Главная
АИ #44 (174)
Статьи журнала АИ #44 (174)
Методика снижения расходов во время планирования грузовых авиарейсов в отделенны...

Методика снижения расходов во время планирования грузовых авиарейсов в отделенные районы РФ

Рубрика

Экономика и управление

Ключевые слова

транспортировка грузов
грузовые авиарейсы
труднодоступные регионы
снижение расходов
цифровые технологии
аналитика данных
машинное обучение
искусственный интеллект

Аннотация статьи

Эта научная статья описывает проблему транспортировки грузов в труднодоступные регионы России и предлагает методику планирования грузовых авиарейсов с целью снижения расходов. Автор обсуждает актуальность проблемы и подчеркивает, что существующие методы и исследования не уделяют должного внимания снижению расходов в планировании грузовых авиарейсов для удаленных районов. Методика, представленная в статье, включает в себя применение современных цифровых технологий, анализ больших данных, машинное обучение и искусственный интеллект для оптимизации процессов планирования авиарейсов.

Текст статьи

Актуальность. Труднодоступными территориями России являются некоторые районы Крайнего Севера, Сибири, Дальнего Востока, горные районы Северного Кавказа [1]. Авиадоставка грузов в труднодоступные территории отягощена необходимостью преодоления значительных по площади территорий, жестким климатом, сложностями посадки самолетов. Отдаленные регионы России характеризуются неразвитой инфраструктурой, зачастую доставка грузов на эти территории возможна только с использованием грузовых самолетов [2, с. 57]. Удаленность и изолированность регионов определяет высокую стоимость доставки даже товаров первой необходимости. Снижение расходов на грузовые авиарейсы должно положительно повлиять на наличие и ассортимент различных товаров.

А. А. Ноева исследует применение беспилотных воздушных судов в качестве средств транспортировки грузов в удаленных районах; недостатками беспилотной авиации при перевозке грузов на сегодняшний день представляются небольшая дальность полета, быстрый разряд аккумулятора, особенно в условиях низких температур, малая масса грузов, которую могут поднять беспилотные летательные аппараты [3, с. 44]. S. G. Rizzo [и др.] провели научную работу по оптимизации управления доходами в авиакомпании с использованием технологии машинного обучения и искусственного интеллекта. Ученые выяснили, что применение искусственного интеллекта позволяет гораздо эффективнее анализировать данные, что положительно отражается на росте дохода предприятия [4]. Lin Zhu [и др.] предложили методику, основанную на алгоритме для выполнения авиапоставок, которая автоматизирует процессы, связанные с выбором воздушного судна, его заполнением грузами, с загрузкой грузов со склада отправителя, отгрузкой на складе получателя. Результаты исследования продемонстрировали хорошие показатели экономичности применения данной методики, особенно отмечается удобство автоматизации при планировании расписания поставок [5]. Анализ научных исследований показал, что российские и зарубежные ученые еще не задавались вопросом снижения расходов во время планирования грузовых авиарейсов в отделенные районы с точки зрения комплексного подхода. В целом тема исследования недостаточно освещена научным сообществом.

Методика. Авторская методика планирования грузовых авиарейсов направлена на снижение расходов при осуществлении транспортировки в отдаленные районы России. Представленная методика затрагивает актуальные аспекты грузовых перевозок, такие как внедрение цифровых технологий, которые позволяют выполнять бизнес-аналитику и оптимизировать рабочие процессы; следование принципам устойчивого развития; перспективы сотрудничества; соблюдение законов и нормативных актов.

Рис. Упрощенная схема реализации планирования авиарейсов в отдаленные районы России с учетом сокращения расходов

Методика основана на личном опыте автора по исполнению авиаперевозок в отдаленные регионы России с опорой на современные тенденции. Методика дает наиболее полное представление о планировании грузовых авиарейсов и о средствах уменьшения стоимости транспортировок. Разработанная методика будет полезна экспертам логистической отрасли, а также представителям науки, изучающим планирование авиарейсов. На рисунке дана упрощенная схема методики.

Аналитика. Big Data, машинное обучение, искусственный интеллект позволяют качественно проводить аналитику данных транспортного предприятия. Аналитика данных дает возможность составлять прогнозы на основе информации за прошлый временной период по показателям: спрос, сезонность, в том числе в зависимости от особенностей труднодоступного региона. Аналитика данных помогает рационально использовать мощности предприятия, избегать чрезмерных нагрузок и не допускать простаивания авиатранспорта, создавать расписания, что в совокупности способствует уменьшению рисков со стороны предприятия, а также сокращает расходы за счет уменьшения времени на обработку большого количества информации, грамотного выстраивания расписания полетов, продления эксплуатационного периода авиатранспорта.

Оптимизация. В оптимизацию грузоперевозок входят: планирование маршрутов, управление парком, ценообразование, выполнение загрузки и разгрузки грузов. Успешность перевозок авиатранспортом во многом зависят от погодных условий, особенно это касается перевозок в отдаленные регионы России, где распространены тяжелые погодные условия. Поэтому представляется важным проведение оптимизации в области маршрутизации. Использование технологии навигации и специальных алгоритмов позволяет спроектировать наиболее сбалансированный маршрут с учетом времени нахождения в полете, протяженности пути, экономии топлива; изменять маршрут в режиме реального времени в зависимости от смены погоды. Выбор воздушного судна обусловлен особенностями перевозимого груза, а именно его габаритами, массой, условиями хранения, например, для скоропортящихся и опасных грузов; индивидуальными требованиями для полета и посадки на удаленных территориях. Введение гибкого ценообразования позволяет корректировать стоимость авиаперевозок в зависимости от спроса на услуги. Хорошо налаженная процедура проведения загрузки отгрузки грузов с использованием специального оборудования для авиатранспорта сократит временные затраты на доставку грузов, особенно если для авиатранспорта нужно совершить несколько заказов в течение небольшого промежутка времени. Оптимизация рабочих процессов значительно снижает расходы по авиаперевозкам, улучшение маршрутизации сопряжено с экономией времени, топлива, износа оборудования. Правильный выбор авиатранспорта способствует устранению рисков, связанных с перегрузкой оборудования, нарушениями условий эксплуатации, что позволит продлить срок службы транспорта. Гибкое ценообразование поддерживает финансовую прибыль предприятия, отлаженная загрузка и отгрузка грузов сокращает временные затраты при выполнении заказов.

Устойчивое развитие. Под устойчивым развитием понимается экономическое развитие организации с принятием социальной ответственности и сохранения экологии. Россия является страной, которая подписала Парижское соглашение, согласно которому устанавливаются международные обязательства, препятствующие глобальному потеплению, в том числе снижение уровня выбросов парниковых газов. В рамках авиаперевозок устойчивое развитие достигается путем внедрения принципов «зеленой» логистики, построения «зеленых» маршрутов, благодаря которым обеспечивается сокращение вредных выбросов в окружающую среду. Транспортные компании, которые следуют концепции устойчивого развития, имеют лучшую репутацию по сравнению со своими конкурентами, и, как следствие, партнеры и клиенты больше заинтересованы в ведении дел с такими компаниями.  

Сотрудничество. Стабильность очень важна при планировании поставок на отдаленные территории, поэтому необходимо выстраивать долгосрочные отношения между клиентами, партнерами и местными властями. Заключение договоров на длительное время, резервирование авиаперевозок позволят предприятию урегулировать свои доходы и заранее разработать стратегию выполнения заказов, что в перспективе ведет к снижению расходов на авиаперевозки. Передача отдельных функций, сопровождающих перевозку авиагрузов, на аутсорсинг может значительно сократить расходы компании, таким образом организации может сосредоточиться на более жизненно важных задачах, касающихся масштабирования предприятия или улучшения системы менеджмента качества. Деловые отношения с местными властями способствуют получению различных привилегий для обеспечения поставками в труднодоступные регионы. Обратная связь от клиентов позволит лучше понять потребности клиентов и проблемы с которыми они сталкиваются, подскажет путь изменения и развития оказываемых услуг.

Законы, нормативные акты. Строгое следование законодательству РФ и выполнение требований нормативных актов исключает варианты получения различных штрафов, поэтому необходимо постоянно следить за изменениями в законодательстве относительно авиаперевозок, чтобы исключить непредвиденные расходы, связанные с незнанием требований таможни, подготовки сопроводительной документации грузов, и т. п.

Подводя итоги по предложенной методике снижения расходов при осуществлении авиаперевозок в отдаленные регионы России можно сделать вывод, что авиаперевозки представляют из себя сложный процесс, включающий множество различных условий для их выполнения. При этом каждый из перечисленных факторов нельзя рассматривать отдельно, поскольку каждый из них оказывает влияние на формирование расходов сопряженных с транспортировкой грузов. Таким образом, постоянное совершенствование внешних и внутренних процессов авиаперевозок с учетом особенностей работы в отдаленных регионах России в долгосрочной перспективе позволит снизить расходы на их осуществление, позволит предприятию реализовать концепцию устойчивого развития.

Список литературы

  1. О всероссийской переписи населения на отдаленных и труднодоступных территориях // Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Сахалинской области [сайт]: 65.rosstat.gov.ru – 2020. - URL: https://65.rosstat.gov.ru/storage/mediabank/YaRKDzGp/О%20ВПН%20на%20труднодоступных%20территориях.pdf#:~:text=К%20труднодоступным%20территориям%20в%20нашей,а%20дорожно-транспортная%20инфраструктура%20практически%20отсутствует (дата обращения: 06.10.2023)
  2. Курдюков С. Ю. Логистические возможности доставки грузов в Республику Саха (Якутия) / С. Ю. Курдюков, А. В. Зедгенизов // Crede Experto: транспорт, общество, образование, язык. – 2023. – № 3. – С. 78-89.
  3. Ноева А. А. Повышение эффективности грузовых авиаперевозок в труднодоступных регионах РФ с использованием беспилотных летательных аппаратов / А. А. Ноева // Символ науки: международный научный журнал. – 2022. – № 4-1. – С. 44-52.
  4. Rizzo S. G. Uncertainty-bounded reinforcement learning for revenue optimization in air cargo: a prescriptive learning approach / S. G. Rizzo // ResearchGate [сайт]: researchgate.net – 2022. – URL:  https://www.researchgate.net/publication/362428283_Uncertainty-bounded_reinforcement_learning_for_revenue_optimization_in_air_cargo_a_prescriptive_learning_approach (дата обращения: 06.10.2023)
  5. Zhu L. Optimisation of containerised air cargo forwarding plans considering a hub consolidation process with cargo loading / L. Zhu // ResearchGate [сайт]: researchgate.net – 2022. – URL:  https://www.researchgate.net/publication/362096279_Optimisation_of_containerised_air_cargo_forwarding_plans_considering_a_hub_consolidation_process_with_cargo_loading (дата обращения: 06.10.2023)

Поделиться

694

Нечаев К. В. Методика снижения расходов во время планирования грузовых авиарейсов в отделенные районы РФ // Актуальные исследования. 2023. №44 (174). Ч.II.С. 48-51. URL: https://apni.ru/article/7296-metodika-snizheniya-raskhodov-vo-vremya-plani

Обнаружили грубую ошибку (плагиат, фальсифицированные данные или иные нарушения научно-издательской этики)? Напишите письмо в редакцию журнала: info@apni.ru

Другие статьи из раздела «Экономика и управление»

Все статьи выпуска
Актуальные исследования

#47 (229)

Прием материалов

16 ноября - 22 ноября

осталось 2 дня

Размещение PDF-версии журнала

27 ноября

Размещение электронной версии статьи

сразу после оплаты

Рассылка печатных экземпляров

10 декабря