В статье рассмотрены эволюция и современное состояние BIM-технологии в строительной отрасли в контексте цифровой трансформации экономики. Проанализированы этапы становления BIM в России, от экспериментального внедрения 3D-моделирования до системной интеграции с искусственным интеллектом, Интернетом вещей и аддитивными технологиями. Определены ключевые тенденции цифровизации проектно-строительных процессов, переход от традиционных методов проектирования к комплексным интеллектуальным платформам управления жизненным циклом объектов. Особое внимание уделено экономическому и организационному эффекту применения BIM, сокращению сроков проектирования, снижению ошибок и себестоимости работ, росту производительности труда. Подчеркнута необходимость развития кадрового потенциала, стандартизации и технологического суверенитета для успешной реализации стратегии цифровой модернизации строительного комплекса России. Резюмируется формирование методологии проектирования, основанной на системности, интеллектуализации и междисциплинарной интеграции данных, обеспечивающих точность проектных решений, сокращение издержек и качественный уровень управляемости инвестиционно-строительным процессом.
В научной статье обосновывается необходимость перехода к мобилизационной модели инновационного развития, направленной на преодоление системных барьеров и достижение технологического суверенитета через формирование антихрупкой национальной инновационной системы с соответствующей системой показателей для мониторинга эффективности в условиях санкционного давления и геополитической нестабильности.
Цель работы заключается в комплексном анализе и научном обосновании мобилизационной парадигмы инновационного развития национальной экономики как детерминанты обеспечения технологического суверенитета и макроэкономической стабильности в условиях целенаправленной внешней изоляции и санкционного давления.
Научная новизна работы заключается в обоснованной целостной модели мобилизационного инновационного развития, которая трансформирует традиционную логику экономического роста, смещая фокус с коммерческой рентабельности на критерии стратегического выигрыша и снижения уязвимостей, а также пересмотре традиционной модели влияния инноваций на ВВП.
Методы исследования носят комплексный характер и включают: метод системного анализа, сравнительного анализа, контент-анализа программных и стратегических документов. Важную роль играет теоретическое моделирование, на что указывает заявленная гипотеза о нелинейной зависимости между ростом интегрального показателя (ВВП) и параметрами инновационной сферы, а также намерение в дальнейшем выполнить моделирование уровня и темпов опережающего развития.
Практическая значимость работы определяется разработкой многоуровневой системы показателей, интегрирующей финансовые, кадровые, научно-технические и производственные компоненты, что соответствует методологическим принципам, заложенным в Концепции технологического развития РФ до 2030 года. Представленное исследование заполняет критически важный пробел в теории и практике инновационного менеджмента, предлагая системное решение задачи обеспечения технологического суверенитета в условиях перманентного санкционного давления.
Существующие в настоящее время методики оценки экономической безопасности зачастую не учитывают отраслевую специфику. В результате, проведенные расчеты приведут к некорректным выводам относительно текущего состояния анализируемой компании. Но в тоже время, применяемая методика ориентируется на оценку экономической безопасности в рамках определенной отрасли, зачастую не описывается, почему представленный набор показателей был выбран. В данной статье будут рассмотрены существующие методики оценки экономической безопасности и проанализирована возможность их применения к компаниям нефтяной отрасли. Также в данной статье будет предложена авторская методика оценки экономической безопасности организации нефтяной отрасли. Выбор данной отрасли объясняется тем, что российская нефтяная отрасль продолжает находиться под влиянием санкций, вводимых европейскими странами и США. В последнее время санкционному давлению также подвержены государства, которые приобретают российские углеводороды. Поскольку доходы от реализации углеводородов составляют около трети от общей суммы доходов федерального бюджета, важность определения устойчивости деятельности российских нефтяных компаний возрастает для экономики Российской Федерации. На текущий момент существует большое количество методик оценки экономической безопасности организации, которые основаны на различных подходах к ее оценке, например, коэффициентный анализ, анализ динамики ключевых показателей деятельности, анализ внешней и внутренней среды организации, корреляционный анализ. Оценка экономической безопасности представляет собой процесс количественного отражения результатов функционирования различных сфер деятельности предприятия, к которым могут относиться его кадровая, финансовая, производственная, технологическая и другие, в зависимости от подхода автора методики оценки экономической безопасности. В качестве недостатков, которые возникают при использовании методик оценки экономической безопасности, можно выделить: отсутствие обоснования выбора показателей и описания выбора пороговых значений. Важность обоснования двух категорий, отмеченных выше, объясняется тем, что в зависимости от анализируемой компании и её принадлежности к определенной отрасли, некоторые показатели могут быть неприменимы, либо при анализе полученных результатов приведут к формированию противоречивых выводов, отличающихся от объективной действительности. В данной работе приводится авторская методика оценки экономической безопасности организаций нефтяной отрасли. Выбор используемых показателей осуществлялся на основе анализа информации о текущем состоянии российского рынка углеводородов. Пороговые значения используемых показателей формировались на основе среднеотраслевых данных о деятельности компаний нефтяной отрасли. Предлагаемая методика была апробирована на примере ПАО «ЛУКОЙЛ», которое является одним из крупнейших нефтедобывающих компаний Российской Федерации. По итогам расчетов были сформированы выводы относительно текущего состояния экономической безопасности компании «ЛУКОЙЛ».
Статья посвящена развитию предиктивного управления в корпоративном секторе экономики. Российская экономика проходит период глубокой трансформации, обусловленной ключевыми глобальными трендами развития, внутренними причинами и факторами. Она развивается в условиях постоянных изменений, роста неопределенности и требует развития предиктивного (предсказательного) менеджмента. В статье раскрывается сущность и инструменты предиктивного менеджмента, позволяющие выявлять и предсказывать тенденции развития компаний корпоративного сектора экономики. В представленных к публикации материалах показана методика расчета маржинального дохода и точки безубыточности, запаса экономической прочности компании, создана методика предиктивного управления в производственной сфере. В статье также разработана многофакторная регрессионная модель зависимости доходов от основных средств, оборотных активов и осуществляемых расходов, использование которой на практике повышает эффективность менеджмента корпоративного сектора экономики.
В статье исследуются основы функционирования некоторых элементов образовательной системы государства, наиболее подверженные серьезным изменениям в текущее время. Изучены характеристики элементов образовательной системы (абитуриент, приемная комиссия, образовательная организация) в условиях их трехстороннего взаимодействия, а также объяснена связь между ними. Научная новизна работы состоит в обосновании координации разнородных элементов образовательной системы при наличии связующего звена. Практическая значимость работы заключается в формировании расчетной формулы целостной оценки экономической эффективности приемной комиссии образовательной организации.
Современные процессы производства в Российской Федерации в последние несколько лет получили необходимость соблюдения технологического, логистического и экономического суверенитета в рамках нестабильной геополитической обстановки. Также процессы производства в различных сферах промышленности имеют возможности по повышению производительности предприятий с помощью применения алгоритмов искусственных нейронных сетей. Данная работа рассматривает потенциал улучшения показателей производительности предприятий на территории России посредством внедрения алгоритмов искусственных нейронных сетей в процессы производства. Актуальность исследования обусловлена необходимостью адаптации предприятий к быстро меняющимся внешним условиям и требованиям импортозамещения. Анализ существующих технологий и их влияние на развитие промышленности представляют большой интерес для разработки стратегий национальной безопасности и повышения конкурентоспособности российских предприятий. Целью исследования является оценка потенциала и практических возможностей использования инструментов искусственного интеллекта для повышения эффективности управления предприятиями-производителями компонентов.
Цель исследования - оценить потенциал и практические возможности использования инструментов искусственного интеллекта для повышения эффективности управления предприятиями-производителями компонентов. К задачам исследования относятся изучение современных методов применения инструментов ИИ в промышленности на российском и зарубежном опыте, определение ключевых направлений внедрения ИИ в производственные процессы. В работе использованы методы системного анализа, статистического и сравнительного анализа, а также анализ данных и кейсов внедрения ИИ. Материалом послужили научные статьи из российских и международных журналов, отчёты государственных организаций, данные промышленных предприятий. В результате проведенного исследования было показано, что современные ИИ-инструменты демонстрируют значительный потенциал повышения эффективности производства и управления на предприятиях, внедрение ИИ способствует улучшению качества продукции, снижению простоев и затрат, оптимизации логистики и менеджмента, тогда как российские предприятия принимают активные меры по цифровизации и локализации технологий, что усиливает технологическую независимость. Результаты исследования могут быть использованы для усиления программ поддержки цифровизации и внедрения ИИ на государственном уровне, разработки образовательных проектов для подготовки квалифицированных кадров в сфере ИИ для промышленности, а также развития партнерств между научными институтами и производственными компаниями для адаптации и масштабирования ИИ-решений на компонентном производстве.
Цель. Идентифицировать воспроизводимые практики цифровой трансформации государственных предприятий дорожного хозяйства, обеспечивающие сокращение операционных расходов, повышение надежности дорожных активов, увеличение пропускной способности дорожной сети и улучшение качества предоставляемых услуг.
Задачи. Систематизация зарубежного опыта применения передовых цифровых технологий в государственных предприятиях дорожного хозяйства; определение основных барьеров внедрения цифровых технологий в государственных предприятиях дорожного хозяйства и анализ эффективных механизмов их преодоления на основе зарубежного опыта; установление ключевых факторов успеха цифровой трансформации с учетом специфики государственного сектора дорожного хозяйства; разработка практических рекомендаций по системной интеграции технологических, организационных и управленческих компонентов для обеспечения воспроизводимых и устойчивых результатов цифровизации дорожной инфраструктуры.
Методология. Для выявления воспроизводимых практик цифровой трансформации государственных предприятий дорожного хозяйства проведен сравнительный кейс-анализ зарубежного опыта внедрения цифровых технологий в сегменте автомобильных дорог за период 2020-2025 гг.
Результаты. Систематизированы типовые архитектуры цифровых решений для государственных предприятий дорожного хозяйства. Установлено, что эффективная цифровая трансформация дорожного сектора опирается на специфическую технологическую архитектуру, включающую системы автоматического весового контроля, обеспечивающие непрерывный мониторинг транспортных потоков и предотвращение преждевременного износа дорожного полотна; аудит готовности инфраструктуры к эксплуатации автономных транспортных средств, оценивающий качество разметки и знаков для систем помощи водителю; виртуальные модели дорожной инфраструктуры с интеграцией данных жизненного цикла активов; системы кооперативного взаимодействия транспортных средств с инфраструктурой, основанные на беспроводных технологиях связи. Выявлены критические факторы успеха цифровой трансформации дорожного хозяйства: обеспечение межсистемного взаимодействия через открытые программные интерфейсы и отраслевые стандарты данных, стандартизация телеметрии дорожных активов, развитие цифровых компетенций персонала и преодоление фрагментации данных посредством формирования единой цифровой экосистемы. Установлено, что устойчивые и воспроизводимые результаты достигаются через комплексный подход, преодолевающий ключевые барьеры - дефицит компетенций и разрозненность данных - за счёт развития интегрированной цифровой экосистемы дорожного хозяйства.
Выводы. Эффективная цифровая трансформация государственных предприятий дорожного хозяйства основана на системной интеграции технологических, организационных и управленческих компонентов. Устойчивые результаты достигаются через комплексный подход, преодолевающий ключевые барьеры посредством формирования интегрированной цифровой экосистемы. Специфика государственного сектора требует учёта особых моделей корпоративного управления и защиты интересов государства при реализации цифровых инициатив. Выявленные воспроизводимые практики и типовые архитектуры могут быть адаптированы для различных организационных структур управления дорожной инфраструктурой.
Исследование посвящено определению роли цифровой культуры как главного фактора адаптации персонала к трансформации бизнес-процессов в условиях цифровой экономики.
Цель работы заключается в обосновании направлений развития цифровой культуры, обеспечивающих успешную интеграцию сотрудников в цифровую среду и повышение эффективности организационных изменений. В основе исследования использованы системный и сравнительный анализ, методы интерпретации и синтеза, а также анализ кейсов ведущих российских компаний. Установлено, что успешная цифровая трансформация невозможна без формирования цифровой культуры, ориентированной на развитие soft skills, открытость коммуникаций, делегирование ответственности и гибкость управленческих решений. Эмпирические результаты показывают, что внедрение цифровых платформ и инструментов на базе искусственного интеллекта позволяет сократить сроки адаптации сотрудников, повысить уровень их вовлеченности и снизить издержки на обучение. Разработана поэтапная модель совершенствования цифровой культуры, включающая анализ, формирование целевых культурных ориентиров, развитие компетенций и оценку эффективности внедряемых изменений. Научная новизна исследования заключается в рассмотрении цифровой культуры как системного ресурса, обеспечивающего баланс между технологическими и человеческими факторами. Практическая значимость работы состоит в том, что предложенная модель может быть применена для оптимизации процессов управления персоналом в организациях, реализующих цифровую трансформацию.
Цель исследования - систематизация методик оценки инновационной деятельности в электроэнергетике и разработка модели выбора методики, учитывающей особенности капиталоёмких отраслей с длительным инвестиционным циклом. Материалы исследования включают в себя научные публикации отечественных и зарубежных авторов, отраслевые отчёты, а также практику применения индикаторных, экономико-инвестиционных, фронтирных и сценарных методов в электроэнергетике. В статье использованы структурный и сравнительный анализ, концептуальное моделирование, а также метод систематизации эмпирических и аналитических данных. Результат исследования: предложена авторская модель выбора методики оценки инновационной деятельности, отражающая взаимосвязь уровня анализа, характера данных, горизонта прогнозирования и цели оценки, а также выделены ключевые ограничения и риски применения различных подходов.
Выводы: а) методики оценки обладают значительным разнообразием и зависят от характера инновационного процесса в отрасли; б) перенос формальных инструментов вне учёта специфики электроэнергетики приводит к искажению результатов и рискам управленческих решений; в) использование модели выбора методики может повысить согласованность оценки, снижать риск ошибочной интерпретации и способствовать более обоснованному управлению инновационной деятельностью.
Статье рассматривается транспортный налог как один из эффективных механизмов воздействия на уровень загрязнения воздуха, вызванного эксплуатацией автомобилей в мегаполисе. В современных городах растёт количество личных автомобилей, а также численность горожан, что оказывает влияние на экологическую обстановку. Мотивация горожан к использованию общественного транспорта и альтернативных видов передвижения в городе является важной задачей государственных органов, реализация которой может способствовать улучшению экологической обстановки в городе. В статье рассматривается эта мотивация на примере использования транспортного налога в качестве инструмента.