Developing an Enterprise Logistics Strategy under Market Instability

Abstract

У сучасних умовах глобальна логістика стикається з високим рівнем невизначеності, спричиненої геополітичними кризами, екстремальними погодними явищами та раптовими коливаннями попиту. Традиційні стратегії, орієнтовані на довгострокове планування без врахування швидких збурень, виявляються недостатньо гнучкими та неефективними. У статті проаналізовано сучасні підходи до підвищення стійкості логістичних систем через адаптивне управління та цифрову трансформацію.

Метою дослідження є розробка комплексної моделі адаптивного стратегічного циклу для логістичних систем підприємств, що враховує п’ять ключових етапів управління в умовах ринкової нестабільності, та оцінка ефективності інструментів оперативного коригування з використанням цифрових технологій.

В результаті аналізу літератури та кейс-досліджень запропоновано модель, що поєднує: сканування зовнішніх ризиків із застосуванням Big Data-аналітики; чітке формулювання логістичних цілей; сценарне планування із мікрострес-тестами; впровадження рішень із IoT-моніторингом; регулярний перегляд стратегії з автоматизованими процедурами корекції. Доведено, що така інтеграція дозволяє зменшити витрати на перебої в ланцюгу постачання на 15–20 %.

Адаптивна модель стратегічного циклу забезпечує швидке відновлення та налаштування логістичних процесів відповідно до змін ринку, перетворюючи реактивний підхід на проактивну систему управління. Результати дослідження можуть бути використані менеджерами для підвищення операційної стійкості та конкурентоспроможності підприємств.

This paper examines how businesses can develop enterprise logistics strategies amid increasing market instability to remain agile and responsive. In a context defined by geopolitical tensions, fluctuating demand, and supply chain disruptions, the capacity to adjust logistics strategies in real time is essential for ensuring operational continuity and competitiveness. Purpose. This study aims to develop an integrated model of an adaptive logistics strategic cycle that encompasses five key management stages under unstable market conditions. The study also seeks to evaluate the effectiveness of real-time correction mechanisms supported by digital technologies. Results. Through a comprehensive literature review and practical case analysis, we propose the following five-step strategic framework: (1) scanning the external environment using big data analytics and AI-based forecasting tools, (2) precisely formulating logistics objectives based on risk assessment, (3) flexibly planning scenarios on a micro level to anticipate potential disruptions, (4) implementing and monitoring in real time via IoT infrastructure and digital twins, and (5) systematically reviewing strategies with automated feedback loops and machine learning–driven adjustment protocols. Evidence suggests that this model can reduce logistics disruption costs by 15–20%, while significantly improving system transparency and agility. Conclusions. The proposed adaptive strategic cycle model enables companies to transition from reactive to proactive logistics management. The model enables the continuous alignment of logistics operations with evolving market dynamics, enhances supply chain resilience, and establishes a solid basis for digital transformation in agricultural and industrial enterprises. These findings offer logistics managers actionable recommendations for increasing efficiency, responsiveness, and long-term competitive advantage in volatile markets