Стаття

Отримано 25.10.2025

Доопрацьовано 24.02.2026

Прийнято 26.03.2026

Опубліковано 05.04.2026

Взято з Том 30, № 1, 2026

Сторінки 100 -108

Chupailenko, O., & Kolesnyk, Yu. (2026). Concept and structure of an improved risk management system in international transportation. The National Transport University Bulletin, 30(1), 100-108. https://doi.org/10.33744/2308-6645-2026-1-30-100-108

Концепція та структура вдосконаленої системи управління ризиками у міжнародних перевезеннях

Олексій Чупайленко Юрій Колесник

В умовах розвитку міжнародних перевезень, що характеризуються високим рівнем невизначеності, посиленням вимог до митного контролю та активною цифровізацією логістичних процесів, питання ефективного управління ризиками набуває особливої ваги. Ризики формуються на стику транспортних, логістичних і митних операцій, мають комплексний характер і здатні поширюватися вздовж усього ланцюга постачання, що ускладнює їх своєчасне виявлення та мінімізацію. Метою дослідження стало розроблення концепції та структури удосконаленої системи управління ризиками у міжнародних перевезеннях, орієнтованої на інтеграцію процесів і підтримку прийняття рішень у режимі реального часу. У роботі було використано системний аналіз, методи структурно-функціонального моделювання, методи оцінювання ризиків відповідно до положень ISO 31000, а також методи нечіткої логіки для формалізації процесів прийняття рішень в умовах невизначеності та неповноти інформації. Запропоновано ієрархічну транспортно-технологічну систему управління ризиками, що охоплює всі етапи міжнародного перевезення вантажів – від планування до контролю виконання. Визначено склад ключових підсистем (ідентифікації, оцінювання, підтримки прийняття рішень, реалізації заходів мінімізації та моніторингу). Розроблено методику формування інтегрованої карти ризиків, що дозволило визначити рівень їх критичності та встановити пріоритети управління. Запропоновано архітектуру інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень, яка забезпечує інтеграцію даних, експертних оцінок та аналітичних інструментів. Результати дослідження можуть бути використані для підвищення ефективності митного контролю, скорочення часу затримок у міжнародних перевезеннях, оптимізації логістичних процесів та підвищення надійності функціонування транспортних систем

митні процедури; логістичні процеси; цифровізація; інтегрована карта ризиків; нечітка логіка; система підтримки прийняття рішень
  1. Borsa, V., & Terebeichyk, Yu. (2024). Digitalization of customs as a factor in the development of international trade. European Scientific Journal of Economic and Financial Innovations, 2(14), 355-367. doi: 10.32750/2024-0232.
  2. Bugayko, D., & Reznik, V. (2025). Comparative analysis of Ukrainian legislation and international norms regulating the formation and management of the logistics system. International Journal of Transportation Research and Technology, 2(1), 49-58. doi: 10.71108/transporttech.vm02is01.04.
  3. Dolgui, A., & Ivanov, D. (2021). Ripple effect and supply chain disruption management: New trends and research directions. International Journal of Production Research, 59(1), 102-109.
     doi: 10.1080/00207543.2021.1840148.
  4. Dong, Y., & Tian, Y. (2025). Fuzzy logic-based risk assessment model for cross-border e-commerce logistics supply chain. Journal of Circuits, Systems and Computers. doi: 10.1142/S0218126626500453.
  5. European Commission. (n.d.). Retrieved from https://commission.europa.eu/index_en.
  6. Hosseini, S., & Ivanov, D. (2020). Bayesian networks for supply chain risk, resilience and ripple effect analysis: A literature review. Expert Systems with Applications, 161, article number 113649. doi: 10.1016/j.eswa.2020.113649.
  7. ISO 31000:2018. (2018). Risk management guidelines. Retrieved from https://www.iso.org/standard/65694.html.
  8. Jarašūnienė, A., & Gelžinis, M. (2025). Risk and crisis management strategies in the logistics sector: Theoretical approaches and practical models. Future Transportation, 5(2), article number 74. doi: 10.3390/futuretransp5020074.
  9. Kamble, S.S., Gunasekaran, A., & Sharma, R. (2020). Modeling the blockchain enabled traceability in agriculture supply chain. International Journal of Information Management, 52, article number 101967. doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2019.05.023.
  10. Lebid, V., Anufriyeva, T., Savenko, H., & Skrypnyk, V. (2021). Study of efficiency of simplication of customs formalities on the digitalization basis. Technology Audit and Production Reserves, 1(4(57)), 49-53. doi: 10.15587/2706-5448.2021.225627.
  11. Luo, N., Yu, H., You, Z., Li, Y., Zhou, T., Jiao, Y., Han, N., Liu, C., Jiang, Z., & Qiao, S. (2023). Fuzzy logic and neural network-based risk assessment model for import and export enterprises: A review. Journal of Data Science and Intelligent Systems, 1(1), 2-11. doi: 10.47852/bonviewJDSIS32021078.
  12. Osipchuk, D.S. (2024). Risk management in customs affairs under martial law conditions. Economics, Management and Administration, 2(108), 16-21. doi: 10.26642/ema-2024-2(108)-16-21.
  13. Pálková, A., & Mašek, J. (2024). Fuzzy logic as a decision-making tool for transport request selection. Transportation Research Procedia, 77, 116-122. doi: 10.1016/j.trpro.2024.01.015.
  14. Prokhorova, V., Kravchenko, O., Shkurenko, O., Babichev, A., & Polivantsev, A. (2025). Study of priority directions of economic recovery of Ukraine based on scenario modelling. Economics of Development, 24(1), 26-34. doi: 10.63341/econ/1.2025.26.
  15. Prokudin, G., Chupaylenko, O., Khobotnia, T., Nazarova, A., & Kolesnyk, Y. (2025). Mathematical formalization of the process of improving cargo movement control to the destination customs. In O. Slavinska, V. Danchuk, O. Kunytska & O. Hulchak (Eds.), Intelligent transport systems: Ecology, safety, quality, comfort (pp. 3-12). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-031-87379-9_1.
  16. Sakhno, S., & Khrutba, Yu. (2025). The state of transportation of dangerous goods in Ukraine in modern. Management of Development of Complex Systems, 61, 113-120. doi: 10.32347/2412-9933.2025.61.113-120.
  17. Tyshchenko, V., Ostapenko, V., & Karpova, V. (2022). Digitization in the customs risk management. Economics and Society, 37, 1-6. doi: 10.32782/2524-0072/2022-37-35.
  18. Vijayakumar, S. (2025). Technology-centric and data-driven customs risk management for supply chain security. World Customs Journal, 19(1), 38-63. doi: 10.55596/001c.131745.
  19. Wang, T., Chen, H., Dai, R., & Zhu, D. (2022). Intelligent logistics system design and supply chain management under edge computing and internet of things. Computational Intelligence and Neuroscience, 2022, article number 1823762. doi: 10.1155/2022/1823762.
  20. World Customs Organization. (n.d.). WCO customs risk management compendium. Retrieved from https://www.wcoomd.org/en/topics/facilitation/instrument-and-tools/tools/risk-management-compendium.aspx.
  21. Yereshko, K., Khoma, O., & Pyslytsia, A. (2024). Digitalization of customs procedures: Current state and prospects. Journal of Vasyl Stefanyk Precarpathian National University, 11(2), 103-115. doi: 10.15330/jpnu.11.2.103-115.
  22. Zhyshchynskyi, Yu.S., & Sharko, O.V. (2025). Multimodal transportation risk modeling in Ukraine. Bulletin of the Pryazovskyi State Technical University. Series: Technical Sciences, 52, 244-254. doi: 10.31498/2225-6733.52.2025.351136.

https://doi.org/10.33744/2308-6645-2026-1-30-100-108