В статье представлена авторская методика комплексной оценки состояния современных складских систем, базирующаяся на синергии концепций организационной устойчивости и алгоритмической гибкости. В условиях нарастающей рыночной волатильности обоснована необходимость трансформации традиционных статических моделей управления в пользу концепции динамических способностей организации. Автором введено и теоретически обосновано понятие «алгоритмическая гибкость», отражающее высокую степень адаптивности управленческих паттернов в условиях цифровой среды. Методологическую основу исследования составили системный анализ и методы экономико-математического моделирования. Разработанный в ходе работы интегральный показатель позволяет осуществлять глубокую предиктивную диагностику зон уязвимости в цепях поставок, а также детерминировать стратегические приоритеты развития менеджмента. Научная новизна заключается в разработке диагностической матрицы «устойчивость–гибкость» и выявлении «эффекта алгоритмического тупика», ограничивающего пропускную способность систем при смене структуры заказов. Результаты исследования имеют высокую практическую значимость для повышения эффективности управленческих решений в контексте масштабной цифровой трансформации и перехода к логистике 4.0.
This paper introduces a proprietary methodology for the holistic assessment of contemporary warehousing systems, grounded in the synergy between organisational resilience and algorithmic agility. Against the backdrop of escalating market volatility, the study argues for a shift from conventional static management models towards the framework of dynamic capabilities. The author conceptualises and theoretically justifies ‘algorithmic agility’ as a metric for the adaptability of managerial patterns within digital environments. Utilising systems analysis and economic–mathematical modelling, the study develops an integral indicator that enables predictive diagnostics of supply chain vulnerabilities and identifies strategic management priorities. The scientific novelty lies in the design of a ‘resilience–agility’ diagnostic matrix and the identification of the ‘algorithmic deadlock effect’, which constrains system throughput during shifts in order structures. These findings offer significant practical utility for optimising decision-making amid large-scale digital transformation and the transition to Logistics 4.0.