？СОЗДАНИЕ СХЕМЫ ПОСТАВОК ПРОДУКЦИИ ПРЕДПРИЯТИЯ В УСЛОВИЯХ САНКЦИЙ В ПРОГРАММНОМ ОБЕСПЕЧЕНИИ ？GEPШ？

       А.С. Токарев, магистрант

       О.Ю. Вологжанин, канд. техн. наук, доцент

       Пермский государственный национальный исследовательский университет (Россия, г. Пермь)

       DOI:10.24412/2411-0450-2024-6-2-137-140

       Аннотация. В статье рассматривается влияние экономических санкций на российские компании и предлагается методика поиска новых клиентов с использованием графовой аналитики, реализованной в ПО ？Gephi？. Предлагаемый метод анализирует визуализацию клиентуры на карте России для оптимизации поставок. Построенный граф демонстрирует путь от начального до конечного пункта, оптимизирует маршруты и позволяет быстро реагировать на изменения в логистике. Главная мысль работы заключается в том, что использование графовой аналитики помогает компаниям адаптироваться к условиям санкций, находить новые рынки сбыта и повышать свою конкурентоспособность.

       Ключевые слова: санкционная политика, компьютерная визуализация, графовая аналитика, средства визуализации, граф.

       За последнее десятилетие почти каждая российская компания в большей или меньшей мере ощутила на себе влияние санкционной деятельности, проводимой против Российской Федерации. Согласно базе данных по отслеживанию санкций СаБ1е11иш.а1, на июнь 2024 года против РФ принято более двадцати тысяч санкций, которые были приняты в тринадцати санк-ционных пакетах.

       Старший советник, руководитель группы экономики Посольства России в ФРГ Лебедев А.С. в своем научном труде ？Методология оценки ущерба от экономических санкций？ определяет экономические санкции как частичные или полные ограничения торговых и финансовых операций [1]. Санкционная политика против РФ ？глобально？ нацелена на снижение курса национальной валюты и уровня жизни населения. В частности, такое снижение может быть достигнуто путем ввода запретов на импорт продукции, созданной на территории Российской Федерации. После введения таких ограничивающих санкций множество предприятий РФ столкнулось с невозможностью реализовать свою продукцию и, как следствие, понесло финансовые потери.

       Это объясняется тем, что в условиях санкций, конкуренция на рынке химической промышленности в Российской Федерации резко возросла. Те предприятия, которые ранее экспортировали основной объем своей изготавливаемой продукции за рубеж, теперь ищут новых потребителей, для того чтобы сохранить прежний уровень получаемого дохода и как минимум покрыть свои обязательства перед работниками и контрагентами. Если же предприятие осуществляет еще и инвестиционную деятельность, помимо текущей, то объем получаемого дохода необходимо сохранить еще и для покрытия инвестиционных расходов - это расчеты по договору с подрядчиками или своевременный возврат заемных средств, необходимый, например, для дальнейшего успешного кредитования.

       Особенно остро проблему сбыта ощущают компании с непрерывным циклом химического производства. Для того чтобы химическая продукция соответствовала необходимым стандартам качества, ее необходимо хранить в соответствующих резервуарах и с соблюдением правил температурного режима. Однако, если готовая продукция не реализуется, она начинает скапливаться на складах предприятия, и в

       конечном итоге производство придется остановить, так как все подходящие склады, ангары и железнодорожные выгоны будут заняты.

       Поэтому, чтобы не допустить застоя производства и не проиграть в сложной конкурентной борьбе, компаниям нужно оперативно найти новых клиентов внутри страны или в ？дружественных？ странах, таких, которые не поддерживают санкци-онную политику против страны. Но тут производители могут столкнуться с новой проблемой: поиски нового потребителя могут занять продолжительное время, так как товар должен прийти надлежащего качества, а перевозка для производителя должна быть максимально эффективной. Поэтому для поиска новых клиентов компании вынуждены пересмотреть свою, наработанную годами, логистическую цепь поставок.

       Для поиска новых клиентов сотрудники отдела маркетинга анализируют информацию, полученную от информационных систем, таких как ЕКР-система и СКМ-система. Как показало исследование, полученную информацию сотрудники чаще всего представляют в форме различных таблиц или диаграмм. Однако, сегодня все больше набирает популярность моделирование и визуализация результатов при помощи графовой аналитики.

       Граф формируется элементами, известными как вершины или узлы, и связями между ними, называемыми ребрами или дугами. Так, графы могут использоваться для моделирования транспортных сетей, таких как автомобильные и железные дороги или авиалинии [2]. Вершинами графа могут являться местоположения, а ребрами - направления движения.

       В ходе написания данной научной статьи была предложена методика поиска новых клиентов предприятия с использованием визуализации уже имеющейся у него клиентуры на карте России и дальнейшего анализа полученного графа. Идея метода состоит в том, чтобы отследить города, не являющихся клиентами предприятия, но

       рядом с которыми уже идет отгрузка продукции железнодорожным путем. Это позволит за одну поездку доставлять продукцию разным клиентам, территориально расположенным рядом друг с другом, и тем самым экономить время и деньги на ее доставку, что является конкурентным преимуществом.

       В 2024 году существует множество программных решений для построения графов. Одним из наиболее удобных является ПО ？Gephi？. Данное программное обеспечение может обрабатывать графы с сотнями тысяч вершин и связей, позволяя пользователю выбирать инструменты и методы отрисовки, а также настраивать множественные параметры конечной визуализации.

       Отличительной особенностью построенного в работе графа является максимальная приближенность к реальной развертке железных дорог в России в 2024 году, для этого был использован онлайн-ресурс ？Железнодорожные станции и маршруты поездов России на карте？ [3].

       С программной точки зрения, достичь максимальной реалистичности удалось с помощью установки двух модулей в программу ？Gephi？: ？Map of Countries？ и ？Geo Layout？, которые предназначены для установки корректного положения узлов графа на карте страны с помощью задаваемых координат.

       Далее, для отрисовки графа в программу были загружены два файла с исходными данными в формате ？.csv？. Первый файл содержал в себе информацию об узлах графа, то есть городах, где уже есть клиенты предприятия (Nodes.csv), а второй содержал информацию о ребрах, то есть о расстоянии между городами в км. (Edges.csv).

       В результате был построен граф, где отражены все города-клиенты предприятия в 2024 году (синий маркер). Также отражены новые города, куда предприятие может отгружать свои продукты (желтый маркер), отобранные в ходе анализа полученной визуализации.

       Рисунок.

       Построенный граф уверенно можно назвать информативным, так как:

       - Во-первых, стало возможным отследить, какие города лежат на пути следования уже отгружаемой продукции, но которые еще не являются клиентами предприятия. Это позволит менеджерам по продажам эффективнее находить новых заказчиков по стране;

       - Во-вторых, граф наглядно показал, что при текущем состоянии железных дорог отгрузка большого количества продукции в сторону Дальнего Востока является неэффективной, так как будет длительный простой железнодорожных вагонов из-за очередности проезжающих составов по дорогам РЖД, которая была продлена 26.05.2024 на заседании правительственной комиссии по транспорту.

       - В-третьих, по предложенному графу можно определить наименьший путь от начального города до любого другого,

       представленного на схеме. Это может быть удобно при экстренных заказах, полученных предприятием, когда продукцию нужно доставить клиенту максимально быстро.

       - В-четвертых, стало возможным построить самый длинный путь, который за одну поездку в одном направлении охватывал бы как можно больше городов-покупателей, так как это значительно экономит время ожидания продукции и позволяет компании быстрее ее реализовы-вать.

       Таким образом, предложенный в работе подход к моделированию схемы поставок может использоваться и другими предприятиями, так как в 2024 году визуализация информации стремительно развивается, а графы, применяемые в данной работе, сегодня являются одним из самых мощных её инструментов. Библиографический список

       1. Лебедев А.С. Методология оценки ущерба от экономических санкций // Вопросы новой экономики. - 2022. - № 1(61). - С. 23-27.

       2. Nauchniestati.ru Ориентированные графы: понятия, свойства и применение в реальной жизни. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://nauchniestati.ru/spravka/orientirovannye-grafy/.

       3. Frexosm.ru Железнодорожные станции и маршруты поездов России на карте. -[Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://frexosm.ru/railroad/#5/52.87/42.49.

       CREATION OF A SUPPLY SCHEME OF AN ENTERPRISE'S PRODUCTS UNDER SANCTIONS IN THE "GEPHI" SOFTWARE

       A.S. Tokarev, Graduate Student

       O.Y. Vologzhanin, Candidate of Technical Sciences, Associate Professor Perm State University (Russia, Perm)

       Abstract. The article examines the impact of economic sanctions on Russian companies and suggests a methodology for finding new customers using graph analytics implemented in Gephi software. The proposed method analyzes the visualization of the clientele on the map of Russia to optimize supplies. The constructed graph demonstrates the path from the start to the endpoint, optimizes routes and allows you to quickly respond to changes in logistics. The main idea of the work is that the use of graph analytics helps companies adapt to the conditions of sanctions, find new markets and increase their competitiveness.

       Keywords: sanctions policy, computer visualization, graph analytics, visualization tools, graph.