Научный архив: статьи

Современные производственные предприятия функционируют в условиях высокой неопределенности и турбулентности внешней среды, что приводит к усложнению управления материальными и информационными потоками. Одним из наиболее значимых индикаторов эффективности производственной системы выступает уровень незавершенного производства (НЗП), напрямую влияющий на скорость оборачиваемости оборотных средств, длительность производственного цикла и общие издержки. Традиционные методы планирования и контроля, основанные на фиксированных количественных показателях, не всегда позволяют выявить причины накопления избыточного НЗП и учитывать факторы вариативности и хаотичности процессов. В статье обоснована необходимость применения энтропийного подхода к управлению НЗП, позволяющего рассматривать его как проявление структурных дисбалансов и стохастических возмущений в системе. Автором разработана методика оценки энтропии производственных потоков, включающая показатели статической и динамической энтропии, а также интегральный энтропийный индекс. Предложенный подход обеспечивает возможность прогнозирования динамики НЗП, выявления скрытых резервов эффективности и формирования сбалансированных управленческих решений. Практическая значимость работы заключается в интеграции энтропийного анализа с цифровыми технологиями, что открывает перспективы построения адаптивных моделей управления производственными процессами в условиях Индустрии 4.0 и 5.0.

В статье рассматриваются современные возможности цифровой трансформации образовательного процесса, а также возможные вызовы, связанные с интеграцией модели GPT-4 в образовательную и научную деятельность. Анализируются преимущества использования генеративных технологий искусственного интеллекта, включая персонализацию обучения, ускорение исследований и повышение доступности образования. Особое внимание уделяется проблемам, таким как академическая честность, технологические ограничения и этические аспекты. Представлены перспективы развития, включая внедрение гибридных образовательных моделей, создание адаптивных траекторий образовательного процесса, подготовку специалистов и совершенствование методик подготовки высококвалифицированных специалистов в различных отраслях народного хозяйства. Работа подчеркивает необходимость комплексного подхода для минимизации рисков и эффективного использования GPT-4 в образовательной среде. На основании представленных математических моделей, которые формализуют влияние таких факторов как образование качественного контента, генерируемого нейросетью, адаптивность информации для образовательного процесса и учет персональных качеств обучаемого индивидуума, формируется возможность количественной оценки влияния внедрения технологий искусственного интеллекта на образовательный процесс. Применение математических моделей, предложенных в исследовании, позволяет в перспективе адаптировать процесс выпуска специалистов, соответствующих требованиям работодателей посредством количественного измерения компетенций, которые усваивает индивидуум в процессе подготовки к трудовой деятельности.

Рассматриваются вопросы расчета объема высвобождаемых финансовых ресурсов, а также достижение максимального экономического эффекта посредством постановки математической задачи оптимизации при рациональном сочетании параметров, регулирующих течение производственных процессов на сборочном производстве. Методологическую базу исследования состав-ляют теоретические и практические данные по организации сборочного производства, экономике предприятия, математическим методам решения оптимизационных задач. В рамках исследования были реализованы задачи по анализу особенностей функционирования поточной линии сборки; обозначены направления, которые обуславливают формирование высвобождения финансовых ресурсов в результате проведения мероприятий по оптимизации производственного процесса, а также разработаны рекомендации для формирования универсальной методики расчета суммарного экономического эффекта при балансировке поточной линии сборки, сформулирована задача оптимизации, направленная на максимизацию экономического эффекта при рациональном подборе контролируемых параметров работы линии сборки. Приведен общий управленческий подход к балансировке линии сборочного производства. В результате балансировки поточной линии сборки выравнивается производственный такт, что в свою очередь обеспечивает, во первых, снижение уровня межоперационных заделов в результате сопряжения технологических операций по производственной мощности, во-вторых, способствует сокращению производственного цикла изготовления продукции.

В статье проанализировано влияние мероприятий по повышению производительности труда в рамках национального проекта «Производительность труда» на предприятиях - субъектах малого предпринимательства Ростовской области с выручкой от 100 до 400 млн руб. за период с 2019 г. по 2022 г. включительно на совокупный финансовый результат деятельности компаний, вовлеченных в реализацию проекта. На основании анализа данных бухгалтерской отчетности по исследуемой совокупности предприятий можно сделать вывод о корреляционной зависимости между мероприятиями по повышению производительности труда и финансовыми результатами деятельности в рамках каждого конкретного предприятия, а также в части положительного влияния на суммарные отчисления в бюджеты различных уровней. Показано, что суммарная динамика платежей в бюджет за анализируемый период по исследуемой совокупности выросла в 2,2 раза, имущественного состояния производственного комплекса - в 3,6 раза, показателей рентабельности - более чем в 3 раза. Доказано положительное влияние национального проекта «Производительность труда» на экономику Ростовской области. Результаты настоящего исследования могут быть положены в основу корректировки дальнейшей траектории реализации проекта в регионе, что и определяет актуальность исследования.