Leadership and Management

Лидерство и менеджмент

2410-1664

BIBLIO-GLOBUS Publishing House

120675

10.18334/lim.11.2.120675

FZOURU

Articles

Статьи

Research Article

Recommendations for improvement of production system management

Рекомендации по совершенствованию управления производственными системами

https://orcid.org/0000-0001-7659-2581

8762-8534

Ladynin

Andrey Ivanovich

Ладынин

Андрей Иванович

доцент кафедры информатики института кибербезопасности и цифровых технологий, кандидат экономических наук, доцент

ladynin@mirea.ru

8219-6353

Kozlov

Yaroslav Vladimirovich

Козлов

Ярослав Владимирович

аспирант кафедры информатики института кибербезопасности и цифровых технологий

kozlov_ya@mirea.ru

MIREA - Russian Technological University МИРЭА - Российский технологический университет

30 06 2024

11 2

VOL 11, NO2 (2024)

ТОМ 11, №2 (2024)

529 540 29 02 2024

2024

Ladynin A.I., Kozlov Ya.V.

Ладынин А.И., Козлов Я.В.

https://1economic.ru/lib/120675

Production systems management improvement with intelligent data analysis technology is a priority for economy’s high-tech development. Big data processing tools and analysis based on machine learning will improve management accuracy and speed. At the same time, management improvement must be systematic and consistent. The article presents recommendations aimed at providing information and analytical support for improvement of production system management. Recommendations include five main areas: digitalization, intelligent data analysis algorithms, decision support implementation, building human resources, and mechanisms for proactive planning and management based on reasonable forecasts. The presented recommendations are aimed at developing an integrated approach towards improvement of production system management in order to fulfill digital economy tasks and challenges.

Совершенствование управления производственными системами с применением интеллектуальных технологий анализа данных является приоритетом развития современного этапа высокотехнологичных секторов экономики. Внедрение инструментария обработки больших данных на основе машинного обучения анализа данных позволит обеспечить повысить точность и быстродействия управления. В то же время, совершенствование управления должно носить системный и непротиворечивый характер. В работе представлены рекомендации, направленные на обеспечение информационно-аналитической поддержки совершенствования управления производственными системами в современных условиях. Рекомендации включают пять основных направления: цифровизацию, внедрение интеллектуальных алгоритмов анализа данных и систем поддержки принятия решений, наращивание кадрового потенциала, а также механизмов проактивного планирования и управления на основе обоснованных прогнозов. Представленные рекомендации направлены на формирование комплексного подхода к совершенствованию управления производственными системами для соответствия актуальным задачам и вызовам цифровой экономики.

management digitalization management decision support proactive management data mining

управление цифровизация поддержка принятия управленческих решений проактивное управление интеллектуальный анализ данных

1. Указ Президента Российской Федерации от 15.02.2024 № 124 «О внесении изменений в Указ Президента Российской Федерации от 10 октября 2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» и в Национальную стратегию, утвержденную этим Указом». Publication.pravo.gov.ru. [Электронный ресурс]. URL: http://publication.pravo.gov.ru/document/0001202402150063.

2. Указ Президента РФ от 01.12.2016 N 642 (ред. от 15.03.2021) «О Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации». Publication.pravo.gov.ru. [Электронный ресурс]. URL: http://publication.pravo.gov.ru/document/0001202402280003.

3. Власова М.И. Совершенствование системы внутрифирменного управления на основе бюджетирования производственных процессов // АПК: Экономика, управление. – 2021. – № 1. – c. 92-96. – doi: 10.33305/211-92.

4. Воротников И.Л., Колотырин К.П., Власова О.В., Ребров А.А. Совершенствование системы управления производственными и бизнес-процессами в зернопродуктовом подкомплексе // Modern Economy Success. – 2023. – № 2. – c. 103-109.

5. Андреева Е.С. Методика совершенствования системы управления инновационной деятельностью российского научно-производственного предприятия // Инновации и инвестиции. – 2021. – № 4. – c. 4-7.

6. Устинов А.Э., Морозова А.А. Совершенствование системы управления производственным циклом предприятия // Электронный экономический вестник Татарстана. – 2020. – № 2. – c. 23-28.

7. Михель Е.А., Зайцев А.А., Горовой А.А. Особенности построения системы стратегического планирования в промышленном предпринимательстве // Вестник Алтайской академии экономики и права. – 2023. – № 10-2. – c. 228-237. – doi: 10.17513/vaael.3016.

8. Дуболазов В.А., Симакова З.Л. Система оперативного контроля и регулирования производственных процессов на машиностроительных предприятиях // Вестник Волжского университета им. В.Н. Татищева. – 2022. – № 1(49). – c. 45-53. – doi: 10.51965/20767919_2022_2_1_45.

9. Кужелева М.В., Пушенко С.Л., Стасева Е.В. Совершенствование системы управления охраной труда на основе теории риск-менеджмента. / Монография. - Ростов-на-Дону: Донской государственный технический университет, 2023. – 117 c.

10.

10. Новицкий Н.А. Проблемы реализации матричной модели управления цифровыми социально-экономическими системами с применением искусственного интеллекта // Тенденции развития науки и образования. – 2022. – № 92-6. – c. 42-49. – doi: 10.18411/trnio-12-2022-267.

11.

11. Слющенкова М.С., Побегайло М.Г. Направления совершенствования системы адаптации персонала предприятия // Вестник молодежной науки. – 2021. – № 1(28). – c. 5. – doi: 10.46845/2541-8254-2021-1(28)-6-6.

12.

12. Диканов М.Ю., Кувалдина И.С. Методологические подходы к оценке системы управления современным предприятием // Экономика: стратегия и практика. – 2020. – № 4. – c. 21-38.

13.

13. Трайнев В.А. Совершенствование информационной системы организации управления предприятием, объединением: отечественная практика. / Монография. - Москва: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К», 2022. – 164 c.

14.

14. Artemova S.V., Ladynin A.I., Kamenskaia M.A., Shmeleva A.G.,Vu Tri C. Operating States Set Usage in Complex Technological Objects Control // 2023 Seminar on Electrical Engineering, Automation Control Systems, Theory and Practical Applications (EEACS). Saint Petersburg, 2023. – p. 37-39.– doi: 10.1109/EEACS60421.2023.10397179.

15.

15. Ladynin A., Yudin A., Mityakov E., Grosheva P., Myakishev Y. Agent-based modeling in multi-level industrial ecosystems development // Revista Relações Internacionais do Mundo Atual Unicuritiba. – 2023. – № 42. – p. 703-716.