Актуальность данной темы обусловлена важностью решения логистических проблем в условиях глобального роста биотопливной промышленности, повышенной потребности в устойчивом управлении логистическими процессами и снижении углеродного следа. Разработка интегрированных логистических решений становится особенно своевременной, поскольку она позволяет учитывать быстро меняющиеся требования рынка и экологические стандарты.
Пробел в научных исследованиях. На сегодняшний день существующие подходы к оптимизации мультимодальной логистики имеют существенные недостатки, связанные с несинхронизированным управлением информационными и материальными потоками. Кроме того, наблюдается нехватка эмпирических данных по интеграции омниканальных методов, среди которых применяются: цифровое планирование с использованием алгоритмов искусственного интеллекта; мониторинг углеродных выбросов; оптимизация интермодальных (мультимодальных) перевозок.
Цель исследования. Цель исследования заключается в разработке модели оптимизации омниканальной логистической сети для биотоплива, основанной на методах анализа данных и искусственного интеллекта. Это позволяет создать эффективный инструмент для управления российско-китайскими логистическими сетями в трансграничном контексте.
Научная новизна исследования. Разработанная оптимизационная модель на основе данных позволяет значительно снижать логистические затраты, сокращать выбросы углерода и повышать устойчивость цепи поставок. Такой подход расширяет теоретические основы в области логистической омниканальности и открывает новые перспективы для использования современных цифровых технологий в оптимизации транспортных систем.
Научная дискуссия и направления для дальнейшего исследования. Авторы предлагают обсудить возможности адаптации предложенной модели для решения схожих логистических задач в других отраслях народного хозяйства. Также важным направлением дискуссии является совершенствование организационно-экономических механизмов интеграции цифровых технологий в систему логистики, а именно доработка методов мониторинга углеродных выбросов, что позволит повысить общую эффективность оптимизации логистических процессов.