В статье рассмотрены особенности внедрения систем искусственного интеллекта в машиностроительную отрасль в региональном разрезе. Выявлена значительная поляризация технологического развития между субъектами федерации, обусловленная диспропорцией в ресурсном обеспечении, кадровом потенциале и уровне цифровизации. С использованием сравнительного анализа успешных кейсов и региональной статистики определены ключевые факторы, способствующие и препятствующие имплементации решений на основе искусственного интеллекта. На основе изучения литературных источников и практического опыта систематизированы модели внедрения, а также сформулированы адресные рекомендации для органов власти, бизнес-сообщества и образовательных учреждений. Сделан вывод о необходимости формирования эффективной публично-частной партнерской модели как условия для преодоления региональной поляризации и перехода к созданию интеллектуальных, наукоемких продуктов и сервисов с учетом современных тенденций.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
Современный этап технологической трансформации промышленности, известный как Индустрия 4.0, детерминирует необходимость адаптации традиционных секторов экономики, в частности машиностроения, к новым реалиям. Ключевым драйвером данной трансформации выступает искусственный интеллект (ИИ).
Список литературы
1. Указ Президента РФ от 10.10.2019 № 490 “О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации”.
2. Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года.
3. McKinsey & Company. (2021). “Global Industrial AI Survey: AI adoption accelerates in industrial operations”.
4. Boston Consulting Group (BCG). (2022). “How AI Is Revolutionizing Industrial Operations”. [Электронный ресурс]. URL: https://www.bcg.com/publications/2022/how-AI-is-revolutionizing-industrial-operations (дата обращения: 15.10.2025).
5. PwC. (2020). “Доклад о цифровизации промышленности России. Точка перегиба”. [Электронный ресурс]. URL: https://www.pwc.ru/ru/industrial-digital/assets/industrial-digital-rus.pdf (дата обращения: 15.10.2025).
6. Минпромторг России. (2021). “Стратегия развития промышленности Российской Федерации до 2030 года”.
7. НИУ ВШЭ. (2022). “Цифровая трансформация отраслей: стартовые условия и приоритеты”. Мониторинг экономической ситуации в России. Тенденции и вызовы социально-экономического развития. - № 11(113). - С. 55-68.
8. Центр стратегических разработок (ЦСР). (2018). “Цифровая трансформация промышленности: проблемы и перспективы”. Аналитический доклад.
9. Ивакин Ян.А. Использование аппарата глубоких нейросетей при решении задач идентификации объектов, регистрируемых информационно-измерительной системой / Ян.А. Ивакин, Е.Г. Семенова, А.Е. Шашурин, А.В. Суслин // Автоматизация в промышленности. - 2022. - № 5. - С. 46- 48. EDN: HRNLXI
10. Григорьев А.Д. Реидентификация с предфильтрацией по качеству изображений в задаче слежения за множеством объектов / А.Д. Григорьев, А.Н. Гнеушев // Информационные технологии. - 2021. - Т. 27, № 8. - С. 409-418. EDN: UKIWCC
11. Петров А.В. Цифровые двойники - цифровые тени - цифровые двойники / А.В. Петров // Актуальные вопросы аграрной науки. - 2024. - № 52. - С. 73-81. EDN: AJZAVW
12. Шестакова И.Г. Региональные аспекты цифровизации машиностроительного комплекса: проблемы и перспективы / И.Г. Шестакова // Экономика и предпринимательство. - 2021. - № 12 (137). - С. 684-688.
13. Siemens AG. (2022). “Industrial AI in practice: Real-world use cases for predictive maintenance and optimization”. White Paper.
14. Материалы Международного форума “ЦИПР” (Цифровая индустрия промышленной России). Нижний Новгород, 2022-2023 гг. [Электронный ресурс]. URL: https://wwwр.рф/(дата обращения: 15.07.2025).
15. Gartner. (2023). “Market Guide for AI in Manufacturing”. ID G00774523.
16. IDC. (2023). “Worldwide Artificial Intelligence Spending Guide”. [Электронный ресурс]. URL: https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=IDC_P33117 (дата обращения: 15.10.2025).
17. Ростех. (2023). “Отчет о внедрении технологий Индустрии 4.0 на предприятиях госкорпорации “Ростех”. [Электронный ресурс]. URL: https://rostec.ru/(дата обращения: 15.10.2025).
18. АСИ (Агентство стратегических инициатив). (2022). “Барометр цифровой трансформации промышленности РФ”. [Электронный ресурс]. URL: https://asi.ru/digital/barometer/(дата обращения: 15.10.2025).
19. ISO/IEC TR 24028:2020. “Information technology - Artificial intelligence - Overview of trustworthiness in artificial intelligence”.
20. Forrester Research. (2024). “The State Of AI In Manufacturing, 2024”. [Электронный ресурс]. URL: https://www.forrester.com/report/the-state-of-ai-in-manufacturing-2024/(дата обращения: 15.10.2025).
Выпуск
Другие статьи выпуска
В статье исследуются психологические факторы, влияющие на принятие управленческих решений в условиях стресса. Было обнаружено, что эмоциональные реакции, такие как страх, тревога, гнев и эмоциональное истощение - оказывают существенное влияние на способности руководителей принимать рациональные и обоснованные решения. Проанализирована роль мотивации и самооценки, подчеркнута их важность в поддержании эффективности управленческих процессов. Было показано, что высокая внутренняя мотивация и уверенность в себе способствуют принятию лучших решений, тогда как низкая самооценка может приводить к уклонению от ответственности. Значительное внимание уделено психологической устойчивости, которая определяет способность руководителей адаптироваться к стрессовым ситуациям и поддерживать высокую производительность. Предложены стратегии для развития психологической устойчивости и управления стрессом, что будет способствовать повышению эффективности управленческих решений в сложных условиях.
Развитие отечественной фармацевтической промышленности существенно важно как с позиции обеспечения здоровья населения, так и в поддержании стабильности экономики (снижение зависимости от импортных поставок лекарственных препаратов, создание рабочих мест), научно-исследовательской деятельности (поддержка исследований и сотрудничество с научно-исследовательскими институтами), а также развитии инфраструктуры (создание новых предприятий, кооперация производств на базе территорий с преференциальным режимом). Государственная поддержка оказывает существенное влияние на развитие отечественной фармацевтической промышленности посредством заключения офсетных контрактов, льготного кредитования, льготной аренды земельных участков и иных преференций. Настоящее исследование посвящено тенденциям и проблемам развития столичной фармацевтической индустрии, одной из старейших в России. В рамках исследования отражены тенденции развития фармацевтического рынка в г. Москве и в стране в целом, описан подход к развитию столичной фармацевтической промышленности посредством создания и поддержки фармацевтического кластера на территории особой экономической зоны технико-внедренческого типа в г. Москве, а также выявлены проблемы и направления для дальнейшего развития инструментов поддержки отрасли.
В статье анализируется эволюция инвестиционного сотрудничества между Вьетнамом и странами АСЕАН в период 1995 года по настоящее время. На основании критериев институализации механизмов инвестиционного сотрудничества, динамики, структуры ПИИ были выделением три ключевых этапа: 1) начальный этап (1995-2005 гг.); 2) этап расширения (2006-2015 гг.); 3) этап глубокой интеграции (2016 г. - по настоящее время). В ходе исследования были сделаны выводы о: 1) разномаштабных и разноскоростных изменениях объемов ПИИ Вьетнама и стран АСЕАН на протяжении трех периодов; 2) возрастающей региональной направленности экспортируемого капитала из Вьетнама и снижении роли внеблоковых партнеров для вьетнамских инвестиций; 3) роли прямых иностранных инвестиций из стран АСЕАН в качестве драйвера индустриального развития Вьетнама.
В статье раскрыты вопросы, позволяющие обосновать подходы к реализации маркетингового потенциала цифровой бизнес-среды через трансформацию коммуникационного процесса, что становится необходимым в современных нестабильных условиях, связанных с необходимостью формирования новой экономической модели. Сформирована модель вариативности коммуникации в современной среде. Проанализированы предпосылки и обоснована возможная для реализации в новой экономической реальности цифровая экономическая информационная модель (ЦЭИМ). Сформулированы основные принципы ее формирования и функционирования; ролевая модель стран в экономической системе новой модели; инструментарий маркетинга, целевые ориентиры в условиях трансформации коммуникационного процесса.
В статье исследуются особенности охраны труда в креативных отраслях экономики России - секторе, характеризующемся высокой когнитивной и эмоциональной нагрузкой, гибкими форматами занятости и цифровой средой труда. На основе анализа нормативной базы и сравнения с международным опытом выявлено, что существующая система охраны труда не учитывает специфику креативного труда, что приводит к массовому выгоранию и правовым пробелам. В ответ на эти вызовы предложены концептуальные положения охраны труда, включающие правовой, организационный и индивидуальный уровни адаптации. Результаты исследования могут быть использованы при разработке новых нормативных актов и корпоративных политик.
В статье проведен анализ текущего состояния и перспектив развития нефтяной отрасли России в условиях новых экономических вызовов. Анализ нефтяной отрасли России показал ее волатильное состояние, что обусловлено тем, что она сталкивается с рядом вызовов (санкционное давление, технологическое отставание, волатильность цен на нефть, ужесточение экологических требований и др.), которые требуют выработки ряда адаптационных мер. Сделан вывод, что переориентация потоков экспорта в дружественные страны, развитие нефтепереработки и логистической инфраструктуры, консолидация отрасли и инвестиции в геологоразведку являются ключевыми тенденциями, определяющими будущее российской нефтяной отрасли.
В условиях глубокой цифровой трансформации общества традиционные механизмы доверия между брендами и потребителями претерпевают фундаментальные изменения. В статье предпринята теоретическая реконструкция феномена «цифрового доверия» - новой модальности социального взаимодействия, возникающей на стыке социокультурных практик, маркетинговых стратегий и алгоритмической инфраструктуры онлайн-платформ. Показано, что доверие в цифровой среде всё меньше опирается на институциональную репутацию и всё больше конструируется через аффективные, нарративные и визуальные практики: пользовательские отзывы, микровлияния, визуальные нарративы и перформативную «аутентичность», подкрепляемую механизмом социального доказательства. Особое внимание уделено роли четырёх ключевых элементов цифровой экосистемы - социальных медиа, пользовательских отзывов, инфлюенсеров и алгоритмических систем рекомендаций - как структурно значимых агентов формирования и разрушения доверия. Исследование опирается на междисциплинарный подход, объединяющий концепции социологии доверия, модели цифрового потребительского поведения и критические исследования платформенной инфраструктуры. Результаты исследования подчёркивают необходимость переосмысления доверия не как статичного ресурса, а как динамического, контекстуального и процессуального режима социальной легитимации, требующего новых этических, регуляторных и исследовательских рамок.
В статье рассмотрено сотрудничество Российской Федерации с Китайской Народной Республикой. Взаимная торговля между странами вызвана необходимостью обеспечения продовольственной безопасности и ростом демографии в Китае, ухода от западных санкций и поиска новых рынков сбыта и развития нового канала логистики. Определено, что в 2024 году Китай импортировал примерно 10,9 млн. тонн соевого масла на сумму 7,3 млрд. долларов США. Россия экспортировала в Китай свыше 8,3 млн. тонн сельскохозяйственной продукции на общую сумму 7,4 млрд. долларов США. В структуре аграрной продукции, экспортируемой из России в Китай, наибольший объем экспорта пришлось на рапсовое масло, ячмень, подсолнечное масло и горох, соевые бобы. В 2025 году сотрудничество двух стран в сфере торговли продовольствием развивалось достаточно динамично. Китай является крупнейшим потребителем российских продуктов питания, на долю страны приходится 22% всего российского экспорта сельхозпродукции.
Издательство
- Издательство
- ДОНГУ
- Регион
- Россия, Донецк
- Почтовый адрес
- 283001, Донецкая Народная Респ, г Донецк, ул Университетская, д 24
- Юр. адрес
- 283001, Донецкая Народная Респ, г Донецк, ул Университетская, д 24
- ФИО
- Беспалова Светлана Владимировна (РЕКТОР)
- Сайт
- https://donnu.ru/