КШП. ОМД №1-2025 эл.доп

УДК 004.8:681.5

Т. В. БРАТАРЧУК, д-р экономич. наук (Финансовый университет при Правительстве РФ, г. Москва)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Влияние инфраструктуры дата-центров и распределенных хранилищ данных на эффективность стратегического планирования в промышленном секторе

Исследование посвящено анализу влияния инфраструктуры дата-центров и распределенных хранилищ данных на эффективность стратегического планирования в промышленном секторе. Выявлены ключевые факторы и механизмы этого влияния, а также определить возможности оптимизации бизнес-процессов за счет применения современных технологий хранения и обработки данных. Методологическую базу составляют системный подход, статистический и корреляционно-регрессионный анализ. Эмпирические данные включают показатели деятельности 120 промышленных компаний из разных отраслей за 2019–2023 гг. Установлено, что уровень развития инфраструктуры дата-центров является значимым предиктором точности стратегического планирования. Эффект опосредован повышением скорости и качества аналитической обработки данных. Внедрение распределенных хранилищ на 20–35 % сокращает время принятия стратегических решений. Предложена концептуальная модель влияния ИТ-инфраструктуры на эффективность стратегического менеджмента. Полученные выводы открывают перспективы для дальнейшего изучения трансформационного потенциала технологий хранения и анализа данных в контексте управления промышленными предприятиями.
Ключевые слова: инфраструктура дата-центров; распределенные хранилища данных; стратегическое планирование; промышленный сектор; управление данными; эффективность бизнес-процессов.

 

УДК 629.33:656

С. А. ТРОНИН, канд. экономич. наук (Финансовый университет при Правительстве РФ, г. Москва)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Исследование методов предиктивной аналитики и искусственного интеллекта для улучшения качества и производительности в промышленном производстве

Исследуются методы предиктивной аналитики и искусственного интеллекта для повышения качества и производительности промышленного производства. Концептуальный анализ литературы выявляет ключевые тренды в применении машинного обучения, компьютерного зрения и анализа больших данных для оптимизации производственных процессов. Проведен критический разбор терминологии и выделены пробелы в существующих исследованиях. Предложен оригинальный подход, основанный на интеграции методов глубокого обучения, статистического моделирования и имитационного моделирования. Эмпирическую базу составляют данные с производственных линий пяти предприятий машиностроения (всего около 2 млн наблюдений). Применение разработанной методологии позволяет повысить выход годной продукции на 4,7 %, снизить время простоев оборудования на 12,5 %, сократить затраты на 7,2 %. Результаты имеют высокую практическую значимость для цифровизации промышленности. Дальнейшие исследования должны быть направлены на адаптацию предложенных методов для других отраслей и расширение спектра решаемых задач.
Ключевые слова: предиктивная аналитика; искусственный интеллект; промышленное производство; машинное обучение; большие данные; компьютерное зрение; цифровизация.

 

УДК 004.94

В. Б ФРОЛОВА, канд. экономич. наук (Финансовый университет при Правительстве РФ, г. Москва)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Комплексное исследование внедрения цифровых моделей в производственные процессы промышленных предприятий для оптимизации ресурсов и снижения издержек

Представлены результаты комплексного исследования внедрения цифровых моделей в производственные процессы промышленных предприятий с целью оптимизации ресурсов и снижения издержек. На основе систематического обзора литературы и анализа эмпирических данных, полученных на выборке из 120 предприятий различных отраслей, выявлены ключевые тренды, барьеры и факторы успеха цифровой трансформации производства. С использованием методов экономико-математического моделирования и статистического анализа установлено, что внедрение цифровых двойников, имитационного моделирования и предиктивной аналитики позволяет сократить затраты ресурсов на 12–18 %, повысить производительность на 15–22 % и ускорить вывод новых продуктов на рынок в среднем на 20 %. Обоснованы оригинальные методические подходы к оценке экономических эффектов и построению оптимальных стратегий цифровизации производства с учетом отраслевой специфики. Полученные результаты развивают научные представления о потенциале цифровых технологий в повышении эффективности и конкурентоспособности промышленного сектора и имеют высокую практическую значимость для управления инновационными проектами на предприятиях.
Ключевые слова: цифровые модели; цифровые двойники; имитационное моделирование; предиктивная аналитика; оптимизация производства; ресурсоэффективность; Индустрия 4.0.

 

УДК 004.94

П. В. ТРИФОНОВ, канд. экономич. наук (Финансовый университет при Правительстве РФ, г. Москва)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Разработка системных подходов к использованию цифровых моделей для инновационного развития и повышения эффективности промышленных предприятий в условиях цифровой экономики

Статья посвящена разработке системных подходов к использованию цифровых моделей для инновационного развития и повышения эффективности промышленных предприятий в контексте цифровой трансформации экономики. Опираясь на критический анализ актуальных исследований, авторы выявляют пробелы в существующих концепциях и предлагают оригинальную терминологию для описания ключевых понятий. Создана комплексная методология внедрения цифровых моделей, обеспечивающая прирост инновационного потенциала и экономической эффективности промышленного сектора. Эмпирическую базу составляют данные опроса 120 российских предприятий различного профиля и масштаба. С помощью методов факторного и кластерного анализа, моделирования структурными уравнениями выявлены ключевые драйверы и барьеры цифровизации, разработана типология стратегий трансформации. Установлено, что эффект от внедрения цифровых моделей (прирост рентабельности на 12–17 %) достигается за счет оптимизации бизнес-процессов, рационализации систем поддержки принятия решений, развития сквозных технологий. Предложена концептуальная схема поэтапного перехода к цифровым бизнес-моделям, адаптированная к условиям промышленных предприятий. Полученные результаты развивают теоретико-методологический базис управления цифровой трансформацией и служат основой для разработки практических инструментов повышения конкурентоспособности в Индустрии 4.0.
Ключевые слова: цифровая экономика; инновационное развитие; промышленные предприятия; цифровые модели; системный подход.

 

УДК 004.8:681.5

Т. В. БРАТАРЧУК, д-р экономич. наук (Финансовый университет при Правительстве РФ, г. Москва)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Разработка методологических подходов к интеграции дата-центров и распределенных систем хранения данных в процессы стратегического управления промышленными предприятиями

Статья посвящена разработке методологических подходов к интеграции дата-центров и распределенных систем хранения данных (РСХД) в процессы стратегического управления промышленными предприятиями. Актуальность темы обусловлена необходимостью повышения эффективности использования информационных ресурсов для принятия управленческих решений в условиях цифровой трансформации. Создана концептуальная модель и инструментарий интеграции дата-центров и РСХД в стратегические процессы. Задачи включают анализ лучших практик, разработку архитектуры интегрированной системы, апробацию методологии на примере кейсов. Эмпирическую базу составляют данные о ИТ-инфраструктуре и показателях деятельности 50 промышленных компаний. В результате разработана многоуровневая модель интеграции, позволяющая на 15–20 % повысить скорость обработки данных (p < 0,01), на 10–15 % сократить затраты на ИТ (p < 0,05). Предложены методики оценки уровня зрелости процессов интеграции. Определены перспективные направления развития подходов на основе предиктивной аналитики и искусственного интеллекта. Полученные результаты имеют значение для повышения качества стратегических решений и могут применяться как методологическая основа цифровой трансформации промышленности.
Ключевые слова: стратегическое управление; дата-центры; распределенные системы хранения данных; интеграция; цифровая трансформация; промышленные предприятия; индустрия 4.0.

 

УДК 338

П. В. ТРИФОНОВ, С. В. КАШИРИН, кандидаты экономич. наук (Финансовый университет при Правительстве РФ, г. Москва)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Разработка подходов к интеграции предиктивной аналитики в процессы моделирования роста промышленных предприятий

Разрабатываются подходы к интеграции методов предиктивной аналитики в процессы моделирования роста промышленных предприятий. Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения точности прогнозирования динамики ключевых показателей деятельности компаний в условиях высокой неопределенности. Сформирована комплексная методология применения предиктивных моделей для поддержки принятия решений по управлению развитием предприятий. Разработан алгоритм интеграции предиктивных моделей в систему управления ростом предприятия, обеспечивающий повышение точности прогнозов выручки на 12–17 % (MAE = 0,14; R2 = 0,89). Предложена методика выбора оптимальной конфигурации предиктивной модели на основе бустинга (MAPE снижается на 5–9 % относительно базовых моделей). Сформирован набор сценариев развития предприятий и разработаны варианты управленческих решений для каждого сценария. Полученные результаты имеют высокую теоретическую и практическую значимость, открывая возможности для дальнейшего развития методологии предиктивной аналитики в контексте стратегического управления ростом бизнеса.
Ключевые слова: предиктивная аналитика; машинное обучение; моделирование роста; промышленные предприятия; сценарный анализ; поддержка принятия решений.

 

УДК 37.014.1

Т. А. МАЦЕЕВИЧ, д-р физ.-мат. наук; Е. В. КОНДРАШОВА, канд. физ.-мат. наук; Ю. Р. БАТКАЕВА (НИУ МГСУ, г. Москва)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Факторы влияния на подготовку к различным видам аттестации на физико-математическом факультете на основе корреляционно-регрессионного анализа: мнение студентов

Построены корреляционно-регрессионные модели зависимости факторов, влияющих на успешную подготовку студентов физико-математического факультета к различным видам аттестации, уровни результативности сдачи различных видов аттестации, анализ и интерпретация полученных данных. На основе опроса студентов физико-математического факультета, проводимого по методу «снежного кома», составлен гайд, учитывающий влияние факторов на подготовку студентов к итоговой аттестации (сессия), к промежуточной аттестации, к внеаудиторной работе. Респондентами оцениваются более двадцати факторов влияния. Также респонденты оценивают свою результативность по каждой из аттестаций за прошедший период. В качестве зависимых переменных взяты: результативность сдачи сессии за прошедший период; результативность сдачи работ промежуточного контроля за прошедший период; результативность самостоятельного изучения материала во время внеаудиторной работы за прошедший период. После проведения корреляционно-регрессионного анализа результатов первоначального опроса, который не показывает сильного влияния факторов на результативность образовательного процесса, первоначальный гайд переработан. Составлен и проведен второй опрос с увеличением числа респондентов. В результате анализа выявлены влиятельные переменные и построены интерпретируемые линейные регрессионные модели. В результате исследования удается выявить некоторое количество факторов, которые могут повлиять на образовательный процесс студентов физико-математического факультета. С помощью корреляционно-регрессионного метода выявлено, что именно требуется для того, чтобы улучшить результативность таких важных аспектов образования на физико-математическом факультете, как сдача сессии, промежуточной аттестации, а также самостоятельного изучения материала при внеаудиторной работе. Разработано несколько моделей, выявляющих зависимость различных видов аттестации от факторов, учитывающих как материально-техническую роль кампуса физико-математического факультета, так и различные психологические факторы успешного обучения, факторы досуговой активности и др.
Ключевые слова: факторы, влияющие на качество образования; статистическое исследование; аттестация; корреляционно-регрессионный анализ; линейные регрессионные модели.

 

УДК 338.2

А. И. ГАЛКИН, канд. экономич. наук (Финансовый университет при Правительстве РФ, г. Москва)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Роль промышленной политики в развитии высокотехнологичных отраслей и переходе к экономике знаний

Статья посвящена изучению роли промышленной политики в развитии высокотехнологичных отраслей и переходе к экономике знаний. Выявлены ключевые факторы и механизмы влияния промышленной политики на темпы и траектории технологического развития. Предложена оригинальная концептуальная модель, объясняющая взаимосвязи между инструментами промышленной политики, инновационной активностью фирм и структурными сдвигами в экономике. Эмпирическая проверка модели на данных по 28 странам ОЭСР за 2000–2023 гг. подтверждает ее высокую объясняющую силу (R2 = 0,81). Установлено, что целенаправленная промышленная политика, сочетающая инструменты стимулирования НИОКР, развития человеческого капитала и поддержки высокотехнологичного экспорта, способна ускорить переход к экономике знаний на 5–7 лет. При этом ключевую роль играет обеспечение комплементарности разных инструментов и их соответствия страновой специфике. Полученные результаты вносят вклад в понимание стратегических механизмов промышленной трансформации и открывают возможности для разработки более эффективных мер государственной политики.
Ключевые слова: промышленная политика; высокотехнологичные отрасли; экономика знаний; инновации; НИОКР; структурные сдвиги.

 

УДК 338.2

С. Г. ЕРЕМИН, канд. юр. наук (Финансовый университет при Правительстве РФ, г. Москва)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Анализ экономической эффективности мер промышленной политики в условиях цифровой трансформации

Статья посвящена анализу экономической эффективности мер промышленной политики в условиях цифровой трансформации. Актуальность исследования обусловлена необходимостью поиска оптимальных инструментов государственной поддержки промышленности в новых технологических реалиях. Выявлены ключевые факторы и механизмы, определяющие результативность промышленной политики в контексте цифровизации. Задачи включают систематизацию теоретических подходов, анализ зарубежного и российского опыта, эконометрическую оценку эффектов государственных мер. Методология исследования основана на синтезе неоклассической, институциональной и эволюционной парадигм. Эмпирическая база охватывает данные по 35 странам за период 2010–2023 гг. Результаты свидетельствуют о значимом положительном влиянии инвестиций в НИОКР и человеческий капитал на динамику промышленного производства (эластичность 0,37 и 0,28). Выявлена комплементарность селективных и горизонтальных мер поддержки. Установлен немонотонный характер зависимости эффективности политики от уровня развития цифровой инфраструктуры. Практическая значимость состоит в обосновании приоритетов промышленной политики РФ в условиях цифровой трансформации. Полученные выводы развивают научную дискуссию о механизмах стимулирования инновационной активности промышленных компаний.
Ключевые слова: цифровая трансформация; промышленная политика; инновации; НИОКР; человеческий капитал; эконометрический анализ.

 

УДК 004.8:338

А. Л. КУДРЯШОВ (Финансовый университет при Правительстве РФ, г. Москва)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Применение технологий дата-центров и распределенных систем хранения данных для оптимизации разработки стратегий промышленных предприятий

Данная статья посвящена изучению возможностей использования технологий дата-центров и распределенных систем хранения данных для совершенствования процессов разработки стратегий промышленных предприятий. Проведен всесторонний анализ современных исследований в данной области, который позволяет выявить ключевые тренды и пробелы в изучении проблемы. Предложена авторская терминология для устранения понятийных разночтений. Эмпирическую базу исследования составляют данные о стратегиях 120 крупных промышленных компаний из разных отраслей. С помощью методов статистического и сетевого анализа, а также имитационного моделирования выявлены закономерности влияния характеристик ИТ-инфраструктуры предприятий на эффективность их стратегического планирования. Разработан комплекс практических рекомендаций по оптимизации ИТ-систем промышленных компаний для повышения обоснованности, согласованности и адаптивности их стратегий в условиях динамичной среды. Полученные выводы открывают новые перспективы для интеграции методов стратегического менеджмента и анализа больших данных.
Ключевые слова: промышленные предприятия; стратегическое планирование; дата-центры; распределенные системы хранения данных; большие данные; оптимизация.

 

УДК 338.32

Н. В. КУЧКОВСКАЯ, канд. экономич. наук (Финансовый университет при Правительстве РФ, г. Москва)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Анализ эффективности использования предиктивной аналитики в моделировании жизненного цикла промышленных предприятий

Предиктивная аналитика находит все более широкое применение в управлении промышленными предприятиями, позволяя заблаговременно выявлять потенциальные риски и возможности на различных этапах жизненного цикла. Проведен комплексный анализ эффективности использования методов предиктивной аналитики для моделирования динамики ключевых показателей деятельности предприятий обрабатывающей промышленности. Эмпирическую базу составляют данные по 112 крупным и средним предприятиям различных отраслей за период 2015–2022 гг. Выявлено, что использование предиктивных моделей позволяет на 10–15 % повысить точность прогнозирования объемов производства (MAPE = 7,6 %) и на 20–25 % – рентабельность (MAPE = 9,2 %) в горизонте 1–2 лет по сравнению с классическими регрессионными моделями. Показано, что наибольший эффект достигается при комбинировании методов на основе нейронных сетей и деревьев решений (R2 = 0,88). Сформулированы практические рекомендации по внедрению предиктивной аналитики в контур управления промышленным предприятием. Результаты исследования имеют значимость как для развития методологии DataScience в управлении, так и для повышения обоснованности принимаемых решений в реальном бизнесе.
Ключевые слова: предиктивная аналитика; жизненный цикл предприятия; машинное обучение; большие данные; моделирование бизнес-процессов.

 

УДК 004.94:338

В. Б ФРОЛОВА, канд. экономич. наук (Финансовый университет при Правительстве РФ, г. Москва)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Анализ влияния цифрового моделирования на стратегическое управление и конкурентоспособность промышленных предприятий в эпоху Индустрии 4.0

Представлен анализ влияния цифрового моделирования на стратегическое управление и конкурентоспособность промышленных предприятий в эпоху Индустрии 4.0. Актуальность темы обусловлена растущей ролью цифровизации в повышении эффективности бизнес-процессов и необходимостью разработки новых подходов к управлению в условиях технологической трансформации. Выявлены ключевые факторы и механизмы влияния цифрового моделирования на стратегическое развитие промышленных компаний. Использованы методы системного, сравнительного и экономико-статистического анализа, а также кейс-стади на примере 30 крупных предприятий машиностроения РФ. Результаты показывают, что внедрение технологий цифрового моделирования позволяет увеличить точность прогнозирования спроса на 15–20 %, сократить время разработки новых продуктов на 30–40 % и повысить общую рентабельность на 5–7 %. При этом ключевыми факторами успеха являются интеграция моделирования в систему принятия решений, развитие компетенций персонала и партнерство с технологическими лидерами. Полученные выводы вносят вклад в теорию стратегического менеджмента и могут быть использованы для повышения конкурентоспособности промышленного сектора в цифровой экономике. Дальнейшие исследования целесообразно направить на разработку отраслевых референтных моделей и оценку долгосрочных эффектов цифровой трансформации.
Ключевые слова: цифровое моделирование; Индустрия 4.0; стратегическое управление; конкурентоспособность; промышленные предприятия; цифровизация; технологическая трансформация.

 

УДК 336

М. П. ЛАЗАРЕВ, канд физ.-мат. наук (Финансовый университет при Правительстве РФ, г. Москва)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Исследование применения токенов в цифровой экономике для повышения эффективности промышленных предприятий

Представлены результаты исследования применения токенов в цифровой экономике с целью повышения эффективности промышленных предприятий. Актуальность темы обусловлена растущим интересом к токенизации как инструменту трансформации бизнес-моделей и оптимизации производственных процессов в условиях Индустрии 4.0. Эмпирическую базу составляют данные по 50 промышленным предприятиям, внедряющим токены. Выявлено, что применение токенов способствует росту производительности труда на 12–15 %, снижению трансакционных издержек на 20–25 %, повышению прозрачности цепочек поставок. Определены факторы и барьеры, влияющие на эффективность токенизации в промышленности. Полученные результаты имеют теоретическую значимость для развития концепции токенизации, а также практическую ценность для оптимизации бизнес-процессов предприятий. Перспективы исследований связаны с разработкой методологии оценки экономических эффектов от внедрения токенов и анализом лучших практик токенизации в промышленности.
Ключевые слова: токенизация; цифровая экономика; Индустрия 4.0; промышленные предприятия; бизнес-процессы; эффективность.

 

УДК 656.025

Т. Н. САКУЛЬЕВА, канд. экономич. наук (ГУУ, г. Москва)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Технология и организация перевозок грузов автомобильным транспортом

Автомобильный транспорт – это единственный вид транспорта, который осуществляет доставку груза «от двери» «до двери». Организация автомобильных грузовых перевозок является важным элементом логистической цепочки и влияет на своевременную доставку груза в нужное место в нужное время. В статья исследуется технологический процесс доставки грузов автомобильным транспортом. Анализируются его организация и особенности.
Ключевые слова: автомобильный транспорт; грузовые перевозки; транспортировка грузов; автотранспортные средства; грузовые перевозки.

 

УДК 338.5

К. В. ХАРЧЕНКО, канд. соц. наук (Финансовый университет при Правительстве РФ, г. Москва)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Стратегия развития научно-производственного кластера: от проработки содержания к цифровому формату

Обоснована необходимость стратегического планирования развития региональных кластеров как научно-производственных объединений, взаимодействующих с территорией их присутствия и призванных вносить значимый вклад в региональную и национальную социоэкономическую систему. Несмотря на то, что правовая норма о программах и тем более стратегиях развития промышленных кластеров в настоящее время не действует, наличие стратегического документа видится важным атрибутом любой организации, заботящейся о своем будущем. Показано, что внутрикластерная стратегия раскрывает эвристический потенциал кластерной кооперации, создает четкий и структурированный образ будущего, позволяет рационально распределять ограниченные ресурсы, усиливает межпроектную координацию, поднимает взаимодействие участников с операционно-технического и юридического на духовный уровень. Также стратегия служит инструментом мягкого управления внутри кластера и посылом к внешним субъектам. Участие в кластере публичного партнера позволяет связать сугубо экономические задачи предприятий и организаций с социальным и экологическим контекстом. Сформулированы принципы стратегического планирования развития кластера, которые затем проецируются на особенности структуры и содержания внутрикластерной стратегии. В качестве важного элемента стратегии рассматривается анализ различных видов потенциала кластера, позволяющий укреплять интеграцию его участников и генерировать совместные проекты. В части формата современная стратегия кластера рассматривается как интерактивная цифровая платформа, сопряженная с платформой – интегратором текущей деятельности.
Ключевые слова: промышленный кластер; стратегическое планирование; внутрикластерная стратегия; цифровая платформа; государственная поддержка промышленность.

 

УДК 338.24

Н. Л. КРАСЮКОВА, д-р экономич. наук (Финансовый университет при Правительстве РФ, г. Москва)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Анализ инструментов развития отечественной промышленности

Статья посвящена анализу применения инструментов государственного управления развитием отечественной промышленности, способствующих обеспечению технологического суверенитета РФ. Среди этих инструментов: национальные проекты «Производительность труда», «Цифровая экономика», Реестр проектов технологического суверенитета и структурной адаптации экономики РФ, Фонд развития промышленности, Сводная стратегия развития обрабатывающей промышленности РФ до 2024 г. и на период до 2035 г.
Ключевые слова: инструменты государственного управления; технологический суверенитет; промышленная политика.

 

УДК 336:621.074

А. В. СЕМЕНОВ, д-р экономич. наук; Ш. У. НИЯЗБЕКОВА, канд. экономич. наук (Московский университет имени С. Ю. Витте, г. Москва); С. И. АДИНЬЯЕВ; Б. БИСЕНБАЕВ (РУДН им. Патриса Лумумбы, г. Москвы); В. В. ВАРЗИН, канд. экономич. наук (РГУ им. А. Н. Косыгина (Технологии. Дизайн. Искусство), г. Москва); Г. И. НУРЖАНОВА (Astana International University, г. Астана, Республика Казахстан); А. Б. МОТТАЕВА, д-р экономич. наук; Н. Н. ГУБСКАЯ, Е. А. ИСАЕВА, кандидаты экономич. наук (Финансовый университет при Правительстве РФ, г. Москва); С. Ш. МАМБЕТОВА, C. К. ЕРЖАНОВА, А. К. КУРМАНАЛИНА, кандидаты экономич. наук; Ж. М. ЗЕЙНУЛЛИНА; Д. Т. НУРСУЛТАН; А. Р. АРЫСТАМБЕК (KARAGANDA BUKETOV UNIVERSITY, г. Караганда, Республика Казахстан)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Сталелитейная промышленность в условиях растущей конкуренции, цифровизации и улучшения экологической устойчивости

Отмечено, что сталелитейная промышленность считается одной из крупнейших и наиболее динамично развивающихся отраслей в мире. Поэтому новые разработки в этой отрасли оказывают значительное влияние на мировую экономику, однако она также сильно подвержена влиянию международных событий. Приведена динамика мирового производства нержавеющей стали в плавильных цехах с 2005 по 2022 гг. В сталелитейной промышленности общепризнано, что производители должны внедрять цифровизацию, чтобы подготовить свой бизнес к усилению конкуренции и ужесточению экологических норм. Такие термины, как анализ данных, искусственный интеллект (ИИ) или взаимосвязанные системы, это не просто модные словечки; это важнейшие концепции и краеугольные камни дорожной карты цифровизации любого сталелитейного завода. Следовательно, данные или, точнее, доступность и использование данных становятся основным приоритетом для директоров по технологиям и директоров по цифровизации.
Ключевые слова: сталелитейная отрасль; сталелитейная промышленность; усиление конкуренции; технологические инновации; финансовая поддержка; повышение качества; национальная экономика.

 

УДК 332.142.6

Т. А. ГОЛОВИНА, д-р экономич. наук; И. Л. АВДЕЕВА, канд. экономич. наук (Среднерусский институт управления – филиал РАНХиГС, г. Орел);
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Стратегический подход к управлению процессами внедрения технологий циркулярной экономики

Статья посвящена особенностям реализации стратегического подхода к управлению процессами внедрения технологий циркулярной экономики в современных условиях. Именно циркулярная экономика в перспективе должна предупредить экологические кризисы и катастрофы, снизить скорость истощения природных ресурсов и повысить эффективность от их использования. Сделан вывод о том, что реализация стратегического подхода в управлении процессами внедрения технологий циркулярной экономики не только способствует сохранению природных ресурсов и снижению экологического следа, но также способствует повышению уровня социально-экономического развития субъектов Арктической зоны РФ, повышению их стойкости к рискам и обеспечению устойчивого долгосрочного развития. В процессе исследования использованы такие методы исследования как: метод анализа и синтеза, диалектический и системный подход, исторический, логический, сравнительный, декомпозиции, дедуктивный и др.
Ключевые слова: устойчивое развитие; экологическая устойчивость; циркулярная экономика; экономика замкнутого цикла; стратегическое управление.

 

УДК 336:330.34

А. В. СЕМЕНОВ, д-р экономич. наук; Ш. У. НИЯЗБЕКОВА, канд. экономич. наук (Московский университет им. С. Ю. Витте, г. Москва); Ж. С. ХУСАИНОВА, канд. экономич. наук; Л. Ж. БЕКБОСЫНОВА, Г. Р. МОМБЕКОВА, Д. Х. ШУПТЫБАЕВА (КазАТИУ, г. Астана, Республика Казахстан); Е. В. ШИРИНКИНА, д-р экономич. наук; А. С. КЛИШИН, аспирант, (СурГУ, г. Сургут); А. М. НУРГАЛИЕВА, канд. экономич. наук; А. Н. ЛАМБЕКОВА (Университет Нархоз, г. Алматы, Республика Казахстан); Б. БИСЕНБАЕВ (РУДН, г. Москва); C. К. ЕРЖАНОВА, канд. экономич. наук; Ж. М. ЗЕЙНУЛЛИНА, Д. Т. НУРСУЛТАН, А. Р. АРЫСТАМБЕК (KARAGANDA BUKETOV UNIVERSITY, г. Караганда, Республика Казахстан); В. В. ВАРЗИН, канд. экономич. наук, (РГУ им. А. Н. Косыгина (Технологии. Дизайн. Искусство), г. Москва)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Развитие технологий сокращения выбросов углекислого газа в отраслях промышленности

Исследуется низкоуглеродная промышленность. Сегодня чистая энергетика основана на низкоуглеродных технологиях, чтобы обеспечить экономичность низкоуглеродных технологий, необходимо совместно продвигать создание инфраструктуры возобновляемых источников энергии для расширения производства и использования электроэнергии. Отмечено, что необходимы огромные средства для перехода к низкоуглеродному производству. Эксперты отмечают, что вместе с государственной поддержкой и частным капиталом можно создать систему финансирования переходного периода, которая необходима для усиления поддержки. В работе приведены данные выбросов углекислого газа (CO2) в мире с 1940 по 2024 гг. и распределение выбросов парниковых газов во всем мире в 2023 г. по секторам.
Ключевые слова: химическая промышленность; выбросы углекислого газа; возобновляемый источник энергии; минимальная карбонизация; парниковый газ; инновационные технологии; низкоугдеродная промышленнось

 

УДК 534.833.532.24

И. В. ДЕРЯБИН (Тольяттинский государственный университет, г. Тольятти)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Низкошумное производственное помещение

Рассмотрена оригинальная конструкция звукопоглощающей плиты производственного помещения с интегрированными в ее пористую структуру резонаторными камерами, стенки которых выполнены из тонкого воздухонепродуваемого звукопрозрачного материала, а пористая структура представлена отдельными сегментами из вторичного переработанного сырья. Представлены результаты экспериментальных исследований фрагмента звукопоглощающей плиты в испытательной реверберационной камере. Сделан вывод об акустической эффективности звукопоглощающей плиты в широкой области звукового спектра.
Ключевые слова: производственное помещение; звукопоглощающая плита; звуковой спектр; шум; резонаторная камера.

 

УДК 669+94

В. С. БАТОМУНКУЕВ, Т. Ш. РЫГЗЫНОВ (ИМБТ СО РАН; БИП СО РАН, г. Улан-Удэ)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Историко-географический анализ природных ресурсов Маньчжурии и их роль в развитии металлургии

Представлен историко-географический анализ природных ресурсов Маньчжурии и их влияние на развитие металлургии. Рассмотрены крупнейшие месторождения угля, железных руд, магнезитов и других полезных ископаемых, их добыча и использование, особенно в период японской оккупации. Анализ подчеркивает геополитическую и индустриальную значимость региона, а также ограниченность развития Маньчжурии из-за внешнего контроля.
Ключевые слова: Маньчжурия; полезные ископаемые; металлургия; уголь; железные руды; природные ресурсы; индустриализация.

 

УДК 334.764:65

О. В. ПАНИНА, канд. экономич. наук (Финансовый университет при Правительстве РФ, г. Москва)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Первые годы советской власти: управление промышленностью в новых условиях

Проанализированы подходы к реформированию управления народным хозяйством и промышленностью в первые годы советской власти.  Автором обосновывается тезис о том, что в это время осуществлялся активный поиск новых фор, методов и инструментов управления промышленностью в условиях проведения национализации промышленных предприятий. Внедрение принципов самоуправления, демократического централизма с одной стороны и объективное усиление государственного контроля, регулирования и управления промышленностью привело к созданию такой модели управления, которая на тот период полностью соответствовала потребностям государства.
Ключевые слова: Министерство торговли и промышленности; промышленность; государственное управление; промышленный комплекс; промышленная политика.

 

УДК 005.21:332.142

И. В. ШАЦКАЯ, д-р экономич. наук; А. В. ШПАК, д-р техн. наук; Э. Р. ЖДАНОВ, канд. физ.-мат. наук; О. С. ХАРИНА, канд. экономич. наук; К. Д. СКОБЕЛЕВ, аспирант (МИРЭА – Российский технологический университет, г. Москва)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Стратегическая социально-экологическая оценка Арктики и управление развитием ее природно-пространственного потенциала (на основе методологии В. Л. Квинта)

Описана методика стратегической социально-экологической оценки Арктики, а также формулировка рекомендаций в области развития природно-пространственного потенциала Арктических территорий. Определено понятие «природно-пространственный потенциал территории», его структура и содержание; показана методика стратегической социально-экологической оценки на примере Арктического региона; сформулированы конкретные рекомендации, направленные на развитие природно-пространственного потенциала территории в интересах повышения качества и уровня жизни ее жителей. Теоретико-методологической основой статьи служат научные достижения научной школы стратегирования при МГУ им. М. В. Ломоносова под руководством академика РАН, доктора экономических наук, профессора В. Л. Квинта, а также отечественных и зарубежных ученых в области развития природно-пространственного (природно-ресурсного) потенциала территории.
Ключевые слова: Арктический регион; стратегия; природно-пространственный (природно-ресурсный) потенциал; стратегическая социально-экологическая оценка.