Интегральная модель цифровой логистической экосистемы АПК региона на основе концепций «Агрологистика 2.0», «Инфраструктурный агромаркетплейс» и сети блокчейн-IoT

Введение Цифровая трансформация агрологистики становится одним из ключевых направлений развития агропромышленного комплекса (АПК) в эпоху AgriTech и концепции «Агро 4.0». Внедрение технологий Индустрии 4.0 в сельское хозяйство (Agriculture 4.0) делает цифровизацию агросектора актуальным мировым трендом [18]. Цифровые решения позволяют снижать риски и издержки, повышать урожайность, продуктивность и конкурентоспособность сельскохозяйственного производства [3, 21]. Таким образом, Agro 4.0 подразумевает интеграцию передовых технологий (IoT, Big Data, искусственный интеллект и др.) во всю цепочку создания агропродовольственной продукции для повышения ее эффективности и устойчивости.

Однако на пути цифровой трансформации агрологистики стоят существенные вызовы. Современная агропродовольственная цепочка остаётся высоко фрагментированной: множество участников и этапов взаимодействуют через разрозненные платформы и информационные системы, которые часто не интегрированы между собой [13]. Это приводит к недостаточной прозрачности процессов на всех стадиях движения сельхозпродукции и информации, снижая эффективность и доверие между участниками цепи поставок [23]. Практика показывает, что отрасль испытывает «разрыв» между множеством цифровых решений: наблюдается одновременно рост данных и цифровых сервисов и дефицит их сквозной взаимосвязи [4]. Для преодоления этих проблем предлагаются различные подходы к цифровизации агрологистики – от использования блокчейн-технологий для обеспечения прослеживаемости продукции до создания интегрированных логистических платформ с комплексом сервисов (мониторинг качества, аналитика, управление поставками и др.) [13, 21]. Каждый из таких подходов обладает своими сильными сторонами и ограничениями, из-за чего пока не сформировалось единого стандарта или решения, полностью охватывающего потребности цепочки поставок АПК.

В контексте изложенного, целью данной статьи является обзор существующих моделей цифровой логистики в АПК, выявление их достоинств и недостатков, а также предложение собственной теоретической интегральной модели цифровой агрологистики, объединяющей преимущества различных подходов. Такой подход позволит соединить лучшие практики цифровой трансформации агрологистики и обеспечить более целостное, прозрачное и эффективное управление агропродовольственными цепочками.

Методы

Методологическая основа исследования сформирована на базе системного и концептуального подходов, применяемых для анализа и моделирования логистических процессов в условиях цифровой трансформации агропромышленного комплекса. В рамках исследования агрологистическая система рассматривается как комплексное образование, включающее в себя технологические, организационные, информационные и институциональные элементы, взаимодействие которых определяет эффективность агропродовольственных цепочек поставок.

В качестве методологической основы исследования применён системный подход, позволивший структурировать элементы логистической инфраструктуры АПК и установить взаимосвязи между участниками агрологистических процессов. Применение структурно-функционального анализа обеспечило возможность классификации существующих цифровых решений по функциональным признакам и оценки их применимости в различных условиях.

Для построения предлагаемого концепта интегральной модели использован метод концептуального моделирования, базирующийся на обобщении функциональных характеристик и логической структуре ранее выделенных моделей цифровой логистики. Концепт сформирован с учётом принципов модульности, адаптивности и совместимости, что позволяет интегрировать как базовые инфраструктурные компоненты, так и современные технологические решения — такие как цифровые платформы, элементы электронной коммерции, распределённые реестры и сенсорная IoT-среда. Предложенная архитектура рассматривается как концептуальная основа проектной модели и представляет собой обобщённое направление дальнейшей цифровой трансформации логистических процессов в АПК.

В исследовании также применялись методы компаративного анализа, использованные для выявления сильных и слабых сторон альтернативных подходов к цифровизации логистики. Это позволило обосновать целесообразность архитектурной интеграции трёх частных моделей в единую концептуальную конструкцию, охватывающую полный цикл агрологистики — от снабжения ресурсами до выхода продукции на конечные и экспортные рынки.

Результаты

Существующие подходы к цифровой трансформации логистики в агропромышленном комплексе можно условно разделить на несколько типовых моделей, различающихся по уровню автоматизации, характеру взаимодействия между участниками и источникам цифровых данных. Ниже приводится обзор трёх наиболее распространённых форматов, каждый из которых отражает определённую степень зрелости логистической цифровой среды и специфику внедрения технологических решений. Представленные модели не воспроизводят существующие примеры в неизменном виде: в рамках данного исследования они были адаптированы и частично переработаны автором с целью устранения выявленных ограничений, повышения универсальности и усиления их прикладного потенциала.

Модель 1. Агрологистика 2.0

Данная модель предполагает «надстроечную» архитектуру, при которой цифровизация логистики осуществляется на базе уже существующих государственных платформ. В агропромышленном комплексе России примером служат Федеральные государственные информационные системы (ФГИС), направленные на прослеживаемость продукции. Наиболее известными являются система электронной ветеринарной сертификации ФГИС «Меркурий» [1] и ФГИС «Зерно» [2]. Первая обеспечивает отслеживание движения товаров животного происхождения от производителя до потребителя на основе электронных ветеринарных сертификатов, значительно ускоряя проверку сопроводительных документов, снижая риски фальсификаций и минимизируя бумажный документооборот. Вторая система обеспечивает государственную регистрацию перемещений зерна и позволяет отслеживать путь продукции от фермерского хозяйства до конечного потребителя. Такая интеграция с государственными реестрами повышает прозрачность и контроль со стороны регуляторов, одновременно снижая операционную нагрузку на участников логистических цепочек.

В качестве базовой архитектуры модели была принята цифровая логистическая платформа “SmartSeeds” [3], объединяющая всех участников рынка автомобильных перевозок для сельского хозяйства. Для повышения уровня взаимодействия между участниками и исключения дублирования операций предложено создание единого интерфейсного модуля, обеспечивающего сквозную интеграцию ФГИС «Зерно» и ФГИС «Меркурий», что позволяет формировать унифицированную цифровую логистическую среду. Такая надстройка обеспечивает непрерывность цифровых потоков между ключевыми звеньями — производителем, транспортом, хранением и контролирующими структурами, а также позволяет автоматизировать часть процессов сертификации и отслеживания для мультипродуктовых цепочек.

Исследования подтверждают эффективность интеграции логистики с государственными ИТ-системами прослеживаемости продукции. В частности, внедрение федеральной системы ФГИС «Зерно» рассматривается как своевременное решение для государственного управления зерновым рынком, позволяющее выстроить сквозную прослеживаемость цепочки «поле – потребитель» и обеспечить автоматизированный контроль качества зерна [6]. Отмечается, что национальные цифровые платформы аккумулируют сведения о производителях и условиях хранения, а повсеместная цифровизация вводит современные решения для автоматизации документооборота и прослеживаемости движения сельхозпродукции с помощью государственных систем (таких как ФГИС «Зерно», «Аргус-Фито», система «Семеноводство») [8]. Таким образом, интеграция корпоративных процессов с ФГИС (например, с системой ветеринарной сертификации «Меркурий» для продукции животноводства) обеспечивает прозрачность и соответствие обязательным требованиям, устраняя дублирование ручных операций при оформлении перевозок и сертификации.

Для наглядного представления архитектуры модели была разработана схема взаимодействия участников логистической цепи с открытой цифровой платформой и государственными информационными системами (рисунок 1). На схеме отражены основные элементы цифровой инфраструктуры: производители, транспортные компании, объекты хранения и контролирующие органы подключаются к платформе, которая осуществляет централизованный сбор, обработку и передачу данных. Через интеграционный модуль осуществляется API-синхронизация с ФГИС. Это позволяет автоматизировать обмен документами, снизить дублирование операций и обеспечить соответствие нормативным требованиям.

Рисунок 1 - Архитектура взаимодействия цифровой платформы SmartSeeds с участниками агропродовольственной цепочки и государственными ИС*

*Составлено авторами

Представленная схема иллюстрирует структуру взаимодействия участников агрологистической цепи с цифровой платформой и государственными информационными системами в контексте автоматизации процессов сбыта, перемещения и контроля сельскохозяйственной продукции. Модель решает задачи цифровой фиксации логистических событий, синхронизации документооборота, обеспечения прослеживаемости и нормативного соответствия при перемещении продукции от отправителя до получателя. Интеграционный модуль обеспечивает передачу данных между цифровой платформой и государственными ФГИС, позволяя минимизировать ручные операции и устранить дублирование информации. Это обеспечивает непрерывность цифрового сопровождения продукции и позволяет отслеживать её статус на каждом этапе транспортно-логистической цепи.

К числу основных преимуществ модели можно отнести повышение прозрачности и доверия к логистическим операциям, снижение транзакционных издержек и ускорение документооборота. За счёт интеграции с государственными реестрами исключается необходимость дублирующего оформления сопроводительных документов, а данные автоматически передаются между участниками логистической цепи и контролирующими структурами. Автоматизация процессов упрощает выполнение требований сертификации, повышает точность информации и способствует более эффективному взаимодействию с регуляторами.

Однако успешное функционирование данной архитектуры требует предварительной цифровой готовности всех участников цепи, подключения к платформе и соблюдения формализованных процедур [9]. На практике реализация модели может быть затруднена низким уровнем цифровой зрелости отдельных субъектов, особенно в сегменте малого агробизнеса, где до сих пор распространены ручные методы оформления и отсутствует интеграция с корпоративными учётными системами. [4] Кроме того, административные и технологические ограничения на стороне государственных платформ (включая задержки в развитии ключевых компонентов цифровой инфраструктуры) снижают масштабируемость решений и ограничивают их универсальность.

Таким образом, несмотря на выраженный потенциал повышения эффективности в контуре сбыта, предложенная модель требует согласованных усилий всех сторон, наличия технической и нормативной базы, а также сопровождения со стороны цифровых платформ, способных выступать в роли интерфейса между участниками и регуляторами.

Модель 2. Агромаркетплейс (цифровая торгово-логистическая платформа)

Модель агромаркетплейса представляет собой онлайн-платформу для прямого взаимодействия фермеров, переработчиков, логистов и покупателей сельхозпродукции. Агромаркетплейсы совмещают функции электронной торговли и организации логистики, образуя единое цифровое пространство для заключения сделок и сопутствующих услуг [2]. Международный опыт показывает, что такие площадки упрощают цепочки поставок и сокращают число посредников, повышая прозрачность рынка и доступность товаров [11, 19]. В Индии активно развиваются цифровые агроплатформы, которые предоставляют не только рынок сбыта, но и логистические сервисы, консультационную поддержку, а также доступ к финансированию и агротехнологиям. Результаты внедрения подобных решений в штате Карнатака продемонстрировали устойчивый рост доходов фермеров и повышение отпускных цен за счёт устранения посредников и формирования более прозрачной системы ценообразования [17]. В России также появляются подобные решения: к примеру, платформа «Поле.рф» [5] и другие проекты предлагают фермерам онлайн-торговлю урожаем с подключением транспортных услуг и даже возможностью получения кредитов прямо на платформе [7].

Практика показывает, что цифровые торгово-логистические платформы (агромаркетплейсы) существенно снижают транзакционные издержки и расширяют доступ аграриев к рынкам сбыта. Современные решения предоставляют виртуальные площадки, где фермеры напрямую взаимодействуют с покупателями и логистическими операторами, заключая сделки без посредников [20]. Такие онлайн-маркетплейсы позволяют малым хозяйствам получить инструменты для укрепления бизнеса и прямого выхода на потребителей, минуя традиционные цепочки сбыта. [6] Появление специализированных агроплатформ также решает прежние проблемы высоких комиссий и сложной логистики, которые мешали сельхозпроизводителям полноценно торговать онлайн. В итоге агромаркетплейсы обеспечивают удобные электронные инструменты для продажи продукции и организации доставки, объединяя на одной платформе фермеров, переработчиков, перевозчиков и поставщиков ресурсов.

Для визуализации архитектуры цифрового агромаркетплейса в рамках данной модели разработана структурная схема (рисунок 2), отражающая основные взаимодействия между участниками платформы. В отличие от существующих в России решений, которые, как правило, фрагментированы по типу аудитории (B2B или B2C), в данной конфигурации реализована единая среда, объединяющая оба формата. Это позволяет сельхозпроизводителю одновременно ориентироваться на оптового и розничного покупателя, не разделяя функционал платформы. Дополнительно предусмотрены механизм аналитики, логистический matching и платёжная инфраструктура, что упрощает оформление сделок и сокращает количество промежуточных действий. Одной из особенностей модели также является возможность организации ретрологистики — возврата тары, возвратных поставок или утилизации.

Рисунок 2 - Архитектура цифровой торгово-логистической платформы агромаркетплейса*

*Составлено авторами

Модель обеспечивает значительное расширение рыночного доступа для сельхозпроизводителей, позволяя им находить большее количество покупателей на справедливых условиях. Интеграция B2B и B2C сегментов в единую цифровую среду повышает ликвидность предложения и способствует формированию прозрачного ценового механизма. В рамках данной архитектуры агромаркетплейс охватывает ключевые задачи сбыта продукции, включая размещение предложений, оформление заказов, расчёты, подбор логистических исполнителей (логистический matching) и контроль статуса доставки. Частично реализуются функции снабжения — предусмотрена возможность заказа сельскохозяйственных ресурсов и взаимодействия с поставщиками через единый интерфейс. Также платформа может использоваться для обеспечения переработки сырья, то есть продажи сельхозпродукции на перерабатывающие предприятия (например, молокозаводы, элеваторы, мукомольные или масложировые комбинаты), что расширяет функционал маркетплейса в B2B-сегменте и усиливает его связку с промышленной логистикой.

Задачи производственного управления (посев, агротехнические работы, уборка урожая) в пределах данной модели напрямую не решаются, но косвенно поддерживаются за счёт аналитических модулей и прогнозных инструментов сбыта. В качестве опционального элемента может быть реализован функционал ретрологистики — возврата тары, утилизации, управления возвратными потоками, что особенно актуально для сегмента многократной упаковки или логистики отходов. За счёт цифровой интеграции участников маркетплейс выполняет не только функции электронной торговли, но и роль координационного центра логистических потоков, охватывая как «входной» (ресурсный), так и «выходной» (сбытовой и перерабатывающий) контуры агропроизводства.

Несмотря на очевидные преимущества, реализация модели агромаркетплейса в российских условиях сталкивается с рядом серьёзных ограничений, как технологического, так и институционального характера.

Во-первых, сохраняется низкий уровень цифровизации среди значительной части сельхозпроизводителей, особенно малых и средних форм хозяйствования. Многие фермеры по-прежнему полагаются на устоявшиеся офлайн-каналы сбыта, основанные на личных связях, телефонных переговорах или прямых поставках. Это снижает потенциальную клиентскую базу платформы и требует масштабных просветительских и образовательных усилий.

Во-вторых, неравномерность доступа к интернету и цифровой инфраструктуре в сельской местности остаётся серьёзным ограничением. Проблемы с покрытием мобильной связью, высокая стоимость подключения, а также недостаточная цифровая грамотность сельских предпринимателей и логистов затрудняют полноценное использование онлайн-сервисов, даже при наличии технологической базы.

Существуют и инфраструктурные риски, выходящие за рамки самой платформы. Даже при успешной электронной сделке доставка физического товара может быть осложнена нехваткой транспорта, неудовлетворительным состоянием дорог, отсутствием складских мощностей и логистических координационных центров. Это подрывает доверие к системе и снижает удовлетворённость пользователей.

Кроме того, агромаркетплейс не всегда обеспечивает наиболее выгодные условия для всех участников. В условиях ограниченного предложения, слабой конкуренции на платформе или высокого уровня комиссий некоторые сельхозпроизводители и покупатели предпочитают заключать сделки вне платформы, напрямую. Такие личные договорённости нередко оказываются более гибкими и выгодными, особенно при существовании устойчивых партнёрских связей. Это снижает мотивацию к участию в платформенной модели и препятствует её масштабированию.

В дополнение, наблюдается фрагментация цифрового пространства, вызванная ростом числа конкурирующих платформ. Поставщики и покупатели могут распыляться между несколькими экосистемами, что ограничивает эффект сетевого взаимодействия и снижает рыночную ликвидность.

В этих условиях особенно актуальной становится необходимость реализации модели государственно-частного партнёрства. Участие государства может выражаться в обеспечении нормативно-правовой базы, стандартизации процедур, информационно-технической поддержке сельхозпредприятий и субсидировании подключения малых форм хозяйствования. Частный сектор, в свою очередь, обеспечивает технологическую реализацию, сервисную гибкость и инновационную составляющую платформы. Такая смешанная модель позволяет преодолеть институциональные и инфраструктурные ограничения, повысить доверие к платформе и обеспечить системную интеграцию цифровой логистики в агропродовольственный рынок.

Модель 3. Блокчейн-IoT решения (децентрализованные технологии для прослеживаемости)

Третья модель цифровой логистики опирается на децентрализованные технологии (блокчейн) и сенсорные устройства Интернета вещей (IoT), обеспечивая прозрачность, контроль качества и сквозную прослеживаемость агрологистических операций. В такой архитектуре данные о продукции — от параметров производства и хранения до условий транспортировки — фиксируются с помощью IoT-устройств (датчиков температуры, влажности, геолокации и др.) и записываются в распределённый блокчейн-реестр. Эти данные становятся неизменяемыми и доступны для всех участников цепи поставок — от производителя до логиста и контролирующих органов [10, 15, 26].

Интеграция блокчейна в логистические процессы позволяет с помощью смарт-контрактов автоматически фиксировать транзакции и отслеживать состояние продукции в реальном времени. Комбинирование этих технологий с IoT-сенсорами усиливает прослеживаемость и безопасность на всех этапах поставок, а также снижает вероятность фальсификаций и нарушений условий транспортировки [12, 15]. В научной литературе отмечается, что такие решения способствуют формированию «цифровой биографии» продукции, повышая доверие со стороны потребителей [24]. Дополнительно подчеркивается, что использование IoT в агросекторе позволяет оперативно реагировать на отклонения от норм хранения и транспортировки, тем самым влияя на конечное качество продукции [1].

Реализация подобных решений преимущественно ограничена пилотными проектами и экспериментальными внедрениями, описанными в научной литературе. Так, в Индии разработана архитектура “IoT-GChain” для зерновых поставок, где каждая партия продукции снабжается NFT-токеном с информацией от IoT-датчиков (например, DHT22), фиксирующих условия хранения. Данные сохраняются в блокчейне Ethereum и доступны верифицированным участникам логистической цепи [25].

В мясной отрасли изучается кейс BeefLedger (Австралия–Китай), где IoT-сенсоры фиксируют логистические параметры (температура, местоположение), а данные регистрируются в блокчейне. Это позволяет повысить доверие к происхождению продукции, особенно при экспортных поставках [22]. В аналогичном русле рассматриваются экспериментальные решения для логистики скоропортящихся продуктов — например, клубники — с использованием «умных» контейнеров, автоматически передающих данные о температуре в блокчейн-сеть [14].

Отдельное направление исследований касается молочной отрасли. В ряде публикаций представлены модели блокчейн-отслеживания партий молока и сыра Эти решения направлены на снижение рисков фальсификаций, что особенно актуально в контексте инцидентов с загрязнением детского питания в Китае и Индии. Использование распределённых реестров позволяет верифицировать происхождение сырья и параметры переработки, а также повысить надёжность системы прослеживаемости [16].

Таким образом, несмотря на ограниченность масштабного внедрения, обозначенные кейсы демонстрируют прикладной потенциал применения блокчейна и IoT в агрологистике. Эти технологии создают научно-технологическую основу для построения устойчивых, прозрачных и безопасных цифровых экосистем в цепях поставок продовольствия. Вместе с тем сохраняется необходимость стандартизации, повышения цифровой зрелости участников и решения вопросов масштабируемости платформ.

На рисунке 3 представлена разработанная структурная модель, в которой участники агрологистической цепочки (сельхозпроизводитель, логистический оператор, переработчик, покупатель/экспортёр и регулятор) интегрированы в единую цифровую инфраструктуру через распределённый блокчейн-реестр. Отличительной особенностью модели является возможность сопряжения с государственными информационными системами — ФГИС «Меркурий» и ФГИС «Зерно». Такая интеграция позволяет объединить механизмы добровольной цифровой логистики с обязательными процедурами сертификации и нормативного контроля.

Рисунок 3 - Архитектура распределённой цифровой логистической системы на базе блокчейн-реестра, смарт-контрактов и IoT-инфраструктуры*

*Составлено авторами

Отличительными чертами разработанной модели цифровой логистики являются использование распределённых реестров (блокчейн), сенсорной инфраструктуры Интернета вещей (IoT), механизмов смарт-контрактов и модуля ESG-отчётности. В отличие от первой модели, фокусирующейся на использовании государственных информационных систем для регистрации движения продукции и выполнения нормативных процедур, но не обеспечивающей контроль фактических логистических параметров в реальном времени, и второй модели, ориентированной на торгово-логистическую функцию агромаркетплейса, представленное решение формирует полноценную цифровую среду с автоматизированным управлением и полной прослеживаемостью. Такая архитектура направлена на повышение прозрачности, снижение транзакционных издержек и усиление доверия между всеми участниками логистической системы за счёт неизменяемости данных и их доступности в режиме реального времени.

Каждое ключевое событие — от параметров производства и хранения до условий транспортировки и приёмки продукции — фиксируется с помощью IoT-датчиков, информация с которых автоматически передаётся в блокчейн. Эти данные доступны уполномоченным участникам: производителям, логистическим операторам, переработчикам и контролирующим органам. Смарт-контракты, встроенные в блокчейн-инфраструктуру, позволяют автоматизировать выполнение контрактных обязательств: например, инициировать расчёт при выполнении заданных условий хранения и доставки либо блокировать операцию при нарушениях [5].

В отличие от зарубежных моделей, в представленной архитектуре предусмотрено сопряжение с государственными информационными системами (ФГИС «Меркурий», ФГИС «Зерно»), что обеспечивает соответствие нормативным требованиям, автоматизирует сертификационные процедуры и устраняет необходимость повторного ввода данных. Вторым значимым элементом модели выступает блок ESG-отчётности, формирующий цифровой профиль устойчивости предприятия на основе объективных логистических и производственных данных. Это позволяет использовать модель не только в целях повышения эффективности агрологистики, но и для обеспечения соответствия требованиям устойчивого развития, оценки кредитоспособности и участия в экспортных поставках.

Несмотря на значительные преимущества, реализация данной модели сопряжена с рядом ограничений и вызовов. Во-первых, высоки требования к инфраструктуре: полноценное функционирование блокчейн-IoT-архитектуры предполагает наличие стабильного интернет-соединения, доступа к сенсорному оборудованию, вычислительных мощностей и поддержки цифровых платформ, что далеко не всегда доступно для сельских территорий. Особенно это касается малых и средних агропроизводителей, которые ограничены в ресурсах и могут испытывать сложности с техническим оснащением и обучением персонала.

Во-вторых, важный вызов связан с обеспечением сопоставимости и корректности данных, фиксируемых в системе. Несмотря на то, что блокчейн обеспечивает неизменяемость записей, он не гарантирует достоверность исходной информации. Если на этапе ввода были допущены ошибки — например, из-за некорректных показаний IoT-датчиков или преднамеренного искажения данных участником — такая информация сохранится в системе без возможности корректировки. Это требует создания внешних проверочных механизмов, обеспечивающих достоверную связь между физическими объектами и их цифровыми представлениями.

Дополнительную сложность представляет необходимость стандартизации форматов данных и процессов между всеми участниками логистической цепи. Без согласованных методик измерения, валидации и обмена информацией даже корректно зафиксированные показатели могут быть интерпретированы по-разному, что снижает полезность и доверие к системе. Поэтому полноценное внедрение такой архитектуры требует унификации протоколов, нормативной базы и операционных процедур на межорганизационном уровне.

Также стоит учитывать барьеры масштабируемости: передача больших объёмов микроданных от IoT-устройств в децентрализованные реестры может приводить к перегрузке сети и замедлению обработки транзакций. В условиях скоропортящихся товаров это может стать критичным. Кроме того, высокая стоимость первичного оснащения (датчики, программное обеспечение, настройка блокчейн-узлов) создаёт риск цифрового неравенства: малые фермеры могут оказаться вытесненными, если не получат поддержку или доступ к коллективным платформам.

Наконец, правовые и организационные аспекты также остаются нерешёнными. В большинстве стран отсутствует полноценное регулирование применения блокчейн-технологий в логистике, а статус данных в распределённых реестрах с юридической точки зрения пока не определён. Это порождает неопределённость и ограничивает доверие со стороны бизнеса и государственных структур.

Таким образом, успешное внедрение данной модели требует не только технической готовности, но и системной институциональной поддержки, в том числе в виде субсидий, стандартов качества, механизмов цифровой сертификации и повышения компетенций участников агропромышленного комплекса.

Заключение

Таким образом, проведённый анализ показал, что каждая из частных моделей цифровизации логистики — интеграция с государственными ИС, агромаркетплейс, IoT и блокчейн-решения — способна эффективно решать ограниченный круг задач. Однако фрагментарный характер этих решений, слабая межсистемная совместимость, различия в уровне цифровой зрелости участников и отсутствие единого координационного механизма препятствуют формированию полноценных цифровых логистических цепей в агропромышленном комплексе.

С учётом выявленных ограничений ранее рассмотренных моделей цифровой трансформации логистики предлагается концепт интегральной цифровой логистической экосистемы «Агрологистика 4.0». Он представляет собой системную модель, сочетающую функциональные элементы всех трёх частных подходов и направленную на формирование единого цифрового пространства логистики АПК. Ключевыми признаками данной архитектуры выступают модульность, открытая платформа, использование сенсорных технологий, блокчейн-фиксации и смарт-контрактов, а также институциональная сопряжённость с государственными и отраслевыми системами управления. Модель обеспечивает сквозную цифровизацию логистических процессов, высокую степень прослеживаемости и устойчивую интеграцию участников цепочки поставок.

Поэтапность внедрения, предусмотренная архитектурой «Агрологистики 4.0», позволяет адаптировать модель под текущие условия региона и по мере повышения цифровой зрелости переходить к полноформатной экосистеме. Это делает предложенный концепт не только научно обоснованным, но и практически применимым инструментом стратегического развития логистики агропромышленного комплекса.

[1] Меркурий : [электронный ресурс] / Федеральная служба по ветеринарному и фитосанитарному надзору. – URL: https://mercury.vetrf.ru/ (дата обращения: 26.05.2025).

[2] Зерно : [электронный ресурс] / Министерство сельского хозяйства Российской Федерации. – URL: https://zerno.mcx.gov.ru/ (дата обращения: 26.05.2025)

[3] Smartseeds. О компании : [электронный ресурс]. – URL: https://smartseeds.ru/o-kompanii/ (дата обращения: 26.05.2025).

[4] Цифровизация логистики в АПК и почему это важно [Электронный ресурс] // Direct.Farm. – 2022. – 27 сентября. – Режим доступа: https://direct.farm/post/tsifrovizatsiya-logistiki-v-apk-i-pochemu-eto-vazhno-23023. – Дата обращения: 21.05.2025.

[5] Поле.рф [Электронный ресурс]. – URL: https://поле.рф (дата обращения: 26.05.2025).

[6] Lovejoy, L. How Digital Marketplaces Are Empowering Small Farmers [Электронный ресурс] / L. Lovejoy // Farming First. – 2025. – 18 марта. – Режим доступа: https://farmingfirst.org/2025/03/how-digital-marketplaces-are-empowering-small-farmers/, свободный. – (дата обращения: 25.05.2025).