МЕТОДОЛОГИИ ОПТИМИЗАЦИИ ТРАНСПОРТНЫХ СЕТЕЙ В УСЛОВИЯХ РОСТА НЕСТАБИЛЬНОСТИ ГЛОБАЛЬНЫХ ЦЕПОЧЕК ПОСТАВОК

АННОТАЦИЯ

В статье проводится анализ современных подходов к оптимизации транспортных сетей в условиях усиливающейся нестабильности глобальных цепочек поставок современного мира. Особое внимание уделено ограничениям традиционных методов и перспективам цифровизации логистики. Рассматриваются мультимодальные решения, интеграция Big Data, IoT, блокчейн-технологий и искусственного интеллекта. Также акцент сделан на методах повышения устойчивости и резилиентности цепочек поставок. Определены ключевые направления и методологические подходы, способные значительно увеличить адаптивность транспортных систем к внешним рискам, кризисным ситуациям и растущей неопределённости.

ABSTRACT

The article analyzes modern approaches to the optimization of transport networks in the conditions of the increasing instability of the global supply chains of the modern world. Particular attention is paid to the limitations of traditional methods and the prospects of the digitalization of logistics. Multimodal solutions, the integration of Big Data, IoT, blockchain technologies and artificial intelligence are considered. Emphasis is also placed on the methods of increasing the sustainability and resilience of supply chains. Key directions and methodological approaches are identified that are capable of significantly increasing the adaptability of transport systems to external risks, crisis situations and growing uncertainty.

Ключевые слова: транспортные сети; глобальные цепочки поставок; оптимизация; цифровизация; устойчивость; мультимодальные перевозки.

Keywords: transport networks; global supply chains; optimization; digitalization; resilience; multimodal transportation.

Введение

Современная мировая экономика функционирует в условиях высокой турбулентности: геополитические конфликты, пандемии, колебания валютных курсов и цен на энергоносители оказывают существенное влияние на глобальные цепочки поставок. Традиционные методы построения транспортных сетей, базирующиеся на устойчивости спроса и стабильности маршрутов, утратили прежнюю эффективность. В этих условиях возникает необходимость разработки и внедрения новых методологий, способных обеспечивать гибкость, устойчивость и оперативную адаптацию логистических систем [1;2].

Методология исследования

Традиционные подходы к оптимизации транспортных сетей

Классическая транспортная задача, решаемая методами линейного программирования (метод потенциалов, симплекс-метод и др.), долгое время являлась базовым инструментом в логистике. Эти модели позволяют минимизировать затраты на перевозку грузов между пунктами производства и потребления. Однако их применение ограничено, так как они предполагают статичность параметров (стоимости, спроса, мощностей), что не соответствует современным условиям высокой изменчивости.

Современные методологии оптимизации

1. Диверсификация маршрутов и мультимодальные перевозки.

Одним из ключевых инструментов повышения устойчивости транспортных сетей является комбинирование различных видов транспорта и использование альтернативных маршрутов. Мультимодальность позволяет снизить зависимость от отдельных коридоров и минимизировать риски, связанные с перегрузкой портов, санкциями или политическими ограничениями. Примером является активное развитие Транскаспийского транспортного коридора (TITR) . TITR стал важной альтернативой традиционному пути через Россию и Беларусь, особенно после введения санкций. По данным International Transport Forum, использование TITR позволило сократить время доставки на 30% и снизить риски, связанные с политической нестабильностью.

2. Цифровизация и применение современных технологий.
   • Big Data обеспечивает прогнозирование спроса и моделирование колебаний цен.
   • IoT позволяет отслеживать грузы и транспортные средства в режиме онлайн.
   • Блокчейн формирует защищённый документооборот.
   • Искусственный интеллект используется для анализа сценариев и выбора маршрутов.
3. Методы обеспечения устойчивости и резилиентности.

Современные подходы включают резервных поставщиков, страховые запасы, дублирующие склады.

4. Стратегическое проектирование логистических сетей.

Проектирование транспортных сетей должно учитывать сценарный подход и геополитические риски.

Практические примеры

• Альтернативные маршруты позволяют снизить риски задержек.

Мультимодальные маршруты, сочетающие железнодорожный, морской и автомобильный транспорт, позволяют оперативно переключаться между видами перевозок в зависимости от ситуации. Qihui Yang, Caterina M. Scoglio, Don M.

Gruenbacher [6] разработали фреймворк оптимизации маршрутов мультимодальных перевозок с использованием Q-learning и NSGA-II. Модель учитывает три критерия: стоимость, выбросы CO₂ и время доставки. В отличие от классических алгоритмов, Q-learning адаптируется к изменениям в реальном времени, а NSGA-II позволяет находить оптимальные решения в условиях многокритериальности. Это особенно важно при высокой неопределённости транспортного времени и изменении маршрутов.

• Цифровизация логистики обеспечивает снижение издержек.

Цифровизация логистических процессов позволяет значительно сократить операционные расходы за счёт автоматизации, повышения прозрачности и оптимизации ресурсов. Johannes Kern [11] провёл обзор цифровизации логистики, выявив разрыв между цифровыми лидерами и традиционными компаниями.

Внедрение Industry 4.0, автоматизация складов, использование AGV и дронов — всё это повышает эффективность и снижает затраты. Однако многие компании сталкиваются с барьерами: высокие инвестиции, нехватка цифровых компетенций и проблемы с кибербезопасностью. Успешные кейсы JD Logistics и Amazon демонстрируют, как цифровые технологии могут радикально изменить логистику.

• Искусственный интеллект в мультимодальных перевозках

Искусственный интеллект (ИИ) становится ключевым инструментом в управлении мультимодальными логистическими системами, особенно в условиях высокой неопределённости и необходимости оперативной адаптации. Применение ИИ позволяет:

• Анализировать большие объёмы данных о маршрутах, погодных условиях, загруженности инфраструктуры и спросе.
• Оптимизировать выбор маршрутов с учётом множества критериев: времени доставки, стоимости, экологических показателей.
• Предсказывать риски и сбои, используя машинное обучение и нейронные сети.
• Автоматизировать процессы планирования, включая распределение ресурсов и управление запасами.

Исследование Wazahat Chowdhury [12] показало, что внедрение ИИ в мультимодальные перевозки позволило сократить транспортные расходы на 20%, повысить точность доставки на 15% и снизить углеродный след на 10%.

Особенно эффективным оказалось использование предиктивной аналитики для прогнозирования спроса и оптимизационных алгоритмов для адаптации маршрутов в реальном времени.

Примером успешной интеграции ИИ является платформа Flexport, которая использует машинное обучение для автоматического выбора оптимального маршрута, учитывая текущие задержки, погодные условия и таможенные ограничения.

Результаты и обсуждение

Современные тенденции показывают, что традиционные методы оптимизации транспортных сетей могут быть эффективны только при интеграции с цифровыми инструментами и концепциями устойчивого развития.

Приоритетной задачей становится не минимизация издержек в краткосрочном периоде, а обеспечение долгосрочной надёжности и гибкости цепочки поставок.

Таблица 1.

Сравнение традиционных и современных методов оптимизации транспортных сетей

*в условиях нестабильности

Выводы

1. Оптимизация транспортных сетей в условиях глобальной нестабильности требует интеграции классических математических методов с цифровыми технологиями.
2. Ключевыми направлениями развития являются мультимодальность, цифровизация и стратегическое проектирование логистических сетей.
3. Концепция резилиентности должна стать основой при формировании транспортных систем.
4. Будущее логистики связано с широким внедрением ИИ, блокчейна и систем анализа больших данных.

Список литературы:

1. Логистика в условиях глобальной нестабильности. Инструменты Логиста 24. 2025. URL: https://logistic.tools/ru/blog/tpost/fxvoa4c9u1-logistika-v-usloviyah- globalnoi-nestabil
2. Пирлиева М., Акмырадова Г., Халапова М., (2024). Оптимизация логистических цепочек в условиях глобальной цифровизации: современные технологии и подходы. Киберленинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/optimizatsiya-logisticheskih-tsepochek-v-usloviyah-globalnoy-tsifrovizatsii-sovremennye-tehnologii-i- podhody-1/viewer
3. Метод потенциалов. Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Метод_потенциалов
4. Проектирование логистической сети. Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Проектирование_логистической_сети
5. Lisovskii, Oleg. (2024). Development of methods for digitalization of processes in logistics. Разработка методов цифровизации процессов в логистике. Актуальные исследования. 15(197). 60-66. 10.5281/zenodo.15734856.
6. Qihui Yang, Caterina M. Scoglio, Don M. Gruenbacher. Robustness of supply chain networks against underload cascading failures, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, Volume 563, 2021, 125466, ISSN 0378-4371, https://doi.org/10.1016/j.physa.2020.125466.
7. Jianxun Cui, Meng Zhao, Xiaopeng Li, Mohsen Parsafard, Shi An, Reliable design of an integrated supply chain with expedited shipments under disruption risks, Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, Volume 95, 2016, Pages 143-163, ISSN 1366-5545, https://doi.org/10.1016/j.tre.2016.09.009.
8. SAP Insights. 10 tips for building resilient supply chains. SAP, 2022. URL: https://www.sap.com/central-asia-caucasus/insights/supply-chain-disruption-10- tips.html
9. Попков Т., Гарифуллин М. (2026). Оптимизация цепочек поставок: транспортные сети . URL: https://www.anylogic.com/resources/articles/optimizatsiya- tsepochek-postavok-transportnye-seti/
10. Zhang, Tie & Cheng, Jia & Zou, Yanbiao. (2024). Multimodal transportation routing optimization based on multi-objective Q-learning under time uncertainty. Complex & Intelligent Systems. 10. 10.1007/s40747-023-01308-9.
11. Kern, J. (2021). The Digital Transformation of Logistics. In The Digital Transformation of Logistics (eds M. Sullivan and J. Kern). https://doi.org/10.1002/9781119646495.ch25
12. Chowdhury, Wazahat. (2025). Agile, IoT, and AI: Revolutionizing Warehouse Tracking and Inventory Management in Supply Chain Operations. Journal of Procurement and Supply Chain Management. 4. 10.58425/jpscm.v4i1.349.