Сборник материалов: 020

02.06.2026

ВВЕДЕНИЕ

Российский рынок экспресс-доставки за период с 2019 по 2024 год прошёл путь качественной трансформации: объём отправлений, обрабатываемых ведущими операторами, вырос более чем в четыре раза — с 24 млн до свыше 110 млн единиц в год.

Следствием становится «силосная» архитектура данных: каждая подсистема накапливает сведения об одном и том же отправлении независимо, синхронизация происходит с задержкой или не происходит вовсе, а управленческая аналитика формируется на основе устаревших срезов [8].

Объект исследования – логистическая система ООО «СДЭК-Глобал».

Информационная база работы включает официальную бухгалтерскую отчётность ООО «СДЭК-Глобал» по РСБУ за 2019–2024 годы (сервис раскрытия финансовой отчётности audit-it.ru), материалы официального сайта компании cdek.ru, данные отраслевых аналитических агентств (Data Insight, РБК Исследования рынков), нормативно-правовые акты Российской Федерации в сфере информационных технологий и защиты информации, а также научные публикации в рецензируемых журналах по логистике и информационным технологиям.

1 Теоретико-методические основы информационной поддержки логистических процессов

1.1 Сущность и структура информационной поддержки в логистических системах

При этом показательно, что «информационная система в логистике – это подсистема логистической системы, которая состоит из упорядоченно взаимосвязанных элементов (персонала, объектов производства, средств вычислительной техники, справочников, компьютерных программ, технологий), ориентированных на обеспечение прохождения и обработки информации» [1, с.

Классификация информационных систем, применяемых в логистике, позволяет систематизировать многообразие программных продуктов и чётко определить функциональные границы каждого класса.

Задачи информационной системы в логистике связаны в первую очередь с непрерывным обеспечением сотрудников предприятия достоверной, актуальной и адекватной информацией о движении заказа и о других аспектах логистической деятельности [1].

Аналитические данные свидетельствуют о том, что компании с высоким уровнем интеграции информационных систем демонстрируют на 15–25% более низкий процент просроченных доставок и на 10–18% меньшие логистические затраты на единицу обработанного отправления по сравнению с операторами, чьи системы функционируют в изолированном режиме [5].

1.2 Подходы и технологии цифровой трансформации логистических процессов

Другие настаивают на системном характере трансформации: речь идёт не о локальной автоматизации, а о перестройке бизнес-модели, при которой данные превращаются в самостоятельный производственный ресурс, определяющий конкурентоспособность компании [6].

RFID-метки считываются без прямой видимости на расстоянии до нескольких метров, что принципиально ускоряет операции инвентаризации и приёмки: вместо поштучного сканирования оператор перемещается вдоль стеллажей с ридером, получая данные о сотнях позиций за считанные секунды [7].

Компьютерное зрение применяется для автоматизированного контроля габаритов и веса посылок на конвейере, что устраняет ошибки ручного обмера и ускоряет процесс сортировки [8].

В логистике цифровой двойник склада обновляет виртуальную карту размещения товаров по мере каждой операции, позволяя моделировать последствия перепланировки без остановки реальных процессов.» [29] Цифровой двойник транспортной сети воспроизводит актуальное состояние всех маршрутов и позволяет тестировать сценарии реагирования на форс-мажорные ситуации [6].

Продолжение таблицы 1.2

Данный показатель определяется не только технологической оснащённостью, но и архитектурой интеграции: «современные цепи поставок становятся всё более сложными, и без цифровых инструментов их уже невозможно эффективно координировать» [7, с.

1.3 Методика системного анализа и показатели эффективности информационной поддержки логистики

Диагностика состояния информационной поддержки логистических процессов требует не просто набора измеримых показателей, но и методической основы, определяющей логику их выбора, порядок расчёта и интерпретацию результатов.

В рамках IDEF0 каждая функция описывается как блок с четырьмя видами стрелок: входы (трансформируемые ресурсы), выходы (результаты функции), управление (регламенты и ограничения) и механизмы (ресурсы, выполняющие функцию) [12].

Отбор KPI для оценки ИПЛП строится на трёх принципах: измеримости (показатель должен быть однозначно рассчитан на основе доступных данных), релевантности (показатель должен отражать именно информационное измерение логистики) и чувствительности (показатель должен реагировать на изменения в состоянии ИПЛП в приемлемом временном горизонте) [13].

Высокие значения MTTR критичны для логистики реального времени: задержка в восстановлении трекинга даже на несколько часов приводит к перегрузке контакт-центра.

Целевое значение IMP ≥ 3,5 соответствует уровню, при котором аналитическая платформа поддерживает принятие решений на тактическом уровне; значение ≥ 4,5 характеризует стратегически зрелую систему с развитой предиктивной составляющей.

Данная методика обеспечивает переход от описательного анализа к измеримым оценкам и управляемым результатам, что является необходимым условием разработки обоснованных рекомендаций по развитию информационной поддержки логистических процессов конкретного предприятия.