Статья: РАЗРАБОТКА СТРАТЕГИИ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ПРЕДПРИЯТИЯ ХИМИЧЕСКОЙ ОТРАСЛИ (2026)

Читать онлайн

Статья посвящена разработке комплексной стратегии устойчивого развития для предприятия химической отрасли ООО «ГРАССМАРТ» на основе объединения циркулярной экономики и цифровизации. По итогам исследования разработана и обоснована стратегия, включающая три приоритета, построено уравнение линейной регрессии для прогнозирования чистой прибыли, выполнен прогноз экономических показателей на 2026–2028 гг. и составлен операционный план. Актуальность обусловлена необходимостью системного внедрения ESG-принципов российскими химическими предприятиями в условиях санкционных ограничений и перехода к национальным стандартам, при этом существующие подходы фрагментарны и не дают количественных обоснований эффективности. Научная новизна обусловлена тем, что была выдвинута и доказана гипотеза касательно получения прогноза чистой прибыли компании при использовании стратегии в целях обеспечения устойчивого развития на ESG-принципах, на основе использования модели машинного обучения «Случайный лес» (ML “Random Forest Regression”), а также многофакторной линейной регрессии. Прогноз показал, что при инвестициях 17 млн руб. срок окупаемости составляет 1,2–1,5 года, а ROI за три года достигает 41,7%. В ходе исследования на основе диагностики данных, SWOT-модели и корреляционного анализа были выделены три стратегических направления развития, которые сформировали ядро предложенной стратегии, имеющей среди приоритетов следующие цели: внедрение циркулярных моделей, замкнутые циклы, промышленный симбиоз, реализация «зелёной» цифровизации процессов с помощью IoT и искусственного интеллекта при минимизации экологического следа самой ИТ-инфраструктуры, а также построение системы прозрачной ESG-отчётности на основе автоматизированного сбора данных. При написании статьи использовались такие методы исследования, как: теоретический, аналитический, SWOT-анализ, модель машинного обучения «Случайный лес» (Machin Learning “Random Forest Regression”), а также многофакторная линейная регрессия. Практическая значимость состоит в том, что предложенная модель может быть адаптирована для других промышленных предприятий России, при этом операционный план требует трансформации.

Ключевые фразы: стратегия устойчивого развития, циркулярная экономика, цифровизация, искусственный интеллект, РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ, чистая прибыль, МОДЕЛЬ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ, «случайный лес»
Автор (ы): Ломакин Николай Иванович (Lomakin N. I.), ГОРОБЧЕНКО Владислав Антонович (GOROBCHENKO V. A.), ПЕТРОВА Мария Анатольевна (PETROVA M. A.), Калмыкова Ирина Александровна (Kalmykova I. A.)
Журнал: НОВОЕ В ЭКОНОМИЧЕСКОЙ КИБЕРНЕТИКЕ

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

SCI
Экономика
УДК
001.895. Нововведения (новшевства). Инновации
332.143. Региональная, территориальная экономическая информация
Для цитирования:
ЛОМАКИН Н. И., ГОРОБЧЕНКО В. А., ПЕТРОВА М. А., КАЛМЫКОВА И. А. РАЗРАБОТКА СТРАТЕГИИ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ПРЕДПРИЯТИЯ ХИМИЧЕСКОЙ ОТРАСЛИ // НОВОЕ В ЭКОНОМИЧЕСКОЙ КИБЕРНЕТИКЕ. 2026. № 2
Текстовый фрагмент статьи
Моя история просмотров (10)
Будьте первым, кто начнет обсуждение

Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.