Науковий вісник НГУ

Інформаційно-аналітична система Smart Logistics для оптимізації доставки останньої милі

• 
• 

Рейтинг користувача:  / 0

ГіршийКращий 

Деталі

Категорія: Зміст №3 2026

Останнє оновлення: 26 червня 2026

Опубліковано: 30 листопада -0001

Перегляди: 1405

Authors:

О. Л. Ляшук, orcid.org/0000-0003-4881-8568, Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, м. Тернопіль, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Д. Іллясов*, orcid.org/0000-0001-6150-6492, Університет Туран, Вища школа маркетингу та логістики, м. Алмати, Республіка Казахстан, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Л. П. Матійчук, orcid.org/0000-0001-6701-4683, Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, м. Тернопіль, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Д. В. Міронов, orcid.org/0000-0002-5717-4322, Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, м. Тернопіль, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Р. І. Гловяк, orcid.org/0009-0000-3987-9516, Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, м. Тернопіль, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

* Автор-кореспондент e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

повний текст / full article

Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu. 2026, (3): 155 - 165

https://doi.org/10.33271/nvngu/2026-3/155

Abstract:

Мета. Розробка інформаційно-аналітичної системи Smart Logistics для підтримки прийняття рішень у задачах оптимізації доставки останньої милі й вибору логістичних партнерів на основі аналізу операційних даних і багатокритеріального оцінювання якості послуг.

Методика. Запропоновано інтегрований підхід, що поєднує мікросервісну архітектуру, логіку прийняття рішень на основі правил, геопросторові сервіси й методи багатокритеріальної оптимізації. Для агрегування різнорідних показників ефективності перевізників (SLA, вартість доставки та NPS) застосована узагальнена функція бажаності Харрінгтона, що дозволяє привести показники різної природи до єдиної шкали оцінювання.

Результати. Розроблена архітектура й алгоритми функціонування системи Smart Logistics, що забезпечують автоматизований вибір перевізників і підтримку персоналізованих рішень у процесах доставки. Запропонована модель ранжування перевізників пройшла апробацію на реальних даних логістичних операцій у великих містах України. Отримані результати свідчать про те, що підхід на основі функції бажаності підвищує об’єктивність оцінювання перевізників і дозволяє враховувати регіональні відмінності в якості надання послуг.

Наукова новизна. У роботі запропоновано гібридний підхід до управління логістикою останньої милі, що інтегрує логіку прийняття рішень на основі правил, аналітичну обробку даних і багатокритеріальну оптимізацію із використанням функції бажаності Харрінгтона для оцінювання перевізників.

Практична значимість. Розроблена система може застосовуватися у цифрових логістичних платформах та e-commerce-сервісах для підвищення ефективності доставки, автоматизації вибору перевізників і адаптації логістичних рішень до регіональних особливостей ринку.

Ключові слова: Smart Logistics, доставка останньої милі, вибір перевізника, логістична аналітика

References.

1. Ding, Y., Jin, M., Li, S., & Feng, D. (2021). Smart logistics based on the internet of things technology: An overview. International Journal of Logistics Research and Applications, 24(4), 323-345. https://doi.org/10.1080/13675567.2020.1757053

2. Song, Y., Yu, F. R., Zhou, L., Yang, X., & He, Z. (2021). Applications of the Internet of Things (IoT) in smart logistics: A comprehensive survey. IEEE Internet of Things Journal, 8(6), 4250-4274. https://doi.org/10.1109/JIOT.2020.3034385

3. Tang, X. (2020). Research on smart logistics model based on Internet of Things technology. IEEE Access, 8, 151150-151159. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3016330

4. Bhargava, A., Bhargava, D., Kumar, P. N., Sajja, G. S., & Ray, S. (2022). Industrial IoT and AI implementation in vehicular logistics and supply chain management for vehicle mediated transportation systems. International Journal of System Assurance Engineering and Management, 13(Suppl 1), 673-680. https://doi.org/10.1007/s13198-021-01581-2

5. Monek, G. D., & Fischer, S. (2023). IIoT-Supported Manufacturing-Material-Flow Tracking. Infrastructures, 8(4), 75. https://doi.org/10.3390/infrastructures8040075

6. Ben-Daya, M., Hassini, E., & Bahroun, Z. (2019). Internet of things and supply chain management: a literature review. International Journal of Production Research, 57(15-16), 4719-4742. https://doi.org/10.1080/00207543.2017.1402140

7. Danchuk, V. D., Svatko, V. V., Marchenko, V. V., & Popchenko, Ye. S. (2023). Intelligent transport systems as one of the key factors in implementing the Smart logistics concept. Visnyk Natsionalnoho Transportnoho Universytetu. Seriia “Tekhnichni nauky”, 1(55), 89-97. https://doi.org/10.33744/2308-6645-2023-1-55-089-097

8. Ivanishcheva, A. V. (2016). Modern directions of logistics technology development. Rynkova ekonomika: suchasna teoriia i praktyka upravlinnia, 15(3), 96-116. https://doi.org/10.18524/2413-9998.2016.3(34).120463

9. Feng, B., & Ye, Q. (2021). Operations management of smart logistics: A literature review and future research. Frontiers of Engineering Management, 8(3), 344-355. https://doi.org/10.1007/s42524-021-0156-2

10.      Almazroi, A. A., & Ayub, N. (2023). Hybrid algorithm-driven smart logistics optimization in IoT-based cyber-physical systems. Computers, Materials & Continua, 77(3), 3921-3942. https://doi.org/10.32604/cmc.2023.046602

11.      Cimini, C., Lagorio, A., Romero, D., Cavalieri, S., & Stahre, J. (2020). Smart logistics and the logistics operator 4.0. IFAC-PapersOnLine, 53(2), 10615-10620. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2020.12.2818

12.      Lin, Y., Na, X., Wang, D., Dai, X., & Wang, F.-Y. (2023). Mobility 5.0: Smart logistics and transportation services in cyber-physical-social systems. IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, 8(6), 3527-3532. https://doi.org/10.1109/TIV.2023.3286995

13.      Boysen, N., Fedtke, S., & Schwerdfeger, S. (2021). Last-mile delivery concepts: a survey from an operational research perspective. OR Spectrum: Quantitative Approaches in Management, Springer; Gesellschaft für Operations Research e.V., 43(1), 1-58. https://doi.org/10.1007/s00291-020-00607-8

14.      Shee, H. K., Miah, S. J., & De Vass, T. (2021). Impact of smart logistics on smart city sustainable performance: An empirical investigation. The International Journal of Logistics Management, 32(3), 821-845. https://doi.org/10.1108/IJLM-07-2020-0282

15.      Chung, S. H. (2021). Applications of smart technologies in logistics and transport: A review. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 153, 102455. https://doi.org/10.1016/j.tre.2021.102455

16.      Issaoui, Y., Khiat, A., Bahnasse, A., & Ouajji, H. (2019). Smart logistics: Study of the application of blockchain technology. Procedia Computer Science, 160, 266-271. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.09.467

17.      Khatib, I. A., Ahmed, V., & Ndiaye, M. (2024). Integrated blockchain systems are paving the way to SMART logistics. AIP Conference Proceedings, 3034(1), 070001. https://doi.org/10.1063/5.0194698

18.      Taran, I., Kairatkyzy, G., Pavlenko, O., Nefyodov, V., & Muzy­lyov, D. (2025). Determining the optimal service area of a logistics center: a quantitative approach. Transport Problems, 20(3), 5-18. https://doi.org/10.20858/tp.2025.20.3.01

19.      Novytskyi, O., Taran, I., & Zhanbirov, Z. (2019). Increasing mine train mass by means of improved efficiency of service braking. E3S Web of Conferences, 123, 01034. https://doi.org/10.1051/e3sconf/201912301034

20.      Dubnitskiy, V., Kobylin, A., Kobylin, O., Kushneruk, Y., & Khodyrev, A. (2023). Calculation of harrington function (desirability function) values under interval determination of its arguments. Advanced Information Systems, 7(1), 71-81. https://doi.org/10.20998/2522-9052.2023.1.12

21.      Aulin, V., Rogovskii, I., Lyashuk, O., Titova, L., Hrynkiv, A., Mironov, D., Volianskyi, M., …, & Lysenko, S. (2024). Comprehensive assessment of technical condition of vehicles during operation based on Harrington’s desirability function. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1(3(127)), 37-46. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.298567

22.      Kauf, S. (2019). Smart logistics as a basis for the development of the smart city. Transportation Research Procedia, 39, 143-149. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2019.06.016

23.      Taran, I., & Litvin, V. (2019). Determination of rational parameters for urban bus route with combined operating mode. Transport Problems, 13(4), 158-171. https://doi.org/10.20858/tp.2018.13.4.14

• < Попередня
• Наступна >