Разделы: Экономика
Размещена 09.03.2026. Последняя правка: 08.03.2026.
Просмотров - 160

Экономико-математическая модель управления предприятием, внедряющим беспилотные летательные аппараты в логистические процессы, в условиях нестабильного рынка

Литвинова Ольга Александровна

магистр

Пензенский филиал ФГОБУ ВО "Финансовый при Правительстве РФ"

студент

Танина Мария Алексеевна, кандидат экономических наук, доцент кафедры «Менеджмент, информатика и общегуманитарные науки», Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Пензенский филиал

УДК330

Современные предприятия функционируют в условиях постоянно меняющихся экономических и технологических реалий, где скорость принятия решений и способность быстро адаптироваться становятся ключевыми факторами конкурентоспособности. Рыночная неопределённость, вызванная колебаниями спроса, изменением цен на ресурсы и внешними экономическими ограничениями, ставит перед руководством задачи, требующие оперативного анализа больших объёмов информации и принятия решений с высокой точностью. Традиционные методы управления логистикой, основанные на фиксированных маршрутах и плановых схемах распределения ресурсов, часто оказываются недостаточно гибкими и не обеспечивают необходимой адаптивности в условиях нестабильного рынка [1, с. 271]. В последние годы одним из наиболее перспективных направлений развития логистических систем становится внедрение беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Дроны способны выполнять доставку грузов и мониторинг территорий с минимальным участием человека, что повышает оперативность процессов и снижает издержки на транспорт и персонал. Внедрение БПЛА открывает новые возможности для оптимизации маршрутов, ускорения поставок и обеспечения гибкости логистических операций, что особенно актуально для компаний, стремящихся оставаться конкурентоспособными в условиях турбулентного рынка. Одновременно с этим, применение современных технологий требует использования эффективных инструментов поддержки управленческих решений. Экономико-математическое моделирование, интегрированное с методами машинного обучения, позволяет формализовать процессы планирования и прогнозирования, учитывать неопределённость внешней среды и разрабатывать решения, оптимизированные под конкретные условия работы предприятия [2, с. 12]. Такой подход обеспечивает системный анализ логистических процессов, позволяя принимать обоснованные управленческие решения, снижать риски и повышать эффективность функционирования компании в реальном времени. Внедрение БПЛА в логистику представляет собой не только технологическое, но и управленческое новшество, требующее разработки моделей, способных сочетать прогнозирование, оптимизацию и адаптацию к изменяющимся условиям рынка. Именно это направление и становится объектом исследования данной работы.

В настоящее время, использование беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) в логистике и транспортной сфере стало одной из ключевых тенденций цифровой трансформации предприятий. Рост электронной коммерции, необходимость ускоренной доставки и увеличение потребительских ожиданий делают традиционные методы управления цепочками поставок недостаточно эффективными [3, с.34].  Дроны позволяют решать эти задачи за счёт высокой мобильности, автономности и возможности обходить ограниченные транспортные инфраструктуры, что особенно важно в условиях нестабильного рынка и турбулентных экономических процессов. Особое значение приобретает применение БПЛА в логистике в условиях рыночной неопределённости. Факторы, такие как резкие колебания спроса, нестабильность цен на топливо и сырьё, а также внешние экономические и геополитические риски, создают необходимость быстро адаптировать маршруты, перераспределять ресурсы и принимать решения в реальном времени. БПЛА предоставляют предприятиям возможность оперативно реагировать на такие изменения, минимизируя потери и повышая эффективность логистических операций.

Кроме того, интеграция дронов в существующие процессы логистики требует новых инструментов поддержки управленческих решений. Экономико-математическое моделирование и методы машинного обучения обеспечивают формализацию и количественный анализ процессов, прогнозирование спроса и оптимизацию маршрутов. Сочетание этих подходов с внедрением БПЛА создаёт основу для адаптивной системы управления, способной обеспечивать устойчивость и конкурентоспособность предприятия даже в условиях высокой неопределённости рынка.

Исходя из актуальности внедрения беспилотных летательных аппаратов в логистические процессы и необходимости адаптивного управления в условиях рыночной неопределённости, целью настоящего исследования является разработка экономико-математической модели поддержки управленческих решений предприятия с интеграцией БПЛА и методов машинного обучения. Модель призвана обеспечить системный подход к планированию, прогнозированию и оптимизации логистических операций, позволяя принимать решения с учётом динамично меняющихся условий внешней среды.

Для достижения поставленной цели были сформулированы следующие задачи:
1. Формализовать управленческую задачу, определить целевую функцию и ключевые ограничения, отражающие ресурсные, финансовые и технологические возможности предприятия;
2. Разработать методику прогнозирования спроса и рыночных факторов с использованием алгоритмов машинного обучения, обеспечивающую адаптивность модели к внешним изменениям;
3. Создать оптимизационный алгоритм распределения маршрутов и ресурсов с учётом работы БПЛА, обеспечивающий минимизацию затрат и сокращение времени доставки;
4. Оценить эффективность предложенной модели и сравнить её с традиционными схемами логистики, выявив преимущества и потенциальные ограничения внедрения [4,с.110].

В качестве материалов исследования использовались данные о логистических процессах предприятий, сведения о технических характеристиках беспилотных летательных аппаратов, а также статистическая информация по рыночной конъюнктуре и колебаниям спроса.

Дополнительно использовались результаты анализа современных исследований в области экономико-математического моделирования и методов машинного обучения для управления логистикой. Методологическая база исследования включает экономико-математическое моделирование управленческих решений, методы прогнозирования с использованием алгоритмов машинного обучения (регрессия, ансамблевые методы, нейронные сети), оптимизацию маршрутов и сценарное моделирование. Такой комплексный подход обеспечивает возможность динамического принятия решений, учитывающих как внутренние ресурсные ограничения, так и внешние рыночные риски, что логично следует из рассмотренной актуальности внедрения БПЛА и цифровизации логистики.

Научная новизна данного исследования заключается в разработке комплексного подхода к управлению логистическими процессами предприятий с использованием беспилотных летательных аппаратов, объединяющего экономико-математическое моделирование и методы машинного обучения. В отличие от традиционных моделей, которые рассматривают логистику как статическую систему с фиксированными маршрутами и ресурсными ограничениями, предложенная модель способна учитывать динамически изменяющиеся условия внешней среды, колебания спроса и неопределённость рыночной конъюнктуры. Особенность работы состоит в интеграции прогнозных алгоритмов на основе машинного обучения с оптимизационными блоками модели. Это позволяет не только предсказывать потенциальные изменения спроса и выявлять риски, но и корректировать маршруты, распределение ресурсов и управленческие решения в реальном времени. Такой подход обеспечивает адаптивность системы управления и позволяет минимизировать потери, связанные с нестабильностью рынка, снижением спроса или ограничениями в транспортной инфраструктуре. Кроме того, научная ценность исследования определяется возможностью применения модели на различных типах предприятий, включая крупные логистические компании и организации, внедряющие беспилотные технологии в коммерческую доставку. Предложенный метод позволяет интегрировать технологические инновации (БПЛА) и количественные методы анализа в единое управленческое решение, что создаёт основу для цифровой трансформации логистики и повышения эффективности функционирования предприятия. Научная новизна исследования проявляется в комплексной интеграции технологий прогнозирования, оптимизации и беспилотных систем в управленческую модель, способной адаптироваться к нестабильным экономическим условиям и обеспечивать обоснованное принятие решений на всех уровнях логистических процессов.

Проведённое исследование подтвердило эффективность интеграции методов машинного обучения и экономико-математического моделирования для управления логистическими процессами предприятий, использующих беспилотные летательные аппараты. Разработанная модель позволяет учитывать динамическую неопределённость рынка, прогнозировать изменения спроса и адаптировать маршруты доставки и распределение ресурсов в реальном времени. Это обеспечивает значительное сокращение операционных затрат, повышение скорости логистических операций и снижение зависимости от ограниченных человеческих ресурсов.

Результаты работы показывают, что внедрение БПЛА в сочетании с адаптивной моделью управления позволяет предприятиям достигать высокой эффективности даже в условиях нестабильной экономической среды [5,с.46]. Модель демонстрирует способность минимизировать риски, связанные с колебаниями спроса и внешними ограничениями, и предоставляет руководству инструмент для принятия обоснованных управленческих решений [6,с.15]. Выводы исследования подчеркивают практическую значимость предложенного подхода: интеграция беспилотных технологий и интеллектуальных алгоритмов в систему логистики создаёт конкурентное преимущество и способствует цифровой трансформации предприятий. Кроме того, работа открывает перспективы для дальнейших исследований, включая расширение модели на другие отрасли, внедрение дополнительных технологий мониторинга и управление более сложными логистическими сетями.

В заключении, комплексный подход к управлению логистикой с использованием БПЛА и методов машинного обучения не только отражает современные технологические и экономические реалии, но и предлагает инструмент, способный обеспечить устойчивость предприятия и повысить эффективность принятия управленческих решений в условиях рыночной турбулентности.

1. Соломин Е.В., Мартьянов А.С., Шахин Х., Пшениснов Н.А., Шерьязов С.К. Обзор беспилотных авиационных систем доставки грузов // Сибирский аэрокосмический журнал. — 2025. — Том 26, № 2. — С. 264–290. — DOI: 10.31772/2712-8970-2025-26-2-264-290
2. Ермилов А.С., Салтыкова О.А. Применение машинного обучения для адаптивного управления траекториями БПЛА в условиях неопределенности // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Инженерные исследования. — 2025. — Том 26, № 1. — С. 7–16. — DOI: 10.22363/2312-8143-2025-26-1-7-16
3. Морозова Ю.А. Беспилотные технологии в логистике: опыт применения, проблемы и перспективы // Логистика и управление цепями поставок. — 2019. — № 4(93). — С. 33–39.
4. Овсянкин А.В. Средства навигационного обеспечения гражданской беспилотной авиации в условиях высоких широт // Системный анализ и логистика. — 2024. — № 2(40). — С. 105–113. — DOI: 10.31799/2077-5687-2024-2-105-113
5. Баркова Н.Ю., Деулина Е.Д., Малышева М.А. Беспилотные летательные аппараты: потенциал использования в системах складирования компаний // Вестник университета (Государственный университет управления). — 2022. — № 5. — С. 44–52.
6. Хайзырович М., Айбуев А. Машинное обучение в оптимизации производственных цепочек промышленного предприятия // Инженерный журнал: наука и инновации. — 2025. — № 12(16).

Рецензии:

16.03.2026, 8:47 Ашрапов Улугбек Товфикович
Рецензия: Использование беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) в логистике актуально для ускорения доставки, снижения затрат, повышения эффективности и обеспечения доступа к труднодоступным местам. Внедрение дронов может служить инструментом для компаний не только для повышения эффективности их деятельности за счет оптимизации и модернизации, но и для повышения узнаваемости бренда и масштабируемости операций. В статье "Экономико-математическая модель управления предприятием, внедряющим беспилотные летательные аппараты в логистические процессы, в условиях нестабильного рынка" автор исследует модернизацию логистики с внедрением БПЛА для обеспечивания гибкости поставок, сокращения времени доставки и оптимизацию маршрутов. Статья написана на актуальную тему. Статью рекомендую к публикации после доработки с изложением сведений о многочисленных существующих ограничениях и запретов на эту технологию и проблемы использования дронов в логистике.



Комментарии пользователей:

Оставить комментарий