ХЛЕБОПЕЧЕНИЕ РОССИИ

В исследованиях углеродного цикла и экологии растений полезным показателем является базисная плотность древесины (БП) (basic density) как отношение массы в абсолютно сухом состоянии (при влажности 0 %) к «зеленому» объему (объему древесины в состоянии насыщения водой). Данные о БП древесины большинства видов в пределах региона часто недоступны, и используются средние значения на уровне родов или семейств. Однако может наблюдаться значительная филогенетическая и географическая изменчивость БП, и использование ее средних значений на уровне рода возможно лишь при отсутствии региональных данных. Практически все опубликованные данные содержат информацию о БП собственно древесины, без учета коры. Если необходимо рассчитать биомассу стволов в коре по имеющимся данным объемов на основе БП, различающейся для древесины и коры, то получить искомый результат с достаточной точностью невозможно, поскольку в каждом конкретном случае неизвестно соотношение древесины и коры, а оно различается существенно. Наличие огромных массивов данных о запасах стволовой древесины, накопленных традиционной лесной таксацией, дает возможность оценивать абсолютно сухую биомассу стволов в коре на больших площадях, используя известные значения БП стволов. Цель наших исследований состояла в анализе региональных особенностей БП стволов в коре у хвойных древесных видов Евразии. Используя авторскую базу данных о квалиметрии деревьев лесообразующих видов Евразии, сформирована выборка 3220 деревьев пяти хвойных древесных родов (подродов) Евразии. Применена структура модели смешанного типа, включающая в себя численные (возраст и диаметр ствола) и фиктивные переменные, кодирующие географические регионы. Выполнены два ранжирования по величине БП стволов в коре, а именно, ранжирование кластеров в пределах рода (для 5-хвойных сосен - в пределах подрода) и видоспецифичное ранжирование, согласно которому максимальным значением характеризуется ель восточная и минимальным – ель аянская. Полученные модели и ранжирования видов по величине БП стволов в коре могут быть использованы при расчетах углеродного пула в хвойных древостоях по данным инвентаризации лесов.

Статья посвящена анализу роли «мировых городов» в системе внешнеэкономического сотрудничества на современном этапе. Актуальность темы обусловлена возрастающим значением крупнейших мегаполисов как ключевых узлов глобальных экономических сетей в условиях интенсификации международных хозяйственных связей. Цель исследования – выявить основные тенденции и закономерности, характеризующие участие «мировых городов» в трансграничных экономических взаимодействиях. В работе применен комплекс взаимодополняющих методов, включая сравнительный анализ статистических данных, кейс-стади отдельных мегаполисов, а также экспертный опрос представителей делового сообщества и муниципальных администраций. Эмпирическую базу составили материалы международных организаций, аналитические отчеты консалтинговых компаний, публикации в специализированных изданиях. Установлено, что конкурентные преимущества «мировых городов» все больше определяются не столько традиционными факторами (размер рынка, инфраструктура), сколько инновационным потенциалом, развитостью сферы услуг, эффективностью городского менеджмента. Выявлены новые формы внешнеэкономической активности мегаполисов -
формирование трансграничных метрорегионов, кластеризация наукоемких производств, образование глобальных «цепочек добавленной стоимости». Показано, что в перспективе конкурентоспособность «мировых городов» будет зависеть от их способности генерировать уникальные компетенции и выступать площадками для международного сотрудничества. Сделан вывод о необходимости корректировки стратегий развития крупнейших мегаполисов с учетом глобальных вызовов. Практическая значимость исследования состоит в возможности использования его результатов при разработке программ повышения внешнеэкономического потенциала городов. Дальнейшая разработка темы предполагает проведение компаративных исследований конкретных практик и механизмов интеграции мегаполисов в глобальное экономическое пространство.

В данной статье рассматривается вопрос применения технологий блокчейн с целью повышения прозрачности и эффективности инвестиционных процессов в региональном контексте. Актуальность темы обусловлена необходимостью разработки инновационных подходов к управлению инвестициями в условиях глобальной цифровизации экономики. Цель исследования заключается в анализе потенциала использования блокчейн-технологий для оптимизации инвестиционной деятельности на региональном уровне. Материалы и методы исследования включают изучение научных публикаций, отчетов международных организаций и статистических данных, касающихся внедрения блокчейна в инвестиционной сфере. Применялись методы системного анализа, сравнения, обобщения и синтеза информации. Для оценки эффективности блокчейн-решений использовались количественные показатели, такие как скорость транзакций, уровень безопасности, степень децентрализации. В результате проведенного исследования выявлено, что технология блокчейн способна значительно повысить прозрачность инвестиционных процессов за счет создания неизменяемого реестра транзакций, доступного всем участникам системы. Согласно данным Всемирного экономического форума, внедрение блокчейна может обеспечить прирост мирового ВВП на 1,76 трлн долларов к 2030 году. На региональном уровне блокчейн позволяет снизить операционные издержки на 30%, ускорить обработку транзакций в 10 раз и повысить уровень безопасности данных до 99%. Приведены примеры успешных кейсов применения блокчейна в инвестиционной деятельности, такие как платформа Meridio для токенизации недвижимости и система Hyperledger Fabric для управления цепочками поставок. Полученные результаты подтверждают перспективность использования блокчейн-технологий для совершенствования инвестиционных процессов на региональном уровне. Дальнейшие исследования могут быть направлены на разработку конкретных методик и стандартов внедрения блокчейна в практику инвестиционного менеджмента с учетом специфики отдельных регионов.

В статье рассматриваются актуальные вопросы совершенствования организационной структуры предприятия в современных экономических условиях. Целью исследования является разработка комплекса мероприятий, направленных на оптимизацию структуры управления и повышение эффективности функционирования предприятия. Методологической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых в области экономики, менеджмента и организации производства. В работе применялись методы системного анализа, экономико-математического моделирования, статистической обработки данных, экспертных оценок. Результаты исследования показали, что для совершенствования организационной структуры предприятия необходимо провести комплексный анализ существующей структуры, выявить ее недостатки и разработать мероприятия по их устранению. Предложен алгоритм реорганизации структуры управления, включающий этапы диагностики, проектирования, внедрения и контроля. Разработана экономико-математическая модель оптимизации структуры, учитывающая ключевые факторы внешней и внутренней среды. На примере машиностроительного завода продемонстрирована эффективность предложенных мероприятий – рост производительности труда на 12%, сокращение управленческих расходов на 8%, увеличение рентабельности на 5%. Практическая значимость исследования заключается в возможности применения разработанных рекомендаций в деятельности промышленных предприятий с целью совершенствования их организационных структур и повышения конкурентоспособности. Результаты работы могут быть использованы в образовательном процессе при подготовке специалистов экономического профиля.

В условиях глобализированной экономики, характеризующейся стремительным развитием интеграционных процессов, усилением конкуренции и ростом неопределенности, проблема адаптации подходов к анализу рисков инвестиций в пищевую промышленность приобретает особую актуальность. Настоящая статья посвящена исследованию современных трендов глобализированной экономики и их влияния на методологию оценки рисков инвестиционных проектов в сфере пищевой индустрии. Цель работы заключается в разработке комплексного подхода к анализу рисков инвестиций, учитывающего специфику функционирования предприятий пищевой промышленности в условиях глобализации. В ходе исследования применялись методы системного анализа, экономико-математического моделирования, статистической обработки данных, а также экспертных оценок. Информационную базу составили
статистические данные международных организаций (ФАО, ВТО), аналитические отчеты консалтинговых компаний (McKinsey, Deloitte), научные публикации зарубежных и отечественных ученых. Результаты исследования свидетельствуют о необходимости трансформации традиционных подходов к анализу рисков инвестиций в пищевую промышленность. Предложена модифицированная методика оценки рисков, базирующаяся на интеграции количественных и качественных методов анализа, учитывающая влияние факторов глобализации (волатильность цен на сырье, изменение потребительских предпочтений, ужесточение экологических стандартов и др.). Разработан алгоритм адаптации инвестиционной стратегии предприятий пищевой индустрии к условиям глобализированной экономики, предусматривающий этапы идентификации, оценки и митигации рисков. Обоснована целесообразность применения предложенного подхода на примере инвестиционного проекта по модернизации производственных мощностей мясоперерабатывающего предприятия, реализуемого в условиях неопределенности, обусловленной пандемией COVID-19.

В условиях турбулентности глобальных рынков и нарастающей неопределенности экономической конъюнктуры, вопросы обеспечения экономической безопасности организаций приобретают первостепенное значение. Данное исследование посвящено изучению потенциала применения гибких методик управления для повышения адаптивности и устойчивости компаний в динамично изменяющейся среде. В работе проанализированы теоретические основы концепции экономической безопасности, а также рассмотрены современные подходы к управлению рисками и угрозами на микроуровне. Особое внимание уделено агильным фреймворкам, таким как Scrum, Kanban, Lean, и возможностям их интеграции в систему менеджмента экономической безопасности. Эмпирической базой исследования послужили данные опроса 120 компаний различных отраслей экономики, функционирующих на территории РФ. Выборка включала как крупные корпорации (с численностью персонала свыше 1000 человек), так и представителей малого и среднего бизнеса. Для сбора первичной информации использовался метод анкетирования, а также серия глубинных интервью с топ-менеджерами и специалистами по экономической безопасности. Обработка данных производилась с помощью статистического пакета SPSS 23.0. Результаты исследования продемонстрировали, что в 67% компаний выборки уже внедрены отдельные элементы гибких методик в той или иной форме. При этом наблюдается положительная связь между уровнем «агильной зрелости» организации и показателями ее финансовой устойчивости (коэффициент корреляции Пирсона r=0,72; р<0,01). Вместе с тем, лишь 24% респондентов отметили наличие в своих компаниях комплексных гибких систем управления безопасностью. В качестве основных барьеров называются недостаток компетенций (58%), организационная инертность (53%) и ограниченность ресурсов (44%). Тем не менее подавляющее большинство участников (91%) убеждены в необходимости дальнейшего развития агильных практик для своевременной адаптации к глобальным вызовам и угрозам. Научная новизна работы заключается в разработке концептуальной модели гибкого управления экономической безопасностью организации, синтезирующей современные управленческие фреймворки с классическими методами риск-менеджмента и антикризисного управления. Предложенная модель носит универсальный характер и может быть имплементирована компаниями различного масштаба и отраслевой специфики. Результаты исследования имеют высокую практическую значимость и могут быть использованы для повышения устойчивости отечественного бизнеса в турбулентной рыночной среде.

В настоящем исследовании рассматривается проблема разработки системы мониторинга и анализа инвестиционной привлекательности субъекта Российской Федерации на основе технологий Big Data. Актуальность данной темы обусловлена необходимостью привлечения инвестиций в экономику регионов и повышения их конкурентоспособности в условиях глобализации и цифровизации. Цель исследования заключается в создании эффективной системы мониторинга и анализа инвестиционной привлекательности субъекта РФ, способной обрабатывать и анализировать огромные массивы структурированных и неструктурированных данных из различных источников, таких как государственные информационные системы, социальные сети, новостные порталы, данные геолокации и др. В работе применяются методы интеллектуального анализа данных (data mining), машинного обучения, статистического анализа, а также технологии распределенной обработки данных (Hadoop, Spark). Предложена архитектура системы, включающая модули сбора, предобработки, хранения, анализа данных и визуализации результатов. Разработана методика оценки инвестиционной привлекательности региона на основе комплексного анализа более 150 показателей, характеризующих экономический потенциал, инфраструктуру, человеческий капитал, инновационную активность и инвестиционный климат субъекта РФ. С помощью методов машинного обучения (Random Forest, Gradient Boosting) построены прогнозные модели, позволяющие оценивать инвестиционную привлекательность региона на краткосрочную и долгосрочную перспективу. Апробация разработанной системы проведена на примере Новосибирской области. Результаты анализа показали, что Новосибирская область входит в топ-15 регионов РФ по уровню инвестиционной привлекательности, однако имеет ряд проблемных зон, в частности, недостаточно развитую транспортно-логистическую инфраструктуру и дефицит высококвалифицированных кадров в сфере IT. На основе полученных результатов даны рекомендации по повышению инвестиционной привлекательности региона. Разработанная система мониторинга и анализа на основе технологий Big Data может быть масштабирована и адаптирована для других субъектов РФ, что будет способствовать повышению эффективности управленческих решений в сфере инвестиционной политики и экономического развития регионов.

В современных условиях глобализации и динамичного развития технологий цифровые инновации приобретают особую значимость в различных отраслях экономики, в том числе в логистике пищевой промышленности. Данная статья посвящена исследованию теоретических основ и практических аспектов внедрения цифровых инноваций в логистические процессы предприятий пищевой промышленности с целью обеспечения устойчивого развития отрасли. В рамках исследования были использованы методы системного анализа, статистической обработки данных, экспертных оценок и моделирования бизнес-процессов. Материалами для исследования послужили данные о деятельности ведущих предприятий пищевой промышленности России, а также результаты опросов их руководителей и специалистов в области логистики. В ходе анализа были выявлены ключевые направления цифровизации логистических процессов в пищевой промышленности, такие как внедрение систем электронного документооборота (увеличение скорости обработки документов на 35%), использование технологий Интернета вещей для мониторинга перемещения грузов (сокращение времени доставки на 20%), применение блокчейн-решений для обеспечения прозрачности и безопасности цепочек поставок (снижение рисков контрафакта на 40%). Результаты исследования показали, что комплексное внедрение цифровых инноваций в логистике пищевой промышленности способствует оптимизации затрат (снижение на 15-20%), повышению качества обслуживания потребителей (рост уровня удовлетворенности на 25%), а также обеспечению экологической устойчивости за счет сокращения выбросов CO2 (уменьшение на 10-15%). Полученные результаты могут быть использованы для разработки стратегий цифровой трансформации логистики на предприятиях пищевой промышленности с учетом принципов устойчивого развития.

В контексте стратегического развития Российской Федерации особую значимость приобретает устойчивое функционирование агропромышленного комплекса (АПК), являющегося ключевым драйвером экономического роста страны. Государственная поддержка АПК, характеризующаяся многоаспектностью и разнонаправленностью, оказывает существенное влияние на динамику развития перерабатывающих отраслей, выступающих неотъемлемым элементом цепочки создания добавленной стоимости в сельскохозяйственном секторе. Целью данного исследования является комплексный анализ эффективности государственной поддержки АПК в РФ и выявление ее роли в обеспечении устойчивого развития перерабатывающих отраслей. Теоретико-методологическую основу исследования составили фундаментальные труды отечественных и зарубежных ученых в области государственного регулирования АПК, устойчивого развития и экономики перерабатывающих отраслей. Информационно- эмпирическую базу работы сформировали статистические данные Федеральной службы государственной статистики РФ, Министерства сельского хозяйства РФ, аналитические материалы научно-исследовательских институтов и экспертные оценки. Для достижения поставленной цели применялись методы системного, структурно-функционального, экономико-статистического анализа, а также графической интерпретации данных. Проведенный анализ позволил выявить положительную динамику ключевых показателей развития АПК РФ на фоне усиления государственной поддержки отрасли. Так, за период 2015-2020 годов объем финансирования Государственной программы развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия увеличился на 23,7%, достигнув 319,5 млрд рублей в 2020 году. При этом индекс производства продукции сельского хозяйства в сопоставимых ценах вырос на 10,8%, а рентабельность сельхозорганизаций (с учетом субсидий) повысилась с 20,3 до 23,5%. В разрезе перерабатывающих отраслей наблюдается неоднородная картина: наиболее высокие темпы роста демонстрирует пищевая промышленность (индекс производства за 2015 2020 годов составил 123,1%), в то время как легкая промышленность характеризуется стагнационными тенденциями (рост на 4,2%). Установлено, что государственная поддержка АПК способствует модернизации материально-технической базы перерабатывающих предприятий, стимулирует привлечение инвестиций и ускоряет внедрение инновационных технологий. Вместе с тем, выявлены проблемные аспекты, ограничивающие эффективность госрегулирования, среди которых: недостаточная согласованность мер поддержки на федеральном и региональном уровнях, слабая ориентация на стимулирование глубокой переработки сельхозсырья, ограниченный доступ малых форм хозяйствования к финансовым ресурсам.

В статье рассматриваются вариации стратегии развития предприятий в условиях цифровизации. Обосновывается необходимость активного использования возможностей цифровизации для планирования и реализации стратегии развития. Анализируются наиболее перспективные и выгодные в экономическом плане, а также наиболее эффективные вектора использования цифровизации для стратегии прогрессивного развития. В условиях стремительного развития цифровых технологий предприятия сталкиваются с необходимостью адаптации и внедрения новых стратегий для обеспечения своей конкурентоспособности. В статье рассматриваются ключевые аспекты цифровизации бизнеса и ее влияние на стратегическое развитие предприятий. Анализируются современные тенденции и технологии, такие как искусственный интеллект, интернет вещей, блокчейн и большие данные, которые играют ключевую роль в трансформации бизнес-процессов. Особое внимание уделяется разработке цифровых стратегий, включающих изменение организационной структуры, развитие цифровой культуры и повышение квалификации сотрудников. Обсуждаются примеры успешных кейсов внедрения цифровых технологий в различных отраслях, а также выявляются основные вызовы и риски, связанные с цифровизацией. В заключение предлагаются рекомендации по эффективному управлению цифровыми преобразованиями, направленные на повышение эффективности и устойчивости предприятий в условиях быстро меняющейся цифровой среды.

В современных условиях стремительного развития цифровых технологий и глобализации экономики розничная торговля сталкивается с беспрецедентными вызовами, связанными с
оптимизацией цепочек поставок. Одним из перспективных направлений в решении данной проблемы является использование технологии цифровых двойников (ЦД). Настоящее исследование направлено на всесторонний анализ потенциала и ограничений применения ЦД в сфере розничной торговли с целью повышения эффективности и устойчивости цепочек поставок. Методология исследования базируется на комплексном подходе, включающем систематический обзор научной литературы, экспертные интервью с представителями ведущих компаний розничной торговли (n=15), а также эконометрическое моделирование с использованием панельных данных по 50 странам за период 2015-2023 гг. Для оценки потенциального экономического эффекта от внедрения ЦД применялись методы имитационного моделирования (агентное моделирование) и стохастической оптимизации. Результаты исследования показывают, что использование ЦД позволяет снизить операционные издержки розничных компаний в среднем на 12,5% (95% ДИ: 10,2-14,8%), повысить уровень удовлетворенности клиентов на 18,3% (95% ДИ: 15,6-21,0%) и сократить углеродный след цепочек поставок на 9,7% (95% ДИ: 7,5-11,9%). При этом ключевыми ограничивающими факторами выступают высокие начальные инвестиции, дефицит квалифицированных кадров и проблемы интеграции с унаследованными ИТ-системами. Научная новизна исследования заключается в развитии методологии оценки экономических и экологических эффектов от применения ЦД в цепочках поставок, а также в выявлении специфических особенностей и барьеров использования данной технологии в розничной торговле. Полученные результаты могут быть использованы для обоснования инвестиционных решений и разработки стратегий цифровой трансформации компаний розничного сектора.

В эпоху глобализации и цифровизации экономики особую актуальность приобретают инновационные стратегии оценки интеллектуального капитала (ИК). Несмотря на растущий интерес к данной проблематике, до сих пор отсутствует единый подход к идентификации, измерению и управлению ИК в организациях. Целью статьи является обзор современных методов оценки ИК и разработка комплексной стратегии управления этим ключевым активом в контексте глобализированной цифровой экономики. Исследование базируется на систематическом обзоре научных публикаций из баз данных Scopus, Web of Science и РИНЦ за период 2010-2023 годов. Применены методы библиометрического анализа, контент-анализа, сравнительного анализа, синтеза и обобщения. Выявлено 5 основных подходов к оценке ИК: затратный, рыночный, доходный, на основе опционов и комбинированный. Установлено, что наибольшей популярностью пользуются методы Тобина (37% исследований), VAIC (28%), навигатор Skandia (19%). Разработана инновационная стратегия оценки ИК, включающая 6 этапов: идентификация компонентов ИК; выбор метода оценки; 3) определение показателей; сбор и анализ данных; интерпретация результатов; принятие управленческих решений. Предложена система из 24 индикаторов оценки человеческого, структурного и рыночного капитала. На примере 10 ведущих ИТ-компаний (Apple, Microsoft, Alphabet и др.) продемонстрировано, что предлагаемая стратегия позволяет повысить точность оценки ИК на 23,7% по сравнению с традиционными методами.

В статье рассматриваются экологические тренды и устойчивое развитие в контексте международной электронной коммерции. Актуальность темы обусловлена стремительным ростом объемов электронной торговли, которая в 2020 году достигла 4,28 трлн долларов США, и ее влиянием на окружающую среду. Цель исследования – проанализировать экологические аспекты электронной коммерции и определить пути достижения устойчивого развития в данной сфере. Материалы и методы исследования включают анализ статистических данных, научных публикаций и отчетов международных организаций. Применяются методы синтеза, сравнения, обобщения и прогнозирования. Результаты исследования показывают, что электронная коммерция оказывает значительное воздействие на экологию, в частности, через увеличение объемов упаковочных материалов (в среднем на 15% ежегодно), транспортных выбросов (на 23% к 2030 году) и электронных отходов (53,6 млн тонн в 2019 году). В то же время, электронная торговля имеет потенциал для развития экологически безопасных практик, таких как использование возобновляемых источников энергии (на 32% к 2025 году), оптимизация логистики (сокращение выбросов на 30%) и внедрение циркулярных бизнес-моделей (рост на 11% ежегодно). Для достижения устойчивого развития необходимы совместные усилия бизнеса, государства и потребителей по внедрению «зеленых» технологий, эко-дизайна продукции, ответственного потребления и управления отходами. Перспективными направлениями являются использование блокчейна для обеспечения прозрачности цепочек поставок, применение экологических критериев в алгоритмах рекомендаций товаров и развитие сервисов по ремонту и повторному использованию товаров. Полученные результаты могут быть использованы для разработки стратегий устойчивого развития электронной коммерции и формирования экологической политики на национальном и международном уровнях.

В эпоху стремительного развития цифровых технологий и растущей конкуренции на рынке, компании все чаще стремятся оптимизировать процессы обслуживания клиентов и повысить качество сервиса. Одним из наиболее перспективных инструментов для достижения этих целей является искусственный интеллект (ИИ). В данной статье рассматриваются возможности применения технологий ИИ, таких как машинное обучение, обработка естественного языка и компьютерное зрение, для автоматизации различных аспектов клиентского сервиса. Материалы и методы исследования включают анализ существующих научных публикаций, отчетов отраслевых экспертов и кейсов внедрения ИИ в сфере обслуживания клиентов. Проведен систематический обзор литературы с использованием баз данных Scopus, Web of Science и Google Scholar. Ключевыми критериями поиска были термины «искусственный интеллект», «машинное обучение», «обслуживание клиентов», «качество сервиса». Из первоначальной выборки в 647 публикаций были отобраны 54 наиболее релевантные статьи для детального анализа. Результаты исследования демонстрируют, что внедрение технологий ИИ позволяет существенно повысить эффективность и скорость обслуживания клиентов, снизить операционные расходы и улучшить клиентский опыт. Так, использование чат-ботов на базе обработки естественного языка дает возможность автоматизировать до 80% типовых клиентских запросов, сократив среднее время ответа с 5-10 минут до 1-2 минут. Алгоритмы машинного обучения, анализирующие историю взаимодействия с клиентами, помогают персонализировать коммуникации и повысить конверсию маркетинговых кампаний на 15-20%. Компьютерное зрение успешно применяется для биометрической идентификации клиентов и повышения безопасности транзакций. В статье приводятся конкретные примеры использования ИИ такими компаниями, как Amazon, Sberbank, Alibaba, Uber

В эпоху стремительного развития цифровых технологий и растущей конкуренции на рынке, компании все чаще стремятся оптимизировать процессы обслуживания клиентов и повысить качество сервиса. Одним из наиболее перспективных инструментов для достижения этих целей является искусственный интеллект (ИИ). В данной статье рассматриваются возможности применения технологий ИИ, таких как машинное обучение, обработка естественного языка и компьютерное зрение, для автоматизации различных аспектов клиентского сервиса. Материалы и методы исследования включают анализ существующих научных публикаций, отчетов отраслевых экспертов и кейсов внедрения ИИ в сфере обслуживания клиентов. Проведен систематический обзор литературы с использованием баз данных Scopus, Web of Science и Google Scholar. Ключевыми критериями поиска были термины «искусственный интеллект», «машинное обучение», «обслуживание клиентов», «качество сервиса». Из первоначальной выборки в 647 публикаций были отобраны 54 наиболее релевантные статьи для детального анализа. Результаты исследования демонстрируют, что внедрение технологий ИИ позволяет существенно повысить эффективность и скорость обслуживания клиентов, снизить операционные расходы и улучшить клиентский опыт. Так, использование чат-ботов на базе обработки естественного языка дает возможность автоматизировать до 80% типовых клиентских запросов, сократив среднее время ответа с 5-10 минут до 1-2 минут. Алгоритмы машинного обучения, анализирующие историю взаимодействия с клиентами, помогают персонализировать коммуникации и повысить конверсию маркетинговых кампаний на 15-20%. Компьютерное зрение успешно применяется для биометрической идентификации клиентов и повышения безопасности транзакций. В статье приводятся конкретные примеры использования ИИ такими компаниями, как Amazon, Sberbank, Alibaba, Uber

В данной статье рассматриваются перспективы применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) для оптимизации технологических процессов в производстве. Целью исследования является анализ возможностей и ограничений использования ИИ в промышленности, а также выявление наиболее перспективных направлений его внедрения. В качестве материалов и методов исследования использовались обзор научной литературы по теме, анализ существующих примеров применения ИИ в производстве, а также экспертные интервью со специалистами в области ИИ и промышленного производства. Был проведен систематический поиск релевантных научных публикаций в базах данных Scopus, Web of Science и Google Scholar за период с 2010 по 2023 год. Ключевыми словами для поиска были «искусственный интеллект», «машинное обучение», «оптимизация производства», «промышленность 4.0» и др. Из найденных 2347 публикаций после анализа аннотаций было отобрано 156 наиболее релевантных работ для детального изучения. Кроме того, было проведено 12 глубинных интервью с экспертами длительностью от 40 до 90 минут. Результаты исследования показали, что применение ИИ позволяет значительно повысить эффективность производственных процессов. Наибольший потенциал ИИ демонстрирует в таких областях, как предиктивное обслуживание оборудования (снижение внеплановых простоев на 30-50%), оптимизация работы промышленных роботов (повышение производительности на 10-25%), интеллектуальное управление запасами (сокращение складских издержек на 20-40%), контроль качества на основе компьютерного зрения (выявление до 90% дефектов). Однако для успешного внедрения ИИ необходимо преодолеть ряд барьеров, в числе которых недостаток качественных данных для обучения моделей, дефицит квалифицированных кадров на стыке ИИ и производства, высокая стоимость решений и интеграции. В среднем внедрение комплексных систем ИИ на производстве занимает от 1 до 3 лет и окупается за 2-5 лет

В современных условиях динамично развивающегося производства и нарастающей конкуренции на рынке актуальной задачей является разработка эффективных моделей прогнозирования и управления для автоматизированных производственных систем (АПС). Данное исследование направлено на создание комплексного подхода к моделированию и оптимизации функционирования АПС с целью повышения эффективности производственных процессов, снижения затрат и обеспечения высокого качества выпускаемой продукции. Для достижения поставленных целей были применены методы математического моделирования, теории управления, оптимизации и интеллектуального анализа данных. В частности, были разработаны стохастические модели прогнозирования спроса на продукцию, учитывающие сезонные колебания и тренды рынка. Такие модели позволяют с точностью до 95% предсказывать объемы продаж на период от 1 до 6 месяцев. Для управления производственными процессами были предложены адаптивные алгоритмы планирования и диспетчеризации, основанные на методах нечеткой логики и генетических алгоритмах. Использование данных подходов позволило сократить время переналадки оборудования на 20-25% и снизить объемы незавершенного производства на 15%. Проведенные экспериментальные исследования на примере реального машиностроительного предприятия подтвердили эффективность разработанных моделей и алгоритмов. Внедрение предложенных решений позволило увеличить производительность АПС на 12%, сократить затраты на сырье и материалы на 8% и повысить качество выпускаемой продукции, снизив процент брака с 1,5%до 0,8%. Полученные результаты имеют высокую практическую значимость и могут быть использованы для повышения конкурентоспособности и эффективности функционирования предприятий различных отраслей промышленности. Дальнейшие исследования будут направлены на развитие предложенных подходов и их адаптацию для решения новых задач в условиях цифровизации производства и перехода к концепции «Индустрия 4.0».

В настоящем исследовании рассматриваются вопросы разработки и апробации интеллектуальных систем управления (ИСУ), нацеленных на повышение производительности различных технологических процессов. Актуальность данной темы обусловлена стремительным развитием информационных технологий и возрастающей потребностью в оптимизации производственных циклов для достижения максимальной эффективности и конкурентоспособности предприятий. Цель работы заключается в исследовании потенциала применения ИСУ для усовершенствования технологических процессов и разработке практических рекомендаций по их внедрению. Материалы и методы исследования включают в себя анализ существующих подходов к проектированию ИСУ, моделирование различных сценариев их функционирования, а также проведение экспериментов на реальных производственных объектах. В частности, были изучены такие методы, как нейронные сети, нечеткая логика, генетические алгоритмы и машинное обучение. Для апробации разработанных ИСУ были выбраны три предприятия различных отраслей промышленности: металлургический завод, нефтеперерабатывающий комплекс и фармацевтическая компания. Результаты исследования показали, что внедрение ИСУ позволяет значительно повысить производительность технологических процессов. Так, на металлургическом заводе удалось сократить время плавки стали на 12%, а расход энергоресурсов – на 8%. На нефтеперерабатывающем комплексе оптимизация работы установки каталитического крекинга привела к увеличению выхода светлых нефтепродуктов на 5,6%. В фармацевтической компании применение ИСУ для управления процессом синтеза активных веществ позволило на 20% снизить количество бракованной продукции и на 15% сократить время производственного цикла. Полученные результаты демонстрируют высокую эффективность использования интеллектуальных систем управления для оптимизации технологических процессов и открывают широкие перспективы для их дальнейшего применения в различных отраслях промышленности.

В данной статье рассматривается применение робототехнических систем для автоматизации процессов загрузки и выгрузки хлебобулочных изделий в хлебопечках. Целью исследования является анализ эффективности использования роботизированных комплексов в хлебопекарной промышленности для оптимизации производственных процессов и повышения качества продукции. В рамках исследования были применены методы системного анализа, математического моделирования и экспериментальные методы. Материалами исследования послужили данные о существующих робототехнических системах для автоматизации процессов в хлебопекарной промышленности, а также результаты экспериментальных испытаний разработанного авторами робототехнического комплекса для загрузки и выгрузки хлебобулочных изделий. В ходе исследования были проанализированы различные типы роботизированных систем, применяемых в хлебопекарной промышленности, и выявлены их преимущества и недостатки. На основе полученных данных был разработан инновационный робототехнический комплекс, состоящий из манипулятора с 6 степенями свободы, системы технического зрения на основе стереокамер и алгоритмов машинного обучения для распознавания и классификации хлебобулочных изделий. Экспериментальные испытания разработанного комплекса показали его высокую эффективность в автоматизации процессов загрузки и выгрузки продукции. Точность позиционирования манипулятора составила 0,5 мм, а производительность комплекса достигла 1200 изделий в час, что на 20% превышает производительность ручного труда. Результаты исследования демонстрируют перспективность применения робототехнических систем для автоматизации процессов в хлебопекарной промышленности. Внедрение разработанного комплекса позволит повысить эффективность производства, снизить затраты на оплату труда и минимизировать влияние человеческого фактора на качество продукции. Дальнейшие исследования будут направлены на оптимизацию алгоритмов управления манипулятором и повышение точности распознавания изделий системой технического зрения.

Хлебопекарная промышленность является одной из ключевых отраслей пищевой промышленности, играющей важную роль в обеспечении населения качественными хлебобулочными изделиями. Однако, несмотря на многовековую историю развития, данная отрасль сталкивается с рядом проблем, связанных с повышением качества продукции, снижением энергозатрат и оптимизацией производственных процессов. В настоящее время перспективным направлением решения данных проблем является применение интеллектуальных алгоритмов управления, основанных на методах искусственного интеллекта и машинного обучения. В данной статье рассматриваются возможности применения интеллектуальных алгоритмов управления для повышения качества и энергоэффективности хлебопекарного производства. Проведен анализ существующих подходов к управлению технологическими процессами хлебопечения, выявлены их недостатки и ограничения. Предложена концепция интеллектуальной системы управления хлебопекарным производством, основанная на применении методов нечеткой логики, нейронных сетей и генетических алгоритмов. Разработана математическая модель процесса выпечки хлеба, учитывающая влияние ключевых факторов, таких как температура, влажность, время выпечки и т.д. На основе данной модели создан программный комплекс, реализующий алгоритмы оптимизации режимов выпечки с целью достижения требуемых показателей качества готовой продукции при минимизации энергозатрат. Проведены экспериментальные исследования на базе действующего хлебозавода, подтвердившие эффективность предложенного подхода. Применение разработанной системы управления позволило повысить качество выпускаемой продукции на 15%, снизить расход энергоресурсов на 12% и увеличить производительность на 10%. Полученные результаты имеют важное значение для развития хлебопекарной отрасли и могут быть использованы при модернизации действующих и проектировании новых хлебозаводов. Дальнейшие исследования будут направлены на расширение функциональных возможностей разработанной системы, в частности, на реализацию адаптивных алгоритмов управления, учитывающих изменение характеристик сырья и условий внешней среды в реальном времени.

В данной статье рассматривается развитие инфраструктуры открытых ключей (PKI) как фундаментальной основы для обеспечения криптографической безопасности в сфере международной электронной коммерции. Актуальность темы обусловлена стремительным ростом объемов онлайн-транзакций и необходимостью защиты конфиденциальных данных участников коммерческих отношений. Цель исследования заключается в анализе текущего состояния и перспектив развития PKI, а также в выявлении ключевых факторов, влияющих на её эффективность. Материалы и методы исследования включают в себя изучение научных публикаций, отчетов отраслевых организаций и статистических данных, касающихся использования PKI в электронной коммерции. Применялись методы сравнительного анализа, синтеза информации и экспертной оценки. Результаты исследования показывают, что внедрение PKI играет решающую роль в обеспечении безопасности электронных транзакций. Так, по данным Forrester Research, использование PKI в B2B-коммерции позволяет снизить риски мошенничества на 58% и повысить доверие клиентов на 64%. Однако существуют и проблемы, связанные с масштабируемостью, совместимостью и управлением жизненным циклом сертификатов. Для их решения необходимы стандартизация, автоматизация процессов и более тесное сотрудничество между участниками рынка. Полученные результаты имеют практическую значимость для компаний, ведущих международную электронную торговлю, а также для разработчиков решений в области информационной безопасности. Дальнейшие исследования могут быть направлены на создание новых моделей и протоколов PKI, учитывающих специфику трансграничных коммерческих отношений.

В данной статье рассматривается проблема оптимизации факторов интенсификации для повышения эффективности воспроизводственного процесса в агропромышленном комплексе. Целью исследования является разработка стратегий, направленных на максимизацию производительности и рентабельности сельскохозяйственных предприятий за счет внедрения инновационных технологий, рационального использования ресурсов и совершенствования организационно-экономических механизмов. Материалы и методы исследования включают анализ статистических данных, экспертные оценки, математическое моделирование и эконометрический анализ. В частности, были изучены показатели эффективности использования основных производственных фондов, трудовых ресурсов, материально-технической базы и финансового капитала в 120 сельскохозяйственных организациях различных регионов России за период с 2015 по 2023 годы. Применялись методы корреляционно- регрессионного анализа, оптимизационного моделирования, факторного анализа и экспертного прогнозирования. Результаты исследования показали, что ключевыми факторами интенсификации воспроизводственного процесса в АПК являются: внедрение прогрессивных агротехнологий (precision farming, биотехнологии, роботизация и автоматизация производства); оптимизация структуры посевных площадей и севооборотов; применение высокопродуктивных сортов растений и пород животных; развитие мелиорации и обеспечение рационального водопользования; совершенствование системы удобрений и средств защиты растений; модернизация машинно-тракторного парка и использование энергосберегающей техники; углубление специализации и развитие интеграционных процессов; внедрение цифровых технологий управления и информационно-консультационных систем. Расчеты показывают, что комплексная реализация предложенных стратегий позволит увеличить урожайность основных сельскохозяйственных культур на 25-40%, продуктивность животных – на 15-30%, снизить материалоемкость производства на 20-25%, повысить рентабельность до 35-45%. Прогнозируется, что к 2030 году суммарный экономический эффект от оптимизации факторов интенсификации может достигнуть 1,5-2 трлн рублей.

Эффективный строительный контроль и технический надзор критически важны для успешной реализации инвестиционно-строительных проектов (ИСП). Цифровая трансформация открывает новые возможности для оптимизации этих процессов. Цель исследования - разработать концептуальную модель и методические рекомендации по внедрению цифровых технологий в систему строительного контроля и технического надзора. Использован комплекс взаимодополняющих методов: 1) анализ научной литературы и нормативно-правовой базы; 2) экспертные интервью (n=25); 3) кейс-стади трех ИСП; 4) экономико-математическое моделирование. Установлено, что: 1) BIM, IoT, беспилотная аэрофотосъемка, большие данные способны радикально повысить полноту, скорость и достоверность контроля; 2) барьерами цифровизации являются недостаточная зрелость технологий, высокие затраты, дефицит компетенций; 3) предложена концептуальная модель «Умного строительного контроля», интегрирующая цифровые инструменты в единую киберфизическую систему; 4) разработаны методические рекомендации по поэтапному внедрению модели с оценкой экономического эффекта. Значимость. Полученные результаты развивают научные представления о цифровизации инвестиционно-строительной деятельности и имеют высокую практическую ценность для управления ИСП. Дальнейшие исследования целесообразно направить на создание отраслевой цифровой платформы строительного контроля

В настоящий момент отсутствует однозначная методика гидродинамического моделирования процесса кавитации лопастного насоса и определения коэффициентов Шнерра-Сауэра с использованием модели многофазного течения «Volume of fluid method, (VOF)» для лопастных насосов с боковым кольцевым подводом. Цель статьи – проверить границы применимости модели Шнерра-Сауэра при расчете частных характеристик центробежного насоса на различных подачах. Объектом исследования выступал лопастной консольный насос с боковым кольцевым подводом и рабочим колесом с пятью лопастями. В ходе работы определялось значение кавитационного запаса при подаче 120 кубометров в час и при подаче в 85 кубометров в час экспериментальным методом. Экспериментальное определение кавитационного запаса проводилось согласно требованиям ГОСТ 6134-87. Кавитация в насосе достигалась путем снижения давления на всасывании при помощи вакуум-насоса. Также NPSH определялся методом гидродинамического моделирования. В ходе гидродинамического моделирования использовалась многофазная модель «Volume of fluid method, (VOF)» и кавитационная модель «Scherr-Sauer cavitation», подбор коэффициентов Шнерра-Сауэрав проводился для подачи (120 м3/ч), верификация по режиму недогруза насоса (85 м3/ч). Итогом работы являются полученные значения кавитационного запаса и графики частных кавитационных характеристик исследуемого насоса при подаче 120 кубометров в час и при подаче в 85 кубометров в час, полученные в ходе эксперимента и в ходе CFD моделирования, значения коэффициентов Шнерра-Сауэра и выводы по использованию этой модели

Ферментация хлебного теста является ключевым этапом в процессе производства хлебобулочных изделий, оказывающим существенное влияние на качество готового продукта. Оптимизация данного процесса с помощью автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП) позволяет повысить эффективность производства и обеспечить стабильность характеристик изделий. В данной статье рассматриваются вопросы применения АСУ ТП для контроля ключевых параметров ферментации – температуры, влажности и времени. Материалы и методы исследования включают анализ существующих подходов к автоматизации процесса ферментации, а также разработку и тестирование экспериментальной установки на базе промышленного контроллера Siemens SIMATIC S7-1500 с использованием датчиков температуры PT100 и емкостных датчиков влажности. Для управления процессом применялся ПИД-регулятор с автоматической настройкой коэффициентов. Результаты экспериментов демонстрируют, что внедрение АСУ ТП позволяет сократить время ферментации на 12-18% при одновременном повышении удельного объема готовых изделий на 8-12%. Оптимальные параметры процесса составляют: температура 28-32°C, относительная влажность 75-80%, время ферментации 180-240 минут в зависимости от рецептуры теста. Использование АСУ ТП обеспечивает точность поддержания заданных параметров в пределах ±0,5°C для температуры и ±2% для влажности. Таким образом, применение АСУ ТП для оптимизации процесса ферментации хлебного теста является перспективным направлением повышения эффективности хлебопекарного производства. Дальнейшие исследования целесообразно направить на разработку адаптивных алгоритмов управления, учитывающих вариативность свойств сырья и особенности конкретного технологического оборудования.