Оценивание влияния применения технологии блокчейн на эффективность закупочных процедур тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.05, кандидат наук Колосов Антон Михайлович

• Колосов Антон Михайлович
• кандидат наук
• 2022

Оглавление диссертации кандидат наук Колосов Антон Михайлович

Введение

Глава 1. Анализ основных тенденций и перспектив развития информационных технологий при проведении закупочных процедур

1.1 Анализ подходов к оценке эффективности использования современных информационных технологий в различных отраслях

1.2 Основные тенденции цифровизации логистики и управления цепями поставок

1.3 Анализ информационных систем автоматизации процессов проведения закупочных процедур

1.4 Перспективы использования технологии блокчейн при проведении закупочных процедур

Выводы по главе

Глава 2. Формирование алгоритма принятия управленческих решений в закупках

2.1 Обоснование принятия решений при проведении закупочных процедур

2.2 Анализ моделей, методов и показателей эффективности процесса проведения закупочных процедур

2.3 Применение методов многокритериального анализа для оценки эффективности использования технологии блокчейн в закупках

Выводы по главе

Глава 3. Оценка эффективности использования технологии блокчейн при проведении закупочных процедур

3.1 Формализация алгоритма проведения закупочных процедур

3.2 Разработка имитационной модели процесса проведения закупочных процедур

3.3 Формирование критериев и показателей эффективности использования технологии блокчейн при проведении закупочных процедур

Выводы по главе

Заключение

Список литературы

Приложения

Приложение А - Примеры реализации технологии блокчейн и смарт-контрактов в различных областях

Приложение Б - Варианты построения систем для достижения консенсуса

Приложение В - Этапы процесса проведения закупочных процедур с использованием технологии блокчейн и смарт-контрактов

Приложение Г - Анализ платформ автоматизации процессов проведения закупочных процедур в цепях поставок

Введение

Актуальность. В современном мире деятельность большинства наиболее финансово успешных компаний, в том числе крупных российских компаний, связана с процессами глобализации и цифровизации. Например, объем денежных средств, получаемый от экспорта товаров и услуг в Российской Федерации, начиная с 2000-го года, показал четырехкратный рост (со 100 до 400 миллиардов долларов). При этом на каждом из этапов деятельности используется та или иная информационная система, которая необходима для автоматизации отдельных процессов и позволяет отслеживать их статус. Компании тратят миллиарды долларов и годы разработки на внедрение новых информационных систем, однако вопрос эффективности и целесообразности цифровизации бизнес-процессов, в том числе процесса снабжения товарами и услугами, в научно-исследовательских работах до сих пор недостаточно раскрыт.

Оценка эффективности использования современных информационных технологий необходима не только для задач управления глобальными цепями поставок, но и для процессов проведения закупочных процедур внутри компаний. Так, в настоящее время большинство компаний, в которых одним из главных направлений деятельности является проведение закупок (как для собственных нужд, так и для удовлетворения потребностей внешних клиентов компании), используют различные виды программного обеспечения, главной целью внедрения которого являлось повышение эффективности процесса проведения закупочных процедур, а именно снижение операционных издержек через сокращение времени на обработку заявок на закупку за счет перехода от бумажного документооборота к электронному, автоматизации операций, выполняемых сотрудниками, и других способов повышения операционной эффективности. Однако, информационные системы (в том числе их программные продукты) используемые в компаниях, как правило, были разработаны ещё в девяностых или начале двухтысячных годов и имеют ряд недостатков, среди которых можно выделить необходимость покупки и установки дорогостоящего оборудования, сложность интеграции с существующими системами, проблемы с доступом к данным, хранящимся на

серверах компании (в облачных или локальных базах данных), обеспечение безопасности данных, отсутствие полноценной автоматизации процессов и другие недостатки, не позволяющие дать однозначную оценку целесообразности их использования, и, как следствие, эффективности.

С развитием информационных технологий появляется все больше новых возможностей для усовершенствования процесса проведения закупок. Одной из наиболее перспективных технологий является технология распределенного реестра или технология блокчейн, в которой взаимодействие между контрагентами реализуется с помощью набора автоматизированных операций - смарт-контрактов1. Технология блокчейн основывается на распределенной базе данных, полностью защищена от возможных атак хакеров, поддерживает полноценный электронный документооборот и позволяет автоматизировать большинство процессов, связанных с проведением закупочных процедур. Основываясь на данных характеристиках, можно предположить, что технология блокчейн (включая смарт-контракты) имеет потенциал для использования в различных сферах бизнеса, однако вопрос перспективности данной технологии и необходимости её применения при проведении закупочных процедур остается мало исследованным, как следствие, имеет большой потенциал для изучения.

Степень разработанности проблемы. Вопрос оценки эффективности использования современных информационных технологий при управлении цепями поставок и проведении закупочных процедур рассматривается в работах таких авторов, как Akaba T.I., Alkebi A., Banerjee A., Barata J., Cerulo G., Gane E., Helo P., Hao Y., Jeppsson A., Kamali A., Kagerman H., Koteska B., Korpeta K., Maestrini V., Mearían L., Monk E.F., Notari R., Pang C., Parikh T., Parung J., Swan M., Song J., Tribis Y., Tonnissen S., Teuteberg F., Westerkamp M., Yli-Huumo J., Арефьева А.С., Бочкарев П.А., Бродецкий Г.Л., Древс Ю.Г., Дыбская В.В., Кинсбургская В.А.,

1 Szabo, N. Smart Contract [Online] / N. Szabo. - 1994. - Available from: http://www.fon.hum.uva.nl/rob/Courses/InformationInSpeech/CDROM/Literature/LOTwinterschool20 06/szabo.best.vwh.net/smart.contracts.html [Accessed 15 September 2020].

Корепин В.Н., Лукинский В.С., Лукинский В.В., Косянг Н.Г., Милкина И.В., Плетнева Н.Г., Сергеев В.И., Стерлигова А.Н. и другие.

Проводя анализ данных работ, можно сделать вывод, что их список ограничен и работы, опубликованные в данном направлении, как правило не содержат информации о конкретных показателях и критериях эффективности использования современных информационных систем в бизнес-процессах компаний. Также в большинстве работ отсутствует какое-либо экономическое обоснование целесообразности применения инновационных технологий. При этом, если проанализировать работы, связанные с проведением закупочных процедур, то большинство российских авторов рассматривают использование инновационных технологий только применительно к работе в рамках ФЗ-44 (Федеральный закон «О контрактной системе в сфере закупок товаров, работ, услуг для обеспечения государственных и муниципальных нужд») и не оценивают перспективы применения подобных технологий в закупочной деятельности российских частных и государственных компаний, которые проводят закупки по внутренним нормативным документам, а не на основании ФЗ-44.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования в диссертации являются закупочные процедуры, в которых могут применяться современные информационные технологии.

Предметом исследования являются модели, методы, критерии и показатели эффективности проведения закупочных процедур, в том числе подразумевающие оценку эффективности таких технологий, как промышленный интернет вещей, большие данные, блокчейн, смарт-контракты и другие.

Цель и задачи исследования. Цель диссертационного исследования состоит в разработке и обосновании моделей и алгоритмов принятия управленческих решений, направленных на повышение эффективности закупочных процедур с использованием технологии блокчейн.

В соответствии с сформулированной целью основными задачами диссертационного исследования являются:

• Проведение критического сравнительного анализа существующих подходов к оценке эффективности использования современных информационных технологий при проведении закупочных процедур;

• Формализация моделей, методов, критериев и показателей эффективности процессов проведения закупочных процедур;

• Формирование подходов для обоснования целесообразности использования современных информационных технологий при проведении закупочных процедур;

• Разработка алгоритма оценки эффективности использования информационных технологий, применяющихся для автоматизации процессов проведения закупочных процедур.

• Формирование практических рекомендаций по расчету, обоснованию и использованию моделей, алгоритмов и показателей эффективности применения информационных технологий при оценивании их влияния на процессы проведения закупочных процедур и принятия соответствующих управленческих решений.

Методологическая база исследования включает в себя научные основы системного анализа, менеджмента, теории многокритериального выбора, а также модели, методы и алгоритмы исследования операций и бизнес-процессов.

В качестве инструментария для проверки гипотез в диссертации используются методы экспертной оценки и имитационного моделирования в программной среде информационного продукта AnyLogic. Основой для проведения экспертной оценки является метод многокритериального анализа, предложенный в работе [Pavlov, 2017] и предусматривающий построение обобщенного показателя эффективности сложного процесса с использованием нечетко-возможностной свертки, которая основана на нечетких измерениях и нечетких интегралах. Данный метод позволяет гибко учитывать нелинейный характер влияния частных показателей эффективности (индикаторов) на значения обобщенного показателя эффективности.

Научная новизна данного исследования заключается в развитии методологических и методических основ проведения оценки и многокритериального анализа эффективности использования современных информационных систем при проведении закупочных процедур, а именно:

1. Проведен анализ научных работ, опубликованных в области оценки эффективности использования информационных систем, на основании которого определен список малоисследованных проблем и областей развития.

2. Систематизирована информация о существующих способах оценивания эффективности использования информационных технологий и систем при проведении закупочных процедур и на этой основе обоснован предлагаемый в диссертации подход к решению исследуемых в ней задач.

3. Проведен критический сравнительный анализ различных информационных систем, использующихся при проведении закупочных процедур, в том числе инновационных программных продуктов, включающих использование технологии блокчейн и смарт-контрактов, описаны достоинства и возможные ограничения данных технологий, а также определены их области применения.

4. Формализован и обоснован набор критериев и показателей эффективности, которые могут быть использованы для выбора наиболее предпочтительного программного обеспечения, автоматизирующего процесс проведения закупочных процедур.

5. Предложен алгоритм принятия управленческих решений в процессе проведения закупочных процедур, который применен для оценки эффективности использования технологии блокчейн и смарт-контрактов в закупках.

6. Разработана агентно-ориентированная имитационная модель процесса проведения закупочных процедур, включающая бизнес-процессы с использованием технологии блокчейн и смарт-контрактов и позволяющая моделировать различные варианты процесса осуществления закупочной деятельности, а также оценивать ее эффективность.

7. Проведено экономическое обоснование целесообразности применения технологии блокчейн и смарт-контрактов при проведении закупочных процедур для различных сценариев реализации возмущающих воздействий.

Положения, выносимые на защиту:

1. Систематизированы существующие подходы к оцениванию эффективности процессов проведения закупочных процедур;

2. Разработан алгоритм принятия решений об использовании информационных технологий при проведении закупочных процедур;

3. Реализована имитационная модель, применяющийся для оценивания и анализа эффективности использования технологии блокчейн и смарт-контрактов при проведении закупочных процедур;

4. Сформирован состав показателей и критериев оценивания эффективности бизнес-процесса проведения закупочных процедур.

Теоретическая значимость исследования заключается в систематизации информации о моделях и методах оценки эффективности использования современных информационных технологий при проведении закупочных процедур; формировании алгоритма принятия управленческих решений в компаниях на примере принятия решений о применении технологии блокчейн и смарт-контрактов при проведении закупочных процедур; формализации критериев и показателей эффективности использования технологии блокчейн и смарт-контрактов при проведении закупочных процедур. Представленные в работе модели, методы, критерии и показатели эффективности будут способствовать принятию экономически обоснованных управленческих решений.

Эмпирические результаты подтверждают обоснованность применения метода экспертной оценки для ранжирования критериев и показателей эффективности применения современных информационных технологий при проведении закупочных процедур и свидетельствуют о том, что не все потенциальные преимущества, заявляемые разработчиками информационных систем (ИС), оцениваются бизнесом, как качества ИС, имеющие реальную

ценность применительно к задаче повышения эффективности проведения закупочных процедур.

Практическая значимость исследования состоит в том, что результаты диссертационного исследования могут быть использованы при обосновании необходимости использования современных информационных технологий (в том числе технологии блокчейн и смарт-контрактов) при проведении закупочных процедур подразделениями закупок отечественных и зарубежных компаний, в том числе:

• при моделировании информационных и финансовых потоков в процессе проведения закупок товаров и услуг;

• при расчете показателей трудозатрат в зависимости от используемого при проведении закупочных процедур программного обеспечения;

• при формировании и ранжировании критериев и показателей, с помощью которых осуществляется оценивание эффективности использования информационных систем применительно к задачам снабжения.

Результаты диссертационного исследования демонстрируют, что существует ряд случаев, для которых применение современных информационных технологий при проведении закупочных процедур (в частности применение технологии блокчейн и смарт-контрактов) может быть необоснованным и приведет к дополнительным издержкам, которые нивелируют весь положительный эффект от автоматизации бизнес-процессов в данной области.

Апробация результатов исследования. Результаты диссертационного исследования были представлены на следующих российских и международных научных конференциях:

1. XIX Международная научно-практическая конференция «Логистика: современные тенденции развития». Доклад: «Analysis of efficiency procurement procedures based on blockchain technology» (2-3 апреля 2020, Санкт-Петербург, ГУМРФ имени адмирала С. О. Макарова).

2. Conference - The 2nd Computational Methods in Systems and Software 2018. Доклад: «Comparison of ERP Systems with Blockchain Platform» (12-13 сентября 2018).

3. XVII Международная научно-практическая конференция «Логистика: современные тенденции развития». Доклад: «Применение технологии Blockchain при проведении закупочных процедур» (12-13 апреля 2018, Санкт-Петербург, ГУМРФ имени адмирала С. О. Макарова).

Отдельные результаты диссертационного исследования в части разработки процессной модели проведения закупочных процедур были использованы в компании ПАО «Газпром-нефть» для разработки нормативной документации.

Публикации. Основные результаты диссертационного исследования представлены в трех научных статьях, опубликованных в изданиях, отвечающих требованиям НИУ ВШЭ (одна из статей опубликована в журнале, индексируемом Scopus). Общий объем публикаций, выполненных соискателем ученой степени, составляет 2,37 п.л. Личный вклад автора составляет 2,18 п.л.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, разделенных на параграфы, заключения, списка литературы из 209 наименований, а также четырех приложений. В работе представлено 22 таблицы и 29 рисунков. Общий объем диссертации составляет 178 страниц.

В главе 1 проводится анализ литературных источников, посвященных вопросам оценки эффективности и целесообразности использования информационных систем, а также цифровизации и автоматизации в области проведения закупочных процедур; формализуются и систематизируются проблемы, не нашедшие отражения в исследуемых работах; анализируются современные информационные и управленческие решения, применяющиеся для автоматизации бизнес-процессов компаний; описываются их достоинства и недостатки. Исследуются работы, посвященные перспективам развития технологии блокчейн и смарт-контрактов, для оценки потенциала использования данной технологии при проведении закупочных процедур.

Глава 2 посвящена формированию алгоритма принятия управленческих решений (оценивания эффективности) на основании многокритериального анализа при проведении закупочных процедур. В разделах данной главы рассматриваются модели и методы анализа данных в логистике снабжения; приводится обоснование применения методов многокритериального анализа и имитационного моделирования для оценивания эффективности использования технологии блокчейн и смарт-контрактов при проведении закупочных процедур; предлагается алгоритм проведения оценки эффективности, основанный на функциональном цикле логистики снабжения, а также моделях и методах, использующихся для проведения оценки эффективности логистических процессов.

В главе 3 проводится оценка эффективности использования технологии блокчейн и смарт-контрактов при проведении закупочных процедур. Для этого проводится дальнейшая детализация и конкретизация при описании алгоритма проведения закупки в рамках открытого конкурентного отбора; анализируются несколько возможных вариантов его реализации, в том числе с использованием технологии блокчейн и смарт-контрактов; приводятся результаты имитационного моделирования процессов реализации данного алгоритма в рамках трех сценариев (стандартного, рискового и оптимистического); предлагаются показатели и критерии эффективности использования технологии блокчейн и смарт-контрактов при проведении закупочных процедур; приводится пример расчета показателей, основанный на данных подразделения закупок одной из крупных российских компаний.

Глава 1. Анализ основных тенденций и перспектив развития информационных технологий при проведении закупочных

процедур

1.1 Анализ подходов к оценке эффективности использования современных информационных технологий в различных отраслях

Четвертая промышленная революция, также получившая название Индустрия 4.0, в первую очередь связана с появлением новых информационных технологий, использование которых позволяет обеспечить более высокий уровень эффективности производства. Технологии, возникшие в рамках данной индустрии, также способны повлиять на социальные и экологические и другие аспекты, необходимые для устойчивого развития компаний. При этом в научной и технической литературе отсутствуют достаточное количество рекомендаций по их использованию в различных отраслях.

К технологиям индустрии 4.0 можно отнести, аддитивное производство (3D-принтеры), искусственный интеллект, большие данные и их аналитика, блокчейн, облачные решения, промышленный интернет вещей, системы комплексного моделирования и другие. Указанные технологии потенциально могут обеспечить значительный рост инноваций и, как следствие, повысить конкурентоспособность компаний на локальном и международном рынках, а также улучшить устойчивость существующих промышленных систем.

В исследовании [Bai, 2021] изучается эффективность технологий индустрии 4.0 с точки зрения оценки возможностей их применения и последствий для деятельности компаний. Автор вводит систему показателей для оценки на основе целей устойчивого развития ООН (организация объединенных наций), включающих различные экономические, экологические и социальные атрибуты. Он также разработал гибридный метод принятия решений по анализу нескольких ситуаций, объединяющий метод нечетких множеств (hesitant fuzzy set), кумулятивную теорию перспектив (cumulative prospect theory) и метод VIKOR (VIseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje) - метод

многокритериального принятия решений. По мнению исследователя, использование указанного метода позволяет достоверно оценить эффективность технологий Индустрии 4.0, исходя из данных об их устойчивости, производительности и практики применения.

Для проведения анализа были использованы данные всемирного экономического форума. Согласно результатам исследования (Таблица 1.1.), наибольшее влияние на устойчивость компаний оказывают мобильные технологии. Если рассматривать эффект от применения информационных технологий (ИТ) и систем (ИС) в конкретных отраслях, то нанотехнологии, мобильные технологии, моделирование и беспилотники оказывают наибольшее влияние на устойчивость компаний в автомобильной промышленности, электронике, производстве продуктов питания и напитков, а также текстильной, швейной и обувной промышленности, соответственно. Блокчейн и мобильные технологии оказали наибольшее влияние на экономическую эффективность. Датчики и исполнительные механизмы, искусственный интеллект, большие данные и аналитика, а также облачные технологии оказали наибольшее влияние на измерение экологической и социальной устойчивости.

Согласно представленным в работе результатам становится очевидно, что влияние Индустрии 4.0 на устойчивость существенно различается в зависимости от конкретной технологии, отрасли и рассматриваемого показателя эффективности. Также можно сделать вывод, что данное исследование имеет некоторые ограничения, связанные как с предложенным методом, так и с использованием конкретных примеров, что говорит о необходимости проведения дальнейших исследований [Bai, 2020].

Таблица 1.1 - Комплексная оценка эффективности технологий индустрии

№ Технология Показатель эффективности

1 Мобильные технологии 0,593

2 Облачные решения 0,579

3 Датчики и актуаторы 0,543

4 Большие данные и аналитика 0,514

№ Технология Показатель эффективности

5 Моделирование 0,493

6 Промышленный интернет вещей 0,464

7 Блокчейн 0,46

8 Аддитивное производство 0,446

9 Искусственный интеллект 0,443

10 Нанотехнологии 0,433

11 Беспилотники 0,378

12 GPS 0,346

13 Автономные роботы 0,172

14 Кибербезопасность 0,164

15 RFID 0,148

16 Коботированные системы 0,044

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Оценивание влияния применения технологии блокчейн на эффективность закупочных процедур»

17 Дополненная реальность 0,03

Источник: составлено на основе [Bai, 2021]

Обзор литературы в области оценки эффективности использования информационных технологий для достижения конкурентных преимуществ в логистике и цепях поставок, представленный в работе [Gunasekaran, 2017], показывает, что:

1. Для проведения оценки можно использовать показатели адаптивности, согласованности и гибкости цепей поставок путем опроса или анкетирования профессиональных участников цепей поставок. При этом такие меры должны быть адаптированы к целям и задачам проводимого исследования.

2. При оценке влияния информационных технологий в различных контекстах (например, стратегия, возможности, инновации, аутсорсинг, логистика, производительность) ученые должны стремиться фиксировать воздействие как на финансовые/экономические, так и на нефинансовые и другие качественные показатели (включая такие показатели, как уровень стресс и удовлетворенности пользователей).

3. В исследованиях следует использовать не только количественные методы сбора и анализа данных, так как они являются сквозными и ограниченно отражают влияние информационных технологий на показатели компаний, но и лонгитюдные и качественные, отражающие влияние информационных технологий на эффективность компании с течением времени.

Научная работа [Colin, Galindo, Hernández, 2015] направлена на оценку эффективности интеграции информационных и коммуникационных технологий (ИКТ) в деятельность предприятий. Согласно исследованию, предприниматели используют те или иные формы ИКТ для контроля документов, информации и записей, связанных с операционной деятельностью компании. Они также используют эти инструменты для координации действий с поставщиками и для взаимодействия с клиентами при управлении поставками. Исследователи отмечают, что использование ИКТ в операционной деятельности не гарантирует эффективности работы этих компаний, поскольку это зависит не только от типа используемой технологии, но и от степени адаптации технологии к потребностям бизнеса и умения правильно ее использовать. Важно не забывать, что интеграция и использование любого технологического решения, в частности управлении цепями поставок, требует оценки таких аспектов, как умение работать и вести переговоры как с поставщиками, так и с компаниями, которые покупают продукцию. Одной из основных задач ИКТ при управлении цепями поставок является укрепление существующих торговых соглашений с поставщиками и клиентами. Для этого необходимо ускорить коммуникацию, повысить качество управления данными, сократить затраты и временя, необходимое для передачи информации.

В результате проведенного исследования обнаружено, что существует значительная взаимосвязь между использованием ИКТ и стратегиями, реализуемыми компаниями в области управления цепями поставок (корреляция составила 0,735). Следовательно, достижение операционной эффективности и финансовой устойчивости организаций в значительной степени зависит не только от использования ИКТ, как таковых, но, в значительной степени от того, насколько конкретная реализация ИКТ направлена на достижение стратегических целей организации (а не являются просто изолированным элементом) и способствует достижению конкурентных преимуществ [Colin, Galindo, Hernández, 2015].

В работе [Tippayawong, 2010] сравнивались две группы фирм с разным уровнем интенсивности использования новых технологий. В качестве инструмента сбора данных была использована LSC-система (система показателей логистики).

Накопленные данные из групп с высокой и низкой технологичностью сравнивались по каждому пункту оценки. В ходе исследования было обнаружено, что средние баллы в сравниваемых группах существенно отличались в большинстве областей. Исходя из полученных результатов можно сделать вывод о том, что группа с высокой интенсивностью использования показала значительно лучшие результаты, чем группа с низкой интенсивностью. Эффективность обеих групп была определена на основе факторного анализа. Результаты показали, что факторы, влияющие на эффективность операционной деятельности в цепях поставок в группах с высокой и низкой интенсивностью использования информационных технологий различались по таким направлениям использования как гибкость и оперативность управления цепями поставок. Так как в данной работе рассматривалась только структура производительности каждой группы, авторам было рекомендовано, чтобы будущая работа включала финансовые данные участников.

В исследовании [Soltany, Rostamzadeh,Skrickij, 2018] изучалась взаимосвязь между организационной культурой и использования информационных технологий в цепочки поставок. В данной работе авторы обнаружили, что существует прямая связь между применением информационных технологий и организационной культурой. Результаты исследования указывают на то, что организационная культура крупных организаций влияет на их дистрибьюторов и поставщиков в одной цепи поставок, а ИТ-инфраструктура и возможности по использованию новых технологий оказывают значительное влияние на производительность фирмы. При этом в исследовании остается открытым вопрос о соотношения затрат и выгод от применения информационных систем.

Данные для анализа в указанной работе были получены с помощью проведения онлайн-опроса 118 руководителей ИТ-отделов иранской таможни. Опрос включал 32 пункта. Для оценки всех пунктов использовалась пятибалльная шкала Лайкерта. Анализ был проведен с использованием программных продуктов SPSS 24 и SMART-PLS на базе метода наименьших квадратов.

Исследование [Daneshvar, 2020] также показало, что инновационные информационные технологии повышают эффективность работы цепочки поставок. Эти результаты расширяют выводы работ [Colin, 2015] и [Cheung, 2018] и подтверждают, что информационные технологии в цепях поставок призваны укрепить существующие торговые соглашения с поставщиками и клиентами. Использование новых технологий приводит к ускорению коммуникаций, повышению эффективности управления данными, сокращению затрат и времени на передачу информации. Исследователи указывают, что важно обмениваться универсальными стандартами и информировать организации об обновленных знаниях и возможностях, чтобы улучшить общую производительность цепи поставок за счет использования надлежащих информационных технологий совместно с поставщиками.

Исследование проводилось на основе опроса 66 менеджеров высшего и среднего звена, работающих на Иранских производственных фабриках. Оценки были определены методом случайной выборки по формуле Кохрана. Информационные технологии оценивались с помощью пяти показателей, описанных в работе [Huo, 2015]. Использовалась пятибалльная шкала Лайкерта: " 1" - "слишком мало" и "5" - "слишком много". Авторы работы [Gu, 2021] используют аналогичный набор показателей и методы исследования и приходят к близким результатам в вопросе оценки влияния использования информационных технологий на устойчивость и эффективность цепочки поставок.

В работе [Kumar, 2015] для оценки и ранжирования факторов, влияющих на эффективность управления цепями поставок, используется метод анализа иерархий Т. Саати. Данные для проведения анализа были сформированы с помощью проведения экспертной оценки. Пяти экспертам, работающих в промышленности и науке, было предложено прийти к консенсусу относительно рейтинга исследуемых факторов. Двое из пяти экспертов являлись старшими профессорами, исследующими область управления операциями более десяти лет. Остальные три эксперта работали в обрабатывающей промышленности (один эксперт занимал

должность топ-менеджера с общим стажем более 30 лет, а два других эксперта занимали руководящие должности с опытом работы в диапазоне от 8 до15 лет).

Применение метода анализа иерархий позволило получить следующие результаты: удалось выделить пять основных факторов - это "позитивное отношение и вовлеченность руководства", "инициативные сотрудники", "Хорошие условия труда", "наличие инструментов и оборудования для повышения производительности" и "наличие воды, электроэнергии и других производственных ресурсов", а также определить три наименее существенных фактора - это "управление рабочей силой, но избегание микроменеджмента", "нарушение монотонности и проведение ротаций" и "Установление контакта с сотрудниками через их привлечение к задачам".

В работе [Batkovskiy, 2018] указывается, что анализ эффективности организационных структур управления предприятиями целесообразно проводить на основе следующих подходов: финансово-экономического; экспертно-методического и ресурсно-потенциального. Различные подходы к эффективному управлению производственными процессами при создании высокотехнологичной продукции рассматриваются в научных работах [Panahifar, 2014; Li, (2017); Chen, 2016], методологические инструменты оценки конкурентоспособности промышленных секторов представлены в статьях [Knutstad and Ravn, 2014; Berger, 2014; Huys, 2013; De Sousa Damiani, 2016; Hong, 2016; Ingvaldsen, 2015], вопросы оценки эффективности предприятий описываются в публикациях [Pokrajac, 2016; Lyu, 2016; Batkovskiy, 2016; Lee, 2011; Manturov, Efimova, 2012; Rolfsen, Langeland, 2012; Narkuniene, Ulbinaite, 2018] и других работах. В указанных публикациях описывается расчёт таких показателей, как:

1. Показатели оценки, основанные на анализе финансово-экономических показателей компании.

2. Комплексный показатель, рассчитываемый как отношение прибыли (как правило) к показателям финансово-хозяйственной деятельности предприятия.

3. Комплексный показатель Es/Ep, объединяющий показатель экономичности системы управления Es (отношение затрат на управление к стоимости основных

фондов и оборотных средств) и показатель эффективности производства Ep (отношение производительности труда к численности работников).

4. Показатели, используемые в экспертном методе оценки (цели и функции управления, характеристики процесса, методы и т.д.).

5. Показатели, характеризующие целевую (P/S) и ресурсную (P/Z) эффективность.

6. Группы взаимосвязанных показателей, характеризующих эффективность использования ресурсов (P/Z).

Расчет указанных показателей осуществляется, как правило, для оценки эффективности функционирования существующей организационной структуры. Проведение их расчета, при отсутствии фактических данных, требует использования методов прогнозирования и моделирования. Анализ инструментария для оценки эффективности управления высокотехнологичными предприятиями был проведен в работах [Batkovskiy and Kalachanov, 2015; Radu, 2018; Morrissey, 2018; Silva and Borsato, 2017; Sparrow, Cooper, 2014], особенности этих инструментов были изучены авторами [Ganjeizadeh, 2017; McNamara, 2018; Efimova, 2015; Vonortas, Zirulia, 2015]. Обобщая результаты вышеописанных исследований, Батьковский указывает, что многие вопросы и проблемы еще не получили должной теоретической интерпретации и нуждаются в проведении дальнейших исследований. Прежде всего, необходимо провести системный анализ оценки эффективности производственного менеджмента в высокотехнологичных отраслях промышленности.

В работе [Kim, 2019] указывается, что для оценки эффективности технологического развития могут быть использованы различные показатели, но экономические показатели используются чаще всего. Это объясняется тем, что продажи, доля рынка и прибыльность являются наиболее важными показателями при оценке деятельности компании. Однако такие экономические показатели могут быть слишком общими для показателей эффективности использования новых технологий. Это связано с тем, что на успех новых технологий влияет множество различных факторов, часто не связанных между собой, из-за чего трудно

определить эффективность различных взаимосвязей, особенно только с помощью показателей прибыли и объема продаж.

В результатах анализа отечественной и зарубежной литературы в исследовании [Ivanov, Dolgui, Sokolov, 2018] представлен набор показателей, позволяющих провести оценку влияния факторов неопределенности на качество функционирования процессов логистики и управления цепями поставок, подразумевающих использование информационных технологий. К наиболее популярным качественным показателям авторы относят показатели надежности, робастности, стабильности и отказоустойчивости информационных систем.

В большинстве рассмотренных авторами исследований утверждается, что только объективные показатели, измеряющие увеличение объема продаж и прибыли, должны анализироваться, а субъективные показатели должны рассматриваться как дополнительные. Кроме того, авторы предполагают, что необходимо выводить относительный уровень производительности для измерения эффективности технологического развития, при этом не забывая о важности субъективных показателей. По их мнению, существует проблема в том, что в исследованиях уделяется внимание только рассмотрению финансовых показателей и расчёту оценочных показателей через разделение финансовых и нефинансовых показателей. Авторы доказывают важность качественных показателей. К таким показателям относятся качественные результаты продаж, сокращение времени, сокращение затрат, производительность НИОКР (научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ) и инноваций при создании продуктов, показатели технологических инноваций и технического превосходства, удовлетворенность клиентов, конкурентоспособность продукта и технологий и так далее.

В данном исследовании расчет эффективности в соответствии с возможностями НИОКР был разделен на объективные и субъективные показатели. В качестве субъективного показателя использовался показатель эффективности разработки технологии, а в качестве объективного показателя - коммерциализация технологии. Выявленные зависимые переменные, характеризующие эффективность технологического развития, были определены как

конкурентоспособность технологии и конкурентоспособность продукта путем определения того, вошли ли пункты эффективности технологического развития, содержащиеся в данных статистического обследования МСП (малого-среднего предпринимательства), в новую сферу бизнеса и улучшают ли они качество и производительность продукта. Кроме того, хотя основное внимание уделялось показателям развития технологий как субъективному показателю, также использовались показатели коммерциализации технологий, состоящие из объективных показателей, таких как финансовые показатели. Среди пунктов эффективности технологического развития в техническом статистическом обследовании МСП, продажи и экспорт по технологическому развитию, являющиеся прямыми результатами деятельности компании. Также в качестве показателей технологического потенциала рассматривались: технологическая рабочая сила и сотрудничество, инвестиции в НИОКР, количество запусков новых продуктов и способность развития технологии, которая является независимой переменной и рассчитывается исходя из наличия трудовых ресурсов для разработки технологии и стоимости проведения НИОКР. Кроме того, в качестве определяющих факторов использовались показатели объема инвестиций в развитие технологий и соотношение инвестиций в развитие технологий и их продаж.

Данные по указанным показателям были собраны с помощью телефонного и онлайн опроса сотрудников производственных предприятий в Корее. Анализ проводился с помощью метода множественной регрессии и показал, что использование новых технологий влияет на повышение уровня конкурентоспособности исследуемых компаний.

В исследовании [Meidute-Kavaliauskiene, 2021] изучалось влияние использования технологии блокчейн на гибкость цепи поставок, её прозрачность и уровень доверия между участниками. К технологии блокчейн относятся с подозрением, поскольку она является новой и не известна компаниям. Поэтому компании могут рассматривать свои инвестиции в эту технологию как значительный риск. В данном исследовании авторы попытались выявить какие

преимущества рассматриваемая технология может предоставить компаниям. Для этого, в качестве зависимых переменных исследования, они определили прозрачность, гибкость и доверие, которые, по мнению авторов, являющиеся важнейшими аспектами при управлении цепями поставок.

В обзоре литературы, проведенном в начале данной работы, авторы не смогли найти исследований, рассматривающих технологию блокчейн в определенном ими контексте. В связи с этим авторы указывают, что созданная ими модель является оригинальной, и надеются, что данное исследование станет существенным вкладом в существующую литературу, а результаты исследования принесут пользу всем производственным компаниям.

В данном исследовании для анализа данных был использован метод PLS-SEM (моделирование с помощью метода наименьших квадратов). Обоснование применения указанного метода заключалась в том, что размер исследуемой выборки не мог обеспечить достаточность данных для использования других методов. PLS-SEM обеспечивает поиск решения при небольших объемах выборки в случаях, когда модели содержат большое количество элементов. Это достигается за счет использования алгоритма, который рассчитывает показатели и структурирует взаимосвязи в модели независимо друг от друга, а не одновременно. Данный алгоритм рассчитывает частичные регрессионные связи между показателями и структурными моделями с помощью отдельных регрессий по методу наименьших квадратов.

Данными для проведения исследования являлись результаты опроса 84 турецких компаний-экспортеров, указавших, что они применяют технологию блокчейн в своей работе. Анкета для проведения опроса состояла из двух частей: первая часть включала в себя вопросы о некоторых демографических характеристиках участвующих компаний. Во второй части содержались исследовательские вопросы для измерения переменных "использование технологии блокчейн" (BTU), "прозрачность цепи поставок" (SCT), "гибкость цепи поставок" (SCF) и "доверие к поставщику" (TIS) по шкале Лайкерта от 1 до 5, причем информантов просили указать степень их согласия с утверждениями (1 -

категорически не согласен, 3 - ни согласен, ни не согласен и 5 - категорически согласен). Анкета была составлена на основе показателей, описанных в указанных ниже исследованиях по каждой из четырех переменных:

1. Вопросы об использовании технологии блокчейн [Zelbst, 2019], составлены на основе семи пунктов;

2. Вопросы о прозрачности цепи поставок [Zelbst, 2019], составлены на основе пяти пунктов;

3. Вопросы о гибкости цепи поставок [Um, 2017], составлены на основе шести пунктов;

4. Вопросы об уровне доверия к поставщику [Wang, Ye, Tan, 2014] (два пункта) и [Cho, 2018] (три пункта), составлены на основе пяти пунктов.

В результате проведенного анализа авторы обнаружили, что использование технологии блокчейн значительно влияет на прозрачность, гибкость и доверие в цепях поставок. В существующей на момент проведения исследования литературе подчеркивается, что компании могут повысить удовлетворенность клиентов и, следовательно, их лояльность, обеспечивая более прозрачные процессы в цепочках поставок. Более того, повышение прозрачности процессов в цепях поставок может влиять на уровень сотрудничества с контрагентами за счет повышения доверия между компаниями. Также и гибкость цепочки поставок может стать важным инструментом компаний для получения устойчивого конкурентного преимущества. Согласно результатам исследования, блокчейн является важной и ценной технологией с точки зрения всех трех переменных. Авторы считают, что данное исследование поможет компаниям развеять свои сомнения относительно технологии блокчейн. При этом авторы указывают, что в других научных работах, повторное изучение тех же переменных с помощью таких методов, как интеллектуальный анализ данных, методы кластеризации и опорных векторов, будут только способствовать дальнейшему обогащению литературы. В будущих исследованиях они рекомендуют изучить показатели сотрудничества и интеграции, не включенные в модель данного исследования, добавив их в исследовательские модели.

В работе [Olah, 2018], для оценки влияния информационных технологий на доходы и прибыль поставщиков логистических услуг, было проведено анкетирование среди 284 логистических провайдеров. Автор указывает, что данные, предоставленные в ответах 51 респондента, обеспечили репрезентативную выборку для проведения анализа и формулирования общих и частных выводов по анализируемым показателям.

Анализ проводился с помощью программного обеспечения для оценки (SPSS). Анкеты были заполнены с использованием метода компьютерного веб-интервью (CAWI). Респонденты отвечали на три вопроса:

1. Зависит ли доход и прибыль до налогообложения LSP (Logistics Service Providers - поставщики логистических сервисов) от отраслевых ИТ-разработок, внедряемых предприятием?

2. Зависит ли степень интеграции LSP в цепочку поставок от отраслевых ИТ-разработок предприятия?

3. Влияет ли уровень отраслевых ИТ-разработок LSP на гибкость предприятий?

Варианты ответов были: нет, незначительно, средне, значительно. Из полученных ответов компаний автор делает вывод, что их выручка, доходы до налогообложения и степень интеграции в цепочку поставок зависят от отраслевой специфики ИТ-разработок, внедряемых данными предприятиями. При этом, использование современных информационных технологий может дать конкурентные преимущества и улучшить финансовые результаты компаний как в текущий момент времени, так и в будущих периодах.

Из представленного анализа можно сделать вывод о том, что в большинстве работ, посвященных вопросам оценки эффективности использования информационных технологий, применяются одни и те же методы и информационные системы анализа данных. При этом полученные результаты, как правило, представлены в виде корреляции и не позволяют точно оценить вклад информационных технологий в развитие бизнеса, однако выводы всех проанализированных исследований указывают на важность их использования для

повышения эффективности деятельности и получения конкурентных преимуществ. Все этого говорит о необходимости проведения дальнейших исследований в данной области.

1.2 Основные тенденции цифровизации логистики и управления цепями

поставок

Для оценки эффективности использования информационных технологий при проведении закупочных процедур сначала необходимо оценить важность их применения в задачах логистики и управления цепями поставок в целом и, далее, определить какие из существующих на данный момент технологий являются наиболее востребованными. Это необходимо, так как процесс проведения закупочных процедур относится к логистике снабжения, которая уже являются одним из элементов управления цепями поставок. Такой вывод можно сделать из анализа эволюции логистической интеграции, представленного в работах [Hesse, 2004; Larson, Halldorsson, 2004; Лукинский, Панова, Стримовская, 2017].

Обзор значительного количества научно-исследовательских работ, выполненных за последнее время в нашей стране и за рубежом, показал, что для дальнейшего повышения эффективности процессов логистики и управления цепями поставок, основное внимание исследователей должно быть направленно на их автоматизацию и цифровизацию, а также разработку аналитических моделей и методов, включающих технологии обработки больших данных, а также других перспективных технологий, реализованных (планируемых к реализации) в индустриальном (промышленном) интернете вещей, в том числе технологии блокчейн и смарт-контрактов.

Анализ эффективности логистических операций, проведенный Сергеевым И.В. показал, что среднее значение показателя логистических издержек в мире в 2017 году составило 11,4% от ВВП. Для сравнения в Российской Федерации этот показатель был равен примерно 20% [Сергеев, 2019]. Возрастающая роль логистики и управления цепями поставок в мировой экономике требует развития теоретической и методологической базы, при этом становится очевидно, что

основные усилия должны быть направлены на разработку интеллектуальных моделей и методов подготовки и принятия соответствующих управленческих решений. В данном случае интеллектуальные информационные технологии призваны объединить (интегрировать) человеческие и "машинные" знания.

В настоящее время главная особенность развития управления цепями поставок и логистики состоит в том, что цифровизация затрагивает все больше и больше процессов, связанных с данными направлениями. Анализ различных печатных изданий и информационных ресурсов показал, что под цифровой экономикой понимается система социальных, культурных, экономических и производственных отношений, базирующихся на существующих и перспективных информационно-коммуникационных технологиях. Усложнение логистических бизнес-процессов требует разработки методологии и технологической базы для подготовки и принятия управленческих решений в цепях поставок, логистике и в закупках [Сергеев, 2019].

Недавние исследования в области цепей поставок с обратными связями и возвратной логистики подчеркивают решающую роль сокращения отрицательных (нежелательных) возвратных потоков в повышении эффективности логистических процессов. Нежелательные материальные потоки также могут возникать из-за отказов в цепочке поставок (и процессах проведения закупочных процедур). В этой ситуации, важным управленческим решением является включение снижения возвратных потоков, связанных с отказами, в процесс планирования цепей поставок, который, как правило, проводится с использованием различных информационных систем [Ivanov, 2017].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Колосов Антон Михайлович, 2022 год

Список литературы

1. Авдашева, С.Б. Регламентированные закупки в России: как повысить стимулирующую роль расходов бюджетов и регулируемых компаний [Электронный ресурс] / С.Б. Авдашева, А.А. Яковлев, К.И. Головщинский, А.Т. Шамрин, Е.А. Подколзина, С.Б. Дашков, Корнеева Д.В., Орлова Ю.А., Ткаченко А.В., Юсупова Г.Ф. // НИУ ВШЭ. - 2020. - 27 апреля. - Режим доступа: https://www.hse.ru/data/2020/04/27/1544983257/Регламентированные%20закупки% 20v.1304_footnotes.pdf [дата обращения 20.07.2022].

2. Аверкин, А.Н. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / А. Н. Аверкин. - М.: Книга по Требованию, 2013. -312 с.

3. Арефьева, А. С. Перспективы внедрения технологии блокчейн / А. С. Арефьева, Г. Г. Гогохия // Молодой ученый. - 2017. - №15. - С. 326-330.

4. Бауэрсокс, Д. Логистика: интегрированная цепь поставок / Д. Бауэрсокс, Д. Клосс. - 2-е изд. - М.: Олимп-Бизнес, 2017. - С. 67-71.

5. Бочкарев, П.А. Управление надежностью цепей поставок в логистике снабжения : дис. ... канд. экон. наук : 08.00.05 / Бочкарев Павел Андреевич. - СПб., 2015. - 155 с.

6. Блокчейнспот. 6 фактов про блокчейн в Дубае [Электронный ресурс] / Блокчейнспот. - 2018. - Режим доступа: https://blockchainspot.net/blockchain/6-faktov-pro-blokchejn-v-dubae/ [дата обращения 01.07.2019].

7. Бродецкий, Г. Л. Системный анализ в логистике. Выбор в условиях неопределенности / Г.Л. Бродецкий. - М.: Изд. центр «Академия», 2010. - 336 с.

8. Бродецкий, Г.Л. Экономико-математические методы и модели в логистике: процедуры оптимизации: учебник для студентов учреждений высшего профессионального образования / Г.Л. Бродецкий, Г.Л. Гусев. - М.: Издательский центр «Академия», 2012. - 288 с.

9. Булычева, А. А. Подходы к внедрению блокчейн-технологии в банковскую сферу / А. А. Булычева // Вестник науки и образования. - 2018. -№7(43) - С. 40-45.

10. Велихов, Е.П., Бетелин, В.Б., Кушниренко, А.Г. Промышленность, инновации, образование и наука в России / Е.П. Велихов, В.Б. Бетелин, А.Г. Кушниренко; Научно-исследовательский институт системных исследований РАН.

- М.: Наука, 2009. - 141 с.

11. Григорьев, М. Н. Логистика. Продвинутый курс. / М. Н. Григорьев, А. П. Долгов, С. А. Уваров. - М.: Издательство Юрайт, 2018. - 341 с.

12. Димитри, Н. Руководство по закупкам / Н. Димитри, Г. Пига, Дж. Спаньоло. - М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2013. - 695 с.

13. Дорожная карта развития «сквозной» цифровой технологии «Системы распределенного реестра» [Электронный ресурс]. - М.: Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации, 2019. - 31 с. -Режим доступа: https://digital.gov.ru/ru/documents/6670/ [дата обращения 15.08.2020].

14. Древс, Ю. Г. Имитационное моделирование: учебное пособие для среднего профессионального образования / Ю. Г. Древс, В. В. Золотарёв. - 2-е изд., испр. и доп. - М.: Издательство Юрайт, 2021. - 142 с.

15. Дыбская, В. В. Логистика: интеграция и оптимизация логистических бизнес-процессов в цепях поставок / В. В. Дыбская, Е. И. Зайцев, В. И. Сергеев, А. Н. Стерлигова. - М.: Эксмо, 2014. - 940 с.

16. Дыбская, В. В. Логистика в 2 ч. Часть 1: учебник для бакалавриата и магистратуры / В. В. Дыбская, В. И. Сергеев; под общей редакцией В. И. Сергеева.

- М.: Издательство Юрайт, 2019. - 317 с.

17. Дыбская В.В. Цифровые технологии в логистике и управлении цепями поставок: аналитический обзор / В. В. Дыбская, В. И. Сергеев, Н. Н. Лычкина. - М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2020. - 190 с.

18. Дыбская, В. В. Проектирование системы распределения в логистике / В.В. Дыбская. - М.: ИНФРА-М, 2017. - 235 с.

19. Желобанов, Д. Как РЖД использует блокчейн для перевозки грузов [Электронный ресурс] / Д. Желобанов // РБК. - 2020. - 14 мая. - Режим доступа:

https://trends.rbc.ru/trends/industry/cmrm/5ebd2c639a794702d44de50f [дата

обращения 17.08.2020].

20. Ивлиев, Г.Л., Демин, В.И., Ена, О.В. Технологии блокчейн. Современное состояние и ключевые инсайты [Электронный ресурс]. - М.: Федеральный институт промышленной собственности, 2018. - 90 с. - Режим доступа: https://www.fips.ru/vse-uslugi/patent-analytics/report-blockchain.pdf [дата обращения 20.07.2020].

21. Казаков, О.Д. Цифровизация учета профессиональных компетенций граждан на основе технологий распределенных реестров и смарт-контрактов / О.Д. Казаков, Н.А. Кулагина, О.В. Михеенко, С.П. Новиков // Бизнес-информатика. -2018. - № 4(46). - С. 43-53.

22. Крейдерман, А. Блокчейн добрался до грузоперевозок [Электронный ресурс] / А. Крейдерман // Ренессанс страхование. - 2019. - 23 апреля. - Режим доступа: https://vc.ru/renins/64716-gruz-v-blockchain [дата обращения 14.07.2020].

23. Кинсбурская, В.А. Теоретическое осмысление целесообразности применения технологии блокчейн в бюджетных отношениях (на основе изучения опыта Нидерландов) // Финансы и управление. - 2020. - № 1. - С. 53-71.

24. Колосов, А.М. Повышение эффективности логистики снабжения на основе технологий блокчейн // Логистика и управление цепями поставок. - 2020. -№ 3(98). - С. 51-56.

25. Колосов, А.М. Перспективы технологии blockchain применительно к автоматизации процессов закупочной деятельности // Логистика и управление цепями поставок. - 2018. - № 6(89). - С. 31-38.

26. Корепин, В.Н. Формирование интеллектуальных цепей поставок // Логистика и управление цепями поставок. - 2018. - № 4 (87). - С. 3-9.

27. Корниенко, П.А. Применение Blockchain технологии в управлении цепями поставок: новый путь к прозрачности и прослеживаемости // Логистика и управление цепями поставок. - 2018. - № 2 (85), - С. 30-34.

28. Косян, Н.Г. Блокчейн в системе государственных закупок / Н.Г. Косян, И.В. Милькина // E-Management. - 2019. - № 1. - С. 33-41.

29. Кумар Виас, Р. Гиганты интернета: убьет ли блокчейн динозавров электронной коммерции [Электронный ресурс] / Р. Кумар Виас // Форбс. - 2018. -18 июня. - Режим доступа: http: //www. forbes. ru/tehnolo gii/362179-gi ganty- interneta-ubet-li-blokcheyn-dinozavrov-elektronnoy-kommercii [дата обращения 17.06.2019].

30. Ларичев, О.И. Вербальный анализ решений / О.И. Ларичев. - М.: Наука, 2006. - 181 с.

31. Лукинский, В.С. Модели и методы теории логистики: Учебное пособие / В.С. Лукинский, В.В. Лукинский, Ю.В. Малевич, И.А. Пластуняк, Н.Г. Плетнева; под общ. ред. В.С. Лукинского. - 2-е издание. - СПб.: Питер, 2007. - 448 с.

32. Лукинский, В.С. Теоретические и математические проблемы управления логистическими процессами в цепях поставок: монография / В.С. Лукинский. - СПб.: СПбГИЭУ, 2011. - 242 с.

33. Лукинский, В.С. Управление запасами в цепях поставок в 2 ч. Часть 1: учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры / В.С. Лукинский, В.В. Лукинский, Н.Г. Плетнева, Н.И. Воробьева, А.Г. Маевский; под общ. ред. В.С. Лукинского. - М.: Издательство Юрайт, 2017. - 307 с.

34. Лукинский, В.С. Управление запасами в цепях поставок в 2 ч. Часть 2: учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры / В.С. Лукинский, В.В. Лукинский, Н.Г. Плетнева, Н.И. Воробьева, А.Г. Маевский; под общ. ред. В.С. Лукинского. - М.: Издательство Юрайт, 2017. - 283 с.

35. Лукинский, В.С. Формирование комплекса методов принятия решений при управлении транспортировкой в цепях поставок / В.С. Лукинский, В.В. Лукинский // Логистика и управление цепями поставок. - 2014. - № 6 (65). - С. 3850.

36. Лукинский, В.С. Интегрированное управление цепями поставок: теории, модели и методы / В.С. Лукинский, Ю.Н. Панова, А.В. Стримовская // Логистика и управление цепями поставок. - 2017. - № 3 (80). - С. 40-56.

37. Лукинский, В. С. Логистика и управление цепями поставок: учебник и практикум для академического бакалавриата / В. С. Лукинский, В. В. Лукинский, Н. Г. Плетнева. - М.: Издательство Юрайт, 2019. - 359 с.

38. Лукинский, В.В. Оценка эффективности логистической деятельности компании на основе ключевых показателей / В.В. Лукинский, Т.Г. Шульженко // Аудит и финансовый анализ. - 2011. - № 4. - С. 160-167.

39. Мадера, А.Г. Моделирование и принятие решений в менеджменте: руководство для будущих топ-менеджеров / А.Г. Модера. - М.: Издательство ЛКИ, 2010. - 688 с.

40. Мадера, А.Г. Риски и шансы: неопределенность, прогнозирование и оценка / А.Г. Мадера. - М.: КРАСАНД, 2014. - 448 с.

41. Микони, С.В. Системный анализ методов многокритериальной оптимизации на конечном множестве альтернатив / С.В. Микони // Труды СПИИРАН. - 2015. - № 4 (41). - С. 180-199.

42. Микони, С.В. Аксиоматика методов многокритериальной оптимизации на конечном множестве альтернатив / С.В. Микони // Труды СПИИРАН. - 2016. -№ 1 (44). - С. 198-214.

43. Микони, С.В. Теория принятия управленческих решений. Учебное пособие / С.В. Микони. - СПб.: Лань, 2015. - 448 с.

44. Мифтяхетдинов, И. А. Оценка эффективности функционирования логистических систем: дис. ... канд. экон. наук: 08.00.05 / Мифтяхетдинов Ильяз Александрович. - М., 2010. - 185 с.

45. Москвин, Б.В. Теория принятия решений: учебник / Б.В. Москвин. -СПб.: ВКА имени А.Ф. Можайского, 2014. - 364 с.

46. Неупокоева, Е.О. Обзор транспортно-логистических имитационных моделей платформы anylogic cloud / Неупокоева Е.О., Быстров В.В., Малыгина С.Н // Труды Кольского научного центра РАН. - 2020. - № 8-11. - С. 46-57.

47. Ногин, В.Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход / В.Д. Ногин. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005. - 176 с.

48. Осмоловская, А. С. Смарт-контракты: функции и применение // Бизнес-образование в экономике знаний. - 2018. - № 2. - С. 54-56.

49. Павлов, А.Н. Принятие решений в условиях нечеткой информации: учебное пособие / А.Н. Павлов, Б.В. Соколов. - СПб.: ГУАП, 2006. - 72 с.

50. Петровский, А.Б. Теория принятия решений: учебник для студентов высших учебных заведений / А.Б. Петровский. - М.: Издательский центр Академия, 2009. - 400 с.

51. Петровский, А.Б. Ретроспективный анализ результативности научных проектов / А.Б. Петровский, Г.В. Ройзензон, И.П. Тихонов, А.В. Балышев // International Journal «Information Models and Analyses». - 2012. - № 4. - С. 349-356.

52. Плетнева, Н. Г. Аналитические методы управления логистическими системами: монография / Н.Г. Плетнева. - СПб.: СПбГИЭУ, 2007. - 211 с.

53. Равал, С. Децентрализованные приложения. Технология Blockchain в действии / С. Равал. - СПб.: Издательство Питер, 2017. - 240 с.

54. Рузакова, О. А. Применение технологии Blockchain к систематизации результатов интеллектуальной деятельности / О.А. Рузакова, Е.С. Гринь // Вестник Пермского университета. Юридические науки. - 2017. - № 38. - C. 508-520.

55. Развитие технологии распределенных реестров [Электронный ресурс]. -М.: Центральный банк Российской Федерации, 2017. - 20 с. - Режим доступа: http://www.cbr.ru/content/document/file/50678/consultation paper 171229(2).pdf [дата обращения 19.09.2020].

56. Сергеев, В. И. Управление цепями поставок: учебник для бакалавриата и магистратуры / В. И. Сергеев. - М.: Издательство Юрайт, 2019. - 480 с.

57. Сергеев, В.И. Корпоративная логистика в вопросах и ответах / В.И. Сергеев, С.В. Домнина, Е. В. Будрина, В.В. Дыбская. - М.: Инфра-М, 2019. - 634 с.

58. Сергеев, В.И. Логистика снабжения: учебник / В.И. Сергеев, И.П. Эльяшевич. - М.: Рид Групп, Москва, Россия, 2011. - 416 с.

59. Сергеев, В. И. Логистика снабжения: учебник для вузов / В. И. Сергеев, И. П. Эльяшевич; под общей редакцией В. И. Сергеева. - 4-е изд., перераб. и доп. -М.: Издательство Юрайт, 2020. - 440 с.

60. Сергеев, В. И. Логистика: информационные системы и технологии: Учебно-практическое пособие / В. И. Сергеев, М. Н. Григорьев, С. А. Уваров. - М.: Изд-во «Альфа-Пресс», 2008. - 608 с.

61. Сергеев, В.И. Логистика и управление цепями поставок - профессия 21 века: аналитический обзор / В.И. Сергеев. - М.: Изд. дом Высшей школы экономики. - 2019. - 271 с.

62. Сергеев, В.И. Цифровой фреймворк: к методологии цифровой трансформации цепей поставок / В.И. Сергеев, И.В. Сергеев // Логистика и управление цепями поставок. - 2020. - № 1 (96). - С. 3-13.

63. Серова, Е. Г. Методы и инструменты интеллектуального анализа данных в цифровой логистике и управлении цепями поставок / Е.Г. Серова, В.С. Лукинский // Логистика и управление цепями поставок. - 2018. - № 4(87). - С. 73-80.

64. Соколов, Б.В. Военная системотехника и системный анализ. Модели и методы принятия решений в сложных организационно-технических комплексах в условиях неопределённости и многокритериальности: учебник / Б.В. Соколов, Б.В. Москвин, А.Н. Павлов. - СПб.: ВИККУ имени А. Ф. Можайского, 1999. - 496 с.

65. Тапскотт, Д. Технология блокчейн. То, что движет финансовой революцией сегодня / Д. Тапскотт, А. Тапскотт. - М.: Изд. Эксмо. - 2017. - 448 а

66. Тараканов, Д. Обзор российского рынка ЕЯР-систем [Электронный ресурс] / Д. Тараканов // Wiseadvice ГГ. - 2021. - 19 января. - Режим доступа: https://wiseadvice-it.ru/o-kompanii/blog/articles/obzor-rossiiskogo-rynka-erp-sistem/ [дата обращения 17.08.2020].

67. Фролов, А. Есть ли жизнь после хайпа: мнение аналитиков о технологиях блокчейна [Электронный ресурс] / А. Фролов, И. Калганов, С. Пономаренко // Форбс. - 2018. - 29 августа. - Режим доступа: http://www.forbes.ru/tehnologii/366221-est-li-zhizn-posle-haypa-mnenie-analitikov-o-tehnologiyah-blokcheyna [дата обращения 19.06.2020].

68. Цыганов, С.Н. Применение технологии блокчейн для хранения данных электронных медицинских карт пациентов // Фундаментальные исследования. -2017. - № 11-2. - С. 338-343.

69. Цихилов, А. Блокчейн. Принципы и основы / А. Цихилов. - М.: Интеллектуальная Литература, 2019. - 192 с.

70. Шмелева, М.В. Цифровые технологии в государственных и муниципальных закупках: будущее или реальность // Актуальные проблемы российского права. - 2019. - № 12 (109). - С. 37-42.

71. Шинкаренко, В. Г. Моделирование логистических бизнес-процессов /

B.Г. Шинкаренко, И.Н. Ананко // Экономика транспортного комплекса. - 2014. -№ 23. - С. 135-144.

72. Щербаков, В.В. Основы логистики: Учебник для вузов / В.В. Щербаков.

- СПб.: Издательский дом «Питер», 2009. - 432 с.

73. Agrawal, J. 8 Benefits of Blockchain to Industries Beyond Cryptocurrency [Online] / J. Agrawal // Entrepreneur. - 2018. - January 18. - Available from: https://www.entrepreneur.com/article/306420 [Accessed 25 July 2020].

74. Albright, S.C. Data Analysis, Optimization, and Simulation Modeling / S.C. Albright, C. J. Zappe, W. L. Winston. - Cengage Learning, 2011. - 1061 P.

75. Alferes, J. J. Rule Technologies. Research, Tools, and Applications / J.J. Alferes, L. Bertossi, G. Governatori, P. Fodor, D. Roman. - New York: International symposium on rules and rule markup languages for the semantic web. - 2016. - 351 P.

76. Akaba, T. A Framework for the Adoption of Blockchain-Based e-Procurement Systems in the Public sector A Case Study of Nigeria / T. Akaba, A. Norta,

C. Udokwu, D. Draheim // Implementation and Use of Information and Communication Technology. - 2020. - P. 3-14.

77. Alketbi, A. Novel blockchain reference model for government services: Dubai government case study / A. Alketbi, Q. Nasir, M. Abu Talib // International Journal of System Assurance Engineering and Management. - Vol. 11. - Issue 6. - № 8. - P. 11701191.

78. Allweyer, T. BPMN 2.0 - Business Process Model and Notation / T. Allweyer. - BoD - Books on Demand, 2020. - 153 P.

79. Atkinson, R. Enterprise Resource Planning the Great Gamble. An Executive's Guide to Understanding an ERP Project / R. Atkinson. - Xlibris Corporation LLC, 2013.

- 84 P.

80. Antonopoulos, A.M. Mastering Ethereum: Building Smart Contracts and Dapps / A.M. Antonopoulos, G. Wood. - O'Reilly Media Incorporated, 2018. - 384 P.

81. Asharaf, S., Adarsh, S. Decentralized Computing Using Blockchain Technologies and Smart Contracts: Emerging Research and Opportunities / S. Asharaf, S. Adarsh. - IGI Global, 2017. - 144 P.

82. Arbabian, M. The impact of 3D printing on manufacturer - retailer supply chains / M. Arbabian, M. Wagner // European Journal of Operational Research. - 2020.

- Vol. 285. - P. 538-552.

83. Bahga, A., Madisetti, V. Blockchain Applications: A Hands-On Approach / A. Bahga, V. Madisetti. - VPT, 2017. - 380 P.

84. Bai, С. Industry 4.0 technologies assessment: A sustainability perspective / С. Bai, P. Dallasega, G. Orzes, J. Sarkis // International Journal of Production Economics. -Vol. 229. - 2020. - P 1-15.

85. Banerjee, A. Blockchain Technology: Supply Chain Insights from ERP // Advances in Computers. - 2018. - P. 69-98.

86. Bashir, I. Mastering Blockchain: distributed ledgers, decentralization and smart contracts explained / I. Bashir. - Packt Publishing Ltd, 2017. - 656 P.

87. Barata, J. Mobile supply chain management in the Industry 4.0 era: An annotated bibliography and guide for future research / J. Barata, P. R. Da Cunha, J. Stal // Journal of enterprise information management. - 2018. - Vol. 31. - № 1. - P. 173-192.

88. Batkovskiy, A.M. Evaluation of the efficiency of industrial management in high-technology industries / A.M. Batkovskiy, N.S. Efimova, V.D. Kalachanov, E.G. Semenova, A.V. Fomina, V. M. Balashov // Entrepreneurship and Sustainability Issues.

- 2018. - Vol. 6. - № 2, - P. 577-590.

89. Battaia, O. Future trends in management and operation of assembly systems: from customized assembly systems to cyber-physical systems / O. Battaia, A. Otto, F. Sgarbossa, E. Pesch // Omega. - 2018. - Vol. 78. - P. 1-4.

90. Batubara, F., Ubacht, J., Janssen, M. Challenges of blockchain technology adoption for e-Government // Proceedings of the 19th annual international conference on

digital goverment research: Governance in the data age'. ACM Digital Lib. - 2018. - P. 1-9.

91. Ben-Daya, M., Hassini, E., Bahroun, Z. Internet of things and supply chain management: a literature review // International Journal of Production Research. - 2019.

- Vol. 57. - №. 15-16. - P. 4719-4742.

92. Kharif, O. Blockchain, Once Seen as a Corporate Cure-All, Suffers Slowdown [Online] / O. Kharif // Bloomberg. - 2018. - 31 July. - Available from: https://www.bloomberg.com/news/articles/2018-07-31/blockchain-once-seen-as-a-corporate-cure-all-suffers-slowdown [Accessed 21 September 2018].

93. Boeder, J. The Architecture of SAP ERP. Understand how Successful Software Works / J. Boeder, B. Groene. - Buch & Netz, Virtual Man. Services AG, 2014.

- 274 P.

94. Cerullo, G. Efficient Supply Chain Management: traceability and transparency / G. Cerullo, G. Guizzi, C. Massei, L. Sgaglione // Efficient Supply Chain Management: Traceability and Transparency. - 2016. - P. 750-757.

95. Cerchione, R., Esposito, E. A systematic review of supply chain knowledge management research: State of the art and research opportunities / R. Cerchione, E. Esposito // International Journal of Production Economics. - 2016. - Vol. 182. - P. 276292.

96. Chandler, R. Smart Contracts: For Beginners - Learn How to Use Blockchain Smart Contracts for Cryptocurrency Exchange / R. Chandler. - CreateSpace Independent Publishing Platform, 2017. - 36 P.

97. Chen, Y. Merging anomalous data usage in wireless mobile telecommunications: Business analytics with a strategy-focused data-driven approach for sustainability / Y. Chen, E. Sun, Y. Lin // European Journal of Operational Research. -2020. - Vol. 281, - P. 687-705.

98. Heilman, E. Blindly Signed Contracts: Anonymous On-Blockchain and Off-Blockchain Bitcoin Transactions / E. Heilman, F. Baldimtsi, S. Goldberg // Financial Cryptography and Data Security. - 2016. - Vol. 9604. - P. 43-60.

99. Cheung, W. Lean vs. Agile Supply Chain: The Effect of IT Architectures on Supply Chain Capabilities and Performance / W. Cheung, A.H. Chiang, V. Sambamurthy, P. Setia // Pacific Asia Journal of the Association for Information Systems. - 2018. - Vol. 10 (1). - P. 63-88.

100. Cho, M. Restaurant dependence/autonomy in the supply chain and market responsiveness: The moderating roles of information technology adoption and trust / M. Cho, M.A. Bonn, A. Susskind, L. Giunipero // International Journal of Contemporary Hospitality Management - 2018. - Vol. 30. - № 9. - P. 2945-2964.

101. Christopher, M. Logistics & Supply Chain Management / M. Christopher. -Pearson Education Limited, 2016. - 328 P.

102. Colin, M., Galindo, R., Hernández, O. Information and Communication Technology as a Key Strategy for Efficient Supply Chain Management in Manufacturing SMEs / M. Colin, R. Galindo, O. Hernández // Procedia Computer Science. - Vol. 55. -2015, - P. 833-842.

103. Dannen, C. Introducing Ethereum and Solidity: Foundations of Cryptocurrency and Blockchain Programming for Beginners / C. Dannen. - SSBM Finance Inc., 2017. - 206 P.

104. Daneshvar, M. Effective factors of implementing efficient supply chain strategy on supply chain performance / M. Daneshvar , S. H. Razavi Hajiagha, L. Tupenaite, F. Khoshkheslat // Technological and Economic Development of Economy. -2020. - Vol. 26. - P. 947-969.

105. De Goes, B. B. The diffusion of corporate sustainability in global supply networks: Theoretical and empirical perspectives [Online] / B. B. De Goes. -Philadelphia: D. Sc. Thesis, Temple University, 2016. - 121 P. - Available from: https://scholarshare.temple.edu/handle/20.500.12613/2764 [Accessed 14 December 2020].

106. Diedrich, H. Ethereum: Blockchains, Digital Assets, Smart Contracts, Decentralised Autonomous Organisations / H. Diedrich. - CreateSpace Independent Publishing Platform, 2016. - 360 P.

107. Drescher, D. Blockchain Basics: A Non-Technical Introduction in 25 Steps / D. Drescher. - Springer Science+Busines Media Finance Inc, 2017. - 270 P.

108. Ehrgott, M. Multicriteria Optimization, 2nd ed. / M. Ehrgott. - Berlin: Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2005. - 323 P.

109. Shanhong, L. Enterprise software - Statistics & Facts [Online] / L. Shanhong. - Statista. - 2021. - Available from: https://www.statista.com/topics/1823/business-software/ [Accessed 25 September 2021].

110. Gavin, S. Ethereum: Strategies to Make Money with Ethereum / S. Gavin, G. S. Finney // CreateSpace Independent Publishing Platform. - 2018. - 136 P.

111. Farahani, R. Competitive supply chain network design: An overview of classifications, models, solution techniques and applications / R. Farahani, S. Rezapour, T. Drezner, S. Fallah // Omega. - 2014. - Vol. 45. - P. 92-118.

112. Fleming, S. Blockchain Technology: Introduction to Blockchain Technology and its impact on Business Ecosystem / S. Fleming. - Pronoun, 2017. - 86 P.

113. Flynt, O. Smart Contracts: How to Use Blockchain Smart Contracts for Cryptocurrency Exchange / O. Flynt. - CreateSpace Independent Publishing Platform,

2016. - 32 P.

114. Franco, P. Understanding Bitcoin: Cryptography, Engineering and Economics / P. Franco. - John Wiley & Sons Ltd, 2014. - 288 P.

115. Ganne, E. Can Blockchain revolutionize international trade? / E. Ganne. -Geneva: WTO Publications, World Trade Organization, 2018. - 140 P.

116. Gu, M. The impact of information technology usage on supply chain resilience and performance: An ambidexterous view / M. Gu, L. Yang, B. Huo // International Journal of Production Economics. - 2021. - Vol. 232, - P. 1-13.

117. Gunasekaran, A. Information technology for competitive advantage within logistics and supply chains: A review / A. Gunasekaran, N. Subramanian, T. Papadopoulos // Transportation Research Part E Logistics and Transportation Review. -

2017. - Vol. 99. - P. 14-33.

118. Grabisch, M. Fuzzy Measures and Integrals: Theory and Applications / M. Grabisch, T. Murofushi, M. Sugeno. - Physica-Verlag, 2000. - 476 P.

119. Grabot, B. ERP Systems and Organisational Change / B. Grabot, A. Mayere, I. Bazet. - A Socio-technical Insight, 2008. - 214 P.

120. Graham, E. Smart Contracts: The Complete Guide to Blockchain Smart Contracts - Learn Everything You Need to Know about Cryptocurrency Exchange! / E. Graham. - CreateSpace Independent Publishing Platform, 2017. - 40 P.

121. Govindan, K. Supply chain network design under uncertainty: A comprehensive review and future research directions / K. Govindan, M. Fattahi, E. Keyvanshokooh // European Journal of Operational Research. - 2017. - Vol. 263. - P. 108-141.

122. Hasse, F. Blockchain - an opportunity for energy producers and consumers? [Online] / F. Hasse, A. V. Perfall, T. Hillebrand, E. Smole, L. Lay, M. Charlet // PwC global power & utilities. - 2016. - 46 P. - Available from: https://www.pwc.ru/ru/publications/blockchain/blockchain opportunity-for-energy-producers-and-consumers.pdf [Accessed 22 November 2017].

123. Helo, P. Blockchains in operations and supply chains: A model and reference implementation / P. Helo, Y. Hao // Computers & Industrial Engineering. - 2019. - Vol. 136. - P. 242-251.

124. Hesse, M. The transport geography of logistics and freight distribution / M. Hesse, K-P. Rodrigue // Journal of Transport Geography. - 2004. - № 12(3). - P. 171184.

125. Huo, B. The impact of supply chain integration on company performance: an organizational capability perspective // Supply Chain Management: An International Journal. - 2012. - Vol. 17(6). - P. 596-610.

126. Hofmann, E. Supply Chain Finance and Blockchain Technology: The Case Of Reverse Securitisation / E. Hofmann, U. Strewe, N. Bosia. - Springer, 2018. - 91 P.

127. Hofmann, E. Big data and supply chain decisions: the impact of volume, variety and velocity properties on the bullwhip effect // International Journal of Production Research. - 2017. - Vol. 55. - No. 17. - P. 5108-5126.

128. Ivanov, D. Minimization of disruption-related return flows in the supply chain // International Journal of Production Economics. - 2017. - Vol. 183. - P. 503-513.

129. Ivanov, D., Dolgui, A., Sokolov, B. The impact of digital technology and Industry 4.0 on the ripple effect and supply chain risk analytics // International Journal of Production Research. - 2018. - Vol. 57. - P. 1-18.

130. Jeppsson, A. Blockchains as a solution for Traceability and transparency / A. Jeppsson, O. Olsson. - Lund: Department of Design Sciences Faculty of Engineering LTH, Lund University, Sweden, 2017. - 94 P.

131. Kagermann, H. Change through digitization - Value creation in the age of Industry 4.0. Management of permanent change / H. Albach, H. Meffert, A. Pinkwart, R. Reichwald // Management of Permanent Change. - 2015. - P. 23-45.

132. Kakhki, M. Information systems for supply chain management: a systematic literature analysis / M. Kakhki, V. Gargeya // International Journal of Production Research. - 2019. - Vol. 57. - No. 15-16. - P. 5318-5339.

133. Kamali, A. Blockchain's Potential to Combat Procurement // CiiT International Journal of Biometrics and Bioinformatics. - 2019. - No. 11. - P. 101-107.

134. Kamble, S. Achieving sustainable performance in a data-driven agriculture supply chain: A review for research and applications / S. Kamble, A. Gunasekaran, S. Gawankar // International Journal of Production Economics. - 2020. - Vol. 219. - P. 179194.

135. Kelly, B. The Bitcoin Big Bang: How Alternative Currencies Are About to Change the World / B. Kelly. - New Jersey: John Wiley & Sons Inc., 2014. - 240 P.

136. Kim, H. A Study on Technology Development Performance and Technology Commercialization Performance According to the Technology Development Capability of SMEs Focusing on a Comparative Analysis of Technology Business Groups / H. Kim, S-Y. Park, W-I. Joh // Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity. - 2019. - Vol. 5(3). - № 65. - P. 1-19.

137. Kolosov, A. Comparison of ERP systems with blockchain platform / B. Sokolov, A. Kolosov // Advances in Intelligent Systems and Computing. - 2019. - Vol. 860. - P. 240-247.

138. Kolosov, A. Blockchain technology as a platform for integrating corporate systems / B. Sokolov, A. Kolosov // Automatic Control and Computer Sciences. - 2021. - Vol. 56, - No. 3. - P. 234-242.

139. Korpela, K. Digital Supply Chain Transformation toward Blockchain Integration / K. Korpeta, J. Hallikas, T. Dahlberg // Proceedings of the 50th Hawaii International Conference on System Sciences. - 2017. - Vol. 50. P. 4182-4191.

140. Korhonen, P.J. Can a linear value function explain choices? An experimental study / P.J. Korhonen, K. Silvennoinen, J. Wallenius, A. Öömi // European Journal of Operational Research. - 2012. - Vol. 219. - No. 2. - P. 360-367.

141. Koteska, B. Blockchain Implementation Quality Challenges: A Literature Review / B. Koteska, E. Karafiloski, A. Mishev // Faculty of Computer Science and Engineering. - 2017. - Vol. 1938. - P. 1-8.

142. Kouhizadeh, M. Blockchain technology and the sustainable supply chain: Theoretically exploring adoption barriers / M. Kouhizadeh, S. Saberi, J. Sarkis // International Journal of Production Economics. - 2021. - Vol. 231. - P. 1-78.

143. Krishnan, S. Handbook of Research on Blockchain Technology / S. Krishnan V. Balas, J. Golden, Y. Robinson, S. Balaji, R. Kumar. - Elsevier Science, 2020. - 476 P.

144. Kshetri, N. Blockchain and Supply Chain Management / N. Kshetri. -Elsevier Science, 2021. - 262 P.

145. Kumar, S. Identification and evaluation of critical factors to technology transfer using AHP approach / S. Kumar, S. Luthra, A. Haleem, S. K. Mangla, D. Dixit // International Strategic Management Review. - Vol. 3. - Issues 1-2. - 2015. - P. 24-42.

146. Kuo Chuen, D. L. Handbook of Blockchain, Digital Finance, and Inclusion, Volume 2: ChinaTech, Mobile Security, and Distributed Ledger / D. L. Kuo Chuen, R. H. Deng // Elsevier. - 2017. - 482 P.

147. Larson, P.D., Halldorsson, A. Logistics versus supply chain management: an international survey / P.D. Larson, A. Halldorsson // International Journal of Logistics. -2004. - No 7(1). - P. 17-31.

148. Lee, B.H. The political economics of industrial development in the Korean automotive sector // International Journal of Automotive Technology and Management.

- 2011. - Vol. 11(2). - P. 137-151.

149. Li, C. To mine coordinated development degrees of high-tech equipment manufacturing industry and logistics industry via an improved grey hierarchy analysis model / C. Li, Y. Bai, X. Xiang, X. Xie // Journal of Grey System. - 2017. - Vol. 29(1).

- P. 105-119.

150. Linnhoff-Popien, C. Digital Marketplaces Unleashed / C. Linnhoff-Popien, R. Schneider, M. Zaddach // Sringer-verlag GmbH. - 2018. - 935 P.

151. Lorentz, H. Structuring the phenomenon of procurement digitalisation: contexts, interventions and mechanisms / H. Lorentz, A. Aminoff, R. Kaipia, J. S. Srai // International Journal of Operations and Production Management. - 2021. - Vol. 41. - № 2. - P. 157-192.

152. Maguire, E. Realizing blockchain's potential [Online] / E. Maguire, K. Nagaraj, D. de Vries, S. Wyner // KPMG International Cooperative. - 2018. - 16 P. -Available from: https://assets.kpmg/content/dam/kpmg/co/pdf/2018/09/kpmg-realizing-blockchains-potential.pdf [Accessed 23 October 2021].

153. Maestrini,V. Supply chain performance measurement systems: A systematic review and research agenda / V. Maestrini, D. Luzzini, P.Maccarrone, F. Caniato // International Journal of Production Economics. - 2017. - Vol. 183. - P. 299-315.

154. Madir, J. HealthTech: Law and Regulation / J. Madir. - Edward Elgar Publishing, 2020. - 456 P.

155. Madu, C. N. ERP and Supply Chain Management / C.N. Madu, C. Kuei. -Chi Publishers Inc., 2005. - 214 P.

156. Manupati, V. A blockchain-based approach for a multi-echelon sustainable supply chain / V. Manupati, T. Schoenherr, M. Ramkumar, S. M. Wagner, S. K. Pabba, R. Inder Raj Singh // International Journal of Production Research. - 2020. - Vol. 58. -No. 7. - P. 2222-2241.

157. Martinson, P. Estonia - the Digital Republic Secured by Blockchain [Online] / Aktsiaselts PricewaterhouseCoopers. - 2019. - Available from:

https://www.pwc.com/gx/en/services/legal/tech/assets/estonia-the-digital-republic-secured-by-blockchain.pdf [Accessed 02 February 2020].

158. Mearian, L. Blockchain integration turns ERP into a collaboration platform [Online] / Computerworld. - 2017. - June 9. - Available from: https://www.computerworld.com/article/3199977/enterprise-applications/blockchainintegration-turns-erp-into-a-collaboration-platform.html [Accessed 02 February 2020].

159. Meidute-Kavaliauskiene, I. An Integrated Impact of Blockchain on Supply Chain Applications / I. Meidute-Kavaliauskiene, B. Yildiz, S. Qigdem, R. Cincikaite // Logistics. - 2021. - Vol. 5(2). - № 33. - 18 P.

160. Mills, D. Distributed ledger technology in payments, clearing, and settlement / D. Mills, K. Wang, B. Malone, A. Ravi, J. Marquardt, C. Chen, A. Badev, T. Brezinski, L. Fahy, K. Liao, V. Kargenian, M. Ellithorpe, W. Ng, M. Baird // Finance and Economics Discussion Series 2016-095. - Washington: Board of Governors of the Federal Reserve System, 2016. - 36 P.

161. Monk, E. F. Concepts in enterprise resource planning (3rd ed.) / E. F. Monk, B. J. Wagner. - Boston: Thomson Course Technology, 2009. - 254 P.

162. Mou, S., Robb, D., De Horatius, N. Retail store operations: Literature review and research directions / S. Mou, D. Robb, N. De Horatius // European Journal of Operational Research. - 2018. - Vol. 265. - P. 399-422.

163. Morabito, V. Business Innovation Through Blockchain: The B3 Perspective / V. Morabito. - Springer International Publishing AG, 2017. - 173 P.

164. Morrison, A. Blockchain and smart contract automation: How smart contracts automate digital business [Online] / A. Morison, C. Curran, J. Drane // PwC Technology Forecast. - 2016. - 8 P. - Available from: https://www.pwc.com/us/en/technology-forecast/2016/blockchain/pwc-smart-contract-automation-digital-business.pdf [Accessed 18 December 2019].

165. Mougayar, W. The Business Blockchain: Promise, Practice, and Application of the Next internet technology / W. Mougayar. - New Jersey: John Wiley & Sons Inc., 2016. - 208 P.

166. Notani, R. Can Blockchain Revolutionize the Supply Chain? / R. Notani. -London: One Network Enterprises, 2018. - 161 P.

167. Olah, J. Information technology developments of logistics service providers in Hungary / J. Olah, G. Karmazin, K. Peto, J. Popp // International Journal of Logistics Research and Applications. - 2018. - Vol. 21(3). - P. 332-344.

168. O'Donnell, J. SAP promotes blockchain services, suggests IoT use cases [Online] / Techtarget. - 2017. - Available from: http://searchsap.techtarget.com/news/450427978/SAP-promotes-blockchain-services-suggests-business-use-cases [Accessed 12 December 2017].

169. Panetta, K. 5 Trends Emerge in the Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies, 2018 [Online] / Gartner Inc. - 5 November 2018. - Available from: https://www.gartner.com/smarterwithgartner/5-trends-emerge-in-gartner-hype-cycle-for-emerging-technologies-2018/ [Accessed 15 July 2018].

170. Pang, C. Market Share Analysis: ERP Software, Worldwide, 2019 [Online] / C. Pang, J. Kostoulas // Gartner Inc. - 2020. - Available from: https://www.gartner.com/en/documents/3985627/market-share-analysis-erp-software-worldwide-2019 [Accessed 28 September 2020].

171. Parikh, T. The ERP of the Future: Blockchain of Things // International Journal of Scientific Research in Science, Engineering and Technology. - 2018. - Vol. 4.

- Issue 1. - P. 1341-1348.

172. Parker, T. Smart Contracts: The Ultimate Guide to Blockchain Smart Contracts - Learn How to Use Smart Contracts for Cryptocurrency Exchange! / T. Parker.

- CreateSpace Independent Publishing Platform, 2016. - 30 P.

173. Pavlov, A. N. The Technique of Multicriteria Decision-Making in the Study of Semi-structured Problems / A. N. Pavlov, D. A. Pavlov, A. A. Pavlov, A. A. Slin'ko // Cybernetics and Mathematics Application in Intelligent Systems: Proceedings of the 6th Computer Science On-line Conference (CSOC2017), Vol.2. Series "Advances in Intelligent Systems and Computing. - Springer Int. Publishing AG, 2017. - P. 131-140.

174. Pawczuk, L. Deloitte's 2018 global blockchain survey. Breaking blockchain open [Online] / L. Pawczuk, R. Massey, D. Schatsky // Deloitte Development LLC. -

2018. - 48 P. - Available from:

https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/us/Documents/financial-services/us-fsi-2018-global-blockchain-survey-report.pdf [Accessed 21 September 2019].

175. Pawczuk, L. Delloitte's 2020 Global Blockchain Survey. From promise to reality [Online] / L. Pawczuk, R. Massey, J. Holdowsky, B. Hansen // Deloitte Development LLC. - 2020. - 44 P. - Available from: https://www2.deloitte.com/mt/en/pages/technology/articles/2020-global-blockchain-survey.html [Accessed 05 February 2021].

176. Parung, J. The use of blockchain to support sustainable supply chain strategy / J. Parung // Materials Science and Engineering Conference Series. - 2019. - Vol. 703. - № 1. - P. 1-5.

177. Petrovsky, A.B. Group verbal decision analysis // Encyclopedia of Decision Making and Decision Support Technologies / F. Adam, P. Humphreys. - New York: IGI Global, 2008. - P.418-425.

178. Pidd, M. Computer Simulation in Management Science / M. Pidd. - 5th Edition. - Wiley, 2004. - 312 P.

179. Podinovski, V.V. Decision making under uncertainty with unknown utility func-tion and rank-ordered probabilities // European Journal of Operational Research. -2014. - Vol. 239. - No. 2. - P. 537-541.

180. Pournader, M. Blockchain applications in supply chains, transport and logistics: a systematic review of the literature / M. Pournader, Y. Shi, S. Seuring, S.C. Lenny Koh // International Journal of Production Research. - 2020. - Vol. 58. - No. 7. -P. 2063-2081.

181. Prusty, N. Building Blockchain Projects / N. Prusty. - Packt Publishing Ltd., 2017. - 266 P.

182. Reed, J. Smart Contracts: The Essential Guide to Using Blockchain Smart Contracts for Cryptocurrency Exchange / J. Reed. - CreateSpace Independent Publishing Platform, 2016. - 54 P.

183. Reefke, H. Key themes and research opportunities in sustainable supply chain management - identification and evaluation / H. Reefke, D. Sundaram // Omega. - 2017. - Vol. 66. - P.195-211.

184. Rosic, A. Smart Contracts: The Blockchain Technology That Will Replace Lawyers [Online] / A. Rosic // Blockgeeks. - 2017. - Available from: https://blockgeeks.com/guides/smart-contracts/ [Accessed 18 December 2018].

185. Saberi, S. Blockchain technology and its relationships to sustainable supply chain management / S. Saberi, M. Kouhizadeh, J. Sarkis, L. Shen // International Journal of Production Research. - 2019. - Vol. 57. - No. 7. - P. 2117-2135.

186. Scott, T. Blockchain: Blueprint to Dissecting the Hidden Economy! - Smart Contracts, Bitcoin and Financial Technology / T. Scott. - CreateSpace Independent Publishing Platform, 2016. - 146 P.

187. Sikorski, J.J., Haughton, J., Kraft, M. Blockchain technology in the chemical industry: Machine-to-machine electricity market / J.J. Sikorski, J. Haughton, M. Kraft // Applied Energy. - 2017. - Vol. 195. - Issue C. - P. 234-246.

188. Soltany, Z., Rostamzadeh, R., Skrickij, V. A model to evaluate supply chain technology implementation influence on organizational performance / Z. Soltany, R. Rostamzadeh, V. Skrickij // Transport. - 2018. - Vol. 33(3). - P. 779-792.

189. Song, J. Applications of Blockchain to Improve Supply Chain Traceability / J. Song, J. Sung, T. Park // Procedia Computer Science. - 2019. - Vol. 162. - P. 119122.

190. Spanaki, K. Data supply chain (DSC): research synthesis and future directions / K. Spanaki, Z. Gurguc, R. Adams, C. Mulligan // International Journal of Production Research. - 2018. - Vol. 56. - No. 13. - P. 4447-4466.

191. Sparrow, P. Organizational effectiveness, people and performance: new challenges, new research agendas / P. Sparrow, C. Cooper // Journal of Organizational Effectiveness: People and Performance. - 2014. - Vol. 1(1). - P. 2-13.

192. Speranza, M. Trends in transportation and logistics // European Journal of Operational Research. - 2018. - Vol. 264. - P. 830-836.

193. Sullivan, C., Burger, E. E-residency and blockchain, computer law & security review / C. Sullivan, E. Burger // The International Journal of Technology Law and Practice. - 2017. - Vol. 33 - №. 4. - P. 470-481.

194. Swan, M. Blockchain: Blueprint for a New Economy? / M. Swan. - O'Reilly Media Inc., 2015. - 152 P.

195. Tippayawong, K.Y. Factors Affecting Efficient Supply Chain Operational Performance of High and Low Technology Companies in Thailand / K.Y. Tippayawong, P. Patchanee, A. Sopadang, E. Takao // Management Science and Engineering. - 2010. -Vol. 4. - № 3 - P. 24-33.

196. Tonnissen, S. Using Blockchain Technology for Business Processes in Purchasing - Concept and Case Study-Based Evidence / S. Tonnissen, F. Teuteberg // Business Information Systems. - 2018. - P. 253-264.

197. Tribis, Y. Supply Chain Management based on Blockchain: A Systematic Mapping Study / Y. Tribis, A.E. Bouchti, H. Bouayad // MATEC Web of Conferences, IWTSCE'18. - 2018. - P. 1-8.

198. Um, J. Product variety management and supply chain performance: A capability perspective on their relationships and competitiveness implications / J. Um, A. Lyons, H.K.S. Lam, T.C.E. Cheng, C. Dominguez-Pery // International Journal of Production Economics. - 2017. - Vol. 187. - P. 15-26.

199. Venegas, P. Economy Monitor Guide to Smart Contracts: Blockchain Examples / P. Venegas. - Economy Monitor, 2017. - 91 P.

200. Vonortas, N., Zirulia, L. Strategic technology alliances and networks / N. Vonortas, L. Zirulia // Economics of Innovation and New Technology. - 2015. - Vol. 24(5). - P. 490-509.

201. Wang, G. Big data analytics in logistics and supply chain management: Certain investigations for research and applications / G. Wang, A. Gunasekaran, E. Ngai, T. Papadopoulos // International Journal of Production Economics. - 2016. - Vol. 176. -P. 98-110.

202. Wang, Z. Effects of managerial ties and trust on supply chain information sharing and supplier opportunism / Z. Wang, F. Ye, K.H. Tan // International Journal of Production Research. - 2014. - Vol. 52. - P. 7046-7061.

203. Wattenhofer, R. The Science of the Blockchain / R. Wattenhofer. - Inverted Forest Publishing, 2016. - 123 P.

204. Westerkamp, M. Blockchain-based. Supply Chain Traceability: Token Recipes model Manufacturing Processes / M. Westerkamp, F. Victor, A. Küpper. -Halifax: 2018 IEEE International Conference on Blockchain, 2018. - P. 1-9.

205. Yli-Huumo, J. Where Is Current Research on Blockchain Technology? - A Systematic Review / J. Yli-Huumo, D. Ko, S. Choi, S. Park, K. Smolander // PloS One. - 2016. - Vol. 11. - № 10. - P. 1-27.

206. Zanni, T. KPMG's Blockchain for Technology, Media, and Telecommunications Companies report [Online] / T. Zanni, A. Ghosh, W. Ng. // KPMG LLP. - 2019. - 4 P. - Available from: https://assets.kpmg/content/dam/kpmg/us/pdf/blockchain-for-tmt-2019.pdf [Accessed 23 October 2021].

207. Zelbst, P.J. The impact of RFID, IIoT, and Blockchain technologies on supply chain transparency / Zelbst P.J., Green K.W., Sower V.E., Bond P.L. // Journal of Manufacturing Technology Management. - 2019. - Vol. 31. - P. 441-457.

208. Zhan, Y. An analytic infrastructure for harvesting big data to enhance supply chain performance / Y. Zhan, K. Tan // European Journal of Operational Research. -2020. - Vol 281. - P. 559-574.

209. Zwane, P. F. 2018 Integrated Report / P.F. Zwane, P. N. Ravele // Industrial development corporation of south africa limited. - 2018. - 117 P. - Available from: http://www.idc.co.za/ir2018/pdfs/Integrated%20Report.pdf [Accessed 12 June 2019].

Приложения

Приложение А - Примеры реализации технологии блокчейн и смарт-

контрактов в различных областях

К примерам реализации технологии блокчейн можно отнести несколько пилотных проектов, запущенных крупными международными компаниями.

Например, блокчейн-система Cuber Wallet, которая создана в Эстонии для целей повышения эффективности работы финансового сектора. Система представляет мобильное приложение банка Эстонии, в основе которого лежит технология блокчейн. По своей сути это электронный кошелек, который позволяет делать переводы в евро быстро и без комиссий. Роль технологии блокчейн в данной системе:

• Однозначная цифровая идентификация пользователей и хранение всех данных в единой базе клиентов, что упрощает процесс идентификации клиента, ускоряет обработку и повышает степень надежности и защищенности системы.

• Проведение операций в режиме реального времени и отсутствие операционных задержек исполнения транзакций за счет исключения ручной обработки документов.

• Упрощенная реализация межбанковского взаимодействия, включая взаиморасчёты между банками с использованием единого реестра операций, за счет автоматического формирования и проведения транзакций в системе.

Другая блокчейн-система, созданная в Эстонии - это Public Notary. Система выполняет роль «общественного Нотариуса», который позволяет проводить регистрацию браков, выдавать свидетельства о рождении, регистрировать деловые контракты, а также выполнять другие стандартные нотариальные услуги. Роль технологии блокчейн в данной системе состоит в:

• Повышении степени доверия клиентов, за счет неизменяемости и публичной доступности информации по заверенным актам состояния с

учетом ролевой модели доступа (возможно ограничение видимости отдельных документов, исходя как из регулирующих актов страны, так и по просьбе пользователя - бенефициара акта).

• Ускорении обработки входящих и исходящих потоков данных, за счет сокращения количества посредников в цепочке обмена данными.

• Увеличении надежности хранения данных, за счет неизменности данных и использования дополнительных механизмов шифрования.

Основными функциями реализуемой системы являются ведение общего реестра нотариально заверенных документов в целях обеспечения учета юридически значимых гражданских актов и обеспечение информацией государственных и частных организаций, а также физических лиц, и контроль соблюдения действующих нормативных и законодательных актов Эстонии.

В результате внедрения в Эстонии Public Notary, по данным из открытых источников данных, были получены следующие эффекты:

• Сокращение времени нотариальной регистрации документов от нескольких дней до 10-15 минут.

• Сокращение среднего времени подготовки пакетов документов для операций, требующих нотариально заверенных копий документов, с 2-3 дней до 30 минут.

• Сокращение времени анализа предоставляемых пакетов документов с 2-3 дней до нескольких часов. [Sullivan, Burger, 2017]

Для оптимизации деятельности в области медицины в Эстонии на основании технологии блокчейн был создан электронный реестр медицинских карт жителей страны - Guardtime.

Данный реестр состоит из трех основных технологических компонент:

• Медицинского реестра, включающего в себя данные по истории болезни граждан с приложением в электронном виде результатов обследований и анализов.

• Данных пациентов с привязкой к универсальному ГО и возможностью регулирования доступа к персональной информации с учетом перестраиваемой ролевой модели доступа.

• Механизма доступа к данным с возможностью их подтверждения и автоматического анализа (через использование смарт-контрактов).

Роль технологии блокчейн в данном случае состоит в:

• Возможности получения медицинскими учреждениями единой, достоверной информации по пациентам.

• Исключении возможности потери и несанкционированного изменения данных.

• Повышении доверия регулирующих органов к данных об участниках системы.

• Хранении целостной согласованной информации по истории болезни пациентов медицинских учреждений с полным перечнем результатов обследований, анализов, диагнозов и назначаемых лекарственных препаратах.

• Возможности автоматической проверки релевантности предоставляемых пользователем данных, до сохранения их в системе.

Таким образом, основными функциями реализуемой системы являются: ведение реестра медицинских данных пациентов для использования в государственных и частных организациях; предоставление доступа для физических лиц к достоверной и актуальной информации о состоянии здоровья и качестве медицинского обслуживания; обеспечение защиты прав граждан страны на качественное медицинское обслуживание и контроль медицинских организаций.

Технология блокчейн в информационной системе Guardtime обеспечивает сохранность, прозрачность и целостность медицинской информации. В результате внедрения блокчейн-системы, был задекларирован следующий эффект:

• Сокращено временя получения медицинских данных пациента (время запроса и сбора агрегированных данных) с нескольких часов до 5 минут;

• Сформировано единое информационное пространство для различных медицинских информационных систем;

• Повышена скорость принятия лечебно-диагностичесикх решений (до 30%);

• Повышено качество постгоспитального сопровождения пациентов (за счет ведения единого сквозного плана лечения);

• Сокращены операционные издержки на движение и сверку документов, фонд оплаты труда (на 35-40%) [Цыганов, 2017].

Блокчейн-система, созданная в Швейцарии, называется Crypto Valley и используется для обмена данными в рамках единого информационного поля между любыми пользователями системы (физические и юридические лица, органы исполнительной и законодательной власти). Использование механизма смарт-контрактов позволяет автоматизировать процессы взаимодействия между участниками системы в части проведения сделок и обеспечения прозрачности правил обмена данными для всех пользователей.

Блокчейн-система Land Cadastre of Georgia («Земельный кадастр Грузии») представляет собой систему регистрации прав собственности на земельные участки. Она состоит из трех основных компонент:

• Картографического реестра, включающего в себя данные по цифровой модели распределения земельного фонда Грузии с разбивкой на участки согласно норм законодательства.

• Базы данных собственников земельных участков с привязкой к кадастровому номеру участка, которым они владеют.

• Механизма реализации процессов передачи прав собственности на земельные участки.

Роль технологии блокчейн в данном случае состоит в:

• Сохранности (отсутствии возможности злонамеренного искажения) регистрационных данных по земельным участкам и подтверждения их бенефициарной принадлежности.

• Возможности взаимной проверки данных со стороны владельца, органа государственного регулирования и заинтересованных институтов.

• Повышении доверия участников системы к регулирующим органам.

• Ускорении процедуры обработки прав собственности за счет уменьшения количества посредников и повышения уровня общей прозрачности системы.

• Повышении инвестиционной привлекательности земельного потенциала страны за счёт создания прозрачного информационного поля, уменьшения количества посредников и простоты процедуры получения данных и проведения сделок.

Основными функциями реализуемой системы являются ведение единого земельного кадастра.

В результате внедрения технологии блокчейн и смарт-контрактов были получены такие эффекты, как сокращение времени регистрации права собственности с 3 дней до 10 минут и сокращение операционных затрат (в основном в части ФОТ) на 90% [Рузакова, Гринь, 2017].

В области социального обеспечения граждан можно привести пример блокчейн-системы GOV.UK, созданной в Великобритании. Система предоставляет возможность ведения реестра получателей социальных пособий, включая возможность их выплаты нуждающимся гражданам.

Система состоит из трех основных компонент:

• Реестра, содержащего данные по социальным пособиям с полной динамикой трат и начислений по каждому из пользователей.

• Персональных данных участников.

• Механизма реализации процессов расходования и начисления социальных пособий.

Роль технологии блокчейн в данной системе заключается в обеспечении:

• Прозрачности данных по социальным выплатам и пособиям.

• Возможности взаимной проверки, как со стороны социальных институтов, так и со стороны пользователя-получателя пособий.

• Повышения доверия регулирующих органов к участникам системы.

• Целостной согласованной информации о выплаченных пособиях и лимитах выплат.

• Возможности проверки сведений, предоставляемых потребителем и проведение аналитического аудита социальных выплат в целом [Казаков, 2018].

Блокчейн-система Dubai Smart Government обеспечивает возможность электронного документооборота между гражданами и государственными органами в различных областях. Она позволяет значительно ускорить процесс взаимодействия граждан с государственными институциональными и коммерческими структурами.

К целям внедрения системы в стране можно отнести:

• Оцифровку медицинских записей для предоставления пациентам и медицинским работникам доступа к необходимым медицинским данным.

• Оцифровка сертификатов Кимберли для безопасной торговли алмазами.

• Предоставление отчетности по торговым операциям.

• Оптимизация и сокращение времени регистрации бизнеса.

• Нотариальное заверение завещаний и других контрактов, необходимых для упрощения передачи прав собственности.

Роль технологии блокчейн в данном случае заключается в:

• Сохранности данных (отсутствии возможности их злонамеренного искажения).

• Возможности взаимной проверки информации со стороны владельца, органа государственного регулирования и заинтересованных институтов.

• Повышении доверия участников системы к регулирующим органам.

• Ускорении процедуры обработки данных за счет уменьшения количества посредников и повышения общей прозрачности системы [Alketbi, 2020; Batubara, 2018; Блокчейнпост, 2018].

К глобальным блокчейн-системам можно отнести систему Cool SimplyVitalHealth, созданную в рамках организации объединенных наций, для систематизации медицинских данных людей, нуждающихся в поддержке. Система предоставляет возможности контроля и распределения субсидий и гуманитарной помощи нуждающимся.

В данном случае применение технологии блокчейн обусловлено необходимости обеспечения:

• прозрачности данных по субсидиям и гуманитарной помощи (в том числе с указанием адресата и организации представившей помощь);

• возможности взаимной проверки, как со стороны социальных институтов, так и со стороны независимых организаций;

• возможности целевого распределения адресной помощи исходя из анализа степени необходимости выдачи средств на момент запроса;

• повышения доверия регулирующих органов к участникам системы;

• Сохранности и целостности информации о выплаченных пособиях и лимитах выплат для нуждающихся [Булычева, 2018].

Также к проектам, использующим технологию блокчейн, можно отнести проект InsurWave, который нацелен на страхование морских перевозок. Технология блокчейн в данном проекте используется для контроля данных о перевозимых товаров и автоматизации процессов взаимодействия между участниками. В проекте участвуют компании Maersk, Ernst&Young и Guardtime. В мае 2018 года проект запущен в опытную эксплуатацию. Ожидается, что за первый год работы данного проекта компания Maersk занесет в блокчейн-реестр информацию об страховании 1000 морских судов, а общее количество цифровых транзакций, проходящих через блокчейн превысит 500 тысяч [Kshetri, 2021].

Другим примером реализации технологии блокчейн является британская платформа MyPCR. Она используется организациями, занимающимися вопросами здравоохранения. В проекте участвуют такие компании, как Guardtime, Instant Access Medical и Healthcare Gateway. Проект запущен в июне 2018 года. На август 2018 года данная платформа была доступна для почти 30 миллионов граждан Великобритании [Madir, 2020].

EY совместно с Microsoft реализуют блокчейн-систему под названием «Rights and Royalties Management Solution». Она предназначена для автоматизации процесса выплаты роялти за использование интеллектуальной собственности. Microsoft планирует в конце 2018 года осуществить запуск тестирования данной системы.

В банковском секторе также идет тестирование блокчейн-платформы для финансирования торговых сделок под названием «we.trade». В проекте участвует консорциум банков, в который входят: HSBC, KBC, Natixis, Deutsche Bank, Nordea, Rabobank, UniCredit, Santander, Société Générale и другие. В данном случае технология блокчейн используется для повышения прозрачности операций и автоматизации процесса взаимодействия между банковскими организациями по средству использования смарт-контрактов. К результатам проекта можно отнести запуск реальных транзакций банками-партнерами.

К проектам в банковском секторе также можно отнести совместный проект Commonwealth Bank of Australia и World Bank по выпуску облигаций для Всемирного банка.

В области продаж есть успешный пример тестовой продажи билетов на футбольные матчи UEFA, реализованной на собственной блокчейн-платформе европейской федерации по футболу [Krishnan, 2020].

Перспективы применения технологии блокчейн и смарт-контрактов подкрепляются не только прогнозами аналитических компаний, но и реальными продуктами, разработка которых затрагивает различные сферы бизнеса. Среди релевантных примеров реализации информационных решений на базе технологии блокчейн в области логистики и управления цепями поставок можно выделить

блокчейн-платформу по работе с поставщиками компании АО РЖД. Данная платформа находится на этапе ввода в эксплуатацию и позволяет повысить надежность исполнения договорных отношений между компаниями благодаря использованию системы онлайн мониторинга всего процесса доставки грузов. Кроме того, система также позволяет ускорить сроки выполнения работ посредством сокращения числа посредников между контрагентами. Помимо платформы по работе с поставщиками АО РЖД реализует систему контроля ремонта грузовых вагонов, также основанную на базе технологии блокчейн. Данная система решает задачи систематизации контроля за состоянием и ремонтом подвижного состава, фиксации владельцев всех номерных деталей и узлов, покупки и отслеживания жизненного цикла запчастей для вагонов (производство, покупка, поставка, эксплуатация, диагностика, ремонты и утилизация). По результатам проекта каждая колесная пара идентифицируется уникальным идентификационным номером, в системе четко фиксируется владелец и период владения, отслеживаются все шаги жизненного цикла колесной пары. По оценкам экспертов внедрение системы позволит сократить сроки ремонта вагонов в пять раз за счет удобного поиска колесных пар и легкости в согласовании их замены [Желобанов, 2020].

Если рассматривать международные примеры реализации технологии блокчейн в области логистики и управления цепями поставок, то таким является совместный проект датской компании Maersk и американской компании IBM под названием TradeLens. Компании Maersk является мировым лидером в сфере контейнерных перевозок. IBM8 специализируется на разработке современных информационных технологий. Можно сказать, что данный проект является одним из самых показательных примеров применения технологии блокчейн в логистике и управлении цепями поставок. Система TradeLens позволяет вести весь необходимый документооборот, связанный с морскими перевозками в цифровом

8 IBM Hyperledger [Online] / IBM. - 2020. - Available from: https://www.ibm.com/blockchain/hyperledger.html [Accessed 15 September 2020].

формате. При этом все документы хранятся в едином цифровом реестре, реализованном на технологии блокчейн. Это значительно упрощает доступ к данным и расширяет возможности для анализа. В рамках проекта TradeLens также был создан модуль ClearWay, который работает на базе технологии смарт-контрактов и автоматизирует бизнес-процессы электронного документооборота. Кроме того, система TradeLens может быть интегрирована с технологией интернета вещей, что позволит отслеживать различные физические показатели, такие как вес груза или его температуру в онлайн-режиме, что значительно упрощает процедуру его аудита [Ganne, 2018].

Другим ярким примером реализации технологии блокчейн в логистике является логистическая блокчейн платформа Yojee одноименной сингапурской компании. В данной платформе реализованы технологии искусственного интеллекта и машинного обучения. Использование данных технологий позволило отслеживать состояние заказов в режиме реального времени, автоматически распределять заказы между водителями и формировать счета в онлайн-режиме. На платформе Yojee на конец 2019 года уже велась работа с более чем тридцатью тысячами транспортными средствами. Клиентами данной платформы являются компании из Сингапура, Австралии, Камбоджи и Индонезии. Генеральный директор компании, Эд Кларк, утверждает, что благодаря использование Yojee срок выполнения заказов может уменьшиться с 2-3 дней до 1 дня, что демонстрирует более чем 50% рост эффективности данного процесса [Yojee, 2020].

Приложение Б - Варианты построения систем для достижения консенсуса

1. Proof-of-Work (PoW): Пользователи используют результат вычисления математической функции для подтверждения транзакций. Для каждого блока должна быть решена сложная криптографическая задача, что требует больших вычислительных ресурсов и энергии. Достижение консенсуса обеспечивается подтверждением более чем от 51% узлов, что считается гарантией неизменности данных. На данном алгоритме основаны такие платформы, как Bitcoin/Ethereum.

2. Round-Robin Block Création (RRBC): Для создания новых блоков данная система использует рандомизированный подход, каждый новый блок должен быть подписан цифровой подписью «утверждающего» (валидатора). Утверждающий может быть определен участниками. Такой тип систем подходит для частных сетей, где все участники знакомы друг с другом. Примером платформы, основанной на данном алгоритме, является Multichain.

3. Proof of Stake (PoS). Участники сети получают вознаграждение пропорционально их «доле» (отношение количества криптовалюты участника к общему количеству криптовалюты в сети). Чем больше «доля» участника, тем больше его влияние на достижение консенсуса. PoS системы освобождают участников от необходимости наличия больших вычислительных мощностей.

4. Proof of Authority (PoA) - этот способ предусматривает выделенного пользователя цепи (например, сотрудника компании или контрольную ноду9 на стороне независимого участника сети), который обладает жестким набором «полномочий» и которому разрешено создавать новые блоки и верифицировать цепочку в зависимости от тех или иных условий. Это упрощает поддержание работоспособности корпоративной сети.

9 Нода (Узел) - Компьютер, участвующий в работе сети блокчейн и использующий специальный протокол (р2р), который позволяет ему обмениваться информацией с такими же узлами и подтверждать транзакции внутри сети.

5. Voting - это способ, при котором участники цепи («Избиратели») могут голосовать за добавление/недобавление конкретного блока. Блок считается действительным только после того, как определенный порог голосов был получен от действительных избирателей.

6. Practical Byzantime Fault Tolerance (PBFT). Такой алгоритм консенсуса устраняет проблемы с недостоверностью меньшинства узлов и позволяет большинству узлов подтверждать валидность блоков. В системе PBFT каждый узел публикует открытый ключ, сообщения подписываются каждым узлом, после достаточного количества идентичных ответов транзакция считается действительной. PBFT лучше подходит для цифровых активов, которым требуются низкое время задержек из-за большого объема транзакций, но не требуется большая пропускная способность. К платформам на базе PBFT относится Hyperledger.

7. Federated Consensus (FC) - суть системы федеративного консенсуса заключается в том, что каждый участник знает всех других участников. В нем небольшие группы сторон, доверяющие друг другу, согласуют каждую транзакцию после чего, по истечению времени, сделка считается действительной. Подходит для систем, где децентрализованный контроль не является обязательным.

8. Proprietary Distributed Ledger (PDL) - это такая система, где блоки контролируется (или ими владеет) одним основным участником (либо консорциумом). Преимущества PDL системы заключаются в том, что уже присутствует высокая степень доверия между участниками сети и согласованны меры безопасности в случае внешний или внутренних атакх. Такая система подходит для осуществления операций внутри консорциумов или групп торговых партнеров (например, при управлении цепочкой поставок).

9. Node to node (N2N) - системы N2N позволяют осуществлять зашифрованные транзакции, в которых доступ к данным имеют только стороны, участвующие в транзакции. Подходит для использования в случаях, когда требуется высокая степень конфиденциальности транзакций [Bahga, Madisetti, 2017].

Приложение В - Этапы процесса проведения закупочных процедур с

использованием технологии блокчейн и смарт-контрактов

К этапам процесса проведения закупочных процедур с использованием технологии блокчейн и смарт-контрактов относятся:

1. Инициализация закупки;

2. Анализ целесообразности проведения закупки;

3. Анализ рынка;

4. Формирование ТЗ и критериев отбора;

5. Определение типа и вида закупки;

6. Формирование проекта отбора;

7. Подписание документов на отбор у руководителя;

8. Инициализация закупочного процесса;

9. Формирование документации к закупке (в т.ч. критериев выбора и оценки подрядчиков);

10. Внесение записи в распределенный реестр о закупках;

11. Проверка подготовленной документации;

12. Проверка записи узлом-аудитором;

13. Корректировка документации;

14. Корректировка записи;

15. Согласование записи;

16. Согласование документации;

17. Формирование Смарт-контракта на осуществление закупки;

18. Публикация информации о проведении закупки на сайте компании;

19. Автоматическая рассылка о проведении закупки Контрагентам, Зарегистрированным в блокчейн системе закупок;

20. Уведомление контрагентов о Проведении закупки по телефону;

21. Рассылка уведомлений о проведении закупки Контрагентам, по электронной почте;

22. Автоматическая регистрация предложений КА в блокчейн-сети;

23. Регистрация поданных предложений КА в системе компании, вручную;

24. Вскрытие поданных предложений;

25. Проверка предложений на соответствие условиям документации, вручную;

26. Автоматическая проверка предложений на соответствие условиям смарт-контракта;

27. Корректировка предложений, вручную;

28. Ранжирование поданных предложений, вручную;

29. Автоматическое ранжирование предложений;

30. Выбор победителя, вручную;

31. Автоматический выбор победителя, на основании условий смарт-контракта;

32. Составление договора, вручную;

33. Формирование договора, на основании шаблона из смарт-контракта;

34. Отправка договора на подписание КА, по почте;

35. Отправка договора на подписание КА, по электронной почте;

36. Автоматическая Отправка договора на подписание КА;

37. Подписание договора контрагентом, вручную;

38. Подписание договора контрагентом, с помощью ЭЦП;

39. Отслеживание отчетности по исполнению условий договора;

40. Автоматическое отслеживание отчетности по исполнению условий договора, с помощью смарт-контракта;

41. Согласование акта приемки работ\услуг;

42. Автоматическое согласование акта приемки Работ\услуг;

43. Архивация документов по закупке;

44. Завершение процесса закупки.

Приложение Г - Анализ платформ автоматизации процессов проведения закупочных процедур в цепях поставок

Использование технологии блокчейн и смарт-контрактов в компании подразумевает под собой переход от централизованных баз хранения данных к децентрализованным. Можно выделить четыре возможных этапа перехода от централизованных баз данных к децентрализованным базам с использованием технологии блокчейн (рисунок Г. 1):

Этап 1. В компании используется централизованная база данных, данные хранятся на сервере в виде единого массива, передача данных организована на основе линейных транзакций, транзакции могут быть подписаны электронной цифровой подписью.

Этап 2. Компания использует «неизменяемую» централизованную базу данных, данные хранятся в виде цепочки блоков, цепочки блоков генерируются автоматически, при этом данные имеют неизменяемый код блока транзакций.

Этап 3. Компания переходит к «неизменяемой» распределённой базе данных (синхронизированная распределенная база данных без использования технологии блокчейн), распределение блоков происходит через одноуровневую сеть, для достоверности данных используется «консенсус».

Этап 4. В компании внедрена «неизменяемая» децентрализованная база данных (децентрализованная организация сети) с применением технологии блокчейн и смарт-контрактов. С помощью такого решения обеспечивается максимальная прозрачность данных для всех участников и автоматическая синхронизация решений с «консенсусом», при этом у сети, как правило, отсутствует единый администратор, что ещё больше повышает её надежность.

Рисунок Г.1 - Этапы перехода от централизованных баз данных к децентрализованным базам с использованием технологии блокчейн Источник: составлено на основе [Franco, 2014]

Из описания четвертого этапа следует, что для корректной работы децентрализованной базы данных на основе технологии блокчейн необходимо решение, основанное на принципе достижения «консенсуса» между участниками. Консенсус - это математический алгоритм, обеспечивающий гарантию консистентности (достоверности) записей в распределенном реестре. В публичных блокчейн-сетях, таких как Bitcoin10, используются криптографические функции, которые требуют значительных вычислительных мощностей для обеспечения гарантий консистентности (достоверности) блоков сети. В частных блокчейн-сетях и в блокчейн-консорциумах алгоритмы консенсуса необходимы для решения задачи конкурентной записи блоков (одновременного изменения информации сразу в нескольких блоках) [Franco, 2014]. Возможные варианты построения систем для достижения консенсуса представлены в приложении Б.

Также для достижения «консенсуса» могут использоваться различные шаблоны вариантов интеграции блокчейн в бизнес-решениях:

1. Интеграция классических систем с текущими блокчейн-платформами (рисунок Г.2). Сложность реализации: легкая. Может применяться в сценарии Proof of Existing, для интеграции с криптовалютами и решения аналитических задач. В

10 Bitcoin [Online] / Bitcoin. - 2020. - Available from: https://bitcoin.com/ [Accessed 15 September 2020].

данном случае все данные охраняться в исходной системе. Блокчейн применяется только как платформа для проведения транзакций.

2. Распределенное взаимодействие между классическими и блокчейн-системами без наличия бизнес-логики (рисунок Г.3). Сложность реализации -средняя. Используется для создания с распределенных, прозрачных, сертифицированных платформ хранения и обмена данными. В таком варианте реализации данные храниться и в исходной системе, и в блокчейне, но блокчейн выступает только как база данных.

3. Распределенное взаимодействие между классическими и блокчейн-системами с использованием смарт-контрактов (рисунок Г.4). Сложность реализации - высокая. Необходимо для создания платформы для хранения данных и бизнес-логики внутри распределенных систем. Реализация подобной системы позволяет не только хранить данные в блокчейн, но производить все необходимые операции внутри разрабатываемой распределенной платформы. В такой конфигурации становится возможной автоматизация бизнес-процессов через использование смарт-контрактов. Классические системы в данном случае выступают в роли шины передачи данных [Chandler, 2017].

При этом в любом из вариантов интеграции в блокчейн-системе должна быть реализована передача данных и задана архитектура платформы. На рисунке Г.5 представлены возможные варианты передачи данных в блокчейн-системах. Пример архитектуры блокчейн-платформы изображен на рисунке Г.6.

Рисунок Г.2 - Интеграция с текущими блокчейн-платформами Источник: составлено на основе [Chandler, 2017]

Рисунок Г.3 - Распределенное взаимодействие без бизнес-логики Источник: составлено на основе [Chandler, 2017]

Рисунок Г.4 - Распределенное взаимодействие с использованием смарт-

контрактов Источник: составлено на основе [Chandler, 2017]