д.э.н., профессор
Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю.А.,
г. Саратов, Россия
E-mail: tregubovvn@outlook.com
Doctor of economics, professor
Yuri Gagarin State Technical University of Saratov
Saratov, Russia
Автором проведен анализ перспективных направлений развития логистики, который позволил выделить приоритетные задачи совершенствования логистических технологий. Рассмотрены методы обеспечения информационной поддержки автономных логистических систем. Приведены результаты разработки информационной системы ориентированной на визуализацию процесса физического распределения продукции с использованием облачных технологий.
Ключевые слова: Автономная логистика, облачные технологии
The author analyzed the promising areas of logistics, which allowed to highlight the priority tasks for developing logistics technologies. The methods of information support for autonomous logistics are considered. The results of the development is an information system which focused on visualization of a physical distribution process with cloud computing.
Key words: Autonomous logistics, cloud computing
Ученые и практики во всем мире прикладывают значительные усилия к разработке новых теоретических концепций и механизмов интеллектуальной поддержки управления в логистических цепях поставок [1]. В мире отмечается значительный рост размера сетей поставок, что ведет к усложнению управленческих задач и определяет необходимость поиска новых логистических технологий и подходов. Перспективный анализ позволяет выделить следующие приоритетные задачи развития логистических технологий [2]:
- обеспечение управления логистикой в условиях неопределенность внешней среды, подобная неопределенность обусловлена тем, что используются сложные маршруты транспортировки продукции, применяются мультимодальные системы, объединяющие различные виды транспорта, используются сложные системы перевалки грузов и складские технологии, все это ведет к увеличению сложности процесса доставки.
- повышение эффективности логистических операций, что обусловлено ростом конкуренции на рынке логистических услуг и логистические компании должны обращать больше внимания на повышение своей производительности, стремиться сокращать все виды издержек, осуществлять переход к моделям доставки без промежуточного хранения, например кросс-докингу [3], доставке точно-во-время и т.д.
- повышение качества логистического сервиса, так как современные клиенты уже привыкли к хорошему или даже высокому качеству логистических услуг, поэтому они более требовательны к тому, как им обеспечивается логистический сервис, считают необходимым, чтобы им предоставлялся различные варианты доставки при сохранении низкой стоимости доставки [4].
- способность адаптации к изменчивости рынка, новым требованиям по доставке, например, в последние годы отмечается резкий рост объемов интернет продаж и увеличение числа покупателей совершающих покупки напрямую от поставщиков или с оптовых складов, это ведет к значительному увеличению количества мелких заказов [5].
Существуют различные подходы к решению указанных задач, например, в мировой экономике отмечается непрерывный рост объемов представления логистических услуг в стандартизованной упаковке [6]. Высокие темы роста характерны для рынка контейнерных перевозок, и стандартный контейнер становится широко распространённым способом для магистральной доставки товаров. Развитие контейнерных перевозок является длрайвером автономной логистики, которая обеспечивает компаниям широкие возможности для совершенствования механизмов логистического сервиса и непрерывного контроля товарного потока. Раньше сотрудникам логистических компаний было достаточно сложно установить текущее состояние поставки, особенно если она находится в транспортном средстве и перемещается. В настоящее время технологии отслеживания позволяют получить необходимую информацию в реальном времени, что позволяет координировать логистический процесс непрерывно. Развитие подобных технологий в логистической сфере в будущем позволит сформировать систему непрерывной информационной поддержки, в автоматизированном виде планировать доставку, выполнять разработку маршрутов, эффективно распределять транспортные средства по маршрутам в режиме реального времени. Все это позволит существенно улучшить эффективность логистического распределительного процесса [1].
Широкие возможности для развития получают различные концепции связанные с формированием единого центра логистического распределения, Подобные центры, с использованием современных логистических технологий, позволят оптимизировать процесс доставки продукции, повысить его эффективность, улучшить управляемость и снизить логистические издержки. В центре будут активно применяться современные научные и технологические достижения, а также использоваться методы стандартизации логистического процесса [7].
Развитие интеллектуальных технологий в логистике в настоящее время становится одной из приоритетных тем научных исследований в сфере логистики [8]. Авторы подобных исследований активно изучают возможности широкого внедрения и использования технологии RFID [9] и других технологий интернета вещей [10,11] для совершенствования интеллектуальных информационных систем, оптимизации методов обработки логистической информации и т.д. Широкое развитие получают технологии, которые позволяют сформировать виртуальный склад, обладающий интеллектуальными функциями, внутри которого будут объединяться модули складирования, модули управления распределением продукции, модули заказов. Эти модули формируются на основе современных методов управления цепями поставок, интернета вещей, облачных технологий, технологий упаковки, перевозки, складирования, выполнения сбытовых операций. Использование подобных модулей может позволить значительно уменьшить затраты на логистические услуги, снизить время доставки продукции, что в конечном итоге позволит повысить эффективность процесса логистического распределения.
Преимуществом использования облачных технологий совместно с интернетом вещей в системах автономной логистики является то, что они позволяют в автоматизированном режиме собирать большие объемы разнородной информации о текущих маршрутах транспортных средств, анализировать скорость перемещения транспорта, изучать информацию о дорожных заторах, а затем в агрегированном виде представлять эту информацию в виде существующих грузовых потоков в информационной системе и сохранять информацию в облачном хранилище. Затем с помощью системы интеллектуальной обработки данных информация может быть использована для разработки оптимальных методов перемещение грузовых единиц, что способствует минимизации использования транспортной системы.Кроме того, технология интернета вещей в логистике [12] позволяет сформировать систему непрерывного мониторинга движения транспортных средств, а также выработать новые методы оплаты за использование объектов транспортно-логистической инфраструктуры. Например, можно анализировать использование крупных инфраструктурных объектов, в частности, городских дорог транспортными средствами и взымать справедливую плату именно с тех, кто интенсивнее изнашивает инфраструктуру.
Кроме того, можно сформировать систему, которая позволит получать дополнительную плату с пассажирских и грузовых транспортных средств если они используются на сильно загруженных участках транспортной сети в часы пик. В будущем подобный подход позволит сформировать новые виды тарифной политики, а также разработать более совершенные способы финансирования строительства инфраструктурных объектов [13].
Нами разрабатывается логистическая технология, которая основана на формировании системы информационной поддержки автономных логистических процессов, с использованием интернета вещей и программного обеспечения, на основе облачного сервера Microsoft Azure, технологии GPS и других современных технических решений. Предлагаемая информационная система позволит использовать облачные имитационные модели для построения расписания транспортных средств, распределения продукции и оптимизация маршрутов доставки в рамках логического кластера. Модель будет учитывать пожелания клиентов по скорости и качеству доставки, что позволит повысить эффективность логистического процесса, сократить логистические издержки. Дополнительную выгоду от использования оптимальных маршрутов получают и заказчики логистических услуг.
Основное ядро предлагаемой информационной системы ориентировано на визуализацию процесса физического распределения продукции, это сделано для того, чтобы все участники процесса управления доставкой могли непрерывно отслеживать прохождение грузов. Такой подход обеспечивает интеграцию системы распределения совместно с центром логистического управления. В результате внедрения подобной системы логистические решения смогут своевременно приниматься через мониторинг процесса доставки. Это существенно повышает прозрачность логистического процесса, обеспечивает стандартизацию управления доставкой при использовании нескольких складов. В результате внедрения данной система распределения можно реализовать полный цикл управление доставкой продукции, оптимизировать маршруты доставки, усовершенствовать процесс планирования и отслеживания поставок, а также процесс мониторинга транспортных средств.
Для того чтобы выполнять интеллектуальное планирование маршрута доставки в системе реализован модуль построения прогнозов, который осуществляет решение перспективных задач физического распределения. Важной частью этой информационной системы является модуль оптимизации маршрута который основан на использовании технологии GIS. Использование оптимизированных маршрутов позволяют существенно повысить эффективность процесса распределения и уменьшить издержки связанные с логистикой (Рис. 1).
Облачные технология также позволяют решить вопросы связанные с обеспечением секретности хранения и передачи информации в рамках информационной системы. Актуальность указанных вопросов вызвана тем, что в традиционных системах информация физически располагается на серверах принадлежащих провайдеру, и для ее передачи используются технологии предлагаемые провайдером, поэтому потенциально возможно несанкционированное использование информации. С другой стороны, основными поставщиками облачных сервисов являются крупные информационные компании, например, Amazon и Microsoft. Эти компании очень большое внимание уделяют обеспечения безопасности передачи информации и обеспечению её надежного хранения. Они не заинтересованы в использовании чужой информации, так как это негативно отразится на их репутации.
Рис. 1 – Схема системы доставки
Предложенная технология позволяет активно обеспечивать поддержку автономного управления в логистике. С помощью можно сформировать масштабируемую информационную систему для обеспечения интеллектуальной поддержки автономных логистических систем. При этом использование облачной инфраструктуры позволит минимизировать инвестиции в закупку оборудование и содержание штата информационного отдела.
Библиографический список
1. Дыбская В.В., Сергеев В.И. Цифровая логистика и управление цепями поставок: перспективы развития // Логистика: современные тенденции развития. 2018. С.5–11.
2. Щербаков В. В., Силкина Г. Ю. Информационные тренды логистики в условиях становления цифровой экономики // Интеллектуальные и информационные технологии в формировании цифрового общества, 2017. С. 103–108.
3. Chiarello A., Gaudioso M., Sammarra M. Truck synchronization at single door cross-docking terminals // OR Spectr. 2018. Vol. 40, № 2. P. 395–447.
4. Jeong J.S., Hong P. Customer orientation and performance outcomes in supply chain management // J. Enterp. Inf. Manag. Emerald, 2007. Vol. 20, № 5. P. 578–594.
5. Davarzani H., Norrman A. Toward a relevant agenda for warehousing research: literature review and practitioners’ input // Logist. Res. Springer Nature, 2015. Vol. 8, № 1.
6. Трегубов В.Н. Автономное управление в логистических системах контейнерных перевозок на основе облачных технологий // Логистические системы в глобальной экономике., 2017. № 7. С. 324–328.
7. Лёвин Б.А., Ефимова О.В. Цифровая логистика и электронный обмен данными в грузовых перевозках // Мир транспорта. 2017. Vol. 15, № 2. P. 142–149.
8. Grefen P. et al. An Integrated View on the Future of Logistics and Information Technology. 2018. P. 1–22.
9. Li X. Development of Intelligent Logistics in China // Contemporary Logistics in China. 2018. P. 181–204.
10. Щербаков В.В. Тенденции актуализации логистических платформ // Вестник факультета управления СПбГЭУ. 2017. № 1. С, 111-120.
11. McFarlane D., Giannikas V., Lu W. Intelligent logistics: Involving the customer // Comput. Ind. Elsevier BV, 2016. Vol. 81. P. 105–115.
12. Diwan M.A. Internet of Things in Logistics?: & Smart Logistics Entities // Int. Marit. Transp. Logist. Conf. 2016. № Marlog 5. P. 13 - 20.
13. Трегубов В.Н. Инновационные методы поддержки использования технологии интернета вещей // Материалы международной научно-практической конференции "Экономическая безопансость", 2017. С. 71–74.
Материал размещен кафедрой
«Логистика и маркетинг в АПК» Красноярского ГАУ
Источник: материалы XIV Международной
научно-практической конференции «Логистика – Евразийский мост» ЛЕМ - 2019