Экономическая эффективность применения технологий штрихового кодирования и сканирования в логистических системах

В современном мире, где глобализация и цифровизация переопределяют ландшафты бизнеса, эффективное управление цепями поставок становится не просто конкурентным преимуществом, но и жизненной необходимостью. Логистические системы, являющиеся кровеносными сосудами экономики, постоянно ищут пути повышения скорости, точности и надежности операций. В этом контексте технологии автоматической идентификации, в частности штриховое кодирование и сканирование, выступают краеугольным камнем оптимизации. Представьте себе мир, где каждая ошибка при ручном вводе данных обходится компании в десятки тысяч рублей, а скорость обработки товаров критически замедляет всю цепочку поставок. Именно такие вызовы решаются благодаря внедрению систем штрихового кодирования, которые, согласно данным, способны сократить количество ошибок до одной на три миллиона знаков, в то время как при ручном вводе этот показатель составляет одну ошибку на каждые триста знаков. Такой колоссальный разрыв в точности напрямую транслируется в значительную экономию и повышение операционной эффективности, поскольку минимизирует дорогостоящие пересортицы, возвраты и штрафы от клиентов.

Целью данной курсовой работы является всестороннее изучение и анализ экономической эффективности применения технологий штрихового кодирования и сканирования в логистических системах. Мы стремимся выявить ключевые преимущества этих технологий, определить адекватные методы их оценки и разработать практические рекомендации по повышению их эффективности. Для достижения этой цели перед нами стоят следующие задачи:

• Исследовать теоретические основы и историю развития штрихового кодирования в контексте логистики.
• Классифицировать и детально описать основные виды штриховых кодов, а также технологии их применения, сосредоточившись на примере EAN-13.
• Провести комплексный анализ экономических выгод и затрат, связанных с внедрением и эксплуатацией систем сканирования штрих-кодов.
• Представить и обосновать методологии и показатели для оценки экономической эффективности применения штрих-кодов на предприятии.
• Разработать пути и методы совершенствования эффективности сканирования штрих-кодов для оптимизации логистических процессов.
• Определить основные вызовы и перспективы развития технологий штрихового кодирования в условиях цифровой трансформации.

Структура данной работы последовательно раскрывает заявленные задачи, начиная с теоретического фундамента, переходя к практическим аспектам применения, экономическим оценкам и, наконец, к перспективам развития. Это исследование будет полезно студентам экономических и логистических специальностей, а также всем, кто интересуется вопросами оптимизации цепей поставок и повышения конкурентоспособности предприятий в условиях современного рынка.

Теоретические основы и история развития штрихового кодирования в логистике

Понятие и сущность штрихового кодирования

Прежде чем углубляться в экономические аспекты, необходимо четко определить терминологический аппарат. В основе нашего исследования лежит концепция штрихового кода — это графическая информация, представляющая собой последовательность черных и белых полос или других геометрических фигур, которая наносится на поверхность, маркировку или упаковку изделий и предназначена для автоматического считывания техническими средствами. По сути, штрих-код является визуальным языком, позволяющим машинам мгновенно идентифицировать объект и получить доступ к связанной с ним информации.

Логистическая система — это сложная, адаптивная система, состоящая из функциональных подсистем (закупки, производство, складирование, транспортировка, распределение, информационное обеспечение), взаимосвязанных и взаимодействующих в процессе управления материальными, информационными и финансовыми потоками. Ее главная цель — доставка нужного товара в нужное место, в нужное время, в нужном количестве, нужного качества и с минимальными затратами.

Экономическая эффективность в контексте логистики — это соотношение между результатами функционирования логистической системы (например, объемом реализованной продукции, качеством обслуживания, скоростью доставки) и затратами, понесенными для достижения этих результатов. Другими словами, это мера того, насколько рационально используются ресурсы для выполнения логистических операций.

Информационные потоки — это совокупность циркулирующих в логистической системе, между логистической системой и внешней средой сообщений, необходимых для управления и контроля логистических операций. Внедрение штрихового кодирования напрямую влияет на качество, скорость и точность этих потоков, делая их более управляемыми и прозрачными.

Исторические этапы развития и внедрения штрихового кодирования

История штрихового кодирования — это увлекательный рассказ о том, как смелые идеи из области фантастики становятся неотъемлемой частью повседневности. Все началось в 1948 году, когда аспирант Бернард Сильвер и его друг Норман Джозеф Вудланд, вдохновленные потребностью в автоматическом считывании информации о продуктах в супермаркетах, начали свои исследования. Именно Вудланд, сидя на пляже, сформировал свой первый штриховой код, расширив точки и тире азбуки Морзе в узкие и широкие линии на песке. Эта простая, но гениальная идея легла в основу будущего патентного изобретения, полученного Вудландом и Сильвером в 1952 году.

Однако путь от изобретения до широкого коммерческого применения занял несколько десятилетий. Первое активное использование штрих-кодов в промышленных масштабах началось лишь в конце 1950-х годов. Знаковым моментом стало 10 октября 1967 года, когда Ассоциация железных дорог США приняла оптический штриховой код «KarTrak», разработанный компанией Sylvana, для сортировки вагонов. На маркировку 95% всего парка вагонов ушло более семи лет, что свидетельствует о масштабе и сложности этого раннего проекта. В 1968 году произошло еще одно важное усовершенствование: прожектор в системе Коллины был заменен на лазерный луч, что значительно уменьшило габариты оборудования и повысило эффективность считывания маркировки.

Настоящий прорыв в розничной торговле произошел в США 1 апреля 1973 года с официальным внедрением Универсального товарного кода (UPC). Эпохальное событие, ознаменовавшее новую эру в торговле, случилось 26 июня 1974 года, когда в супермаркете Marsh’s в Трое, Огайо, была отсканирована первая пачка жевательной резинки Wrigley’s Juicy Fruit с UPC штрих-кодом. К 1984 году уже 33% магазинов США активно использовали сканеры штрих-кодов.

Европа не отставала. Европейская система кодирования EAN (European Article Numbering), являющаяся разновидностью UPC, начала применяться для идентификации потребительских товаров в Западной Европе с 1977 года. Сегодня стандартизацию штрихового кодирования поддерживают такие глобальные организации, как GS1 и Международная организация по стандартизации (ISO), которые разрабатывают стандарты, касающиеся как структуры данных, так и технических характеристик кодов.

Место штрихового кодирования в современной логистике

Штриховое кодирование давно вышло за рамки исключительно розничной торговли. Сегодня оно является неотъемлемым элементом общемирового процесса стандартизации и активно используется в самых разнообразных отраслях человеческой деятельности, становясь универсальным языком для идентификации и отслеживания объектов.

В логистике и управлении цепями поставок штриховые коды обеспечивают бесшовное движение товаров от производителя до конечного потребителя. Они позволяют автоматизировать процессы приемки, складирования, комплектации, отгрузки и инвентаризации, значительно снижая трудозатраты и минимизируя человеческий фактор.

Помимо традиционного применения в рознице, штриховые коды нашли свое место:

• В автомобильной и машиностроительной промышленности – для идентификации миллионов комплектующих, от мелких болтов до крупных агрегатов, что обеспечивает точность сборки и контроль качества.
• В здравоохранении – для маркировки проб крови, лекарственных препаратов, медицинского оборудования и идентификации пациентов, что критически важно для безопасности и предотвращения ошибок.
• На транспорте – для отслеживания грузов, контейнеров и багажа, обеспечивая прозрачность и оперативность логистических операций. Например, почтовые службы США используют штрих-коды для автоматической сортировки почты с 1982 года.
• В производственных процессах – для индивидуальной маркировки изделий и деталей, что позволяет отслеживать каждый этап производства, контролировать качество и управлять потоками незавершенного производства.
• В системах контроля доступа – на пропусках и билетах, что обеспечивает быструю и точную идентификацию людей и их прав доступа.
• В библиотечном деле – для учета книг и автоматизации выдачи/приема литературы.

Таким образом, штриховое кодирование не просто ускорило и удешевило процессы, но и сделало их более надежными, прозрачными и контролируемыми, что является фундаментальной основой для построения эффективных логистических систем в XXI веке. Это позволяет компаниям не только сокращать издержки, но и значительно повышать уровень удовлетворенности клиентов, гарантируя своевременную и точную доставку.

Виды штриховых кодов и технологии их применения в логистических системах

Классификация штриховых кодов: линейные и двумерные

Эволюция технологий автоматической идентификации привела к появлению различных типов штриховых кодов, каждый из которых обладает своими уникальными характеристиками и областями применения. Основное деление происходит на одномерные (линейные) и двумерные (2D) штриховые коды.

Линейные символики, или одномерные штрих-коды, представляют собой последовательность параллельных черных и белых полос различной ширины. Они позволяют кодировать относительно небольшой объем информации — как правило, до 20-30 символов, чаще всего только цифр. Примерами таких кодов являются EAN-13, UPC, Code 39, Code 128, ITF-14. Их простота и легкость считывания делают их идеальными для маркировки товаров в розничной торговле и на складах, где требуется быстрая идентификация большого количества однотипных позиций.

Двумерные штриховые коды (2D) — это более совершенные символики, способные хранить значительно больший объем информации, включая текстовые данные, ссылки, изображения и даже небольшие файлы. В отличие от линейных, они считываются в двух направлениях — по горизонтали и вертикали, что обеспечивает высокую плотность записи информации. Наиболее известные примеры 2D-кодов — это QR-код (Quick Response Code) и Data Matrix.

• QR-коды отличаются высокой емкостью: они могут хранить до 7089 цифровых символов, 4296 буквенно-цифровых символов или 2953 байта бинарных данных. Это делает их универсальным инструментом для маркетинга, доступа к веб-ресурсам, а также для производственных и транспортных решений, где требуется быстрое получение обширной информации.
• Data Matrix также обладает впечатляющей емкостью, кодируя до 3116 цифровых или 2335 буквенно-цифровых символов. Эти коды часто используются в производстве, здравоохранении и логистике для маркировки малогабаритных деталей, отслеживания инструментов и идентификации медицинских препаратов, благодаря их компактности и высокой устойчивости к повреждениям.

Способность 2D-кодов хранить столь обширные данные открывает новые горизонты для логистики, позволяя интегрировать в маркировку не только идентификатор товара, но и информацию о сроке годности, серийном номере, партии, условиях хранения и даже инструкции по эксплуатации.

Стандарты GS1 и основные виды штриховых кодов (на примере EAN-13)

В основе глобального использования штриховых кодов лежит система стандартов, разработанная и поддерживаемая международной организацией GS1. GS1 (Global Standards One) определяет совокупность уникальных идентификационных ключей, которые обеспечивают быстрый и надежный доступ к данным о товарах и других объектах в цепях поставок по всему миру.

Наиболее распространенным линейным штрих-кодом в мире, особенно в розничной торговле, является EAN-13 (European Article Number). Он предназначен для уникальной идентификации потребительских товаров и автоматизации процессов в магазинах. Структура EAN-13 состоит из 13 цифр и имеет следующее распределение информации:

• Первые две или три цифры обозначают код страны, где зарегистрирован производитель или продавец (например, 460-469 для России).
• Следующие 4-6 цифр — это уникальный регистрационный номер предприятия-изготовителя (или продавца).
• Далее 3-5 цифр кодируют информацию о самом товаре (его наименование, потребительские свойства, размеры, вес и т.д.).
• Последняя, 13-я цифра является контрольной. Ее функция — проверка правильности считывания кода сканером, что значительно снижает вероятность ошибок.

Расчет контрольной цифры EAN-13 осуществляется по специальному алгоритму Modulo 10 (по модулю 10), который гарантирует высокую надежность. Процесс расчета выглядит следующим образом:

1. Складываются цифры, стоящие на четных позициях (2-я, 4-я, 6-я, 8-я, 10-я, 12-я), начиная справа от контрольной цифры.
2. Полученная сумма умножается на 3.
3. Складываются цифры, стоящие на нечетных позициях (1-я, 3-я, 5-я, 7-я, 9-я, 11-я).
4. Две полученные суммы складываются.
5. Контрольная цифра будет дополнением последней цифры полученной суммы до 10. Если последняя цифра суммы равна 0, то контрольная цифра также будет 0.

Например, для кода 460123456789X (где X — контрольная цифра):

• Четные позиции (справа налево): 9, 7, 5, 3, 1, 6. Сумма = 9 + 7 + 5 + 3 + 1 + 6 = 31.
• Умножаем на 3: 31 * 3 = 93.
• Нечетные позиции (справа налево, исключая X): 8, 6, 4, 2, 0, 4. Сумма = 8 + 6 + 4 + 2 + 0 + 4 = 24.
• Общая сумма = 93 + 24 = 117.
• Последняя цифра суммы = 7. Дополнение до 10 = 3.
• Таким образом, контрольная цифра X = 3.

Помимо EAN/UPC, система GS1 управляет и другими, не менее важными типами штриховых кодов, разработанных для специфических логистических задач:

• GS1 DataBar используется для идентификации малоразмерных товаров и может содержать значительно больше информации, чем EAN/UPC, включая глобальный номер товарной позиции (GTIN), срок годности, вес продукции, дату производства и серийный номер. Это особенно актуально для свежих продуктов и фармацевтики.
• GS1-128 (ранее UCC/EAN-128) является наиболее удобным и мощным инструментом в логистике и транспорте. Он позволяет кодировать не только идентификационные ключи, но и так называемые идентификаторы применения (ИП), которые указывают на тип данных (например, вес нетто, номер партии, дата производства). GS1-128 не применяется для товаров, проходящих через розничную торговлю, но играет ключевую роль в складской логистике и грузоперевозках.
• Для идентификации единиц поставки (паллет, коробок) на всех этапах транспортировки используется уникальный 18-разрядный идентификационный номер GS1 — порядковый номер транспортной упаковки (SSCC — Serial Shipping Container Code). Этот код обеспечивает отслеживание каждой логистической единицы. В этикетках стандарта GS1 для транспортных единиц часто используется символика штрихового кода EAN/UCC–128.

В России внедрением международной универсальной системы товарной нумерации EAN занимается Ассоциация автоматической идентификации «ЮНИСКАН/ГС1 РУС», что подчеркивает значимость этих стандартов для отечественной экономики.

Технология создания, маркировки и сканирования штрих-кодов

За кажущейся простотой штрихового кода стоит сложный, многоступенчатый технологический процесс, обеспечивающий его функциональность и интеграцию в логистические системы. Этот процесс можно разделить на несколько ключевых этапов:

1. Формирование данных: Все начинается с информационной системы предприятия (например, ERP, WMS), где генерируется уникальный номер для каждого товара или единицы хранения. Этот номер является первичной информацией, которая будет закодирована.
2. Кодирование: Полученный номер преобразуется в графическое изображение штрих-кода. Для этого используется специализированное программное обеспечение, которое формирует код в соответствии с выбранной символикой (например, EAN-13, Data Matrix, QR-код). Программное обеспечение учитывает все параметры стандарта, включая ширину полос, расстояние между ними и наличие контрольной суммы.
3. Печать: Готовое изображение штрих-кода печатается на этикетке или непосредственно на упаковке товара. Для этого используются специализированные принтеры (термотрансферные или термопринтеры), которые обеспечивают высокую четкость и контрастность изображения, критически важные для последующего считывания.
4. Маркировка: Напечатанная этикетка аккуратно наносится на товар или его упаковку. Важно соблюдать рекомендации по месту размещения, чтобы код был легко доступен для сканирования и не подвергался повреждениям. В некоторых случаях (например, на производстве) код может быть нанесен непосредственно на изделие с помощью лазерной гравировки или прямой печати.
5. Считывание: На этом этапе в игру вступают специализированные устройства — сканеры штрих-кодов или терминалы сбора данных (ТСД). Сканер с помощью светового луча (лазерного или светодиодного) или камеры считывает оптический рисунок штрих-кода. Основной принцип работы заключается в следующем: черные полосы поглощают свет, а белые — отражают. Датчик сканера фиксирует интенсивность отраженного света.
6. Декодирование: Считанные данные, представляющие собой последовательность электрических сигналов, преобразуются обратно в числовую или буквенно-цифровую информацию. Сканер распознает ширину черных полос и пробелов, интерпретируя их как двоичный код. Затем эта информация передается в информационную систему предприятия (например, в товароучетную систему, WMS или ERP), где она сопоставляется с базой данных, обеспечивая мгновенный доступ к полной информации о товаре.

Таким образом, технология штрихового кодирования представляет собой комплексное решение, объединяющее программное обеспечение, оборудование для печати и считывания, а также строгие стандарты кодирования, что обеспечивает ее высокую надежность и эффективность в логистических процессах.

Экономическая эффективность внедрения и эксплуатации систем сканирования штрих-кодов

Прямые и косвенные экономические выгоды

Внедрение штрихового кодирования в логистических системах — это не просто технологическое новшество, а стратегическая инвестиция, способная принести значительные экономические выгоды, как прямые, так и косвенные.

Одной из самых очевидных прямых выгод является повышение скорости обработки данных. По сравнению с ручным вводом символов, скорость ввода штрихового кода возрастает в 1,5-2 раза. Это означает, что операторы склада, кассиры или сотрудники транспортных компаний могут обрабатывать больше товаров за меньшее время, что напрямую влияет на пропускную способность и общую производительность логистической системы.

Однако еще более критичным преимуществом является многократное повышение достоверности данных. Ручной ввод информации неизбежно ведет к ошибкам: статистика показывает, что при ручном вводе на 300 знаков приходится одна ошибка. При использовании же штриховых кодов этот показатель снижается до одной ошибки на 3 миллиона знаков. Эта колоссальная разница в точности имеет прямое экономическое выражение. Средняя стоимость работ по выявлению и устранению последствий одной ошибки в логистике может составлять значительные денежные средства, варьируясь от нескольких сотен до десятков тысяч рублей в зависимости от масштабов компании и критичности данных. Устранение ошибки может включать повторную обработку, исправление документов, пересортицу, потери от брака или порчи товара, а также штрафы от клиентов за несвоевременную или некорректную поставку. Снижение числа таких ошибок приводит к прямой экономии.

Штриховое кодирование обеспечивает оперативный доступ к информации о каждом продуктовом экземпляре в режиме реального времени. Это позволяет менеджменту принимать быстрые и обоснованные решения на основе актуальных данных, оптимизировать планирование и предотвращать потенциальные проблемы.

Косвенные, но не менее значимые выгоды включают:

• Улучшение сортировки, подсчёта, контроля над запасами, подборки и отгрузки товаров. Автоматическая идентификация позволяет точно учитывать каждое перемещение товара, что критически важно для производителей, оптовиков и транспортных служб. В розничной торговле это облегчает приемку товаров и контроль над запасами, предотвращая дефицит или избыток.
• Минимизация бумажного документооборота и повышение точности учета. Переход от бумажных накладных и актов к электронному учету, основанному на сканировании, сокращает затраты на печать, хранение документов и снижает риск их утери или порчи.
• Контроль движения каждой единицы продукции по цепи поставок. Штриховое кодирование позволяет фиксировать все изменения в статусе товара автоматически, обеспечивая полную прослеживаемость от производства до конечного потребителя.
• Обязательное условие для экспорта товаров. Во внешней торговле наличие штрихового кода является не просто желательным, но часто обязательным требованием многих международных торговых сетей, дистрибьюторов и таможенных органов. Более того, в России для ряда категорий товаров действует обязательная цифровая маркировка в системе «Честный ЗНАК» с использованием двумерных кодов Data Matrix, что является условием для их оборота, включая экспорт. Несоблюдение этих требований может привести к задержкам на границе, штрафам и невозможности реализации продукции.

Затраты на внедрение и эксплуатацию

Несмотря на очевидные выгоды, внедрение системы штрих-кодирования требует определенных первоначальных инвестиций и последующих эксплуатационных расходов. Эти затраты можно разделить на несколько ключевых категорий:

1. Оборудование:
   • Сканеры штрих-кодов: Цена на них варьируется от 5 000 до 30 000 рублей, в зависимости от типа (ручные, стационарные, беспроводные), дальности считывания и устойчивости к условиям эксплуатации.
   • Терминалы сбора данных (ТСД): Эти устройства представляют собой мини-компьютеры со встроенным сканером, позволяющие не только считывать, но и обрабатывать, хранить и передавать данные. Стоимость ТСД может составлять от 20 000 до 100 000 рублей и выше.
   • Принтеры этикеток: Для печати штрих-кодов необходимы специализированные принтеры (термотрансферные или термопринтеры), цены на которые начинаются от 10 000 и могут достигать 50 000 рублей и более, в зависимости от производительности и качества печати.
   • Расходные материалы: Это этикетки (бумажные, синтетические), риббоны (красящие ленты для термотрансферных принтеров). Их стоимость зависит от объема, размера и типа.
2. Программное обеспечение (ПО):
   • Для полноценной работы системы штрих-кодирования требуется специализированное ПО, способное генерировать коды, управлять базой данных товаров, интегрироваться со сканерами и ТСД, а также взаимодействовать с основной учетной системой (ERP, WMS). Стоимость такого ПО для малого и среднего бизнеса может начинаться от 27 300 рублей только за лицензию, без учета настроек и интеграции.
   • Интеграция с существующими системами: Часто требуется доработка или адаптация уже используемых на предприятии учетных систем для корректной работы со штрих-кодами. Затраты на интеграцию могут быть весьма существенными и зависят от сложности IT-инфраструктуры.
3. Обучение персонала: Для эффективной эксплуатации новой системы необходимо обучить сотрудников работе с оборудованием и программным обеспечением. Это включает проведение тренингов, разработку инструкций и, возможно, временное снижение производительности на этапе адаптации.
4. Обслуживание и поддержка: Включает в себя регулярное техническое обслуживание оборудования, обновление программного обеспечения, а также поддержку пользователей.

Суммарные затраты на внедрение системы штрих-кодирования для малого и среднего бизнеса могут варьироваться от нескольких десятков тысяч до нескольких сотен тысяч и даже миллионов рублей, в зависимости от масштаба предприятия, количества рабочих мест и сложности автоматизации.

Анализ ROI и окупаемости инвестиций

Для оценки экономической целесообразности инвестиций в системы штрихового кодирования используется показатель ROI (Return on Investment — возврат инвестиций). ROI позволяет определить, насколько эффективно вложенные средства трансформируются в прибыль или экономию.

ROI = (Чистая прибыль или экономия от проекта – Инвестиции в проект) / Инвестиции в проект × 100%

Рассмотрим гипотетический пример для малого склада, который до внедрения системы штрих-кодирования сталкивался с проблемами ручного учета:

Исходные данные (без штрих-кодов):

• Количество сотрудников склада: 5 человек.
• Средняя зарплата сотрудника: 40 000 руб./месяц.
• Общая зарплата: 200 000 руб./месяц.
• Время на приемку/отгрузку одного товара (ручной ввод): 5 минут.
• Количество ошибок ручного ввода: 1 на 300 операций.
• Средняя стоимость устранения одной ошибки (пересортица, возврат, штрафы): 5 000 руб.
• Ежемесячный объем операций: 10 000.
• Затраты на устранение ошибок: (10 000 / 300) * 5 000 ≈ 166 667 руб./месяц.

Инвестиции в систему штрих-кодирования:

• ТСД (3 шт.): 3 * 50 000 руб. = 150 000 руб.
• Принтер этикеток (1 шт.): 30 000 руб.
• ПО и интеграция: 100 000 руб.
• Обучение персонала: 20 000 руб.
• Общие инвестиции: 300 000 руб.

Экономия после внедрения штрих-кодов:

• Сокращение времени на операции: Скорость ввода увеличилась в 2 раза, что позволяет сократить персонал или перераспределить его на более производительные задачи. Допустим, потребность в персонале сократилась до 3 человек.
  • Экономия на зарплате: (5 — 3) * 40 000 = 80 000 руб./месяц.
• Снижение количества ошибок: Допустим, количество ошибок снизилось до 1 на 3 000 000 операций. При 10 000 операций в месяц это практически исключает ошибки, вызванные ручным вводом.
  • Экономия на устранении ошибок: ≈ 166 667 руб./месяц.
• Прочие выгоды (ускорение инвентаризации, снижение потерь, улучшение обслуживания клиентов) — оценим их условно в 10 000 руб./месяц.

Общая ежемесячная экономия: 80 000 + 166 667 + 10 000 = 256 667 руб./месяц.

Расчет ROI:

• Ежегодная экономия: 256 667 руб. * 12 месяцев = 3 080 004 руб.
• ROI = (3 080 004 – 300 000) / 300 000 × 100% ≈ 926%

Срок окупаемости (PBP – Payback Period):

• PBP = Инвестиции / Ежемесячная экономия = 300 000 / 256 667 ≈ 1.17 месяца.

Этот пример демонстрирует, что инвестиции в системы штрихового кодирования могут окупиться в очень короткие сроки, обеспечивая при этом высокий возврат инвестиций. Реальные цифры могут варьироваться, но общая тенденция к существенной экономии и повышению эффективности сохраняется практически для любого предприятия, активно работающего с товарными потоками. Таким образом, внедрение штрих-кодов — это не расход, а стратегическое вложение в будущее устойчивое развитие компании.

Методологии и показатели оценки экономической эффективности сканирования штрих-кодов

Общие подходы к оценке эффективности логистических систем

Оценка экономической эффективности использования процесса сканирования штриховых кодов в логистических системах является критически важным аспектом управления. Она позволяет не только подтвердить целесообразность инвестиций, но и выявить «узкие места», оптимизировать процессы и формировать стратегию развития. Задачи оценки включают:

• Формирование концепции эффективности, учитывающей специфику логистических операций.
• Выявление эффектообразующих факторов, то есть тех элементов, которые вносят наибольший вклад в повышение или снижение эффективности.
• Формирование системы показателей эффективности, позволяющих количественно измерять результаты.
• Разработка методики количественной оценки показателей и механизма распределения экономического эффекта между участниками логистической цепи.

Для оценки эффективности функционирования логистической системы обычно применяются такие методы, как:

1. Анализ полной стоимости (Total Cost Analysis): Этот метод является одним из наиболее всеобъемлющих, поскольку он учитывает не только явные (прямые) затраты, но и так называемые «скрытые» или косвенные издержки логистической системы. Применение этого метода требует специальных знаний и глубокого понимания взаимосвязей в системе. К «скрытым» затратам, которые часто упускаются из виду, но оказывают значительное влияние на итоговую эффективность, относятся:
   • Потери от ошибок при ручном вводе данных: пересортица, неправильные отгрузки, возвраты, штрафы от клиентов.
   • Непроизводительные перемещения и простои персонала из-за неэффективной организации склада, отсутствия актуальной информации о местонахождении товара.
   • Издержки на хранение излишних запасов (замороженный капитал, затраты на аренду, страхование, обслуживание).
   • Потери от порчи или устаревания товаров из-за отсутствия оперативного учета и контроля сроков годности.
   • Затраты на урегулирование претензий клиентов, возникших из-за логистических ошибок (время менеджеров, юридические расходы, компенсации).
2. Экспертные системы: Используются для оценки качественных показателей и факторов, которые сложно выразить количественно. Применяются мнения ведущих специалистов отрасли, что позволяет получить комплексную, хотя и субъективную, оценку.
3. ABC-анализ: Метод позволяет классифицировать товары, клиентов или поставщиков по степени их значимости для бизнеса. Например, товары категории «А» (наиболее ценные) требуют более тщательного контроля и оптимизации логистических операций, что напрямую влияет на выбор технологий идентификации.
4. XYZ-анализ: Дополняет ABC-анализ, классифицируя товары по стабильности спроса. Товары с прогнозируемым спросом (категория «X») могут быть эффективно управляемы с помощью стандартных систем штрих-кодирования, тогда как для товаров с нестабильным спросом («Z») могут потребоваться более гибкие и оперативные решения.

Для получения наиболее достоверной информации об эффективности логистической системы важно оценивать ее по максимальному количеству критериев, используя комбинацию количественных и качественных методов.

Ключевые показатели эффективности (KPI) для систем штрихового кодирования

Для практической оценки влияния систем штрихового кодирования на логистическую эффективность необходимо использовать набор конкретных, измеримых ключевых показателей эффективности (KPI). Эти показатели позволяют отслеживать изменения и принимать обоснованные управленческие решения:

• Скорость обработки заказов (Order Cycle Time): Время, прошедшее от момента получения заказа до его отгрузки. Внедрение штрих-кодов значительно сокращает это время за счет автоматизации процессов комплектации, упаковки и документального оформления.
• Точность складского учета (Inventory Accuracy): Измеряется как процент расхождений между фактическим наличием товара на складе и данными в учетной системе. Высокая точность (например, 99,5% и выше) является прямым следствием использования штрих-кодов, минимизирующих человеческий фактор.
• Оборачиваемость запасов (Inventory Turnover): Показатель, отражающий, сколько раз в течение периода (года) продаются и замещаются средние запасы. Улучшенная точность учета и оперативность обработки благодаря штрих-кодам позволяют сократить излишние запасы и повысить их оборачиваемость.
• Уровень выполнения заказов точно в срок (On-Time Delivery Rate): Процент заказов, доставленных клиентам в соответствии с согласованными сроками. Автоматизация идентификации уменьшает ошибки и задержки, способствуя пунктуальности.
• Затраты на логистические операции в процентах от выручки (Logistics Costs as % of Revenue): Общие логистические затраты (транспортировка, складирование, управление запасами) по отношению к общей выручке компании. Снижение этих затрат является одной из ключевых целей внедрения штрих-кодирования.
• Количество ошибок при отгрузке и приеме товаров: Прямое снижение этого показателя является одним из наиболее наглядных результатов автоматизации.
• Производительность труда персонала: Измеряется как объем выполненных операций на одного сотрудника за единицу времени. Штрих-кодирование позволяет сотрудникам выполнять больше задач за тот же период, высвобождая время для других, более сложных операций.

Метод цепных подстановок для факторного анализа

Для глубокого понимания того, как именно отдельные факторы влияют на общую экономическую эффективность логистической системы после внедрения штрих-кодирования, может быть использован метод цепных подстановок. Этот метод позволяет количественно определить влияние каждого фактора в отдельности, изолируя его от воздействия других. Он особенно полезен, когда результативный показатель является произведением нескольких факторов.

Пусть общая эффективность логистической системы (D) зависит от трех факторов:

• А — скорость обработки операций (например, количество операций в час на одного сотрудника);
• В — точность учета (например, коэффициент отсутствия ошибок);
• С — уровень автоматизации (например, доля автоматизированных операций).

Тогда результативный показатель D в общем виде может быть представлен как:

D = А × В × С

Для определения изменения результативного показателя за счет каждого фактора, мы последовательно заменяем базовые значения факторов (с индексом ₀) на отчетные (с индексом ₁), при этом остальные факторы остаются на базовом уровне.

1. Изменение результативного показателя за счет фактора А (скорости обработки):

ΔDA = (А1 - А0) × В0 × С0

Это показывает, как изменилась эффективность, если бы только скорость обработки изменилась до отчетного уровня, а точность учета и уровень автоматизации остались бы на базовом уровне.

2. Изменение результативного показателя за счет фактора В (точности учета):

ΔDB = А1 × (В1 - В0) × С0

Здесь мы уже учитываем отчетное значение скорости обработки (А₁), но точность учета (В) меняется от базового до отчетного уровня, а уровень автоматизации остается базовым.

3. Изменение результативного показателя за счет фактора С (уровня автоматизации):

ΔDC = А1 × В1 × (С1 - С0)

В этом шаге мы принимаем во внимание отчетные значения скорости обработки и точности учета, и меняем только уровень автоматизации от базового до отчетного.

Суммарное изменение:

��D = ΔDA + ΔDB + ΔDC

Сумма всех этих изменений должна быть равна общему изменению результативного показателя (D₁ — D₀).

Пример применения:
Предположим, что до внедрения штрих-кодирования:

• А₀ (скорость) = 100 операций/час
• В₀ (точность) = 0.9 (90% без ошибок)
• С₀ (автоматизация) = 0.3 (30% процессов автоматизированы)
• D₀ = 100 × 0.9 × 0.3 = 27 условных единиц эффективности

После внедрения штрих-кодирования:

• А₁ (скорость) = 180 операций/час (увеличение в 1.8 раза)
• В₁ (точность) = 0.999999 (практически 100% без ошибок, 1 ошибка на 3 млн)
• С₁ (автоматизация) = 0.7 (70% процессов автоматизированы)
• D₁ = 180 × 0.999999 × 0.7 ≈ 126 условных единиц эффективности

Расчет влияния факторов:

1. ΔD_A = (180 — 100) × 0.9 × 0.3 = 80 × 0.27 = 21.6
2. ΔD_B = 180 × (0.999999 — 0.9) × 0.3 = 180 × 0.099999 × 0.3 ≈ 5.4
3. ΔD_C = 180 × 0.999999 × (0.7 — 0.3) = 180 × 0.999999 × 0.4 ≈ 72

Суммарное изменение: ΔD = 21.6 + 5.4 + 72 = 99 условных единиц.
Фактическое изменение D₁ — D₀ = 126 — 27 = 99 условных единиц.

Этот метод позволяет четко увидеть, какой из факторов (увеличение скорости, повышение точности или рост автоматизации) в наибольшей степени способствовал общему повышению эффективности логистической системы после внедрения штрих-кодирования, что дает ценную информацию для дальнейшей оптимизации и инвестиций. Неужели это не убедительный довод в пользу точного анализа и внедрения?

Пути совершенствования эффективности сканирования штрих-кодов для оптимизации логистических процессов

Интеграция с информационными системами (WMS, ТСД)

Самым мощным путем совершенствования эффективности штрих-кодирования является его глубокая интеграция с передовыми информационными системами. Штриховое кодирование не является самостоятельным решением, оно обретает максимальную ценность только в связке с комплексными системами управления.

Центральное место в этой интеграции занимают системы управления складом (WMS — Warehouse Management System). WMS-системы активно используют инструменты автоматической идентификации, такие как штрихкоды, QR-коды и RFID-метки, для всеобъемлющей оптимизации управления логистическими потоками и складскими площадями. WMS позволяет:

• Оптимизировать размещение товаров: Система автоматически определяет наиболее эффективные места хранения, учитывая габариты, оборачиваемость, совместимость товаров и правила динамического адресного хранения.
• Управлять инвентаризацией: Автоматизированный учет каждого перемещения товара исключает ошибки, сокращает время инвентаризации и обеспечивает актуальную информацию о наличии.
• Оптимизировать маршруты комплектации: WMS строит оптимальные маршруты для сборщиков заказов, сокращая время и непроизводительные перемещения.
• Контролировать сроки годности: Система отслеживает даты производства и истечения срока годности, сигнализируя о необходимости ротации запасов по принципу FIFO (First In, First Out).

Терминалы сбора данных (ТСД) являются ключевым звеном между физическим миром склада и информационной системой. Эти мобильные устройства со встроенным сканером позволяют работникам:

• Сканировать штрихкоды с товаров и ячеек хранения, мгновенно обновляя данные в WMS.
• Организовывать динамическое адресное хранение: При поступлении товара ТСД может предложить оптимальную свободную ячейку, а при перемещении — автоматически зафиксировать новый адрес, обеспечивая гибкость и эффективность использования складских площадей.
• Выполнять задачи по приемке, отгрузке, комплектации, инвентаризации в режиме реального времени, получая инструкции от WMS и передавая обратно данные о выполненных операциях.

Для обработки информации, получаемой со сканеров и терминалов, требуется мощная и гибкая информационная система, которая будет не только взаимодействовать со считывающими устройствами, но и формировать, хранить базу данных штрихкодов, контролировать их уникальность и оперативно реагировать на отклонения. Такая интеграция обеспечивает неразрывный информационный поток, превращая штрих-кодирование из простого инструмента идентификации в фундаментальный элемент интеллектуальной логистики. Это не просто удобство, а залог конкурентоспособности в условиях современного рынка.

Оптимизация технических и операционных аспектов

Помимо интеграции с информационными системами, существует ряд конкретных технических и операционных мер, которые напрямую влияют на эффективность сканирования и, как следствие, на оптимизацию логистических процессов.

1. Оптимизация качества этикеток со штрих-кодом: Это фундаментальный аспект. Чёткая печать, высокий контраст между полосами и пробелами, а также правильный размер штрих-кода критически важны для быстрого и безошибочного считывания. Блеклые, размытые, помятые или поврежденные этикетки существенно замедляют работу и увеличивают количество ошибок. Использование качественных принтеров и расходных материалов является инвестицией, которая быстро окупается за счет повышения производительности.
2. Регулярное обновление прошивки и программного обеспечения сканеров: Производители постоянно выпускают обновления, которые улучшают алгоритмы считывания, добавляют поддержку новых типов кодов, оптимизируют энергопотребление и исправляют ошибки. Своевременное обновление позволяет сканерам работать на пике своей производительности.
3. Поддержание чистоты линзы сканера и датчиков: Пыль, грязь, отпечатки пальцев или царапины на считывающей поверхности сканера могут значительно снизить его эффективность. Регулярная очистка оборудования специализированными средствами предотвращает снижение точности и скорости сканирования.
4. Правильный выбор сканера штрих-кода: Необходимо учитывать несколько факторов:
   • Тип используемых кодов: Для линейных кодов подойдут лазерные сканеры, для 2D-кодов — имиджеры.
   • Расстояние сканирования: Для работы на большом расстоянии (например, со склада до погрузчика) нужны дальнобойные сканеры.
   • Среда эксплуатации: Для складов с высокой влажностью, пылью или низкими температурами требуются защищенные (IP-класс) промышленные сканеры.
   • Интенсивность использования: Для высокой нагрузки необходимы высокопроизводительные модели.
5. Обеспечение равномерного окружающего освещения: Чрезмерные блики, тени или недостаточное освещение могут затруднить работу сканера. Организация адекватного, равномерного освещения в зонах сканирования улучшает читаемость кодов и снижает утомляемость персонала.

Соблюдение этих рекомендаций, от качества печати этикетки до правильного выбора и обслуживания оборудования, формирует комплексный подход к повышению эффективности штрих-кодирования. Это не только ускоряет логистические операции, но и повышает общую надежность и точность всей системы управления цепями поставок.

Вызовы и перспективы развития технологий штрихового кодирования

Проблемы стандартизации и единообразия

Несмотря на глобальное распространение штрихового кодирования и наличие международных стандартов, таких как GS1 и ISO, отрасль по-прежнему сталкивается с существенными вызовами, связанными с отсутствием единообразия и согласованности между различными участниками логистических процессов. Эти проблемы могут существенно замедлять движение материального потока и затруднять эффективное управление им:

1. Использование разных стандартов штрих-кодов: В то время как большинство компаний в рознице используют EAN/UPC, в производстве или специализированных отраслях могут применяться другие символики. Если поставщик использует один тип кода, а дистрибьютор или розничная сеть требует другой, это создает необходимость перемаркировки или использования нескольких сканирующих систем, что увеличивает затраты и вероятность ошибок.
2. Несоблюдение требований к качеству печати и размещению кодов: Блеклые, деформированные, слишком мелкие или неправильно расположенные штрих-коды невозможно быстро и точно считать. Это приводит к ручному вводу данных, замедлению операций, дополнительным трудозатратам и росту ошибок.
3. Отсутствие единой информационной платформы для обмена данными: Даже при наличии стандартизированных штрих-кодов, отсутствие общей платформы для обмена информацией между всеми участниками цепи поставок (производители, дистрибьюторы, транспортные компании, розница) является серьезной проблемой. Каждый участник может использовать свою внутреннюю систему, что делает информацию разрозненной и затрудняет сквозное отслеживание. Это приводит к необходимости ручного сверления данных, дублированию информации и потере прозрачности.
4. Различия в трактовке и применении стандартов: Несмотря на существование международных стандартов, их интерпретация и применение в разных странах или даже внутри одной отрасли могут отличаться, создавая «информационные барьеры».

Решение этих проблем требует не только технологических усовершенствований, но и активной координации усилий всех участников рынка, а также более строгого соблюдения существующих стандартов.

Переход к RFID-технологиям

В последние годы наметилась четкая тенденция к постепенной замене традиционной системы автоматической идентификации на основе штрихового кодирования более прогрессивной и перспективной технологией — радиочастотной идентификацией (RFID).

RFID-системы состоят из двух основных компонентов:

• Считывающее устройство (ридер): Устройство, которое генерирует радиосигналы и считывает информацию с RFID-меток.
• Транспондер (RFID-метка): Маленькое устройство, содержащее микрочип и антенну, которое при попадании в поле ридера передает закодированную информацию посредством радиосигналов.

Основные преимущества RFID перед штрих-кодами:

• Бесконтактное считывание без прямой видимости: RFID-метки могут быть считаны сквозь упаковку, на расстоянии, без необходимости направлять сканер непосредственно на метку. Это значительно ускоряет процессы инвентаризации и приемки товаров.
• Множественное считывание: Ридер может одновременно считать сотни меток, что сокращает время обработки грузов с часов до минут.
• Перезаписываемость данных: Некоторые типы RFID-меток позволяют не только считывать, но и записывать или перезаписывать информацию, что расширяет их функциональность.
• Высокая устойчивость к повреждениям: В отличие от штрих-кодов, которые легко повредить или загрязнить, RFID-метки более устойчивы к агрессивным условиям среды.

Внедрение RFID в логистике стало заметным с начала 2000-х годов. В России, по оценкам экспертов, темпы роста рынка RFID составляют около 10-15% ежегодно. Однако, несмотря на очевидные преимущества, массовое внедрение этой технологии пока сдерживается рядом факторов:

• Высокая стоимость меток и оборудования: Хотя цены постепенно снижаются, RFID-метки по-прежнему дороже штрих-кодовых этикеток, а стоимость ридеров и сопутствующего оборудования значительно выше, чем у сканеров штрих-кодов.
• Отсутствие единых стандартов: Несмотря на усилия по стандартизации, разнообразие частот и протоколов RFID создает проблемы совместимости между различными системами и поставщиками.
• Неразвитая инфраструктура: Для полноценного использования RFID требуется создание соответствующей инфраструктуры, включая специализированные порталы для считывания, программное обеспечение для обработки больших объемов данных и интеграцию с существующими IT-системами.

Таким образом, хотя RFID представляет собой будущее автоматической идентификации, штриховое кодирование сохранит свою актуальность еще долгое время, особенно для малобюджетных операций и в тех сферах, где не требуется высокая скорость и дальность считывания.

Роль цифровой трансформации и государственных систем маркировки

Современный этап развития логистики неразрывно связан с процессами цифровой трансформации и активным внедрением информационно-коммуникационных технологий (ИКТ). Эти изменения кардинально преобразуют процесс создания стоимости на всех этапах — от разработки и производства до сбыта, логистики и обслуживания.

Штриховое кодирование, особенно его двумерные варианты (например, Data Matrix), играет ключевую роль в государственных системах обязательной маркировки. Ярким примером является система «Честный ЗНАК» в России, которая использует Data Matrix коды для отслеживания продукции от производителя до конечного потребителя. Цель таких систем — борьба с контрафактом, повышение прозрачности рынка и защита прав потребителей. Для компаний, работающих с маркируемыми товарами, это означает не только соответствие законодательству, но и необходимость интеграции своих логистических систем с государственными платформами, что стимулирует дальнейшую автоматизацию.

Цифровая трансформация в логистике означает переход к:

• «Умным» складам с полной автоматизацией и роботизацией.
• Предиктивной аналитике для оптимизации запасов и маршрутов.
• Блокчейн-технологиям для обеспечения прозрачности и безопасности транзакций в цепях поставок.
• Интернету вещей (IoT) для мониторинга состояния грузов и оборудования в реальном времени.

Однако на пути цифровой трансформации отечественные компании сталкиваются с рядом серьезных вызовов:

1. Нехватка квалифицированного персонала: Острая нехватка специалистов в области ИТ, аналитики данных, кибербезопасности и управления цифровыми проектами замедляет внедрение новых решений.
2. Высокие затраты на внедрение и интеграцию: Инвестиции в новое программное обеспечение, оборудование и их интеграцию с существующими системами могут быть непосильными для малого и среднего бизнеса.
3. Недостаточная готовность инфраструктуры: Отсутствие высокоскоростного интернета в отдаленных регионах, устаревшее оборудование и общая неподготовленность IT-инфраструктуры ограничивают возможности цифровизации.
4. Отсутствие единой цифровой стратегии на уровне отрасли: Разрозненность подходов и отсутствие координации между государством, бизнесом и научным сообществом препятствуют созданию единой цифровой экосистемы.

Перспективы развития штрихового кодирования неразрывно связаны с его интеграцией в эти более сложные информационные системы и автоматизацию. Несмотря на появление RFID и других передовых технологий, штриховые коды останутся важным элементом логистических систем, эволюционируя и адаптируясь к новым требованиям, особенно в контексте государственных систем обязательной маркировки и базовых операций идентификации, где их простота и низкая стоимость остаются ключевыми преимуществами.

Заключение

В рамках данной курсовой работы было проведено всестороннее исследование экономической эффективности применения технологий штрихового кодирования и сканирования в логистических системах. Мы проследили путь этой технологии от ее зарождения в середине XX века до статуса неотъемлемого элемента современной глобальной логистики, подчеркивая ее роль в обеспечении стандартизации и автоматизации процессов.

В ходе анализа были детально рассмотрены основные виды штриховых кодов, с особым вниманием к универсальному EAN-13, включая алгоритм расчета его контрольной цифры. Мы также изучили принципы работы других стандартов GS1, таких как DataBar и GS1-128, которые критически важны для специфических логистических задач. Подробное описание технологии создания, маркировки и сканирования штрих-кодов позволило понять механизмы, обеспечивающие высокую скорость и точность обработки информации.

Ключевым аспектом исследования стала оценка экономической эффективности. Было показано, что внедрение штрихового кодирования приносит значительные прямые выгоды, выражающиеся в 1,5-2-кратном увеличении скорости ввода данных и радикальном снижении числа ошибок (до одной на 3 миллиона знаков против одной на 300 при ручном вводе), что напрямую транслируется в многомиллионную экономию на устранении последствий этих ошибок. Косвенные выгоды включают повышение прозрачности цепей поставок, оптимизацию складских операций и минимизацию бумажного документооборота. Вместе с тем, был проведен анализ затрат на внедрение и эксплуатацию систем, включая оборудование, программное обеспечение и обучение персонала, с приведением ориентировочных ценовых диапазонов. Это позволило проиллюстрировать высокий ROI и быструю окупаемость инвестиций, подтверждая экономическую целесообразность применения данной технологии.

Для методологически корректной оценки эффективности были представлены общие подходы, такие как анализ полной стоимости с акцентом на «скрытые» издержки, а также специфические ключевые показатели эффективности (KPI) для логистики. Особое внимание было уделено методу цепных подстановок, который позволяет проводить детальный факторный анализ влияния отдельных улучшений на общую эффективность.

В части совершенствования эффективности были предложены практические рекомендации, касающиеся глубокой интеграции с информационными системами (WMS, ТСД) для оптимизации складских операций, а также технических и операционных аспектов, таких как поддержание качества этикеток, обновление ПО сканеров и правильный выбор оборудования.

Наконец, мы рассмотрели актуальные вызовы и перспективы. Проблемы стандартизации и единообразия остаются значимыми барьерами. В то же время, проанализирована тенденция перехода к RFID-технологиям, включая темпы роста рынка в России и сдерживающие факторы. Обозначена возрастающая роль цифровой трансформации и государственных систем обязательной маркировки, таких как «Честный ЗНАК», которые переопределяют требования к логистическим системам и создают новые вызовы для отечественных компаний в контексте нехватки квалифицированного персонала, высоких затрат и инфраструктурных ограничений.

Таким образом, поставленные цели и задачи курсовой работы были полностью достигнуты. Исследование подтвердило, что технологии штрихового кодирования и сканирования являются мощным инструментом повышения экономической эффективности логистических систем, несмотря на существующие вызовы и появление более продвинутых технологий. Дальнейшие направления исследований могут быть связаны с более глубоким анализом экономической эффективности гибридных систем (штрих-код + RFID), разработкой универсальных моделей оценки для различных отраслей, а также изучением влияния искусственного интеллекта на автоматизированную идентификацию в логистике.

Список использованной литературы

1. Аникин Б.А. Логистика: учебное пособие. М.: Проспект, 2011.
2. Аникин, Б.А. Логистика / Б.А. Аникин. — М.: Проспект, 2013. — 406 с.
3. Барчук И. Д. Технология торговых процессов. – М.: Экономика, 1979.
4. Беляев В.М. Управление процессами в транспортно-логистических системах: учебное пособие. М.: МАДИ, 2010.
5. Волгин, В. В. Логистика приемки и отгрузки товаров: практическое пособие / В. В. Волгин. – Москва: Дашков и Кº, 2009. – 457 с.
6. Воронков А. Н., Трифилова А. А. Технологии штрихового кодирования в логистике. Учебное пособие. URL: https://logistics-gr.com/books/voronkov_trifilova_shtrihovoe_kodirovanie_v_logistike_uchebnoe_posobie.pdf (дата обращения: 01.11.2025).
7. Гаджинский А. М. Логистика: Учебник. – 11-е изд. – М.: Издательство-торговая корпорация «Дашков и К», 2005. – 432 с.
8. Гаджинский, А. М. Логистика: учебник для высших учебных заведений по направлению подготовки «Экономика» / А. М. Гаджинский. – Москва: Дашков и Кº, 2013. – 420 с.
9. Герасимов, Б.И. Основы логистики / Б.И. Герасимов, В.В. Жариков, В.Д. Жариков. — М.: ИНФРА-М, 2010. — 304 с.
10. Гичкин В.Н. Логистика: учебное пособие. СПб: ПГУПС, 2010.
11. Григорьев М. Н., Уваров С. А. Логистика: учебник для бакалавров. URL: https://urait.ru/book/logistika-438914 (дата обращения: 01.11.2025).
12. Громов Ю.Ю. Логистические транспортно-складские информационные системы: учебное пособие. Воронеж: Изд.-полиграфический центр «Науч. кн.», 2011.
13. Гудкова Т. В. ГЛОБАЛЬНЫЕ ЦЕПОЧКИ СОЗДАНИЯ ДОБАВЛЕННОЙ СТОИМОСТИ В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВИЗАЦИИ ЭКОНОМИКИ. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/globalnye-tsepochki-sozdaniya-dobavlennoy-stoimosti-v-usloviyah-tsifrovizatsii-ekonomiki (дата обращения: 01.11.2025).
14. Деружинский Г.В. Транспортный сервис и проблемы логистики: учебное пособие. Новороссийск: НГМА, 2011.
15. Дмитриев А.В. Логистика транспортно-экспедиторских услуг: учебное пособие. СПб: Изд-во Санкт-Петербургского гос. ун-та экономики и финансов, 2010.
16. Елисеев Г. Г., Лукашова О. А., Штанько Н. А. ТЕХНОЛОГИЯ ШТРИХОВОГО КОДИРОВАНИЯ КАК СПОСОБ ПОВЫШЕНИЯ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ ОРГАНИЗАЦИИ. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tehnologiya-shtrihovogo-kodirovaniya-kak-sposob-povysheniya-konkurentosposobnosti-organizatsii (дата обращения: 01.11.2025).
17. Звонова Е.И. Логистика: учебное пособие для студентов. Пенза: ПГПУ им. В. Г. Белинского, 2010.
18. Коммерческая логистика: метод. указания по выполнению курсовой работы / Л.М. Иголкина. – Хабаровск: Изд-во ДВГУПС, 2009. – 28 с.
19. Костров В.Н. Транспортная логистика: учебное пособие. Нижний Новгород: Издательство ФГОУ ВПО «ВГАВТ», 2009.
20. Лохвицкая П. Е. Экономическая эффективность сканирования штриховых кодов в логистических системах. URL: https://elib.grsu.by/doc/95934 (дата обращения: 01.11.2025).
21. Логистика. Продвинутый курс: учебник для магистров: [для студентов экономических специальностей высших учебных заведений] / М. Н. Григорьев, А. П. Долгов, С. А. Уваров. – Москва: Юрайт, 2011. – 734 с.
22. Логистика: учебник: по специальностям 0602 «Менеджмент» (по отраслям), 0607 «Маркетинг» (по отраслям), 0608 «Коммерция» (по отраслям) / А. А. Канке, И. П. Кошевая. – Москва: Инфра-М: Форум, 2007. – 384 с.
23. Логистика: учебное пособие / [Б. А. Аникин и др.]. – Москва: Проспект, 2011. – 405, [1] с.
24. Лысенко Н.Е. Транспортная логистика: учебное пособие. М.: МИИТ, 2012.
25. Методы оценки экономической эффективности логистической системы и управления уровнем логистических затрат. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-otsenki-ekonomicheskoy-effektivnosti-logisticheskoy-sistemy-i-upravleniya-urovnem-logisticheskih-zatrat (дата обращения: 01.11.2025).
26. Палагин Ю.И. Логистика. Планирование и управление материальными потоками: учебное пособие. СПб: Политехника, 2010.
27. Попов П.В. Логистика: теория и практика: учебное пособие. Волгоград: Принт, 2011.
28. Прокофьева Т.А. Логистические системы распределения: учебное пособие. Смоленск: Смоленский ЦНТИ, 2008.
29. Пустынникова Е. В. Интегрированная логистика: учебное пособие. URL: https://www.elib.bsu.by/bitstream/123456789/205629/1/Integr_Logistika.pdf (дата обращения: 01.11.2025).
30. Рогулин Р. С., Павлюк Р. С., Талицких Н. Р. ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ЦЕПОЧЕК ПОСТАВОК В УСЛОВИЯХ COVID-19: РОЛЬ ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/issledovanie-effektivnosti-tsepochek-postavok-v-usloviyah-covid-19-rol-informatsionno-kommunikatsionnyh-tehnologiy (дата обращения: 01.11.2025).
31. Руководство по штриховому кодированию. URL: https://www.gs1ru.org/barcode/guidelines (дата обращения: 01.11.2025).
32. Саркисов С.В. Логистика: учебное пособие. М.: Дело, 2008.
33. Секерин В.Д. Логистика: учебное пособие. М.: КноРус, 2011.
34. Скоробогатова Т.Н. Логистика: Учебное пособие: 2-е изд. – Симферополь: ООО «ДиАйПи», 2005. – 116 с.
35. Сухинина К. А., Сурма П. С. Экономическая эффективность использования процесса сканирования штриховых кодов в логистических системах. URL: https://rep.bntu.by/handle/data/127116 (дата обращения: 01.11.2025).
36. Фёдоров Л.С. Общий курс транспортной логистики: учебное пособие. М.: КноРус, 2011.
37. Шишко Е. Л. МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ЛОГИСТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ПРЕДПРИЯТИЯ. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-otsenki-effektivnosti-logisticheskoy-sistemy-predpriyatiya (дата обращения: 01.11.2025).
38. Штриховые коды GS1. URL: https://www.gs1.org/standards/barcodes (дата обращения: 01.11.2025).
39. Экономическая эффективность сканирования штриховых кодов в логистической системах. URL: http://edoc.bseu.by:8080/bitstream/edoc/88355/1/%D0%AD%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D1%8D%D1%84%D1%84%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%B8%D0%B2%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C_%D1%81%D0%BA%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D1%88%D1%82%D1%80%D0%B8%D1%85%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D1%85_%D0%BA%D0%BE%D0%B4%D0%BE%D0%B2_%D0%B2_%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D1%85_%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%85_2023.pdf (дата обращения: 01.11.2025).