АНАЛИЗ ЦЕПОЧЕК ПОСТАВОК В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКИ

Введение. Анализ цепочек поставок в условиях цифровой экономики на основе методов аналитики.

В период пандемии COVID-19 многие производители столкнулись с проблемой логистики. Ранее используемые механизмы перестали работать, закрытие границ повлияло на поставку сырья, снижение спроса на товары не первой необходимости повлекло закрытие точек торговли. Развитие онлайн торговли и сервисов доставок стимулирует компании оптимизировать управление цепями поставок. Рынок устанавливает свои правила, требует от производителей и продавцов поддерживать высокую производительность, соблюдать условия хранения и организовывать быструю доставку. Внедрение современных технологий в управление цепями поставок способствует разработке оптимальных маршрутов, мониторингу состояния запасов и адаптации к внештатным ситуациям. Одним из важных изменений в системе взглядов современного бизнес-управления является то, что компании перестали конкурировать как независимые единицы, а действуют в рамках цепочек поставок. В этих условиях успех бизнеса зависит от способности логиста управлять сетью взаимоотношений компании. Эффективное управление такой сетью помогает сократить затраты, улучшить качество продукции и повысить уровень удовлетворенности клиентов.

Ключевыми звеньями цепочки поставок являются: поставщики сырья, производители товара, хранение на складах готовой продукции, транспортные компании, точки продаж, потребители. Какой частью этой цепи следует управлять зависит от: сложности хранения продукта (например, скоропортящиеся товары), доступности доставки (например, в отдаленные пункты), количество сырья (например, минеральные ресурсы). Также нужно учитывать, как длину одной цепочки поставок, так и общее количество таких цепей. Рассмотрим некоторые модели.

В классической модели цепи поставок логисту необходимо координировать каждый товар: учитывать всех поставщиков и посредников, участвующих в треке товара от производителя до потребителя. Сюда также входят инвентаризация продукта, перемещение сырья и другие задачи, относящиеся к производству.

Гибкая модель является подходом к управлению, позволяющему быстро адаптироваться к изменениям на рынке, внешним факторам, и предвидеть перемены спроса и возможные сбои в логистике. Она подразумевает способность корректировать объемы производства, находить новых поставщиков в сжатые сроки или распределять товары иными способами.

Непрерывная модель цепи поставок – система, синхронизирующая производство с текущим спросом, устраняя узкие места и минимизируя запасы за счет постоянного пополнения сырья. Она опирается на системы JIT и Kanban, что позволяет восполнять товары при необходимости. Данная модель наиболее эффективна для компаний со схожей продукцией или с товарами, соответствующими постоянному высокому спросу.

Интенсивная модель – это стратегия, ориентированная на большой охват рынка, товары представлены во многих точках продажи. Она направлена на создание максимальной доступности продукта для потребителей, подходит для популярных товаров с невысокой ценой и высоким объемом продаж.

Цифровая модель цепи поставок основана на данных логистической сети, использует технологии для автоматизации и оптимизации процессов. Позволяет прогнозировать изменения в цепи поставок, чувствительность к этим изменениям и синхронизировать транспортировку и инфраструктуру хранения.

Анализируя модели поставок, можно сделать выводы об их развитии. Например, компания “Ярче!” – региональная сеть магазинов (продукты питания, основные непродовольственные товары), задачей является поставка в разные города, решение: применение модулей аналитики для прогнозирования спроса и отслеживания остатков на складах. Также наибольшее внимание уделяется созданию устойчивых цепей, обеспечивающих выполнение всех обязательств в условиях сбоев. Увеличивается использование ИИ для автоматизированной обработки информации и анализа многих переменных. IoT используют для автономного отслеживания грузов, датчики позволяют собирать данные в реальном времени, в том числе об условиях хранения на складе и работе оборудования. Аналитика больших данных выявляет последовательности, возможные сбои и пути их решения, посредством обработки большого объема данных. Блокчейн обеспечивает защищенные транзакции, что повышает прозрачность и доверие между участниками поставок. Облачные решения предоставляют платформу для хранения данных и доступность информации. Цифровые двойники создают для моделирования реальных цепочек поставок и возможного развития того или иного сценария. Системы управления складами (WMS) и транспортом (TMS) предлагают решения для улучшения процесса управления хранением товара и планирования доставки. Таким образом, развитие цепей поставок напрямую связано с внедрением цифровых технологий во все звенья поставок. В результате во всех процессах будет повышена эффективность управления.

Список литературы:

1. Богомолов Д.А. Сущность цепи поставок. // Киберлениника. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/suschnost-tsepi-postavok/viewer (дата обращения: 19.10.2025)
2. Варелджан Е.Г., Пономаренко Л.В. Управление цепочками поставок. // Киберленинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/upravlenie-tsepochkami-postavok/viewer (дата обращения: 19.10.2025)