Оптимизация организации грузоперевозок подакцизной табачной продукции в Северо-Западном ФО: экономико-математическое моделирование и цифровые решения

РЕЛЕВАНТНЫЙ ФАКТ: Северо-Западный федеральный округ (СЗФО) является ключевым логистическим узлом России, обеспечивая обработку более 41% общего грузооборота морских портов страны. Этот показатель не просто подчеркивает экономическое значение региона, но и указывает на колоссальную нагрузку на его транспортную инфраструктуру, что делает задачу оптимизации грузоперевозок высокоценных и регулируемых товаров, таких как сигареты, критически важной для обеспечения фискальной безопасности и коммерческой эффективности.

Введение в проблему и актуальность исследования

Транспортная логистика подакцизных товаров, к которым относится табачная продукция, представляет собой сложнейшую инженерно-экономическую задачу. Высокая стоимость груза, жесткие фискальные требования государства (акцизы, маркировка) и потенциальные риски хищения или контрафакта требуют от дистрибьюторов не только максимальной скорости и надежности, но и безупречной прозрачности всех звеньев цепи поставок.

Научная проблема заключается в поиске равновесия между соблюдением строгих правовых норм, минимизацией совокупных транспортно-логистических издержек и эффективным использованием неоднородной инфраструктуры Северо-Западного федерального округа. Неоптимальные маршруты и неэффективное планирование влекут за собой не только финансовые потери, но и повышенные риски административной ответственности, что особенно актуально в контексте последних изменений в системе обязательной маркировки. Следовательно, неспособность компании быстро адаптировать свою логистическую стратегию к меняющемуся регуляторному полю фактически нивелирует любую экономию на перевозках.

Цель исследования — разработка комплекса теоретических основ, экономико-математических моделей и практических рекомендаций, направленных на оптимизацию организации грузоперевозок сигарет по СЗФО с целью минимизации транспортных издержек и повышения эффективности распределительной сети.

Объектом исследования выступают процессы организации грузоперевозок табачной продукции крупного дистрибьютора по территории Северо-Западного федерального округа, а предметом — экономико-математические методы и цифровые технологии, применяемые для повышения их эффективности.

Структура работы, соответствующая требованиям выпускной квалификационной работы, включает анализ теоретических основ логистики, детальное изучение специфики правового поля и региональных особенностей, применение классических методов линейного программирования для моделирования распределительной сети и разработку конкретных практических рекомендаций по внедрению современных цифровых инструментов.

Теоретические и методологические основы транспортной логистики

Основополагающим элементом любого исследования, посвященного оптимизации, является четкое определение понятийного аппарата и методологического инструментария. В случае с грузоперевозками сигарет, требуется синтез классических принципов логистики и точного математического моделирования, поскольку без фундаментальной математической базы любая цифровизация превращается в простое усложнение учета.

Базовые концепции логистики и управления цепями поставок

Транспортная логистика определяется как область науки и практики, занимающаяся планированием, управлением и контролем физического перемещения материальных потоков (грузов) от пункта отправления до пункта назначения. Ее главная цель — доставка груза требуемого качества, в нужном количестве, в нужное время, в нужное место с минимальными общими затратами.

Распределительная сеть в контексте дистрибуции сигарет представляет собой совокупность складов, терминалов и транспортных маршрутов, обеспечивающих своевременное и безопасное доведение продукции от производителя или импортера до конечных розничных точек СЗФО. Оптимизация сети подразумевает выбор оптимального количества и расположения складов, а также разработку наиболее эффективных маршрутов.

Логистические издержки (или совокупные логистические расходы) включают не только прямые транспортные затраты (ГСМ, амортизация, зарплата водителей), но и косвенные расходы, критически важные для подакцизного товара: складские расходы (особенно безопасность), страхование, административные расходы, связанные с маркировкой и документооборотом, а также потенциальные потери от дефицита или просрочки доставки. Минимизация этих совокупных издержек, а не только прямых транспортных затрат, является ключевым критерием эффективности.

Классическая постановка транспортной задачи и методы ее решения

Транспортная задача (ТЗ), впервые сформулированная Монжем и математически развитая Канторовичем, является краеугольным камнем логистического моделирования. Она представляет собой частный случай задачи линейного программирования, цель которой — разработать такой план перевозок однородного груза от $m$ пунктов отправления (складов) к $n$ пунктам назначения (потребителям), чтобы совокупные затраты на перевозку были минимальными.

Общая математическая модель ТЗ ставится следующим образом.
Пусть $a_i$ — объем запасов у $i$-го поставщика, а $b_j$ — объем спроса у $j$-го потребителя. $c_{ij}$ — удельные затраты (тариф) на перевозку единицы груза от $i$-го поставщика к $j$-му потребителю. Переменная $x_{ij}$ — искомый объем перевозок.

Целевая функция минимизации общих транспортных расходов:

Z = Σ(i=1 до m) Σ(j=1 до n) cᵢⱼ xᵢⱼ → min

Ограничения по предложению (запасам на складах):

Σ(j=1 до n) xᵢⱼ = aᵢ (i = 1, ..., m)

Ограничения по спросу (потребности клиентов):

Σ(i=1 до m) xᵢⱼ = bⱼ (j = 1, ..., n)

При этом все переменные $x_{ij} \ge 0$.

Для нахождения оптимального решения используются итерационные методы. Наиболее применимым и эффективным является Метод потенциалов (или метод модифицированного распределения). Этот метод позволяет проверить любой опорный план на оптимальность и, при необходимости, последовательно улучшить его, пока не будет достигнут критерий оптимальности.

Критерий оптимальности плана в Методе потенциалов проверяется через систему потенциалов $u_i$ (для поставщиков) и $v_j$ (для потребителей). Для всех свободных (незадействованных в текущем плане) клеток должно выполняться условие:

Δᵢⱼ = cᵢⱼ - (uᵢ + vⱼ) ≥ 0

Где $\Delta_{ij}$ — оценка клетки, показывающая, на сколько увеличится (или уменьшится, если $\Delta_{ij} < 0$) целевая функция, если в эту клетку будет включена единица груза. Если для всех свободных клеток оценки неотрицательны, план считается оптимальным.

Специфика организации грузоперевозок подакцизных товаров в контексте СЗФО

Перевозка сигарет — это всегда «логистика с особыми условиями», где помимо экономических факторов, решающую роль играют государственное регулирование и региональная инфраструктурная специфика.

Нормативно-правовое и фискальное регулирование оборота табачной продукции

В Российской Федерации табачная продукция относится к категории подакцизных и высокорегулируемых товаров, что накладывает жесткие ограничения на логистические процессы, отслеживаемость и безопасность.

Система обязательной маркировки «Честный знак». С 1 июля 2019 года введена обязательная маркировка табачной продукции, требующая нанесения двумерного кода Data Matrix на каждую пачку. Логистические операции (приемка, перемещение, отгрузка, вывод из оборота) неразрывно связаны с передачей сведений в информационную систему «Честный знак».

Последствия для логистики:

1. Требование к оборудованию: Склады и транспортные терминалы должны быть оснащены сканерами и программным обеспечением, способным работать с кодами Data Matrix и интегрироваться с системой.
2. Повышенная ответственность: Перевозка немаркированной или неправильно учтенной табачной продукции запрещена. Согласно части 4 статьи 15.12 КоАП РФ, оборот (включая хранение и перевозку) немаркированной табачной продукции для юридических лиц влечет наложение штрафа в размере от 300 000 до 500 000 рублей с конфискацией предмета правонарушения. Это требует от логистов введения дополнительных уровней контроля (QC/QA) на всех этапах.
3. Изменения в импорте (с 1 июля 2024 года): Вступление в силу Постановления Правительства РФ от 15 июня 2024 г. № 804 изменило порядок маркировки импортного табака. Теперь ввозимая продукция должна иметь акцизную марку индивидуальной серии, получаемую в уполномоченных таможенных органах до пересечения границы. Это смещает часть логистических операций (например, таможенное оформление и контроль) на более ранние этапы цепи поставок, что особенно актуально для СЗФО, являющегося крупными воротами импорта.

Таким образом, нормативные требования диктуют необходимость максимальной цифровизации и прозрачности, делая логистику сигарет не просто перевозкой, а управлением потоком данных.

Экономико-инфраструктурная оценка транспортной сети Северо-Западного ФО

Северо-Западный федеральный округ обладает уникальной инфраструктурой и географическим положением, определяющим специфику грузоперевозок.

Параметр	Характеристика СЗФО	Влияние на логистику сигарет
Портовая инфраструктура	Обрабатывает до 41,3% общего грузооборота морских портов РФ.	Идеальные условия для импорта, но требует повышенного контроля при транзите и соблюдении таможенных процедур (пломбирование, сопровождение).
Концентрация ВРП	79% ВРП концентрируется в 4 субъектах (СПб, Мурманск, Вологда, Коми).	Создает четко выраженные зоны притяжения спроса. Основная часть маршрутов должна быть сосредоточена вокруг этих агломераций.
Неоднородность дорожной сети	Развитая сеть вокруг СПб, но значительные пробелы и низкая плотность в периферийных регионах.	Требует гибкого планирования маршрутов, сочетания магистральных перевозок и мелкооптовой дистрибуции.
Интенсивность движения	Вблизи СПб интенсивность движения на федеральных трассах может превышать 20 000 автомобилей/сутки.	Необходимость использования динамических моделей маршрутизации и доставки в непиковые часы для соблюдения временных окон.
Сезонный фактор	Летом интенсивность движения на дорогах увеличивается на 30–50%.	При расчете времени доставки и планировании ресурсов необходимо использовать коэффициент сезонной неравномерности, который может составлять 1,3–1,5.

Эти факторы показывают, что классическая транспортная задача, основанная только на расстоянии, недостаточна. Моделирование должно учитывать не только статичные тарифы $c_{ij}$, но и динамические переменные, связанные с заторами и сезонностью, влияющие на операционные издержки и надежность доставки. Разве можно считать логистику эффективной, если она не учитывает, что летом на ключевых трассах время в пути увеличивается почти в полтора раза?

Экономико-математическое моделирование оптимальной распределительной сети

Для минимизации издержек крупного дистрибьютора сигарет в СЗФО необходимо перейти от эмпирического планирования к точному экономико-математическому моделированию.

Формулировка транспортной задачи для распределительной сети сигарет

Построение модели требует стандартизации исходных данных:

• Поставщики ($i$): Определяются как логистические центры (склады) дистрибьютора в СЗФО. Например, $i=1$ (ЛЦ Санкт-Петербург), $i=2$ (ЛЦ Вологда).
• Потребители ($j$): Ключевые субъекты СЗФО, генерирующие основной спрос (Санкт-Петербург, Ленинградская область, Новгородская область, Республика Карелия и др.).
• Запасы ($a_i$): Ежемесячный объем сигарет, который может отгрузить $i$-й склад (ограничение пропускной способности).
• Спрос ($b_j$): Ежемесячная потребность $j$-го региона, рассчитанная на основе прогноза продаж и исторической статистики.
• Стоимость перевозки ($c_{ij}$): Удельные затраты на перевозку единицы груза (например, 1 мастер-кейса) от $i$ к $j$. Эти затраты должны быть агрегированы, включая ГСМ, амортизацию, оплату труда и страхование, деленные на объем.

Пример агрегации затрат $c_{ij}$:

cᵢⱼ = (C_пост + C_пер(Dᵢⱼ)) / V_груза

Где $C_{\text{пост}}$ — постоянные затраты на рейс (страховка, зарплата водителя), $C_{\text{пер}}(D_{ij})$ — переменные затраты, зависящие от расстояния $D_{ij}$ (ГСМ, износ), $V_{\text{груза}}$ — объем груза.

Решение задачи позволяет ответить на фундаментальный вопрос: *какой объем продукции $x_{ij}$ должен быть отправлен с каждого склада $i$ в каждый регион $j$, чтобы общие транспортные расходы $Z$ были минимальны, при условии полного удовлетворения спроса и соблюдения ограничений по запасам?*

Решение задачи Методом потенциалов и анализ результатов

Решение транспортной задачи Методом потенциалов включает три этапа:

1. Построение исходного опорного плана. Используется, например, Метод минимального элемента (наименее затратного тарифа).
2. Оценка плана (нахождение потенциалов). Для базисных (задействованных) клеток $x_{ij} > 0$ рассчитываются потенциалы $u_i$ и $v_j$ по формуле $u_i + v_j = c_{ij}$.
3. Проверка критерия оптимальности. Для всех свободных (небазисных) клеток рассчитываются оценки $\Delta_{ij} = c_{ij} — (u_i + v_j)$.

Анализ результатов:
Если в результате итераций для всех свободных клеток $\Delta_{ij} \ge 0$, то план оптимален.

Склад (i) \ Регион (j)	СПб (5000)	Карелия (2000)	Новгород (1500)	Запасы (ai)
ЛЦ-1 (8000)	x11	x12	x13	8000
ЛЦ-2 (500)	x21	x22	x23	500
Спрос (bj)	5000	2000	1500	Σ = 8500

Предположим, после применения Метода потенциалов, оптимальный план показывает, что:

• $x_{11} = 5000$ (СПб полностью снабжается с ЛЦ-1).
• $x_{12} = 1500$ (Часть Карелии снабжается с ЛЦ-1).
• $x_{22} = 500$ (Оставшаяся часть Карелии снабжается с ЛЦ-2).
• $x_{13} = 1500$ (Новгород полностью снабжается с ЛЦ-1).

Если при этом для свободной клетки $x_{23}$ (ЛЦ-2 $\to$ Новгород) получена оценка $\Delta_{23} = 5$ (тыс. руб. / ед.), а для $x_{21}$ (ЛЦ-2 $\to$ СПб) $\Delta_{21} = 2$ (тыс. руб. / ед.), это означает, что переключение потоков на эти маршруты приведет к увеличению общих издержек. Оптимальный план минимизирует $Z$ за счет полного удовлетворения спроса и эффективного распределения нагрузки на склады. Таким образом, мы не только находим наименьшую стоимость, но и получаем инструмент для быстрого принятия решений о перераспределении грузов при изменении запасов или спроса.

Оптимизация маршрутов с учетом динамических факторов СЗФО

Хотя классическая ТЗ определяет оптимальные объемы поставок между узлами сети, она не решает проблему детальной маршрутизации (Vehicle Routing Problem, VRP) по множеству розничных точек. В условиях СЗФО, где интенсивность движения на трассах близка к критической, необходимо использовать продвинутые алгоритмы маршрутизации.

Необходимость динамического моделирования:

1. Пробки и время: Расстояние, заложенное в $c_{ij}$, не отражает фактического времени в пути. Алгоритмы VRP должны учитывать динамические данные о пробках, используя Big Data, чтобы избегать пиковых часов и выбирать маршруты, минимизирующие общее время, а не только километраж.
2. Временные окна доставки (Time Windows): Многие розничные точки, особенно в крупных городах, принимают высокоценный груз только в строго ограниченные временные интервалы. Алгоритм должен строить маршрут так, чтобы обеспечить своевременное прибытие в каждое окно, даже если это немного увеличивает пробег.
3. Сезонная неравномерность: Ввод сезонного коэффициента $e$ (1,3–1,5) в формулу расчета времени в пути позволяет более реалистично планировать расписание в летний период, предотвращая штрафы за просрочку.

Применение таких алгоритмов, как Алгоритм Кларка–Райта или их модификаций, интегрированных с данными реального времени, позволяет превратить оптимальный план ТЗ в серию выполнимых и экономически обоснованных ежедневных маршрутов, максимально загружающ��х транспортные средства и минимизирующих простой.

Разработка практических рекомендаций и внедрение цифровых технологий

Успешная оптимизация логистики сигарет требует не только математики, но и внедрения современных цифровых инструментов, которые способны контролировать высокорисковый груз и обеспечивать соответствие законодательству.

Расчет экономического эффекта от оптимизации транспортных издержек

Экономический эффект от внедрения оптимального плана перевозок, полученного с помощью Метода потенциалов, рассчитывается через сравнение общих логистических издержек ($Z$) до и после оптимизации.

Формула расчета экономического эффекта ($E$):

E = Z_исх - Z_опт

Где $Z_{\text{исх}}$ — общие расходы при существующем (исходном) плане, $Z_{\text{опт}}$ — общие расходы при оптимальном плане.

Пример расчета снижения издержек:
Предположим, что до оптимизации дистрибьютор использовал неоптимальный метод распределения с общими ежемесячными издержками $Z_{\text{исх}} = 15 000 000$ руб. После внедрения плана, основанного на Методе потенциалов, и перераспределения грузопотоков, оптимальные издержки составили $Z_{\text{опт}} = 13 500 000$ руб.
Экономический эффект: $E = 15 000 000 — 13 500 000 = 1 500 000$ руб./мес.
Снижение издержек составит: $(1 500 000 / 15 000 000) \times 100\% = 10\%$.

Отраслевая практика показывает, что только за счет оптимизации маршрутов и загрузки транспорта с помощью математического моделирования возможно сократить расходы на содержание автопарка, включая ГСМ и пробеги, на 12–30%.

Внедрение TMS-систем и IoT-технологий для высокоценного груза

Системы управления транспортом (TMS) являются обязательным инструментом для работы с высокоценным и регулируемым грузом.

• Оптимизация и планирование: TMS автоматизирует расчет VRP, используя динамические данные. В успешных кейсах внедрение TMS позволяет сократить время на планирование доставки с 4–5 часов до 15 минут, высвобождая ресурсы логистов.
• Снижение пробега и повышение производительности: Благодаря точному планированию, TMS позволяет сократить средний пробег транспортного средства и повысить его производительность на 15–40%.
• Интеграция с фискальными системами: Современные TMS должны быть интегрированы с ERP и, что критически важно, с системой «Честный знак». Это позволяет автоматически фиксировать передачу маркированного товара на этапе отгрузки и приемки, снижая риски штрафов.

Технологии Интернета вещей (IoT) и GPS-трекинг: Для перевозки сигарет, как высокоценного груза, необходим полный контроль. GPS-трекеры, интегрированные с TMS, обеспечивают постоянный мониторинг местоположения. Датчики IoT на контейнерах и в кузове контролируют не только местоположение, но и условия перевозки (температуру, влажность), а также несанкционированное вскрытие, что является прямой мерой снижения логистических рисков.

Повышение логистической безопасности через цифровизацию

Цифровизация в логистике сигарет — это не просто эффективность, это в первую очередь безопасность и соблюдение закона.

• Исключение человеческого фактора: Интеграция TMS и WMS (системы управления складом) с системой «Честный знак» исключает ручной учет кодов маркировки. При отгрузке сканирование и списание (или передача) данных происходит автоматически, что минимизирует вероятность ошибок, ведущих к нарушению КоАП РФ Статья 15.12.
• Прогнозирование рисков с помощью Big Data: Технологии Big Data и искусственного интеллекта используются для анализа исторических данных о хищениях, авариях, несоблюдении временных окон и простоях. На основе этого анализа TMS может автоматически рекомендовать более безопасные маршруты или время доставки, особенно в регионах СЗФО с низкой транспортной доступностью или высоким уровнем сезонной неравномерности.

Таким образом, комплексное внедрение математической модели (Метод потенциалов) для определения оптимальной структуры потоков и цифровых инструментов (TMS, IoT) для контроля и исполнения этих потоков позволяет дистрибьютору сигарет в СЗФО не только минимизировать издержки, но и обеспечить юридическую и физическую безопасность цепи поставок.

Заключение

Проведенное исследование подтвердило высокую актуальность и практическую значимость задачи оптимизации грузоперевозок подакцизной табачной продукции в условиях Северо-Западного федерального округа. Цель работы — минимизация транспортных издержек и повышение эффективности распределительной сети — была достигнута через комплексный анализ и моделирование.

Основные выводы:

1. Теоретический анализ подтвердил, что логистика сигарет требует синтеза классической транспортной задачи линейного программирования и учета специфических факторов: жесткого фискального регулирования (система «Честный знак», изменения в импорте 2024 года) и сложной инфраструктуры СЗФО (неоднородность дорог, высокая интенсивность движения).
2. Математическое моделирование показало, что оптимальный план распределения потоков достигается посредством Метода потенциалов, который позволяет найти минимальные общие транспортные издержки ($Z \to \min$) при соблюдении ограничений по запасам и спросу. Экономический эффект от перехода к оптимальному плану, согласно отраслевым данным, может достигать 10–30% снижения затрат на автопарк и ГСМ.
3. Региональный анализ выявил критическую зависимость логистической эффективности от динамических факторов СЗФО, таких как сезонная неравномерность (коэффициент 1,3–1,5) и пиковые нагрузки на трассах (до 20 000 авто/сутки). Это требует использования алгоритмов маршрутизации, учитывающих временные окна доставки и прогнозирование пробок.
4. Практические рекомендации включают обязательное внедрение TMS-систем для автоматизации VRP и сокращения времени планирования (до 15 минут), а также использование IoT-технологий для повышения безопасности и прозрачности перевозок высокоценного груза. Интеграция TMS с «Честным знаком» является ключевым фактором для снижения рисков административной ответственности (штрафы до 500 000 руб.) за оборот немаркированной продукции.

Таким образом, оптимизация организации грузоперевозок сигарет в СЗФО достигается не только за счет сокращения километров, но и за счет глубокой цифровизации и строгого соответствия правовым нормам. Именно комплексное применение этих мер гарантирует дистрибьютору устойчивое конкурентное преимущество на высокорегулируемом рынке.

Направления дальнейших исследований могут быть связаны с разработкой гибридных алгоритмов маршрутизации, которые динамически пересчитывают тарифы $c_{ij}$ в реальном времени, используя данные Big Data о заторах и погодных условиях, а также с моделированием оптимального расположения логистических центров (задача о размещении объектов) с учетом фискальных особенностей подакцизных товаров.

Список использованной литературы

1. Аванесов Ю.А., Клочко А.Н. Основы коммерческой деятельности на рынке товаров и услуг. Москва: ТОО “Люкс арт”, 2004. 176 с.
2. Балабанова Л.И. Оптовая торговля: маркетинг и коммерция. Москва: Экономика, 2005. 206 с.
3. Баринов В. Коммерческий менеджмент в переходный период // Проблема теории и практики управления. 2000. № 1. С. 83-87.
4. Беседина В.Н., Шевельев В.В. Организация транспортного обеспечения коммерческой деятельности: учебное пособие. Курск, 2001. 40 с.
5. Болт Г. Практическое руководство по управлению сбытом. Москва: Экономика, 1992.
6. Бурмистров В.Г. Организация торговых процессов непродовольственных товаров. Москва: Экономика, 1989.
7. Васильева Н.Э., Козлова Л.И. Формирование цены в рыночных условиях. Москва: Экспертное бюро – м, 1997. 64 с.
8. Ващекин А.Н. Моделирование коммерческой деятельности предприятий оптовой торговли. Москва: Изд-во МГУК(а), 1996. 25 с.
9. Герчикова И.Н. Маркетинг и международное коммерческое право. Москва: Внешторгиздат, 1997.
10. Грибов В.Д. Организационные и экономические основы бизнеса. Москва: ИЭП, 2000.
11. Гражданский кодекс Российской Федерации. Часть 1 и 2. Москва: Юридическая литература, 1996.
12. Дашков Л.П., Палебухчиянс В.К. Коммерция и технология торговли. 2-е изд. Москва: ИВЦ “Маркетинг”, 1995.
13. Денисова И.П. Цены и ценообразование. Москва: Экспертное бюро – м, 2001. 64 с.
14. Дихтль Е., Хершген Х. Практический маркетинг. Москва: Высшая школа, 2006.
15. Дубровский В.Ж., Чайкин Б.И. Экономика и управление предприятием. Екатеринбург: Изд-во УГЭУ, 1995.
16. Дэниелс Дж. Д., Радеба Ли Х. Международный бизнес: внешняя среда и деловые операции. Москва: Дел, 1997.
17. Келли Дж. Закупки с выгодой. Москва: Финансы и статистика: Аудит, 1997.
18. Коммерческо – посреднеческая деятельность на товарном рынке. Екатеринбург: РИФ “Солярис”, 1995. 416 с.
19. Котеленц А.П. Экономика и организация использования автомобильного транспорта. Москва: Транспорт, 2003. 310 с.
20. Крежбо И.И. Маркетинг на предприятии. Москва: Финстатинформ, 1994.
21. Крие А., Жало Ж. Внутренняя торговля. Москва: Прогресс, 1993.
22. Ламбен Жан – Жак. Стратегический маркетинг. Европейская перспектива. Санкт-Петербург: Наука, 1996.
23. Мархебинг: Учебник / под ред. А.Н. Романова. Москва: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1996.
24. О свободе торговли: Указ Президента РФ от 29.01.1992 // Российская газета. 1992. 1 февраля.
25. О мерах по государственному регулированию и улучшению торгового обслуживания населения: Постановление Правительства РФ № 936 от 12.08.1994 // Экономика и жизнь. 1994. № 38. С. 3.
26. Об утверждении Стратегии социально-экономического развития Северо-Западного федерального округа на период до 2020 года от 18 ноября 2011 г. // Электронный фонд правовой и нормативно-технической документации. URL: https://docs.cntd.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
27. Осипова Л.В., Синеева И.М. Основы коммерческой деятельности: учебник для ВУЗов. Москва: Банки и биржи, ЮНИТИ, 2005. 215 с.
28. Панкратов Ф.Г., Серёгина Т.К. Коммерческая деятельность: учебник для ВУЗов. Москва: ИВЦ, “Маркетинг”, 1996. 328 с.
29. Панкратов Ф.Г., Памбухчиянс В.К. Коммерция и технология торговли: учебник для ВУЗов. Москва: Маркетинг, 1994. 220 с.
30. Попов Е.В., Попова Л.Н. Искусство маркетинга. Екатеринбург: Терминал Плюс, 1997.
31. Попов Е.В. Продвижение товаров и услуг. Москва: Финансы и статистика, 2003. 320 с.
32. Попов Е.В. Теория маркетинга. Екатеринбург: Наука, 1999.
33. Старобинский Э.Е. Как упорядочить работу коммерческих организаций. Москва: ЗАО “Бизнес – школа”, 1997. 144 с.
34. Транспортная логистика: Учебник для транспортных ВУЗов / под ред. Л.Б. Мирожина. Москва: Экзамен, 2003. 512 с.
35. Транспортный устав железных дорог Российской Федерации. Москва, 1998.
36. Шемякин А.Н., Короткин Г.Р. Правовое регулирование перевозки грузов и пассажиров. Одесса: ЛАТСТАР, 1999.
37. Грузооборот по видам транспорта // ЕМИСС. URL: https://www.fedstat.ru (дата обращения: 23.10.2025).
38. Маркировка табака и табачной продукции: сигарет, стиков, электронных сигарет и других видов никотиносодержащих изделий // Официальный сайт Честный ЗНАК. URL: https://честныйзнак.рф/ (дата обращения: 23.10.2025).
39. Маркировка табачной продукции в системе Честный знак. URL: https://trts24.ru (дата обращения: 23.10.2025).
40. Министерство транспорта Российской Федерации. 2023 год. URL: https://mintrans.gov.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
41. Оптимизация транспортной логистики: методы и направления // Roolz. URL: https://roolz.ru (дата обращения: 23.10.2025).
42. Перевозки грузов и грузооборот автомобильного транспорта организаций всех видов деятельности // Росстат. URL: https://rosstat.gov.ru (дата обращения: 23.10.2025).
43. Рынок грузоперевозок в Северо-Западном регионе // Мир транспорта. URL: https://mirtransporta.ru (дата обращения: 23.10.2025).
44. Росстат: за пять месяцев 2024 года наибольший рост показал грузооборот морского и автомобильного транспорта // РЖД-Партнер. URL: https://www.rzd-partner.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
45. СЕВЕРО-ЗАПАДНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ // КонсультантПлюс. URL: https://www.consultant.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
46. ТОП-11 TMS-систем для управления транспортом на 2025 год // Roolz. URL: https://roolz.ru (дата обращения: 23.10.2025).
47. Транспортная задача линейного программирования // Habr. URL: https://habr.com/ (дата обращения: 23.10.2025).
48. Цифровизация транспортно-логистических цепочек поставок: особенности и перспективы в Китае / Ван Сюган // Креативная экономика. 2023. № 4.
49. Что нужно знать о маркировке табачной продукции // Администрация МО Выселковский район Краснодарского края. URL: https://vyselki.ru (дата обращения: 23.10.2025).
50. Эффективные стратегии для оптимизации грузовых перевозок в 2023 году с учетом современных тенденций. URL: (источник не указан). (дата обращения: 23.10.2025).