Активизация промышленной политики на основе технологии интеллектуальной обработки больших данных

Яковлева Е.А.¹, Гаджиев Р.М.², Катермина Т.С.³
¹ Санкт-Петербургский государственный экономический университет
² Дагестанский государственный институт народного хозяйства, Россия, Махачкала
³ Нижневартовский государственный университет

Скачать PDF | Загрузок: 7 | Цитирований: 10

Статья в журнале

Вопросы инновационной экономики ^{(РИНЦ, ВАК)}
опубликовать статью | оформить подписку

Том 9, Номер 2 (Апрель-Июнь 2019)

Цитировать:
Яковлева Е.А., Гаджиев Р.М., Катермина Т.С. Активизация промышленной политики на основе технологии интеллектуальной обработки больших данных // Вопросы инновационной экономики. – 2019. – Том 9. – № 2. – С. 317-326. – doi: 10.18334/vinec.9.2.40711.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=39206984
Цитирований: 10 по состоянию на 28.06.2023

Аннотация:
В статье определена сущность активизации промышленной политики для формирования условий экономического роста и инновационной активности предприятий, указаны особенности и характерные ее черты, такие как новые методы управления на основе киберфизических систем, полицентризм, интеграция и кооперация, высокая турбулентность внешней среды функционирование, сетевое взаимодействие и высокий потенциал роста. Новые методы управления для активизации инновационной активности тесно связаны с развитием информационных технологий и с новыми возможностями интеллектуальных технологий, масштабным использованием интернет технологий, технологий извлечения знаний (OLAP, data science, MDAT и имитационного моделирования) обработки информаций, поиска, регистрации и хранения данных. Их широкое внедрение в систему управления производством и сбытом современного цифрового предприятия соответствует характерным чертам Индустрии 4.0.

Ключевые слова: новые методы управления, гибридный интеллект, модели системного анализа, лингво-комбинаторное моделирование, ситуационное управление

JEL-классификация: O31, M11, O33, O32

Источники:

Шваб К. Четвертая промышленная революция. - М.: Изд-во «Э», 2017. – 208 с.
2. Hinterhuber H.H., Levin B.M. Strategic networks—the organization of the future // Long Range Planning. – 1994. – № 3. – С. 43-53.
Игнатьев М.Б., Катермина Т.С. Контроль и коррекция вычислительных процессов в реальном времени на основе метода избыточных переменных. / учебное пособие. - Нижневартовск: Изд-во Нижневарт. гос. ун-та, 2014. – 188 с.
Игнатьев М.Б., Катермина Т.С. Системный анализ киберфизических структур // Системный анализ в проектировании и управлении: сборник научных трудов XXI Международной научно-практической конференции: в 2-х томах. СПб., 2017. – С. 15-24.
5. Карлик A.E., Кукор Б.Л., Дымковец И.А., Яковлева Е.А. Актуализация особенностей разработки системы стратегического управления экономикой России // Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям. – 2017. – С. 303-306.
Карлик А.Е., Кукор Б.Л., Яковлева Е.А., Соколов А.А. Управление структурными преобразованиями в социально-экономической системе в информационно-сетевой экономике // Системный анализ в проектировании и управлении: Сборник научных трудов XXII Международной научно-практической конференции. СПб., 2018. – С. 175-187.

Страница обновлена: 15.07.2024 в 04:25:40

Подробнее об авторах: