SYSTEM ANALYSIS OF LOGISTICS CHAINS OF CARGO DELIVERY
Bibliographic record
Abstract
Постановка проблеми.Суб'єктам транспортного ринку, які приймають участь у процесі доставки вантажів, і в першу чергу вантажовідправникам, іноді важко обрати найбільш ефективний варіант логістичного ланцюга (ЛЛ), а також кількісний зміст його складових.Модель аналізу логістичних ланцюгів доставки вантажів, яка представлена у вигляді мережі систем масового обслуговування імітує технологічні процеси доставки вантажів від вантажовідправника до вантажоотримувача і передбачає адекватне реагування на виникаючі в процесі її функціонування ситуації та дозволяє корегувати значення тих чи інших параметрів та характеристик мережі (кількість каналів, інтенсивність обслуговування і таке інше) з метою покращення роботи мережі та забезпечення оптимального процесу обслуговування вимог на доставку вантажів у міжнародному сполученні.Аналіз останніх досліджень і публікацій.Дослідженнями логістичних ланцюгів доставки вантажів займались такі вчені як Ширяєва С.В., Свірін Д.О., Лиса С.С., Зіміна А.І., Набока Р.М., Шукліна В.В., Токмакова І.В., Овчиннікова В.О., Корінь М.В., Тюріна Н.М., Гой І.В., Бабій І.В.В роботі Ширяєвої С.В.та Свіріна Д.О.досліджувались ЛЛ постачань при виконанні міжнародних автомобільних перевезень вантажів, зокрема: принципова схема та загальна структура ЛЛ, основні види ЛЛ, варіанти ланцюгів постачань.На жаль зміст цих досліджень носить узагальнений характер, якій не конкретизовано і не містить специфіки перевезень вантажів у міжнародному сполученні.Автори Лиса С.С.та Зіміна А.І.у своїй статті висвітлюють проблеми та перспективи розвитку ринку холодної логістики України, а саме проаналізовано підходи до тлумачення понять холодових ланцюгів постачання, холодної логістики, логістики швидкопсувних товарів, які можуть бути використані як синоніми.Також розглянуто питання щодо управління холодовим ланцюгом постачання, визначено ключові логістичні рішення для ефективного управління, такі як: забезпечення і контроль температурного режиму під час транспортування, зберігання їх у спеціалізованих складських комплексах, комплектації, приймання; інформаційна підтримка холодного ЛЛ.Оцінено сучасний стан логістичного обслуговування холодових ланцюгів постачання в Україні.Стаття носить суто описово-статистичний характер.У статті Набоки Р.М.та Шукліної В.В., яка присвячена впливу інтеграції ЛЛ поставок на підвищення потенціалу підприємства, встановлено, що інтегровані ЛЛ поставок дозволяють найбільш ефективно реалізувати цілі підприємства, сприяти виходу підприємства з економічної кризи.Констатовано, що при застосуванні інтегрованої логістики поставок всі функціональні підрозділи підприємства об'єднуються в єдиний процес, а метою такого об'єднання є запобігання нераціональним втратам ресурсів і досягнення максимального економічного результату.Авторами наголошується, що інтеграція ЛЛ поставок призводить до підвищення потенціалу всього підприємства, а всі взаємно пов'язані логістичні функції повинні виконуватися узгоджено -у вигляді єдиної функції.Здійснено висновок, що інтеграція ЛЛ поставок дозволяє досягти синергетичного Ukraine for use in the educational process of training management personnel of road transport enterprises of AsMAP of Ukraine.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".