Improvement Technology of Industrial Enterprise Management System in the Socio-Economic Space of the Region
DOI:
https://doi.org/10.22394/sp254.07Keywords:
enterprise management system, socio-economic space of the region, neural network analysis, simulation modeling, aggregated indicators, management efficiency, production optimizationAbstract
The presented article examines the issues of improving management system of an industrial enterprise within the framework of the regional socio-economic space through the use of neural network analysis and simulation modeling methods. The main purpose of the research is to create and scientifically substantiate effective enterprise management mechanism based on introduction of advanced information technologies. The objects of the study are large industrial enterprises operating in different regions of the Russian Federation. On the basis of their study, the most rational management methods that take into account the specifics of the socio-economic environment of the enterprise location are presented in the article, as well as the feasibility of using neural networks to solve strategic and tactical tasks is analyzed. The methods used in the research to achieve these goals include studying specialized literature, developing simulation models, and testing neural network algorithms at selected enterprises. The result of the work is the authors' conclusions about the significant potential of neural network analysis in identifying management system deficiencies and developing recommendations to overcome them. In particular, using the example of the industrial enterprise Kanotek LLC, it is demonstrated that introduction of neural network models can significantly increase the accuracy of forecasting and minimize the risk of crisis situations. In addition, recommendations are provided on the ways to optimize management processes through a comprehensive analysis of key performance indicators, logistics operations organization and products transportation. The conclusions emphasize the importance of implementing the identified approaches based on the use of neural network analysis and simulation modeling, as they contribute to improvement of management quality, increase of the enterprises competitiveness and insurance of their sustainability in socio-economic development of the region. The authors also propose to step up the activities to develop scientific projects aimed at integrating the latest technologies into the real practice of corporate governance of the enterprises in various activity fields.Downloads
References
Бочкарев, А. М. Развитие информационных технологий в управлении производственной деятельностью предприятия / А. М. Бочкарев // Инновации в управлении региональным и отраслевым развитием: материалы Всероссийской c международным участием научно-практической конференции, Тюмень, 11 ноября 2016 года. - Тюмень: Тюменский индустриальный университет, 2017. - С. 63-67. - EDN YNYFET.
Бочкарев, А. М. Развитие системы информационного обеспечения с учетом цифровизации производственно-хозяйственной деятельности промышленных предприятий в условиях современной цифровой экономики / А. М. Бочкарев // Промышленность: новые экономические реалии и перспективы развития: Сборник статей II Всероссийской научно-практической конференции (с международным участием). В 2-х частях, Оренбург, 24 мая 2019 года. Том Часть 2. - Оренбург: Типография "Экспресс-печать", 2019. - С. 168-173. - EDN PLIWCR.
Гайнанов, Д. А. Методологические основы развития региональной инновационной подсистемы на базе процессно-ресурсного подхода / Д. А. Гайнанов, А. Г. Атаева, А. Ю. Климентьева // Регион: Экономика и Социология. - 2022. - № 2(114). - С. 82-106. - https://doi.org/10.15372/REG20220204. - EDN TXQVGA.
Евгенев, Г. Б. Интеграция интеллектуальных систем проектирования и CAE (в части конечно-элементных расчетов) / Г. Б. Евгенев, А. Н. Кирияк // Высшая школа: научные исследования: Материалы Межвузовского международного конгресса, Москва, 21 января 2021 года. Том 1. - Москва: Инфинити, 2021. - С. 94-104. - EDN RPDTYM.
Карелин, А. Н. Оценка результативности системы управления промышленным предприятием: основные подходы / А. Н. Карелин, Н. В. Польшакова // Вестник аграрной науки. - 2025. - № 2(113). - С. 63-71. - https://doi.org/10.24412/2587-666X-2025-2-63-71. - EDN HPLBKT.
Князева, Е. Н. Законы эволюции и самоорганизации сложных систем / Е. Н. Князева, С. П. Курдюмов. - Москва: Наука, 1994. - 236 с. - (Кибернетика - неограниченные возможности и возможные ограничения). - ISBN 5-02-006975-2. - EDN QZNDPH.
Коровин, Г. Цифровизация промышленности в контексте новой индустриализации РФ / Г. Коровин // Общество и экономика. - 2018. - № 1. - С. 47-66. - EDN YMCMGQ.
Майорова, К. С. Цифровой переход промышленных предприятий в "smart" экосистему / К. С. Майорова, Е. С. Балашова // Экономика промышленности. - 2021. - Т. 14, № 4. - С. 433-444. - https://doi.org/10.17073/2072-1633-2021-4-433-444. - EDN SUHDXY.
Макаров, В. О применении метода эволюционной экономики / В. Макаров // Вопросы экономики. - 1997. - № 3. - С. 18-26.
Мигранов, М. М. Большие данные в электроэнергетике. Обзор программных решений / М. М. Мигранов, А. В. Мельников // Электроэнергия. Передача и распределение. - 2017. - № 4(43). - С. 60-64. - EDN ZEPJWT.
Моросанова, А. А. Усиление регулирования защиты персональных данных в России: экономические последствия и риски / А. А. Моросанова // Управленец. - 2023. - Т. 14, № 5. - С. 29-46. - https://doi.org/10.29141/2218-5003-2023-14-5-3. - EDN PJSYEA.
Наугольнова, И. А. Эволюция подходов к управлению промышленным предприятием: роль инноваций в современных условиях / И. А. Наугольнова // Креативная экономика. - 2023. - Т. 17, № 5. - С. 1763-1784. - https://doi.org/10.18334/ce.17.5.118234. - EDN EIXXJW.
Павленко, И. Г. Аспекты взаимосвязи коммуникаций и политики в управлении предприятием / И. Г. Павленко // Вестник ОрелГИЭТ. - 2012. - № 4(22). - С. 79-82. - EDN QJCJHB.
Симченко, Н. А. Цифровые двойники в экономическом развитии промышленности: управление и эффекты / Н. А. Симченко, С. Ю. Цехла. - Симферополь: Крымский федеральный университет имени В. И. Вернадского, 2021. - 237 с. - ISBN 978-5-6046333-7-3. - EDN ZFHMUO.
Симченко, Н. А. Институциональные аспекты формирования мотивационного механизма управления трудозанятостью / Н. А. Симченко, С. Ю. Цехла, И. Г. Павленко // Российское предпринимательство. - 2015. - Т. 16, № 22. - С. 4135-4144. - https://doi.org/10.18334/rp.16.22.2166. - EDN VJYYGZ.
Global Prevalence of Post-Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Condition or Long COVID: A Meta-Analysis and Systematic Review / Ch. Chen, S. R. Haupert, L. Zimmermann [et al.] // Journal of Infectious Diseases. - 2022. - Vol. 226, No. 9. - P. 1593-1607. - https://doi.org/10.1093/infdis/jiac136. - EDN WPUGDB.
Model-based Big Data Analytics-as-a-Service framework in smart manufacturing: A case study / A. Corallo, A. M. Crespino, M. Lazoi, M. Lezzi // Robotics and Computer-Integrated Manufacturing. - 2022. - Vol. 76. - P. 102331. - https://doi.org/10.1016/j.rcim.2022.102331. - EDN VSOTOT.
Ivanov, D. A. Digital Transformation of Production Systems. - London: Academic Press, 2022.
Industrial applications of neural networks / Jain L. C., Vemuri V. R. (ed.). - CRC press, 1998. - 344 p.