CC BY
0УДК 721
doi: 10.52470/2619046X_2023_4_32
КОМПЛЕКС ФИЗИЧЕСКОЙ И ЦИФРОВОЙ АРХИТЕКТУРЫ ЛОГИСТИЧЕСКИХ ЦЕНТРОВ
А.А. Арский
Аннотация. В исследовании представлена авторская интерпретация подходов к применению агентного моделирования в управлении логистическими центрами. Представляются эффекты прикладного применения результатов моделирования, заключающиеся в гармонизации и повышении эффективности государственного контроля в области налогового и антимонопольного законодательства и прогнозирования конъюнктуры рынка логистических услуг и особенностей ценообразования на эти услуги. Формируется утверждение о необходимости комплексного построения физической архитектуры объектов с учетом обслуживающей ее цифровой архитектуры.
Ключевые слова: агентное моделирование в логистике, агентное моделирование, логистический центр
COMPLEX PHYSICAL AND DIGITAL ARCHITECTURE OF LOGISTICS CENTERS
A.A. Arskiy
Abstract. The study presents the author's interpretation of approaches to the use of agent-based modeling in the management of logistics centers. The effects of the practical application of the modeling results are presented, which result in harmonizing and increasing the efficiency of state control in the field of tax and antimonopoly legislation, market situation forecasting for logistics services and pricing features for these services. There has been stated the need for a comprehensive construction of the physical architecture of objects, taking into account the digital architecture serving it.
Keywords: agent-based modeling in logistics, agent-based modeling, logistics center.
В современных условиях модернизации отечественной экономики, региональные и отраслевые логистические системы нуждаются в стимулировании и развитии конкурентных преимуществ, которые бы позволили им с оптимальным уровнем логистических издержек и минимальными рисками обслуживать региональные и отраслевые производственные и торговые комплексы. Высокий уровень логистических издержек, был и остаётся основным негативным фактором развития отечественных логистических систем, в том числе и в контексте транзитного потенциала. Актуальной задачей исследования в предметной области снижения логистических издержек, является поиск долгосрочных, пластичных к модернизации и эффективных моделей, методов и инструментов [1].
Автором, на основании предпринимаемых с 2010 г. исследований, установлено, что одним из более эффективных направлений снижения логистических издержек, является цифровизация и автоматизация логистических процессов. Цель данного исследования -формирование авторской интерпретации внедрения и развития цифровой архитектуры логистических центров, которая в комплексе с обслуживаемой её физической инфраструктурой (архитектурой) даст положительные эффекты не только снижения прямых логистических издержек, но и издержек вызванных реализацией рисков макро- и микросреды [5].
Логистический центр, представляет собой комплекс сооружений и коммуникаций, обеспечивающих реализацию его транспортного и складского функционала. В свою очередь цифровая инфраструктура (архитектура) обслуживает данные комплексы посредством автоматизации процессов планирования, контроля и учета. К основным решениям в области автоматизации логистических процессов возможно отнести технологии WMS, RFID, ERP и MRP [4]. Однако, не все логистические центры имеют идентичную цифровую архитектуру, каждый субъект экономики использует тот или иной программный продукт, который не может быть интегрирован с программными продуктами используемыми прочими субъектами. Возникает проблема отсутствия интеграции между логистическими центрами, администрируемыми разными субъектами (собственниками). Может показаться, что решение проблемы лежит на поверхности, необходимо просто наладить интегрирующие коммуникации между программными продуктами, однако это невозможно по причине жесткой конкуренции на рынке цифровых решений для бизнеса.
Основная проблема заключается в том, что лишь налаживания интеграционных связей недостаточно, необходимо изучение поведения субъектов экономике в той или иной ситуации с целью прогнозирования последствий вызванных изменением их действий в рынке. Изучение и создание моделей реагирования на вызовы разного рода, позволят повысить качество управления рисками логистических систем и как следствие сделать данные логистические системы более конкурентными. Одним из примеров моделей общего экономического поведения, являются модели государственного регулирования в области таможенной политики. Так, модель параллельного импорта, позволила участникам ВЭД, российским производителям и потребителям преодолеть негативное влияние санкционных ограничений недружественных стран.
Одним из перспективных направлений экономико-математического моделирования, является агентное моделирование, позволяющие при исследовании выявить природу, сущность и приоритеты того или иного субъекта экономики. Применительно к архитектуре логистических центров, изучение данных взаимосвязей в комплексе субъекта с прочими субъекта позволяет установить совпадение их коммерческих интересов и установить также их разнонаправленность. Естественно, что самым важным с научной и практической точки зрения, является при этом механизм ценообразования на логистические услуги. Результатами агентного моделирования, могут стать выводы о времени «жизни» того или иного субъекта экономики и его пластичности к слияниям и поглощениям другими субъектами. На основании результатов анализа и выработке моделей поведения известных субъектов рынка, возможно построить прогнозы о появлении новых субъектов, влияющих на напряженность конкурентного поля. Возникает необходимость определения основных направлений изысканий агентного моделирования, представленных в таблице 1.
На основе данных, представленных в таблице 1, возможно сделать следующие выводы:
1. Агентное моделирование, позволяет устанавливать горизонтальные связи между субъектами экономики, действующими на рынке логистических услуг. Кроме того, формируется возможность для повышения качества макроэкономического прогнозирования.
2. Формируются условия, обеспечивающие транспарентность в экономических отношениях субъектов для государственного контроля в области налогового и антимонопольного законодательства.
В виду вышеизложенного, в целях совершенствования управления логистическими центрами, необходимо применить комплексный подход в формировании физической инфраструктуры логистических центров и интегрированной цифровой архитектуры, имеющей доступы к информации субъектов и как следствие обеспечивающей информационный обмен между субъектами. Модели поведения субъектов, определенные на основе агентного моде-
лирования и прогнозирования состояния деловой среды территории или отрасли, позволят эффективнее управлять логистическими рисками и как следствие снижать общий и частный уровень издержек. Так на первом этапе комплексного подхода формирования физической и цифровой архитектуры логистического центра необходимо применение технологии анализа больших данных (Big Data).
Таблица 1
Сферы применения агентного моделирована в деятельности логистических центров
Объект исследования Предмет исследования Формирование практических решений
Конкурентная среда логистического аутсорсинга 1. Экономическое состояние и устойчивость субъектов, действующих в рынке Рациональные решения в области стимулирования деловой активности и частно-государственного партнерства
2. Формирование интеграционных связей субъектов, в том числе картельные сговоры Контроль за соблюдением законодательства, в том числе антимонопольного
Ценообразование в области логистического аутсорсинга 1. Способность субъектов к реагированию на изменение условий федеральной макросреды и глобального международного рынка Прогнозирование последствий событий разного рода на ценообразование предметной области
2. Система ценового дисконтирования, себестоимость логистической услуги и фактическая налогооблагаемая база субъектов Совершенствование контроля за соблюдением законодательства в области налогообложения
В настоящее время, поиском эффективных путей прикладного применения агентного моделирования занимаются сотрудники Лаборатории компьютерного моделирования социально-экономических процессов ФГБУН «Центрального экономико-математического института РАН». На базе института проведенны исследования в предметной области и опубликованы результаты исследований академика РАН, В.Л. Макарова, и член-корреспондента РАН, А.Р. Бахтизина - «Агентное моделирование сложного мира» (2022 г.) и «Мировые торговые войны: сценарные расчеты последствий» (2022 г.) [6; 7]. На базе кафедры международной торговли и внешней торговли РФ, ФГБОУ ВО «Всероссийской академии внешней торговли», автором проводятся исследования по аппроксимации подходов формирования и группировки факторов, оказывающих влияние на агентное моделирование процессов внешней торговли [2].
Интегрирование цифровой архитектуры множества субъектов, позволяет выявить необходимость строительства физических элементов логистического центра и его инфраструктуры, в том числе с определением места развертывания и эффективного радиуса обслуживания [3].
Таким образом, возможно определить новые приоритетные направления повышения экономической эффективности деятельности логистических центров, формирующих мультипликативный эффект для всех без исключения субъектов экономики.
Библиографический список
1. Арский А.А. Проблемы применения информационных технологий в агропромышленном комплексе // Маркетинг и логистика. 2019. № 1 (21).
2. Арский А.А. Проблемы управления цифровой архитектурой логистических трансформационных центров // Маркетинг и логистика. 2023. № 4 (48).
3. Арский А.А. Учет эффективного радиуса при строительстве и эксплуатации логистического центра // Вестник Московского информационно-технологического университета - Московского архитектурно-строительного института. 2022. № 4.
4. Арский А.А. Проблемы применения ERP систем в управлении логистическими системами // Вестник Московского финансово-юридического университета МФЮА. 2023. № 1.
5. Тебекин А.В. Возможности повышения эффективности предоставления услуг систем логистического сервиса (1PL - 5PL) в результате внедрения цифровых технологий // Маркетинг и логистика. 2021. № 1 (33).
6. Makarov V.L., Bakhtizin A.R., Epstein J.M. Agent-based modeling for a complex world. M., 2022.
7. Makarov V.L., Khabriev B.R., Bakhtizin A.R. [et al.] World trade wars: scenario calculations of consequences // Herald of the Russian Academy of Sciences. 2020. Vol. 90. № 1.
А.А. Арский
кандидат экономических наук, доцент
доцент кафедры международной торговли и внешней торговли РФ
Всероссийская академия внешней торговли, г. Москва
Е-mail: arskiy@list.ru
