Стаття

Отримано 08.02.2026

Доопрацьовано 25.05.2026

Прийнято 25.06.2026

Опубліковано 06.07.2026

Взято з Том 30, № 2, 2026

Сторінки 65 -72

Danileiko, Ye. (2026). Mechanism for balancing freight flows between international road border crossing points under conditions of uneven border infrastructure utilisation. The National Transport University Bulletin, 30(2), 65-72. https://doi.org/10.33744/2308-6645-2026-2-30-65-72

Механізм балансування вантажопотоків між міжнародними автомобільними пунктами пропуску в умовах нерівномірного навантаження прикордонної інфраструктури

Єлизавета Данілейко*

lizadanil@gmail.com

Структурна трансформація міжнародних транспортних потоків після 2022 року зумовила диспропорційний розподіл транспортного навантаження на міжнародні автомобільні пункти пропуску (МАПП) України, наслідком чого стали перевантаження окремих пунктів пропуску та тривалі черги. Метою статті стало обґрунтування механізму балансування вантажопотоків між міжнародними автомобільними пунктами пропуску з метою підвищення ефективності міжнародної доставки вантажів за умов нерівномірного навантаження прикордонної інфраструктури. Методологічну основу дослідження складав апарат теорії масового обслуговування (багатоканальна система типу M/G/s з апроксимацією Аллена-Куніна) у поєднанні з методами сценарного аналізу та нормалізованої багатокритеріальної оцінки, причому для забезпечення відтворюваності результатів введено окремий розділ з обґрунтуванням порядку отримання всіх ключових параметрів моделі (λ, μ, s, cₐ, cₛ). У статті досліджено проблему нерівномірного навантаження міжнародних автомобільних пунктів пропуску України в умовах структурної трансформації міжнародних транспортних потоків. Встановлено, що зміна географії зовнішньоторговельних маршрутів призвела до дисбалансу у використанні прикордонної інфраструктури, наслідком чого стало систематичне перевантаження окремих пунктів пропуску. Розроблено механізм адаптивного балансування вантажопотоків між МАПП на основі інтегрального критерію ефективності. Введено окремий розділ методології з обґрунтуванням порядку отримання параметрів моделі. Результати сценарного моделювання підтвердили ефективність: зниження ρ МАПП Краківець-Корчова з 1,05 до 0,63-0,74 та скорочення Wq із понад 72 до 2,3-7,2 години. Розроблений механізм дає змогу оперативно перерозподіляти вантажопотоки між МАПП без капітальних інвестицій в інфраструктуру, що суттєво знижує економічні втрати перевізників від тривалих простоїв на кордоні

транспортно-технологічний процес; M/G/s; теорія масового обслуговування; логістика; єЧерга; цифровізація
  1. Akyüz, M.H., Dekker, R., & Sharif Azadeh, S. (2023). Partial and complete replanning of an intermodal logistic system under disruptions. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 169, article number 102968. doi: 10.1016/j.tre.2022.102968.
  2. Badi, I., Baryannis, G., & Bouraima, M.B. (2026). Integrating queueing theory and multi-criteria decision-making for optimizing border crossing operations. In Ž. Stević, O. Prentkovskis, M. Kostadinović, & A. Danilevičius (Eds.), New horizons of transport and communications 2025: TransportaCom 2025 (pp. 563-575). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-032-14078-4_49.
  3. Cole, G., Wolshon, B., & Schmidt, J. (2023). Incident diversionary routing: Survey of influences and decisions. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2677(12), 830-839. doi: 10.1177/03611981231170009.
  4. European Commission. (2025). Results of the 2024 connecting Europe facility transport calls for proposals. Retrieved from https://cinea.ec.europa.eu/document/download/8a0f8a75-c198-4d87-8862-f78106c4c3a3_en?filename=MEMO%20QA%202024%20call%20results_final.pdf.
  5. Golnar, M., & Beškovnik, B. (2022). A Multi-criteria approach for evaluating a sustainable intermodal transport chain affected by the COVID-19 pandemic. Journal of Marine Science and Engineering, 10(11), article number 1644. doi: 10.3390/jmse10111644.
  6. Ivanov, D., & Dolgui, A. (2021). OR-methods for coping with the ripple effect in supply chains during COVID-19 pandemic: Managerial insights and research implications. International Journal of Production Economics, 232, article number 107921. doi: 10.1016/j.ijpe.2020.107921.
  7. Jacyna-Gołda, I., Shmygol, N., Gavkalova, N., & Salwin, M. (2024). Sustainable development of intermodal freight transportation – through the integration of logistics flows in Ukraine and Poland. Sustainability, 16(1), article number 267. doi: 10.3390/su16010267.
  8. Jain, A.K., de Ruiter, J., Häring, I., Fehling-Kaschek, M., & Stolz, A. (2023). Design, simulation and performance evaluation of a risk-based border management system. Sustainability, 15(17), article number 12991. doi: 10.3390/su151712991.
  9. Karimi-Mamaghan, M., Mohammadi, M., Pirayesh, A., Karimi-Mamaghan, A.M., & Irani, H. (2020). Hub-and-spoke network design under congestion: A learning based metaheuristic. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 142, article number 102069. doi: 10.1016/j.tre.2020.102069.
  10. Ministry for Development of Communities and Territories of Ukraine. (n.d.). eCherha: Electronic border crossing queue. Statistics. Retrieved from https://echerha.gov.ua/statistics.
  11. Ministry for Development of Communities and Territories of Ukraine. (2025). Three years of eCherha: Key results of the digital system for border crossing. Retrieved from https://mindev.gov.ua/news/try-roky-iecherhy-kliuchovi-rezultaty-roboty-tsyfrovoi-systemy-dlia-peretynu-kordonu.
  12. Prytula, K., Maksymenko, A., Demedyuk, O., Kalat, Y., & Kyryk, I. (2022). Methodology for assessing the prospects for developing the border crossing point network of Ukraine. Science and Innovation, 18(3), 37-48. doi: 10.15407/scine18.03.037.
  13. Regulation (EU) 2020/1056 of the European Parliament and of the Council of 15 July 2020 on electronic freight transport information. (2020). Retrieved from https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2020/1056/oj.
  14. Sakhare, R.S., Desai, J., Saldivar-Carranza, E.D., & Bullock, D.M. (2024). Methodology for monitoring border crossing delays with connected vehicle data: United States and Mexico land crossings case study. Future Transportation, 4(1), 107-129. doi: 10.3390/futuretransp4010007.
  15. Sharma, S., Kang, D.H., Montes de Oca, J.R., & Mudgal, A. (2021). Machine learning methods for commercial vehicle wait time prediction at a border crossing. Research in Transportation Economics, 89, article number 101034. doi: 10.1016/j.retrec.2021.101034.
  16. Solidarity lanes: Latest figures – February 2025. (2025a). Retrieved from https://transport.ec.europa.eu/news-events/news/solidarity-lanes-latest-figures-february-2025-2025-03-20_en.
  17. Solidarity lanes: Latest figures – March 2025. (2025b). Retrieved from https://transport.ec.europa.eu/news-events/news/solidarity-lanes-latest-figures-march-2025-2025-04-24_en.
  18. Solidarity lanes: Latest figures – May 2025. (2025c). Retrieved from https://transport.ec.europa.eu/news-events/news/solidarity-lanes-latest-figures-may-2025-2025-06-24_en.
  19. Sternberg, H.S., Hofmann, E., & Roeck, D. (2021). The struggle is real: Insights from a supply chain blockchain case. Journal of Business Logistics, 42(1), 71-87. doi: 10.1111/jbl.12240.
  20. Stewart, B., Moya, H., Raysoni, A.U., Mendez, E., & Vechione, M. (2023). Port-of-entry simulation model for potential wait time reduction and air quality improvement: A case study at the gateway international bridge in Brownsville, Texas, USA. CivilEng, 4(1), 345-358. doi: 10.3390/civileng4010020.
  21. The State Border Guard Service summed up the results of 2023 and identified further priority areas. (2024). Retrieved from https://dpsu.gov.ua/uk/news/40660-U-Derzhprikordonsluzhbi-pidbili-pidsumki-2023-roku-ta-viznachili-podalshi-prioritetni-napryamki.
  22. United Nations Economic Commission for Europe. (2025). Handbook on digitalization and automation in intermodal freight transport. Geneva: United Nations.
  23. Wu, J., Ba, X., & He, H. (2023). Optimization model of hybrid hub-and-spoke transportation network of road less-than-truckload cargo with different transportation time limits. Journal of Engineering Science and Technology Review, 16(6), 98-107. doi: 10.25103/jestr.166.12.
  24. Xu, W., Huang, J., & Qiu, Y. (2021). Study on the optimization of hub-and-spoke logistics network regarding traffic congestion. Journal of Advanced Transportation, 2021, article number 8711964. doi: 10.1155/2021/8711964.
  25. Zhang, J., Li, H., Han, W., & Li, Y. (2024). Research on optimization of multimodal hub-and-spoke transport network under uncertain demand. Archives of Transport, 70(2), 137-157. doi: 10.61089/aot2024.1g17bx18.

https://doi.org/10.33744/2308-6645-2026-2-30-65-72