Маркетинг и логистика

Худжатов Микаил Бекзадаевич

Аннотация: в статье рассматриваются ключевые направления цифровой трансформации логистики в условиях развития мультимодальных перевозок и формирования интегрированных транспортно-логистических систем. Основное внимание уделяется применению цифровых двойников, искусственного интеллекта, Интернета вещей, блокчейн-технологий, роботизации и беспилотного транспорта. Раскрываются функциональные возможности указанных технологий, особенности их использования на различных этапах движения грузов, а также значение цифровой интеграции для повышения эффективности управления цепями поставок. Также рассматриваются направления цифровизации железнодорожной инфраструктуры, морских портов, контейнерных перевозок и транспортных операций. Обосновывается положение о переходе от локального внедрения информационных технологий к формированию единой цифровой среды, обеспечивающей непрерывность логистических процессов. Отдельное внимание уделяется экономической обоснованности цифровых проектов, необходимости оценки их практической результативности и значению взаимодействия участников цепей поставок.

Современное развитие транспортно-логистической отрасли характеризуется возрастающей ролью информационных технологий в организации перевозок, управлении инфраструктурой и координации участников цепей поставок. Усложнение логистических маршрутов, необходимость взаимодействия различных видов транспорта при прохождении международных транспортных коридоров и повышение требований к скорости обработки информации обусловливают потребность в новых подходах к управлению материальными, информационными и финансовыми потоками [1].

Особое значение приобретает развитие мультимодальной логистики, предполагающей последовательное использование нескольких видов транспорта для доставки груза от отправителя до получателя. В рамках такой системы железнодорожные перевозки взаимодействуют с морским транспортом, автомобильными перевозками, портовой инфраструктурой и складскими комплексами. При отсутствии согласованного информационного обмена между участниками транспортного процесса возникают дополнительные временные затраты, усложняется контроль местоположения груза, а также увеличивается вероятность простоев и нарушения согласованных сроков доставки [2].

Традиционные методы управления не всегда обеспечивают необходимую оперативность принятия решений при обработке больших объемов данных и одновременной координации множества транспортных операций. В этих условиях цифровизация становится не только инструментом автоматизации отдельных функций, но и основой преобразования всей логистической системы.

Актуальность статьи определяется необходимостью систематизации современных цифровых технологий и выявления их роли в повышении эффективности мультимодальных перевозок.

В современной технологической концепции выделяются пять основных направлений развития цифровой логистики: цифровые двойники, искусственный интеллект, Интернет вещей, блокчейн, а также роботизация и беспилотные технологии (рис. 1). Их значение определяется не только самостоятельными функциональными возможностями, но и потенциалом совместного использования. В совокупности перечисленные инструменты формируют технологическую основу перехода к управлению логистикой на основе данных [3].

Рисунок 1 — Основные направления развития цифровой логистики. Источник: составлено автором.

Цифровой двойник представляет собой цифровую модель объекта или процесса, предназначенную для анализа его характеристик, моделирования возможных состояний и оценки последствий управленческих решений. В логистике такие модели могут применяться к транспортным узлам, железнодорожным станциям, портам, складским комплексам и цепям поставок. Основное преимущество цифровых двойников заключается в возможности исследовать альтернативные сценарии развития событий без непосредственного вмешательства в работу реального объекта. Это особенно важно при планировании реконструкции инфраструктуры, изменении схем движения транспортных средств, определении потребности в складских мощностях и согласовании графиков перевозок [4].

Применение цифрового моделирования способствует более обоснованному выбору организационно-технических решений. Например, при реконструкции станции можно предварительно оценить влияние изменения путевого развития на пропускную способность, организацию маневровой работы и взаимодействие с примыкающими участками инфраструктуры. Вместе с тем практическая ценность цифрового двойника зависит от качества исходных данных, полноты описания моделируемых процессов и регулярности актуализации модели. Если цифровая модель не отражает фактическое состояние объекта, результаты моделирования могут отличаться от реальных условий функционирования логистической системы.

Искусственный интеллект расширяет возможности обработки информации, выявления закономерностей и автоматизации отдельных управленческих функций. В логистике его применение связано с прогнозированием спроса на перевозки, оптимизацией маршрутов, планированием загрузки инфраструктуры, анализом отклонений от графиков и автоматизированной обработкой визуальной информации [5].

Одним из ключевых направлений использования искусственного интеллекта является координация многочисленных операций в реальном времени. В качестве примера можно привести китайский порт Циндао, где решения Huawei используются для координации судна, портальных кранов и транспортных тележек, а также отмечается сокращение времени планирования с часов до минут.

При этом искусственный интеллект не устраняет необходимости человеческого контроля. Решения, влияющие на безопасность движения, сохранность грузов и выполнение обязательных технологических процедур, должны приниматься с учетом установленных регламентов и ответственности уполномоченных работников. Следовательно, наибольшую ценность искусственный интеллект представляет в качестве инструмента повышения оперативности управления и поддержки специалистов, а не как безусловная замена профессионального контроля.

Интернет вещей (Internet of Things, IoT) предполагает использование подключенных устройств и датчиков, обеспечивающих сбор и передачу информации о состоянии объектов. В транспортной логистике такие устройства позволяют контролировать местоположение груза, температуру, влажность, ударные воздействия и другие параметры перевозки [6].

Практическое значение Интернета вещей особенно велико при перевозке скоропортящейся продукции, фармацевтических товаров, химической продукции и других грузов, для которых соблюдение определенных условий транспортировки имеет существенное значение. Например, при перевозке продукции в рефрижераторном контейнере датчики могут фиксировать изменение температуры и передавать сведения ответственным участникам перевозки. Получение информации в процессе транспортировки позволяет своевременно выявлять отклонения и принимать меры до того, как нарушение приведет к порче груза.

Мультимодальные перевозки предполагают взаимодействие большого количества независимых участников: грузоотправителей, перевозчиков, экспедиторов, операторов терминалов, складов, таможенных представителей и грузополучателей. Каждый участник формирует и использует собственные документы и информационные записи, что создает потребность в согласовании сведений. Блокчейн представляет собой технологию распределенного хранения записей, при определенных условиях обеспечивающую проверяемость истории операций и затрудняющую незаметное изменение ранее зафиксированной информации. В логистике такая технология может применяться для организации обмена сведениями о движении груза, фиксации отдельных событий перевозки, согласования электронных документов и формирования общей истории взаимодействия участников (рис. 2).

Рисунок 2 — Схема применения технологии «блокчейн» в логистике. Источник: составлено автором.

Данное свойство описывается как создание единой версии информации для всех участников цепочки. Примером применения технологии «блокчейн» в логистике является блокчейн-платформа для коносаментов в направлении Гонконг — Шанхай, которая обеспечивает сокращение расходов на 15–25% и увеличение скорости расчетов на 60–80% [7].

В отличие от информационных технологий, преимущественно работающих с данными и управленческими решениями, роботизация и беспилотные системы непосредственно изменяют способы выполнения физических операций. К данному направлению относятся складские роботы, автоматизированные транспортные тележки, беспилотные грузовые автомобили, беспилотные летательные аппараты и другие технические средства, способные выполнять отдельные задачи с ограниченным участием человека [8].

В качестве примеров развития данного направления можно привести:

• в Тюменской области, Ханты-Мансийском и Ямало-Ненецком автономных округах — использование дронов для медицинских и грузовых перевозок (180 тыс. полетов в 2025 году);
• в порту Циндао — полностью автономная разгрузка судна;
• в порту Кандла в Индии — проект гиперлупа для перевозки 40-тонных контейнеров со скоростью до 200 км/ч;
• в Qazpost в Казахстане — применение роботов для доставки товаров к сборщикам;
• на российских автомобильных магистралях М-11, М-4, М-12 и ЦКАД — развитие беспилотных грузовых перевозок.

Перечисленные примеры показывают разнообразие направлений физической автоматизации. Однако их технологическая зрелость, масштаб внедрения и условия эксплуатации различаются, поэтому они не должны рассматриваться как однородные или одинаково распространенные решения.

Внедрение отдельных информационных систем не всегда приводит к существенному улучшению всей логистической цепочки. Автоматизация складского учета, оптимизация железнодорожных перевозок или внедрение интеллектуальной системы управления портом могут повышать эффективность соответствующего участка, однако общий результат остается ограниченным, если информационное взаимодействие между участниками не обеспечено. Для мультимодальной логистики принципиально важно согласование всех этапов доставки. Груз последовательно проходит через различные транспортные средства, терминалы и инфраструктурные объекты, а ответственность за отдельные операции переходит между участниками перевозки [9].

Цифровая трансформация предполагает создание такой модели управления, при которой сведения о состоянии груза, транспортных средств и инфраструктуры используются для координации всего процесса доставки. Рассмотренные технологии в рамках подобной системы выполняют взаимодополняющие функции:

• цифровые двойники обеспечивают моделирование инфраструктуры и сценарное планирование;
• искусственный интеллект обрабатывает данные и поддерживает оперативную координацию;
• Интернет вещей предоставляет информацию о местоположении и состоянии грузов;
• блокчейн может обеспечивать проверяемую историю событий и согласование записей;
• роботы и беспилотные системы автоматизируют физическое перемещение и обработку грузов.

Одной из ключевых задач является переход к практико-ориентированной цифровизации, при которой внедрение технологий оценивается через их влияние на экономические результаты деятельности. Такой подход предполагает отказ от автоматизации ради самой автоматизации. Информационная система должна решать конкретную производственную задачу, снижать издержки, повышать пропускную способность, сокращать потери или улучшать качество обслуживания [10].

Для объективной оценки эффективности цифровых решений в логистике целесообразно применять систему показателей, отражающих как экономические результаты, так и качество логистического обслуживания (табл. 1).

Таблица 1 — Основные направления оценки эффективности цифровизации логистики. Источник: составлено автором.

При оценке цифровых проектов необходимо учитывать не только первоначальные инвестиции, но и затраты на интеграцию информационных систем, приобретение оборудования, техническое обслуживание, обучение персонала и обеспечение информационной безопасности. Поэтому обоснованная оценка должна включать сопоставление затрат и результатов, определение базовых значений показателей до внедрения, фиксацию достигнутых изменений и учет внешних факторов, способных повлиять на результат [11].

Перспективы цифровой трансформации связаны с постепенным объединением технологий в единую систему управления логистическими процессами. При таком подходе основное внимание переносится с автоматизации отдельных операций на обеспечение непрерывности всей цепи поставок.

Одним из перспективных направлений является развитие сквозной прослеживаемости груза. Использование датчиков, электронных документов и интегрированных информационных систем позволяет формировать согласованное представление о местоположении груза, его состоянии и последовательности выполненных операций. Это особенно важно при перевозках, включающих морской, железнодорожный и автомобильный транспорт.

Вторым направлением выступает развитие прогнозного управления. Интеграция данных о движении транспорта, состоянии инфраструктуры, загрузке терминалов и характеристиках грузов создает условия для заблаговременного выявления возможных отклонений. При наличии соответствующих моделей и алгоритмов логистическая система может оценивать альтернативные варианты действий и выбирать наиболее подходящий с учетом заданных критериев.

Третье направление связано с развитием интеллектуальной транспортной инфраструктуры. Цифровые двойники, системы компьютерного зрения и автоматизированное оборудование могут использоваться для согласования проектирования, строительства и эксплуатации транспортных объектов. Это создает предпосылки для более тесной связи между инвестиционными решениями и фактическими потребностями перевозочного процесса.

Четвертое направление предполагает расширение автоматизации складских и терминальных операций. Роботизированные системы способны выполнять повторяющиеся перемещения, поддерживать комплектацию грузов и взаимодействовать с автоматизированными системами планирования. При соответствующей интеграции их работа может координироваться с прибытием транспортных средств и графиками отгрузки.

Пятое направление касается совершенствования управления информационным взаимодействием участников цепей поставок. Распространение электронного документооборота, развитие согласованных стандартов данных и использование проверяемых цифровых записей могут способствовать уменьшению информационных разрывов между организациями.

Вместе с тем формирование интегрированной мультимодальной системы не предполагает обязательного использования всех технологий одновременно. Выбор конкретных инструментов должен определяться характеристиками груза, структурой маршрута, требованиями к сохранности, доступностью инфраструктуры и экономической целесообразностью.

Проведенное исследование показывает, что цифровая трансформация является одним из ключевых направлений развития современной транспортно-логистической отрасли. Применение цифровых двойников, искусственного интеллекта, Интернета вещей, блокчейна, роботизации и беспилотных технологий создает возможности для повышения качества планирования, оперативности управления и прозрачности цепей поставок.

Развитие цифровой мультимодальной логистики следует рассматривать как переход от разрозненной автоматизации к интегрированному управлению цепями поставок. В такой системе воздушный, морской, железнодорожный и автомобильный транспорт выступают взаимосвязанными элементами единого процесса, а цифровые технологии обеспечивают информационную и организационную непрерывность движения груза от отправителя до получателя.

Список использованных источников:

1. Спартак А. Н., Арский А. А. Организация морских международных транспортных перевозок внешней торговли России и Сенегала / // Вестник Московского финансово-юридического университета МФЮА. – 2025. – № 4. – С. 99-115.
2. Вадбольский А.Ю., Лебедева Ю.В. Развитие мультимодальной логистики в России // Известия Института экономических исследований. 2025. № 1.
3. Жильцова, О. Н., Жильцов Д. А., Арский А. А. Тенденции трансформации транспортной отрасли России в 2025 г // Вестник евразийской науки. – 2025. – Т. 17, № S1.
4. Хафизов А.М., Борщ И.Д. Общие данные о цифровых двойниках и программных платформах управления цифровыми двойниками // Инновационная наука. 2025. № 5-2. С. 78-79.
5. Панеш Т.М., Коваленко А.В., Шарпан М.В. Формализация управленческого контура искусственного интеллекта в логистике и цифровой торговле // Перспективы науки. 2026. № 4 (199). С. 69-73.
6. Будрина Е.В., Конева А.С. Интернет вещей (IOT) в логистике // Современные проблемы инновационной экономики. 2024. № 11. С. 34-39.
7. Никонова Я.И. Применение технологии блокчейн на транспорте и в логистике // Журнал монетарной экономики и менеджмента. 2024. № 2. С. 43-47.
8. Рукавицын А.Н., Политов Е.Н., Фурсов Г.А. Разработка беспилотной транспортной системы для роботизации складской логистики // Транспортное машиностроение. 2025. № 11 (47). С. 37-47.
9. Буря Л.В., Котельников Д.Н., Меркулов С.Д. Интеллектуальные системы управления на российской железной дороге: эволюция логистики и цепочек поставок в эпоху цифровизации // Актуальные исследования. 2024. № 50-1 (232). С. 6-10.
10. Акмырадова Г., Дурдыева А., Гойунлыева М. Интеллектуальные транспортные системы в логистике: перспективы и проблемы // Инновационная наука. 2025. № 2-2. С. 35-37.
11. Галкина С.П., Благоразумова Я.М. Анализ значимости источников информации по вопросам автоматизации и цифровизации логистики // Логистика. 2025. № 6 (223). С. 38-43.

УДК 339.5

Худжатов М. Б. – кандидат экономических наук, доцент, профессор кафедры «Таможенное дело и право», АОЧУ ВО Московский финансово-юридический университет (МФЮА), Москва, Россия.

E-mail: mikailkhudzhatov@mail.ru

Digital Transformation of Multimodal Logistics: Key Technological Trends and Prospects for the Integration of Transport Systems

Khudzhatov M. – candidate of economic sciences, associate professor, Professor of the Department of Customs and Law of the Moscow University of Finance and Law (MFUA), Moscow, Russia.

Annotation: this article examines key areas of digital transformation in logistics, set against the backdrop of developing multimodal transport and the formation of integrated transport and logistics systems. The primary focus is on the application of digital twins, artificial intelligence, the Internet of Things (IoT), blockchain technology, robotics, and autonomous transport. The article explores the functional capabilities of these technologies, their specific use at various stages of cargo movement, and the role of digital integration in enhancing supply chain management efficiency. It also addresses the digitalization of railway infrastructure, seaports, container shipping, and transport operations. The text argues for a shift from the localized implementation of information technologies toward the creation of a unified digital environment that ensures the continuity of logistics processes. Furthermore, it highlights the economic rationale for digital projects, the necessity of evaluating their practical effectiveness, and the importance of collaboration among supply chain participants.