УДК 004.89:658.5
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.11.03.002

Авторы

Татьяна Алексеевна Тарасова,
Крымский федеральный университет имени В. И. Вернадского, Симферополь, Российская Федерация
Светлана Анатольевна Нестеренко,
Мелитопольский государственный университет, Мелитополь, Российская Федерация
Анастасия Анатольевна Бабошкина,
Московский государственный институт международных отношений МИД Российской Федерации, Москва, Российская Федерация

Аннотация

Цифровая трансформация промышленного сектора формирует новые требования к эффективности и гибкости производственных процессов. Одним из ключевых инструментов в этом контексте становится искусственный интеллект (ИИ), способный обеспечивать интеллектуальную автоматизацию, прогнозирование, адаптацию и самообучение в рамках производственного цикла. В статье рассматриваются основные подходы к внедрению ИИ в производственную среду, проанализированы технологии машинного обучения, компьютерного зрения, интеллектуального анализа данных и предиктивной аналитики, а также их роль в повышении операционной эффективности. Осуществляется оценка экономических эффектов внедрения ИИ в производственные системы на основе сравнительного анализа кейсов. Особое внимание уделено барьерам, связанным с цифровой зрелостью предприятий, кадровым обеспечением и трансформацией бизнес-моделей.

Ключевые слова

искусственный интеллект, цифровая трансформация, производственные процессы, оптимизация, машинное обучение, интеллектуальная автоматизация, предиктивная аналитика, промышленность 4.0

Список литературы

  1. Галимуллин, Н. Р. Роль искусственного интеллекта в цифровой. Трансформации банковской системы / Н. Р. Галимуллин // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2025. – Т. 2, № 3(156). – С. 142-150. – DOI 10.36871/ ek.up.p.r.2025.03.02.018. – EDN RWCITW.
  2. Алиев Р.И., Жерукова А.Б., Аппалонова Н.А. РАЗВИТИЕ ШЕРИНГОВОЙ ЭКОНОМИКИ: ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ВЫГОДЫ И СОЦИАЛЬНЫЕ ВЫЗОВЫ. // Экономика и управление: проблемы, решения. 2025. Т. 2. № 3 (156). С. 121-127.
  3. Аппалонова Н.А., Гузуева Э.Р., Жиляев А.А. ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ВНЕДРЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В БИЗНЕСПРОЦЕССЫ КОМПАНИИ // Экономика и управление: проблемы, решения. 2025. Т. 8. № 5 (158). С. 173-183.
  4. Сапронов А. В., Стещенко О. Ю. Социокультурные детерминанты экономического планирования и поведения // Вестник Тамбовского университета. Серия: Общественные науки. 2017. Т. 3. № 3 (11). С. 53–58.
  5. Безуглов С. В. Факторы экономического роста и бюджетная политика // Экономические науки. 2008. № 40. С. 66–69.
  6. Цветкова О. Н. Детерминанты и последствия неравенства доходов в современных экономиках // Инновации и инвестиции. 2024. № 10. С. 56–59.
  7. Газаров Д. А. Ключевые факторы развития лизинга в Российской Федерации // Инновации и инвестиции. 2021. № 8. С. 171–174.
  8. Орехов В. Д., Блинникова А. В., Каранашев А. Х., Причина О. С., Щенникова Е. С. Прогнозирование долговременной конкурентоспособности России // Прогнозирование конкурентоспособности России в мировой экономике в XXI веке: коллективная монография. Москва, 2024. С. 10–60.
  9. Ермоленко В. В., Ланская Д. В. Специальный региональный налоговый режим для хозяйствующих субъектов // Вестник Академии знаний. 2019. № 34 (5). С. 69–76.
  10. 10.Гичиев Н. С. Экономический рост макрорегиона: эконометрическая модель, сценарии и прогнозы // Региональные проблемы преобразования экономики. 2017. № 12 (86). С. 177–188.