Improving the transport classification of goods for planning the transportation of frozen and chilled food products

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The relevance of this study is substantiated by the fact that the modern transport classification of goods does not distinguish a separate group of «frozen and chilled food products, ready for consumption» taking into account the entire set of properties of such goods. The lack of scientifically based planning of the rolling stock operation taking into account the range of features of the properties of these goods, which manifest themselves during transportation from the manufacturer to the consumer, in practice leads to non-fulfillment of the requirements of the participants in the transport process. In the practice of transportation, there is an interrelationship between the participants in the transport process, taking into account the requirements of regulatory documents, the properties of the cargo. A description of the relationship between the operational indicators of the rolling stock will ensure the development of a scientifically based planning tool for fulfilling the conditions of delivery of goods to the consumer and making a profit for the carrier. The purpose of the study is to improve the transport classification of goods for planning the transportation of frozen and chilled food products taking into account the relationship of operational indicators.

The study uses scientific methods of current planning of the rolling stock operation, approaches to transport classification taking into account the addition of the list of properties of the object under study, and system analysis. Scientific novelty in the form of an improved transport classification of cargo by product groups «Meat and meat products», «Fish products», «Milk and dairy products», «Confectionery products», «Vegetables», which made it possible to identify the type of cargo «frozen and chilled food products, ready for consumption» and the established relationship between planned indicators and indicators that meet the requirements of the transport classification and the requirements of the participants in the transport process.

Further research will be aimed at developing a mathematical model for planning the transportation of frozen and chilled food products, ready for consumption in fast food restaurants.

New scientific results are expressed in the form of a relationship between operational planning indicators characterizing the time of transportation, the amount of cargo, transport work with indicators that ensure the preservation of the properties of the cargo «frozen and chilled food products, ready for consumption» during their transportation. A diagram of the relationship between operational indicators for planning the transportation of frozen and chilled food products ready for consumption and indicators characterizing the properties of the cargo and the requirements for transportation has been developed. The application of the research results is aimed at fulfilling the planned indicators for the operation of rolling stock.

About the authors

Valeria Evgenievna Selyun

The Siberian State Automobile and Highway University

Author for correspondence.
Email: valeri0397@mail.ru
ORCID iD: 0009-0004-4613-7616

postgraduate student, scientific specialty 2.9.5 Operation of motor transport

Russian Federation, Omsk

Lyudmila Semyonovna Trofimova

The Siberian State Automobile and Highway University

Email: trofimova_ls@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-7312-1557

Doctor of Technical Sciences, Associate Professor, Head of the Department of Organization of Transportation and Traffic Safety

Russian Federation, Omsk

References

  1. Bekmurzaev, I. D., Serba, V. Ya., Volkova, A. A. (2023) [Problems and Prospects of Development of the Cold Logistics Market]. Industrial’naya ekonomika [Industrial Economy]. Vol. 1, pp. 27–32. – https://doi.org/10.47576/2712-7559_2023_1_27. (In Russ.).
  2. Nabatchikova, T. I., et al. (2020) [Selection of a Special Vehicle for the Transportation of Perishable Goods by Rail]. Vestnik Nauchno-issledovatel’skogo instituta zheleznodorozhnogo transporta [Bulletin of the Research Institute of Railway Transport]. Vol. 79, No. 6, pp. 360–364. – https://doi.org/10.21780/2223-9731-2020-79-6-360-364. (In Russ.).
  3. Gerasimenko, P. V., Khodakovsky, V. A. (2023) [Modeling and risk assessment of achieving the planned average distance of cargo transportation by road transport in Russia]. Intellektual’nyye tekhnologii na transporte [Intelligent technologies in transport]. Vol. 3(35), pp. 22–27. – https://doi.org/10.24412/2413-2527-2023-335-22-27. (In Russ.).
  4. Grishkova, D. Yu., Teslenko, I. O. (2022) [Logistics schemes for the delivery of perishable goods]. Sovremennyye tekhnologii. Sistemnyy analiz. Modelirovaniye [Modern technologies. Systems analysis. Modeling]. Vol. 2(74), pp. 121–129. – https://doi.org/10.26731/1813-9108.2022.2(74).121-129. (In Russ.).
  5. Grishkova, D. Yu., Teslenko, I. O. (2022) [Assessment of transport and logistics schemes for the delivery of perishable goods in the West Siberian region]. Vestnik Sibirskogo gosudarstvennogo universiteta putey soobshcheniya [Bulletin of the Siberian State Transport University]. Vol. 3(62), pp. 6–14. – https://doi.org/10.52170/1815-9265_2022_62_6. (In Russ.).
  6. Demin, V. A., Komkova, D. A., Gerami, V. D. (2023) [Approaches to the analysis of freight flows for the implementation of modern technologies for storage and terminal handling of goods]. Avtomobil’. Doroga. Infrastruktura [Automobile. Road. Infrastructure]. Vol. 2(36). Serial number 9. (In Russ.).
  7. Lesnikova, E. E., Bondarenko, E. M. (2023) [Factor analysis of perishable cargo delivery technologies as a decision-making tool when organizing transportation]. Molodaya nauka Sibiri [Young Science of Siberia]. Vol. 2(20), pp. 42–51. (In Russ.).
  8. Novikov, A. N., Bloshenkov, O. Yu. (2024) [Analysis of the use of road transport in the conditions of MIRATORG APH]. Mir transporta i tekhnologicheskikh mashin [The World of Transport and Technological Machines]. Vol. 3–3 (86), pp. 62–68. – https://doi.org/10.33979/2073-7432-2024-3-3(86)-62-68. (In Russ.).
  9. Prokofieva, T. A., Lopatkin, O. M. (2004) [Development of logistic transport and technological schemes for cargo delivery to the Moscow consumer market]. Logistika i upravleniye tsepyami postavok [Logistics and supply chain management]. Vol. 2–3 (2–3), pp. 67–87. (In Russ.).
  10. Romanova, A. A., Tavchenko, V. Yu. [Solution of the two-machine problem of compiling a minimum-length schedule in the presence of a partial order between operations]. Vestnik Omskogo universiteta [Bulletin of Omsk University]. Vol. 27, No. 1, pp. 23–30. – https://doi.org/10.24147/1812-3996.2022.27(1).23-30. (In Russ.).
  11. Sergeeva, T. L., Rooz, M. O. (2021) [Improving the organization and management of international freight transportation in the work of a trading enterprise]. Aktual’nyye problemy logisticheskogo upravleniya i instrumenty ikh resheniya: Sbornik mater. Vseros. nauch.-prakt. konf [Actual problems of logistics management and tools for their solution: Collection of materials. All-Russian scientific-practical. Conf]. Veliky Novgorod: Novgorod State University named after Yaroslav the Wise, рp. 132–143. – https://doi.org/10.34680/978-5-89896-750-5/2021.Logistics.15. (In Russ.).
  12. Smirnova, O. Yu. (2020) [Issues of cargo identification during transportation by road] Intellekt. Innovacii. Investicii [Intellect. Innovations. Investments]. Vol. 2, pp. 125–133. – https://doi.org/10Vol25198/2077-7175-2020-2-125.
  13. Trofimova, L. S. (2020) [Mathematical model of functioning of a motor transport enterprise when transporting goods in the city]. Mir transporta i tekhnologicheskikh mashin [World of transport and technological machines]. Vol. 2(69), pp. 69–78. – https://doi.org/10.33979/2073-7432-2020-69-2-69-78. (In Russ.).
  14. Ushakov, D. V. (2016) [Logistics of perishable goods in the process of transport interaction]. Mir transporta [World of transport]. Vol. 14, No. 5(66), pp. 72–77. (In Russ.).
  15. Ekanayake, C., Bandara, Y. M., Chipulu, M., et al. (2023) An order fulfilment location planning model for perishable goods supply chains using population density. Supply Chain Analytics, Vol. 4. – https://doi.org/10.1016/j.sca.2023.100045. (In Eng.).
  16. Karanam, M., Krishnanand, L., Manupati, V. K., et al. (2024) Optimizing perishable food products across states: A multi objective evolutionary algorithm for surplus to deficit transportation. Engineering Applications of Artificial Intelligence, Vol. 137/ Part A. – https://doi.org/10.1016/j.engappai.2024.109130. (In Eng.).
  17. Liu, A., Zhu, Q., Xu, L., et al. (2021) Sustainable supply chain management for perishable products in emerging markets: An integrated location-inventory-routing model. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, Vol. 150. – https://doi.org/10.1016/j.tre.2021.102319. (In Eng.).
  18. Rahul, J. Karmakar, et al. (2023) Designing an Energy-Efficient Transportation Network to Transport Perishable Crops: An Aggregated VRP and X-means Clustering Approach. Heliyon, Vol. 9, Issue 9. – https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e19692. (In Eng.).
  19. SteadieSeifi, M., Dellaert, N., Woensel, T. V. (2021) Multi-modal transport of perishable products with demand uncertainty and empty repositioning: A scenario-based rolling horizon framework. EURO Journal on Transportation and Logistics, Vol. 10. – https://doi.org/10.1016/j.ejtl.2021.100044. (In Eng.).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Селюн В.E., Трофимова Л.S.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».