Программно-аналитический комплекс поддержки сбалансированного развития промышленных экосистем
(Стр. 123-129)
Подробнее об авторах
Митяков Евгений Сергеевич
доктор экономических наук, профессор; заведующий, кафедра КБ-9
МИРЭА – Российский технологический университет
г. Москва, Российская Федерация Смирнов Михаил Вячеславович кандидат экономических наук; доцент, кафедра КБ-9; МИРЭА – Российский технологический университет; г. Москва, Российская Федерация Владыко Ирина Юрьевна кандидат экономических наук; доцент, кафедра КБ-9; МИРЭА – Российский технологический университет; г. Москва, Российская Федерация
МИРЭА – Российский технологический университет
г. Москва, Российская Федерация Смирнов Михаил Вячеславович кандидат экономических наук; доцент, кафедра КБ-9; МИРЭА – Российский технологический университет; г. Москва, Российская Федерация Владыко Ирина Юрьевна кандидат экономических наук; доцент, кафедра КБ-9; МИРЭА – Российский технологический университет; г. Москва, Российская Федерация
Нажимая на кнопку купить вы соглашаетесь с условиями договора оферты
Аннотация:
В статье представлена концепция программно-аналитического комплекса (ПАК), предназначенного для поддержки сбалансированного развития промышленных экосистем. Архитектура комплекса включает модули сбора данных, аналитики, визуализации, генерации рекомендаций и сценарного анализа, что позволяет объединять разнородные сведения о предприятиях, процессах, ресурсах и связях в единую информационную среду. Особое внимание уделено механизмам консолидации данных и интеграции аналитических инструментов, обеспечивающих комплексную оценку устойчивости экосистемы. Для согласованного представления информации и выявления скрытых зависимостей в состав комплекса включена онтологическая модель знаний. Программно-аналитический комплекс ориентирован на повышение качества межорганизационной координации, оптимизацию использования ресурсов и поддержку управленческих решений в условиях неопределенности и изменчивости внешней среды.
Образец цитирования:
ОБРАЗЕЦ ЦИТИРОВАНИЯ: Митяков Е.С., Смирнов М.В., Владыко И.Ю. Программно-аналитический комплекс поддержки сбалансированного развития промышленных экосистем // Computational Nanotechnology. 2025. Т. 12. № 3. С. 123-129. DOI: 10.33693/2313-223X-2025-12-3-123-129. EDN: BGUYZR
Список литературы:
Basole R., Park H., Seuss C. Complex business ecosystem intelligence using AI-powered visual analytics // Decision Support Systems. 2023. Vol. 178. P. 114133. DOI: 10.1016/j.dss.2023.114133.
Benitez G., Ayala N., Frank A. Industry 4.0 innovation ecosystems: An evolutionary perspective on value cocreation // International Journal of Production Economics. 2020. Vol. 228. P. 107735. DOI: 10.1016/j.ijpe.2020.107735.
Capilla R., Cioroaica E., Buhnova B., Bosch J. On autonomous dynamic software ecosystems // IEEE Transactions on Engineering Management. 2021. Pp. 1–15. DOI: 10.1109/TEM.2021.3116873.
Casavant T., Cote R. Using chemical process simulation to design industrial ecosystems // Journal of Cleaner Production. 2004. Vol. 12. No. 8–10. Pp. 901–908. DOI: 10.1016/J.JCLEPRO.2004.02.034.
Christensen V., Pauly D. ECOPATH II − a software for balancing steady-state ecosystem models and calculating network characteristics // Ecological Modelling. 1992. Vol. 61. No. 3–4. Pp. 169–185. DOI: 10.1016/0304-3800(92)90016-8.
Gamidullaeva L., Tolstykh T., Bystrov A. et al. Cross-sectoral digital platform as a tool for innovation ecosystem development // Sustainability. 2021. Vol. 13. No. 21. P. 11686. DOI: 10.3390/su132111686.
Larocque G., Bhatti J., Arsenault A. Integrated modelling software platform development for effective use of ecosystem models // Ecological Modelling. 2014. Vol. 306. Pp. 318–325. DOI: 10.1016/J.ECOLMODEL.2014.08.003.
Yu W., Dillon T., Mostafa F. et al. A global manufacturing big data ecosystem for fault detection in predictive maintenance // IEEE Transactions on Industrial Informatics. 2020. Vol. 16. No. 1. Pp. 183–192. DOI: 10.1109/TII.2019.2915846.
Клейнер Г.Б. Промышленные экосистемы: взгляд в будущее // Экономическое возрождение России. 2018. № 2 (56). С. 53–62.
Митяков Е.С., Митяков С.Н. Методический подход к анализу эффективности региональных промышленных экосистем // Экономика региона. 2024. Т. 20. № 3. С. 836–850. DOI: 10.17059/ekon.reg.2024-3-15.
Якимова В.А., Панкова С.В., Хмура С.В. Управление сбалансированным развитием региональной экосистемы IT-парков // Развитие территорий. 2024. № 4 (38). С. 68–81. DOI: 10.32324/2412-8945-2024-4-68-81.
Промышленные платформы и экосистемы: монография / под ред. В.В. Акбердиной. Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2024. 278 с.
Ричардс М., Форд Н., Садаладж П., Дехгани Ж. Современный подход к программной архитектуре: сложные компромиссы. М.: ДМК Пресс, 2025. 480 с. ISBN: 978-5-4461-2024-6.
Смирнов М.В., Митяков Е.С. Разработка модели базы знаний по управлению устойчивым развитием промышленных экосистем // Computational Nanotechnology. 2025. Т. 12. № 1. С. 129–137. DOI: 10.33693/2313-223X-2025-12-1-129-137.
Benitez G., Ayala N., Frank A. Industry 4.0 innovation ecosystems: An evolutionary perspective on value cocreation // International Journal of Production Economics. 2020. Vol. 228. P. 107735. DOI: 10.1016/j.ijpe.2020.107735.
Capilla R., Cioroaica E., Buhnova B., Bosch J. On autonomous dynamic software ecosystems // IEEE Transactions on Engineering Management. 2021. Pp. 1–15. DOI: 10.1109/TEM.2021.3116873.
Casavant T., Cote R. Using chemical process simulation to design industrial ecosystems // Journal of Cleaner Production. 2004. Vol. 12. No. 8–10. Pp. 901–908. DOI: 10.1016/J.JCLEPRO.2004.02.034.
Christensen V., Pauly D. ECOPATH II − a software for balancing steady-state ecosystem models and calculating network characteristics // Ecological Modelling. 1992. Vol. 61. No. 3–4. Pp. 169–185. DOI: 10.1016/0304-3800(92)90016-8.
Gamidullaeva L., Tolstykh T., Bystrov A. et al. Cross-sectoral digital platform as a tool for innovation ecosystem development // Sustainability. 2021. Vol. 13. No. 21. P. 11686. DOI: 10.3390/su132111686.
Larocque G., Bhatti J., Arsenault A. Integrated modelling software platform development for effective use of ecosystem models // Ecological Modelling. 2014. Vol. 306. Pp. 318–325. DOI: 10.1016/J.ECOLMODEL.2014.08.003.
Yu W., Dillon T., Mostafa F. et al. A global manufacturing big data ecosystem for fault detection in predictive maintenance // IEEE Transactions on Industrial Informatics. 2020. Vol. 16. No. 1. Pp. 183–192. DOI: 10.1109/TII.2019.2915846.
Клейнер Г.Б. Промышленные экосистемы: взгляд в будущее // Экономическое возрождение России. 2018. № 2 (56). С. 53–62.
Митяков Е.С., Митяков С.Н. Методический подход к анализу эффективности региональных промышленных экосистем // Экономика региона. 2024. Т. 20. № 3. С. 836–850. DOI: 10.17059/ekon.reg.2024-3-15.
Якимова В.А., Панкова С.В., Хмура С.В. Управление сбалансированным развитием региональной экосистемы IT-парков // Развитие территорий. 2024. № 4 (38). С. 68–81. DOI: 10.32324/2412-8945-2024-4-68-81.
Промышленные платформы и экосистемы: монография / под ред. В.В. Акбердиной. Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2024. 278 с.
Ричардс М., Форд Н., Садаладж П., Дехгани Ж. Современный подход к программной архитектуре: сложные компромиссы. М.: ДМК Пресс, 2025. 480 с. ISBN: 978-5-4461-2024-6.
Смирнов М.В., Митяков Е.С. Разработка модели базы знаний по управлению устойчивым развитием промышленных экосистем // Computational Nanotechnology. 2025. Т. 12. № 1. С. 129–137. DOI: 10.33693/2313-223X-2025-12-1-129-137.
Ключевые слова:
программно-аналитический комплекс, промышленные экосистемы, сбалансированное развитие, онтологическая модель, управление знаниями, сценарное моделирование, визуализация данных.
