CC BY
351
ISSN 0321-2653 IZVESTIYA VUZOV. SEVERO-KAVKAZSKIYREGION.
TECHNICAL SCIENCE. 2019. № 2
ИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И УПРАВЛЕНИЕ INFORMATICS, COMPUTER ENGINEERING AND CONTROL
УДК 338.2:004.8 DOI: 10.17213/0321-2653-2019-2-5-12
АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ ТРЕНДОВ ЦИФРОВОЙ ЛОГИСТИКИ
© 2019 г. А.Д. Ефимов, Е.Н. Бессарабов, М.Р. Караева, В.А. Мохов, Е.К. Яркин, В.Е. Романенко
Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М. И. Платова, г. Новочеркасск, Россия
ANALYSIS OF MODERN TRENDS IN DIGITAL LOGISTICS
A.D. Efimov, E.N. Bessarabov, M.R. Karaeva, V.A. Mokhov, E.K. Yarkin, V.E. Romanenko
Platov South-Russian State Polytechnic University (NPI), Novocherkassk, Russia,
Ефимов Артем Дмитриевич - канд. техн. наук, доцент, зав. кафедрой «Международные логистические системы и комплексы», Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М.И. Платова, г. Новочеркасск, Россия. E-mail: [email protected]
Бессарабов Евгений Николаевич - канд. техн. наук, доцент, кафедра «Международные логистические системы и комплексы», Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М.И. Платова, г. Новочеркасск, Россия. E-mail: [email protected]
Караева Марина Руслановна - канд. экон. наук, доцент, кафедра «Международные логистические системы и комплексы», Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М.И. Платова, г. Новочеркасск, Россия. E-mail: [email protected]
Мохов Василий Александрович - канд. техн. наук, доцент, кафедра «Программное обеспечение вычислительной техники», Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М.И. Платова, г. Новочеркасск, Россия. E-mail: [email protected]
Яркин Евгений Кузьмич - канд. техн. наук, доцент, кафедра «Международные логистические системы и комплексы», Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М.И. Платова, г. Новочеркасск, Россия. E-mail: [email protected]
Романенко Валерия Евгеньевна - аспирант, ст. преподаватель, кафедра «Международные логистические системы и комплексы», Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М.И. Платова, г. Новочеркасск, Россия. E-mail: [email protected]
Efimov Artem Dmitrievich - Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Head Department «International Logistics Systems and Complexes», Platov South-Russian State Polytechnic University (NPI), Novocherkassk, Russia. E-mail: [email protected]
Bessarabov Evgeny Nikolayevich - Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Department «International Logistics Systems and Complexes», Platov South-Russian State Polytechnic University (NPI), Novocherkassk, Russia. E-mail: [email protected]
Karaeva Marina Ruslanovna - Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, Department «International Logistics Systems and Complexes», Platov South-Russian State Polytechnic University (NPI), Novocherkassk, Russia. E-mail: [email protected]
Mokhov Vasily Alexandrovich - Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Department «Software Computer Engineering», Platov South-Russian State Polytechnic University (NPI), Novocherkassk, Russia. E-mail: [email protected]
Yarkin Evgeny Kuzmich - Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Department «International Logistics Systems and Complexes», Platov South-Russian State Polytechnic University (NPI), Novocherkassk, Russia. E-mail: [email protected]
Romanenko Valeria Evgenievna - Graduate Student, Department of «International Logistics Systems and Complexes», Platov South-Russian State Polytechnic University (NPI), Novocherkassk, Russia E-mail: [email protected]
Рассмотрены и проанализированы современные тренды в инновации цифровой логистики, как основного рычага в развитии данного научного направления, техники и технологии управления. Намечены пути научных исследований, практических разработок в области совершенствования транспортно-логистических систем и обеспечения безопасности перевозочного процесса. Подразумевается, что наличие четко обозначенных путей развития цифровой логистики позволит в дальнейшем добиться успехов на региональном, межрегиональном и международном уровне в данной предметной области. Проанализированы следующие технологии: big data, блокчейн и искусственный интеллект; упреждающее управление; процессный подход; мультимодальные перевозки. Сделаны выводы по практическому использованию этих технологий.
ISSN 0321-2653 IZVESTIYA VUZOV. SEVERO-KAVKAZSKIYREGION. TECHNICAL SCIENCE. 2019. No 2
Ключевые слова: биг дата; блокчейн и искусственный интеллект; упреждающее управление; процессный подход; мультимодальные перевозки.
This article is an overview. It reviews and pro-analyzes the main trends in the innovation of digital logistics, as the main lever in the development of this research area, technology and management technology. In accordance with these trends, the ways of scientific research, practical developments in the field of improving transport and logistics systems and ensuring the safety of the transportation process are outlined. It is understood that the presence of clearly defined paths for the development of digital logistics will allow us to achieve further successes at the regional, interregional and international level in this subject area. The article analyzed the following technologies: big data, blockchain and artificial intelligence; proactive control; process approach; multimodal transportation. Conclusions on the practical use of these technologies.
Keywords: digital logistics; big date; block chain and artificial intelligence; proactive management; process approach; multimodal transportation.
Введение
Успешное функционирование и развитие бизнеса невозможно без эффективной организации логистической деятельности. Сегодня термин «логистика» ассоциируется прежде всего, с понятием «бизнес». Поэтому одно из современных определений логистики опирается на тезис: «наличие нужного товара в нужном количестве в нужное время в нужном месте по правильной цене и в подходящем состоянии для правильного клиента» [1]. На текущий момент логистика включает в себя все отрасли промышленности и нацелена на управление жизненными циклами проектов, цепями поставок и, соответственно, их эффективностью.
Актуальность вопроса
С начала 1960-х гг. из-за растущей сложности снабжения предприятий материалами и отгрузки продукции, а также в рамках глобализации системы поставок вместо термина «логистика» широкое применение получил его синоним «бизнес-логистика» [2]. С началом XXI века происходит расширение цифровой экосистемы для логистических предприятий [3]. Все большее внимание на уровне Правительства и президента РФ уделяется внедрению современных цифровых технологий в экономике в целом, и в логистике, в частности, как в одном из ключевых ее секторов. В результате в 2017 г. ключевым фактором производства в РФ продекларированы данные в цифровой форме [4] и сформирован новый термин - «цифровая логистика».
Цель и задачи исследований
Целью работы является выполнение литературного обзора для выявления и анализа основных векторов развития в области цифровой логистики.
Задачи исследований:
1. Выявление базовых трендов современной цифровой логистики.
2. Анализ их сущности и потенциала использования для проведения научных исследований и решения конкретных практических задач.
Результаты исследований
В ходе решения поставленных задач авторами были выявлены четыре основных тренда в выбранной предметной области:
1) технологии искусственного интеллекта (прежде всего, Big data, блокчейн);
2) упреждающее управление;
3) процессный подход;
4) мультимодальные перевозки.
Рассмотрим сущность перечисленных
трендов и возможности по их использованию в проведении научных исследований и решении практических задач.
Цифровизация транспортно-логистических процессов: Big data, блокчейн и искусственный интеллект
Повышение эффективности логистики невозможно представить без использования обширных баз данных, тесного контакта и взаимодействия агентов различных компаний, налаженной системы обработки заказов, постоянного повышения уровня автоматизации и т.д. При этом основными драйверами успеха в решении перечисленных задач на современном уровне являются три ключевые технологии Big data, блокчейн и искусственный интеллект (ИИ).
Американское аналитическое агентство CB Insights опубликовало результаты исследования рынка инвестиций в стартапы в области ИИ. В 2016 г. такие проекты смогли привлечь в совокупности чуть более 5 млрд долларов США инвестиций. Этот показатель стал самым значительным за последние пять лет. С 2012 по 2016 г. количество раундов финансирования проектов в области ИИ выросло в 10 раз - с 60 до 658. Несмотря на то что превалирующее количество
ISSN 0321-2653 IZVESTIYA VUZOV. SEVERO-KAVKAZSKIYREGION.
инвестиций достаётся американским компаниям, доля не-американских стартапов также возросла - с 21 до 38% за период с 2012 по 2016 г.
Исследовательская компания Vanson Bourne и американская корпорация Teradata, специализирующиеся на разработке и поставке аппаратно-программных комплексов для обработки и анализа данных, опросили руководителей 260 крупных компаний по всему миру. В результате 80 % заявили, что их компании уже инвестируют в ИИ, а каждый третий думает, что его компании придется вкладывать в эту сферу больше денег в течение следующих 36 месяцев, чтобы не отставать от конкурентов.
В среднем исследовательские организации в настоящее время инвестируют 6 - 8 млн долларов США в технологии ИИ. Компании ожидают, что ИИ станет стратегически важной технологией в долгосрочном периоде, многие опрошенные планируют удвоить свои инвестиции в эту сферу за пять лет и утроить их в течение 10 лет.
Всего через два года расходы на использование искусственного интеллекта во всем мире вырастут до 47 млрд долларов США, считает Международная исследовательская и консалтинговая компания International Data Corporation [5].
Технологии на основе распределённого реестра (блокчейн) в логистике могут способствовать более тесной взаимосвязи игроков рынка, позволят создать прозрачную и безопасную схему взаимодействия, формировать каналы движения товаров и услуг, обеспечивать простой и удобный доступ к покупателям, сохраняя при этом высокий уровень безопасности благодаря децентрализации хранения данных. Блокчейн предоставляет соответствующие инструменты и обладает рядом преимущественных технологических характеристик, таких как децентрализация, конфиденциальность, надежность и компромисс (табл. 1).
Главное преимущество от внедрения блок-чейн - обеспечение синхронизированного аудита между партнёрами и оптимизация процессов в реальном времени. Блокчейн повышает уровень доверия внутри всей цепочки и упрощает процесс принятия решения на каждом этапе, за счёт обеспечения единовременного доступа к информации, позволяющего совместно прогнозировать процессы и действия.
Вариантов развития технологий блокчейн в логистике - бесчисленное множество. IBM совместно с Maersk, мировым лидером в сфере контейнерных перевозок, создали единую трейдинго-
TECHNICAL SCIENCE. 2019. No 2
вую блокчейн-платформу - распределительный регистр для размещения отгрузочных документов. T-Mining воплотила возможность распределения задач, таких как возможность уведомить персонал о необходимости забрать груз, принять или переместить товар на складе и т.д. Kouvala Innovation применяет поддоны с марками RFID, которые хранят информацию о дате и месте отгрузки, а метки на них позволяют передавать статус и координаты нахождения товара.
Таблица 1 / Table 1
Технологические характеристики технологии блокчейн / Technological characteristics of the blockchain technology
Характеристика Краткое описание
Децентрализация Отсутствует главный сервер хранения данных. Все записи хранятся у каждого участника системы. Полная прозрачность. Любой участник может отследить все транзакции, проходившие в системе
Конфиденциальность Все данные хранятся в зашифрованном виде. Пользователь может отследить все транзакции, но не может идентифицировать получателя или отправителя информации, если он не знает номера кошелька. Для проведения операций требуется уникальный ключ доступа
Надёжность Любая попытка внесения несанкционированных изменений будет отклонена из-за несоответствия предыдущим копиям. Для легального изменения данных требуется специальный уникальный код, выданный и подтверждённый системой
Компромисс Данные, которые добавляются в систему, проверяются другими участниками. Если говорить умными словами - они пересчитывают хеш [6]
Британский интегратор Provenance применяет блокчейн для проверки качества продуктов питания. Кроме того, существуют целые ассоциации компаний, такие как BITA, объединяющая около 150 логистических экспедиторов, перевозчиков, операторов и 3PL компаний. Развитие технологии блокчейн в сфере легковых и грузовых перевозок в эпоху повсеместной циф-ровизации - не только перспективное направление, но и конкурентное преимущество [7].
В широком смысле Big Data - это совокупность подходов, инструментов и методов обработки как структурированных, так и неструктуриро-
ISSN0321-2653 IZVESTIYA VUZOV. SEVERO-KAVKAZSKIYREGION.
ванных данных огромных объемов массивов информации различного типа в условиях ее непрерывного прироста и актуализации [8].
Сегодня логистические провайдеры управляют массовым потоком товаров, и в процессе этого управления, в свою очередь, создаются огромные наборы данных. И чем крупномасштабнее логистическая операция, тем выше требования к эффективной работе данных. Это понимают и сами логистические компании, что показали данные опроса «Тенденции и стратегии в области логистики», проведенного компанией BVL International, по результатам которого 60 % респондентов заявили, что планируют инвестировать в аналитику больших данных в течение следующих пяти лет [9].
Технология упреждающего управления
Упреждающее управление - это такое управление логистическими процессами, при котором основой управления являются интеллектуальные информационные технологии. Это относительно новое понятие, использующее современные методы и средства прогнозирования, анализа, планирования, мониторинга, моделирования динамических систем и оптимизации решений в логистике.
Обязательным условием в упреждающем управлении логистическими процессами является детальное изучение и проведение анализа рынка с целью выявления закономерностей развития новых тенденций, изучение психологических аспектов для успешного выполнения заданных функций. Еще в 2013 г. в США компания Amazon запатентовала алгоритм, который предсказывает покупку товара заказчиком, прежде чем тот подтверждает ее.
В настоящее время механизмы упреждающего управления в логистических процессах эффективно применяют такие крупные корпорации, как Societe pour I'Exporation des Produits Nestle S.A. и Aventis Animal Nutrition Eurasie.
Так в компании Societe pour I'Exporation des Produits Nestle S.A. используется несколько информационных систем: EME и Opal (системы складского и производственного учета продукции), которые применяются на каждом складе и производстве. Объединяет эти программы информационная система учета Nezum, которая служит для координации поставок, производства и распределения.
Применение упреждающего управления является одним из основных инструментов полу-
TECHNICAL SCIENCE. 2019. No 2
чения конкурентных преимуществ на рынке транспортно-логистических услуг. При этом данный инструмент требует инвестиций не только в цифровые технологии, но и осуществления разработки и внедрения трансформационных бизнес-моделей, ориентированных на методы инжиниринга и проактивного управления [10].
Процессный подход - основа высокоуровневого структурирования логистической деятельности
В 80-х гг. ХХ в. по инициативе ВВС США в рамках программы автоматизации промышленных предприятий Integrated Computer Aided Manufacturing (ICAM) было сформировано семейство стандартов Integration DEFinition metodology (IDEF) [11]. На разработку инструментов, методов и процессов для поддержки автоматизации и интеграции производства в рамках ICAM США потратили более 100 млн долларов.
Современная классификация IDEF включает в себя 15 базовых стандартов IDEF0 -IDEF14 [12], каждый из которых хорошо проработан и регулярно подвергается актуализации.
Так, например, стандарт IDEF0, определяющий методологию процессного подхода с момента выпуска первой версии в 1981 г., претерпел ряд изменений, и его финальная редакция была выпущена Национальным Институтом по Стандартам и Технологиям США (NIST) лишь в декабре 1993 г. 2 сентября 2008 г. стандарт IDEF0 был переведен из категории федеральных стандартов США в категорию открытых спецификаций. На текущий момент IDEF0 актуальности не утерял и является практически единственной нотацией, позволяющей содержательно и аккуратно выполнять высокоуровневое структурирование деятельности на основе процессной декомпозиции. Этот стандарт ориентирован на разработку и представление функциональной структуры систем, в современной терминологии - «предназначен для моделирования бизнес-процессов» [13].
Один крупнейших российских интермодальных контейнерных операторов ПАО «ТрансКонтейнер» в основе своей деятельности использует процессный подход. Только по итогам 2017 г. прибыль ПАО «ТрансКонтейнер» составила 6,5 млрд рублей, что в два раза превысило значение того же показателя за предыдущий год. Производственная система компании является одной из самых эффективных в отрасли, что подтверждено рядом международных стандартов, в
ISSN 0321-2653 IZVESTIYA VUZOV. SEVERO-KAVKAZSKIYREGION.
TECHNICAL SCIENCE. 2019. No 2
том числе серии ISO 9000. Анализ деятельности указанной компании показал, что основными положительными факторами использования процессного подхода являются следующие [14]:
1) процессный подход к управлению позволяет увидеть общий вектор развития компании и повысить её эффективность;
2) существенно снизилось число конфликтных ситуаций, которые возникают в зоне неопределённой ответственности;
3) благодаря процессному подходу к управлению многократно возросла скорость разработки транспортных решений и повысилось их качество.
Технологии мультимодальных перевозок
В то время как объемы международной торговли постоянно растут, становится все более очевидной важная роль мультимодальных перевозок и, как следствие, интерес к топическим исследованиям в этой области. В результате этих исследований возникает необходимость в том, чтобы оказывать влияние на экономическое сотрудничество с экономически выгодными показателями эффективности и снижению транспортных расходов. По сравнению с унимодальной транспортной системой (перевозкой) муль-тимодальная представляет собой экономию транспортных средств на 20 % и достигает точки баланса загрузки грузового пространства на 63 % [15]. Исследования также важны из-за роли мультимодальных перевозок в снижении воздействия транспорта на окружающую среду [16, 17]. В этом смысле мультимодальная система может минимизировать воздействие на окружающую среду на 57 % с точки зрения выбросов CO2 по сравнению с унимодальной системой [18].
Исследования, связанные с транспортом, представляют собой самую высокую долю исследований в области логистики, но они делают упор на независимый транспорт, одномодовый транспорт или на транспорт в рамках производственных процессов компании [19]. Интерес исследователей к мультимодальным грузовым перевозкам стал рассматриваться в 90-х гг. В течение первого десятилетия литература была посвящена конкретным исследовательским проблемам, главным образом связанным с планированием перевозок, альтернативными издержками [20] и моделированием мультимодальных транспортных систем (ММТС) [21].
Впоследствии исследования диверсифицировались для рассмотрения режимов перевозок, используемых в интермодальных системах,
транспортной политике [22], а также планирования и анализа, проведенных в конкретных географических областях [23].
В последнее время исследования затронули новые темы с большим будущим потенциалом, такие как разработка новых политик [24], перепланировка сети [25] и выбор кратчайших путей [26, 27]. Особо необходимо отметить использование онтологий при планировании и разработке маршрутов грузовых [28] и пассажирских [29] перевозок.
Обзор литературных источников позволил выделить основные направления исследований в области мультимодальных перевозок (рис. 1).
Рис. 1. Литературная классификация: линии и подлинии исследований / Fig. 1. Literary classification: lines and subline studies
Источник: адаптировано (Anny-del-Mar, Agamez-Arias & José Moyano-Fuentes, 2017) [34].
Выводы
Как показывает практика, самые востребованные технологические решения - это инновации в рамках основных трендов в отрасли. На основании анализа последних публикаций в области цифровой логистики авторами определены четыре соответствующих современных тренда:
1. Цифровизация транспортно-логистических процессов, связанная с активным внедрением технологий искусственного интеллекта, Big data и блокчейн.
2. Повышение эффективности логистического обслуживания за счёт применение технологии упреждающего управления, непосредственно связанного с разработкой и внедрением транс-
ISSN 0321-2653 IZVESTIYA VUZOV. SEVERO-KAVKAZSKIYREGION. TECHNICAL SCIENCE. 2019. No 2
формационных бизнес-моделей, ориентированных на методы инжиниринга и проактивного управления.
3. Широкое внедрение процессного подхода, позволяющего существенно повысить качество и скорость разработки транспортных решений.
4. Повышение роли мультимодальных перевозок, как определяющего фактора в развитии международной транспортной логистики.
Перечисленные тренды определяют сегодня основные направления научных исследований и практических разработок в области цифровой логистики.
Литература
1. Mallik S., Hossein Bidgoil Customer service in supply chain management / The Handbook of Technology Management: Supply Chain Management, Marketing and Advertising, and Global Management. 2010. Vol. 2. No 1. 104 p.
2. Cloutier P.J., Frank B.K. The Joint Logistics Analysis Tool // Army Logisti-cian. 2009. Vol. 41. No 4. 47 p.
3. Chang E., West M., Hadzic M. A digital ecosystem for extended logistics en-terprises // E-Networks in 11th International Workshop on Telework. International Telework Academy, 2006. Pp. 32 - 40.
4. Программа «Цифровая экономика Российской Федерации» (утв. Распоряжением Правительства РФ от 28.07.2017 №1632-р).
5. Лагун Д. Цифровизация логистики: Big data, блокчейн, искусственный интеллект // Журн. Транс-LOGISHCS Казахстан. 2018. № 2. С. 63 - 66.
6. Воронов М.П., Часовских В.П. Blockchain-ошовные понятия и роль в цифровой экономике // Современные проблемы науки и образования. 2017. № 9-1. С. 30 - 35.
7. Терентьев П. Цифровизация логистики - новый мировой тренд // Инновации транспорта. 2018. № 2. 36 с.
8. Матраева Л.В., Башина О.Э. Современные тренды использования технологии Big data в экономических процессах в практике зарубежных и отечественных компаний // Экономика и предпринимательство. 2017. № 5-1. С. 788 - 791.
9. Башина О.Э., Матраева Л.В. Возможности применения глобальных технологий Big Data для повышения эффективности логистических процессов // Знание. Понимание. Умение. 2017. № 3.
10. Некрасов А.Г., Синицына А.С. 4D - трансформация в цифровую логистику транспорт // Инновации транспорта. 2018. № 2. С. 38 - 40.
11. RossD.T. [etal.]. Architect's Manual, ICAM Definition Method IDEF0 // Computer Aided Manufacturing International. 1980.
12. Mayer R.J., Painter MX. deWitte PS (1992): IDF Family Knowledge-Based Systems Inc. http: // www. idef. com / pdf / IDEFFAMI. pdf. - 2016.
13. Мохов В.А. [и др.]. Концептуальное моделирование как основа проектирования сложных систем // Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Техн. науки. 2018. № 2 (198).
14. Стовба М. От инноваций в системе управления - к росту объёма перевозок // Инновации транспорта. 2018. № 2. 36 с.
15 Kordnejad B. Intermodal transport cost model and intermodal distribution in urban freight // Procedia-Social and Behavioral Sciences. 2014. Vol. 125. Рр. 358 - 372.
16. Ayar B., Yaman H. An intermodal multicommodity routing problem with scheduled services // Computational optimization and applications. 2012. Vol. 53. No. 1. Pp. 131 - 153.
17. Geerlings H., Van Duin R. A new method for assessing CO2-emissions from container terminals: a promising approach applied in Rotterdam // Journal of Cleaner Production. 2011. Т. 19. No. 6-7. Pp. 657 - 666.
18. Craig A.J., Blanco E.E., Sheffi Y. Estimating the CO2 intensity of intermodal freight transportation // Transportation Research Part D: Transport and Environment. 2013. Vol. 22. Pp. 49 - 53.
19. Nguyen P.T. T., Crase L., Durden G.R. Organizational logistics processes: A literature review and an exploratory investigation of international multimodal transport in Vietnam // Asia Pacific Management Review. 2008. Т. 13. No. 1. Pp. 403 - 418.
20. Bontekoning Y.M., Macharis C., Trip J.J. Is a new applied transportation research field emerging? A review of intermodal rail-truck freight transport literature // Transportation Research P. A: Policy and Practice. 2004. Vol. 38. No. 1. Pp. 1 - 34.
21. Macharis C., Bontekoning Y.M. Opportunities for OR in intermodal freight transport research: A review //European Journal of operational research. 2004. Vol. 153. No. 2. Pp. 400 - 416.
22. Macharis C. et al. A decision support framework for intermodal transport policy // European Transport Research Review. 2011. Т. 3. No. 4. Pp. 167 - 178.
23. Mathisen T.A., Hanssen T.E.S. The academic literature on intermodal freight transport // Transportation Research Procedia. 2014. Vol. 3. Pp. 611 - 620.
24. Pallme D. [et al.]. A review of public and private intermodal railroad development in the Memphis region // Research in Transportation Business & Management. 2015. Vol. 14. Pp. 44 - 55.
25. Liu Z. [et al.]. Global intermodal liner shipping network design // Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review. 2014. Vol. 61. Pp. 28 - 39.
26. AyedH., Galvez-Fernandez C., Habbas Z., Khadraoui D. Solving time-dependent multimodal transport problems using a transfer graph model. Comput. Ind. Eng. 61, 2011. Pp. 391 - 401.
27. Woo S.H. [et al.]. Multimodal route for Korean auto-parts exporters // Maritime Policy & Management. 2018. Vol. 45. No. 1. Pp. 19 - 33.
28. Абрамов Д.В. [и др.]. Построение онтологий для решения задач транспортной логистики // PSC 802 BOX 14. -2004. 246 с.
29. Houda M. [et al.]. A public transportation ontology to support user travel planning // 2010 Fourth International Conference on Research Challenges in Information Science (RCIS). - IEEE, 2010. Pp. 127 - 136.
30. Романенко В.Е. [и др.]. К вопросу об агентном моделировании мультимодальных перевозок на основе онтологических моделей // Моделирование. Фундаментальные исследования, теория, методы и средства. 2018. С. 34 - 41.
31. Романенко В.Е., Мохов В.А., Шумилов А.К., Яркин Е.К. Онтологическое моделирование мультимодальных перевозок в обучении студентов направленности «транспортно-экспедиторская деятельность» // Фундаментальные основы инженерного образования в России: материалы нац. науч.-практ. конф., посвященной 110-летию ЮРЕПУ(НПИ) имени М.И. Платова, 2017. Юж. Рос. гос. техн. ун-т (НПИ). Новочеркасск: ЮРГПУ(НПИ), 2017. С. 90 - 96.
ISSN 0321-2653 IZVESTIYA VUZOV. SEVERO-KAVKAZSKIYREGION. TECHNICAL SCIENCE. 2019. No 2
32. Романенко В.Е., Мохов В.А., Шумилов А.К., Яркин Е.К. Диагностика состояния и перспективы развития мультимодальных транспортных систем с помощью онтологических моделей // Фундаментальные основы, теория, методы и средства измерений, контроля и диагностики: материалы 19-й Междунар. молодежной науч.-практ. конф., 2018. Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (НПИ). Новочеркасск: ЮРГПУ(НПИ), 2018. С. 347 - 355.
33. Гринченков Д.В., Мохов В.А., Смирнов А.А., Нгуен ФХ., Нгуен Т.Т., Романенко В.Е. Сравнительный анализ про-
граммных продуктов для онтологического моделирования // Фундаментальные исследования, методы проектирования, программно-техническая платформа корпоративных информационных систем: материалы 15-й нац. молодежной науч.-практ. конф., 2017. Юж. Рос. гос. техн. ун-т (НПИ). Новочеркасск: ЮРГПУ(НПИ), 2017. С. 30 - 36.
34. Agamez-Arias A.M., Moyano-Fuentes J. Inteimodal transport in freight dis-tribution: a literature review // Transport Reviews. 2017. Vol. 37. No. 6. Pp. 782 - 807.
References
1. Mallik S. Customer service in supply chain management. Hossein Bidgoil. The Handbook of Technology Management: Supply Chain Management, Marketing and Advertising, and Global Management, 2010, Vol. 2, no. 1, pp. 104.
2. Cloutier P.J., Frank B.K. The Joint Logistics Analysis Tool. Army Logistician, 2009, Vol. 41 no. 4, pp. 47.
3. Chang E., West M., Hadzic M. A digital ecosystem for extended logistics enterprises. E-Networks in 11th International Workshop on Telework. - International Telework Academy, 2006, p. 32 - 40.
4. Programma "Tsifrovaya ekonomika Rossiiskoi Federatsii" (utv. Rasporyazheniem Pravitel'stva RF ot 28.07.2017 №1632-r) [The program "Digital economy of the Russian Federation" (approved by the Government of the Russian Federation No. 1632-p of July 28, 2017)].
5. Lagun D. Tsifrovizatsiya logistiki: Big data, blokchein, iskusstvennyi intellekt [Digitalization of logistics: Big data, blockchain, artificial intelligence]. Trans-LOGISTICS Kazakhstan, 2018, no. 2, pp. 63 - 66. (In Russ.)
6. Voronov M.P., Chasovskikh V.P. Blockchain-osnovnye ponyatiya i rol' v tsifrovoi ekonomike [Blockchain - the basic concepts and role in the digital economy]. Sovremennyeproblemy nauki i obrazovaniya, 2017, no. 9-1, pp. 30 - 35. (In Russ.)
7. Terent'ev P. Tsifrovizatsiya logistiki - novyi mirovoi trend [Digitalization of logistics - a new world trend]. Innovatsii transporta, 2018, no. 2, p. 36. (In Russ.)
8. Matraeva L.V., Bashina O.E. Sovremennye trendy ispol'zovaniya tekhnologii Big data v ekonomicheskikh protsessakh v praktike zarubezhnykh i otechestvennykh kompanii [Current trends in the use of Big data technology in economic processes in the practice of foreign and domestic companies]. Ekonomika ipredprinimatel'stvo, 2017, no. 5-1, pp. 788 - 791. (In Russ.)
9. Bashina O.E., Matraeva L.V. Vozmozhnosti primeneniya global'nykh tekhnologii Big Data dlya povysheniya effektivnosti logisticheskikh protsessov [Possibilities of applying global Big Data technologies to improve the efficiency of logistic processes]. Znanie. Ponimanie. Umenie, 2017, no. 3. (In Russ.)
10. Nekrasov A.G., Sinitsyna A.S. 4D - transformatsiya v tsifrovuyu logistiku transport [4D - Transformation into Digital Logistics Transport]. Innovatsii transporta, 2018, no. 2, pp. 38 - 40. (In Russ.)
11. Ross D.T. et al. Architect's Manual, ICAM Definition Method IDEF0. Computer Aided Manufacturing International, 1980.
12. Mayer R.J., Painter M.K. deWitte PS (1992): IDF Family Knowledge-Based Systems Inc. http: // www. idef. com / pdf / IDEFFAMI. pdf. - 2016.
13. Mokhov V.A. i dr. Kontseptual'noe modelirovanie kak osnova proektirovaniya slozhnykh system [Conceptual modeling as the basis for designing complex systems]. Izv. vuzov. Sev.-Kavk. region. Tekhn. nauki, 2018, no. 2, pp. 40 - 47 (In Russ.)
14. Stovba M. Ot innovatsii v sisteme upravleniya - k rostu ob"ema perevozok [From innovations in the management system - to the growth of transportation volume]. ZInnovatsii transporta, 2018, no. 2, p. 36.
15. Kordnejad B. Intermodal transport cost model and intermodal distribution in urban freight. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 2014, Vol. 125, pp. 358 - 372.
16. Ayar B., Yaman H. An intermodal multicommodity routing problem with scheduled services. Computational optimization and applications, 2012, Vol. 53, no.1, pp. 131 - 153.
17. Geerlings H., Van Duin R. A new method for assessing CO2-emissions from container terminals: a promising approach applied in Rotterdam. Journal of Cleaner Production, 2011, Vol. 19, no. 6-7, pp. 657 - 666.
18. Craig A.J., Blanco E.E., Sheffi Y. Estimating the CO2 intensity of intermodal freight transportation. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 2013, Vol. 22, pp. 49 - 53.
19. Nguyen P.T. T., Crase L., Durden G.R. Organizational logistics processes: A literature review and an exploratory investigation of international multimodal transport in Vietnam. Asia Pacific Management Review, 2008, Vol. 13, no. 1, pp. 403 - 418.
20. Bontekoning Y.M., Macharis C., Trip J.J. Is a new applied transportation research field emerging? - A review of intermodal rail-truck freight transport literature. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 2004, Vol. 38, no. 4, pp. 1 - 34.
21. Macharis C., Bontekoning Y.M. Opportunities for OR in intermodal freight transport research: A review. European Journal of operational research, 2004, Vol. 153, no. 2, pp. 400 - 416.
22. Macharis C. et al. A decision support framework for intermodal transport policy. European Transport Research Review, 2011, Vol. 3, no. 4, pp. 167 - 178.
23. Mathisen T.A., Hanssen T.E.S. The academic literature on intermodal freight transport. Transportation Research Procedia, 2014, Vol. 3, pp. 611 - 620.
24. Pallme D. et al. A review of public and private intermodal railroad development in the Memphis region. Research in Transportation Business & Management, 2015, Vol. 14, pp. 44 - 55.
25. Liu Z. et al. Global intermodal liner shipping network design. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, Vol. 2014, T. 61, pp. 28 - 39.
ISSN 0321-2653 IZVESTIYA VUZOV. SEVERO-KAVKAZSKIYREGION. TECHNICAL SCIENCE. 2019. No 2
26. Ayed, H., Galvez-Fernandez, C., Habbas, Z., Khadraoui, D., 2011. Solving time-dependent multimodal transport problems using a transfer graph model. Comput. Ind. Eng. 61, 391 - 401.
27. Woo S.H. et al. Multimodal route for Korean auto-parts exporters. Maritime Policy & Management, 2018, Vol. 45, no. 1, pp. 19-33.
28. Abramov D.V. et al. Postroenie ontologii dlya resheniya zadach transportnoi logistiki [Building ontologies for solving problems of transport logistics]. PSC 802 BOX 14, 2004, p. 246.
29. Houda M. et al. A public transportation ontology to support user travel planning. 2010 Fourth International Conference on Research Challenges in Information Science (RCIS), IEEE, 2010, pp. 127 - 136.
30. Romanenko V.E. et al. K voprosu ob agentnom modelirovanii mul'timodal'nykh perevozok na osnove ontologicheskikh modelei [On the issue of agent-based modeling of multimodal transportation based on ontological models]. Modelirovanie. Fundamental'nye issledovaniya, teoriya, metody i sredstva, 2018. pp. 34 - 41.
31. Romanenko V.E., Mokhov V.A., Shumilov A.K., Yarkin E.K. [Ontological modeling of multimodal transportation in teaching students of the direction "transport-forwarding activity"]. Fundamental'nye osnovy inzhenernogo obrazovaniya v Rossii: materialy natsional'noi nauch.-prakt. konf., posvyashchennoi 110letiyu YuRGPU(NPI) imeni M.I. Platova [Fundamental foundations of engineering education in Russia: materials of the national scientific-practical. Conf., dedicated to the 110th anniversary of the South Russian State Pedagogical University (NPI) named after M.I. Platova]. Novocherkassk, 2017. S. 90 - 96. (In Russ.)
32. Romanenko V.E., Mokhov V.A., Shumilov A.K., Yarkin E.K. [Diagnostics of the state and prospects of development of multimodal transport systems using ontological models]. Fundamental'nye osnovy, teoriya, metody i sredstva izmerenii, kontrolya i diagnostiki: materialy 19-i Mezhdunar. molodezhnoi nauch.-prakt. konf. [Fundamental Principles, Theory, Methods and Means of Measuring, Monitoring and Diagnostics: Materials of the 19th Intern. youth scientific-practical. Conf.]. Novocherkassk, 2018, pp. 347 - 355. (In Russ.)
33. Grinchenkov D.V., Mokhov V.A., Smirnov A.A., Nguen F.Kh., Nguen T.T., Romanenko V.E. [Comparative analysis of software products for ontological modeling]. Fundamental'nye issledovaniya, metody proektirovaniya, programmno-tekhnicheskaya platforma korporativnykh informatsionnykh sistem: materialy 15-i Natsional'noi molodezhnoi nauch.-prakt. konf. [Basic research, design methods, software and technical platform of corporate information systems: materials of the 15th National Youth Scientific-Practical. Conf.]. Novocherkassk, 2017, pp. 30 - 36. (In Russ.)
34. Agamez-Arias A.M., Moyano-Fuentes J. Intermodal transport in freight dis-tribution: a literature review. Transport Reviews, 2017, Vol. 37, no. 6, pp. 782 - 807.
Поступила в редакцию /Received 16 апреля 2019 г. /April 16, 2019
