Публикации автора

Введение. Сегодня устойчивое развитие промышленных предприятий нашей страны является одним из важнейших факторов обеспечения ее национальной безопасности в контексте сложившейся геополитической и экономической ситуации. Для достижения поставленных целей устойчивого развития предприятия промышленности используют современные технологии и инструменты, среди которых превалирует «цифровой» характер.

Теоретический анализ. В качестве приоритетных направлений цифровизации процессов ESG-трансформации отечественных промышленных предприятий исследователями в настоящее время рассматриваются повышение эффективности производственных процессов, решение проблем рационального потребления ресурсов, «ускорение» процессов разработки и реализации новых продуктов, «отслеживание» и снижение негативного влияния на окружающую среду, тогда как вопросы в области управления, составляющего один из трех компонентов устойчивого развития, сводятся лишь к автоматизации сбора и составления ESG-отчетности.

Эмпирический анализ. Выявлено, что, наряду с высокой интенсификацией процессов цифровизации промышленных предприятий России в контексте реализации Повестки-2030 и превалирующей значимости в них искусственного интеллекта технология не находит должного применения в «управленческом» аспекте, что ограничивает существующие его возможности в данном направлении. В качестве причины сложившейся ситуации, наряду с недостаточным ресурсным и технико-технологическим обеспечением предприятий, выявлены недостаток практического опыта применения технологии, а также сложившаяся предвзятость менеджмента и отсутствие необходимых знаний.

Результаты. Предложено развитие классификационных признаков искусственного интеллекта в зависимости от выполняемых функций и соответствующего участия в процессах разработки и реализации управленческих решений, что будет способствовать повышению эффективности системы управления промышленными предприятиями и «ускорению» их ESG-трансформации.

Введение. Эффективность управления инновациями на машиностроительном предприятии, функционирующем в сфере высоких технологий, во многом определяется полнотой системы поддержки, включающей целый ряд взаимосвязанных компонентов, особую роль среди которых играет аналитическое обеспечение.

Теоретический анализ. Установлено, что в современной научной литературе недостаточно внимания уделяется собственно аналитической составляющей обеспечения управления инновациями: не дано исчерпывающее определение понятия, не определены его ключевые элементы, а целевая направленность остается недостаточно сформулированной.

Эмпирический анализ. Выявлено, что методы и направления инновационного анализа и оценки инновационного потенциала и инновационной деятельности предприятия зачастую базируются на перечне показателей, которые сложно определить в условиях отсутствия развитой системы учета результатов и затрат инновационной деятельности.

Результаты. Представлено содержание аналитического обеспечения как целостная организованная совокупность используемых правил, подходов и этапов аналитического осмысления информации, отражающей состояние, тенденции и перспективы развития инновационной сферы предприятия, методов анализа последней, а также видов аналитической работы и результатов ее представления в виде отчетов, справок, обзоров, регистров и т. д. Определены направленность и цель аналитического обеспечения в виде представления менеджменту предприятия массива аналитической информации, содержащего максимально полную и достоверную оценку состояния и проблематики инновационной сферы предприятия, состояния и тенденций развития внешней инновационной среды. Предложен методический подход, основанный на использовании комплекса аналитических показателей, позволяющих провести оценку инновационного потенциала (доля занятых исследованиями и разработками на предприятии в общей численности работающих, доля собственных финансовых ресурсов в финансировании расходов на инновационную деятельность, доля инвестиций в объекты интеллектуальной собственности в общей сумме инвестиций в основной капитал и эффективности инновационной деятельности машиностроительного предприятия (показатели отдачи затрат на инновационную деятельность, производительности инновационного персонала, отдачи нематериальных активов), рассчитанных на основе данных финансовой и статистической отчетности. Проведена апробация предложенного подхода на примере машиностроительного предприятия.

Наряду с высокими требованиями «удержания» рынка и обеспечения эффективного функционирования ввиду сложившейся геополитической и экономической ситуации, сегодня перед промышленными предприятиями России поставлена задача формирования собственной технико-технологической базы как основы суверенитета государства. Это определяет необходимость их трансформации, фундаментом которой выступает организационный дизайн, обеспечивающий взаимосвязь стратегических целей и системы управления, способной поддержать и обеспечить инициируемые изменения. Исследование показало, что сегодня промышленные предприятия активно используют цифровые технологии для решения проблем в «производственной» сфере, превалирующим значением среди которых выступает искусственный интеллект, однако в сфере организационного дизайна его применение «недостаточно», что существенно ограничивает существующие возможности. Для интенсификации внедрения искусственного интеллекта в процессы организационного дизайна предложены возможные направления и технологии его применения, что будет способствовать формированию эффективных систем управления промышленных предприятий и их развитию. новения корпоративных конфликтов в них.

Введение: в настоящее время в развитии экономики большинства государств прослеживаются две доминанты: на международном уровне – стремление к достижению высоких показателей устойчивого развития, на национальном уровне – необходимость обеспечения технологической независимости. Цель: провести сравнительный анализ достижения целей устойчивого развития (ЦУР) Российской Федерации на международном уровне, а также определить степень заинтересованности регионов в достижении определенных показателей устойчивого развития – экономических, социальных, экологических и институциональных. Методы: использовались данные отчета об устойчивом развитии 166 государств – членов ООН, а также данные рейтинга регионов Российской Федерации по достижению целей устойчивого развития ООН за 2022 год. Методический инструментарий охватывает такие методы обработки информации, как обзор литературы, сравнение, а также кластерный анализ на основе метода k-means 85 российских регионов. Результаты: по результатам аналитического исследования позиции России в международных рейтингах по устойчивому развитию имеют двоякое значение: в общем рейтинге стран она замыкает второй квартиль среди 166 стран, а в сравнении со странами БРИКС является лидером. По результатам кластерного анализа российские регионы классифицированы в зависимости от достигнутых значений четырех видов показателей ЦУР. Выводы: по состоянию за 2022 год 54 % от общего количества регионов страны сосредоточены на достижении высоких экономических показателей ЦУР, в то время как 46 и 39 % регионов являются отстающими по достижению соответственно социальных и институциональных показателей ЦУР.

Цель исследования состоит в обосновании необходимости применения гибкого проектного управления межрегиональным взаимодействием, в котором одним из основных факторов являются университеты. Реалии современности диктуют необходимость укрепления научного и инновационного потенциала, внося значительные корректировки в устоявшиеся модели кооперации между странами. Курс на автаркию и задачи по укреплению технологического суверенитета, направленные на аккумулирование внутренних ресурсов, провоцируют на поиск новых решений, прежде всего в сфере науки и образования. В этом ключе в статье рассмотрены основные тенденции в образовательной среде именно высших учебных заведений, как центров изобретательской активности и подготовки высококвалифицированных кадров. Выявлено, что количество университетов имеет динамику снижения, однако по большей части это связано с оптимизацией и повышением качества обучения. Также рассмотрены государственные программы, направленные на развитие университетов, самой масштабной из которых является «Приоритет-2030». Авторы рассматривают регионы РФ и соотносят их с уровнем инновационного развития и количеством университетов - участников программы, из чего делается вывод, что субъекты, в которых присутствует превалирующее большинство университетов, более инновационно развитые. Одной из задач программы «Приоритет-2030» является расширение сетевого взаимодействия, которое предполагает межрегиональное сотрудничество. Однако анализ, проведенный в статье, указывает, что формы межрегионального взаимодействия между вузами не проработаны в достаточной степени. Одним из решений данной проблемы является разработка совместных исследовательских или образовательных проектов, при этом появляется большое количество задач, которые в процессе реализации проектов нуждаются в корректировке в соответствии с основными трендами и изменчивостью внешней среды.