АКТУАЛЬНОСТЬ исследования заключается в рассмотрении и корректировке результатов расчетов тока однофазного короткого замыкания в сельской электрической сети 0,4 кВ, получаемых с использованием существующих физических, компьютерных и математических методов, которые дают разные результаты.
ЦЕЛЬ. Разработка корректировочных коэффициентов для разных методов расчета тока однофазного короткого замыкания в сельской электрической сети 0,4 кВ.
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ. В ходе расчетов тока однофазного короткого замыкания в сельской электрической сети 0,4 кВ с использованием разных методов были заданы общие исходные условия: питание осуществлялось от трансформатора ТМ-250 и с использованием провода А-35.
РЕЗУЛЬТАТЫ. Выявлено, что погрешность между результатами, полученными с использованием разных методов, достигает 35,9%. В работе были предложены корректировочные коэффициенты со значениями от 0,93 до 1,47 относительных единиц с целью повышения достоверности расчетов. Данные коэффициенты позволили повысить достоверность рассмотренных методов определения тока однофазного короткого замыкания в сельской электрической сети 0,4 кВ в 2,9-6,1 раза по сравнению с исходными значениями.
АКТУАЛЬНОСТЬ. Современное техническое состояние электрических сетей на данный момент времени является в целом неудовлетворительным со средним уровнем физического износа около 60-70 %, поэтому разработка принципиально новых методов оценки их технического состояния на данный момент является актуальной задачей. Анализируемые в статье методики оценки технического состояния электрических сетей базируются в большей степени на субъективном и недостаточно точном методе экспертных оценок, который фактически не учитывает данные его технической диагностики, а также статистику дефектов и отказов.
ЦЕЛЬ. Разработать методику оценки технического состояния электрических сетей, которая бы базировалась на вероятностных моделях, характеризующих физические процессы, происходящие в электрических сетях, а также данных их технической диагностики, статистики дефектов и отказов.
МЕТОДЫ. Для оценки технического состояния электрических сетей использовался вероятностный метод оценки. При этом методика предполагает последовательное определение вероятностей проявления выделенных групп аварийных режимов, вероятность выхода из строя элемента сети в целом, а также вероятности выхода из строя объекта и группы объектов электросетевого хозяйства.
РЕЗУЛЬТАТЫ. По результатам исследований получены вероятностные модели выхода из строя электрических сетей, которые, в отличии от рассмотренных в статье методик оценки, базируются на данных технической диагностики и осмотров электрооборудования. Приведен пример реализации разработанной методики на реальных объектах электрических сетей.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Разработанная методика позволяет более обоснованно производить расстановку приоритетов технических воздействий на электросетевое оборудование, что позволит заменять или производить ремонты того оборудования, которое реально исчерпало свой физический ресурс, что снизит частоту возникновения аварийных режимов и уменьшит ущербы от перерыва электроснабжения.
В статье сравниваются методики работы с 3D-моделями в средах общих данных строительных проектов. Рассмотрен имеющийся подход, привнесенный в строительную сферу России иностранными вендорами. Проведено его сравнение с новым подходом, сформированным с учетом недостатков имеющегося метода и учитывая специфику работы российских инженеров. Новая методика основана на делении модели на составные части и дальнейшей работы с этими частями. Она противопоставляется методике работы с централизованной моделью. Эта методика позволяет снизить требования к программно-аппаратному комплексу, сократить сроки работ и обеспечить большую безопасность при хранении данных. Статья будет полезна при планировании строительства новых или модернизации ёсуществующих хлебопекарных предприятий 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.