Современные методы поддержки принятия решений в управлении товарными запасами с применением RFID-технологий

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

За последние пятнадцать лет системы радиочастотной идентификации (RFID) стали неотъемлемым элементом деятельности современных предприятий, позволяя эффективно отслеживать запасы и контролировать перемещение товарных потоков в рамках цепочек поставок. Наиболее широко технология применяется в розничной и оптовой торговле. Однако RFID-технологии играют ключевую роль в цифровизации и других отраслей, включая автомобилестроение, здравоохранение, фармацевтику и логистику. В статье представлен обзор современных методов поддержки принятия решений в управлении товарными запасами с применением RFID-технологий. Методологическую основу исследования составляет систематизированный подход к поиску и отбору научных публикаций, отражающих процессы внедрения и оптимизации RFID-систем в логистике и управлении запасами. Представленный обзор охватывает следующие аспекты: возможности применения RFID-технологии в различных отраслях, подходы и способы интеграции RFID с моделями систем поддержки принятия решений (СППР) в различных отраслях промышленности, ключевые критерии выбора технологий для управления товарными запасами, а также перспективы и возможности их интеграции с цифровыми инновациями.

Об авторах

Д. В. Триполева

Всероссийский институт научной и технической информации Российской академии наук (ВИНИТИ РАН)

Автор, ответственный за переписку.
Email: ditripole@gmail.com
ORCID iD: 0009-0009-5852-3756

аспирант

Россия, 125190, Москва, ул. Усиевича, 20

Список литературы

  1. Гумберг Н. С. Программная реализация информационной системы складской логистики с использованием RFID-меток // Перспективы науки. 2023. No 8(167). С. 28-31. EDN: YTSXQC
  2. Ерохин В. В., Зафиров А. Е. Решение логистической задачи склада с использованием RFID-меток // Экономика и управление: проблемы, решения. 2024. No 6. С. 119-131. doi: 10.36871/ek.up.p.r.2024.06.08.017
  3. Buenrostro-Rocha S., Medina-Monroy J.L., Herrera‐Charles R. Passive UHF RFID tag achieving read ranges comparable to battery-assisted passive tags for containers, vessels, vehicles, and aircraft applications // International Journal of Numerical Modelling. 2024. Vol. 37. No. 5. doi: 10.1002/jnm.3299
  4. AL-Shboul M.A. RFID technology usage and supply chain global positioning information sharing system: An enablers of manufacturing enterprises' supply chain performance-fresh insights from the Middle East region as developing countries // The Electronic Journal of Information Systems in Developing Countries. 2023. Vol. 90. No. 2. Рp. 65-74. doi: 10.1002/isd2.12304
  5. Коренякина Н. Н., Горянин Н. В. Оптимизация транспортно-складских процессов в логистике за счет применения инновационных технологий // Интеллектуальные ресурсы - региональному развитию. 2024. No 3. С. 36-42. EDN: BIXEWA
  6. Huang Zh., Sun X. Efficiency analysis of sports equipment batch management based on antimetal RFID tag // Journal of Sensors. 2022. Vol. 2022. No. 1. Рp. 76-84. doi: 10.1155/2022/2989375
  7. Гумберг Н. С. О проектировании информационной системы складской логистики с использованием RFID-меток // Наука и бизнес: пути развития. 2023. No 8 (146). С. 61-63. EDN: GPZEBV
  8. Ходжаназарова С. К., Нурбердиева Дж. Анализ упаковки товаров, методов маркировки и путей их развития // Матрица научного познания. 2025. No 3-1. С. 261-263. EDN: EJQXDF
  9. Староверова О. В., Андреева А. А. Некоторые особенности применения роботизированных технологий в складской логистике // Журнал исследований по управлению. 2022. Т. 8. No 3. С. 39-49. EDN: EDGEKK
  10. Mathavan N. Application of optimization algorithm for virtual reference tag assisted localization and tracking of RFID // International Journal of Communication Systems. 2024. Vol. 37. doi: 10.1002/dac.5807
  11. Hehua M. Application of passive wireless rfid asset management in warehousing of crossborder e-commerce enterprises // Journal of Sensors. 2021. Vol. 17. No. 10. Рp. 23-29. doi: 10.1155/2021/6438057
  12. Арутюнян Ю. И., Такахо Э. Е. Обеспечение информационной инфраструктуры в логистических системах организаций розничной торговли // Московский экономический журнал. 2022. Т. 7. No 5. С. 12-18. doi: 10.55186/2413046X_2022_7_5_290
  13. Zhang R., Zhou X. Research on intelligent warehousing and logistics management system of electronic market based on machine learning // Computational Intelligence and Neuroscience. 2022. Vol. 5. No. 19. Рp. 45-56. doi: 10.1155/2022/2076591
  14. Wu Y., Tang W. Intelligent logistics warehousing strategy based on 5g network and cloud computing in the era of big data // Internet Technology Letters. 2024. Vol. 23. No. 6. Рp. 66-75. doi: 10.1002/itl2.620
  15. Pan Ch., Liu M. Optimization of intelligent logistics supply chain management system based on wireless sensor network and RFID technology // Journal of Sensors. 2021. Vol. 19. No. 18. Рp. 33-39. doi: 10.1155/2021/8111909
  16. Аркабаев Н. К., Орозбаева А. С., Наралиев Т. А. Оптимизация складского учета с использованием технологий интернета вещей и платформы.NET // Вестник Ошского государственного университета. 2024. No 4. С. 150-163. doi: 10.52754/16948610_2024_4_16
  17. Кузнецова Т. В. Логистика 4.0 и инновационные логистические технологии // Сацыяльна-эканамічныя і прававыя даследаванні. 2022. No 3(69). С. 68-73.
  18. Grover A.K., Ashraf M.H. Autonomous and IoT-driven intralogistics for Industry 4.0 warehouses: A thematic analysis of the literature // Transportation Journal. 2024. Vol. 63. No. 1. Рp. 102-119.
  19. Абдурахманов Ш. Г. Практика внедрения RFID-технологии как ключевого аспекта борьбы с экономической преступностью // Вестник евразийской науки. 2023. Т. 15. No S1. EDN: JJUXJM
  20. Atkins R., Sener A. A simulation for managing retail inventory flow using RFID and bar code technology // Decision Sciences Journal of Innovative Education. 2021. Vol. 19. No. 3. Рp. 20-29. doi: 10.1111/dsji.12232
  21. Du Ch. Logistics and warehousing intelligent management and optimization based on radio frequency identification technology // Journal of Sensors. 2021. Vol. 1. No. 19. Рp. 76-83. doi: 10.1155/2021/2225465
  22. Яфизов Р. М., Марков Н. А., Перминова О. М. Основные информационные решения в логистике и складском учете // Вестник Академии управления и производства. 2024. No 4-1. С. 571-577. EDN: DDRNYN
  23. Дворский А. А. Система контроля и отслеживания грузов транспортного склада с использованием RFID технологий // Новые информационные технологии в телекоммуникациях и почтовой связи. 2024. No 1. С. 101. EDN: DZJIGT
  24. Бакиров Р. М., Аббакумов А. А. Автоматическая идентификация продукции на складе промышленного предприятия // Научный альманах Центрального Черноземья. 2022. No 1-5. С. 77-83. EDN: AZWJIR
  25. de Guzman C.J.P., Chua A.Y. Path planning of multiple quadrotors with ultrawideband localization for warehouse inventory management // Journal of Robotics. 2024. Vol. 2. No. 19. Рp. 87-93. doi: 10.1155/2024/2566619
  26. Полянская В. А. Цифровизация промышленных предприятий на основе применения логистической технологии RFID // Московский экономический журнал. 2023. Т. 8. No 11. doi: 10.55186/2413046X_2023_8_11_536
  27. Диденко Н. И. Модель внедрения IoT-технологий в складских процессах фармацевтической компании. Часть 1: процесс приемки товаров на склад // Инновации. 2023. No 2 (292). С. 10-21. doi: 10.26310/2071-3010.2023.292.2.002
  28. Линь Шо. Автоматизация бизнес-процессов на складе на основе технологии RFID // Научный аспект. 2024. Т. 31. No 5. С. 4209-4215. EDN: KYPFJW
  29. Емельянова Ю. Ю., Кожина Н. А., Логунова В. А. Интегрированные распределительные центры: цифровые решения в логистической системе товародвижения // Вектор экономики. 2023. No 12(90). С. 65-73. EDN: ZHRMLI
  30. Jie W., Pei Ch. A branch-and-price algorithm for an integrated online and offline retailing distribution system with product return // International Journal of Intelligent Systems. 2024. Vol. 4. No. 17. Pp. 63-77. doi: 10.1155/2024/8880791

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Триполева Д.В., 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».