Статьи в выпуске: 5
В настоящее время индустрия контейнерных перевозок активно развивается благодаря внедрению новых технологий и современных информационных систем. Они позволяют оптимизировать процессы управления цепочками поставок и автоматизировать транспортно-логистические процессы, что в свою очередь повышает эффективность управления. При этом, одной из важных задач при планировании интермодальной перевозки является выбор оптимального маршрута, что напрямую влияет на стоимость и скорость доставки груза. Для ее решения необходимо разработать инструмент, с помощью которого будет возможно оперативно анализировать все сценарии перевозки, выбирать оптимальный маршрут и предлагать его клиенту. В статье рассматриваются существующие методы машинного обучения, применяемые для оптимизации маршрута транспортных средств. Основная цель данной статьи заключается в исследовании разработанных решений для их дальнейшего применения в транспортно-логистических процессах. Внедрение изученных инструментов поможет участникам транспортно-логистического рынка эффективно сопоставлять инфраструктурные возможности с возникающим спросом на перевозки.
В статье проведена формализация процесса движения кабины лифта для частного случая в здании с одним лифтом, которая может быть использована при создании алгоритмов управления группой лифтов для высотных зданий. Разработана математическая модель, приведены результаты расчетов и имитационного моделирования времени ожидания кабины лифта. Получены вероятностные характеристики, позволяющие оценить степень комфортности обслуживания пассажиров.
В представленной статье осуществлён разбор особенностей функционирования современных железнодорожных вокзалов и акцент сделан на анализе инновационных подходов для повышения уровня ориентированности на клиента и совершенствования процесса обслуживания в сфере пассажироперевозок. Автор предлагает интеграцию цифровых технологий и проведение аналитической работы с коэффициентами, отражающими клиентоориентированность, для её измерения и сопоставления.
Внешние факторы требуют от логистики поиска новых решений для оптимизации процесса перевозок и снижения себестоимости услуг. В эпоху цифровизации платформенные экосистемы могут помочь компаниям снизить себестоимость и оптимизировать основные бизнес-процессы в области транспортной логистике. В статье рассмотрены понятия платформы и экосистемы, типы экосистем. На примере транспортной отрасли логистики показаны функционирующие на рынке платформенные экосистемы. Сделан анализ эффективности использования экосистем для заказа транспортных услуг
Логистическая деятельность, как любая иная деятельность, влечет за собой издержки, включающие как постоянные издержки в виде оплаты аренды помещений, заработной платы, страховых отчислений, и т. д., так и переменные издержки, размер которых зависит от показателей эффективности работы предприятия. В свою очередь показатели эффективности непосредственно зависят от ряда аспектов, в том числе расположения распределительного центра относительно складов. В статье рассматривается сравнение результатов выбора расположения распределительного центра с использованием многокритериального анализа, в частности, метода анализа иерархий, и с оценкой транспортной доступности распределительного центра с использованием изохрон. Сравнение осуществлялось с использованием задачи коммивояжера в части поиска кратчайших расстояний по критериям охвата действующих складских помещений и совокупного пройденного расстояния в течение рабочего дня водителя автомобиля.