Функционал путевого листа в transportation management system

Введение. В условиях цифровизации экономики практическое значение имеет использование в транспортной деятельности электронного документооборота. Нормативными актами установлено, что в пакет сопроводительных товарно-транспортных документов при автомобильных перевозках входит путевой лист автомобиля. В связи с этим актуально исследование возможностей электронного путевого листа в цифровой системе управления автотранспортным предприятием для повышения эффективности его деятельности.
Материалы и методы. В исследованиях использованы методы анализа и синтеза цифрового моделирования, методы сравнения и анализа статистических данных.
Результаты. На основе системного анализа нормативных актов дана характеристика правового статуса путевого листа. Впервые сформирована обобщённая схема информационных потоков в цифровой модели автотранспортного предприятия, в которой центральное место занимает путевой лист. Реализация процедуры Process Mining в информационной системе управления автотранспортным предприятием, созданной с применением концепции «цифровых двойников», позволила получить количественные характеристики операций с путевыми листами, выполняемым персоналом.
Обсуждение и заключение. Полученные результаты обладают научной новизной и представляют практический интерес для предприятий, имеющих в собственности автотранспортные средства и осуществляющих перевозки грузов как для собственных нужд, так и по заказам.

1. Кузнецов А. Л., Кириченко А. В., Щербакова-Слюсаренко В. Н. Направления цифровизации транспортной отрасли // Вестник ГУМРФ имени адмирала С. О. Макарова. 2018. Т. 10, № 6. С. 1179– 1190. DOI: 10.21821/2309-5180-2018-10-6-1179-1190

2. Моросанова Н. А., Мелешкина А. И., Маркова О. А. Цифровая трансформация на транспорте: возможности развития и риски ограничения конкуренции // Современная конкуренция. 2019. Т. 13, № 3 (75). С. 73–90. DOI: 10.24411/1993-7598-2019-10307

3. Федотова С. Н. Цифровизация транспортно-логистических услуг // Journal of Economy and Business. 2019. Vol. 11-3 (57). С. 124–127. DOI: 10.24411/2411-0450-2019-11407

4. Бубнова Г. В. Экономика и логистика в условиях цифровизации транспортной отрасли / Г. В Бубнова, Е. В. Емец, П. В. Куренков, А. В. Астафьева, А. А. Тюгашев // Тренды экономического развития транспортного комплекса России: 2018. № 2. С. 44–53. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=%2037304688 (дата обращения: 16.03.2022).

5. Kozak-Holland M., Procter C. The Challenge of Digital Transformation. Managing Transformation Projects. 2020. Palgrave Pivot. Pp. 1-11.

6. Boureanu L. From Customer Service to Customer Experience: The Drivers, Risks and Opportunities of Digital Transformation. In: Klewes J., Popp D., Rost-Hein M. (eds) Out-thinking Organizational Communications. Management for Professionals. 2017. Springer. pp. 145-155.

7. Курганов В. М., Дорофеев А. Н., Грязнов В. М. Нормирование расхода топлива с использованием информационных технологий // Вестник СибАДИ. 2018. Т. 15. № 2(60). С. 237–248. DOI: https://doi.org/10.26518/2071-7296-2018-2-237-248.

8. Yao Y., Zhao X., Liu C., Rong J., Zhang Y., Dong Z., Su Y. Vehicle fuel consumption prediction method based on driving behavior data collected from smartphones // Journal of Advanced Transportation. Vol. 9263605, 2020. Pp. 1-11.

9. Журавлева Н. А. Проблемы внедрения информационных технологий на транспорте // Транспорт Российской Федерации. 2019. № 3 (82). С. 19–22.

10. Дорофеев А. Н. Системный подход при подготовке и принятия решений для управления АТП // Грузовое и пассажирское автохозяйство. 2013. № 7. С. 42–48.

11. Курганов В. М., Грязнов М. В., Тимофеев Е. А. Фактор времени в ситуационном управлении автомобильными перевозками живой птицы // Транспорт Урала. 2021. № 3 (70). С. 15–21. DOI: 10.20291/1815-9400-2021-3-15-21/

12. Журавлева Н. А. Проблемы экономической оценки скорости в транспортно-логистических системах в новом технологическом укладе // Транспортные системы и технологии. 2017. Том 3, № 4. С. 150–178.

13. Эртман Ю. А. Потери транспортного производства: монография / Ю. А. Эртман, С. А. Эртман, О. Ю. Смирнова, А. В. Медведев. Тюмень: ТИУ, 2021. 160 с.

14. Riss U.V., Maus H., Javaid S., Jilek C. Digital Twins of an Organization for Enterprise Modeling // Lecture Notes in Business Information Processing. Vol. 400. 2020. Pp. 25-40.

15. Nekrasov A., Sinitsyna A. Complex Digital Model of Transport Logistic System Transformation. Reliability and Statistics in Transportation and Communication. RelStat 2019. Lecture Notes in Networks and Systems. 2020. Vol 117. Springer. Pp. 244-251.

16. Римская О. Н., Анохов И. В. Цифровые двойники и их применение в экономике транспорта // Стратегические решения и риск-менеджмент. 2021. № 12 (2). С. 127–137. DOI: 10.17747/2618-947X-2021-2-127-137.

17. Lorenz R., Senoner J., Sihn W., Netland T. Using process mining to improve productivity in make-tostock manufacturing. International Journal of Production Research, 59:16, 2021, pp. 4869-4880. DOI:10.1080/00207543.2021.1906460.

18. Dreher S., Reimann P., Gröger, C. Application fields and research gaps of Process Mining in Manufacturing Companies. In: Reussner, R. H., Koziolek, A. & Heinrich, R. (Hrsg.), Informatik. 2020. GesellschaftfürInformatik, Bonn. pp. 621-634.

19. Schwaickardt E., Dantas M. J.P. Process Mining applied in Supply Management Processes. European Journal of Scientific Research. Vol. 151. №. 2. 2018. pp. 160-171.

20. Kurganov V., Dorofeev A., Gryaznov M., Yakimov M., Process Mining as a means of improving the reliability of road freight transportations // Transportation Research Procedia. Volume 54, 2021. P. 300-308. DOI: 10.1016/j.trpro.2021.02.076