Формирование системы ключевых показателей эффективности цепи поставок скоропортящихся грузов

Гвилия Н.А.1, Елисеев Д.А.1
1 Санкт-Петербургский государственный экономический университет

Статья в журнале

Экономика, предпринимательство и право (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 15, Номер 9 (Сентябрь 2025)

Цитировать эту статью:

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=83140564

Аннотация:
Статья посвящена решению научной проблемы эффективной организации логистики скоропортящихся грузов для минимизации потери качества продукции и обеспечения своевременной доставки. Доставка скоропортящихся продуктов сопряжена со сложными логистическими задачами, которые требуют понимания процессов контроля температуры, видах транспортировки, надлежащей упаковки, а также соблюдения нормативных требований/ Авторами проведена систематизация скоропортящихся грузов, выявлены логистические ограничители, влияющие на логистику скоропортящихся грузов, установлены причинно-следственные связи, влияющие на эффективность холодовой цепи поставок. На основе полученных данных предложена система формирования оценки эффективности цепи поставок, основанная на ключевых показателях. Разработанные рекомендации направлены на снижение потерь и повышение надёжности логистики скоропортящихся товаров.

Ключевые слова: скоропортящиеся грузы, логистика, холодовая цепь поставок, ключевые показатели эффективности

JEL-классификация: C30, C31, C32, D61



Введение

Современные потребители всё больше ценят качественные и свежие продукты, что требует развития логистики, способной обеспечить быструю и надёжную доставку. Согласно исследованиям в области логистики и управления цепями поставок [12], эффективная организация логистики скоропортящихся грузов позволяет минимизировать потери качества продукции и обеспечить её своевременное поступление на рынок, что особенно важно в условиях растущего спроса на свежие продукты, который наблюдается в современном мире. По данным отчёта Market Research Intellect, в 2024 году рынок перевозок скоропортящихся грузов оценивался в 150 миллиардов долларов и, согласно прогнозу, к 2033 году увеличится до 225 миллиардов долларов [16]. Вследствие этого, различные факторы, особенности и логистические решения, связанные с транспортировкой подобных грузов, вызывают особый интерес для специалистов в области логистики.

Развитие международной торговли также способствует увеличению объёмов транспортировки скоропортящихся грузов на значительные расстояния. В этом контексте логистические компании вынуждены разрабатывать новые маршруты и технологии для обеспечения сохранности товаров и удовлетворения спроса на международном уровне [3,14].

Кроме того, многие скоропортящиеся грузы требуют соблюдения определённых температурных режимов в процессе транспортировки, что особенно важно для продуктов питания, лекарств и некоторых видов сырья. Исследования в области холодовых цепей поставок [2, 15] показывают, что неправильная организация перевозок может привести к потере качества, порче товаров и даже угрозе здоровью потребителей.

Оптимизация затрат на транспортировку, хранение и распределение скоропортящихся грузов также является актуальной задачей для компаний, работающих в условиях жёсткой конкуренции. Исследования ведущих отечественных и зарубежных ученых в области управления цепями поставок [1, 9, 11, 13] подчёркивают важность снижения издержек при сохранении высокого уровня качества продукции.

Наконец, своевременная доставка скоропортящихся продуктов напрямую влияет на продовольственную безопасность регионов и стран. Колебания урожайности, экономические кризисы и другие факторы могут привести к нарушениям в цепочках поставок и снижению доступности свежих продуктов. В этом контексте развитие технологий и оптимизация логистических процессов становятся важными инструментами для обеспечения продовольственной безопасности.

Основная часть

Категория скоропортящихся грузов охватывает широкий спектр товаров. В табл. 1 представлена информация об основных категориях скоропортящихся грузов, их характеристике и необходимом температурном режиме. Их особенностью является факт того, что в процессе транспортировки подобные товары в достаточной степени могут быть подвержены порче вследствие несоблюдения оптимальных условий, например, уровня температуры и влажности. В настоящее время для минимизации подобных рисков различные компании используют специализированную упаковку и рефрижераторные контейнеры с системами мониторинга температуры и влажности в режиме реального времени, что позволяет оперативно выявлять отклонения и корректировать логистический процесс. Наличие профильных знаний о критических точках цепочки поставок и влиянии внешних факторов на качество груза является ключевым для логистических операторов и производителей, стремящихся снизить финансовые потери и обеспечить надежность поставок.

Таблица 1. Скоропортящиеся грузы: характеристика и рекомендуемый температурный режим (составлена авторами)

Группа продуктов
Характеристика
Тип
Температурный режим*
Растительного происхождения
Обладают высокой скоростью дыхания и вегетативных процессов, характеризуются необходимостью точного температурного режима и уровней влажности.
Фрукты и овощи
ОД, ВН
Грибы
Ягоды
Зелень
Животного происхождения
Обладают особенно высокой микробиологической активностью и чувствительностью к температурным изменениям.
Рыба
ОХ, ЗМ, ГЗ
Мясо
Субпродукты
Икра
Яйца
ОД, ВН
Молоко
ОД
Продукты переработки
Характеризуются участием одновременно ферментативных, микробиологических и химических реакции, вследствие чего основной задачей является предотвращение окислительных и анаэробных повреждений.
Замороженные плоды
ЗМ, ГЗ
Пюре
ОД
Сыры
Колбасные изделия
ОД, ЗМ
Жиры
Живые растения
Характеризуются потребностью в газообмене и безостановочном обеспечении фотосинтеза, что требует сбалансированного содержания углерода и кислорода, а также контроля уровня освещённости и вентиляции.
Саженцы
ОД, ВН
Цветы
Посадочный материал
Медицинские товары
Имеют строгие требования к температурному режиму.
Сыворотки
ОД, ГЗ
Препараты
*ГЗ – глубокозамороженный (t < −18 °C), ЗМ – замороженный (−6…−18 °C), ОХ – охлажденный (−5…−1 °C), ОД – охлаждаемый (0…+15 °C), ВН - вентилируемый.

СанПиН 2.3.2.1324-03 «Гигиенические требования к срокам годности и условиям хранения пищевых продуктов» [4] дает определение скоропортящимся продуктам – это пищевые продукты, требующие для сохранения качества и безопасности специальных температурных и иных режимов, без которых они подвергаются необратимым изменениям, приводящим к порче или риску для здоровья потребителей. Подобные продукты требуют контролируемой среды для сохранения их свежести, питательной ценности и качества. Ключевые характеристики скоропортящихся продуктов включают их восприимчивость к росту микроорганизмов, ферментативным реакциям и химическим модификациям, которые могут приводить к изменениям текстуры, вкуса, внешнего вида и пищевой ценности [8].

Успешная транспортировка скоропортящихся товаров предполагает строгое соблюдение ряда факторов. Ключевым является поддержание контролируемого температурного режима внутри транспортного средства на протяжении всего маршрута, что требует наличия специализированных рефрижераторных транспортных средств и соответствующих складских мощностей вдоль логистической цепи [9, 10]. Одновременно обязательным элементом является применение защитной упаковки – термоизоляционных пленок, вакуумных контейнеров, охлаждающих пакетов, термоодеял и других решений, препятствующих критичным температурным колебаниям и механическим повреждениям груза [2, 10]. Не менее важным факторами выступают контроль за санитарно-гигиеническими стандартами и регулярная очистка и дезинфекция транспортных систем, минимизирующих риск возникновения инфекций и распространения патогенной микрофлоры [6], а также наличие системы мониторинга параметров среды внутри транспортного средства, позволяющей своевременно выявлять отклонения и принимать превентивные меры в логистическом процессе. Для этого используют современные сенсорные системы, обеспечивающие просмотр кузова транспортного средства и состояния груза на протяжении всей цепи поставок, а также решения, основанные на базе цифровых двойников и Интернета вещей (IoT), предоставляющие возможность моделирования поведения груза в различных условиях и прогнозирования рисков [7]. Следует отметить, что из-за своей специфики скоропортящиеся грузы требуют быстрой и эффективной доставки, вследствие этого, применение алгоритмов предиктивной аналитики играет решающую роль в снижении длительности перевозки и уменьшения финансовых потерь.

Таким образом, обеспечение качества и эффективности транспортировки скоропортящихся грузов требует применения комплексного подхода, объединяющего следующие факторы: поддержание температурного режима на протяжение всей цепи поставок, наличие надежной упаковки, соблюдение санитарно-гигиенических мер, применение современных систем мониторинга и маршрутизации.

Как было описано ранее, транспортировка скоропортящихся грузов представляет собой комплексный процесс, требующий учета высокой чувствительности данной категории товаров к температурным колебаниям и необходимости поддержания качественных характеристик груза на протяжении всей цепи поставок. Вследствие этого, возникает ряд трудностей, или логистических ограничителей, с которыми приходится сталкиваться при доставке скоропортящихся грузов (рис.1).

Рис. 1. Логистические ограничители доставки скоропортящихся грузов

(составлен авторами)

Основным ограничивающим фактором выступает необходимость наличия эффективного контроля температуры на протяжении всей цепи поставок. Для поддержания оптимального температурного режима применяются рефрижераторные кузова, температурно-регулируемые контейнеры и холодильные хабы, однако даже при использовании таких технологий риск выхода показателей за допустимые пределы сохраняется вследствие технических сбоев и человеческих ошибок. Особенно опасными считаются точки погрузки и разгрузки товаров, поскольку не все предприятия обладают необходимым оборудованием, например, докшелтерами или рампами, препятствующих разрыву холодильной цепи [5].

Выбор вида транспорта при перевозке скоропортящихся грузов определяется расстоянием, временем доставки, ценовыми критериями и свойствами перевозимой продукции. Автомобильный транспорт обеспечивает гибкость маршрутов и высокую частоту отправок на короткие и средние расстояния. Авиатранспорт минимизирует временные затраты при транспортировке грузов на дальние расстояния и снижает вероятность порчи товаров, в то время как железнодорожные и морские перевозки оптимальны при крупнотоннажных отправках на большие расстояния, однако вследствие низкой скорости требуют более длительного времени пути [4].

Надлежащий выбор упаковки существенно влияет на сохранность качественных характеристик грузов. Примерами подобной упаковки выступают контейнеры и вакуумные пакеты с наличием защиты от влаги и механических повреждений, а также термоизоляцией [3]. Вследствие этого, перед логистическим оператором выступает проблема выбора подходящего упаковочного материала для конкретного скоропортящегося груза.

Соблюдение законодательных актов логистическим оператором является обязательным фактором обеспечения безопасной доставки скоропортящихся грузов. Международные санитарно-гигиенические стандарты и нормативные акты, например ХАСПП (HACCP), обеспечивают идентификацию опасных факторов, устанавливают критические контрольные точки и предлагают предупреждающие меры с целью обеспечения безопасности пищевых продуктов идентификацию [2].

Таким образом, доставка скоропортящихся продуктов сопряжена со сложными логистическими задачами, которые требуют понимания процессов контроля температуры, видах транспортировки, надлежащей упаковки, а также соблюдения нормативных требований. Существующие практики различных предприятий по организации цепей поставок скоропортящихся грузов подтверждают осознание важности контроля логистики и необходимости инвестиций в технологии и инфраструктуру.

Выделенные логистические ограничители предоставляют основу для формирования

диаграммы Исикавы (рис. 2), позволяющей систематизировать причинно-следственные связи, влияющие на эффективность цепи поставок скоропортящихся грузов.

Рис. 2. Причинно-следственные связи, влияющие на эффективность цепи поставок скоропортящихся грузов (составлен авторами)

Комплексное понимание условий и факторов логистики скоропортящихся товаров позволяет сформировать методическую основу для разработки системы оценки эффективности цепи поставок подобных грузов. Центральным этапом формирования подобной системы является детальный анализ процессов, направленный на выявление уязвимых звеньев цепи, потенциальных рисков и ключевых точек для последующего мониторинга. Для достижения объективной эффективности необходим грамотно структурированный механизм оценки функционирования цепи. Дальнейшая реализация включает определение целей каждого процесса, выбор соответствующих ключевых показателей эффективности (KPI) и установление целевых значений метрик.

На примере процесса «Логистика» проследим этапы формирования системы оценки эффективности цепи поставок. Реализация механизма оценки начинается с уточнения ключевых целей каждого выделенного фактора, после чего подбираются KPI, отражающие их специфику. Табл. 2 содержит основные цели и сроки мониторинга, табл. 3 иллюстрирует распределение KPI для каждой из них.

Таблица 2. Определение ключевых целей процесса «Логистика» (составлена авторами)

Процесс
Факторы
Цель
Мониторинг
Логистика
Сроки доставки
Сокращение времени доставки продуктов до конечного пункта
Раз в 3 месяца (квартал)
Контроль условий
Обеспечение постоянного соблюдения требуемых условий транспортировки
Раз в месяц
Страхование груза
Обеспечение финансовой защиты от рисков
Раз в 3 месяца (квартал)
Стоимость доставки
Снижение совокупных затрат на логистику
Раз в 3 месяца (квартал)
Для оценки эффективности выбранных маршрутов используются показатели Л1-Л4. В рамках контроля условий для обеспечения сохранности качества и безопасности грузов используются показатели Л5-Л9. Для оценки адекватности страхового покрытия того или иного груза и эффективности урегулирования претензий предлагаются показатели Л10-Л12. Оптимизация затрат для поддержания баланса между высоким уровнем сервиса и экономической эффективностью всей цепочки поставок оценивается за счет показателей Л13-Л15.

Таблица 3. Ключевые показатели эффективности процесса «Логистика» (составлена авторами)

Цель

Показатель
Единица измерения
Сокращение времени доставки груза до конечного пункта
Л1
Среднее фактическое время доставки
часы
Л2
Процент несвоевременных доставок
%
Л3
Среднее время задержки доставки
часы
Л4
Коэффициент оптимальности маршрутов
-
Обеспечение постоянного соблюдения требуемых условий транспортировки
Л5
Доля партий, отслеживаемых в реальном времени
%
Л6
Доля перевозок без отклонений температурного режима
%
Л7
Средняя продолжительность несоответствия установленным условиям
часы
Л8
Время реагирования на критическое отклонение
минуты
Л9
Процент бракованной продукции из-за нарушения условий хранения
%
Обеспечение финансовой защиты от рисков
Л10
Процент страхуемых отправлений
%
Л11
Количество страховых случаев за период
штук
Л12
Доля восстановленных средств от заявленных убытков
%
Снижение совокупных затрат на логистику
Л13
Средняя стоимость одной доставки
рублей
Л14
Соотношение транспортных расходов к себестоимости продукции
%
Л15
Отклонение фактических затрат от бюджета
%
Для эффективности контроля и мониторинга показателей необходимо выявить различные значения показателей (табл. 4). Данные, которые могут быть получены в ходе расчета текущих и целевых значений ключевых показателей эффективности, позволяют разработать блок мероприятий, необходимых для достижения целевых цифр. Подобный блок будет содержать три ключевых направления: мероприятия по снижению значения показателя, мероприятия по поддержание значения показателей на текущем уровне и мероприятия по повышению значения показателя.

Таблица 4. Пример заполнения значений показателей (составлена авторами)

Значения показателей для категории овощи и фрукты

Показатель
Текущее значение*
Расчетный план
Целевое значение*
Л5
Доля партий, отслеживаемых в реальном времени
64%
Повысить к концу квартала на 5%
100%
Л6
Доля перевозок без отклонений температурного режима
85%
Снизить к концу квартала на 10%
0 шт.
Л7
Средняя продолжительность несоответствия установленным условиям
2 ч.
Снизить к концу квартала до 1 ч.
0,5 ч.
Л8
Время реагирования на критическое отклонение
15 мин.
Поддержать на имеющемся уровне
30 мин. и менее
Л9
Процент бракованной продукции из-за нарушения условий хранения
12%
Снизить к концу года до 10%
3% и менее
*определяются на основе данных организации

Глубокая декомпозиция системы оценки процесса «Логистика», представленная на рис. 3, обеспечивает прозрачность контроля и гибкость адаптации управленческой стратегии. Обеспечение автоматизации сбора данных и оперативного реагирования на отклонения от целевых показателей возможно за счет внедрения на предприятии интегрированной аналитической платформы, что в конечного итоге будет способствовать повышению устойчивости и адаптивности цепи поставок.

Рис. 3. Декомпозиция системы оценки эффективности процесса «Логистика» (составлен авторами)

Таким образом, разработанная детальная методика формирования ключевых показателей эффективности цепи поставок скоропортящихся грузов является универсальной и может применяться в компаниях, являющихся участниками цепи поставок скоропортящихся грузов.

Заключение

Доставка скоропортящихся грузов требует применения интегрированных методов для обеспечения качества, безопасности и сохранения товарных свойств продукции. В последние годы в этой области активно внедряются инновационные технологии, направленные на повышение энергоэффективности, снижение экологического воздействия и повышение прозрачности логистических процессов. Одной из тенденций в области качества стало усовершенствование сверх эффективных холодильных систем, оснащенных высокоэффективными изоляционными материалами и продвинутыми системами регулирования микроклимата. Кроме того, практики внедрения интегрированных платформ мониторинга в реальном времени на основе Интернета вещей и сенсорных решений произвели революцию в отрасли. Данные структуры позволяют непрерывно отслеживать критически важные параметры, предоставляя оповещения в режиме реального времени и доступ к данным, помогая эффективно принимать меры в случае любых отклонений от рекомендуемых условий. Совмещение таких платформ с облачными сервисами и аналитикой больших данных открывает возможности применения алгоритмов машинного обучения, способных выявлять скрытые закономерности в поведении грузопотоков и предсказывать потенциальные сбои в цепи поставок. Инновационные упаковочные решения и методы консервирования внесли дополнительный вклад в транспортировку скоропортящихся товаров. Современные методы упаковки используют технологии контроля влажности, кислородного обмена и антимикробные покрытия, способствующие продлению сроков годности продукции в ходе транспортировки. Таким образом, сочетание энергоэффективных холодильных технологий, IoT-мониторинга, облачной аналитики и новых упаковочных решений формирует комплексный подход к транспортировке скоропортящихся товаров и устойчивой логистике.

Подводя итог, можно констатировать, что разработанные в ходе исследования методические материалы для формирования и оценки эффективности цепи поставок скоропортящихся товаров сочетают в себе системный и качественный подходы. Интеграция данных показателей с системой целевых значений дает возможность оперативно выявлять отклонения и выстраивать корректирующие мероприятия по снижению, поддержанию и повышению ключевых метрик.


Источники:

1. Гвилия Н.А. Стратегическое планирование цепей поставок. / Учебное пособие. - СПб.: Изд-во СПбГЭУ, 2015. – 74 c.
2. Гвилия Н.А., Вавилова С.А. Скоропортящиеся грузы: систематизация логистических аспектов перевозки // Логистика – евразийский мост: Материалы XIV Международной научно-практической конференции. Том Часть 1. Красноярск, 2019. – c. 67-74.
3. Гвилия Н.А., Дун Д. Современные подходы к интегрированному планированию цепей поставок сельскохозяйственной продукции // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. – 2024. – № 1(145). – c. 121-127.
4. СанПиН 2.3.2.1324-03 «Гигиенические требования к срокам годности и условиям хранения пищевых продуктов». Rospotrebnadzor.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://10.rospotrebnadzor.ru/upload/medialibrary/c42/sanpin-2.3.2.1324_03.pdf?ysclid=meh0fuevpa92034762 (дата обращения: 10.06.2025).
5. Яровая М.В., Шевырев Л.Ю. Особенности транспортировки скоропортящихся продуктов // Тенденции развития науки и образования. – 2020. – № 64-1. – c. 64-67. – doi: 10.18411/lj-08-2020-11.
6. Dwivedi A.N. Nnovative Solutions for Implementing Global Supply Chains in Emerging Markets. - United States: IGI Global, 2016. – 313 p.
7. Mendes A., Cruz J., Saraiva T., Lima T.M. Logistics Strategy (FIFO, FEFO or LSFO) Decision Support System for Perishable Food Products // 2020 International Conference on Decision Aid Sciences and Application (DASA). Virtual, Sakheer, 2020. – p. 173-178.– doi: 10.1109/DASA51403.2020.9317068.
8. Nastasijević J. Cold chain management in meat storage, distribution, and retail: A review // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. – 2017. – № 85. – p. 1-11. – doi: 10.1088/1755-1315/85/1/012022.
9. Scheiner J., Henrike Rau Mobility and Travel Behavior Across the Life Course: Qualitative and Quantitative Approaches. - United Kingdom: Edward Elgar Publishing Limited, 2020. – 228 p.
10. Shui W., Zhao H., Li M. Integrated Thermal Insulation Packing and Vehicle Routing for Perishable Products in Community Group Purchase // Discrete Dynamics in Nature and Society. – 2021. – p. 6673555. – doi: 10.1155/2021/6673555.
11. Wang H., Kangshunli L., Wei L. Artificial Intelligence Algorithms and Applications // Revised Selected Papers. – 2020. – № 8. – p. 89-19.
12. Christopher M. Logistics & Supply Chain Management. — Financial Times. - Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 2016. – 276 p.
13. Mentzer J.T., DeWitt W., Keebler Ja.S., Min S., et al Defining supply chain management // Journal of Business Logistics. – 2001. – № 2. – p. 1.
14. Stock J.R., Boyer S.L. Supply Chain Management. / In book: Supply Chain Management: Strategy, Planning, and Operation. - London, England: Pearson Education, 2018. – 528 p.
15. Gao Q., Fan H., Wang X. Research on logistics optimization model for perishable goods based on genetic algorithm // Computers & Industrial Engineering. – 2020. – p. 106628.
16. Revolutionizing Business Decisions and Navigating Market Trends With Expert Research and Intelligence. Market Research Intellect. [Электронный ресурс]. URL: https://www.marketresearchintellect.com/ru/ (дата обращения: 10.06.2025).

Страница обновлена: 02.11.2025 в 23:10:09

 

 

System of key performance indicators for the supply chain of perishable goods

Gviliya N.A., Eliseev D.A.

Journal paper

Journal of Economics, Entrepreneurship and Law (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Volume 15, Number 9 (September 2025)

Citation:

Abstract:
The article analyzes the problems of effective organization of logistics of perishable goods to minimize the loss of product quality and ensure timely delivery. The delivery of perishable products involves complex logistical tasks that require an understanding of temperature control processes, types of transportation, proper packaging, and compliance with regulatory requirements. The authors systematized perishable goods, identified logistical constraints affecting the logistics of perishable goods, and established causal relationships affecting the effectiveness of the cold supply chain. Based on the data obtained, a system for evaluating the effectiveness of the supply chain based on key indicators is proposed. The recommendations developed are aimed at reducing losses and increasing the reliability of logistics for perishable goods.

Keywords: perishable goods, logistics, cold supply chain, key performance indicators

JEL-classification: C30, C31, C32, D61

References:

Christopher M. (2016). Logistics & Supply Chain Management. — Financial Times Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall.

Dwivedi A.N. (2016). Nnovative Solutions for Implementing Global Supply Chains in Emerging Markets United States: IGI Global.

Gao Q., Fan H., Wang X. (2020). Research on logistics optimization model for perishable goods based on genetic algorithm Computers & Industrial Engineering. 147 106628.

Gviliya N.A. (2015). Strategic supply chain planning SPb.: Izd-vo SPbGEU.

Gviliya N.A., Dun D. (2024). Modern approaches to integrated planning of agricultural products supply chains. Bulletin of the Saint Petersburg State University of Economics. (1(145)). 121-127.

Gviliya N.A., Vavilova S.A. (2019). Perishable goods: systematization of logistic aspects of transportation Logistics - the Eurasian bridge. 67-74.

Mendes A., Cruz J., Saraiva T., Lima T.M. (2020). Logistics Strategy (FIFO, FEFO or LSFO) Decision Support System for Perishable Food Products 2020 International Conference on Decision Aid Sciences and Application (DASA). 173-178. doi: 10.1109/DASA51403.2020.9317068.

Mentzer J.T., DeWitt W., Keebler Ja.S., Min S., et al (2001). Defining supply chain management Journal of Business Logistics. 22 (2). 1.

Nastasijević J. (2017). Cold chain management in meat storage, distribution, and retail: A review IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 85 (85). 1-11. doi: 10.1088/1755-1315/85/1/012022.

Revolutionizing Business Decisions and Navigating Market Trends With Expert Research and IntelligenceMarket Research Intellect. Retrieved June 10, 2025, from https://www.marketresearchintellect.com/ru/

Scheiner J., Henrike Rau (2020). Mobility and Travel Behavior Across the Life Course: Qualitative and Quantitative Approaches United Kingdom: Edward Elgar Publishing Limited.

Shui W., Zhao H., Li M. (2021). Integrated Thermal Insulation Packing and Vehicle Routing for Perishable Products in Community Group Purchase Discrete Dynamics in Nature and Society. 2021 6673555. doi: 10.1155/2021/6673555.

Stock J.R., Boyer S.L. (2018). Supply Chain Management London, England: Pearson Education.

Wang H., Kangshunli L., Wei L. (2020). Artificial Intelligence Algorithms and Applications Revised Selected Papers. (8). 89-19.

Yarovaya M.V., Shevyrev L.Yu. (2020). Features of transportation of perishable products. Trends in the development of science and education. (64-1). 64-67. doi: 10.18411/lj-08-2020-11.