Система підтримки прийняття рішень в управлінні вантажоперевезеннями

Abstract

У наш час, коли глобалізація економіки та зростання обсягів міжнародної торгівлі вносять зміни у всі сфери бізнесу, управління вантажоперевезеннями набуває особливої актуальності. Це ставить перед логістичними компаніями вимоги не тільки підвищувати ефективність, але й швидко адаптуватися до змінних умов ринку. Об'єктом цього дослідження є сам процес управління вантажоперевезеннями, який являє собою комплексне зобов'язання, включаючи планування, виконання та контроль за переміщенням товарів від початкової точки до кінцевого отримувача. Важливим аспектом є забезпечення надійності та ефективності всіх етапів цього процесу. В якості предмета дослідження обрано алгоритми та методики систем підтримки прийняття рішень (СППР), які використовуються для оптимізації та автоматизації процесів управління вантажоперевезеннями. Значення СППР полягає у здатності до аналізу великих обсягів даних, планування оптимальних маршрутів та прийняття обґрунтованих оперативних рішень на основі актуальної інформації. Мета даної магістерської роботи полягає у розробці та аналізі комплексної моделі СППР, що враховує сучасні вимоги та виклики у сфері управління вантажоперевезеннями. Особливий акцент зроблено на створенні ефективних алгоритмів для оптимізації маршрутів, інтеграції різноманітних даних, отриманих з різних джерел, включаючи GPS-моніторинг, сенсорні дані транспортних засобів, інформацію про стан доріг та погодні умови, та застосування передових технологій, таких як машинне навчання та штучний інтелект, для ефективного прогнозування та вирішення потенційних проблем. Робота проводить глибокий аналіз сучасного стану вантажоперевезень та викликів, з якими стикаються логістичні компанії. Це включає детальне вивчення наявних проблем у сфері логістики, таких як потреба врахування екологічних стандартів, сталого розвитку, а також відповіді на зростаючі обсяги перевезень та розширення географії доставок. У цьому контексті, СППР виступають як важливий інструмент для аналізу складної інформації та виявлення оптимальних шляхів доставки вантажів, поєднуючи історичні дані про вантажоперевезення з реально-часовими даними про стан транспортної інфраструктури та зовнішніх умов. Робота також висвітлює інтенсивний розвиток цифрових технологій та їх вплив на реалізацію складних СППР, що включає аналізування великих обсягів даних та інтеграцію новітніх досягнень у прогнозному аналізі та оптимізації. Дослідження спрямоване на розробку СППР, яка б використовувала передові алгоритми для обробки та аналізу даних, що в кінцевому рахунку дозволить забезпечити більш ефективне управління логістичними процесами. Окрема увага приділена стратегічним напрямкам для вдосконалення процесів управління вантажоперевезеннями в контексті міжнародних стандартів та практик, зокрема оцінка впливу міжнародного регулювання, економічних санкцій та торговельних бар'єрів на вантажні перевезення. З точки зору методології, робота включає мікс кількісних та якісних дослідницьких методів для збору та аналізу даних. Кількісний аналіз заснований на використанні статистичних та операційних досліджень для оцінки ефективності різних алгоритмів СППР. Якісний аналіз включає інтерв'ю з експертами в галузі логістики та управління вантажоперевезеннями, що дозволяє виявити ключові фактори успіху та потенційні проблеми при впровадженні СППР у реальні бізнес-процеси. Загалом, робота надає значний внесок у академічну сферу та практичну діяльність, пропонуючи нове розуміння впливу СППР на управління вантажоперевезеннями. Вона підкреслює важливість використання сучасних технологій для логістичної оптимізації, розширюючи горизонти використання штучного інтелекту та машинного навчання у цій сфері. Дослідження також сприяє розвитку інноваційних підходів до логістики, що включають в себе як технічні, так і стратегічні аспекти управління вантажоперевезеннями. Результати цієї магістерської роботи надають нове розуміння ролі СППР у вирішенні складних логістичних завдань, демонструючи їх здатність покращувати продуктивність та задоволення клієнтів. Отримані дані можуть бути використані для розробки більш ефективних стратегій управління вантажоперевезеннями, що враховують змінні умови ринку, екологічні стандарти та потреби клієнтів. Також вони відкривають нові можливості для подальших досліджень у сфері логістики, особливо з точки зору застосування новітніх технологічних рішень. У заключній частині магістерської роботи наголошується на значущості отриманих результатів не лише для теоретичного, але й для практичного використання. Робота може слугувати джерелом цінної інформації та настанов для практиків у галузі логістики, управлінців, політиків, академічних дослідників та студентів, які прагнуть розуміти та вдосконалювати процеси управління вантажоперевезеннями. Зокрема, це відноситься до розвитку та імплементації інноваційних технічних та стратегічних рішень, які можуть покращити ефективність логістичних операцій і забезпечити адаптацію до швидко змінюваних умов сучасного ринку.In the current era, where the globalization of the economy and the growth in international trade volumes bring changes to all business sectors, the management of freight transportation becomes especially relevant. This imposes requirements on logistics companies not only to increase efficiency but also to quickly adapt to changing market conditions. The object of this study is the process of managing freight transportation itself, which is a comprehensive commitment, including planning, execution, and control over the movement of goods from the initial point to the final recipient. Ensuring the reliability and efficiency of all stages of this process is a crucial aspect. The subject of the study is the algorithms and methodologies of Decision Support Systems (DSS), which are used to optimize and automate the processes of managing freight transportation. The significance of DSS lies in the ability to analyze large volumes of data, plan optimal routes, and make well-founded operational decisions based on current information. The purpose of this master's thesis is to develop and analyze a comprehensive model of DSS that takes into account modern requirements and challenges in the field of freight transportation management. Particular emphasis is placed on creating effective algorithms for route optimization, integrating various data obtained from different sources, including GPS monitoring, sensor data of vehicles, information about road conditions, and weather conditions, and applying advanced technologies such as machine learning and artificial intelligence for effective forecasting and solving potential problems. The work conducts an in-depth analysis of the current state of freight transportation and the challenges faced by logistics companies. This includes a detailed study of existing problems in logistics, such as the need to consider environmental standards, sustainable development, as well as responses to increasing volumes of transportation and expanding delivery geography. In this context, DSS act as an important tool for analyzing complex information and identifying optimal delivery routes, combining historical data on freight transportation with real-time data on the state of transport infrastructure and external conditions. The study also highlights the intensive development of digital technologies and their impact on the implementation of complex DSS, which includes analyzing large volumes of data and integrating the latest achievements in predictive analysis and optimization. The research is aimed at developing DSS that would use advanced algorithms for processing and analyzing data, ultimately enabling more efficient management of logistical processes. Special attention is given to strategic directions for improving the management processes of freight transportation in the context of international standards and practices, particularly assessing the impact of international regulation, economic sanctions, and trade barriers on freight transportation. From a methodological point of view, the work includes a mix of quantitative and qualitative research methods for data collection and analysis. Quantitative analysis is based on the use of statistical and operational research to assess the effectiveness of various DSS algorithms. Qualitative analysis involves interviews with experts in logistics and freight transportation management, which helps to identify key success factors and potential problems in implementing DSS in real business processes. Overall, the work makes a significant contribution to the academic field and practical activities, offering a new understanding of the impact of DSS on freight transportation management. It emphasizes the importance of using modern technologies for logistical optimization, expanding the horizons for the use of artificial intelligence and machine learning in this area. The research also fosters the development of innovative approaches to logistics, including both technical and strategic aspects of freight transportation management. The results of this master's thesis provide new insights into the role of DSS in solving complex logistical tasks, demonstrating their ability to improve efficiency and customer satisfaction. The data obtained can be used to develop more effective freight transportation management strategies that take into account changing market conditions, environmental standards, and customer needs. They also open up new possibilities for further research in logistics, especially in terms of applying cutting-edge technological solutions. In the concluding part of the master's thesis, the significance of the obtained results is emphasized not only for theoretical but also for practical use. The work can serve as a source of valuable information and guidelines for practitioners in logistics, managers, policymakers, academic researchers, and students who seek to understand and improve freight transportation management processes. In particular, this relates to the development and implementation of innovative technical and strategic solutions that can improve the efficiency of logistical operations and ensure adaptation to the rapidly changing conditions of the modern market. Key words - Decision Support Systems (DSS), freight transportation management, logistics optimization, multimodal transport, digitalization of logistics, blockchain and IoT in logistics.