Doi 10. 4757627127516 2021 4 1 40 удк 658. 7Современные инновационные технологии и решения в складской логистике
 Скачать 4.45 Mb.
|
|
ЖУРНАЛ ПРИКЛАДНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ 40 DOI 10.47576/2712-7516_2021_4_1_40 УДК 658.7 СОВРЕМЕННЫЕ ИННОВАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И РЕШЕНИЯ В СКЛАДСКОЙ ЛОГИСТИКЕ Ползунова Наталья Николаевна, доктор экономических наук, доцент, заведующий кафедрой менед- жмента и маркетинга, Владимирской государственный университет им. А. Г. и Н. Г. Столетовых, г. Владимир, Россия, e-mail: Natalya.polzunowa@ yandex.ru Дроздова Дарья Михайловна, студент, Институт экономики и менеджмента, Владимирский государ- ственный университет им. А. Г. и Н. Г. Столетовых, г. Владимир, Россия, e-mail: ddrozdova99@mail.ru Гаджиева Айнур Эльчин кызы, студент, Институт экономики и менеджмента, Владимирский государ- ственный университет им. А. Г. и Н. Г. Столетовых, г. Владимир, Россия, e-mail: aynurka.gadzhieva@mail.ru Статья посвящена анализу инновационного развития складской логистики и путей ее достижения, самых прогрессивных мировых тенденций, а именно робототехнике, Big Data, технологии электрон- ного обмена данными, аддитивным технологиям. Отмечается, что складская логистика является не- отъемлемой частью деятельности многих компаний и берет на себя значительную часть расходов. Следование основным мировым тенденциям и их реализация призваны улучшить финансовый ре- зультат и качество услуг. Дается общая характеристика каждого типа инновационных способов раз- вития, представлены преимущества, недостатки и перспективы использования мировых трендов в складской инфраструктуре. К л ю ч е в ы е с л о в а : складская логистика; инновационные разработки; автоматизация; цифро- вые технологии. UDC 658.7 MODERN INNOVATIVE TECHNOLOGIES AND SOLUTIONS IN WAREHOUSE LOGISTICS Polzunova Natalia Nikolaevna, Doctor of Economics, Associate Professor, Head of the Department of Management and Marketing, Vladimir State University. Named after A. G. and N. G. Stoletovs, Vladimir, Russia, e-mail: Natalya.polzunowa@yandex.ru Drozdova Daria Mikhailovna, student, Institute of Economics and Management, Vladimir State University. Named after A. G. and N. G. Stoletovs, Vladimir, Russia, e-mail: ddrozdova99@mail.ru Hajiyeva Ainur Elchin kyzy, student, Institute of Economics and Management, Vladimir State University. Named after A. G. and N. G. Stoletovs, Vladimir, Russia, e-mail: aynurka.gadzhieva@mail.ru The article is devoted to the analysis of the innovative development of warehouse logistics and ways to achieve it, the most progressive global trends, namely robotics, Big Data, electronic data exchange technology, additive technologies. It is noted that warehouse logistics is an integral part of the activities of Экономические исследования НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ 41 чительное повышение спроса на складские помещения. Вместе с тем существуют про- блемы в организации складских операций в ходе развития электронной коммерции и онлайн-торговли, такие как несовершенство логистического процесса на складе и низкая скорость обработки заказов. Для развития онлайн-продаж необходимо изменить общий технологический подход, используемый в складировании и распределении. Он должен быть нацелен на внедрение современных и перспективных инноваций, мировых тенден- ций в области складской логистики. Развитие складской логистики сегодня не- возможно представить без использования современных инновационных технологий и решений. Это связано с активным развити- ем как внутреннего, так и мирового рынков, а также стремительным развитием склад- ской инфраструктуры (терминальные скла- ды, логистические центры). Инновационные технологии направлены на автоматизацию внутреннего складирования, интеграцию логистических бизнес-процессов, обеспе- чивающих взаимодействие всех участников логистической цепочки при поставке и рас- пространении готовой продукции. Последние достижения в области ис- кусственного интеллекта и автоматизации, а также постоянно растущие возможности интеллектуальных устройств создали со- вершенно новые условия для революцион- ных изменений в разработке и применении в складской логистике перспективных гло- бальных тенденций, основанных на иннова- ционном характере. Использование роботов играет важную роль в повышении уровня автоматизации склада, что сегодня становится глобальной тенденцией. Роботизация, по мнению экс- пертов FNC, в течение ближайших лет ста- нет основным драйвером развития бизнеса, наряду с такими тенденциями, как глобаль- ные платформы распространения и циф- ровые идентификаторы. Все это позволит снизить среднее время выполнения логи- стических бизнес-процессов, особенно на many companies and assumes a significant part of the costs. Following the main global trends and their implementation are designed to improve the financial result and quality of services. A general description of each type of innovative ways of development is given, the advantages, disadvantages and prospects of using world trends in warehouse infrastructure are presented. K e y w o r d s : warehouse logistics; innovative developments; automation; digital technologies. Мировая бизнес-экосистема характери- зуется стремительным развитием в послед- ние годы. В целях получения конкурентного преимущества, сохранения своих позиций на рынке и получения дополнительной прибы- ли ведущие мировые корпорации думают об использовании потенциала инновационных технологий и решений, которые быстро ме- няют не только методы ведения бизнеса, но и суть продукта, предлагаемого конечному пользователю. Одним из объектов пристального внима- ния является складская логистика. Совре- менные склады, как важнейшая составля- ющая складской логистики, представляют собой сложную техническую структуру, ко- торая включает в себя ряд взаимодейству- ющих и дополняющих друг друга элементов логистической системы, обеспечивающих функции накопления, обработки и распреде- ления товаров между конечными потреби- телями [2]. Склад рассматривается как не- отъемлемая составляющая логистической цепочки, позволяющая достичь высокого уровня рентабельности [1]. Складирование и переработка товаров – важные составляю- щие логистической деятельности розничных торговцев, производителей, дистрибьюто- ров и промышленные предприятия [3]. Сто- имость их реализации поглощает до 40 % логистических затрат. Сфера, в которой складская логистика сегодня имеет наибольшее влияние и где товарооборот растет наиболее быстрыми темпами, это онлайн-торговля. Мировой ры- нок электронной коммерции продолжает ста- бильно расти: в 2018 г. его объем увеличился на 18 %, а общая стоимость всех онлайн-за- казов составила 2,86 трлн долларов. Распро- странение COVID-19 и связанных с ним ка- рантинных мер увеличило долю электронной коммерции в общей структуре коммерческой недвижимости, что послужило дополнитель- ным стимулом к совершенствованию логисти- ческой инфраструктуры и особенно состав- ляющей ее части – терминально-складской инфраструктуры. Также наблюдается зна- ЖУРНАЛ ПРИКЛАДНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ 42 крупных складских комплексах, где предел использования человеческих возможностей, в принципе, уже достигнут. Также роботизи- рованные системы исключают большинство ошибок, допускаемых в процессе управления запасами на складах, сокращают число не- счастных случаев и уровень производствен- ного травматизма, делают большинство логистических операций на складе более простыми. На реализацию задачи ускорения складских операций посредством уменьше- ния объема рутинной работы и повышения эффективности использования трудовых ре- сурсов направлена интеграция программных и аппаратных решений [11]. В целом, существуют три основные груп- пы роботов, которые в настоящее время ис- пользуются на складах для перемещения товаров: автоматизированное управляемое транспортное средство, автономные мобиль- ные роботы, автоматизированные складские вилочные погрузчики RLT (Robotic Lift Truck). Благодаря новым достижениям в области навигационных технологий и функциональ- ности, компании начинают использовать ро- ботов на складах для различных операций, а именно: погрузка, перемещение, разгрузка, упаковка, сортировка, упаковка, инвентари- зация запасов. В своем отчете о будущем автоматизации складов («Будущее автоматизации складов – 2019») специализированное аналитическое агентство Interact Analysis выделило глав- ный тренд внедрение мобильных роботов, вытесняющих традиционные конвейерные системы. Многие иностранные компании ак- тивно внедряют роботов в производствен- ный процесс, передавая им такие операции, как уборка пола, выдача заказов, проверка и отслеживание расположения товаров на полках. Автономные мобильные роботы, задей- ствованные на складах, помимо выполнения логистических операций, осуществляют сбор и передачу данных о движении материалов и использовании запасов, что является важ- ными функциями с точки зрения цифровой трансформации складского бизнеса. В то же время наблюдаемая в настоящее время интеграция автономных роботов с система- ми операционного уровня, такими как WMS (Warehouse Management System) и WES (Warehouse Execution System), позволяет по- лучить цифровую копию логистической опе- рации в системах Digital Twins. Сегодня на рынке логистических роботов присутствуют около 30 их производителей. Некоторые производители предлагают не только роботы, но и роботизированные ре- шения, позволяющие осуществлять инвента- ризацию в сжатые сроки и ускорить процесс заказа. К таким производителям относят Kiva Systems с ее Amazon Robotics, Swisslog. Grenzebach. С точки зрения глобальной ана- литической компании Interact Analysis, после того как Amazon приобрела Kiva Systems на рынке складской логистики наметились как минимум две тенденции: доля рынка компа- нии Kiva Systems перешла к другим игрокам. Также ритейлеры и субъекты логистическо- го бизнеса вынуждены были активно начать внедрять автоматизацию, чтобы конкуриро- вать с Amazon. Interact Analysis прогнозирует взрывной рост установленной базы автоном- ных мобильных роботов для склада (без уче- та Amazon) – 100 тысяч в 2020 г. и около 600 тысяч – в ближайшие 5 лет [10]. Interact Analysis также подготовил сравни- тельный анализ по типам складских роботов, который показал, что именно решение о пе- ремещении товаров и оборудования, по мне- нию аналитиков, будет составлять основную часть прогнозируемого роста производства роботов. По мнению NYT, без роботов Amazon не смогла бы справиться с текущими за- дачами и быстро доставлять товары. Ис- следование Deutsche Bank показало, что цикл Amazon Robotics занимает 15 минут, а у людей – 60–75 минут. Кроме того, робо- тизированные складские системы снижают эксплуатационные расходы на 20 %. Роботы также снимают нагрузку с сотрудников и по- могают сэкономить место на складах. Умная система транспортировки грузов не требует лишнего свободного пространства, которое нужно людям, чтобы подходить к полкам. Не- смотря на такие темпы развития робототех- ники, Amazon продолжала нанимать новых сотрудников. С момента появления роботов Kiva только в США компания наняла 80 тыс. складских рабочих. В настоящее время на складах работает 125 тыс. рабочих, но вско- ре их количество увеличится, а рабочие за- дания изменятся. В широком смысле Big Data можно пред- Экономические исследования НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ 43 ставить, как «социально-экономическое яв- ление, связанное с появлением технологи- ческих возможностей для анализа огромных наборов данных в некоторых проблемных областях для их дальнейшего эффективного применения» [6]. Термин «Big Data» был придуман редак- тором Nature Клиффордом Линчем еще в 2008 г. в специальном выпуске, посвящен- ном взрывному росту глобальной инфор- мации. По оценкам экспертов, ежедневно генерируется более 2,5 эксабайт. В 2020 г. каждый житель планеты генерировал около 1,7 мегабайта данных каждую секуду, а чело- вечество – 4044 зеттабайта информации. По прогнозам IBS, к 2025 г. весь мировой объем данных увеличится в 10 раз по сравнению с 2020 г. Данные станут жизненно важным ак- тивом, а безопасность – важнейшей основой жизни. Технология изменит экономический ландшафт, и средний пользователь будет общаться с подключенными устройствами примерно 4800 раз в день. В ближайшее время Big Data будет актив- но использоваться в складской логистике. Аналитика больших данных позволит про- гнозировать колебания спроса, выявлять сезонность, корректировать процессы на складе (прогноз загрузки приема и маркиров- ки, сглаживание пиковых часов) и др. С по- мощью Big Data можно построить результаты многофакторной модели. Кроме того, в нем хранится информация не только обо всех то- варах, их местонахождении, перемещении, но и огромное количество дополнительных данных: все клики в интерфейсе, график до- ставки, погода, информация о клиентах, уда- ленность поставщиков от склада. При этом идет непрерывный процесс самообучения, то есть машина сама обучается (принцип машинного обучения) в реальном времени и создает алгоритмы для оптимизации бизнес- процессов. Принцип Big Data основан на максималь- ном информировании пользователя об объ- екте или явлении. Задача такого ознаком- ления с данными – помочь взвесить все за и против, чтобы принять правильное реше- ние. В интеллектуальных машинах модель будущего строится на основе массива ин- формации, затем моделируются различные варианты и отслеживаются результаты. На обычном складе такая аналитика позволя- ет узнавать о наиболее популярных товарах и хранить их рядом с конвейерами, а также размещать аналогичные товары или товары, пользующиеся повышенным спросом, вме- сте в горячей части склада. Такое размеще- ние позволит обеспечить максимальную ско- рость исполнения заказа. Также появляется возможность осуществлять одновременно сортировку по регионам доставки, транс- портным операторам, габаритам груза. Таки образом, скорость обработки заказа и его от- правки к месту назначения сокращается при- мерно на 30 %. Основные принципы работы с большими данными отличаются от традиционных цен- трализованных вертикальных моделей хра- нения хорошо структурированных данных. Соответственно, разрабатываются новые подходы и технологии для работы с больши- ми данными. Эффективность технологий Big Data и ин- струментов анализа на складе подразумева- ет наличие встроенной системы управления логистикой (которая может быть источником данных), формализованные бизнес-процес- сы, осознание необходимости в дополни- тельных данных и мотивацию к их использо- ванию в принятии решений [13]. Еще одним трендом, наблюдаемым в мировой системе складской логистики, яв- ляется технология электронного обмена данными (EDI – Electronic Data Interchange). Она предназначена для автоматизации до- кументооборота на складе, начиная от соз- дания электронных документов, заканчивая их обработкой, а также его интеграции с дей- ствующими / используемыми бизнес-прило- жениями. EDI-системы способствуют обмену данными между цифровыми системами за- казчика и подрядчика в структурированном виде. При отправке электронных документов EDI-системы информацию представляют в стандартном формате, обязательно сохра- няя содержимое [7]. Это значительно сокращает время за- полнения таблиц и сравнения данных, сни- жает количество человеческих ошибок при оформлении документов на складе, инвента- ризации, оптимизирует маршруты доставки товаров покупателям. Например, настройка «Загрузка транспортного средства» позволя- ет передавать данные для каждой отдельной паллеты как одного, так и группы заказов; ЖУРНАЛ ПРИКЛАДНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ 44 разделять заказы между несколькими авто- мобилями. Кроме того, заказчик видит объ- ем отгруженных поддонов в режиме онлайн, а получатели знают о содержимом каждого поддона до прибытия транспортного сред- ства. Использование EDI-систем возможно только в том случае, если компании имеют международный идентификационный но- мер – GLN, а товары – глобальный иденти- фикационный номер GTIN в международной системе EAN (GS1). Выбор платформы для работы EDI-системы зависит от конкретных потребностей компании, объема транзакций и количества партнеров, участвующих в до- кументообороте. Обмен EDI основан на ис- пользовании международных стандартов, призванных удовлетворить все возможные запросы. Применение стандартов повышает безопасность передачи EDI-данных на осно- ве принципов, которые позволяют надежно передавать документы электронного обмена через Интернет. Это позволяет компаниям улучшить процессы управления и контроля, значительно снизить складские расходы. Оценка динамики развития ситуации по- зволяет прогнозировать, что в ближайшие пять лет технологии электронного обмена данными останутся драйвером рынка элек- тронной коммерции. Еще одной технологией, которая активно и массово внедрена в систему складской логи- стики, является технология радиочастотной идентификации (RFID). Данная технология построена на использовании радиоволн с целью записи на этикетки и считывания ин- формации с них о продукте. Следует отме- тить, что технологии радиочастотной иден- тификации постоянно совершенствуются. К сильным сторонам RFID относятся больший контроль и большую прозрачность инвента- ризации, что обеспечивает легкость инвента- ризации, а также сокращение краж [14]. В настоящее время идет попытка интегри- ровать технологию радиочастотной иденти- фикации с дронами с целью более глубокой автоматизации процесса инвентаризации, что позволяет сократить время на монито- ринг запасов, используя дроны, не тратить- ся на пересчет продукции, не привлекать дополнительный персонал. Исключаются ошибки, связанные с человеческим факто- ром, в большей степени используются воз- можности высотного хранения [8; 9]. При организации высотного хранения дронами выявляются и подтверждаются свободные места, в том числе адресного хранения. К преимуществам использования дронов в складских комплексах относятся их мо- бильность, невысокая стоимость и низкий срок окупаемости. Наряду с ними действуют целая совокупность факторов, которые в на- стоящий момент ограничивают их внедрение и использование на складах. К ним относят- ся недостаточная мощность и автономность, нехватка энергии, ограниченная ориентацию в пространстве с помощью GPS в помещении и, самое главное, отсутствие нормативных документов, создающих правовое поле ис- пользования дронов в складских системах. Указанные проблемы сейчас находятся на этапе активного решения. Так, разработан- ные системы локального позиционирования позволяют заменять беспилотный модуль GPS на внутреннее позиционирование. С помощью открытых SDK сторонние програм- мисты могут взаимодействовать с дронами, назначать им маршруты полетов, получать данные со сканеров (камер) считывателей RFID-меток, интегрировать существующие WMS. Дроны и роботы являются элементами рынка Интернета вещей (IoT), которые долж- ны использоваться в современных складах. По оценкам DHL и Cisco, в ближайшие десять лет с помощью технологии Интернета вещей будет создано около 8 триллионов долларов США, из которых 1,9 триллиона долларов придется на логистику и управление цепоч- ками поставок. Влияние IoT на логистические процессы огромно, особенно на выполнение складских и транспортных операций. Решение IoT в складской логистике позво- ляет оптимизировать использование склад- ских площадей, контролировать целостность товаров и других материальных ценностей, улучшать обслуживание клиентов, повышать эффективность складского оборудования, оценивать и повышать качество и безопас- ность складских рабочих, проводить «ум- ную» инвентаризацию. Современные склады – это технически сложные комплексы, функционирование ко- торых поддерживается системами управле- ния складом (WMS и WCS). WMS – программ- Экономические исследования НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ 45 ный комплекс, действие которого построено на работе с информацией, полученной со штрих-кодов и RFID-меток, находящихся на упаковке товара. WCS-система считается более продвинутой, так как помимо штрих- кодов и RFID-меток информация получается с контроллеров и датчиков, расположенных на оборудовании. Такая информация по- зволяет решать задачи определения опти- мальной вместимости склада, его загрузки, скорости работы складского оборудования, максимизации его использования. Также WCS-системы используют камеры, размещаемые в разных зонах склада, что позволяет в том числе выявить нарушение целостности упаковки и обеспечить сохране- ние потребительской ценности товара. Аддитивные технологии являются ключе- выми технологиями шестого технологическо- го уклада, имеющими высокий потенциал ис- пользования в складской логистике. Являясь «ростовыми» технологиями, они позволяют создавать продукты или их части из метал- лов, пластмасс, композитных материалов и даже тканей человека слоями на основе компьютерной 3D-модели с использованием технологии 3D-печати [12]. Внедрение 3D-принтинга логистически- ми компаниями имеет огромные возможно- сти использования. Поставщик сможет по- ставлять сырье вместо готовой продукции, предоставлять услуги 3D-печати в точках доставки, что станет дополнительным источ- ником дохода. Для этих целей можно будет использовать электронную библиотеку про- ектов, доступную на локальном компьютере. Изношенные детали можно сканировать в 3D-режиме и воссоздавать. В последнее время кросс-докинг, или тех- нология Merge-in-Transit (MIT), становится все более популярной в складской логистике. В первую очередь, это связано со снижением затрат на организацию складских операций на 20–30 %. То есть процесс приема и отгруз- ки товара через склад осуществляется без помещения в зону длительного хранения. В отличие от традиционного складского комплекса, подразумевающего наличие то- варных запасов, которые дистрибьютор мо- жет отправлять покупателям, функции кросс- докинг-центра – это сквозное складирование, то есть прием, сортировка и отгрузка посылок без долгосрочного размещения в зоне хра- нения [5]. Особенностью этих свойств явля- ется низкий уровень землепользования, так как они должны обеспечивать необходимое свободное пространство для передвижения и маневрирования грузовиков и фургонов. Другими словами, кросс-докинг – это опе- ративная производственная система, адап- тированная для складских операций, когда затраты на хранение снижаются во время движения груза. Основное преимущество кросс-докинга – это ускорение доставки то- вара конечному потребителю, что является ключевым при работе со скоропортящимися продуктами. Технологии моделирования сегодня также являются инновационным подходом к орга- низации работы склада. Ценность моделиро- вания определяется тем, что можно создать имитирующую реальные процессы вирту- альную модель, которая позволяет оценить в динамике развития различные варианты по- вышения эффективности складских бизнес- процессов и, как следствие, минимизировать затраты. Модель позволяет проиграть вари- анты с разным количеством задействованно- го персонала, используемых транспортных средств, загруженности складских площа- дей. Цифровые технологии и их массовое вне- дрение в хозяйственную практику сильно повлияли на инновационные решения в об- ласти логистики, которые меняют технико- экономическую структуру многих экономик по всему миру. Складская логистика одной из первых отреагировала на системные изме- нения в технологиях и представила элемен- ты робототехники и искусственного интел- лекта. В связи с появлением современных мировых тенденций, а именно робототехни- ки, больших данных, технологий электрон- ного обмена данными – EDI, дронов, Интер- нета вещей (IoT), аддитивных технологий и др. Повышается эффективность управления складом и цепочкой поставок, особенно для нестандартных решений, что значительно стимулирует рынок; ускоряет эффективность складских операций, оптимизирует запасы в цепочке поставок, увеличивает производи- тельность и качество, снижает затраты и т. д. ЖУРНАЛ ПРИКЛАДНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ 46 Список литературы 1. Волгин, В. В. Логистика хранения товаров : практическое пособие / В. В. Волгин. – Москва : Дашков и К, 2020. – 366 с. 2. Дыбская, В. В. Логистика складирования : учебник / В. В. Дыбская. – Москва : Инфра-М, 2019. – 559 с. 3. Иванов, Г. Г. Складская логистика : учебник / Г. Г. Иванов, Н. С. Киреева. – Москва : ФОРУМ; ИНФРА-М, 2020. – 192 с. 4. Искусственный интеллект в складской логистике. – URL: https://www.ablcompany.ru/news/iskusstvennyy- intellekt-v-skladskoy-logistike-budushchee-ili-nastoyashchee (дата обращения: 23.06.2021). 5. Кросс-докинг. – URL: https://cargotime.ru/nachinayushhij-logist/kross-doking (дата обращения: 23.06.2021). 6. Назаренко, Ю. Л. Обзор технологии «большие данные» (Big data) и программно-аппаратных средств, при- меняемых для их анализа и обработки / Ю. Л. Назаренко // EUROPEAN SCIENCE. – 2017. – № 9. – С. 25–30. 7. Преимущественные EDI информационные стандарты для логистики. – URL: http://managment-study.ru/ preimushhestvennye-edi-informacionnye-standarty-dlya-logistiki.html (дата обращения: 23.06.2021). 8. Применение дронов в логистике: проблемы и перспективы. – URL: https://sitmag.ru/article/24444-primenenie- dronov-v-logistike-problemy-i-perspektivy (дата обращения: 23.06.2021). 9. Рынок транспортной логистики: основные тренды, цифровизация проверки состояния груза и исполь- зование RFID-технологий. – URL: https://vc.ru/kauri_iot/224263-rynok-transportnoy-logistiki-osnovnye-trendy- cifrovizaciya-proverki-sostoyaniya-gruza-i-ispolzovanie-rfid-tehnologiy (дата обращения: 23.06.2021). 10. Тенденции рынка складских роботов. RoboTrends. – URL: http://robotrends.ru/pub/2007/trendy-rynka- skladskih-robotov (дата обращения: 23.06.2021). 11. Технологии будущего в складской и транспортной логистике. – URL: https://sitmag.ru/article/24855-tehnologii- budushchego-v-skladskoy-i-transportnoy-logistike (дата обращения: 23.06.2021). 12. Технологические тренды в e-commerce и складской логистике. – URL: https://spark.ru/startup/5f27ac1c6f235/ blog/74745/tehnologicheskie-trendi-v-e-commerce-i-skladskoj-logistike (дата обращения: 23.06.2021). 13. Big Data в логистике. – URL: https://logistics.ru/automation/news/big-data-v-logistike-modnyy-trend-realnost-ili- neobhodimost (дата обращения: 23.06.2021). 14. RFID в логистике. – URL: https://www.rst-invent.ru/reshenija/rfid-v-logistike/ (дата обращения: 23.06.2021). References 1. Volgin V.V. Logistika xraneniya tovarov: prakticheskoe posobie. Moskva : Dashkov i K, 2020, 366 s. 2. Dy`bskaya V.V. Logistika skladirovaniya: uchebnik. Moskva : Infra-M, 2019, 559 s. 3. Ivanov G.G., Kireeva N.S. Skladskaya logistika: uchebnik. Moskva : FORUM: INFRA-M, 2020, 192 s. 4. Iskusstvenny`j intellekt v skladskoj logistike. URL: https://www.ablcompany.ru/news/iskusstvennyy-intellekt-v- skladskoy-logistike-budushchee-ili-nastoyashchee (data obrashheniya: 23.06.2021). 5. Kross-doking. URL: https://cargotime.ru/nachinayushhij-logist/kross-doking/ (data obrashheniya: 23.06.2021). 6. Nazarenko Yu.L. Obzor texnologii “bol`shie danny`e” (Big data) i programmno-apparatny`x sredstv, primenyaemy`x dlya ix analiza i obrabotki, EUROPEAN SCIENCE, 2017, no. 9, pp. 25–30. 7. Preimushhestvenny`e EDI informacionny`e standarty` dlya logistiki. URL: http://managment-study.ru/ preimushhestvennye-edi-informacionnye-standarty-dlya-logistiki.html (data obrashheniya: 23.06.2021). 8. Primenenie dronov v logistike: problemy` i perspektivy`. URL: https://sitmag.ru/article/24444-primenenie-dronov-v- logistike-problemy-i-perspektivy (data obrashheniya: 23.06.2021). 9. Ry`nok transportnoj logistiki: osnovny`e trendy`, cifrovizaciya proverki sostoyaniya gruza i ispol`zovanie RFID- texnologij. URL: https://vc.ru/kauri_iot/224263-rynok-transportnoy-logistiki-osnovnye-trendy-cifrovizaciya-proverki- sostoyaniya-gruza-i-ispolzovanie-rfid-tehnologiy (data obrashheniya: 23.06.2021). 10. Tendencii ry`nka skladskix robotov. RoboTrends. URL: http://robotrends.ru/pub/2007/trendy-rynka-skladskih- robotov (data obrashheniya: 23.06.2021). 11. Texnologii budushhego v skladskoj i transportnoj logistike. URL: https://sitmag.ru/article/24855-tehnologii- budushchego-v-skladskoy-i-transportnoy-logistike (data obrashheniya: 23.06.2021). 12. Texnologicheskie trendy` v e-commerce i skladskoj logistike. URL: https://spark.ru/startup/5f27ac1c6f235/ blog/74745/tehnologicheskie-trendi-v-e-commerce-i-skladskoj-logistike (data obrashheniya: 23.06.2021). 13. Big Data v logistike. URL: https://logistics.ru/automation/news/big-data-v-logistike-modnyy-trend-realnost-ili- neobhodimost (data obrashheniya: 23.06.2021). 14. RFID v logistike. URL: https://www.rst-invent.ru/reshenija/rfid-v-logistike/ (data obrashheniya: 23.06.2021). |