доктор экономических наук;
doctor of economic sciences;
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%
The relevance of this study is due to the strategic role of logistics in the modern economy, where its efficiency directly affects the competitiveness of companies, the final cost of goods, and consumer satisfaction. The globalization of supply chains, the growing requirements for speed and quality of service, as well as the volatility of markets, create an environment characterized by a high degree of uncertainty and dynamism. In these conditions, traditional methods of managing logistics systems based on static analysis often prove to be ineffective. The purpose of the study is to consider the possibilities of optimizing logistics business processes based on simulation modeling. The main business processes of a logistics company are considered, and their details are analyzed, which is used to develop a simulation model. As a result of the simulation modeling, the optimal parameters of the logistics system functioning were determined, which allowed to reduce the cargo processing time by 18%, as well as to increase the vehicle utilization rate to 87%