КШП. ОМД №6-2025 эл.доп

УДК 004.65

Г. А. ГАРЕЕВА, канд. пед. наук (КНИТУ-КАИ, г. Набережные Челны); Р. Р. БАСЫРОВ, канд. техн. наук (Набережночелнинский институт КФУ, г. Набережные Челны); И. И. ФРОЛОВА, канд. соц. наук (КИУ им. В. Г. Тимирясова, г. Набережные Челны); И. И. МУБАРАКШИНА, канд. фил. наук (НГПУ, г. Набережные Челны); А. Ф. ЗИЯТДИНОВ, канд. экономич. наук (Университет управления «ТИСБИ» Набережночелнинский филиал, г. Набережные Челны)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Автоматизированная информационная система по контролю жизненного цикла технического оборудования и программного обеспечения на предприятии

Представлен процесс разработки автоматизированной информационной системы по контролю жизненного цикла технического оборудования и программного обеспечения на предприятии, т. е. создание удобного и функционального инструмента, который будет способствовать оптимизации бизнес-процессов на предприятии и повышению эффективности управления ресурсами. 
Ключевые слова: информационные системы; управление жизненным циклом; техническое оборудование; программное обеспечение; SQLite; Neovim; Python; Django.

 

УДК 519.1

И. Х. УТАКАЕВА, 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.

Оптимизация логистических маршрутов сырья с использованием комбинации теории графов и гибридных алгоритмов искусственного интеллекта

Современные логистические системы функционируют в условиях возрастающей сложности и неопределенности, что требует разработки инновационных методов оптимизации маршрутов транспортировки сырья. Данное исследование направлено на создание интегрированного подхода к оптимизации логистических маршрутов на основе синтеза теории графов и гибридных алгоритмов искусственного интеллекта. В работе представлена многокритериальная модель оптимизации, учитывающая временные, стоимостные и экологические параметры при планировании транспортных потоков. Методологической основой исследования выступает комбинация алгоритмов поиска кратчайшего пути с адаптивными нейросетевыми структурами и генетическими алгоритмами. Эмпирическая часть работы базируется на анализе данных 37 промышленных предприятий, охватывающих различные отрасли производственного сектора. Результаты исследования демонстрируют, что применение разработанной модели позволяет сократить логистические издержки в среднем на 22,7 %, время доставки – на 18,3 %, а углеродный след – на 15,1 % по сравнению с традиционными методами маршрутизации. Проведенный кластерный анализ выявляет высокую адаптивность модели к сезонным колебаниям спроса с коэффициентом эластичности 0,83. Особую ценность представляет интегрированный алгоритм балансировки нагрузки логистической сети, показавший прирост производительности на 31,4 % при пиковых нагрузках. Предложенный подход имеет значительный потенциал для практического внедрения в системы управления цепями поставок и открывает перспективы для дальнейших исследований в области самообучающихся систем логистической оптимизации и предиктивной аналитики грузопотоков.
Ключевые слова: теория графов; гибридные алгоритмы; оптимизация маршрутов; логистические системы; искусственный интеллект; цепи поставок; многокритериальное моделирование.

 

УДК 658.7:004

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.

Разработка и внедрение цифровых платформ для управления производственными операциями и цепочками поставок в промышленных предприятиях

Статья посвящена изучению процессов разработки и внедрения цифровых платформ для управления производственными операциями и цепочками поставок в промышленных предприятиях. Выявлены ключевые факторы, влияющие на эффективность внедрения таких платформ, и разработать практические рекомендации по оптимизации этих процессов. Найдены 4 группы факторов, в наибольшей степени определяющих успешность внедрения цифровых платформ: технологические, организационные, кадровые и институциональные. Установлено, что ключевую роль играют качество интеграции платформ с существующими ИТ-системами, вовлеченность топ-менеджмента, цифровые компетенции персонала и поддержка со стороны отраслевых ассоциаций. Полученные результаты имеют значимость для развития теории цифровой трансформации промышленности и могут использоваться при разработке стратегий цифровизации предприятий. В дальнейшем целесообразно расширить отраслевой и географический охват исследования, а также углубить анализ взаимосвязей между выявленными факторами.
Ключевые слова: цифровые платформы; промышленные предприятия; цепочки поставок; производственные операции; факторы внедрения; эмпирический анализ.

 

УДК 656.025.4

СУНЬ ЧЖАОЯН, СЮЙ ЛУХАНЬ (ДГТУ, г. Ростов-на-Дону)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Использование методов машинного обучения для разработки инновационных логистических решений в российско-китайских транспортных коридорах

Статья посвящена исследованию потенциала применения методов машинного обучения (МЛ) в оптимизации логистических процессов в рамках российско-китайских транспортных коридоров. Обоснована актуальность цифровизации трансграничной логистики в условиях роста внешнеторгового оборота и усложнения инфраструктурных связей между двумя странами. Проведен обзор ключевых алгоритмов МЛ (регрессии, кластеризации и обучения с подкреплением) с точки зрения их прикладного использования в сфере прогнозирования, маршрутизации и управления логистическими ресурсами. Представлены примеры успешного внедрения интеллектуальных систем в приграничных регионах, а также даны практические рекомендации по интеграции ML в существующую транспортную инфраструктуру. Отдельное внимание уделено вопросам цифровой совместимости, роли государственно-частного партнерства и необходимости создания единого информационного пространства. Полученные результаты подтверждают эффективность МЛ как инструмента повышения устойчивости и адаптивности логистических систем на евразийском направлении.
Ключевые слова: машинное обучение; трансграничная логистика; транспортные коридоры; цифровизация логистики; интеллектуальные системы; мультимодальные перевозки.

 

УДК 519.1

И. Х. УТАКАЕВА, 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.

Оптимизация предиктивного обслуживания оборудования через объединение данных промышленного интернета вещей и графовых баз знаний

Настоящее исследование посвящено разработке комплексного подхода к предиктивному обслуживанию промышленного оборудования посредством конвергенции технологий промышленного интернета вещей (IIoT) и графовых баз знаний (KG). Интеграция этих технологий создает значительный потенциал для преодоления ограничений традиционных методов технического обслуживания, которые часто страдают от разрозненности данных, ограниченной контекстуализации и слабой семантической интерпретации собираемой информации. В исследовании предложена многоуровневая архитектура, включающая: сбор данных с IIoT-устройств, их предварительную обработку, формирование метаданных, построение семантической модели предметной области в виде графовой базы знаний и применение алгоритмов машинного обучения для предиктивной аналитики. Эмпирическая проверка разработанного подхода проводится на производственном оборудовании трех типов (гидравлические системы, конвейерные линии, роботизированные комплексы) в течение 18 месяцев. Результаты показывают существенное повышение точности прогнозирования отказов (на 27,4 % по сравнению с традиционными методами), сокращение времени незапланированных простоев на 31,8 % и снижение совокупных затрат на техническое обслуживание на 24,2 %. Разработанный фреймворк демонстрирует повышенную адаптивность к изменениям условий эксплуатации за счет динамического обновления графа знаний и обогащения контекста данных, что обеспечивает более глубокое понимание причинно-следственных связей между различными факторами, влияющими на состояние оборудования. Исследование открывает новые перспективы для создания интеллектуальных систем обслуживания промышленных активов в парадигме Индустрии 4.0.
Ключевые слова: предиктивное обслуживание; промышленный интернет вещей; графовые базы знаний; машинное обучение; семантическая интеграция данных; интеллектуальное производство; киберфизические системы.

 

УДК 338.24:669

Ю. А. КРУПНОВ, д-р экон. наук (Финансовый университет при Правительстве РФ, г. Москва); О. В. ФОКИНА, канд. экон. наук (Вятский государственный университет, г. Киров)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Корпоративные стратегии предприятий металлургического производства в инновационной экономике

Целью исследования является обоснование и выбор корпоративной стратегии предприятий на рынке металлургического производства в условиях инновационной экономики. В качестве гипотезы выдвинуто предположение о применимости стратегий, сформулированных специалистами Бостонской консалтинговой группы, к предприятиям металлургического комплекса. Привязка предложенных стратегий к показателям уровня инновационного развития отрасли и уровня конкуренции, а также анализ развития рынка металлургического производства позволили определить тип корпоративной стратегии производителей, выделить ключевые факторы успеха стратегии и возможные опасности ее реализации.   
Ключевые слова: металлургическое производство; инновационная экономика; корпоративная стратегия; факторы успеха; конкуренция.

 

УДК 330.354

И. Ю. ВАСЛАВСКАЯ, д-р экономич. наук (Казанский (Приволжский) федеральный университет, г. Казань); Я. И. ВАСЛАВСКИЙ, канд. политич. наук, доцент, доцент кафедры политической теории (МГИМО МИД РФ, г. Москва); Р. М. МАГОМЕДОВ, канд. пед. наук; С. В. САВИНА, канд. физ-мат. наук; Е. П. КОЧЕТКОВ, канд. экономич. наук, доцент (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 основных факторов и механизмов обеспечения устойчивых конкурентных преимуществ промышленных предприятий

Анализируются основные факторы, влияющие на конкурентоспособность промышленных предприятий в быстро изменяемой экономике. Исследованы значения инноваций, оперативной эффективности и стратегического позиционирования в создании устойчивых конкурентных преимуществ. Определено, что успешная адаптация к современным условиям требует от промышленных предприятий разработки комплексных стратегий, охватывающих не только внутренние процессы, но и внешнее сотрудничество и политическую поддержку. Отмечено динамическое взаимодействие между различными факторами, которые формируют конкурентную среду и подчеркивают важность постоянного инновационного развития и стратегической гибкости для обеспечения долгосрочной конкурентоспособности промышленных предприятий. 
Ключевые слова: конкурентоспособность; промышленные предприятия; конкурентные преимущества; управление.

 

УДК 331.101:621

Н. В. МЕЛЛЕР, И. Ю. НЕКРАСОВА, кандидаты экономич. наук (Тюменский индустриальный университет, г. Тюмень) 
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Хронометражные исследования как инструмент оптимизации норм времени машиностроительного предприятия

Рассматривается проблема несоответствия нормативных и фактических затрат времени на выполнение операций, регламентированных операционной технологической картой (ОТК), на машиностроительном предприятии. Обосновывается необходимость пересмотра существующих норм времени с целью повышения эффективности производственных процессов при выполнении операций, описанных в ОТК. Предлагается комплексный подход к оптимизации нормирования, основанный на проведении хронометражных исследований и последующей разработке практических рекомендаций по пересмотру и утверждению новых, более реалистичных норм времени для операций, выполняемых в соответствии с ОТК. Универсальность подхода заключается в возможности адаптации к специфике конкретного машиностроительного предприятия и особенностям технологических процессов. Внедрение предложенного подхода позволит предприятиям повысить эффективность использования трудовых ресурсов и улучшить качество продукции.
Ключевые слова: нормирование труда; хронометраж; машиностроение; операционная технологическая карта (ОТК); нормы времени; оптимизация производственных процессов; трудозатраты; эффективность производства.

 

УДК 338.2 

Ан. Б. МОТТАЕВА, д-р экономич. наук (Институт управленческих исследований и консалтинга Факультета ВШУ, 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.

Построение модели выхода российских предприятий малого и среднего бизнеса на внешние рынки

Развитие предприятий МСП является важной составляющей экономики России. В условиях глобализации и санкционного режима, выход российских предприятий МСП на внешние рынки является одним из ключевых элементов развития не только самих предприятий, но и всей национальной экономики. МСП России столкнулись с новыми вызовами, что и предопределило необходимость поиска новых способов и методов построения модели выхода на внешние рынки. Актуальность темы обусловливает необходимость выработки алгоритма маркетинговой стратегии и алгоритма выхода на внешние рынки предприятий МСП на основе анализа внешних и внутренних показателей. Разработан четкий и конкретный алгоритм выхода предприятий МСП на внешние рынки. 
Ключевые слова: предприятия малого и среднего бизнеса; экспорт; внешний рынок; проблемы малого бизнеса; освоение новых внешних рынков; экспортный потенциал; предпринимательство.

 

УДК 004.896

О. Б. СКРИПНИК, 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.

Методология оценки экономических рисков при внедрении интеллектуальных систем анализа данных в промышленное производство

Стремительное развитие технологий искусственного интеллекта и аналитических систем трансформирует промышленный сектор, создавая новые возможности для оптимизации производственных процессов при одновременном формировании специфических экономических рисков. Настоящее исследование направлено на разработку комплексной методологии оценки и управления экономическими рисками, возникающими при интеграции интеллектуальных систем анализа данных в промышленное производство. Методологическая база исследования включает системный анализ, экономико-математическое моделирование, методы многокритериальной оптимизации и байесовский подход к оценке вероятностей рисковых событий. Эмпирическую основу составляют данные 78 промышленных предприятий различных отраслей, внедривших аналитические системы в период 2018–2023 гг. В результате исследования разработана матрица идентификации рисков, включающая 27 специфических факторов с соответствующими весовыми коэффициентами, предложена параметрическая модель прогнозирования экономических потерь с точностью 87,3 %, сформирована трехуровневая система показателей эффективности внедрения. Разработанный инструментарий позволяет снизить неопределенность инвестиционных решений на 42,7 % и оптимизировать совокупную стоимость владения аналитическими системами на 18,5 %. Теоретическая значимость исследования заключается в формировании концептуального подхода к стратификации рисков цифровой трансформации, практическая – в разработке алгоритмов принятия управленческих решений, минимизирующих экономические потери при сохранении инновационного потенциала предприятий.
Ключевые слова: интеллектуальные системы; экономические риски; промышленная аналитика; цифровая трансформация; инвестиционная эффективность; прогностическое моделирование; управление рисками.

 

УДК 332.14

И. А. РОЖДЕСТВЕНСКАЯ, д-р экономич. наук; А. И. КАБАЛИНСКИЙ, канд. экономич. наук (Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, г. Москва)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Региональная экономическая политика обеспечения технологического суверенитета в области развития обрабатывающих производств

Анализируется активность властей всех уровней и бизнеса по развитию видов деятельности, относящихся к обрабатывающим производствам в российских регионах, как традиционно ориентированных на данные сегменты индустрии, так и перспективные с точки зрения создания новых производств в контексте минимизации зависимости от импорта и обеспечения технологического суверенитета.
Ключевые слова: промышленность; обрабатывающие производства; регионы; промышленная политика; новые технологии; замещение импорта.

 

УДК 336.1:336.6:004.896

С. Г. СТЕРНИК, д-р экономич. наук (ИНП РАН; Финансовый университет при Правительстве РФ; Московский университет «Синергия», г. Москва); А. А. ПОМУЛЕВ, 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.

Выбор внешних факторов и методов прогнозирования динамики промышленного производства по аналогии с моделированием доходов государственного бюджета с применением алгоритмов искусственного интеллекта

Обосновывается выбор показателей и методов прогнозирования динамики промышленного производства по аналогии с моделированием доходов государственного бюджета с применением раздела искусственного интеллекта – машинного обучения. Эмпирическую базу исследования составляют официальные данные Росстата, министерств и ведомств России за период с 2013 по 2023 гг. Предложен подход к выбору показателей-предикторов, базирующийся на применении различных методов машинного обучения, дан их сравнительный анализ, выявлены их достоинства и недостатки. Приведены практические рекомендации по применению методов машинного обучения и отбора показателей-предикторов для прогнозирования динамики промышленного производства по аналогии с моделированием доходов государственного бюджета. По результатам тестирования статистических методов отбора значимости показателей для разработки прогностической модели установлено, что для данных методов характерна субъективность при выборе порога отсечения степени значимости показателя. Построено двенадцать линейных и двенадцать моделей машинного обучения с разными методами отбора показателей. В результате установлено, что наилучшие результаты демонстрируют модели случайного леса с методами отбора RFE и CFS со средней точностью прогноза выше 90 %. Статья может стать полезной органам государственного управления и практикующим специалистам в области государственных финансов.
Ключевые слова: доходы федерального бюджета; промышленный сектор; прогнозирование; показатели-предикторы; методы машинного обучения; искусственный интеллект. 

 

УДК 004.62

О. Б. СКРИПНИК, 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 влияния больших данных на стратегии управления рисками в инвестиционных проектах промышленного производства в условиях цифровой трансформации

Интенсивное внедрение технологий больших данных в промышленном производстве трансформирует традиционные подходы к управлению инвестиционными рисками. Настоящее исследование направлено на системный анализ механизмов влияния больших данных на процессы идентификации, оценки и минимизации рисков в инвестиционных проектах промышленного сектора. Методологическая база исследования включает комплексный многоуровневый анализ данных, собранных с 317 промышленных предприятий России за период 2019–2023 гг., реализовавших инвестиционные проекты с интеграцией технологий Big Data. Применяются методы корреляционного, факторного и регрессионного анализа, дополненные экспертными оценками и глубинными интервью с представителями топ-менеджмента. Результаты исследования демонстрируют, что интеграция аналитики больших данных в системы управления рисками повышает прогностическую точность оценки рисков на 27,4 %, сокращает время реагирования на рисковые события на 41,6 % и снижает финансовые потери от реализации рисков в среднем на 32,8 %. Разработана многокомпонентная модель предиктивной аналитики рисков, включающая алгоритмы машинного обучения, демонстрирующая эффективность 89,7 % при верификации на исторических данных. Полученные результаты расширяют теоретическую базу риск-менеджмента в условиях цифровой экономики и предоставляют практические инструменты для оптимизации инвестиционных стратегий в промышленном производстве.
Ключевые слова: большие данные; управление рисками; инвестиционные проекты; промышленное производство; цифровая трансформация; предиктивная аналитика; технологическая интеграция.

 

УДК 338.46

И. Ю. ВАСЛАВСКАЯ, д-р. экономич. наук; Д. М. ЛЫСАНОВ, канд. технических наук (Набережночелнинский институт (филиал) Казанского (Приволжского) федерального университета, г. Набережные Челны)
Email: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Методика комплексной оценки эффективности функционирования автосервисных предприятий

Статья посвящена разработке системы показателей для комплексной оценки деятельности предприятий, ориентированной на рыночные условия и учитывающей как внешние, так и внутренние факторы функционирования. Основное внимание уделено выбору и обоснованию критериев эффективности, среди которых ключевым является минимум приведенных затрат, учитывающий затраты на обслуживание и ремонт автомобилей.
Ключевые слова: предприятие; обслуживание; ремонт; затраты; факторы; критерий; эффективность; управление.

 

УДК 338.012:665.6/.7

Н. Е. ЛЕБЕДЕВА, канд. экономич. наук (Финансовый университет при Правительстве РФ, г. Москва); К. Б. КУНАНБАЕВА, канд. экономич. наук (Торайгыров университет, г. Павлодар, Республика Казахстан)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.  

Стратегическое управление процессом преодоления технологической зависимости в нефтегазовом секторе

Рассматриваются стратегические подходы к управлению процессом преодоления технологической зависимости российского нефтегазового сектора в условиях санкционных ограничений. В ходе исследования использован контент-анализ имеющихся отечественных и зарубежных источников, применены данные статистики и сравнительный анализ. Предложены пути решения проблем нефтегазового сектора, включая модернизацию тендерных процедур, развитие лабораторной и испытательной инфраструктуры, межведомственное сотрудничество и стандартизацию, а также финансовую и организационную поддержку. Сделан вывод, что реализация предложенных авторами мер позволит уменьшить технологическую зависимость, повысить технологическую независимость и укрепить позиции России на международном рынке энергоресурсов.
Ключевые слова: нефтегазовый сектор; санкции; технологическая зависимость; инновации; экспорт; тендерные процедуры; лабораторная инфраструктура; финансовая поддержка; стратегическое управление; экономическая устойчивость.

 

УДК 332.01

С. Г. ЕРЕМИН, канд. юр. наук (Финансовый университет при Правительстве РФ, г. Москва); О. В. АРАШКЕВИЧ, канд. экономич. наук (Гомельский государственный университет им. Франциска Скорины», г. Гомель, Республика Беларусь)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Исследование финансовых инструментов промышленной политики и их воздействия на экономический рост

Статья посвящена анализу влияния финансовых инструментов промышленной политики на экономический рост. Выявлены ключевые финансовые инструменты промышленной политики и оценить их воздействие на экономическую динамику. Описаны 4 кластера стран по типу промышленной политики. Доказано, что целевые льготные кредиты, гранты на НИОКР, фискальные стимулы значимо повышают промышленный рост, причем эффект усиливается в странах с более качественными институтами. Вклад в ВВП достигает 1,5–2 % на 5-летнем горизонте. Результаты имеют ценность для обоснования промышленной политики с учетом страновой специфики. Перспективы связаны с анализом влияния инструментов на технологические инновации.
Ключевые слова: промышленная политика; финансовые инструменты; экономический рост; панельный анализ; льготные кредиты; гранты; фискальные стимулы.

 

УДК 621.762

М. А. ДАНИЛЬКЕВИЧ, 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.

Состояние развития аддитивных технологий в РФ в 2025 г.

Аддитивные технологии в наше время применяются во многих сферах производства. Развитие таких технологий может помочь вывести промышленность России на более высокий уровень. Государственная поддержка является одним из важных инструментов развития аддитивных производств. Рассматриваются текущее состояние, достижения и основные проблемы развития аддитивных технологий в РФ. Приведены данные об уровне локализации производства, востребованных технологиях, отраслях применения и перспективах развития. Отдельное внимание уделено роли государственной поддержки и инфраструктурным ограничениям.
Ключевые слова: научно-техническое развитие; аддитивные технологии; аддитивное производство; государственная поддержка; трехмерная печать.

 

УДК 338.45

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.

Национальные особенности развития промышленности

Статья посвящена анализу применения инструментов государственного управления развитием промышленности в разных странах мира. Выявлены общие для большинства стран инструменты промышленной политики: применение долгосрочного планирования и опора на инновации.
Ключевые слова: инструменты государственного управления; промышленная политика; планирование; инновации.

 

УДК 331.1

Н. В. МЕЛЛЕР, И. Ю. НЕКРАСОВА кандидаты экономич. наук (Тюменский индустриальный университет, г. Тюмень) 
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Анализ системы оплаты труда на машиностроительном предприятии: проблемы и пути совершенствования

Рассматривается проблема несоответствия заработной платы рынку труда и отсутствия учета коэффициента трудового участия (КТУ) на машиностроительном предприятии. Анализируется текущая система оплаты труда, основанная на тарифной ставке, отработанном времени и премии, пропорционально распределяемой между членами бригады. Выявлены недостатки данной системы, приводящие к снижению мотивации работников и оттоку квалифицированных кадров. Предложены пути совершенствования системы оплаты труда, включающие учет рыночной конъюнктуры, внедрение КТУ и пересмотр принципов премирования.
Ключевые слова: заработная плата; коэффициент трудового участия (КТУ); машиностроение; мотивация труда; тарифная ставка; премирование; рынок труда; эффективность.

 

УДК 33.055:311

А. П. ЦЫПИН, 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.

Ретроспективный анализ развития российской металлургической отрасли

Развитая металлургия является неким индикатором успешности как обрабатывающей промышленности, так и всей экономики станы. Помимо значительного вклада в консолидированный бюджет, металлургическая отрасль формирует значительное количество рабочих мест, дает толчок к развитию смежных видов экономической деятельность, а также формирует технологическую безопасность страны. Учитывая приведенные факты можно сформулировать цель проводимого исследования которая заключается анализе исторического пути развития российской металлургии сквозь призму статистической науки. При этом используются такие математико-статистические методы научного познания как табличный, графический, анализ временных рядов. К основным результатам исследования можно отнести следующее: основываясь на статистическом материале, можно выделить три крупных периода развития, которые в свою очередь делятся на подпериоды, каждый из которых характеризуется своими особенностями; первый этап относится ко времени Российской Империи и характеризуется постепенным наращиванием объемов производства чугуна и стали; второй этап охватывает период 1917–1990 гг. и характеризуется формированием научного кластера занимающегося проблемами металлургии и постройкой крупных заводов; третий этап начинается с 1991 г. и длится по настоящее время и характеризуется резким снижением объемов производства в 1990-х гг. и планомерным ростом на интервале 2009–2022 гг. Таким образом, российская металлургическая отрасль – длинный путь развития, и в настоящее время она занимает ведущие позиции в мировом пространстве по производству и экспорту металлов.
Ключевые слова: металлургия; исторический путь развития; динамика; статистические показатели; ключевые индикаторы.

 

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.

Управление промышленностью в период индустриализации: иностранная помощь, первые итоги и начало новой реформы управления (часть 1)

Проанализированы подходы к управлению промышленностью в условиях индустриализации. Обосновывается тезис о том, что в это время осуществлялся очередной активный поиск новых фор, методов и инструментов управления промышленностью в условиях перехода всех промышленных предприятий в государственную собственность. Полученная на первом этапе иностранная помощь и достаточно быстрое ее сокращение в условиях, когда отечественные промышленные предприятия смогли обеспечить импортозамещение основной промышленной продукции и первые итоги индустриализации потребовали поиска новых форм управления промышленностью.
Ключевые слова: Министерство торговли и промышленности; промышленность; государственное управление; промышленный комплекс; промышленная политика; модернизация; индустриализация.

 

УДК 614.8

Ш. А. ОСМАНОВ; Ю. Н. БЕЛЬШИНА, А. П. КОРОЛЬКОВ, С. А. ПОГРЕБОВ, кандидаты техн. наук (Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России, г. Санкт-Петербург)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Применение робототехники для ликвидации последствий разлива нефтепродуктов

Рассматриваются современные достижения в области робототехнических систем, используемых для мониторинга, локализации и очистки нефтяных разливов в водной и наземной среде. Анализируются ключевые технологии, включая автономные подводные и надводные дроны, роботизированные манипуляторы, биоинспирированные роботы и системы искусственного интеллекта, повышающие эффективность ликвидационных мероприятий. Особое внимание уделяется перспективам развития робототехники в данной сфере, включая интеграцию с нейросетями, использование новых сорбционных материалов и внедрение координированных ройных технологий.
Ключевые слова: робототехника; нефтяные разливы; автономные дроны; биоинспирированные роботы; искусственный интеллект; сорбционные материалы; ройные технологии.

 

УДК 658.5.012.7

П. И. ЧУВАХИН, 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.

Роль больших данных в минимизации экологических и финансовых рисков при реализации инфраструктурных проектов в обрабатывающих отраслях

В условиях возрастающей сложности инфраструктурных проектов в обрабатывающих отраслях промышленности особую актуальность приобретает проблема минимизации связанных с ними экологических и финансовых рисков. Современные технологии обработки и анализа больших данных открывают принципиально новые возможности для моделирования, прогнозирования и предотвращения потенциальных угроз. Настоящее исследование направлено на разработку комплексной методологии интеграции инструментария больших данных в систему риск-менеджмента при реализации инфраструктурных проектов. В основу методологии положен системный подход, сочетающий количественные и качественные методы исследования, включая анализ временных рядов, многомерное статистическое моделирование, машинное обучение и экспертные оценки. Эмпирическую базу составляют данные о 134 крупных инфраструктурных проектах, реализованных в металлургической, химической и машиностроительной отраслях в период 2018–2023 гг. В результате исследования установлено, что применение предиктивной аналитики на основе больших данных позволяет повысить точность идентификации экологических рисков на 37,8 % и снизить коэффициент финансовых потерь на 29,4 %. Разработанные модели демонстрируют способность к выявлению скрытых закономерностей в накопленных массивах информации с точностью прогнозирования до 83,7 %. Определены ключевые факторы эффективной интеграции технологий больших данных в систему управления рисками, включая оптимизацию информационной архитектуры, стандартизацию протоколов сбора данных и формирование соответствующих компетенций персонала. Предложенная методология открывает перспективы для формирования единой цифровой платформы управления экологическими и финансовыми рисками, адаптированной к специфике обрабатывающих отраслей.
Ключевые слова: большие данные; риск-менеджмент; инфраструктурные проекты; экологические риски; финансовые риски; предиктивная аналитика; обрабатывающая промышленность.

 

УДК 332.01

И. А. РОЖДЕСТВЕНСКАЯ, д-р экономич. наук; С. Г. ЕРЕМИН, канд. юр. наук; C. A. ЗУДЕНКОВА, О. А. САГИНА, кандидаты экономич. наук (Финансовый университет при Правительстве РФ, Москва)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Инновационная экосистема региона – инновационная инфраструктура и трехуровневые источники инновационного права

Статья посвящена анализу инновационной экосистемы региона, его инновационной инфраструктуре и трехуровневым источникам инновационного права. Инновационная инфраструктура рассматривается как один из элементов инновационной экосистемы. Предлагаются названия этапов инновационного периода. Проводиться исследование теоретических подходов к содержанию инновационной инфраструктуры и возможностей ее трансформации. Исследуется сложившаяся трехуровневая система источников инновационного права: федеральный, региональный и местный уровни; изучается их соотношение. Установлено, что на перспективу требуется продолжение исследований, направленных на определение положения правовых концепций в едином публичном правом поле, а также на соответствующих уровнях.
Ключевые слова: инновации; регион; цифровая трансформация; источники права; экосистема.

 

УДК 332.05

М. М. МАХМУДОВА, канд. пед. наук (Тюменский индустриальный университет, г. Тюмень 
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.  

Экономическая заинтересованность хозяйствующих субъектов в трудоохранных мероприятиях (на примере предприятий Тюменского региона)

Исследуются современная динамика и структура финансирования трудоохранных мероприятий предприятиями Тюменского региона, как отражение их экономической заинтересованности в создании и поддержании безопасных условий труда. Проанализирована статистическая информация, характеризующая состояние травматизма на тюменских предприятиях. Выявлены отраслевые особенности частоты травматизма и расходов на предупредительные мероприятия в области охраны труда. Описана структура средств компенсации работодателям расходов на мероприятия по охране труда от СФР. Как показывает анализ состояния производственного травматизма на предприятиях Тюменского региона, проблема его снижения является сегодня актуальной для хозяйствующих субъектов разных отраслей. Работодатели ежегодно затрачивают существенные денежные средства на реализацию предупредительных трудоохранных мер. Дополнительным импульсом активизации обеспечения безопасных условий труда в регионе являются предлагаемые государством инструменты финансирования превентивных мер, направленных на снижение производственного травматизма и профессиональной заболеваемости. 
Ключевые слова: несчастный случай; производственный травматизм; социальное страхование; безопасность труда; экономическая заинтересованность; Тюменский регион.

 

УДК 614.811+627.77

Ш. А. ОСМАНОВ; А. П. КОРОЛЬКОВ, Д. Е. ЗАВЬЯЛОВ, С. А. ПОГРЕБОВ, кандидаты техн. наук (Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России, г. Санкт-Петербург)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Алгоритм поддержки принятия решений по определению зоны ответственности спасательных формирований в арктической зоне РФ

Актуализируется ряд проблемных вопросов Арктической зоны Российской Федерации, обусловленных ее активным развитием и интенсификацией грузооборота, перевозимых морскими судами. В качестве одного из возможных вариантов решения вскрытых актуальных проблем предлагается оптимизация процесса определения зон ответственности спасательных формирований с учетом океанографических и природно-климатических особенностей региона. Для этого разработан соответствующий алгоритм. Применение которого целесообразно как для определения зон ответственности уже существующих спасательных формирований, так и для определения новых зон, при развертывании дополнительных формирований. В рамках дальнейших исследований планируется разработка специального программного обеспечения для автоматизации данной процедуры. Подход, используемый в разработанном алгоритме может быть использован и в других предметных областях, к примеру, при выявлении зон ответственности пожарно-спасательных частей и других подразделений МЧС России.
Ключевые слова: алгоритм; поддержка принятия решений; зона ответственности; спасательные формирования; Арктическая зона РФ; АЗРФ.

 

УДК 62-784.43

Л. Э. ШВАРЦБУРГ, д-р техн. наук; АДДАС САФУХ, аспирант (МГТУ «СТАНКИН», г. Москва)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Подходы к очистке воздуха рабочей зоны трехмерной печати

Рассматриваются подходы к очистке воздуха в рабочей зоне производств, использующих в составе своих технологических процессов трехмерную печать методом послойного напыления пластика. Изучаются компонентный состав летучих органических соединений (ЛОС), выделяемых в рабочую зону трехмерной печати, их влияние на организм человека, методы очистки воздуха с помощью современных технических средств. Предлагается имитационная модель распределения концентрации ЛОС в рабочей зоне. Рассматриваются технические средства принудительной вентиляции воздуха с фильтрацией ЛОС. Показана эффективность применения многовходовых циклонов для сепарации ЛОС по размеру и скорости осаждения. На основе имитационной модели предполагаются эмпирические соотношения, связывающие производительность циклона, эффективность фильтрации и диаметр фильтруемых частиц. Показано, что оптимальное управление очисткой воздуха рабочей зоны возможно только при применении циклонов с регулируемым диаметром входа в составе замкнутой по концентрации ЛОС системы автоматического управления. 
Ключевые слова: трехмерная печать; летучие органические соединения; циклонный сепаратор; автоматическое регулирование; оптимальное управление.