Предмет. Оптимизация складской логистики как ключевой фактор повышения конкурентоспособности транспортно-логистических систем с учетом взаимосвязи технологических, организационных и управленческих решений. Цели. Выявление направлений оптимизации складской логистики и обоснование их влияния на конкурентоспособность транспортно-логистических систем. Методология. Исследование базируется на методах системного и сравнительного анализа, методе оценки эффективности складских операций, а также на обобщении результатов научных исследований российских и зарубежных авторов. Результаты. Систематизированы направления оптимизации складской логистики по пяти группам (технологические, организационные, управленческие, кадровые, цифровые). Дана количественная оценка влияния внедрения систем управления складами и роботизации на показатели эффективности склада. Разработана модель взаимосвязи между оптимизацией складских процессов и ключевыми факторами конкурентоспособности транспортно-логистических систем. Выводы. Оптимизация складской логистики обеспечивает мультипликативный эффект, проявляющийся в снижении издержек, повышении качества сервиса, сокращении времени обработки заказов и создании основы для внедрения передовых технологий. Разработанные рекомендации могут быть использованы при формировании стратегий развития складских комплексов и оценке эффективности инвестиций в складскую инфраструктуру транспортно-логистических систем.
Абрамова М.А., Сынгаевская Н.В. Подходы к оценке качества автоматизации склада // Вестник Евразийской науки. 2025. Т. 17. № s1. EDN: EXIZUV
Аркабаев Н.К., Доолотбек кызы Г., Аманбаев С.М. Оптимизация логистических процессов и транспортных задач в условиях динамичной онлайн-торговли // Бюллетень науки и практики. 2024. Т. 10. № 1. С. 292–298. DOI: 10.33619/2414-2948/98/35 EDN: XJGDCA
Бондарева М.В., Первак Д.А. Современные тенденции развития рынка складской недвижимости // Вестник Евразийской науки. 2025. Т. 17. № 1. EDN: UNIFPG
Ганиев А.О.У., Полевщиков И.С. Роботизированные технологии в складской логистике: анализ архитектуры и определение способов ее оптимизации // Инженерный вестник Дона. 2024. № 12. С. 214–229. EDN: MEPZIM
Коренякина Н.Н., Горянин Н.В. Оптимизация транспортно-складских процессов в логистике за счет применения инновационных технологий // Интеллектуальные ресурсы – региональному развитию. 2024. № 3. С. 36–42. EDN: BIXEWA
Yi Li, Zhang Ruining, Jiang Dandan. Order-Picking Efficiency in E-Commerce Warehouses: A Literature Review. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research, 2022, vol. 17, no. 4, pp. 1812–1830. DOI: 10.3390/jtaer17040091 EDN: MQCUBR
Едронова В.Н., Овчаров А.О. Методы, методология и логика научных исследований // Финансы и кредит. 2013. № 9. С. 6–12. EDN: PVRUTH
Тихонова Е.В. Методологическая статья: характеристики, структурные компоненты и требования к содержанию // Хранение и переработка сельхозсырья. 2024. Т. 32. № 3. С. 8–29. DOI: 10.36107/spfp.2024.3.608 EDN: KVXXEC
Воронова Д.Ю. Формирование логистических решений в управлении транспортно-складским хозяйством // Интеллект. Инновации. Инвестиции. 2016. № 5. С. 18–24. EDN: XEDLSP
Bernardo R., Sousa J.P., Gonçalves P.J.S. Survey on robotic systems for internal logistics. Journal of Manufacturing Systems, 2022, vol. 65, pp. 339–350. DOI: 10.1016/j.jmsy.2022.09.012 EDN: HWFLGU
Drissi Elbouzidi A., Frédéric R., Pellerin R., Lamouri S., Ait El Cadi A. Leveraging digital twins for enhanced sustainable warehouse management. Cleaner Logistics and Supply Chain, 2025, vol. 17, no. 100287. DOI: 10.1016/j.clscn.2025.100287 EDN: YGQRWA
Ashrabi Ananno A., Jonsson M. Digital Model-Driven Optimization for Robot-Assisted Palletization: Addressing Real-World Constraints in Autonomous Warehousing. IFAC-PapersOnLine, 2025, vol. 59, no. 10, pp. 2010–2015. DOI: 10.1016/j.ifacol.2025.09.338 EDN: GZNZAO
Kumar D., Kr Singh R., Mishra R., Fosso Wamba S. Applications of the internet of things for optimizing warehousing and logistics operations: A systematic literature review and future research directions. Computers & Industrial Engineering, 2022, vol. 171, no. 108455. DOI: 10.1016/j.cie.2022.108455 EDN: IEXSOT
Wang Xianwei, Lu Jiajia, Ke Fuyang et al. Research on AGV task path planning based on improved A* algorithm. Virtual Reality & Intelligent Hardware, 2023, vol. 5, no. 3, pp. 249–265. DOI: 10.1016/j.vrih.2022.11.002 EDN: HYKIRW
Yu Shitao, Srinivas Sh. Collaborative Human-Robot Teaming for Dynamic Order Picking: Interventionist strategies for improving warehouse intralogistics operations. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 2025, vol. 197, no. 104082. DOI: 10.1016/j.tre.2025.104082
Zhang Fei, Yang Xiaoyu, Dang Yunfei et al. Construction and Practice of Intelligent Warehouse Management Decision Support System Based on Artificial Intelligence. Procedia Computer Science, 2025, vol. 259, pp. 711–720. DOI: 10.1016/j.procs.2025.04.022 EDN: HTXUDE
Клепец А.М., Игнатов В.А., Гатапова В.Б. и др. Цифровая трансформация логистических процессов: экономическая оценка эффектов внедрения WMS и TMS-систем // Финансовая экономика. 2025. № 5. С. 211–214. EDN: ZEAWSU
Tarudin N.F., Abdul Latif A., Adlan M.A.A. Leveraging WMS Barcode Technology for Enhanced Inventory Performance and Cost Efficiency. International Journal of Research and Innovation in Social Science, 2025, vol. 9, no. 14, pp. 2155–2165. DOI: 10.47772/ijriss.2025.914mg00164 EDN: VILZUN
Mahinur Alam Md., Azizbek Nurkat Ugli R., Jerin Tanha K., Jun T. AI-enhanced Digital Twin systems for warehouse logistics optimization: A review of challenges with solutions and future directions. ICT Express, 2026, vol. 12, no. 2, pp. 459–479. DOI: 10.1016/j.icte.2026.01.009
Кузнецова А.Д., Немчинов О.А. Эффективное управление складской инфраструктурой как способ сокращения издержек предприятия // Проблемы социально-экономического развития Сибири. 2024. № 4. С. 53–60. DOI: 10.18324/2224-1833-2024-3-53-60 EDN: VBXLXX
