Азық-түлік суық тізбек логистикасы және әлеуметтік тұрақтылық: библиометриялық талдау

Азық-түлік өнімдерінің суық тізбек логистикасы тез бұзылатын өнімдердің сапасы мен қауіпсіздігін сақтауда және жеткізу тізбектерінің тұрақтылығын қамтамасыз етуде маңызды әлеуметтік рөл атқарады. Зерттеудің мақсаты – азық-түлік өнімдерінің суық тізбек логистикасы мен оны басқару саласындағы ғылыми зерттеулердің даму динамикасын, тақырыптық құрылымын және перспективалы бағыттарын анықтау. Зерттеу әдіснамасы ғылыми жарияланымдарды жүйелі библиографиялық, библиометриялық және мазмұндық талдауға негізделген. Бастапқы деректер жиынтығына Dimensions дерекқорында 2002–2024 жылдар аралығында жарияланған 936 еңбек енгізілді; тақырыптық іріктеуден кейін 250 жұмыс тереңдетілген талдау үшін таңдап алынды. Деректер VOSviewer және Biblioshiny бағдарламаларының көмегімен өңделіп, жарияланымдар динамикасына талдау жүргізілді. Нәтижелер жарияланымдар санының орташа жылдық өсімі 9–11%-ды құрағанын, ал еңбектердің 38,6%-ы 2021–2024 жылдары жарияланғанын көрсетті. Зерттеулерге 32 елдің авторлары қатысты: жарияланымдардың 25%-ы Қытайға, Үндістан мен АҚШ-қа 6,5%-дан, Италия мен Ұлыбританияға 5%-дан тиесілі болды. 58 ғылыми журнал мен жинақта жарияланған еңбектердің шамамен 39%-ы он жетекші дереккөзге тиесілі болды. Пәндік құрылымда инженерлік ғылымдар – 20%, бизнес және менеджмент – 15%, компьютерлік ғылымдар – 13%, шешім қабылдау ғылымдары – 10% үлеспен басымдық танытты. Жеті негізгі тақырыптық бағыт анықталды: температуралық бақылау, тұрақты даму, азық-түлік қауіпсіздігі, технологиялық инновациялар, цифрландыру, әлеуметтік-экономикалық тұрақтылық және инфрақұрылымды дамыту. Алынған нәтижелер зерттеулердің қазіргі жағдайын жүйелейді және суық тізбектердің тұрақты дамуына арналған цифрлық, технологиялық және басқарушылық шешімдерді әзірлеуде пайдаланылуы мүмкін.

1. Adekomaya, O., Jamiru, T., Sadiku, R., & Huan, Z. (2017). Minimizing energy consumption in refrigerated vehicles through alternative external wall. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 67, 89–93. https://doi.org/10.1016/j.rser.2016.09.007.

2. Akerma, M., Hoang, H. M., Leducq, D., & Delahaye, A. (2020). Experimental characterization of demand response in a refrigerated cold room. International Journal of Refrigeration, 113, 256–265. https://doi.org/10.1016/j.ijrefrig.2020.02.006.

3. Ali, I., Nagalingam, S., & Gurd, B. (2018). A resilience model for cold chain logistics of perishable products. The International Journal of Logistics Management, 29(3), 922-941. https://doi.org/10.1108/IJLM-06-2017-0147

4. Ballew B.S. (2009). Elsevier’s Scopus database. Journal of Electronic Resources in Medical Libraries, 6(3), 245–252. https://doi.org/10.1080/15424060903167252

5. Bouzembrak, Y., Klüche, M., Gavai, A., & Marvin, H. J. P. (2019). Internet of Things in food safety: Literature review and a bibliometric analysis. Trends in Food Science & Technology, 94, 54–64. https://doi.org/10.1016/j.tifs.2019.11.002.

6. Carvalho, S. M. R. D., Massuchetto, L. H. P., Nascimento, R. B. C. D., Araújo, H. V. D., & d’Angelo, J. V. H. (2019). Optimization of a vapor injection refrigeration cycle using hydrocarbon mixed refrigerants. International Journal of Refrigeration, 98, 109–119. https://doi.org/10.1016/j.ijrefrig.2018.10.008.

7. Datta, A., Khaipetch, J., Gunawan, E., Bannor, R. K., & Ho, T. D. N. (2023). The adoption of sustainable supply chain management practices on performance and quality assurance of food companies. Sustainable Futures, 5, 100103. https://doi.org/10.1016/j.sftr.2022.100103

8. Duan, F., Meng, X., Wu, W., Zou, Y., & Zeng, X. (2026). Data-driven virtual sensor systems for dynamic temperature monitoring along food supply chains. Journal of Stored Products Research, 115, 102844. https://doi.org/10.1016/j.jspr.2025.102844

9. El Ayoubi, M. S., & Radmehr, M. (2023). Green food supply chain management as a solution for the mitigation of food supply chain management risk for improving the environmental health level. Heliyon, 9(2), e13264. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e13264

10. Eze, J., Duan, Y., Eze, E., Ramanathan, R. & Ajmal, T. (2024). Machine learning-based Optimal temperature management model for safety and quality control perishable food supply chains. Scientific Reports, 14 (1) https://doi.org/10.1038/s41598-024-70638-6

11. Gao, T., Sun, D.-W., Tian, Y., & Zhu, Z. (2021). Gold–silver core-shell nanorods based time-temperature indicator for quality monitoring of pasteurized milk in the cold chain. Journal of Food Engineering, 306, 110624. https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2021.110624

12. Gupta, S., Modgil, S., Bhushan, B., & Sivarajah, U. (2022). Blockchain technology in agri-food supply chain: A literature review and bibliometric analysis. Journal of Cleaner Production, 331, 129798. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.129798

13. Hu, R., Zhang, M., Liu, W., Mujumdar, A. S., & Bai, B. (2022). Novel synergistic freezing methods and technologies for enhanced food product quality: A critical review. Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety, 21(2), 1979–2001. https://doi.org/10.1111/1541-4337.12919

14. Huang, T., Bacher, P., Møller, J.K., D’Ettorre, F., & Markussen, W.B. (2023). A step towards digital operations - A novel grey-box approach for modelling the heat dynamics of Ultra-low temperature freezing chambers. Huang, T., Bacher, P., Møller, ArXiv, abs/2306.07772. https://doi.org/10.48550/arXiv.2306.07772

15. Jaelani, I., Harsanto, B., Azis, Y., Sari, D., & Kaltum, U. (2025). Cold chain logistics challenges on sustainability: A systematic review. Sustainable Futures, 10, 101559. https://doi.org/10.1016/j.sftr.2025.101559

16. Jedermann, R., Nicometo, M., Uysal, I., & Lang, W. (2014). Reducing food losses by intelligent food logistics. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 372, 20130302. https://doi.org/10.1098/rsta.2013.0302

17. Kandasamy, J., Vimal, K. E. K., Singh, A. P., Magnani, A., Gokhale, A., & Jagtap, S. (2025). Analysis of key challenges to implementation of FEFO in perishable food supply chain. Journal of Agriculture and Food Research, 21, 101848. https://doi.org/10.1016/j.jafr.2025.101848

18. Kuo, J.C., & Chen, M. (2010). Developing an advanced Multi-Temperature Joint Distribution System for the food cold chain. Food Control, 21, 559-566. https://doi.org/10.1016/j.foodcont.2009.08.007

19. Laguerre, O., Hoang, H.M., & Flick, D. (2013). Experimental investigation and modelling in the food cold chain: Thermal and quality evolution. Trends in Food Science & Technology, 29(2), 87-97. https://doi.org/10.1016/j.tifs.2012.08.001

20. McClements, D. J., Barrangou, R., Hill, C., Kokini, J. L., Lila, M. A., Meyer, A. S., & Yu, L. (2021). Building a resilient, sustainable, and healthier food supply through innovation and technology. Annual Review of Food Science and Technology, 12, 1–28. https://doi.org/10.1146/annurev-food-092220-030824

21. Maras, E. (2016), F&B tackles supply chain traceability head on. Food Logistics. Retrieved May 30, 2026, from https://www.foodlogistics.com/article/12177254/fb-tackles-supply-chain-traceability-head-on

22. Mercier, S., Villeneuve, S., Mondor, M., & Uysal, I. (2017). Time-Temperature Management Along the Food Cold Chain: A Review of Recent Developments. Comprehensive reviews in food science and food safety, 16 4, 647-667. https://doi.org/10.1111/1541-4337.12269

23. Miao, X., Pan, S., & Chen, L. (2023). Optimization of perishable agricultural products logistics distribution path based on IACO-time window constraint. Intelligent Systems with Applications, 20, 200282. https://doi.org/10.1016/j.iswa.2023.200282

24. Mustafa, M. F. M. S., Navaranjan, N., & Demirovic, A. (2024). Food cold chain logistics and management: A review of current development and emerging trends. Journal of Agriculture and Food Research, 18, 101343. https://doi.org/10.1016/j.jafr.2024.101343

25. Ndraha, N., Hsiao, H., Vlajic, J.V., Yang, M., & Lin, H.V. (2018). Time-temperature abuse in the food cold chain: Review of issues, challenges, and recommendations. Food Control, 89, 12–21. https://doi.org/10.1016/j.foodcont.2018.01.027

26. Pandiselvam, R., Tak, Y., Olum, E., Sujayasree, O. J., Tekgül, Y., Çalışkan Koç, G., Kaur, M., Nayi, P., Kothakota, A., & Kumar, M. (2022). Advanced osmotic dehydration techniques combined with emerging drying methods for sustainable food production: Impact on bioactive components, texture, color, and sensory properties of food. Journal of Texture Studies, 53(6), 737–762. https://doi.org/10.1111/jtxs.12643

27. Porat, R., Lichter, A., Terry, L.A., Harker, R., & Buzby, J.C. (2018). Postharvest losses of fruit and vegetables during retail and in consumers’ homes: Quantifications, causes, and means of prevention. Postharvest Biology and Technology, 139, 135-149. https://doi.org/10.1016/J.POSTHARVBIO.2017.11.019

28. Singh, R.K., Gunasekaran, A., & Kumar, P. (2017). Third party logistics (3PL) selection for cold chain management: a fuzzy AHP and fuzzy TOPSIS approach. Annals of Operations Research, 267, 531 - 553. https://doi.org/10.1007/s10479-017-2591-3

29. Shashi, Cerchione, R. Singh, R. Centobelli, P., A. & Shabani, A.(2018).Food cold chain management: from a structured literature review to a conceptual framework and research agenda.The International Journal of Logistics Management, 29(3), 792-821. https://doi.org/10.1108/IJLM-01-2017-0007

30. Sreenivasan, A., & Suresh, M. (2024). Sustainability-controlled measures for resilient management of fresh and short food startups supply chain. Sustainable Manufacturing and Service Economics, 3, 100024. https://doi.org/10.1016/j.smse.2024.100024

31. Tan, Y., Zhang, Y., & Li, J. (2021). IoT-based real-time monitoring system for cold chain logistics: Applications and performance evaluation. Computers and Electronics in Agriculture, 187, 106314. https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106314

32. Xie, J., Wang, Z., Wang, S., & Qian, Y.-F. (2020). Textural and quality changes of hairtail fillets (Trichiurus haumela) related with water distribution during simulated cold chain logistics. Food Science and Technology International, 26(4), 291–299. https://doi.org/10.1177/1082013219888306

33. Ying, X.-G., Wu, Q.-J., Shui, S.-S., Zhang, B., & Benjakul, S. (2021). Insights into the similarities and differences of whiteleg shrimp pre-soaked with sodium tripolyphosphate and sodium trimetaphosphate during frozen storage. Food Chemistry, 348, 129134. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2021.129134

34. Yuan, Y., Xu, F., Jin, M., Wang, X., Hu, X., Zhao, M., Cheng, X., Luo, J., Jiao, L., Betancor, M. B., Tocher, D. R., & Zhou, Q. (2021). Untargeted lipidomics reveals metabolic responses to different dietary n-3 PUFA in juvenile swimming crab (Portunus trituberculatus). Food Chemistry, 354, 129570. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2021.129570