сотрудник с 01.01.2021 по настоящее время
Самара, Самарская область, Россия
УДК 004.94 Компьютерное моделирование
Актуальность данного исследования обусловлена стратегической ролью логистики в современной экономике, где ее эффективность напрямую влияет на конкурентоспособность компаний, конечную стоимость товаров и удовлетворенность потребителей. Глобализация цепочек поставок, растущие требования к скорости и качеству обслуживания, а также волатильность рынков создают среду, характеризующуюся высокой степенью неопределенности и динамичности. В этих условиях традиционные, основанные на статическом анализе методы управления логистическими системами зачастую оказываются малоэффективными. Цель исследования – рассмотрение возможностей оптимизации логистических бизнес-процессов на основе имитационного моделирования. Рассмотрены основные бизнес-процессы логистической компании, проведена их детализация, на основе которой разработана имитационная модель. В результате имитационного моделирования определены оптимальные параметры функционирования логистической системы, что позволило сократить время обработки грузов на 18%, а также повысить коэффициент использования транспортных средств до 87%
имитационная модель, заказ, клиент, доставка, бизнес-процесс
Введение.
Актуальность исследования в современной экономической реальности не вызывает сомнений. По данным исследовательской компании Сredence Research, объем мирового рынка логистики в 2024 году достиг 5649979.5 млн долларов США, а к 2032 году прогнозируется его рост до 7625919.58 млн [1]. В условиях такой высокой конкуренции и сложности цепочек поставок традиционные методы управления, основанные на статическом анализе, показывают свою несостоятельность. В 2025 году российский рынок логистики вырос до 73 млрд долларов США, переориентировавшись на восточные коридоры и внутренние мощности [2]. По оценкам экспертов 2025 год стал для логистического рынка переходным между классической моделью и цифровой экосистемой предприятия [3, 4].
В этих условиях имитационное моделирование становится ключевым инструментом для повышения операционной эффективности. Оно позволяет создавать цифровых двойников логистических систем, что дает возможность: проводить многовариантный анализ решений без риска для реального бизнеса; оптимизировать использование ресурсов (транспорт, складские площади, персонал); максимально активно выявлять и устранять узкие места в процессах и применять прорывные технологии [5-7].
Основная часть
Анализ основных бизнес-процессов логистической компании выявил их тесную взаимосвязь и последовательный характер, формирующий сквозной цикл обслуживания клиента.
Для исследования деятельности логистической компании была разработана имитационная модель, воспроизводящая ключевые бизнес-процессы: прием заказов, обработку, комплектацию, доставку (рис. 1).
Поступление и регистрация заявки — это стартовая точка всего цикла. Процесс начинается с получения от клиента заказа на перевозку груза. Заявка может поступить через различные каналы: электронная почта, телефонный звонок, веб-сайт, CRM-система [8, 9]. Основные этапы: фиксация контактных данных клиента; регистрация заявки в общей системе с присвоением уникального номера; первичное определение параметров груза (тип, габариты, вес, особые свойства, адрес забора и доставки, желаемых сроков).
В итоге получаем сформированную и зарегистрированную заявку, поступившую в работу менеджеру. Далее идет анализ и обработка заказа.
На этом этапе производится детальная аналитическая работа для планирования исполнения заказа: верификация данных; расчет стоимости; согласование и подтверждение (отправка клиенту коммерческого предложения (счета или договора) и фиксация согласия) и планирование, включая определение оптимального маршрута и вида транспорта, предварительный подбор транспортного средства и экипажа.
Клиент получает подтвержденный заказ с четко определенными условиями, сформированное техническое задание для операционного отдела.
Следующий процесс - подготовка груза к отправке, которая включает в себя: забор груза (организацию прибытия транспорта к клиенту для забора груза в оговоренное время); приемку на складе (взвешивание, измерение габаритов, проверка соответствия груза, оформление документов); упаковку и маркировку; размещение груза на складе временного хранения.
Рис. 1. Детализированная схема основных бизнес-процессов
В результате описанного процесса груз, готов к отправке: принятый, промаркированный, учтенный и защищенный для перевозки.
Далее следует процесс организации и контроля и транспортировки. Он состоит из диспетчеризации (закрепление заказа за конкретным транспортным средством и водителем, постановка задач экипажу; мониторинга на маршруте); информирования (своевременное уведомление клиента и получателя о статусе груза и предполагаемом времени прибытия); решения инцидентов (оперативная реакция на возможные проблемы в пути и корректировка маршрута).
По итогам данного процесса имеем управляемый и отслеживаемый процесс перевозки груза по заданному маршруту.
Финальный процесс - доставка груза и взаимодействие с клиентом, когда груз прибывает к конечному получателю. Он содержит предварительное уведомление для согласования точного времени доставки; выгрузку и передачу получателю; оформление финальных документов (подписание получателем акта приема-передачи или товарно-транспортной накладной, подтверждающих получение груза в надлежащем состоянии).
По завершению финального процесса груз физически передан конечному получателю, получены все необходимые подтверждающие подписи и печати.
После передачи груза необходимо административно завершить цикл оказания услуги. Для этого фиксируется факт доставки (менеджер заносит в систему информацию об успешной доставке, прикрепляя электронные копии подписанных документов); осуществляется обратная связь с клиентом (опрос клиента о качестве оказанной услуги); происходит финансовое закрытие заказа (формируется итоговый счет (если были дополнительные расходы) или запускается процесс выставления счетов); осуществляется архивация документов для последующего хранения и возможного разбора спорных ситуаций.
В результате архивации заказ имеет статус «Выполнен» в системе, клиенту оказана полная услуга, финансовые операции завершены.
Модель построена на основе дискретно-событийного подхода с использованием библиотеки Process Modeling Library [10]. Основным агентом модели является «Заказ», который последовательно проходит через все этапы логистической цепочки (рис. 2).
Рис. 2. Имитационная модель обработки заказа в логистической системе
Ключевые компоненты модели:
1. Генерация заказов (source Orders) с различными характеристиками (срочность, тип товара, объем).
2. Очереди обработки и системы приоритетов (queue processing).
3. Транспортная система с парком автомобилей (trucks).
4. Процессы доставки с временными задержками (move to destination).
Queue processing (обработка в очереди) — это система обработки задач или данных (элементов) в определенном порядке путем размещения их во временной области хранения (очереди) и их последовательной или пакетной обработки фоновыми процессами.
Блок Sink удаляет агенты и обычно выступает в качестве конечной точки в модели процесса.
Ключевым результатом исследования стало выявление оптимальных параметров функционирования логистической системы. Имитационные эксперименты показали, что оптимизация маршрутов внутрискладского перемещения позволяют сократить время обработки грузов на 18%, а модификация системы планирования загрузки транспортных средств повысить коэффициент их использования до 87%.
Заключение
Полученные результаты демонстрируют эффективность применения методов имитационного моделирования для решения задач оптимизации в логистике. Разработанная модель может служить инструментом поддержки принятия управленческих решений для повышения операционной эффективности логистической компании.
Перспективы дальнейшего развития работы видятся в расширении модели за счет интеграции с системами управления цепочками поставок (SCM) и реализации возможностей прогнозной аналитики на основе данных имитационных экспериментов [11].
1. Рынок логистики // https://www.credenceresearch.com/ru/report/logistics-market-ru#report_summary
2. Логистика России: итоги 2025 и тренды 2026// https://cttrans.ru/news/logistika_rossii_itogi_2025_i_trendy_2026/
3. Симагина, С. Г. Механизмы управления сетевым взаимодействием участников бизнес-процесса в цифровой экосистеме // Аудиторские ведомости. – 2022. № 4. – С. 205-210. – DOIhttps://doi.org/10.17686/17278058_2022_4_205.
4. Информационный менеджмент / под общ. ред. Ю.А. Цыпкина, Н.Д. Эриашвили. – Москва: ООО «Издательство "Юнити-Дана», 2026. – 335 с.
5. Симагина, С. Г. Интенсификация процессов консультации и обучения персонала на основе чат-бота в условиях цифровой трансформации бизнес-процессов на предприятиях // Журнал монетарной экономики и менеджмента. – 2025, № 5. – С. 312-316. – DOIhttps://doi.org/10.26118/2782-4586.2025.89.45.005
6. Лахметкина, Н. Ю. Анализ рисков при обосновании проекта транспортно-логистического центра / Н. Ю. Лахметкина // Логистические системы в глобальной экономике. – 2023, № 13. – С. 109-112.
7. Неупокоева, Е. О. Гибридная технология синтеза транспортно-логистических систем на основе машинного обучения и имитационного моделирования / Е. О. Неупокоева, В. В. Быстров, М. Г. Шишаев // Экономика. Информатика. – 2024. – Т. 51, № 3. – С. 670-681. – DOIhttps://doi.org/10.52575/2687-0932-2024-51-3-670-681.
8. Шуринова, В. А. Сравнение гибкой методики разработки CRM-систем с антипаттерном «hard coding» // Инженерный вестник Дона. – 2023, № 6(102). – С. 222-231.
9. Маркетинг /А. В. Бугаев, И. В. Грошев, А. В. Минаков [и др.]. – Москва: ООО «Издательство "Юнити-Дана», 2025. – 207 с.
10. Лимановская, О.В. Имитационное моделирование в AnyLogic / О.В. Лимановская. — Екатеринбург : Изд-во Урал. ун-та, 2017. — 152 с.
11. Elmurat, E. U. Risk management in the supply chain of building components / E. U. Elmurat // Innovation & Investment. – 2025, No. 8. – P. 234-237.
