенная и настроенная система управления трафиком, работающая с IoT, является ключевым моментом для повышения качества принятия решений в управлении в концепции 4.0.

Интеллектуальная транспортная система – представляет собой новую область, которая сотрудничает в различных областях транспортных систем, таких как управление движением, контроль, инфраструктура, эксплуатация и методы управления. Интеллектуальные транспортные системы внедряют новые технологии, такие как вычислительное оборудование, системы позиционирования, сенсорные технологии, телекоммуникации, данные обработка, виртуальные операции и методы планирования [4].

Идея интеграции виртуальных технологий является новинкой в области транспорта и играет важную роль в преодолении вызовов, связанных с глобализацией. Они важны для повышения безопасности и надежности, скорости движения, аварийности, транспортного потока и т.д. Системы, использующие данные в реальном времени, повысят качество принятия управленческих решений и станут более гибкими и эффективными.

Информационная безопасность — распространение облачных интернет-приложений, Интернета вещей, больших данных, использование собственных устройств, изменившее способ ведения бизнеса организациями. Организации очень заинтересованы в поиске новых технологических инициатив с низкими эксплуатационными расходами, чтобы предлагать инновационные услуги и, таким образом, получать конкурентные преимущества [7] .

Важную роль играют мониторинг и раннее выявление потенциальных рисков. В этом контексте организации должны внедрять, контролировать и оценивать наиболее эффективный набор средств контроля, обеспечивать надлежащий уровень безопасности и обеспечивать их непрерывность. Требования безопасности должны быть четко определены в политике безопасности [8].

Наибольший интерес представляет собой система верификации логистических процессов, которая  предназначена для получения информации и передачи этой информации между реальным логистическим оборудованием и виртуальным миром, который представляет собой производственно-логистическую систему. Основной опорой виртуальной части системы является цифровое изображение реальной системы, также называемое цифровым двойником [3].

Цифровой двойник создается путем объединения 3D-цифровой модели системы и виртуальной системы. Цифровая модель состоит из производственных мощностей, машин и продуктов. Объединяя отдельные объекты, мы получаем подробную 3D-модель компании, включая недра всей системы.

Виртуальная модель использует передовые технологии, такие как компьютерное моделирование, сенсорные системы, имитационное метамоделирование и методы оптимизации, основанные на математических и статистических методах. Таким образом, мы получаем виртуальную систему, в которой используется программное обеспечение для моделирования динамического курса в компании.

Для создания виртуального мира цифрового двойника необходимо создать имитационную модель логистической системы, суть которой будет заключаться в том, что исследуемая реальная логистическая система будет представлена ее имитационной моделью  [10]. Затем с этой моделью можно провести эксперименты, чтобы получить информацию, идентичную исходной системе. Это обеспечит проверку и валидацию имитационной модели. Впоследствии методы оптимизации могут быть запущены с использованием имитационной модели, основанной на сборе данных в реальном времени.

Автоматический сбор данных в режиме реального времени работает по принципу записи информации после прохождения индивидуальных RFID-меток, размещенные на пути  движения транспорта. Эта информация собирается во внутренней базе данных и обрабатывается системным приложением. База данных содержит информацию о длине цепи, продолжительности отдельных цепей, времени вождения, времени зарядки, времени загрузки и разгрузки, времени блокировки, времени ожидания на перекрестке и пр [5].

Таким образом, в настоящее время логистика представляет собой важный фактор с точки зрения конкурентоспособности и экономии ресурсов  компании. Цифровая логистика позволяет разрабатывать комплексные, масштабируемые модели с учетом многоуровневой системы прав доступа, сбора данных с различных неопределенностей, в режиме реального времени сбора данных и захвата возможности из всех ресурсов предприятия. Также она  позволяет гибко реагировать на требования клиентов и изменение производственной программы, а также позволяют  обеспечить высокий уровень конкурентоспособности и бесперебойный  логистический процесс.

Список источников

1. Гарбузова А.И. Информационное обеспечение логической координации транспортных процессов // StudNet. 2021. №5.
2. Медникова О.В., Матвиевская Т.Б. Цифровая трансформация в сфере транспорта и логистики // Вестник Академии знаний. 2021. №4 (45).
3. Sasik, R.; Haluska, M.; Madaj, R.; Gregor, M.; Grznar, P,. 2014. Development of the Assembly Set for the Logistic Transport Solution. 55th International Conference of Machine Design Departments (ICMD), Prague, SEP 09-12, 2014
4. Hoeye B., 2018. What is Logistics 4.0. Available on ethernet: https://blog.flexis.com/what-is-logistics-4.0 Ingo J., Lorig F,. 2015.
5. Pekarcikova, M.; Trebuna, P.; Markovic, J., 2014. Case study of modelling the logistics chain in production. In: Procedia Engineering : Modelling of Mechanical and Mechatronic Systems MMaMS 2014 : 25th-27th November 2014, High Tatras, Slovakia..
6. Gregor, M., Hodoň, R., Biňasová, V., Dulina, Ľ., Gašo, M., 2018.: Design of simulation-emulation logistics system. In: MM Science Journal. – Prague (Česko): MM publishing.
7. Особенности потребительского восприятия «Теневого» Формата цифровой экономики
   Сахбиева А.И. Modern economy success. 2021. № 1. С. 175-179
8. Влияние цифровых технологий на структурные изменения в экономике и потребительские предпочтения
   Сахбиева А.И. Экономика и предпринимательство. 2021. № 1 (126). С. 333-338.
9. Researching of prices of beekeeping products in the republic of tatarstan under the influence of global economic processes
   Sakhbieva A. В сборнике: Social and economic innovatiсs: Trends, forecasts and perspectives. Conference proceedings of the iiid international conference. Russian state social university (stavropol branch) measi institute of management (chennai, india). С. 195-199.
10. Динамика цен на мед в республике татарстан под влиянием экономического кризиса, Сахбиева А.И., Антонова М.П.
    В сборнике: Антикризисные технологии как фактор сбалансированного социально-экономического развития региона. Материалы всероссийской научно-практической конференции, посвященной 95-летию образования татарской асср и 25-летию государственности республики татарстан, 70-летию юнеско. Под ред. Э.а. Файзрахмановой. 2015. С. 211-222.
11. . Моделирование экономической ситуации в рамках деловой игры как способ эффективного усвоения знаний и формирования компетенций студентов (на примере дисциплины «Ценообразование»)
    Сахбиева А.И. В сборнике: Инновационные подходы в системе высшего профессионального образования. Материалы итоговой научно-практической конференции преподавателей и аспирантов. Под ред. Ф.г. Мухаметзяновой. 2015. С. 353-359.
12. Проблемы бюджетной политики в части формирования доходов местного бюджета и пути их решения (на примере г. Казань), Хамитова А.И. Вестник ТИСБИ. 2012. № 2. С. 60-67.

References

1. Garbuzova A. I. Information support of logical coordination of transport processes / / StudNet. 2021. No. 5.
2. Mednikova O. V., Matvievskaya T. B. Digital transformation in the field of transport and logistics // Bulletin of the Academy of Knowledge. 2021. №4 (45).
3. Sasik R.; Haluska M.; Madai R.; Gregor M.; Grzhnar P., 2014. Development of an assembly kit for a Logistics transport solution. 55th International Conference of Machine Design Departments (ICMD), Prague, September 09-12, 2014
4. Hoye B., 2018. What is Logistics 4.0., available in ethernet: https://blog.flexis.com/what-is-logistics-4.0 Ingo J., Lorig F., 2015.
5. Pekarchikova M.; Trebuna P.; Markovich J., 2014. A case study of the modeling of the logistics chain in production. In: Procedia Engineering: Modeling of Mechanical and Mechatronic Systems MMaMS 2014: November 25-27, 2014, High Tatras, Slovakia..
6. Gregor, M., Khodon, R., Binasova, V., Dulina, Ľ., Gasho, M., 2018.: Designing a simulation-emulation logistics system. In: Scientific Journal MM. — Prague (Czech): MM publishing house.
7. Features of consumer perception of the «Shadow» Format of the digital economy. Sakhbieva A. I. Modern economy success. 2021. No. 1. pp. 175-179
8. The impact of digital technologies on structural changes in the economy and consumer preferences. Sakhbieva A. I. Economics and entrepreneurship. 2021. No. 1 (126). pp. 333-338.
9. Research of prices of beekeeping products in the republic of tatarstan under the influence of global economic processes. Sakhbieva A. In the collection: Social and economic innovations: Trends, forecasts and perspectives. Conference proceedings of the iiid international conference. Russian state social university (stavropol branch) measi institute of management (chennai, india). 2016. pp. 195-199.
10. Dynamics of honey prices in the Republic of Tatarstan under the influence of the economic crisis, Sakhbieva A. I., Antonova M. P.. In the collection: Anti-crisis technologies as a factor of balanced socio-economic development of the region. Materials of the All-Russian scientific and practical conference dedicated to the 95th anniversary of the formation of the Tatar ASSR and the 25th anniversary of the statehood of the Republic of Tatarstan, the 70th anniversary of UNESCO. Edited by E. A. Fayzrakhmanova. 2015. pp. 211-222.
11. Modeling of the economic situation in the framework of a business game as a way of effective assimilation of knowledge and formation of students ‘competencies (on the example of the discipline «Pricing»). Sakhbieva A. I. In the collection: Innovative approaches in the system of higher professional education. Materials of the final scientific and practical conference of teachers and postgraduates. Edited by F. G. Mukhametzyanova. 2015. pp. 353-359.
12. Problems of budget policy in terms of the formation of local budget revenues and ways to solve them (on the example of Kazan), Khamitova A. I. Bulletin of TISBI. 2012. No. 2. pp. 60-67.

Для цитирования: Нгуен Дык Хюи. Цифровая трансформация – тренд логистики после Covid-19 // Московский экономический журнал. 2021. № 8. URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-8-2021-25/

© Нгуен Дык Хюи, 2021. Московский экономический журнал, 2021, № 8.