Маркетинг и логистика

Анисимова Ульяна Дмитриевна

Белобородова Елизавета Евгеньевна

Аннотация: в представленном научном исследовании раскрываются результаты практического анализа IIoT-систем для мониторинга перевозок. Рассмотрены возможности отслеживания разных типов грузов, начиная опасными и скоропортящимися, заканчивая ценными. Отдельное внимание уделено стыковке таких систем с государственными информационными платформами и действующими нормативными требованиями.

Современная логистика вынуждена работать с огромными объёмами информации. Данные о перемещении грузов, их состоянии, работе транспорта и действиях водителей поступают непрерывно. Традиционный подход, а именно бумажный документооборот и регулярные проверки, уже не обеспечивает нужной прозрачности, скорости и уровня безопасности [1]. Промышленный интернет вещей (IIoT) предлагает иное решение: он превращает машины и сам груз в звенья единой цифровой среды [2].

Когда IIoT внедряется на уровне транспорта, это напрямую влияет на сохранность груза, эффективность автопарка и общий уровень безопасности. Особенно заметно это на специфических категориях товаров, то есть тех, чьи свойства жёстко прописаны в российских нормативных документах.

Что касается архитектуры таких систем: самый классический и распространенный вариант – трехуровневая схема. Нижний, «физический» уровень – датчики и исполнительные механизмы. Набор может варьироваться: GPS/ГЛОНАСС-трекеры, сенсоры температуры и влажности (контроль условий хранения), акселерометры и датчики наклона (фиксация резкого торможения, удара или опрокидывания), измерители уровня топлива и нагрузки на ось [3].

Второй уровень – сетевой. Он про каналы передачи данных. Информация с датчиков стекается на серверы для обработки. В задачах промышленного мониторинга всё чаще применяют специализированные LPWAN-протоколы, в частности NB-IoT. Их преимущество – низкое энергопотребление и устойчивая передача данных на большие расстояния, что критически важно для рейсов в удалённых регионах.

Третий, он же интеллектуальный уровень представляет собой программное обеспечение и аналитические платформы. На этом этапе происходит обработка телеметрии, визуализация на цифровых картах, анализ отклонений от нормы, прогнозирование отказов техники на основе машинного обучения и формирование отчётов для управленческих решений.

Представим трехуровневую модель в виде схемы на рисунке 1:

Рисунок 1 – Система промышленного интернета вещей

Эффективность IIoT-мониторинга напрямую зависит от того, насколько точно сенсоры соответствуют требованиям к перевозке конкретного типа груза. В Российской Федерации классификация грузов, особенно опасных, строго регламентирована, что накладывает на перевозчика дополнительные обязательства и одновременно открывает возможности для технологического контроля.

ГОСТ 19433-88 «Грузы опасные. Классификация и маркировка» устанавливает номенклатуру показателей для отнесения грузов к опасным. IIoT-системы здесь выполняют функцию непрерывного контроля. Непрерывный мониторинг герметичности контейнеров с помощью датчиков давления и газоанализаторов, отслеживание вибрации для исключения механических воздействий на нестабильные вещества становятся необходимостью, регламентированной государством. Даже незначительное превышение допустимого температурного порога или резкое изменение угла наклона платформы, зафиксированное системой, может быть мгновенно передано диспетчеру для принятия мер [6].

Для скоропортящихся продуктов ключевые параметры – это температура и влажность. Отклонение от установленного режима может привести к полной утрате товарного вида задолго до прибытия в пункт назначения. Современные IIoT-решения включают не только автономные терморегистраторы, но и интеллектуальные системы климат-контроля. Датчики температуры и влажности в реальном времени передают данные в облачную платформу, а исполнительные механизмы могут удалённо корректировать работу холодильного оборудования, автоматически поддерживая заданные параметры [4].

При перевозке фармацевтических препаратов требуются ещё более строгое соблюдение температурного режима, часто в узком диапазоне. IIoT-датчики с высокой точностью (±0,3°C) фиксируют каждое отклонение, а платформы формируют нестираемый цифровой журнал, подтверждающий соблюдение условий перевозки.

В нефтехимической отрасли IIoT используется для мониторинга эрозии и коррозии цистерн, контроля загазованности и предотвращения утечек. Датчики интегрируются с автоматизированными системами безопасности, способными в аварийной ситуации инициировать оповещение персонала или перекрыть подачу сырья.

Технологии IIoT в равной степени ориентированы и на сам транспорт, выступающий носителем груза. Комплексный мониторинг состояния транспортных средств позволяет не только продлить срок их службы, но и существенно повысить безопасность движения, что особенно важно для крупнотоннажных автопоездов [5].

Сбор телеметрии с CAN-шин автомобилей даёт информацию о работе двигателя, расходе топлива, пробеге и стиле вождения. Датчики нагрузки на ось помогают избежать перегруза, который ведёт не только к штрафам, но и к разрушению дорожного покрытия. Видеоаналитика с использованием ИИ в кабине грузовика отслеживает состояние водителя: распознаёт признаки усталости, курение за рулём или использование телефона, то есть те действия, которые многократно повышают риск ДТП.

Развитие IIoT в российском транспорте подкрепляется государственной поддержкой и законодательными инициативами. Ключевой элемент инфраструктуры – государственная информационная система «ЭРА-ГЛОНАСС». Изначально созданная для экстренного реагирования при ДТП, сегодня она активно используется для мониторинга перевозок опасных грузов и лесной техники.

Внедрение IIoT становится инструментом прямого влияния на финансовые показатели. Экономический эффект складывается из нескольких факторов: прямой экономии топлива, которая происходит за счёт контроля сливов и оптимизации маршрутов, снижения затрат на ремонт, благодаря предиктивной аналитике, уменьшения страховых выплат за счёт снижения аварийности и, что наиболее важно, практически полного исключения потерь от порчи или утраты груза.

Рынок находится в фазе активного импортозамещения. На смену ушедшим западным платформам приходят отечественные разработки: системы ГЛОНАССSoft, Omnicomm, а также интеграторы «Эскорт» и Navtelecom.

Перспективы развития связаны с дальнейшей интеграцией ИИ, машинным зрением и расширением функционала автономного транспорта. Тренд на «логистику как услугу» (LaaS) будет подталкивать компании к переходу на единые цифровые платформы, где груз, транспорт и инфраструктура взаимодействуют без участия человека, принимая оптимальные решения в реальном времени.

Соответственно, исходя из рассмотренной трёхуровневой модели, для успешной реализации такого подхода в российской транспортной логистике необходимы:

1) юридическая значимость данных с IIoT-датчиков, обеспечивающая их использование в арбитражных разбирательствах и контрольных процедурах без дополнительного бумажного подтверждения;

2) совместимость IIoT-платформ с государственными информационными системами («ЭРА-ГЛОНАСС», системы Росаккредитации, Ространснадзора);

3) развитие инфраструктуры LPWAN (NB-IoT) на маршрутах протяжённостью свыше 2000 км, включая удалённые и малозаселённые регионы;

4) создание распределённых центров обработки данных для бесперебойного сбора и хранения телеметрии;

5) обучение диспетчерского и контрольного персонала работе с предиктивной аналитикой.

Ключевыми эффектами от внедрения трёхуровневой модели становятся:

1) снижение логистических издержек за счёт предиктивного удержания условий перевозки (автоматическое перестроение маршрута при прогнозируемом нарушении режима);

2) сокращение времени логистического процесса за счёт цифровизации контрольных процедур, например, дистанционный досмотр без остановки транспорта;

3) снижение доли ошибок при контроле опасных грузов за счёт перевода требований ГОСТ в машиночитаемые IIoT-профили.

Так, промышленный интернет вещей становится цифровой основой современной логистики в России. От единичных датчиков на колёсных парах вагонов до комплексных систем управления беспилотными автопоездами на трассах М-12 и ЦКАД. IIoT позволяет не просто наблюдать за перемещением грузов, а гарантировать их сохранность, целостность и своевременную доставку с учётом строгих требований российских ГОСТов для опасных и специальных грузов.

Таким образом, промышленный интернет вещей в обозримом будущем способен повысить сохранность грузов при перевозке за счёт непрерывного контроля параметров, предиктивной корректировки маршрутов и юридической значимости цифрового следа, а также обеспечить взаимодействие с государственными контрольными системами.

Список использованных источников:

1. Абрамов В. И., Файзуллина А. М. Интернет вещей в логистике: характеристики, преимущества, практики развития // Вестник Московского университета им. С.Ю. Витте. Серия 1: Экономика и управление. 2024. № 3(50). С. 98–105.
2. Вислобоков Н. Ю., Замостоцкая Е. Ф., Иванов В. И. Современные информационноаналитические системы в транспортной логистике // Актуальные вопросы образования и науки. 2019. № 2(68). С. 30–35.
3. Внедрение и использование Интернета Вещей (IОT) в логистике / А. С. Кутырева-Ильина, О. Ю. Елизарова, А. И. Терехова, С. Д. Чернова // Экономическое образование: новые возможности : Сборник трудов III Международной научно-практической конференции (25 ноября 2019, г. Москва); Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова, 2019. С. 79–85.
4. Гринева Н. В., Абдикеев Н. М. Промышленный интернет вещей как основа интеллектуального производства // Journal of Cloud Computing : научно-технический журнал. – 2025. – Т. 12, № 3. – С. 96-104. – DOI 10.33693/2313-223X-2025-12-3-96-104. – EDN AQEPFW.
5. Роль информационных технологий в мониторинге грузоперевозок и управлении складскими и транспортными операциями. — Текст : непосредственный // Актуальные проблемы авиации и космонавтики : сборник материалов конференции / Сибирский федеральный университет. — Красноярск, 2025. — С. 245-248.
6. Синь Иян. Исследование системы мониторинга междугородних перевозок опасных грузов на основе технологии IoT / Иян Синь. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2025. — № 6 (557). — С. 73-77. — URL: https://moluch.ru/archive/557/122470/ (дата обращения: 30.05.2026).

УДК 339

Анисимова У. Д. – студентка группы МК24-2 бакалавриата Факультета Высшая школа управления, ФГБОУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия.

E-mail: uliana23anis@gmail.com

Белобородова Е. Е. – студентка группы МК24-2 бакалавриата Факультета Высшая школа управления, ФГБОУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия.

E-mail: li.bel347@mail.ru

Научный руководитель: Пустохин Д.А., кандидат экономических наук, доцент кафедры логистики, ФГБОУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия.

Industrial Internet of Things (IIoT) for Monitoring the Condition of Cargo and Transport

Anisimova U., student of the group МК24-2 Bachelor’s degree of the Faculty of Higher School of Management, Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, Russia.

Beloborodova E., student of the group МК24-2 Bachelor’s degree of the Faculty of Higher School of Management, Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, Russia.

Supervisor: Pustokhin D., PhD in economics, associate professor, associate professor of Faculty of Economics and Business, Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, Russia.

Annotation: this scientific study presents the results of a practical analysis of IIoT systems used for shipment monitoring. The capabilities of tracking different types of cargo are considered, ranging from dangerous and perishable goods to valuable items. Special attention is paid to how such systems interface with state information platforms and existing regulatory requirements.