ІМІТАЦІЙНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ЦИФРОВОЇ КРАУДЛОГІСТИЧНОЇ ПЛАТФОРМИ ДОСТАВКИ «ОСТАННЬОЇ МИЛІ» В УМОВАХ ЕКОНОМІКИ СПІЛЬНОГО СПОЖИВАННЯ
Анотація
У статті досліджено напрями трансформації цифрових платформ з метою оптимізації логістичної діяльності в умовах економіки спільного споживання на прикладі краудшипінгу – доставки «останньої милі» силами приватних виконавців. Розроблено агентну імітаційну модель гібридної платформи міської кур'єрської доставки у середовищі AnyLogic 8 PLE з використанням діаграм станів агентів та ГІС-карти міста. Проведено імітаційні експерименти для трьох сценаріїв організації доставки. Встановлено, що підключення крауд-виконавців скорочує середній час доставки на 27,5 %, підвищує частку вчасних доставок з 78,4 % до 94,1 % та зменшує питомі витрати на одну доставку на 18,9 %, проте ефект критично залежить від досягнення «критичної маси» активних виконавців. Обґрунтовано придатність агентного моделювання як інструменту підтримки рішень під час трансформації логістичних платформ.
Посилання
Capgemini P. Navigating the complex web of last-mile deliveries. Capgemini. 2025. URL: https://www.capgemini.com/insights/expert-perspectives/navigating-the-complex-web-of-last-mile-deliveries/ (дата звернення: 05.07.2026).
Last mile costs as share of total shipping costs worldwide from 2018 to 2023. Statista. 2026. URL: https://www.statista.com/statistics/1434298/last-mile-share-of-total-shipping-costs/ (дата звернення: 05.07.2026).
Last-Mile Delivery Statistics and Industry Insights. SmartRoutes. 2026. URL: https://smartroutes.io/blogs/last-mile-delivery-statistics-the-complete-data-resource/ (дата звернення: 05.07.2026).
The Sharing Economy. Consumer Intelligence Series. PwC. 2015. URL: https://www.pwc.com/us/en/technology/publications/assets/pwc-consumer-intelligence-series-the-sharing-economy.pdf (дата звернення: 05.07.2026).
Collins P. The sharing economy: definition, examples and environmental impact. Selectra Climate. 2026. URL: https://climate.selectra.com/en/environment/sharing-economy (дата звернення: 05.07.2026).
Wadlow T. The sharing economy will be worth $335 billion by 2025. Supply Chain Digital. 2020. URL: https://supplychaindigital.com/logistics/sharing-economy-will-be-worth-dollar335-billion-2025 (дата звернення: 05.07.2026).
Carbone V., Rouquet A., Roussat C. The Rise of Crowd Logistics: A New Way to Co-Create Logistics Value. Journal of Business Logistics. 2017. № 38 (4). P. 238–252. DOI: https://doi.org/10.1111/jbl.12164.
Sorooshian S. Crowdshipping for last-mile delivery in the sharing economy and crowdsourced quick commerce. The TQM Journal. 2026. № 38 (11). P. 17-35. DOI: https://doi.org/10.1108/TQM-07-2025-0411.
Chen P., Chankov S. M. Crowdsourced delivery for last-mile distribution: An agent-based modelling and simulation approach. 2017 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM). 2017. P. 1271–1275.
Dötterl, J., Bruns, R., Dunkel, J., Ossowski, S. Evaluating Crowdshipping Systems with Agent-Based Simulation. Multi-Agent Systems and Agreement Technologies (MATES 2020). Lecture Notes in Computer Science. Springer, Cham. 2020. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-66412-1_25.
Kulkarni P., Krejci C. Evaluating a Crowd Logistics Network Using Agent-Based Modeling. Proceedings of the 2022 Conference of The Computational Social Science Society of the Americas (CSSSA 2022). Springer, Cham, 2023. P. 21–34. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-37553-8_2.
Bruns, R., Dötterl, J., Dunkel, J., Ossowski, S. Evaluating Collaborative and Autonomous Agents in Data-Stream-Supported Coordination of Mobile Crowdsourcing. Sensors. 2023. № 23 (614). DOI: https://doi.org/10.3390/s23020614.
Jaramillo J. On integrating crowdsourced delivery in last-mile logistics: A simulation study to quantify its feasibility. Journal of Cleaner Production. 2019. № 241. DOI: https://doi.org/10.1016/J.JCLEPRO.2019.118365.
AnyLogic: Simulation Modeling Software Tools & Solutions. The AnyLogic Company. URL: https://www.anylogic.com/
Chaudhary P. (2025) Navigating the complex web of last-mile deliveries. Capgemini. Available at: https://www.capgemini.com/insights/expert-perspectives/navigating-the-complex-web-of-last-mile-deliveries/ (accessed July 5, 2026)
Statista (2026) Last mile costs as share of total shipping costs worldwide from 2018 to 2023. Available at: https://www.statista.com/statistics/1434298/last-mile-share-of-total-shipping-costs/ (accessed July 5, 2026)
SmartRoutes (2026) Last-Mile Delivery Statistics and Industry Insights. Available at: https://smartroutes.io/blogs/last-mile-delivery-statistics-the-complete-data-resource/ (accessed July 5, 2026)
PwC (2015) The Sharing Economy. Consumer Intelligence Series. Available at: https://www.pwc.com/us/en/technology/publications/assets/pwc-consumer-intelligence-series-the-sharing-economy.pdf (accessed July 5, 2026)
Collins C. (2026) The sharing economy: definition, examples and environmental impact. Selectra Climate. Available at: https://climate.selectra.com/en/environment/sharing-economy (accessed July 5, 2026)
Wadlow T. (2020) The sharing economy will be worth $335 billion by 2025. Supply Chain Digital. Available at: https://supplychaindigital.com/logistics/sharing-economy-will-be-worth-dollar335-billion-2025 (accessed July 5, 2026)
Carbone V., Rouquet A., Roussat C. (2017) The Rise of Crowd Logistics: A New Way to Co-Create Logistics Value. Journal of Business Logistics, vol. 38, no. 4, pp. 238–252. DOI: https://doi.org/10.1111/jbl.12164.
Sorooshian S. (2026) Crowdshipping for last-mile delivery in the sharing economy and crowdsourced quick commerce. The TQM Journal, vol. 38, no. 11, pp. 17-35. DOI: https://doi.org/10.1108/TQM-07-2025-0411.
Chen P., Chankov S. M. (2017) Crowdsourced delivery for last-mile distribution: An agent-based modelling and simulation approach. 2017 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM), pp. 1271–1275.
Dötterl, J., Bruns, R., Dunkel, J., Ossowski, S. (2020) Evaluating Crowdshipping Systems with Agent-Based Simulation. Multi-Agent Systems and Agreement Technologies (MATES 2020). Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer. pp. 396–411. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-66412-1_25.
Kulkarni P., Krejci C. (2023) Evaluating a Crowd Logistics Network Using Agent-Based Modeling. Proceedings of the 2022 Conference of The Computational Social Science Society of the Americas (CSSSA 2022). Cham: Springer. pp. 21–34. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-37553-8_2.
Bruns, R., Dötterl, J., Dunkel, J., Ossowski, S. (2023) Evaluating Collaborative and Autonomous Agents in Data-Stream-Supported Coordination of Mobile Crowdsourcing. Sensors, vol. 23, no. 614. DOI: https://doi.org/10.3390/s23020614.
Jaramillo, J. (2019). On integrating crowdsourced delivery in last-mile logistics: A simulation study to quantify its feasibility. Journal of Cleaner Production. vol. 241. DOI: https://doi.org/10.1016/J.JCLEPRO.2019.118365.
The AnyLogic Company (2026) AnyLogic: Simulation Modeling Software Tools & Solutions. Available at: https://www.anylogic.com/
Авторське право (c) 2026 Євген Якуб, Дмитро Фомічов
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
