УДК 338
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.01.16.004

Авторы

Светлана Васильевна Пономарева,
Экспертно-аналитический центр (Москва); Пермский национальный исследовательский политехнический университет (Пермь)
Инна Ренольдовна Винокур,
Пермский национальный исследовательский политехнический университет (Пермь)

Аннотация

В условиях цифровой трансформации промышленных предприятий возрастает необходимость в разработке научно обоснованных методов оценки экономической эффективности управления знаниями и оптимизации производственных бизнес-процессов, что обусловлено сложностью взаимодействия материальных, информационных и человеческих ресурсов, а также высокой динамичностью внешней среды, требующей применения современных инструментов анализа, среди которых особое место занимает имитационное моделирование, позволяющее воспроизводить поведение сложных систем в различных сценариях без значительных затрат на натурные эксперименты. В статье рассматриваются методологические аспекты построения имитационных моделей, интегрирующих процессы управления знаниями и производственной деятельностью, с учётом таких факторов, как динамика рыночного спроса, износ оборудования, квалификация персонала и внедрение инновационных технологий, что обеспечивает возможность многокритериальной оценки влияния управленческих решений на ключевые показатели эффективности, включая себестоимость продукции, производительность труда, скорость адаптации к изменениям и уровень конкурентоспособности предприятия. Особое внимание уделяется анализу синергетического эффекта, возникающего при совместной оптимизации интеллектуального капитала и производственных операций, а также практическим аспектам внедрения результатов моделирования в систему стратегического планирования, что подтверждается данными промышленных предприятий, демонстрирующими снижение операционных издержек, сокращение времени вывода продукции на рынок и рост возврата на инвестиции в управление знаниями. Проведённое авторами исследование позволяет сделать вывод о высокой практической значимости имитационного моделирования как инструмента поддержки принятия решений в условиях неопределённости, способствующего повышению устойчивости и инновационного потенциала промышленных предприятий.

Ключевые слова

промышленные предприятия, система управления знаниями, бизнес-процессы, экономическая эффективность