Новикова Виктория Ивановна — обучающийся ПГУПС.
190031, Санкт-Петербург, Московский пр., д. 9
Victoria I. Novikova — student, Emperor Alexander I St. Petersburg State Transport University (PGUPS).
9 Moskovsky pr., St. Petersburg, 190031
Ульянов Артем Михайлович — обучающийся ПГУПС.
190031, Санкт-Петербург, Московский пр., д. 9
Artem M. Ulyanov — student, Emperor Alexander I St. Petersburg State Transport University (PGUPS).
9 Moskovsky pr., St. Petersburg, 190031
Егорова Наталья Юрьевна — кандидат технических наук, доцент кафедры «Логистика и коммерческая работа» ПГУПС.
190031, Санкт-Петербург, Московский пр., д. 9
РИНЦ ID: 1063642
Natalya Yu. Egorova — Cand. Sci. (Eng.), Associate Professor of the Department “Logistics and Commercial work”, Emperor Alexander I St. Petersburg State Transport University (PGUPS).
9 Moskovsky pr., St. Petersburg, 190031
ID RSCI: 1063642
Коровяковская Юлия Владимировна — кандидат технических наук, доцент кафедры «Логистика и коммерческая работа» ПГУПС.
190031, Санкт-Петербург, Московский пр., д. 9
РИНЦ ID: 351784
Yulia V. Korovyakovskaya — Cand. Sci. (Eng.), Associate Professor of the Department “Logistics and Commercial work”, Emperor Alexander I St. Petersburg State Transport University (PGUPS).
9 Moskovsky pr., St. Petersburg, 190031
ID RSCI: 351784
Представлено многообразие подходов к определению логистики, в том числе схематичное изображение классификации видов и основных функций логистики в авторской интерпретации.
Дано обоснование вариативности методик расчетов логистических параметров, подкрепленное наглядными примерами из теории и практики логистики. Отмечено, что многие решения логистических задач связаны с понятиями оптимальности и методами оптимизации, так как зачастую сводятся к нахождению оптимального маршрута, оптимума ресурсного обеспечения, распределительной политики, производственного управления, т.е. к оптимальному ответу, что достигается за счет, например, сокращения времени на доставку груза посредством выбора наиболее выгодного поставщика и перевозчика, а также благодаря внедрению современных цифровых технологий.
Аргументировано утверждение, что для получения наилучшего (достоверного и точного) результата необходимо рассмотреть весь логистический процесс не только с точки зрения управленческого подхода, но и методов математического анализа. В связи с этим акцентируется внимание на возможностях синергии классической и цифровой логистики с математикой и информатикой для решения логистических задач. Особое внимание уделено практическому использованию в вычислениях и аналитических выводах для целей логистического планирования и учета по методу «рюкзак» и динамическому программированию. В условиях цифровой трансформации экономики в целом и логистических процессов в частности эти подходы приобретают новое актуальное прочтение и практическую значимость.
The article presents a variety of approaches to the definition of logistics, including a schematic representation of the classification of types and main functions of logistics in the author’s interpretation.
A justification is given for the variability of methods for calculating logistics parameters, supported by illustrative examples from the theory and practice of logistics. It is noted that many solutions to logistics problems are associated with the concepts of optimality and optimization methods, since they often come down to finding the optimal route, optimal resource provision, distribution policy, production management, that is, to the optimal answer, which is achieved by, for example, reducing time for cargo delivery by choosing the most profitable supplier and carrier, as well as through the introduction of modern digital technologies.
It is argued that in order to obtain the best (reliable and accurate) result, it is necessary to consider the entire logistics process not only from the point of view of a management approach, but also methods of mathematical analysis. In this regard, the article focuses on the possibilities of synergy between classical and digital logistics with mathematics and computer science to solve logistics problems. Particular importance is given to the practical use of the “backpack” method and dynamic programming in calculations and analytical conclusions for the purposes of logistics planning and accounting. In the context of the digital transformation of the economy in general, and logistics processes in particular, these approaches are acquiring a new, relevant interpretation and practical significance.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.