The relevance of the topic is determined by the importance of addressing logistical issues in the context of the global growth of the biofuel industry, the increased need for sustainable management of logistics processes, and the reduction of the carbon footprint. The development of integrated logistics solutions is particularly timely, as it enables the consideration of rapidly changing market demands and environmental standards. Research Gap. Currently, existing approaches to optimizing multimodal logistics have significant shortcomings related to the unsynchronized management of information and material flows. In addition, there is a lack of empirical data on the integration of omnichannel methods, among which the following are applied: Digital planning using artificial intelligence algorithms; Carbon emission monitoring; Optimization of intermodal (multimodal) transportation. Research Objective. The objective of the research is to develop an optimization model for an omnichannel logistics network for biofuel, based on data analysis methods and artificial intelligence. This approach enables the creation of an effective tool for managing Russian-Chinese logistics networks in a cross-border context. Scientific Novelty. The data-driven optimization model developed significantly reduces logistics costs, cuts carbon emissions, and enhances the resilience of the supply chain. This approach expands the theoretical foundations in the field of omnichannel logistics and opens up new prospects for the use of modern digital technologies in optimizing transportation systems. Scientific Discussion and Future Research Directions. The authors propose to discuss the possibilities of adapting the suggested model to solve similar logistical challenges in other sectors of the economy. An important direction of the discussion is also the improvement of organizational and economic mechanisms for the integration of digital technologies into the logistics system, particularly the refinement of carbon emissions monitoring methods, which will enhance the overall efficiency of optimizing logistical processes.
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.