Генезис теории надежности транспортно-логистической инфраструктуры в контексте устойчивого развития Арктической зоны и Северного морского пути

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Интерпретация надежности как омниканальной синхронизации логистической экосистемы, в которой устойчивость достигается через согласованное взаимодействие физических, цифровых, организационных и институциональных компонентов, позволяет учесть реальную специфику арктической инфраструктуры, включая климатические риски, фрагментарность сети, цифровое неравенство и необходимость гибкой маршрутизации.

Цель исследования - теоретически обосновать эволюцию концепции надежности транспортно-логистической инфраструктуры в контексте устойчивого развития Арктической зоны и Северного морского пути, выявить методологические ограничения существующих подходов и предложить теоретически аргументированную модель надежности с позиции омниканальной логистической синхронизации, адаптированной к макрологистическим условиям Арктики.

Методы. Методологическая база включает сравнительно-аналитический и системный подходы, а также принципы арктического регионального анализа.

Результаты. В статье рассмотрена эволюция подходов к теории надежности транспортно-логистической инфраструктуры с акцентом на специфику Арктической зоны и Северного морского пути. Обоснована необходимость перехода от инженерных трактовок надежности к когнитивной модели, основанной на предиктивной аналитике и цифровых двойниках. Надежность интерпретируется как омниканальная синхронизация логистической экосистемы, обеспечивающая устойчивость и адаптивность при высокой степени территориальной и климатической неопределенности. Представлено пять этапов развития категории надежности: от инженерного уровня до цифровой и платформенной надежности.

Выводы. Предложенный подход раскрывает потенциал активного управления логистической надежностью с помощью когнитивных цифровых платформ, что может лечь в основу стратегического планирования арктической логистики.

Об авторах

С. Е. Барыкин

Высшая школа сервиса и торговли Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого

Email: s_be@list.ru
ORCID iD: 0000-0002-9048-009X
SPIN-код: 9382-2074

д-р экон. наук, профессор, профессор Высшей школы сервиса и торговли

Россия, 195251, Россия, Санкт-Петербург, ул. Новороссийская, 50

О. В. Компанийцева

Военно-космическая академия имени А. Ф. Можайского

Автор, ответственный за переписку.
Email: o_ks1@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0000-0068-0411
SPIN-код: 3019-1038

канд. экон. наук, доцент кафедры

Россия, 197198, Россия, Санкт-Петербург, ул. Ждановская, 13

Список литературы

  1. Бочкарев А. А., Бочкарев П. А. Надежность и устойчивость цепей поставок: модели и алгоритмы: монография. СПб.: Скифияпринт, 2022. 200 с. EDN: YQDGVL
  2. Шурпатов И. Г., Зайцев Е. И. О методах расчета уровня надежности элементов цепи поставок // Логистика и управление цепями поставок. 2011. No 1. С. 31-37. EDN: NXUQGB
  3. Компанийцева О. В. Логистическая интеграция системы управления проектом и инфраструктуры региона // Аудит и финансовый анализ. 2014. No 4. С. 230-233. EDN: TJSKEJ
  4. Barykin S.E., Wu J. Designing a logistics network in international trade. Globus: Economy and Law. 2021. Vol. 7. No. 1 (41). Pp. 33-37. EDN: COPJTT
  5. Шульженко Т. Г. Эволюция концепции глобальной логистики в контексте современных условий интернационализации мировой экономики // Логистические системы в глобальной экономике. 2016. No 6. С. 391-395. EDN: VUWPZB
  6. Шумаев В. А., Мешалкин В. П., Бородин В.А., Белозерский А. Ю. Экономико-математические методы оптимизации материальных потоков в цепях поставок // Ученые записки Российской академии предпринимательства. 2011. No 27. С. 101-116. EDN: OKMKAX
  7. Sheffi Y. The Resilient enterprise: overcoming vulnerability for competitive advantage. MIT Press, 2007.
  8. Christopher M. Logistics and supply chain management: strategies for reducing cost and improving service. Pearson Education Limited, 2011.
  9. Bowersox D.J., Closs D.J., Cooper M.B. Supply Chain logistics management. McGrawHill, 2011.
  10. Haimes Y.Y. Risk modeling, assessment, and management. 3rd ed. Hoboken: Wiley, 2009. 1040 p. ISBN: 978-0-470-42248-9
  11. Efanov D.V., Sapozhnikov V.V., Sapozhnikov Vl.V. Boolean-complement based fault-tolerant electronic device architectures. Automation and Remote Control. 2021. Vol. 82. No. 8. Pp. 1403-1417. doi: 10.1134/S0005117921080075
  12. Efanov D.V., Yelina Y.I. Design of self-checking digital devices with boolean signals correction using weight-based bose-lin codes. Control Sciences. 2024. No. 4. Pp. 22-36. doi: 10.25728/cs.2024.4.3
  13. Efanov D.V., Pivovarov D.V. Design of Self-checking discrete devices based on polynomial codes with computation control via several diagnostic attributes. Automation and Remote Control. 2025. Vol. 86. No. 5. Pp. 402-416. doi: 10.31857/S0005117925050038
  14. Stephenson S.R., Smith L.C., Agnew J.A. Divergent long-term trajectories of human access to the Arctic. Nature Climate Change. 2011. Vol. 1. Pp. 156-160. doi: 10.1038/nclimate1120
  15. Rodrigue J.-P., Notteboom T. The geography of transport systems. London: Routledge, 2006.
  16. Chen J., Kang S., Wu A., Chen L. Projected emissions and climate impacts of Arctic shipping along the northern sea route. Environmental Pollution. 2024. No. 341. ID 122848. doi: 10.1016/j.envpol.2023.122848
  17. Zhang D., Li X., Huang Y. et al. A robust optimization model for green regional logistics network design with uncertainty in future logistics demand. Advances in Mechanical Engineering. 2015. Vol. 7. No. 12. doi: 10.1177/1687814015620518
  18. Zhang Y., Ren S., Liu Y., Si S. A big data analytics architecture for cleaner manufacturing and maintenance processes of complex products. Journal of Cleaner Production. 2016. Vol. 142. Pp. 626-641. doi: 10.1016/j.jclepro.2016.07.123
  19. Tao F., Qi Q., Wang L., Nee A.Y.C. Digital twins and cyber-physical systems toward smart manufacturing and industry 4.0: correlation and comparison. Engineering. 2019. Vol. 5. Pp. 653-661. doi: 10.1016/j.eng.2019.01.014
  20. Barykin S.E., Sergeev S.M., Provotorov V.V. et al. Sustainability analysis of energy resources transport based on a digital n-d logistics network. Engineered science. 2024. Vol. 29. ID 1093. doi: 10.30919/es1093
  21. Barykin S.E., Chursin A.A., Barykin A.S. et al. Energy efficient digital omnichannel marketing: managerial and technological dimensions. Frontiers in Energy Research. 2022. No. 10. ID: 946588. doi: 10.3389/fenrg.2022.946588
  22. North D.C. Institutions, institutional change and economic performance. Cambridge: Cambridge University Press, 1990.
  23. Gao X., Ge W., Yu Q., Zhao X. Optimizing northern sea route transportation times: a study from Chinese shipper's perspective. OMAE Conference Proceedings. 2024. Vol. 6. doi: 10.1115/OMAE2024-127804
  24. Goldin V.I. Northern sea route: past, present, and future. Results of the international scientific megaproject. Arctic and North. 2024. No. 57. Pp. 244-253. doi: 10.37482/issn2221-2698.2024.57.244
  25. Yelina Y.I., Efanov D.V. Weight-based bose-lin codes in concurrent error-detection circuit based on boolean signal correction. Journal of Computer and Systems Sciences International. 2025. Vol. 64. No. 1. Pp. 17-35. doi: 10.1134/S1064230725700029

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Барыкин С.Е., Компанийцева О.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».