Аналіз впливу стратегій відновлення та оптимізації SaaS-рішень на ефективність відстеження відправлень у логістичних системах
DOI:
https://doi.org/10.26661/2522-1566/2025-3/33-06Ключові слова:
оптимізація SaaS, відстеження відправлень, управління логістикою, відновлення системи, операційна ефективність, складська логістика, управління ланцюгами постачання, УкраїнаАнотація
У статті досліджується вплив стратегій відновлення та оптимізації SaaS-рішень на результативність процесів відстеження відправлень у логістичних системах України. Актуальність зумовлена зростанням цифрової складності ланцюгів постачання та потребою забезпечення безперервності сервісів у складській логістиці й міжнародних перевезеннях. Мета – комплексно оцінити управлінські підходи до життєвого циклу сервісів відстеження, інтегрувати стратегії відновлення й оптимізації та запропонувати модель для організацій різної зрілості. Методологія ґрунтується на змішаному дизайні: кількісний аналіз експлуатаційних показників логістичних компаній доповнено якісним вивченням управлінських практик; теоретичну основу становлять сучасні моделі оцінювання ефективності SaaS-платформ, що поєднують технічні, операційні та бізнес-виміри. Така конструкція дозволяє зіставити метрики надійності з організаційними процесами прийняття рішень. У межах дослідження окреслено детермінанти результативності сервісів: архітектурна узгодженість і інтеграційна сумісність, керованість змінами та компетентність ІТ-персоналу, вбудованість у бізнес-процеси. Ідентифіковано бар’єри: технічні, організаційні та економічні; для українського контексту додатково виокремлено енергетичну нестабільність і кіберризики. Емпіричні спостереження показують, що комплексне впровадження відновлювальних заходів у поєднанні з оптимізацією обробки даних і розподілу навантаження асоційоване з підвищенням точності й своєчасності відстеження, скороченням простоїв і зменшенням операційних втрат. Ключовим інструментом управління виступає п’ятирівнева модель організаційної зрілості, що підтримує діагностику стану та планування траєкторій розвитку сервісів. Практична значущість полягає у виробленні рекомендацій для сегментів складської логістики та міжнародних перевезень, з урахуванням міжнародних порівнянь і специфіки національного ринку; результати придатні для пріоритизації інвестицій, налаштування моніторингу й процедур відновлення та побудови дорожніх карт підвищення ефективності.
JEL Classification: M15, L86, O32, R41
Посилання
1. Bondarenko S., Ivanov D., Koval V. Risk management strategies for SaaS implementation in unstable business environments: Evidence from Ukrainian logistics sector. International Journal of Risk Assessment and Management. 2024. 27(2), 156–174.
2. Brown A., Davis M. Predictive analytics for load balancing in cloud-based logistics platforms: A performance optimization study. Journal of Cloud Computing. 2023. 12(3). Art. 47.
3. Chen L., Wang Y., Zhang H. Digital transformation in supply chain management: The role of SaaS platforms in operational efficiency. Supply Chain Management: An International Journal. 2023. 28(4), 721–738.
4. García R., Wilson P. Integrated management models for SaaS solutions in logistics: A systems approach. Information Systems Management. 2023. 40(2), 142–159.
5. Іваненко О. П., Петров М. С. Цифрова трансформація логістичних систем в умовах невизначеності. Економіка і суспільство. 2023. Вип. 47, С. 112–128.
6. Johnson K., Martinez C. Taxonomy of recovery strategies for mission-critical logistics systems: A comprehensive framework. IEEE Transactions on Services Computing. 2023. 16(3), 1842–1855.
7. Коваленко В. М. Стратегії цифровізації логістичних компаній: український контекст. Вісник економічної науки України. 2023. № 1, С. 78–92.
8. Kovalenko O., Petrov S. Barriers to cloud technology adoption in Ukrainian logistics companies: An empirical investigation. Eastern European Business Review. 2023. 11(2), 89–106.
9. Kumar S., Singh R. SaaS adoption in logistics: Drivers, challenges, and performance outcomes. International Journal of Production Economics. 2022. 245. Art. 108397.
10. Lee J., Park S., Kim H. Integration of recovery strategies with operational processes in logistics systems. Computers & Industrial Engineering. 2022. 174. Art. 108792.
11. Мельник Т. А., Григоренко С. В. Управління ризиками в логістичних системах: методологічні аспекти. Проблеми економіки. 2024. № 2, С. 234–248.
12. Miller T., Anderson J., Roberts K. Performance optimization factors in real-time tracking systems: A comprehensive analysis. Transportation Research Part E. 2022. 168. Art. 102943.
13. Nakamura H., Tanaka Y. Dynamic evaluation models for SaaS optimization strategies using machine learning approaches. Expert Systems with Applications. 2023. 216. Art. 119471.
14. Park J., Kim D. The role of organizational culture in successful implementation of optimization strategies: Evidence from logistics sector. Journal of Business Research. 2022. 149, 832–845.
15. Petrenko A., Kovalenko N. Reliability challenges in Ukrainian logistics tracking systems: Current state and improvement strategies. Logistics Research. 2023. 16(1). Art. 23.
16. Roberts M., Taylor S. Comprehensive methodology for evaluating recovery and optimization strategies effectiveness in logistics. International Journal of Operations & Production Management. 2024. 44(1), 178–201.
17. Rodriguez F., Chen X., Kumar A. Adaptive resource management in SaaS platforms for logistics operations. Future Generation Computer Systems. 2024. 141, 234–248.
18. Шевченко Л. С., Іваненко В. О. Вплив воєнного стану на розвиток логістичної інфраструктури України. Економічний вісник. 2023. № 3, С. 156–171.
19. Thompson R., Anderson L. Geographic data redundancy models for disaster recovery in logistics systems. Reliability Engineering & System Safety. 2024. 233. Art. 109124.
20. Wang Q., Liu J., Chen K. Three-dimensional efficiency framework for SaaS platforms in logistics: Reliability, scalability, and adaptability. Decision Support Systems. 2023. 167. Art. 113923.
21. Zhang W., Li M., Sun Y. Adaptive backup strategies based on data criticality and system load in logistics platforms. Information Sciences. 2023. 622, 892–910.
REFERENCES (TRANSLATED AND TRANSLITERATED)
Bondarenko, S., Ivanov, D., & Koval, V. (2024). Risk management strategies for SaaS implementation in unstable business environments: Evidence from Ukrainian logistics sector. International Journal of Risk Assessment and Management, 27(2), 156-174. https://doi.org/10.1504/IJRAM.2024.135891
Brown, A., & Davis, M. (2023). Predictive analytics for load balancing in cloud-based logistics platforms: A performance optimization study. Journal of Cloud Computing, 12(3), Article 47. https://doi.org/10.1186/s13677-023-00421-5
Chen, L., Wang, Y., & Zhang, H. (2023). Digital transformation in supply chain management: The role of SaaS platforms in operational efficiency. Supply Chain Management: An International Journal, 28(4), 721-738. https://doi.org/10.1108/SCM-09-2022-0358
García, R., & Wilson, P. (2023). Integrated management models for SaaS solutions in logistics: A systems approach. Information Systems Management, 40(2), 142-159. https://doi.org/10.1080/10580530.2023.2196745
Ivancnko, O. P., & Petrov, M. S. (2023). Tsyfrova transformatsiia lohistychnykh system v umovakh nevyznachenosti [Digital transformation of logistics systems under uncertainty]. Ekonomika i suspilstvo, (47), 112-128. https://doi.org/10.32782/2524-0072/2023-47-15
Johnson, K., & Martinez, C. (2023). Taxonomy of recovery strategies for mission-critical logistics systems: A comprehensive framework. IEEE Transactions on Services Computing, 16(3), 1842-1855. https://doi.org/10.1109/TSC.2023.3241567
Kovalenko, O., & Petrov, S. (2023). Barriers to cloud technology adoption in Ukrainian logistics companies: An empirical investigation. Eastern European Business Review, 11(2), 89-106. https://doi.org/10.1007/s40821-023-00247-2
Kovalenko, V. M. (2023). Stratehii tsyfrovizatsii lohistychnykh kompanii: ukrainskyi kontekst [Digitalization strategies of logistics companies: Ukrainian context]. Visnyk ekonomichnoi nauky Ukrainy, (1), 78-92.
Kumar, S., & Singh, R. (2022). SaaS adoption in logistics: Drivers, challenges, and performance outcomes. International Journal of Production Economics, 245, Article 108397. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2022.108397
Lee, J., Park, S., & Kim, H. (2022). Integration of recovery strategies with operational processes in logistics systems. Computers & Industrial Engineering, 174, Article 108792. https://doi.org/10.1016/j.cie.2022.108792
Melnyk, T. A., & Hryhorenko, S. V. (2024). Upravlinnia ryzykamy v lohistychnykh systemakh: metodolohichni aspekty [Risk management in logistics systems: methodological aspects]. Problemy ekonomiky, (2), 234-248.
Miller, T., Anderson, J., & Roberts, K. (2022). Performance optimization factors in real-time tracking systems: A comprehensive analysis. Transportation Research Part E, 168, Article 102943. https://doi.org/10.1016/j.tre.2022.102943
Nakamura, H., & Tanaka, Y. (2023). Dynamic evaluation models for SaaS optimization strategies using machine learning approaches. Expert Systems with Applications, 216, Article 119471. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.119471
Park, J., & Kim, D. (2022). The role of organizational culture in successful implementation of optimization strategies: Evidence from logistics sector. Journal of Business Research, 149, 832-845. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2022.05.068
Petrenko, A., & Kovalenko, N. (2023). Reliability challenges in Ukrainian logistics tracking systems: Current state and improvement strategies. Logistics Research, 16(1), Article 23. https://doi.org/10.1007/s12159-023-00523-7
Roberts, M., & Taylor, S. (2024). Comprehensive methodology for evaluating recovery and optimization strategies effectiveness in logistics. International Journal of Operations & Production Management, 44(1), 178-201. https://doi.org/10.1108/IJOPM-08-2023-0621
Rodriguez, F., Chen, X., & Kumar, A. (2024). Adaptive resource management in SaaS platforms for logistics operations. Future Generation Computer Systems, 141, 234-248. https://doi.org/10.1016/j.future.2023.11.028
Shevchenko, L. S., & Ivanenko, V. O. (2023). Vplyv voiennoho stanu na rozvytok lohistychnoi infrastruktury Ukrainy [Impact of martial law on the development of logistics infrastructure in Ukraine]. Ekonomichnyi visnyk, (3), 156-171.
Thompson, R., & Anderson, L. (2024). Geographic data redundancy models for disaster recovery in logistics systems. Reliability Engineering & System Safety, 233, Article 109124. https://doi.org/10.1016/j.ress.2023.109124
Wang, Q., Liu, J., & Chen, K. (2023). Three-dimensional efficiency framework for SaaS platforms in logistics: Reliability, scalability, and adaptability. Decision Support Systems, 167, Article 113923. https://doi.org/10.1y016/j.dss.2023.113923
Zhang, W., Li, M., & Sun, Y. (2023). Adaptive backup strategies based on data criticality and system load in logistics platforms. Information Sciences, 622, 892-910. https://doi.org/10.1016/j.ins.2022.12.001
2. Brown A., Davis M. Predictive analytics for load balancing in cloud-based logistics platforms: A performance optimization study. Journal of Cloud Computing. 2023. 12(3). Art. 47.
3. Chen L., Wang Y., Zhang H. Digital transformation in supply chain management: The role of SaaS platforms in operational efficiency. Supply Chain Management: An International Journal. 2023. 28(4), 721–738.
4. García R., Wilson P. Integrated management models for SaaS solutions in logistics: A systems approach. Information Systems Management. 2023. 40(2), 142–159.
5. Іваненко О. П., Петров М. С. Цифрова трансформація логістичних систем в умовах невизначеності. Економіка і суспільство. 2023. Вип. 47, С. 112–128.
6. Johnson K., Martinez C. Taxonomy of recovery strategies for mission-critical logistics systems: A comprehensive framework. IEEE Transactions on Services Computing. 2023. 16(3), 1842–1855.
7. Коваленко В. М. Стратегії цифровізації логістичних компаній: український контекст. Вісник економічної науки України. 2023. № 1, С. 78–92.
8. Kovalenko O., Petrov S. Barriers to cloud technology adoption in Ukrainian logistics companies: An empirical investigation. Eastern European Business Review. 2023. 11(2), 89–106.
9. Kumar S., Singh R. SaaS adoption in logistics: Drivers, challenges, and performance outcomes. International Journal of Production Economics. 2022. 245. Art. 108397.
10. Lee J., Park S., Kim H. Integration of recovery strategies with operational processes in logistics systems. Computers & Industrial Engineering. 2022. 174. Art. 108792.
11. Мельник Т. А., Григоренко С. В. Управління ризиками в логістичних системах: методологічні аспекти. Проблеми економіки. 2024. № 2, С. 234–248.
12. Miller T., Anderson J., Roberts K. Performance optimization factors in real-time tracking systems: A comprehensive analysis. Transportation Research Part E. 2022. 168. Art. 102943.
13. Nakamura H., Tanaka Y. Dynamic evaluation models for SaaS optimization strategies using machine learning approaches. Expert Systems with Applications. 2023. 216. Art. 119471.
14. Park J., Kim D. The role of organizational culture in successful implementation of optimization strategies: Evidence from logistics sector. Journal of Business Research. 2022. 149, 832–845.
15. Petrenko A., Kovalenko N. Reliability challenges in Ukrainian logistics tracking systems: Current state and improvement strategies. Logistics Research. 2023. 16(1). Art. 23.
16. Roberts M., Taylor S. Comprehensive methodology for evaluating recovery and optimization strategies effectiveness in logistics. International Journal of Operations & Production Management. 2024. 44(1), 178–201.
17. Rodriguez F., Chen X., Kumar A. Adaptive resource management in SaaS platforms for logistics operations. Future Generation Computer Systems. 2024. 141, 234–248.
18. Шевченко Л. С., Іваненко В. О. Вплив воєнного стану на розвиток логістичної інфраструктури України. Економічний вісник. 2023. № 3, С. 156–171.
19. Thompson R., Anderson L. Geographic data redundancy models for disaster recovery in logistics systems. Reliability Engineering & System Safety. 2024. 233. Art. 109124.
20. Wang Q., Liu J., Chen K. Three-dimensional efficiency framework for SaaS platforms in logistics: Reliability, scalability, and adaptability. Decision Support Systems. 2023. 167. Art. 113923.
21. Zhang W., Li M., Sun Y. Adaptive backup strategies based on data criticality and system load in logistics platforms. Information Sciences. 2023. 622, 892–910.
REFERENCES (TRANSLATED AND TRANSLITERATED)
Bondarenko, S., Ivanov, D., & Koval, V. (2024). Risk management strategies for SaaS implementation in unstable business environments: Evidence from Ukrainian logistics sector. International Journal of Risk Assessment and Management, 27(2), 156-174. https://doi.org/10.1504/IJRAM.2024.135891
Brown, A., & Davis, M. (2023). Predictive analytics for load balancing in cloud-based logistics platforms: A performance optimization study. Journal of Cloud Computing, 12(3), Article 47. https://doi.org/10.1186/s13677-023-00421-5
Chen, L., Wang, Y., & Zhang, H. (2023). Digital transformation in supply chain management: The role of SaaS platforms in operational efficiency. Supply Chain Management: An International Journal, 28(4), 721-738. https://doi.org/10.1108/SCM-09-2022-0358
García, R., & Wilson, P. (2023). Integrated management models for SaaS solutions in logistics: A systems approach. Information Systems Management, 40(2), 142-159. https://doi.org/10.1080/10580530.2023.2196745
Ivancnko, O. P., & Petrov, M. S. (2023). Tsyfrova transformatsiia lohistychnykh system v umovakh nevyznachenosti [Digital transformation of logistics systems under uncertainty]. Ekonomika i suspilstvo, (47), 112-128. https://doi.org/10.32782/2524-0072/2023-47-15
Johnson, K., & Martinez, C. (2023). Taxonomy of recovery strategies for mission-critical logistics systems: A comprehensive framework. IEEE Transactions on Services Computing, 16(3), 1842-1855. https://doi.org/10.1109/TSC.2023.3241567
Kovalenko, O., & Petrov, S. (2023). Barriers to cloud technology adoption in Ukrainian logistics companies: An empirical investigation. Eastern European Business Review, 11(2), 89-106. https://doi.org/10.1007/s40821-023-00247-2
Kovalenko, V. M. (2023). Stratehii tsyfrovizatsii lohistychnykh kompanii: ukrainskyi kontekst [Digitalization strategies of logistics companies: Ukrainian context]. Visnyk ekonomichnoi nauky Ukrainy, (1), 78-92.
Kumar, S., & Singh, R. (2022). SaaS adoption in logistics: Drivers, challenges, and performance outcomes. International Journal of Production Economics, 245, Article 108397. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2022.108397
Lee, J., Park, S., & Kim, H. (2022). Integration of recovery strategies with operational processes in logistics systems. Computers & Industrial Engineering, 174, Article 108792. https://doi.org/10.1016/j.cie.2022.108792
Melnyk, T. A., & Hryhorenko, S. V. (2024). Upravlinnia ryzykamy v lohistychnykh systemakh: metodolohichni aspekty [Risk management in logistics systems: methodological aspects]. Problemy ekonomiky, (2), 234-248.
Miller, T., Anderson, J., & Roberts, K. (2022). Performance optimization factors in real-time tracking systems: A comprehensive analysis. Transportation Research Part E, 168, Article 102943. https://doi.org/10.1016/j.tre.2022.102943
Nakamura, H., & Tanaka, Y. (2023). Dynamic evaluation models for SaaS optimization strategies using machine learning approaches. Expert Systems with Applications, 216, Article 119471. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.119471
Park, J., & Kim, D. (2022). The role of organizational culture in successful implementation of optimization strategies: Evidence from logistics sector. Journal of Business Research, 149, 832-845. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2022.05.068
Petrenko, A., & Kovalenko, N. (2023). Reliability challenges in Ukrainian logistics tracking systems: Current state and improvement strategies. Logistics Research, 16(1), Article 23. https://doi.org/10.1007/s12159-023-00523-7
Roberts, M., & Taylor, S. (2024). Comprehensive methodology for evaluating recovery and optimization strategies effectiveness in logistics. International Journal of Operations & Production Management, 44(1), 178-201. https://doi.org/10.1108/IJOPM-08-2023-0621
Rodriguez, F., Chen, X., & Kumar, A. (2024). Adaptive resource management in SaaS platforms for logistics operations. Future Generation Computer Systems, 141, 234-248. https://doi.org/10.1016/j.future.2023.11.028
Shevchenko, L. S., & Ivanenko, V. O. (2023). Vplyv voiennoho stanu na rozvytok lohistychnoi infrastruktury Ukrainy [Impact of martial law on the development of logistics infrastructure in Ukraine]. Ekonomichnyi visnyk, (3), 156-171.
Thompson, R., & Anderson, L. (2024). Geographic data redundancy models for disaster recovery in logistics systems. Reliability Engineering & System Safety, 233, Article 109124. https://doi.org/10.1016/j.ress.2023.109124
Wang, Q., Liu, J., & Chen, K. (2023). Three-dimensional efficiency framework for SaaS platforms in logistics: Reliability, scalability, and adaptability. Decision Support Systems, 167, Article 113923. https://doi.org/10.1y016/j.dss.2023.113923
Zhang, W., Li, M., & Sun, Y. (2023). Adaptive backup strategies based on data criticality and system load in logistics platforms. Information Sciences, 622, 892-910. https://doi.org/10.1016/j.ins.2022.12.001
Завантаження
Опубліковано
2025-10-20
Номер
Розділ
Менеджмент
Як цитувати
Mukha, T. and Popova, N. (2025) “Аналіз впливу стратегій відновлення та оптимізації SaaS-рішень на ефективність відстеження відправлень у логістичних системах”, Менеджмент та підприємництво: тренди розвитку, 3(33), pp. 73–83. doi:10.26661/2522-1566/2025-3/33-06.
