Journal of Economics, Entrepreneurship and Law Journal of Economics, Entrepreneurship and Law Экономика, предпринимательство и право 2222-534X BIBLIO-GLOBUS Publishing House 121029 10.18334/epp.14.6.121029 ABUGZS Articles Статьи Research Article Industry 5.0 and artificial intelligence in business process management Индустрия 5.0 и возможности использования искусственного интеллекта в управлении бизнес-процессами https://orcid.org/0000-0002-7754-0975 Dmitrieva Ekaterina Igorevna Дмитриева Екатерина Игоревна

доцент кафедры менеджмента и инноваций, кандидат экономических наук, доцент

 k_dim@mail.ru https://orcid.org/0000-0002-3218-07186148-3969 Shavshukov Vyacheslav Mikhaylovich Шавшуков Вячеслав Михайлович

консультант кафедры менеджмента и инноваций, доктор экономических наук, профессор

 shavshukov@rambler.ru 5513-0146 Badalova Anna Georgievna Бадалова Анна Георгиевна

консультант кафедры менеджмента и инноваций, доктор экономических наук, профессор

 abadalova@mail.ru Moscow State University of Civil Engineering (National Research University) Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет 30 06 2024 14 6 VOL 14, NO6 (2024) ТОМ 14, №6 (2024) 2743 2752 29 04 2024 03 05 2024 Copyright ©; 2024, Dmitrieva E.I., Shavshukov V.M., Badalova A.G. Copyright ©; 2024, Дмитриева Е.И., Шавшуков В.М., Бадалова А.Г. 2024 Dmitrieva E.I., Shavshukov V.M., Badalova A.G. Дмитриева Е.И., Шавшуков В.М., Бадалова А.Г. https://1economic.ru/lib/121029

The article presents a synthesis of various scientific data to determine how artificial intelligence and advanced digital technology interact and how they contribute to the advancement of Industry 5.0 to a new level of industrial development. In accordance with the Industry 5.0 paradigm, the research aims to explore the revolutionary effects of combining advanced digital technology and artificial intelligence in intelligent manufacturing. The problem is that in modern economic conditions, people are not yet ready to fully entrust the management of business processes and, moreover, the decision-making procedure to artificial intelligence. The article presents a new vision of the results of applying advanced digital technology combined with artificial intelligence, the interaction of which allows to increase productivity, efficiency and effectiveness of business process management. The results presented in the article will be of interest to companies seeking to use advanced digital technology and artificial intelligence to optimize business processes and increase production capacity.

В статье представлено обобщение различных научных данных для определения, как искусственный интеллект и передовые цифровые технологии взаимодействуют и как они способствуют продвижению Индустрии 5.0 к новому уровню промышленного развития. В соответствии с парадигмой Индустрии 5.0 исследование направлено на изучение революционных эффектов сочетания передовых цифровых технологий и искусственного интеллекта в интеллектуальном производстве. Проблема состоит в том, что в современных экономических условиях мы ещё недостаточно готовы в полной мере доверить управление бизнес-процессами и тем более процедуру принятия решений искусственному интеллекту. В статье представлено новое видение результатов использования передовые цифровые технологии в сочетании с искусственным интеллектом, взаимодействие которых позволяет повысить производительность, результативность и эффективность управления бизнес-процессами. Представленные в статье результаты будут интересны компаниям, стремящимся использовать передовые цифровые технологии и искусственный интеллект для оптимизации бизнес-процессов и повышения производительности производства.

 Industry 5.0 advanced digital technology artificial intelligence intelligent manufacturing business process Индустрия 5.0 передовые цифровые технологии искусственный интеллект интеллектуальное производство бизнес-процессы 1. Wang B., Tao F., X. Fang, Liu C., Liu Y., Freiheit T. Smart Manufacturing and Intelligent Manufacturing: A Comparative Review // Engineering. – 2021. – № 7(6). – p. 738–757. – doi: 10.1016/j.eng.2020.07.017. 2. Serrano-Ruiz J. C., Mula J., Poler R. Smart manufacturing scheduling: A literature review // J Manuf Syst. – 2021. – № 61. – p. 265–287. – doi: 10.1016/j.jmsy.2021.09.011. 3. Соколова И.С., Гальдин А.А. Практическое применение искусственного интеллекта в условиях цифровой экономики // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. – 2018. – № 2. – c. 71-79. 4. Федотов А.В. Искусственный интеллект как фокус развития цифровой экономики: теоретические и практические аспекты // Московский экономический журнал. – 2021. – № 6. – c. 476-487. – doi: 10.24411/2413-046X-2021-10360. 5. Ефимова С.А. Развитие искусственного интеллекта // Цифровая наука. – 2020. – № 6. – c. 49-58. 6. Мустафина А.Ф. Технология искусственного интеллекта в контексте бизнес-среды // Стратегии бизнеса. – 2019. – № 7. – c. 8-14. 7. Дашков А.А., Нестерова Ю.О. Исследование влияния искусственного интеллекта на бизнес-модель организации // E-Management. – 2020. – № 4. – c. 26–36. – doi: 10.26425/2658-3445-2020-3-4-26-36. 8. Ценжарик М.К., Крылова Ю.В., Стешенко В.И. Цифровая трансформация компаний: стратегический анализ, факторы влияния и модели // Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика. – 2020. – № 3. – c. 390–420. – doi: 10.21638/spbu05.2020.303. 9. Li C., Zheng P., Yin Y., Wang B., Wang L. Deep reinforcement learning in smart manufacturing: A review and prospects // CIRP J Manuf Sci Technol. – 2023. – № 40. – p. 75–101. – doi: 10.1016/j.cirpj.2022.11.003. 10. Leng J. et al. Industry 5.0: Prospect and retrospect // J Manuf Syst. – 2022. – № 65. – p. 279–295. – doi: 10.1016/j.jmsy.2022.09.017. 11. Gladysz B., anh Tran T., RomeroD., van Erp T., Abonyi J., Ruppert T. Current development on the Operator 4.0 and transition towards the Operator 5.0: A systematic literature review in light of Industry 5.0 // J Manuf Syst. – 2023. – № 70. – p. 160–185. – doi: 10.1016/j.jmsy.2023.07.008. 12. Baduge S. K. et al. Artificial intelligence and smart vision for building and construction 4.0: Machine and deep learning methods and applications // Autom Constr. – 2022. – № 141. – doi: 10.1016/j.autcon.2022.104440. 13. Golovianko M., Terziyan V., Branytskyi V., Malyk D. Industry 4.0 vs. Industry 5.0: Co-existence, Transition, or a Hybrid // Procedia Comput Sci. – 2022. – № 217. – p. 102–113. – doi: 10.1016/j.procs.2022.12.206. 14. Ertz M., Gasteau F. Role of smart technologies for implementing industry 4.0 environment in product lifetime extension towards circular economy: A qualitative research // Heliyon. – 2023. – № 9(6). – doi: 10.1016/j.heliyon.2023.e16762. 15. Ochoa W., Larrinaga F., Pérez A. Context-aware workflow management for smart manufacturing: A literature review of semantic web-based approaches // Future Generation Computer Systems. – 2023. – № 145. – p. 38–55. – doi: 10.1016/j.future.2023.03.017. 16. Mourtzis D., Angelopoulos J., Panopoulos N. Industry 4.0 and smart manufacturing // Reference Module in Materials Science and Materials Engineering. – 2022. – doi: 10.1016/B978-0-323-96020-5.00010-8. 17. Kaniappan Chinnathai M., Alkan B. A digital life-cycle management framework for sustainable smart manufacturing in energy intensive industries // J Clean Prod. – 2023. – № 419. – doi: 10.1016/j.jclepro.2023.138259. 18. Singh M., Rathi R., Garza-Reyes J.A. Analysis and prioritization of Lean Six Sigma enablers with environmental facets using best worst method: A case of Indian MSMEs // Journal of cleaner production. – 2021. – № 279. – p. 123592.