Marketing and Management of Innovations

ISSN (print) – 2218-4511 

ISSN (online) – 2227-6718

Реєстр суб’єктів у сфері медіа, Ідентифікатор у реєстрі:

R30-01179, Рішення від 31 серпня 2023 року, № 759

Мова видання: англійська 

Журнал виходить щоквартально (березень, червень, вересень і грудень) 

Бізнес-модель: Golden Open Access | APC Policy

Головний редактор            Редколегія

Олексій Люльов

Сумський державний університет | Україна

Цифровізація обліку в інноваційному управлінні автономним роботизованим транспортом

Зеновій-Михайло Задорожний 1, Володимир Муравський 1,*, , , Олег Шевчук 1, , Василь Муравський 1, , Мар’ян Задорожний 1,
  1. Західноукраїнський національний університет, Україна

        * Corresponding author

Received: 20 April 2024

Revised: 10 August 2024

Accepted: 7 September 2024

Abstract

Діджиталізація економічних процесів відбувається у всіх галузях економіки, що разом формують Індустрію 5.0. Важливим елементом п’ятої промислової революції є активізація роботизованої господарської діяльності. В останнє десятиріччя практичного втілення набули розробки у сфері автономного роботизованого транспорту. Проте практика використання безпілотних транспортних засобів, а також наукові напрацювання у цій сфері продемонстрували низьку ефективність імплементації проєктів автономного транспортування вантажів та пасажирів. Причиною цього є недостатня увага до обліково-управлінських аспектів функціонування автономного роботизованого транспорту. Науково-практична новизна дослідження полягає в удосконаленні обліку та управління в умовах їх діджиталізації у частині врахування фундаментальних трансформацій господарських процесів, спричинених використанням автономних транспортних засобів. Виокремлено ключові організаційні чинники, які впливають на бухгалтерський облік функціонування роботизованого транспорту: вид транспортованих об’єктів, споживаних паливо-енергетичних ресурсів, участь людей, місткість та кількість перевезеного вантажу (пасажирів) за один раз, перманентність функціонування, ремонтопридатність, можливість оновлення програмного забезпечення, автономна взаємодія з іншими транспортними засобами, здатність комунікації та інформування замовників транспортних послуг. Розроблено методику цифровізації обліку витрат на паливо-енергетичні ресурси, заробітну плату персоналу, відрахування на соціальні заходи, амортизацію, експлуатаційні та інші витрати, пов’язані з функціонуванням автономного роботизованого транспорту з врахуванням наведених організаційних передумов на основі інформації з ІоТ. Запропоновано використовувати двовимірні калькуляційні одиниці «кілограмо-кілометр» та «пасажиро-кілометр» для цифровізації калькулювання собівартості послуг з перевезення пасажирів та вантажів за допомогою автономного роботизованого транспорту з врахуванням усіх аспектів його функціонування. Уточнено порядок визначення вартості транспортних послуг для кінцевих споживачів та формування інформаційних масивів для інноваційного управління транспортними підприємствами. Важливість усунення організаційних обмежень в управлінні функціонуванням автономного транспорту, а також необхідність інформаційної синхронізації транспортних підприємств з іншими учасниками ділових взаємовідносин в інформаційному середовищі смартміста визначає перспективність подальших досліджень у цій сфері

Keywords: цифровізація обліку, інноваційне управління, калькулювання собівартості, автономний транспорт, роботизовані транспортні засоби, безпілотні літальні апарати, електронні трансакції.

How to Cite: Zadorozhnyi, Z.-M., Muravskyi, V., Shevchuk O., Muravskyi, V., & Zadorozhnyi, M. (2024). Digitization of Accounting in the Innovative Management of Autonomous Robotic Transport. Marketing and Management of Innovations, 15(3), 110–126. https://doi.org/10.21272/mmi.2024.3-09

Abstract Views

PDF Downloads

References

  1. Akhtar, M. W., & Hassan, S. A. (2021). Future Autonomous Transportation: Challenges and Prospective Dimensions. In Intelligent Cyber-Physical Systems for Autonomous Transportation. Cham: Springer International Publishing, 21-34. [Google Scholar] [CrossRef]
  2. Alif, A., Kavitha, C. & S S, Sreeja. (2023). Decentralized Control and Obstacle Avoidance in Autonomous Cooperative Transport System. Journal of Aerospace Sciences and Technologies, 36-45. [Google Scholar] [CrossRef]
  3. Autonomous Vehicle Market by Level of Automation, Application (Civil, Defense, Transportation & Logistics, and Construction), Drive Type (Semiautonomous and Fully Autonomous), and Vehicle Type (Passenger Car and Commercial Vehicle) (2022). Global Opportunity Analysis and Industry Forecast, 2021-2030. [Link]
  4. Autonomous Vehicle Market Size – By Level of Autonomy (Level 1, Level 2, Level 3, Level 4, Level 5), By Vehicle (Passenger, Commercial), By Fuel (ICE, Electric, Hybrid), By Application (Personal, Public, Goods, Industrial) & Global Forecast, 2024 – 2032. [Link].
  5. Autonomous vehicle. 2024. Golden Guide. [Link]
  6. Autonomous vehicles – global market penetration 2021-2030. (2022). Statista Research Department. [Link]
  7. Baliyan, A., Dhatterwal, J. S., Kaswan, K. S., & Jain, V. (2022). Role of AI and IoT techniques in autonomous transport vehicles. In AI enabled IoT for Electrification and connected transportation, Singapore: Springer Nature Singapore, 1-23. [Google Scholar] [CrossRef].
  8. Basic cost norms (supplement to the «Methodical recommendations for normalization of consumption of fuel, electricity, lubricants, other operating materials by cars and machinery»). State Enterprise «State Motor Vehicle Research and Design Institute». (2023). [Link]
  9. Bellone, M., Ismailogullari, A., Kantala, T., Mäkinen, S., Soe, R. M., & Kyyrö, M. Å. (2021). A cross-country comparison of user experience of public autonomous transport. European Transport Research Review13(1), 19. [Google Scholar] [CrossRef]
  10. Booth, L., Farrar, V., Thompson, J., Vidanaarachchi, R., Godic, B., Brown, J., … & Pettigrew, S. (2023). Anticipated Transport Choices in a World Featuring Autonomous Transport Options. Sustainability15(14), 11245. [Google Scholar] [CrossRef]
  11. Booth, L., Karl, C., Farrar, V., & Pettigrew, S. (2024). Assessing the Impacts of Autonomous Vehicles on Urban Sprawl. Sustainability16(13), 5551. [Google Scholar] [CrossRef]
  12. Calculator for calculating depreciation of fixed assets. Buhgalter911. 2024. [Link]
  13. Center for Sustainable Systems, University of Michigan. (2021). Autonomous Vehicles Factsheet. Pub. CSS16-18. [Link]
  14. Cheng, C., Adulyasak, Y., & Rousseau, L. M. (2024). Robust drone delivery with weather information. Manufacturing & Service Operations Management. [Google Scholar] [CrossRef]
  15. Cordera, R., González-González, E., Nogués, S., Arellana, J., & Moura, J. L. (2022). Modal choice for the driverless city: scenario simulation based on a stated preference survey. Journal of advanced transportation2022(1), 1108272. [Google Scholar] [CrossRef]
  16. Delivery of the future. (2024). As self-driving robots, cars and drones are changing modern logistics. Forbes. [Link]
  17. Devis, A. (2017). Nissan’s Path to Self-Driving Cars? Humans in Call Centers. Wired. [Link]
  18. (2024). The Economic Roadmap: Understanding Truck Driver Compensation Across Europe. [Link]
  19. Hamadneh, J., & Esztergár-Kiss, D. (2024). The Impact of Multitasking on Transport Mode Choice in Autonomous Vehicle Age. IEEE Access. [Google Scholar] [CrossRef]
  20. Hamadneh, J., Hamdan, N., & Mahdi, A. (2024). Users’ Transport Mode Choices in the Autonomous Vehicle Age in Urban Areas. Journal of Transportation Engineering, Part A: Systems150(1), 04023128. [Google Scholar] [CrossRef].
  21. Hjalmarsson-Jordanius, A., Edvardsson, M., Romell, M., Isacson, J., Aldén, C. J., & Sundin, N. (2018). Autonomous transport: transforming logistics through driverless intelligent transportation. Transportation Research Record2672(7), 24-33. [Google Scholar] [CrossRef]
  22. Kaplan, M., & Heaslip, K. (2024). Literature Synthesis of Emerging Last-Mile Delivery Technologies and their Applications to Rural Areas: Drones, Autonomous Delivery Vehicles, and Truck-Drones. Transportation Research Record, 03611981241248156. [Google Scholar][CrossRef]
  23. Ketabi, H. (2023). “Emergent Horizons: The Convergence of Autonomous Vehicles and Advanced Learning in Post-Pandemic Transport Resilience. [Google Scholar] [CrossRef]
  24. Klinkhardt, C., Kandler, K., Kostorz, N., Heilig, M., Kagerbauer, M., & Vortisch, P. (2024). Integrating Autonomous Busses as Door-to-Door and First-/Last-Mile Service into Public Transport: Findings from a Stated Choice Experiment. Transportation Research Record2678(2), 605-619. [Google Scholar] [CrossRef]
  25. Ko, Y. K., Han, H., Oh, Y., & Ko, Y. D. (2024). The Development of an Optimal Operation Algorithm for Food Delivery Using Drones Considering Time Interval between Deliveries. Drones8(6), 230. [Google Scholar] [CrossRef]
  26. Konecka, S., Łupicka, A., & Jurczak, M. (2020). Autonomous transport in the context of sustainable development. Challenges and modern solution in transportation, 26-36. [Link]
  27. Kortekaas, J. J., Beirigo, B. A., & Schulte, F. (2023). Beyond Cargo Hitching: Combined People and Freight Transport Using Dynamically Configurable Autonomous Vehicles. In International Conference on Computational Logistics(pp. 381-395). Cham: Springer Nature Switzerland.[Google Scholar] [CrossRef]
  28. Muravskyi, V., Zadorozhnyi, Z. M., Lytvynenko, V., Yurchenko, O., & Koshchynets, M. (2022). Comprehensive use of 6G cellular technology accounting activity costs and cyber security. Independent Journal of Management & Production13(3), 107-122. [Google Scholar][CrossRef]
  29. Nagappan, G., Maheswari, K. G., Siva, C., & Shobana, M. (2024). Cluster‐based context‐aware route service management for smart intelligent autonomous vehicles with industrial transport system. International Journal of Communication Systems37(5), e5682. [Google Scholar] [CrossRef]
  30. Pigeon, C., Alauzet, A., & Paire-Ficout, L. (2021). Factors of acceptability, acceptance and usage for nonrail autonomous public transport vehicles: A systematic literature review. Transportation research part F: traffic psychology and behaviour, 81, 251-270. [Google Scholar][CrossRef]
  31. Pillai, G. M., Suresh, A., Gupta, E., Ganapathy, V., & Patra, A. (2024). Privadome: Delivery Drones and Citizen Privacy. Proceedings on Privacy Enhancing Technologies, 2, 29–48. [Google Scholar] [CrossRef]
  32. Poliak, M., Šimurková, P., & Cheu, K. (2019). Wage inequality across the road transport sector within the EU. Transport problems14(2), 145-153. [Google Scholar] [CrossRef]
  33. Rahmani, M., Delavernhe, F., Senouci, S. M., & Berbineau, M. (2024). Toward Sustainable Last-Mile Deliveries: A Comparative Study of Energy Consumption and Delivery Time for Drone-Only and Drone-Aided Public Transport Approaches in Urban Areas. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 1-13. [Google Scholar] [CrossRef]
  34. Topic T.3602. [Link]
  35. Self-driving Car Logs More Miles. (2012). Googleblog. [Link]
  36. Serafin, T. (2021). Time Based Evaluation Method of Autonomous Transport Systems in the Industrial Environment. Theory and Engineering of Dependable Computer Systems and Networks, AISC, 1389, 413-424. [Google Scholar] [CrossRef]
  37. Shafiei, S., Dia, H., Wu, W., Grzybowska, H., & Qin, A. K. (2023). An Agent-Based Simulation Approach for Urban Road Pricing Considering the Integration of Autonomous Vehicles With Public Transport. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 25 (2), 1364-1373. [Google Scholar] [CrossRef]
  38. Stoklosa, A. (2020). Tesla Puts «Beta» Version of Full Self-Driving Capability in Hands of Select Few. Motor Trend. Oct 22, 2020. [Link]
  39. Stradner, S., & Brunner, U. (2019). Digitalized and autonomous transport-challenges and chances. In Digital Transformation in Maritime and City Logistics: Smart Solutions for Logistics. Proceedings of the Hamburg International Conference of Logistics (HICL), Berlin: epubli GmbH. 28, 241-269. [Google Scholar] [CrossRef]
  40. Thorhauge, M., Jensen, A. F., & Rich, J. (2022). Effects of autonomous first-and last mile transport in the transport chain. Transportation Research Interdisciplinary Perspectives15, 100623. [Google Scholar] [CrossRef]
  41. Tomaszewski, K. (2017). Autonomous Vehicles as a Challenge for the Transport Policy of the European Union. Przegląd Europejski, 4, 76-95. [Google Scholar] [CrossRef]
  42. Tscharaktschiew, S., & Evangelinos, C. (2022). Optimal transport pricing in an age of fully autonomous vehicles: is it getting more complicated?. Future Transportation2(2), 347-364. [Google Scholar] [CrossRef].
  43. Uber self-driving cars allowed back on California roads. (2020). BBC News. [Link]
  44. Wang, B., & Wang, Y. L. (2023). AHI: Smart Logistics for Autonomous Transport Using IoT and Blockchain Technology. International Journal of Cooperative Information Systems32(03), 2150006. [Google Scholar] [CrossRef]
  45. Yamada, K., Karuno, Y., Kataoka, R., & Sawada, S. (2024). Drone scheduling for parcel delivery with an access grade to stops on a fixed truck route. Journal of Advanced Mechanical Design, Systems, and Manufacturing18(2), JAMDSM0021-JAMDSM0021. [Google Scholar][CrossRef]
  46. Yuen, K. F., Choo, L. Q., Li, X., Wong, Y. D., Ma, F., & Wang, X. (2022). A theoretical investigation of user acceptance of autonomous public transport. Transportation, 1-25. [Google Scholar] [CrossRef]
  47. Zadorozhnyi, Z.-M., Muravskyi, V., Shesternyak, M., & Hrytsyshyn, A. (2022). Innovative NFC-Validation System for Accounting of Income and Expenses of Public Transport Enterprises. Marketing and Management of Innovations, 1, 84-93. [Google Scholar] [CrossRef]

View articles in other formats

License

Coyright

Copyright (c) 2024 The Author(s).

Published by Sumy State University

Issue