В работе обосновывается необходимость учета множества факторов, влияющих на макро- и микрологистические системы, для принятия обоснованных управленческих решений. Автор рассматривает возможность использования имитационных моделей в автоматизированных рабочих местах логистов, что позволяет учитывать динамические изменения в логистических системах. ERP-системы, такие как 1С, Oracle и SAP, обеспечивают управление ресурсами и процессами, включая логистику, но сталкиваются с трудностями в долгосрочном прогнозировании из-за волатильности рынков и других факторов. Для повышения точности прогнозов предлагается интеграция математических алгоритмов, учитывающих широкий спектр факторов. Агентное моделирование, как эффективный инструмент прогнозирования, позволяет моделировать поведение агентов в конкурентной среде. Это помогает учитывать такие параметры, как сезонность, пропускная способность путей и другие факторы, влияющие на логистику. Однако, при увеличении числа учитываемых параметров, сложность моделей возрастает, что может затруднить оперативное принятие решений. Научная новизна исследования заключается в оптимизации числа параметров для моделирования, что позволяет улучшить качество управленческих решений. Исследование также подчеркивает важность учета современных экономических факторов, таких как санкции, в моделировании поведения агентов. В исследовании обосновывается вывод о необходимости учета комплекса факторов макрологистической и микрологистической систем, при котором число факторов стремится к максимуму, до достижения достаточности объема информации для принятия оперативного, обоснованного и качественного управленческого решения. Рассмотрен пример возможности использования имитационной модели на базе программного комплекса автоматизированного рабочего места логиста и его интерфейса.
The paper substantiates the need to take into account many factors affecting macro- and micrologistic systems in order to make informed management decisions. The author considers the possibility of using simulation models in automated logistics workplaces, which allows taking into account dynamic changes in logistics systems. ERP systems such as 1C, Oracle and SAP provide resource and process management, including logistics, but face difficulties in long-term forecasting due to market volatility and other factors. To improve the accuracy of forecasts, it is proposed to integrate mathematical algorithms that take into account a wide range of factors. Agent-based modeling, as an effective forecasting tool, allows you to model the behavior of agents in a competitive environment. This helps to take into account parameters such as seasonality, track capacity and other factors affecting logistics. However, with an increase in the number of parameters taken into account, the complexity of the models increases, which can make operational decision-making difficult. The scientific novelty of the research lies in optimizing the number of parameters for modeling, which allows improving the quality of management decisions. The study also highlights the importance of taking into account modern economic factors, such as sanctions, in modeling agent behavior. The study substantiates the conclusion that it is necessary to take into account the complex of factors of the macrological and micrologistic systems, in which the number of factors tends to the maximum, until sufficient information is achieved to make an operational, informed and high-quality management decision. An example of the possibility of using a simulation model based on the software package of an automated workplace of a logistician and its interface is considered.