ORGANIZATION OF PERISHABLE GOODS TRANSPORTATION IN MULTIMODAL SUPPLY CHAINS: DIGITALIZATION, TEMPERATURE CONTROL AND OPTIMIZATION ON THE EXAMPLE OF KAZAKHSTAN

Roza Kozhabayeva

Master's Degree, Almaty Technological University, Kazakhstan, Almaty

Tolkyn Toktamysova

Senior Lecturer, Academy of Logistics and Transport, Kazakhstan, Almaty

Roza Zhubanova

Master's Degree, Almaty Technological University, Kazakhstan, Almaty

Аннотация. В статье рассматриваются современные подходы к организации перевозок скоропортящихся грузов (СПГ) в мультимодальных логистических цепях с акцентом на железнодорожный и автомобильный транспорт. Предложена концептуальная цифровая архитектура управления «холодовой цепью», представлена эмпирическая модель вероятности потерь качества продукции в зависимости от нарушений температурного режима и времени простоя, а также показаны практические результаты для кейса Республики Казахстан. Проведено сопоставление требований международных и региональных нормативных документов (ATP, ISO 22000, COTIF/СМГС, ТР ТС 021/2011) и национальных правил перевозок.

Abstract. This article examines modern approaches to the organization of perishable goods (PG) transportation in multimodal logistics chains with a focus on rail and road transport. A conceptual digital architecture for cold chain management is proposed, an empirical model of the probability of product quality losses depending on temperature deviations and idle time is presented, and practical results for the case of the Republic of Kazakhstan are shown. A comparison of international and regional regulatory documents (ATP, ISO 22000, COTIF/SMGS, TR CU 021/2011) with national transport regulations is given.

Ключевые слова: скоропортящиеся грузы, холодовая цепь, железнодорожный транспорт, мультимодальные перевозки, цифровизация, Казахстан, ATP, ISO 22000, оптимизация.

Keywords: perishable goods, cold chain, railway transport, multimodal transportation, digitalization, Kazakhstan, ATP, ISO 22000, optimization.

1. Введение

Доля скоропортящихся грузов (СПГ) в глобальной торговле продовольствием стабильно растёт, что предъявляет повышенные требования к управлению температурным режимом, прослеживаемости и скорости доставки [1–3]. Для стран с большим транзитным потенциалом и значительными расстояниями, как Казахстан, критично выстраивать устойчивые и цифрово интегрированные холодовые цепи в рамках международных коридоров (TITR, ТРАСЕКА, «Новый Шёлковый путь») и национальных логистических сетей КТЖ и автомобильных операторов [4,5].

Цель статьи — показать комплексный подход к организации перевозок СПГ, включающий: (i) нормативно-правовые требования, (ii) цифровую архитектуру мониторинга, (iii) количественную оценку рисков порчи и (iv) оптимизационную постановку задачи распределения потоков с учетом температурных ограничений и простоев на узлах.

2. Нормативная база и стандарты

Организация перевозок СПГ регулируется сочетанием международных соглашений и стандартов: ATP (Agreement on the International Carriage of Perishable Foodstuffs) — для автоперевозок с температурным контролем [1]; COTIF/СМГС — для международных ж/д сообщений [2]; ISO 22000:2018 и принципы HACCP — для управления безопасностью пищевой продукции [3]; ТР ТС 021/2011 «О безопасности пищевой продукции» — в рамках ЕАЭС [6]. В Республике Казахстан действуют национальные «Правила перевозок скоропортящихся грузов железнодорожным транспортом» и санитарные нормы по обращению пищевой продукции в холодовой цепи (далее — НПА РК) [4,7].

Таблица 1.

Ключевые требования нормативных документов для СПГ

3. Методологический подход

3.1. Цифровая архитектура холодовой цепи

Предлагается многоуровневая архитектура управления:

1. Уровень сенсоров: IoT‑датчики температуры, влажности, дверных открытий (GSM/LTE/NB‑IoT), RFID‑метки.

2. Платформа сбора и обработки данных: брокер сообщений (MQTT/AMQP), потоковая обработка (Apache Kafka/Flink), CEP‑правила для обнаружения аномалий.

3. Аналитика и оптимизация: модели прогнозирования рисков порчи (логистическая регрессия / градиентный бустинг), оптимизация маршрутов и расписаний (линейное/целочисленное программирование).

4. Интерфейсы: дашборды для диспетчеров, API для участников, автоматическое формирование актов температурных отклонений.

Рис. 1. Концептуальная схема цифрового управления холодовой цепью (описательно).

3.2. Математическая модель риска порчи

Вероятность порчи партии i оценивается логистической регрессией:

Pr(spoiled_i = 1) = σ(β0 + β1 ΔT_i + β2 t^idle_i + β3 N^open_i + β4 Dist_i),

где ΔT_i — превышение температуры над порогом, t^idle_i — простой, N^open_i — число открытий дверей, Dist_i — расстояние.

3.3. Оптимизация перевозочного плана

Минимизируются суммарные логистические издержки и ожидаемые потери качества:    

min Σ_r (C_r x_r + λ E[L_r(x_r)])

при ограничениях пропускных способностей, температурных окон, временных окон (ATP/НПА РК) и баланса подвижного состава.

4. Эмпирические результаты (кейс Казахстана)

Рассмотрен усреднённый кейс доставки охлаждённого мяса и молочной продукции по маршрутам «Северо-Казахстанская область → Алматы», «Костанай → Нур-Султан», а также транзитные сервисы через сухой порт «Хоргос – Восточные ворота». Использованы обезличенные данные по 2 150 отправкам (2022–2024 гг.).

Таблица 2.

Оценка коэффициентов логистической регрессии риска порчи (фрагмент)

Рисунок 1. KPI до и после внедрения цифрового мониторинга (по усреднённым маршрутам)

Таблица 3.

KPI до и после внедрения цифрового мониторинга

5. Обсуждение

1) Нормативно-правовой контур: требуется закрепить в НПА РК форматы и хранение телеметрии, а также процедуру автоматического формирования актов нарушений.

2) Цифровая экосистема: потоковая обработка данных и CEP позволяют реализовать динамические температурные пороги.

3) Инфраструктурные узкие места: узлы с высокой плотностью транзита требуют синхронизации графиков обслуживания рефрижераторного подвижного состава.

4) Оптимизационная модель: учёт ожидаемых потерь качества в целевой функции позволяет снизить совокупные издержки.

6. Практические рекомендации для Казахстана

• Единый реестр температурных инцидентов с доступом для контролирующих органов.
• Стандартизация API телеметрии (JSON/REST, GS1 EPCIS 2.0) и интеграция с «Astana-1».
• Расширение парка рефконтейнеров и изотермических вагонов, модернизация терминалов.
• Пилоты по динамическому ценообразованию для СПГ в узких местах.
• Интеграция моделей прогнозирования в графики работы погранпереходов и сухих портов.

7. Заключение

Эффективная организация перевозок СПГ требует сочетания строгого соблюдения международных и региональных норм, глубокой цифровизации контроля температурных режимов и методов оптимизации. На примере Казахстана показано, что внедрение сквозного мониторинга и предиктивной аналитики снижает температурные нарушения и издержки. Дальнейшие исследования — стандартизация интерфейсов данных, кибербезопасность IoT‑инфраструктуры и оценка углеродного следа холодовой цепи.