Влиянието на пандемии като COVID-19 (SARS-COV-2) върху управлението на веригите за доставка

Автор: Подполковник инж. д-р Георги МАРИНОВ е главен асистент в катедра „Логистика“ на факултет „Командно-щабен“ на Военна академия „Г. С. Раковски“.

Резюме: Пандемията, предизвикана от коронавируса COVID-19 (SARS-CoV-2)  представлява  специфичен случай за прекъсване на веригата за доставки. В настоящия доклад се разкриват някои актуални тенденции от изследването на влиянието на COVID-19 върху световните вериги за доставки. Първо, се формулират специфичните характеристики, които определят епидемичните огнища, като уникален вид рискове за прекъсване на веригата на доставки. Второ, как въздействието на епидемични огнища влияе върху производителността на веригата за доставки, като се използва примера на COVID-19.

Ключови думи: Пандемия, коронавирус, COVID-19, SARS-CoV-2, управление на веригата за доставка, логистика.

Въведение

Съществуват множество рискове във веригата за доставки, които могат да се обобщят в две групи. В първата група влизат оперативните. Обикновено, те се свързват с ежедневни нарушения по веригата (като колебания във времето за доставка и търсенето)[i]. Във втората група са рисковете от прекъсване във веригата за доставки. Това са събития с ниска честота и с високо въздействие върху веригите за доставки в световен мащаб[ii]. Тези събития се характеризират с много силно и непосредствено въздействие върху структурата на веригата за доставки, тъй като някои от елементите по веригата (като доставчици, производители, дистрибуционни центрове и транспортни връзки) стават временно недостъпни[iii].

Могат да се дадат следните примери за такива рискове, като природните бедствия, земетресенията, цунами вълните (земетресението и последвалото цунами в Япония през 2011 г.), правни спорове, стачки на работници или избухване на епидемии.

Влиянието на избухването на епидемии върху веригата за доставки се характеризира със съществуване на дългосрочни прекъсвания в непредвидим мащаб; неритмични прекъсвания по веригата (пулсации) и едновременни прекъсвания във всички елементи по веригата. За разлика от другите рискове, избухването на епидемии бързо се разпространява в много географски региони. Като например SARS, MERS, Ебола, свински грип, а също така и коронавирус (COVID-19 / SARS-CoV-2)[iv].

Пандемията, свързана с коронавирус (COVID-19 / SARS-CoV-2) избухва в областта Ухан, Китай и веднага засяга китайският износ, като драстично намалява предлагането на китайски стоки на световния пазар. Разрастването на COVID-19 става причина за едно от най-големите прекъсвания срещани през последните десетилетия в глобалните вериги за доставки[v]. През периода 15 януари – 10 февруари 2020 г. официалният брой на потвърдените случаи на коронавирус в Китай нараства от 292 на 28018, като към 16 март случаите вече са 80880[vi]. От края на м. февруари и началото на м. март 2020 г. броят на случаите на COVID-19 нараства експоненциално в Азия, Европа и САЩ, което води до затваряне на граници и налагане на карантинни мерки.

Световната здравна организация обявява пандемията на 11 март 2020 г., като към този момент, в световен мащаб са потвърдени повече от 118 000 случая на COVID-19. Веднага се усеща влиянието на пандемията във веригите за доставки в глобален мащаб. В 94% от компаниите на Fortune 1000 се наблюдават прекъсвания на вериги за доставки заради коронавируса[vii]. В доклад на Dun & Bradstreet се казва, че 51 000 компании по света имат най-малко един директен доставчик от областта Ухан, а най-малко 5 милиона компании по света имат един или повече второстепенни доставчици от Ухан. Освен това, 938 от компаниите във Fortune 1000 имат директни или второстепенни доставчици от Ухан[viii]. Също така, най-големите 1000 вериги за доставки в света притежават малко повече от 12000 съоръжения (фабрики, складове и др.) в районите свързани с огнището на коронавируса[ix].

Цели на изследването

Да се формулират специфичните особености, които очертават епидемичните огнища, като уникален вид рискове за веригата за доставки. Както и да се представи методология, базирана на анализа, която би могла да се използва за изследване и прогнозиране на въздействието на епидемични огнища върху производителността на веригата за доставки, като се използва примерът на коронавирус COVID-19.

Епидемичните огнища и веригите за доставки

Съществуват много научни изследвания за справяне с епидемичните огнища от гледна точка на хуманитарната логистика, но въздействието на епидемични огнища върху търговските вериги за доставки се разглеждат като празнина в научните изследвания и възможност за развитие[x]. Може да се намери малко оскъдна информация за предишни епидемични огнища, като SARS през 2002–2003 г. Тогава сериозно се засяга авиационната индустрия (международното летище в Торонто – Пирсън, разработва план за реакция при пандемия[xi], а в Тайван, около 30% от международните полети са спрени[xii]). Въпреки това, степента на глобализация и ролята на Китай в световните вериги за доставки по времето на SARS са доста различни от сегашната ситуация, а въздействието на SARS върху веригите за доставки е сравнително ниско. Друг пример може да бъде даден и с разпространението на вируса Ебола, който повлиява негативно на глобалната логистика[xiii]. Вследствие на последиците от Ебола, Калнан и колектив посочват необходимостта от изграждане на механизъм за вземане на решения, който би спомогнал за прогнозиране на въздействието на епидемичните огнища върху веригите за доставки по време и след кризата[xiv].

Логично е да се очаква намаляване на финансовите показатели, недостиг на материали и колебания на цените по време на епидемични огнища. Това се потвърждава в анализи на доклади, свързани с COVID-19. Например, цените на дребно в Китай се повишават през февруари 2020 г. средно с 21,9%[xv]. На 17 февруари, Apple обявява, че очаква тримесечните си приходи да спаднат[xvi]. В края на м. февруари 2020 г., вследствие на вируса, 9% от контейнеровозният флот е спрян, а китайските производствени индекси достигат най-ниската си точка след Голямата рецесия в резултат на спирането на производството, за да се спре разпространението на COVID-19[xvii].

Моделиране на веригата за доставки

За целите на настоящото изследване е извършено моделиране на верига за доставки с доставчици (от Китай), намиращи се в регион, засегнат от епидемично огнище под формата на карантина и спиране на производството. Като част от веригата са и двама производители (от Китай), дистрибуционни центрове и клиенти, разположени в различни географски зони. Производителите доставят продукцията с плавателни съдове (контейнеровозни кораби) до дистрибуционните центрове в САЩ, Бразилия и Европа със средно време за транспортиране от 30 дни. Оттам стоките се доставят до клиентите със сухоземен транспорт (товарни автомобили и влакове). В САЩ дистрибуцията се организира от основния дистрибуционен център в Ню Йорк и чрез четири регионални дистрибуционни центъра. Общо в света, производителите имат 95 клиента. Клиентите изпращат поръчките си в дистрибуционните центрове на всеки 5 дни, като очакват доставката им да се изпълни между 4 и 9 дни след направената заявка. Ако този срок не се спази, то тогава може доставката да се счита за забавена. Забавените доставки имат негативно въздействие върху нивото на обслужване, спрямо общия брой поръчки. Приема се, че колебанията в търсенето е много ниска, като то е между 50 и 100 артикула. Също така, тук се цели да се разкрие въздействието на прекъсванията върху веригата и заради това се избягват други вариации на моделиране. Елементите от веригата за доставки имат постоянни и променливи разходи (разходи за обработка на доставките, разходи за поддържане на складовата наличност, режийни разходи и др.).

За моделиране на веригата за доставки се използва времевата линия на разпространение на COVID-19, която беше открита в различни източници в Интернет, започващи от средата на януари 2020 г. до 12 март 2020 г., както следва:

  • 25 януари – производството спира при доставчиците в Китай;
  • 3 февруари – спира сглобяването в Китай;
  • 11 февруари – пристанищните операции спират в Китай;
  • 25 февруари – недостиг в дистрибуционните центрове по целия свят;
  • 11 март – възстановяване на производството в Китай;
  • 13 март – разширени карантинни мерки в целия свят (вкл. в България).

При намаляване на ръста на заболелите в Китай и намаляване на пандемията в световен мащаб се разглеждат три примерни сценария на въздействието на епидемията върху веригата на доставки (фиг. 1):

Сценарий I: Локализация на епидемичното огнище в Китай.

Сценарий II: Разпространение на епидемични огнища в целия свят и закриване на елементи от моделираната верига.

Сценарий III: Разпространение на епидемични огнища на пазарите и намаляване на търсенето с 50%.

Фиг. 1. Примерни сценарии за моделиране

При други сценарии, затварянето на едни елементи по веригата ще бъде придружено от отваряне на други обратно по веригата[i]. Проектираната експериментална среда проучва реакцията на веригата за доставки при епидемични огнища и отговаря на следните въпроси:

  • Какво е въздействието на епидемия върху управлението на веригата за доставки?
  • Колко време отнема да се възстанови веригата за доставки след избухването на епидемия?
  • Колко дълго може веригата за доставки да издържи прекъсването (т.е. какво е критично време за прекъсване)?
  • Каква е ролята на обхвата и времето на разпространение на прекъсванията?
  • Кои са най-критичните сценарии за разпространение на епидемията?

В обобщение, се разглеждат сценариите показани на фиг. 1.

Методология на изследването

Използва се методология, при която се коригират някои параметри (време за доставка, време за прекъсване) на моделираната глобална верига за доставки без да се променя структурата й.

Последните изследвания[ii] показват, че складовата наличност, времето за доставка и резервни доставчици са от изключителна важност за реакцията на веригата за доставки и намаляване на риска. Друг важен фактор са прекъсванията, които се разпространяват в много от звената по веригата за доставки[iii] [iv].

Важността на данните за географското местоположение, за търсенето, за очакваното време за доставка и данните за моделиране на модела, и как те биха могли да бъдат използват за реакция на веригата за доставки по време на епидемични огнища са описани от Анпарасан и Лежюн за епидемията от холера, настъпила след земетресението през 2010 г. в Хаити[v].

Намаляване на риска, чрез създаване на складова наличност от запаси: Обикновено, фирмите имат складова наличност, средно за между 15 и 30 дни, макар, че една не много малка част от тях увеличават количеството на запасите в резултат на събития като епидемията от TORS 2002–2003 г., изригването на вулкана в Исландия през март 2010 г., цунамито в Япония през март 2011 г. и наводнението в Тайланд през август 2011 г [vi].

Модела е съставен въз основа на складова наличност за 15 до 30 дни.

Време за доставка: Приемаме, че доставка по море от Китай до САЩ или Европа отнема средно 30 дни[vii]. Това означава, че ако китайските фабрики спрат производство преди началото на китайския празник на 25 януари 2020 г., последната им доставка ще пристигне през последната седмица от февруари 2020 г[viii]. Това е времето, което се използва в разработения модел.

Прекъсванията по веригата за доставки: Вследствие на избухването на епидемията в Китай се наблюдава прекъсвания по веригата за доставки или се наблюдава така наречения пулсиращ ефект. Например, Fiat Chrysler Automobiles NV съобщава, че „временно спира производството в автомобилната фабрика в Сърбия, защото не може да достави части от Китай“.[ix] По същия начин Hyundai „решава да спре производството в заводите си в Корея … поради прекъсвания в доставките на части, от доставчици, които се намират в огнището на коронавируса в Китай“.[x] Също така се наблюдава, че при доставки с кратък срок на изпълнение, прекъсванията във веригата за доставки се появяват по-рано и следователно пулсиращия ефект се разпространява по-бързо.

Дизайн на модела

На фиг. 2 е пресъздаден модела в съответствие с изследването. Фиг. 2 илюстрира основната схема на материалните и информационни потоци във веригата за доставки.

Фиг.2. Материален и информационен поток

Предполага се, че дистрибуционните центрове и производителя изпълняват политиката за контрол на складовата наличност с цел избягване на презапасяване, базирана на ниво „поръчка – доставка“. Относно, правилата за контрол на складовата наличност, съществува голямо разнообразие от специализирана литература за управление на запасите и те не са предмет на настоящото изследване.

Пазарите генерират поръчки до дистрибуционните центрове според тяхното търсене. Дистрибуционните центрове според политиките им за контрол на запасите, заявяват своите поръчки до производителя. Производството се контролира, тъй като фабриките също имат политика за контрол на складовата наличност. В случай на прекъсване и недостиг на продукция, доставките също прекъсват, както е показано на фиг. 2. В случай на останала складова наличност, доставките се насочват на случаен принцип с еднаква вероятност за разпределение до дестинациите по веригата на доставките.

Резултати и анализи

При изследване на въздействието на различната продължителност на прекъсване и мащаб на разпространение на епидемията, организацията е следната: 1). Изчислява се ефективността на веригата за доставки, по ключовите показатели за ефективност, като нива на услуги, продажби, време за доставка, налични запаси и печалба, при сценарий без прекъсвания. 2). Сравняват се реакциите на веригата за доставки при различни ситуации и се правят изводи за прекъсването и въздействието на пулсациите върху производителността на веригата за доставки.

При първия сценарий, представен във фиг.1, резултатите потвърждават, че по-голямата продължителност на прекъсването нагоре по веригата на доставките, води до намаляване на производителността. Всички ключови показатели за ефективност намаляват, докато увеличаването на продължителността на прекъсването до 90 дни води до спад на печалбата с почти 90%, а времето за доставка е нараснало 15 пъти.

Анализирайки резултатите от втория сценарий (фиг.1), се срещат няколко интересни моменти. При кратка продължителност на прекъсванията в Китай (45 дни) и по-нататъшното разпространение на епидемичното огнище в САЩ, Южна Америка и Европа, придружено със затваряне на дистрибуционните центрове в регионите там, води до намаляване на всички ключови показатели за ефективност. Обратно, по-дългото забавяне в разпространението на епидемията (т.е. 60 дни вместо 30 дни) и по-кратката продължителност на прекъсването надолу по веригата на доставките (т.е. сценарият с 45 дни прекъсване в Китай, 60 дни забавяне на епидемията и 45 дни прекъсване продължителност след веригата на доставките) биха довели до най-ниския спад на производителността. На следващо място, в случай на по-дълги прекъсвания в Китай и по-продължително разпространение на епидемията надолу по веригата за доставките не се наблюдава положителен ефект върху производителността на веригата. В същото време, ние можем да наблюдаваме отново положителен ефект от забавянето на разпространението на епидемията в случай на много дълго прекъсване в Китай от 90 дни. Нещо повече, производителността на веригата за доставки се представя по-добре при всички ключови показатели за ефективност в случай на 90 дни прекъсване в Китай и по-продължителното разпространение на епидемията надолу по веригата за доставките в сравнение със случая при първия сценарий, без разпространение на епидемия.

В най-сложния трети сценарий могат да се наблюдават няколко негативни събития. Интересното е, че съвкупността от две отрицателни събития често води до положителен ефект върху производителността на веригата за доставки. Иначе казано, ако прекъсванията надолу по веригата са придружени от прекъсвания на търсенето, общата производителност на веригата за доставки се увеличава поради намаляване на изоставането. Този ефект обаче изчезва в случаите с много дълга (например, 90 дни)  продължителност на прекъсване на търсенето надолу по веригата за доставките.

Друго наблюдение при третият сценарий е, че за разлика от втория, по-дългите забавяния на разпространението на епидемията по-скоро намаляват производителността на веригата за доставки. Освен това може да се наблюдава, че по-дългите забавяния в разпространението на епидемията и по-дълготрайните прекъсвания надолу по веригата за доставките са по-опасни от продължителността на прекъсването нагоре по веригата за доставките.

Положителен ефект може да се наблюдава, само когато се синхронизира времето за възстановяване в различните нива на веригата на доставки. Например, имаме ситуация, когато китайското производство спира на 25 януари 2020, дистрибуционните центрове надолу по веригата затварят на 25 февруари 2020, производството в Китай се възобновява на 25 март 2020, а операциите в дистрибуционния център се възобновяват на 10 април 2020. Това би довело до високи печалби, добро ниво на обслужване и кратки срокове, заедно с доста ниско общо време за прекъсване на веригата за доставки.

От извършеният анализ и моделиране може да се направи следното обобщение на резултатите:

  1. Ако епидемичното огнище се локализира, то реакцията на изпълнение на веригата за доставки ще бъде пропорционална на продължителността на прекъсването.
  2. В случай на разпространение на епидемията, ефективността на веригата за доставки зависи от времето и мащаба на разпространението на прекъсванията (т.е. ефекта на пулсации), както и последователността от затваряне и отваряне на съоръженията по веригата за доставки, а не от продължителността на прекъсването.
  3. Едновременното прекъсване на търсенето и предлагането може да има положителни ефекти върху производителността на веригата за доставки, като реакция от избухването на епидемията.
  4. Най-голямата производителност на веригата за доставки може да се наблюдава в случаите, когато възстановяването на съоръженията в различни нива по веригата за доставки се синхронизира във времето.
  5. Най-отрицателното въздействие върху производителността на веригата за доставки се наблюдава в случаите на много дълъг период на прекъсване на дистрибуционните центрове и търсенето надолу по веригата за доставки, независимо от периода на прекъсване в горната част от веригата.

Заключение

Пандемията, предизвикана от коронавируса COVID-19 представлява специфичен случай за прекъсване на веригата за доставки.

В настоящия доклад се представиха и разиграха различни възможни сценарии, които показват актуални тенденции в изследването на въздействието на COVID-19 за световните вериги за доставка.

По отношение на поставените цели би могло да се обобщи че, резултатите от проучването показват, че:

– епидемичните огнища се характеризират със съществуване на дългосрочни прекъсвания и непредвидим мащаб;

– неритмични прекъсвания по веригата (пулсации) и едновременни прекъсвания във всички елементи по веригата.

За разлика от другите рискове и бедствия, избухването на епидемии бързо се разпространява в много географски региони, създавайки много неизвестни, което затруднява пълното определяне на въздействието на епидемичното огнище върху веригата за доставки и правилните мерки за реакция.

Що се отнася до втората цел, беше извършен анализ и прогнозиране на въздействието на епидемичните огнища върху веригата за доставки, използвайки методология и примера за коронавирус COVID-19. Анализът предложи възможност за прогнозиране, както на краткосрочни, така и на дългосрочни въздействия от епидемии върху веригите на доставки и разкри най-критичните сценарии на епидемията от гледна точка на намаляване на ефективността на веригата за доставки.

В бъдеще, биха могли да се допълнят и доразвият описаните по-горе сценарии, като се проверяват реакциите на веригата за доставки при различни сценарии и планове в условия на пандемии и спрямо развитието на COVID-19.

Важно е да уточним, че въздействието на епидемичните огнища върху веригите за доставки силно зависи и от вида на продукта, който се доставя глобално на клиентите в различните континенти.

В действителност въздействието на епидемичните огнища върху веригите за доставка на изделия със спешно търсене по време на пандемия, като дезинфектант за ръце, медицински маски, медицинска апаратура и медицински алкохол, е специална тема за изследване от глобално значение, която би могла да бъде предмет на изследване в бъдеща научна разработка.


[i] Иванов, Г. (2020). Националната сигурност на държавата в условията на пандемия от коронавирус // Списание „Национална сигурност“ 2020/04/01 // ISSN: 2682-941X, стр. 5, https://nacionalna-sigurnost.bg/broi-3/, последно посетен на 17 април 2020 г.

[ii] Lucker, F., Seifert, R.W., Bicer, I. (2019). Roles of inventory and reserve capacity in mitigating supply chain disruption risk. Int. J. Prod. Res. 57 (4), 1238–1249.

[iii] Димитров, М., Кирилов, Д. (2019). Развитие на органите за управление на интегрираната логистика в НАТО, Годишна университетска научна конференция на НВУ „Васил Левски“, 2019 г., том 6 Научно направление „Сигурност и отбрана“ – ISSN 1314-1937, обем – 7 стр. (стр. 109 до 115)

[iv] Garvey, M.D., Carnovale, S., Yeniyurt, S. (2015). An analytical framework for supply network risk propagation: A Bayesian network approach. Eur. J. Oper. Res. 243 (2), 618–627. Transportation Res. Part E: Logistics Transportation Rev. 133, https://doi.org/10.1016/j.tre.2019.101830.

[v] Anparasan, A.A., Lejeune, M.A. (2018). Data laboratory for supply chain response models during epidemic outbreaks. Ann. Oper. Res. 270 (1-2), 53–64.

[vi] Haren, P., Simchi-Levi, D. (2020). How coronavirus could impact the global supply chain by mid-march. Harward Business Review, February 28, 2020, https://hbr.org/2020/02/how-coronavirus-could-impact-the-global-supply-chain-by-mid-march?ab=hero-subleft-1, последно посетен на 20 март 2020 г.

[vii] Kirilov, D. (2018). Improvement of the support of the Republic of Bulgaria as a host-nation in the process of reception, staging and onward movement in cooperation with NATO Force Integration Unit – Bulgaria, OBRONNOŚĆ ZESZYTY NAUKOWE WYDZIAŁU ZARZĄDZANIA I DOWODZENIA, nr 3(27)2018, ISSN 2299-2316, Warszawa 2018, p. 45÷52

[viii] Haren, P., Simchi-Levi, D. (2020). How coronavirus could impact the global supply chain by mid-march. Harward Business Review, February 28, 2020, https://hbr.org/2020/02/how-coronavirus-could-impact-the-global-supply-chain-by-mid-march?ab=hero-subleft-1, последно посетен на 20 март 2020 г.

[ix]Foldy, B. (2020). Coronavirus pinching car-industry supply chains. https://www.marketwatch.com/story/coronavirus-pinching-car-industry-supply-chains-2020-02-14?mod=mw_quote_news, последно посетен на 20 март 2020 г.

[x]StraitsTime. (2020). Coronavirus exposes cracks in carmakers’ Chinese supply chains. https://www.straitstimes.com/business/companies-markets/coronavirus-exposescracks-in-carmakers-chinese-supply-chains, последно посетен на 20 март 2020 г.

[i] Arreola-Risa, A., G. A. De Croix. (1998). Inventory management under random disruptions and partial backorders. Naval Res. Logist.45687–703

[ii] Käki A., Salo A., Talluri S. (2015). Disruptions in Supply Networks: A Probabilistic Risk Assessment Approach. Journal of Business Logistics, 2015, 36(3): 273–287

[iii] Ефтимов, Е., Димитров, М. (2019). Аспекти в развитието на мрежата от логистични хъбове в Европа и на логистичната поддръжка в операциите, Сборник доклади от годишна университетска научна конференция на НВУ „Васил Левски“, 2019 г., ISSN 2367-7481 Научно направление „Сигурност и отбрана”, стр. 986 – 992

[iv] Димов, П. (2020). Историческият опит за справянето с пандемии // Списание за „Интернет сигурност“,2020/04/22 // ISSN 2535-0838, https://postvai.com/analizi/chuma-holera-grip-koronavirus.html., последно посетен на 17 април 2020 г.

[v] Araz, O.M., Choi, T.-M., Olson, D., Salman, F.S. (2020). Data analytics for operational risk management. Decision Sci forthcoming.

[vi] Worldometers, 2020. https://www.worldometers.info/coronavirus/country/china/, последно посетен на 20 март 2020 г.

[vii] Fortune (2020). https://fortune.com/2020/02/21/fortune-1000-coronavirus-china-supply-chain-impact/, последно посетен на 20 март 2020 г.

[viii] Dun & Bradstreet (2020). https://foreignpolicy.com/2020/03/04/blindsided-on-the-supply-side/ последно посетен на 20 март 2020 г.

[ix] Linton, T., Vakil, B. (2020). Coronavirus is proving we need more resilient supply chains. Harward business review, March 5, 2020, https://hbr.org/2020/03/coronavirus-is-proving-that-we-need-more-resilient-supply-chains, последно посетен на 20 март 2020 г.

[x] Lee, E.K., Smalley, H.K., Zhang, Y., Pietz, F. (2009). Facility location and multi-modality mass dispensing strategies and emergency response for biodefence and infectious disease outbreaks. Int. J. Risk Assessment Manage. 12 (2), 311–351.

[xi] Johanis, D. (2007). How Toronto Pearson International Airport applied lessons from SARS to develop a pandemic response plan. J. Business Continuity Emergency Planning 1 (4), 356–368.

[xii] Chou, J., Kuo, N.-F., Peng, S.-L. (2004). Potential impacts of the SARS outbreak on Taiwan’s economy. Asian Econ. Pap. 3 (1), 84–99.

[xiii] BSI (2014). Supply Chain Impact of 2014 Ebola Outbreak. https://www.bsigroup.com/LocalFiles/en-GB/supply-chain-solutions/resources/Whitepaper%20Ebola_10.14_7.pdf, последно посетен на 20 март 2020 г

[xiv] Calnan, M., Gadsby, E.W., Konde, M.K., Diallo, A., Rossman, J.S. (2018). The response to and impact of the Ebola epidemic: Towards an agenda for interdisciplinary research. Int. J. Health Policy Manage. 7 (5), 402–411.

[xv]Bild (2020). https://www.bild.de/news/inland/news-inland/coronavirus-rki-erklaert-ganz-italien-zum-sperrgebiet-weltweit-nehmen-faelle-zu-69089326.bild.html, последно посетен на 20 март 2020 г.

[xvi] Apple (2020). Investor update on quarterly guidance [February 17, 2020], последно посетен на 20.03.2020 г

[xvii] Retaildive (2020). https://www.retaildive.com/news/the-impact-of-the-coronavirus-on-retail/573522/, последно посетен на 20 март 2020 г.