Details

Целью исследования является разработка и научное обоснование концептуальной модели и алгоритма цифровой трансформации бизнес-процессов транспортно-экспедиторских компаний, основанных на принятии решений на основе данных и внедрении технологий искусственного интеллекта, а также разработка методики оценки целесообразности внедрения ИИ в бизнес-процессы. Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи: 1. Проанализировать особенности рынка транспортно-экспедиторской деятельности и ключевые барьеры цифровой трансформации предприятий малого и среднего сегмента, включая уровень цифровой зрелости и готовность к внедрению data-driven и ИИ-ориентированных решений. 2. Сформировать систему принципов цифровой трансформации бизнес-процессов транспортно-экспедиторских компаний на основе интеграции процессного, data-driven и ИИ-ориентированного подходов. 3. Разработать концептуальную модель цифровой трансформации бизнес-процессов транспортно-экспедиторских компаний, отражающую процессную логику и интеграцию ИИ в сквозную цепочку создания ценности. 4. Разработать алгоритм реализации модели цифровой трансформации, включающий этап оценки цифровой зрелости и внедрения ИИ-решений. 5. Разработать методику оценки целесообразности внедрения модуля искусственного интеллекта в бизнес-процессы транспортно-экспедиторской компании. 6. Провести апробацию разработанной модели, алгоритма и методики оценки на примере ООО «Транс Маркет» и оценить экономическую эффективность внедрения цифровой трансформации. Актуальность исследования обусловлена тем, что в транспортно-экспедиторской отрасли цифровизация часто ограничивается автоматизацией отдельных функций, тогда как управленческие и коммерческие решения по-прежнему принимаются интуитивно либо требуют значительных трудозатрат на подготовку данных. В условиях высокой турбулентности внешней среды и усложнения логистических цепочек переход к системному data-driven управлению и интеграции ИИ становится необходимым условием сохранения конкурентоспособности. В работе предложена концептуальная модель цифровой трансформации бизнес-процессов транспортно-экспедиторских компаний, включающая интеграцию оценки цифровой зрелости (Process-based Digital Maturity Model), алгоритм внедрения ИИ-модуля и методику оценки целесообразности его применения. Практическая апробация на примере бизнес-процесса «Продажи» ООО «Транс Маркет» продемонстрировала рост цифровой зрелости, снижение доли ручного труда, увеличение доли сделок с использованием аналитики и положительные показатели инвестиционной эффективности (NPV > 0, IRR 22%, срок окупаемости менее 1 года).

The aim of the research is to develop and scientifically substantiate a conceptual model and algorithm for the digital transformation of business processes of freight forwarding companies based on data-driven decision-making and the implementation of artificial intelligence technologies, as well as to develop a methodology for assessing the feasibility of implementing AI in business processes. To achieve this goal, the following tasks are addressed in the work: 1. Analyze the characteristics of the freight forwarding market and the key barriers to the digital transformation of small and medium-sized enterprises, including the level of digital maturity and readiness to implement data-driven and AI-oriented solutions. 2. Form a system of principles for the digital transformation of business processes of freight forwarding companies based on the integration of process-driven, data-driven, and AI-oriented approaches. 3. Develop a conceptual model for the digital transformation of business processes in freight forwarding companies, reflecting process logic and the integration of AI into the end-to-end value chain. 4. Develop an algorithm for implementing a digital transformation model, including a stage for assessing digital maturity and implementing AI solutions. 5. Develop a methodology for assessing the feasibility of implementing an artificial intelligence module in the business processes of a freight forwarding company. 6. Test the developed model, algorithm, and assessment methodology using Trans Market LLC as an example and evaluate the economic efficiency of implementing digital transformation. The relevance of the research is due to the fact that in the freight forwarding industry, digitalization is often limited to the automation of individual functions, while management and commercial decisions are still made intuitively or require significant labor costs for data preparation. In the context of a highly turbulent external environment and increasingly complex logistics chains, the transition to systematic data-driven management and AI integration is becoming a prerequisite for maintaining competitiveness. The paper proposes a conceptual model for the digital transformation of business processes in freight forwarding companies, including the integration of a digital maturity assessment (Process-based Digital Maturity Model), an algorithm for implementing an AI module, and a methodology for assessing the feasibility of its application. Practical testing using the example of the sales business process at Trans Market LLC demonstrated an increase in digital maturity, a decrease in the share of manual labor, an increase in the share of transactions using analytics, and positive investment efficiency indicators (NPV > 0, IRR 22%, payback period less than 1 year).

• ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ
  • ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ ТРАНСПОРТНО-ЭКСПЕДИТОРСКИХ КОМПАНИЙ
• ВВЕДЕНИЕ
• 1. ТЕОРЕТИКО-АНАЛИТИЧЕСКОЕ ОСНОВЫ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ
  • 1.1. Цифровая трансформация: понятие, сущность, цели и задачи
  • 1.2. Основные направления и этапы цифровой трансформации
  • 1.3. Современные технологии и тренды цифровизации бизнеса
  • 1.4. Понятие и сущность бизнес-процессов. Классификация и подходы к управлению
  • 1.5. Методы и инструменты моделирования бизнес-процессов
  • 1.6. Понятие бизнес-модели и ее взаимосвязь с бизнес-процессами
  • 1.7. Анализ тенденций цифровой трансформации в транспортно-экспедиторской отрасли России
  • 1.8. Выявление ключевых проблем и барьеров цифровизации бизнес-процессов отрасли
• Реинжиниринг бизнес-процессов
• Моделирование и симуляция бизнес-процессов
• Шесть сигм (Six Sigma)
• Бережливое производство (Lean production, Lean)
• 5S
• Вытягивающее производство
• Точно в срок (Just in time, JIT)
• Канбан
• SCRUM
• Кайдзен (Kaizen)
• P2M
• Всеобщее управление качеством (Total Quality Management, TQM)
• DMAIC (define, measure, analyze, improve, control)
• SIPOC (supplier, input, process, output, customer)
• Система менеджмента качества или СМК
• PDCA (Plan, Do, Check, Act)
• 2. МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ И РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ
  • 2.1. Цели и задачи цифровой трансформации бизнес-процессов в транспортно-экспедиторской деятельности
  • 2.2. Постановка проблемы и формулировка гипотезы исследования
    • 2.3. Подходы и принципы построения модели цифровой трансформации бизнес-процессов
  • 2.2. Концептуальная модель цифровой трансформации бизнес-процессов для транспортно-экспедиторской деятельности
  • 2.3. Алгоритм цифровой трансформации бизнес-процессов предприятия
  • 2.4. Критерии оценки цифровой зрелости и эффективности внедрения модели
• 3. ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ И ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ МОДЕЛИ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ ТРАНСПОРТНО-ЭКСПЕДИТОРСКОЙ КОМПАНИИ (НА ПРИМЕРЕ ООО «ТРАНС МАРКЕТ»)
  • 3.1. Анализ отраслевой ситуации и влияния макрофакторов на деятельность транспортно-экспедиторских компаний
  • 3.2. Характеристика деятельности предприятия ООО «Транс Маркет»
  • 3.3. Оценка конкурентных преимуществ и ограничений развития ООО «Транс Маркет»
  • 3.4. Финансовый анализ ООО «Транс Маркет»
  • 3.5. Реализация алгоритма цифровой трансформации бизнес-процессов на примере ключевых бизнес-процессов
  • 3.6. Оценка экономической и организационной эффективности внедрения модели
  • 3.7. Практическая значимость результатов и направления дальнейшего исследования
• ЗАКЛЮЧЕНИЕ
• СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
• ПРИЛОЖЕНИЕ А
• ПРИЛОЖЕНИЕ Б
• ПРИЛОЖЕНИ В
• ПРИЛОЖЕНИЕ Г
• ПРИЛОЖЕНИЕ Д
• ПРИЛОЖЕНИЕ Е
• ПРИЛОЖЕНИЕ Ж
• ПРИЛОЖЕНИЕ З
• ПРИЛОЖЕНИЕ И