Малые и средние консервные предприятия, работающие в секторе пищевой промышленности, особенно те, которые используют автоклавы, сталкиваются со значительными трудностями при оптимизации своих процессов, обеспечении строгих стандартов безопасности пищевых продуктов и поддержании всесторонней прослеживаемости продукции. Ограниченные ресурсы, технический опыт и доступ к передовым технологиям часто усугубляют эти проблемы. В данной статье представлен всесторонний обзор вопросов, в котором рассматривается потенциал интеллектуальных информационных систем (SIS) для решения этих важнейших проблем в контексте малого и среднего консервного предприятия.
В исследовании обобщены выводы из существующей научной литературы по SIS, оптимизации процессов производства в автоклавах, управлению безопасностью пищевых продуктов и прослеживаемости в пищевой промышленности с особым акцентом на рынок малого и среднего бизнеса. Используя методологию настольного анализа, в этом обзоре систематически анализируются рецензируемые статьи, материалы конференций и отраслевые отчеты для выявления ключевых тем, технологических применений и концептуальных связей.
Анализ показывает, что SIS, использующая такие технологии, как Интернет вещей (IoT), искусственный интеллект (AI) и аналитика больших данных, может значительно улучшить управление процессом переработки благодаря мониторингу в режиме реального времени и прогнозной аналитике. Кроме того, SIS может повысить безопасность пищевых продуктов, автоматизируя мониторинг критических контрольных точек и способствуя проактивной оценке рисков. Важно отметить, что эти системы могут революционизировать отслеживаемость, интегрируя данные по всей цепочке поставок, обеспечивая неизменный учет с помощью таких технологий, как блокчейн, и улучшая управление отзывами. В документе рассматриваются конкретные проблемы, с которыми сталкиваются консервные предприятия при внедрении SIS, включая высокие первоначальные инвестиции и недостаток технических знаний, а также потенциальные возможности, такие как государственная поддержка и совместные инициативы.
Полученные результаты подчеркивают стратегическую необходимость для консервных предприятий использовать SIS для повышения операционной эффективности, соблюдения требований безопасности пищевых продуктов и надежной прослеживаемости, что в конечном итоге способствует их конкурентоспособности и доступу на рынки. Даны рекомендации для отраслевых специалистов-практиков, политиков и будущих направлений исследований, которые помогут успешно внедрить и продолжить изучение SIS в этом жизненно важном секторе.
Вступление
Пищевая промышленность играет ключевую роль в мировой экономике, внося значительный вклад в национальный ВВП, занятость и продовольственную безопасность. В России малые и средние предприятия (МСП) составляют основу этой отрасли, стимулируя инновации, обеспечивая занятость на местном уровне и обслуживая как внутренний, так и международный рынки, в том числе в секторе халяльных продуктов питания (Nor et al., 2016).
Эти малые и средние предприятия имеют решающее значение для экономического развития страны и ее положения в качестве ключевого игрока в глобальной цепочке поставок продовольствия. В пищевой промышленности технология стерилизации является краеугольным камнем производства пищевых продуктов, сохраняющих срок годности, обеспечивая их микробиологическую безопасность и продлевая срок годности без охлаждения (Jimenez et al., 2024).
Этот метод термического консервирования включает в себя обработку упакованных пищевых продуктов высокими температурами и давлением для уничтожения микроорганизмов, вызывающих порчу, и патогенных микроорганизмов-возбудителей болезней. Несмотря на высокую эффективность, обработка в автоклавах характеризуется сложными эксплуатационными параметрами, высоким энергопотреблением и острой необходимостью точного контроля для предотвращения чрезмерной обработки, которая ухудшает качество, или недостаточной обработки, которая создает серьезные риски для безопасности пищевых продуктов (Zhu et al., 2022).
Разнообразие сырья, характеристик оборудования и человеческий фактор еще больше усложняют достижение оптимальных результатов переработки. В последние годы мировая пищевая промышленность стала свидетелем растущего спроса на повышенную безопасность пищевых продуктов и всестороннюю прослеживаемость продукции. Потребители, регулирующие органы и партнеры по цепочке поставок все чаще требуют прозрачности в отношении происхождения, переработки и обращения с пищевыми продуктами (Qian et al., 2022). Этот спрос обусловлен опасениями по поводу болезней пищевого происхождения, фальсификации пищевых продуктов и стремлением к экологически чистым продуктам из этичных источников.
Для малых и средних предприятий России соблюдение этих строгих международных и национальных правил безопасности пищевых продуктов, таких как Анализ рисков и критические контрольные точки (HACCP) и ISO 22000 (Международная организация по стандартизации – Система управления безопасностью пищевых продуктов (FSMS)), а также создание надежных систем отслеживания представляют собой серьезную проблему, часто из-за ограниченных финансовых ресурсов, технических экспертные знания и доступ к передовой технологической инфраструктуре (Talib et al., 2014).
На многих консервных предприятиях полагаются на ручной, фрагментированный и оперативный мониторинг процессов, контроль качества и ведение документации. Это может привести к неэффективности, медленному реагированию на отклонения в качестве и отслеживанию продукции в случаях массового отзыва. Появление технологий индустрии 4.0, таких как Интернет вещей (IoT), искусственный интеллект (ИИ), аналитика больших данных и машинное обучение, может навсегда изменить пищевую промышленность. Все эти технологии являются основой интеллектуальных информационных систем (SIS), которые могут генерировать информацию в режиме реального времени, прогнозную аналитику и автоматизированную поддержку принятия решений (Magableh et al., 2024). Несмотря на очевидные преимущества, недостаток обширной литературы, посвященной применению интеллектуальных информационных систем и их влиянию на оптимизацию процессов переработки, повышение безопасности пищевых продуктов и улучшение отслеживания на консервных малых и средних предприятиях, является существенным.
Хотя некоторые из этих областей были рассмотрены отдельно, всеобъемлющий обзор, который включал бы эти важные аспекты в контексте условий для малого и среднего бизнеса в России, отсутствовал. Знание этой взаимосвязи важно для того, чтобы консервные предприятия пищевой промышленности могли решать операционные задачи, соблюдать нормативные требования и быть конкурентоспособными как на местном, так и на международном рынках. В данной статье мы попытаемся восполнить этот пробел в исследованиях, сосредоточив внимание на всестороннем обзоре литературы, основанном на главном исследовательском вопросе: как интеллектуальные информационные системы могут быть использованы для оптимизации процесса производства автоклавов, повышения безопасности пищевых продуктов и улучшения прослеживаемости на малых и средних предприятиях России. Цель данной статьи — дать концептуальное объяснение синергетической природе SIS-преобразования автоклавных операций в контексте имеющихся знаний в академических кругах и промышленности.
Методология
В этой исследовательской работе была использована методология настольного анализа, а именно критический обзор литературы, основанный на изучении возможностей интеллектуальных информационных систем (SIS) для оптимизации процессов производства автоклавов, обеспечения безопасности пищевых продуктов и улучшения прослеживаемости в контексте малого и среднего бизнеса России.
Такой подход в высшей степени подходит для обобщения существующей информации и понимания сложного междисциплинарного предмета без необходимости сбора первичных данных. Описанный дизайн исследования является качественным и систематическим, с акцентом на углубленное изучение доступной академической и отраслевой литературы. В качестве основных источников анализа используются рецензируемые статьи, материалы конференций, научные книги и хорошо зарекомендовавшие себя отраслевые отчеты. Эти источники были выбраны исходя из их ценности как первоисточников, имеющих отношение к основным областям исследований в области интеллектуальных информационных систем, оптимизации процесса стерилизации, безопасности пищевых продуктов в пищевой промышленности, прослеживаемости в цепочке поставок продуктов питания и для консервных малых и средних предприятий пищевой промышленности.
После поиска подходящей литературы был проведен тщательный процесс извлечения и обобщения данных. Для этого потребовалось систематическое чтение и анализ информации по каждому из отобранных документов с целью выявления соответствующей информации. Анализ был проведен путем тематического обобщения полученной литературы. Эта методология позволила выявить повторяющиеся концепции, установить взаимосвязи между возможностями SIS и результатами процесса автоматической стерилизации, а также разработать концептуальную основу. Эта концепция отражает возможности внедрения SIS, что приводит к улучшенной оптимизации процесса стерилизации, соблюдению требований безопасности пищевых продуктов и надежной прослеживаемости в контексте малого и среднего бизнеса России в особом случае. Это исследование исключительно уточняет и обобщает существующие знания из предшествующей литературы, формируя прочную основу для будущих теоретических разработок и эмпирических исследований.
Интеллектуальные информационные системы (SIS) в пищевой промышленности
Интеллектуальные информационные системы (SIS) представляют собой смену парадигмы по сравнению с традиционными информационными системами. Они характеризуются сочетанием современных технологий, позволяющих снизить потребность в интеллектуальной, адаптивной и проактивной поддержке процессов принятия решений и эксплуатации.
В VPS, по своей сути, SIS основаны на пересечении множества важнейших технологических инноваций, таких как Интернет вещей (IoT), искусственный интеллект (ИИ), аналитика больших данных и машинное обучение (ML) (Magableh et al., 2024). Благодаря такой интеграции большие объемы данных могут быть собраны, обработаны и проанализированы в режиме реального времени, а необработанные данные могут быть преобразованы в убедительные аналитические данные. SIS лучше всего можно отнести к простым информационным системам управления (MIS) и системам поддержки принятия решений (DSS), которые уступили место более развитым интеллектуальным системам, способным обучаться и приспосабливаться к окружающей среде.
Термин «современная SIS» определяется способностью ощущать, анализировать и реагировать на динамичные условия окружающей среды, зачастую с минимальным вмешательством человека. Они направлены на повышение эффективности, оптимизацию ресурсов, повышение производительности и упрощение соблюдения требований во многих отраслях промышленности (Im et al., 2018).
В контексте пищевой промышленности SIS состоит из нескольких взаимосвязанных элементов, которые работают согласованно для повышения эффективности, безопасности и качества. Датчики и поле интернета вещей составляют основу системы, обеспечивая получение данных в режиме реального времени, относящихся к различным этапам производственного процесса, таким как температура, влажность, давление, уровень pH, состояние оборудования и показатели качества продукции. В частности, в случае обработки в автоклавах такие датчики Интернета вещей могут измерять параметры камеры, температуру внутри продуктов и даже вибрацию оборудования (Хамалудин, 2023).
Огромный объем генерируемых данных требует эффективной структуры для их хранения и управления, что достигается с помощью облачных вычислений и платформ обработки данных. Преимущества управления большими данными выходят за рамки масштабируемой и гибкой обработки с использованием облачных систем, что также обеспечивает доступность и сотрудничество между различными заинтересованными сторонами (Jagtap, 2021).
Скорость соединения, то есть 5G и Wi-Fi, используется для обеспечения высокоскоростного подключения для поддержания потока данных и его бесперебойности, что сводит к минимуму задержку и облегчает мониторинг в режиме реального времени (Dhal & Kar, 2025). Искусственный интеллект (ИИ) и алгоритмы машинного обучения являются основой этой инфраструктуры и служат аналитическим механизмом SIS. Использование этих технологий позволяет обрабатывать сложные данные, выявлять закономерности, прогнозировать возможные проблемы, включая отказ оборудования или изменения качества продукции и технологических параметров, а также оптимизировать процессы.
Модели машинного обучения изучают результаты с течением времени, чтобы улучшить свою производительность за счет изучения исторических данных, прогнозного технического обслуживания, оптимизации энергопотребления и более эффективного принятия решений (Dhal & Kar, 2025). К этому добавляются улучшенная аналитика и визуализация данных, которые позволяют превратить необработанные данные в полезную информацию с помощью интерактивных панелей мониторинга. Используя эти инструменты, менеджеры и операторы могут отслеживать ключевые показатели эффективности (KPI), выявлять закономерности и принимать своевременные решения (Геминарки и Пурномо, 2023).
Наконец, SIS также обеспечивает конечную связь между цифровыми и физическими операциями благодаря наличию приводов и систем автоматизации. Компоненты выполняют автономные настройки, такие как регулирование температуры в автоклавах, изменение времени обработки, отправка предупреждений о техническом обслуживании и т.д., гарантируя, что результаты аналитики действительно отражаются на изменениях в операционной деятельности (Simpson et al., 2007).
Эффективность использования систем SIS в пищевой промышленности очевидна. Они позволяют контролировать производственные линии в режиме реального времени и, в свою очередь, выявлять аномалии и отклонения на месте. Функции прогнозной аналитики позволяют осуществлять упреждающие действия, которые предотвращают отказ оборудования, сокращают количество отходов и максимально экономят ресурсы. SIS также может помочь в принятии решений на высоком уровне по более сложным операционным задачам, таким как оптимизация производственного графика или управление логистикой в цепочке поставок. Кроме того, автоматизация сбора и анализа данных в SIS уменьшает количество ошибок при составлении отчетов вручную, повышает точность данных и эффективность процедур отчетности, что делает необходимым соблюдение нормативных требований и сертификацию (Ihueze, 2018).
Системы SIS используются в нескольких областях пищевой промышленности в целом. Они повышают прозрачность и эффективность управления цепочками поставок за счет повышения прозрачности поставок от фермы к производству. Системы SIS также позволяют в режиме реального времени отслеживать характеристики продукции и качество окружающей среды, а значит, качество и безопасность. Они обеспечивают навыки управления энергопотреблением, которые влекут за собой выявление неэффективности и рекомендации по внесению изменений. Использование SIS широко распространено, но его конкретное применение и его влияние на другие важные процессы, такие как стерилизация в автоклавах, особенно на малых и средних предприятиях, требуют дальнейшего изучения.
Оптимизация процесса автоматической стерилизации в автоклавах
Технология стерилизации, применяемая в производстве консервации пищевых продуктов, является важным аспектом промышленной стерилизации пищевых продуктов для достижения коммерческой стерильности пищевых продуктов с помощью термической обработки. Этот процесс играет важную роль в обеспечении безопасности пищевых продуктов, поскольку он уничтожает патогенные микроорганизмы, особенно споры Clostridium botulinum, которые могут привести к сильному пищевому отравлению (Subhashis Chakraborty & Dharmendra Mishra, n.d.).
Технология предусматривает разогрев продуктов до определенных высоких температур под давлением в течение определенного периода времени, что продлевает срок годности и позволяет хранить продукты в условиях окружающей среды (Jimenez et al., 2024). Оптимизация процессов стерилизации — это непрерывный процесс, направленный на достижение двух целей: микробиологической безопасности и оптимального качества продукта. Параметры, которые необходимо точно регулировать и измерять в процессе стерилизации, включают время, температуру, давление и другие параметры.
Эффективность термического процесса обычно измеряется значением F0, выражающим эквивалентное время при эталонной температуре (Fellows, 2022), необходимое для достижения заданного снижения микробиологической активности. Данные о проникновении тепла также важны для точного расчета F0 и определяют, как тепло проникает в самую холодную часть продукта в упаковке (Chen & Ramaswamy, 2002).
Исторические основы оптимизации процесса производства реторт включают эксперименты по проникновению тепла, математическое моделирование и т.д. Результаты исследований по проникновению тепла были использованы для экспериментального определения температурного профиля при самой низкой температуре нагрева продукта во время стерилизации. Эта информация в дальнейшем используется при определении значения F0 и установлении безопасного времени обработки.
Математические модели, основанные на теплопередаче, разрабатываются для прогнозирования распределения температуры в продуктах и оптимизации условий обработки без каких-либо трудоемких физических экспериментов (Simpson et al., 2007). Эти модели могут быть использованы для моделирования различных условий хранения в ретортах и рецептур продуктов с целью определения наиболее эффективных циклов стерилизации. Несмотря на эти устоявшиеся методы, все еще существуют некоторые трудности в достижении оптимальной обработки в автоклавах. Одной из таких серьезных проблем является энергоемкость, связанная с повышением температуры и давления в течение длительного времени. Это не только увеличивает эксплуатационные расходы, но и влияет на окружающую среду (Peesel et al., 2016).
Во-вторых, существует риск чрезмерной обработки, поскольку пища подвергается избыточному нагреванию, при котором она становится стерильной. С одной стороны, чрезмерная обработка с точки зрения безопасности пищевых продуктов может привести к нежелательным изменениям внешнего вида продукта и его сенсорных характеристик, таких как текстура, вкус, цвет и питательная ценность, что снижает качество продукта (Yu et al., 2023). С другой стороны, недостаточная обработка также создает значительные риски для безопасности пищевых продуктов. Это также усугубляется естественным несоответствием характеристик сырья, упаковочных материалов и ретортного оборудования в возможности получения оптимальных результатов обработки (Zhu et al., 2022).
Для решения этих задач в современной системе оптимизации автоклавов все чаще используются передовые технологии. Данные о ключевых параметрах процесса в режиме реального времени могут быть получены с помощью датчиков, например термопар и датчиков давления, которые позволяют осуществлять более точный контроль и отслеживать отклонения в режиме реального времени. Автоматизированные системы могут динамически регулировать условия приготовления на основе обратной связи, поступающей от датчика, что помогает уменьшить количество человеческих ошибок и обеспечивает лучший контроль за консистенцией. Кроме того, вычислительная гидродинамика (CFD) и усовершенствованные алгоритмы управления позволяют проводить как более сложное моделирование, так и оптимизацию теплового потока в автоклаве в режиме реального времени, что приводит к более равномерному нагреву и сокращению времени обработки (Simpson et al., 2020). Эти технологические инновации открывают путь к объединению интеллектуальных информационных систем для дальнейшей оптимизации процессов стерилизации.
Безопасность пищевых продуктов при переработке в автоклавах
Безопасность пищевых продуктов означает, что пищевые продукты не причинят вреда человеку, который употребляет их в пищу или употребляет в пищу таким образом, чтобы это не являлось нарушением целевого назначения пищевых продуктов (Всемирная организация здравоохранения, 2023). Безопасность пищевых продуктов имеет первостепенное значение для продуктов, обработанных в автоклавах, поскольку они предназначены для хранения в течение длительного времени, и их не подвергают термической обработке после помещения в автоклав.
Таким образом, процесс термической стерилизации является наиболее важным средством контроля микробиологического риска. Уничтожение спор анаэроба Clostridium botulinum, продуцирующего нейротоксины, является наиболее важной задачей при обработке автоклавами, поскольку споры этой бактерии вырабатывают один из самых мощных нейротоксинов, который даже в минимальных количествах приводит к летальному исходу (Solomon & Timothy, 2023).
Для обеспечения безопасности пищевых продуктов, прошедших термическую обработку, на глобальном и национальном уровнях были установлены строгие нормативные рамки и стандарты. На международном уровне широко применяются такие стандарты, как Анализ рисков и критические контрольные точки (HACCP) и ISO 22000 (Системы управления безопасностью пищевых продуктов). ХАССП — это превентивная система, которая выявляет, оценивает и контролирует опасности, имеющие значение для безопасности пищевых продуктов, уделяя особое внимание критическим контрольным точкам (ККТ), где опасности могут быть предотвращены, устранены или снижены до приемлемых уровней (ФАО и ВОЗ, 2023).
В случае обработки в автоклаве сама стадия термической обработки является критической контрольной точкой, где такие параметры, как температура, время и давление, практически не требуют контроля. Типичные угрозы безопасности пищевых продуктов при обработке в автоклавах обычно делятся на три большие группы, которые включают микробиологические, химические и физические угрозы безопасности пищевых продуктов. Микробиологические риски считаются наиболее важными, поскольку отсутствие надлежащей термической обработки может привести к выживанию и даже росту патогенных микроорганизмов, таких как спорообразующие бактерии, например, Clostridium botulinum и Bacillus cereus. Кроме того, целостность упаковок также может быть нарушена, поскольку утечки или нарушение герметичности могут привести к загрязнению упаковочных листов в процессе производства, что ставит под угрозу безопасность продукта (Panghal et al., 2018).
Химические опасности могут возникать по-разному, включая попадание загрязняющих веществ в сырье, таких как пестициды или тяжелые металлы, миграцию вредных химических веществ в упаковочных материалах и образование нежелательных химических веществ на стадии переработки, таких как акриламид. Несмотря на то, что обработка автоклавом в основном направлена на обеспечение микробиологической безопасности, крайне важно тщательно подбирать сырье и надлежащие упаковочные материалы, чтобы снизить риски, связанные с химическими веществами (Onyeaka et al., 2023). В то же время физическая опасность влечет за собой случайное попадание опасных материалов, обычно стекла, металла, пластика или дерева, в продукт во время производства или упаковки.
Несмотря на то, что они несколько менее непосредственно связаны с самим термическим процессом, они также представляют серьезную опасность, поскольку могут нарушить целостность упаковки, что может привести к повторному микробиологическому загрязнению (Onyeaka et al., 2023). Безопасность пищевых продуктов, произведенных в автоклавах, многогранна и включает в себя различные синергетические аспекты. Одним из наиболее важных является мониторинг критической контрольной точки (ККТ), который требует постоянного контроля температуры, давления и времени в автоклаве, чтобы гарантировать, что достигнутый уровень F0 является достаточным для обеспечения коммерческой стерильности. В этом процессе обычно могут использоваться автоматизированные системы регистрации данных, а также сигналы тревоги, чтобы обеспечить осведомленность о любых отклонениях (Simpson et al., 2007).
Валидация процесса — это еще один важный метод, основанный на научных и технических испытаниях, которые гарантируют, что термический процесс обеспечивает необходимую степень летальности для уничтожения целевых микроорганизмов. Тесты на проникновение тепла и воздействие микробов — вот некоторые из методов, которые находятся в центре этого процесса валидации (Singh & Cadwallader, 2004). В дополнение ко всем этим усилиям проводятся проверочные операции путем проведения периодических аудитов и проверок соблюдения плана ХАССП наряду с другими системами управления безопасностью пищевых продуктов, чтобы обеспечить эффективное выполнение различных планов в сочетании с ожидаемыми результатами.
Это включает в себя калибровку приборов, тщательный анализ записей, а также микробиологические исследования и тестирование на Mach-B (Mortimore & Wallace, 2013). Кроме того, особое внимание уделяется профилактическому контролю, который включает в себя такие меры, как надлежащая санитария, гигиена персонала, соблюдение технических требований к сырью и регулярная проверка оборудования. Это профилактические меры, направленные на минимизацию возможных рисков до того, как они могут поставить под угрозу безопасность продукта (FDA, 2004).
Несмотря на то, что эти комплексные системы управления безопасностью пищевых продуктов имеют надежную основу, малым и средним предприятиям (МСП) может быть очень трудно разработать и поддерживать в рабочем состоянии комплексные системы управления безопасностью пищевых продуктов. Такие потребности обычно связаны с недостаточными финансовыми возможностями для инвестиций в новое оборудование и обучение персонала, отсутствием каких-либо технических навыков, связанных с микробиологией пищевых продуктов и верификацией технологических процессов, невозможностью получать актуальную информацию об изменениях в нормативных актах и высокими затратами на ведение многочисленных записей (Talib et al., 2014). Такие ограничения указывают на необходимость инновационного решения, т.е. интеллектуальной информационной системы, которая может упростить процесс соблюдения требований, снизить нагрузку на предприятия и повысить эффективность управления безопасностью пищевых продуктов в целом на малых и средних предприятиях.
Прослеживаемость в цепочке поставок продуктов питания
Прослеживаемость цепочки поставок продуктов питания означает способность отслеживать товар на всех этапах производства, переработки, распределения и от фермы до вилки (Prajapati, 2016). Это предполагает запись истории, места и использования продукта или компонента в одном устройстве.
За последние десятилетия роль прослеживаемости стала намного более значимой в связи с растущим спросом потребителей, нормативными требованиями и необходимостью эффективного предотвращения кризисных ситуаций путем устранения инцидентов, связанных с безопасностью пищевых продуктов, или отзыва продукции (Qian et al., 2022).
Прослеживаемость цепочки поставок можно разделить на три основные категории систем отслеживания. Система «один шаг вперед» предполагает, что на следующем этапе цепочки поставок продукт будет отправлен на следующий этап. С другой стороны, система «шаг назад» позволяет определить происхождение продукта на последнем, непосредственном этапе. Внутренняя или полная прослеживаемость цепочки поставок является наиболее эффективной и позволяет детально отслеживать продукт в рамках отдельной компании или всей цепочки поставок. Такая система предоставляет исчерпывающую информацию о происхождении продукта, истории его обработки и каналах распространения, обеспечивая, таким образом, большую прозрачность и подотчетность (Smith & Furness, 2006).
Стандартные рамки, касающиеся прослеживаемости, различаются по всему миру и имеют тенденцию к более широкому охвату и обязательным методам. Международные потребители, как правило, предъявляют более высокие требования, и поэтому передовые механизмы отслеживания имеют решающее значение для малых и средних предприятий пищевой промышленности, лидирующих в экспорте (Международный торговый центр, 2015). В настоящее время применяются различные технологии для повышения прослеживаемости пищевой цепочки.
Традиционные методы, использующие бумажную документацию, считаются неэффективными, поскольку они подвержены ошибкам, сложны в управлении и замедляют доступ к информации. В отличие от этого, современные системы используют цифровые технологии, которые повышают точность, скорость и прозрачность. Два из них, а именно штрих-коды и QR-коды, наиболее часто используются для идентификации товаров и кодирования данных, чтобы их можно было легко сканировать и эффективно получать данные многократно в ходе цепочки поставок (Qian et al., 2022).
Радиочастотная идентификация (RFID) еще больше расширяет это преимущество, предоставляя возможность автоматизированного сбора данных при отсутствии прямой видимости, тем самым обеспечивая более быстрое и точное отслеживание продукции, особенно на крупномасштабных предприятиях (Alfaro & Rxbade, 2009). Кроме того, система планирования ресурсов предприятия (ERP) синхронизирует различные бизнес-процедуры, включая производство, инвентаризацию и продажи, в единое ядро, что значительно упрощает процесс обработки данных отслеживания (Comba et al., 2013).
Совсем недавно технология блокчейн стала мощным методом отслеживания и предлагает распределенную и защищенную от несанкционированного доступа запись, где каждая транзакция, такая как перемещение товаров или операции по обработке, хранится в виде блокчейна. Это послужит открытой и прозрачной историей, к которой смогут получить доступ все законные стороны, и значительно повысит доверие, подотчетность и сдерживание мошенничества по всей цепочке поставок (Verna et al., 2025).
Малым и средним предприятиям (МСП) нелегко создать и поддерживать эффективную систему отслеживания, несмотря на очевидные преимущества. К таким проблемам относятся высокие первоначальные затраты на технологии и инфраструктуру, недостаточная технократическая поддержка для внедрения сложных систем и управления ими, несовместимость разрозненных источников данных по всей цепочке поставок и отсутствие единообразия протоколов обмена данными (Curto & Gaspar, 2021).
Более того, подозрение в том, что прослеживаемость должна по-прежнему рассматриваться как бремя регулирования, а не как стратегический инструмент, может помешать внедрению системы отслеживания. В случае консервных малых и средних предприятий эти барьеры представляют собой не только проблему соблюдения коммерческих требований, но и ключ к конкурентному преимуществу и крайне важному развитию доверия потребителей и доступу к труднодоступным премиальным рынкам с высокими стандартами требуемой прозрачности.