Volume 1 (2025)

Обоснование. В настоящее время использование фрактальной геометрии играет важную роль в моделировании и понимании различных процессов и структур в нефтегазовой отрасли. Она применяется во множестве областях. Фрактальное моделирование в пористых средах позволяет более реалистично описать эту структуру, включая распределение пор по размерам, извилистости пор и их взаимодействие. Также такие модели помогают лучше оценить проницаемость, учитывая сложную геометрическую структуру порового пространства, с точки зрения нефтегазового производства. В геолого-геофизических исследованиях анализ фрактальных характеристик трещин помогает в интерпретации геологических структур, а с помощью фрактальных методов выявляют зоны повышенной пористости и трещиноватости, определяют геологическую проницаемость различных пород. Они приведены в статье Д.И. Хасанова и М.А. Лоншакова [1]. В геологическом моделировании фрактальные алгоритмы используются для создания трехмерных моделей геологических структур. Такие модели исследуются в статье Р.К. Халкечева [2]. В разработке месторождений фрактальные модели используются для моделирования течения нефти, воды и газа установлением связи между фрактальными характеристиками структуры пор и проницаемостью керна. Данной проблеме посвящена диссертация А.В. Блонского [3]. При исследовании пород возникает проблема верификации результатов, полученных фрактальными методами. Полученные данные зависят от таких факторов, как освещенность поверхности, контрастность объектов, структура и физико-химическое строение исследуемых пород. Для выявления закономерностей была проведена работа по изучению влияния указанных параметров на примере модельных систем.

Цель — исследовать зависимость фрактальной размерности в программе ImageJ от геометрического расположения, освещенности, размера и формы фрактальных элементов, цвета, контрастности.

Методы. Исследование фрактальной размерности проводилось с использованием программы ImageJ методом «Box-counting». Этот метод оценивает, как изменяется количество «коробок» минимального размера, необходимых для покрытия объекта, при уменьшении их размера. Фрактальная размерность рассчитывается по формуле:

$D\text{ = }\frac{\log \left(N\right(\epsilon \left)\right)}{\log \frac{1}{\epsilon }},$ (1)

где $N\left(\epsilon \right)$ — количество «коробок», $\left(\epsilon \right)$ — размер «коробок».

Результаты. Фрактальная размерность определялась методом фотографирования с последующей обработкой в программе ImageJ [4]. Был сфотографирован белый квадрат 10×10 см (размер пикселей 381×381), таким же методом сфотографирован черный квадрат размером 10×10 см. Далее изменялись площади черного квадрата, их расположение на белом квадрате (рис. 1), цвет квадратов (рис. 2), контраст и яркость фотографий. У всех полученных фигур нашли площадь и периметр, в программе ImageJ определили фрактальную размерность. После обработки результатов были построены полученные графики зависимостей (рис. 3). Графики показали, что фрактальная размерность не зависит от цвета квадратов, контраста и яркости фотографий. Данные показатели влияют лишь на визуальное восприятие. При изменении данных параметров пиксели становятся светлее или темнее, что сказывается на четкости границ помещенной фигуры. График зависимости фрактальной размерности от периметра показал, что периметр не особо влияет на показатель фрактальности, а изменение площади фигуры влияет. С увеличением площади заполнения фрактальная размерность возрастает.

Рис. 1. Четыре прямоугольника размером 1,25×10 см

Рис. 2. Красный прямоугольник размером 5×5 см

Рис. 3. Зависимость фрактальной размерности от площади фигуры

В связи с тем, что площадь заполненения черными фигурами белых поверхностей сильно влияет на фрактальную размерность, то критическим становится выбор размера пор на фотографии и определение ее контрастности. Этот выбор будет определять площадь просветности геологических пор в породе, а площадь в свою очередь определяет фрактальную размерность. Поэтому в каждом конкретном случае нужно выбирать контрастность в зависимости от конкретного образца.

Исследование проводилось и в другой программе, такой как Gwyddion, результаты получались подобными. Программа ImageJ оказалась более удобной, поэтому остановились на ней.

Выводы. Фрактальная размерность поверхности горной породы не зависит от расположения пор, трещин, цвета породы, периметра отдельных пор или трещин. Учитывается только ее формальная площадь. Фрактальная размерность зависит от степени заполнения поверхности и фактически не зависит от периметра заполняющих структур.

Обоснование. Металлоносные осадки на дне океана представляют собой малоизученную область, интересующую ученых и промышленность. Эти отложения содержат рудные компоненты, что делает их ценным ресурсом. Растущий интерес к ним связан с недостатком информации об их свойствах и экологических последствиях добычи. В работе рассмотрены методы исследования и экологические аспекты, связанные с металлоносными осадками, а также их образование.

Цель — изучить металлоносные осадки на дне океана, их образование и влияние на экологию.

Методы. В ходе морских экспедиций на судах «Каллисто», «Академик А. Несмеянов» и «Академик А. Виноградов» (1978–1984), в которых принимал участие В.В. Гусев, было проведено комплексное изучение металлоносных осадков на дне океана.

Основные направления исследований были связаны с изучением состава и свойств, образования и распределения металлоносных осадков. Помимо этого, проведены экологические исследования и были оценены потенциальные промышленные перспективы.

Исследования были проведены методом драгирования, сбора образцов дночерпателем, подводной фотосьемкой. Образцы и местопроявления были исследованы гидрохимическим, микробиологическими, рентгеноспектральными и рентгено-фазовыми методами.

Результаты. Металлоносные осадки являются источником минеральных ресурсов, формируя сложные геохимические процессы на океанском дне. Они содержат различные металлы: медь, никель, кобальт, редкоземельные элементы, золото и серебро. Состав осадков зависит от географического положения, глубины и геологии.

Основные источники — гидротермальные системы. Осадки распределяются неравномерно: на хребтах их накопление выражено, а на равнинах менее заметно. Биологические и химические процессы также влияют на распределение, что подчеркивает необходимость дальнейших исследований.

Одним из главных источников металлоносных осадков являются «черные курильщики». «Черные курильщики» — это гидротермальные источники, расположенные на дне океана, которые извергают горячую воду, насыщенную минералами и металлами (рис. 1). Они получили свое название из-за того, что из них выбрасываются черные облака частиц, содержащих сульфиды металлов, таких как медь, цинк и железо. Океаническая вода проникает сквозь трещины под землю, нагревается раскаленными породами литосферы и накапливает в себе различные химические элементы. После этого горячая насыщенная смесь находит выход в другом месте океана и образует подобие гейзеров, которые ученые назвали «курильщиками».

Рис. 1. Пример «черного курильщика»

Исследование металлоносных осадков требует тщательного анализа экологических аспектов, поскольку их разработка затрагивает уязвимые морские экосистемы. Выемка осадков приводит к изменению структуры дна, разрушению мест обитания и ухудшению качества воды. Эти изменения угрожают биоразнообразию и экосистемным процессам. Необходим мониторинг долгосрочных последствий, таких как накопление токсичных веществ. Устойчивое управление ресурсами и вовлечение местных сообществ являются ключевыми для сохранения морских экосистем и минимизации антропогенного воздействия.

Выводы. Исследование металлоносных осадков на дне океана подчеркивает их значимость и вызовы, стоящие перед экологией и экономикой. Эти осадки, богатые рудными компонентами, представляют интерес для научных исследований и промышленности. Современные методы помогают изучать их состав и распространение, однако остаются вопросы об экологических последствиях их добычи.

Обоснование. Самарская Лука уже многие годы привлекает внимание исследователей и туристов в связи с необычным набором ландшафтов, приуроченными к ним растительными сообществами и произрастающими здесь видами растений [2, 4, 8, 9]. Высока рефугиумная роль территории для сохранения редких и уязвимых видов растений, животных, сформировавшихся биогеоценозов. Потому каждый даже небольшой участок территории имеет значение в сохранении видового, ценотического и ландшафтного разнообразия [5, 6]. Однако Самарская Лука в значительной мере освоена: здесь расположены населенные пункты, предприятия и сельхозугодия, исторически развита добыча полезных ископаемых карьерным способом, проходит основная автомобильная трасса региона М-5, в долине Волги создана ГЭС, а вся система гидроэлектростанций Волги оказала влияние на прибрежную зону. Потому каждое новое вмешательство человека в природу Самарской Луки все больше сказывается на ее состоянии и целостности.

Цель — изучение и анализ флоры участка Самарской Луки в границах национального парка в окрестностях г.о. Жигулевск и с. Александровка при планируемом отчуждении.

Методы. В ходе работ применены различные методы инвентаризации и анализа флоры территории [1, 3, 7, 10]. Изучение флоры осуществлялось в 2023–2024 гг. Работа входит в программу исследований флоры и растительности Самарской области кафедры БЭМО СГСПУ [2–4, 6].

Результаты. Анализ флоры позволил выявить соотношение экологических групп растений по степени увлажненности, всего было выявлены 9 гигроморф. Лидирующая группа представлена мезофитами, насчитывающими 136 представителей (среди них Aristolochia clematitis, Asarum europaeum, Actaea spicata, Berberis vulgaris, Chelidonium majus, Corydalis bulbosa, Urtica dioica, Oberna behen, Amaranthus albus, Atriplex calotheca). Субдоминирующая группа ксерофитов менее богата видами и включает 49 представителей (Cannabis sativa, Arenaria koriniana, Silene chlorantha, Chenopodium glaucum, Camelina sativa, Sisymbrium loeselii, Androsace septentrionalis, Filipendula vulgaris, Filipendula vulgaris, Linum flavum и другие). Ксеро-мезофиты как промежуточная группа имеет значение в переходных типах местообитаний и состоит из 27 таксонов (Thlaspi arvense, Fragaria viridis, Potentilla argentea, Spiraea crenata, Amoria montana, Medicago romanica, Eryngium planum, Pastinaca sativa, Convolvulus arvensis, Cynoglossum officinale и другие). Мезо-ксерофиты включают в группу 23 представителя (Cannabis sativa, Lepidium ruderale, Euphorbia seguierana, Filipendula vulgaris, Elaeagnus angustifolia, Knautia arvensis, Verbascum lychnitis, Anthemis ruthenica, Chartolepis intermedia, Hieracium cymosum и другие). Гигро-мезофиты во флоре малочисленны, их обнаружено 6 представителей (Veronica anagalloides, Lycopus europaeus, Lycopus exaltatus, Sonchus asper и др.). Гигрофиты немногочисленны, насчитывают 2 представителя (Alnus glutinosa (L.) Gaertn. — Ольха черная, или клейкая и Alnus incana (L.) Moench — Ольха серая, или белая). Гелофиты представлены только 1 видом (Phalaroides arundinacea).

Географические особенности флоры определены в ходе анализа списка видов по ареалогическому составу. Закономерно преобладающими группами видов растений являются евразиатские и европейские группы.

Выводы. Состояние территории в окрестностях с. Александровка (Самарская лука, г.о. Жигулевск) по видовому составу и флористическим спектрам в настоящее время удовлетворительное. Однако развитие здесь инфраструктуры повлечет изменения во флоре и растительных сообществах, что отразится в снижении биоразнообразия и выпадении из сообществ редких видов.

Обоснование. Государство заинтересовано в повышении уровня технологического производства российских предприятий, существующих в крайне неопределенных условиях. Нехватка у предприятий собственных денежных средств и высокие ставки привлечения заемного капитала, необходимого для целей развития предприятий, которые находят воплощение в инвестиционных проектах, побуждают государство разрабатывать и реализовать меры поддержки как на федеральном, так и региональном уровнях.

Целесообразность мер поддержки на региональном уровне обусловлена следующими факторами:

1. именно в регионе можно адаптировать меры поддержки к определенным потребностям бизнеса, на федеральном уровне более долгий процесс согласования и утверждения мер поддержки;
2. у каждого региона свои географические, экономические, политические и социальные особенности, которые отличают их друг от друга;
3. между регионом и инвесторами более «тесная» связь, так как больше возможностей обратиться с вопросом или проблемой к местным властям;
4. есть возможность получить персонализированное предложение, которое включает в себя индивидуальные условия для инвестора.

Цель — исследовать роль мер региональной поддержки инвестиционных проектов производственных предприятий в повышении эффективности их деятельности в современных условиях.

Методы. В исследовании применены: анализ, сравнение, систематизация, в т.ч. статистических сведений.

Результаты. Изучены меры региональной поддержки, ключевыми из которых являются: скидки по налогам на имущество, на землю и на прибыль, предоставление грантов предприятиям для модернизации их производства, формирование и развитие кадров посредством реализации программ, ориентированных на их подготовку и переподготовку.

Рост займов Государственного фонда развития промышленности Самарской области (ГФРП СО) — показатель заинтересованности в таких мерах (рис. 1). Активно реализует предоставление займов на федеральном уровне на выгодных условиях Фонд развития промышленности (ФРП), однако актуальные данные об объемах выданного ими финансирования отсутствуют.

Рис. 1. Динамика размеров займов ГФРП СО на развитие промышленного производства, млн руб. [1]

Региональные меры поддержки необходимы не только производственным предприятиям, для которых это возможность привлечь средства для воплощения в жизнь проектов, но и для региона, заинтересованного в повышении инвестиционной привлекательности Самарской области.

На сегодняшний день Самарская область занимает 16-е место в итогах оценки привлекательности региона по рейтингу Национального рейтингового агентства [1], что является свидетельством потенциала для роста данного интегрального показателя. Этому будет способствовать увеличение эффективности производственных предприятий, которое происходит за счет как финансовых мер поддержки (рис. 2), напрямую влияющих на притоки денежных средств, так и нефинансовых (рис. 3), позволяющих экономить предприятиям собственные денежные средства, что, в конечном итоге, уменьшает оттоки денежных средств.

Рис. 2. Основные нефинансовые меры региональной поддержки инвестиционных проектов производственных предприятий в Самарской области [2]

Рис. 3. Основные финансовые меры региональной поддержки инвестиционных проектов производственных предприятий в Самарской области [2]

Эффективность — это категория, представляющая собой разницу между притоками и оттоками. Следовательно, как рост притоков, так и уменьшение оттоков влияют на повышение эффективности проектов, реализуемых производственными предприятиями. С помощью финансовых и нефинансовых мер поддержки предприятия способны не только добиваться высоких показателей эффективности, но и формировать инвестиционно привлекательный образ региона.

Выводы. Регион в настоящее время — одна из ключевых опор для производственных предприятий в достижении целей развития. Благодаря мерам поддержки как уже функционирующие, так и только создаваемые предприятия могут повысить свою эффективность, что, в свою очередь, благоприятным образом сказывается на инвестиционном имидже региона.

Обоснование. За последние годы дефицит кадров фигурирует во многих отраслях, он достигает 1,5 млн работников. Исторического минимума за период с 1992 по 2024 г. достигла безработица в РФ, которая находится на уровне 2,4 %. Последствиями являются огромные траты организаций с целью привлечения и удержания сотрудников, поэтому затраты на заработную плату в значительной мере увеличились. Возникает вопрос в рентабельности этих вложений.

Цель — развитие методического обеспечения оценки рентабельности вложений в персонал организации.

Методы. Рассмотрим составляющие аспекты вложений в персонал организации [4]. В описанном автором коэффициенте рентабельности вложений в персонал сопоставляются чистая прибыль организации, множество расходов на сотрудников (например, фонд) заработной платы, страховые, социальные и премиальные выплаты, льготы, а также прочие затраты на персонал) к фонду заработной платы.

Крв = (ЧП + (ФЗП + Стр + Соц + ПВ + Л + ПР))/ФЗП,

где Крв — коэффициент рентабельности вложений в персонал организации;

ЧП — чистая прибыль организации;

ФЗП — фонд заработной платы;

Стр — страховые выплаты;

Соц — социальные выплаты;

ПВ — премиальные выплаты;

Л — льготы;

ПР — прочие затраты на персонал.

В коэффициенте рентабельности вложений была использована чистая прибыль, так как она является ключевым показателем рентабельности организации, а также отражает способность организации адаптироваться к изменениям в экономической среде и управлять рисками [1]. Таким образом, в выведенном коэффициенте чистая прибыль «очищается» от вложений в персонал.

Учитывая, что фонд заработной платы и страховые выплаты в сумме представляют собой фонд оплаты труда, формулу можно преобразить в следующую:

Крв = (ЧП + (ФОТ + Соц + ПВ + Л + ПР))/ФЗП.

Коэффициент рентабельности вложений в персонал отражает, какое количество рублей чистой прибыли (не учитывая вложения в персонал) приходится на каждый рубль, потраченный на заработную плату в исследуемом периоде. Рост коэффициента говорит об увеличивающемся эффекте от вложений в заработную плату по сравнению с предыдущим периодом. Коэффициент близкий или равный к нулю демонстрирует кризис организации, так как вложения безубыточны.

Результаты. Так как крупнейшие металлургические компании РФ ПАО «Мечел» и ПАО ГМК «Норильский никель» инвестируют в персонал в большом объеме, в том числе заботятся о здоровье, охране труда сотрудников и проводят обучение, они были выбраны объектами исследования, а источниками информации для анализа послужили отчеты об устойчивом развитии за 2022–2023 гг.

Если провести анализ инвестиций в заработную плату компании ПАО ГМК «Норильский никель», видно, что, учитывая темпы прироста по сумме затрат на заработную плату, а также небольшое увеличение средней заработной платы, которая относительно меньше инфляции тех лет, происходит резкий прирост коэффициента на 30,73 %. То есть отдача от вложений инвестиций гораздо больше: с 3,84 руб. до 5,02 руб. Повышение рентабельности деятельности с ростом прибыли связано с увеличением вложений в персонал [3].

А что же касается ПАО «Мечел»: темп прироста заработной платы больше, чем производительности труда, значит отдача от затрат на персонал снизилась. Повышение зарплатоемкости привело к снижению зарплатоотдачи. Подтверждает эти результаты и наш коэффициент. Он снизился на 31,82 %, что говорит о том, что, если в 2022 г. с каждого рубля, вложенного в фонд заработной платы, было получено 2,64 руб. прибыли, то в 2023 г. получено 1,8 руб. [2].

Выводы. Во время осуществления исследования был разработан и испытан коэффициент рентабельности вложений. Его можно использовать с целью принятия решений об рентабельности вложений в персонал или при анализе компаний-конкурентов в сравнении, выявлении динамики рентабельности вложений в персонал организации.

Обоснование. Совершенствование деятельности предприятий нефтегазового комплекса (НГК) Самарской области является элементом стратегической необходимости промышленного развития региона в условиях истощения традиционных месторождений, осуществления энергетического перехода, ужесточения экологических требований к процессам добычи углеводородов, цифровой трансформации и колебания цен на энергоресурсы, так как именно добывающий сектор экономики обеспечивает 19 % ВРП (448 705,3 млн руб.). Также одними из крупнейших налогоплательщиков (в рамках рассмотрения консолидированного бюджета Самарской области) являются такие компании нефтегазового комплекса, как АО «Самаранефтегаз», ПАО «Газпром», ООО «РИТЭК», АО «Транснефть — Приволга».

Цель — анализ и разработка мероприятий по совершенствованию деятельности предприятий НГК для повышения эффективности работы добывающего сектора Самарской области и обеспечения ее экономического роста в целом.

Методы. При создании работы использовались такие методы, как наблюдение, анализ разнообразных информационных источников по выбранному объекту исследования, синтез полученной информации для предоставления прогнозов о дальнейшем развитии НГК региона. Также были применены элементы эконометрического моделирования и факторный анализ.

Самарская область — один из старейших нефтедобывающих регионов России, где добыча нефти началась еще в 1930-х годах. Сегодня регион сохраняет стратегическое значение, но сталкивается с вызовами, характерными для «зрелых» нефтегазовых провинций: истощение запасов на ключевых месторождениях, рост уровня обводненности, необходимость внедрения инноваций для повышения нефтеотдачи и ужесточение требований в области охраны труда и экологической безопасности. Работа комплекса также осложняется низким уровнем импортозамещения в отрасли и значительным уровнем износа основных фондов, превышающим 60 %. Тем не менее нефтегазовые компании региона формируют до 20 % валового регионального продукта, создают порядка 50 тысяч рабочих мест и оказывают поддержку транспортной инфраструктуре и социальным проектам (спонсорство вузов и программ экологической реабилитации производства). В связи с этим нивелирование негативного эффекта от рассмотренных отраслевых проблем является приоритетным направлением стратегического развития Самарской области.

Результаты. Для повышения эффективности функционирования компаний НГК было выбрано мероприятие по внедрению элементов «цифрового месторождения» на базе объектов добычи, так как данное направление является в Самарской области частью федерального проекта «Цифровая экономика». Цифровое месторождение — это интегрированная система управления нефтегазовыми активами на основе цифровых технологий. Она объединяет данные о месторождении в режиме реального времени и прогнозную аналитику, а также способствует автоматизации подпроцессов для оптимизации добычи. Преимуществами внедрения являются: повышение добычи на 5–15 % за счет оптимизации режимов работы скважин, сокращение расходов на обслуживание на 10–20 % за счет предиктивной аналитики, снижение объема выбросов за счет более точного контроля параметров [1]. Совокупная стоимость внедрения мероприятия 57,5 млн руб. В качестве инструмента стимулирования внедрения данной инновации был выбран грант РФРИТ, возмещающий до 50 % стоимости нововведения [2]. Экономическая оценка представлена в табл. 1.

Таблица 1. Основные показатели инвестиционной привлекательности внедрения «Цифрового месторождения» с учетом гранта

Выводы. Таким образом, развитие предприятий нефтегазового комплекса крайне важно с позиции обеспечения региона сырьевыми ресурсами, создания рабочих мест, повышения квалификации персонала компаний (так как в отрасли наблюдается существенный рост наукоемкости производства). Именно поэтому от предоставления различного рода налоговых льгот, субсидий, политической поддержки комплекса в приоритетных направлениях развития зависит экономическая стабильность нашего родного края (области) и сама возможность осуществления финансирования менее рентабельных видов деятельности, а также реализация утвержденной социальной повестки.

Обоснование. При работе на зарубежных рынках международные компании сталкиваются с огромным количеством рисков, которые могут оказывать влияние на их финансовые результаты и на стабильность производственно-хозяйственной деятельности в целом.

Цель — эффективное прогнозирование рисков и работа над минимизацей последствий от них в долгосрочной и среднесрочной перспективе позволяют снизить финансовые потери.

В научной литературе выделяют следующие группы рисков:

1. Финансовые риски (кредитные, валютные, риски ликвидности).
2. Операционные риски (сбои производственных процессов, ошибки персонала).
3. Стратегические риски (ошибочный выбор рынков, технологическое отставание).
4. Репутационные риски (низкое качество продукции, некорректные действия менеджеров).
5. Политические риски (санкции, национализация, изменения законодательства).
6. Природные риски (катастрофы, климатические изменения).
7. Правовые риски (судебные иски, налоговые риски) [1, 2].

Методы. Для детальной оценки рисков существует несколько широко распространенных методик, таких как SWOT-анализ, дерево решений, матрица решений, реестр рисков. В исследовании проведен анализ рисков международной компании на основе составления их реестра, в котором будут отражены сами опасные события (риски), вероятность их наступления, а также последствия от них [3].

Полученный результат представлен в табл. 1.

Таблица 1. Реестр рисков

Анализ реестра рисков показал, что наиболее опасными рисками для международных компаний являются геополитические, кадровые и финансовые риски, но нельзя оставлять без внимания и другие риски. В этой связи были сформулированы следующие мероприятия по их минимизации.

Результаты.

1. Геополитические риски: расширение географического присутствия на различных рынках, формирование стратегических партнерств [4].
2. Экономические (ценовые) риски: применение хеджирования, финансовых инструментов, заключение долгосрочных соглашений о поставках.
3. Кадровые риски: разработка программ по привлечению и удержанию квалифицированных специалистов, формирование корпоративной культуры и ценностей [5].
4. Регуляторные риски: строгое соблюдение требований законодательства, выстраивание системы взаимодействия с регуляторами.
5. Операционные риски: оптимизация и цифровизация ключевых бизнес-процессов, внедрение системы стратегического и операционного планирования.
6. Кредитные риски: эффективное управление кредитным портфелем, диверсификация источников заемного финансирования.
7. Экологические риски: реализация экологических программ и инициатив, соблюдение международных экологических стандартов [6].

Выводы. Таким образом, проведенное исследование показало наличие наиболее серьезных рисков, с которыми сталкиваются международные компании, требующих адекватной реакции.

Обоснование. Территориальный аспект развития транспорта нашел свое отражение в Транспортной стратегии страны в виде такого понятия, как «точки зарождения грузопотока» (ТЗГ) с зонами локализации в макрорегиональных производственных кластерах, в индустриальных парках и особых экономических зонах, в составе минерально-сырьевых центров, в иных крупных промышленных и сельскохозяйственных образованиях, способных выступать в роли центров генерации спроса на услуги грузоперевозок [1].

Цель — определена терминологическими проблемами выявления ТЗГ в экономике субъектов РФ, которые до недавнего времени находились не в фокусе научного интереса, притом что анализ потенциала региональных экономик в части ТЗГ имеет высокий практический смысл, связанный с инфраструктурным развитием, ростом экспортного потенциала [2].

Методы. В качестве методов использовались абстрактно-логический анализ связей общественных явлений, моделирование целевых параметров.

Результаты. Традиционное понимание ТЗГ сводится к тому, что их определяют пунктами в системе транспортного сообщения, этапами в логистической цепочке. В большинстве исследований в качестве ТЗГ определены морские и речные порты (в морском и речном транспортном сообщении), узловые станции (в железнодорожном сообщении), транспортные узлы, логистические центры, этап «первой мили» (в транспортной логистике). В условиях нарастающей конкуренции грузоперевозчиков такое узкое понимание ТЗГ не отражает преимуществ тех транспортных компаний, которые реализуют проактивную политику привлечения клиентов, ориентированы на долгосрочное партнерство с грузоотправителями, способны предложить грузовладельцам гибкие тарифные условия, качественный клиентский сервис. Именно в аспекте территориальных единиц, в границах которых локализованы промышленные предприятия, предприятия агропромышленного сектора и сельского хозяйства, генерирующие спрос на услуги грузоперевозок, ТЗГ определены в индексе ERAI (разработан АО «Объединенная транспортно-логистическая компания — Евразийский железнодорожный альянс» (Eurasian Rail Alliance Index (ERAI)[3]. В рамках подхода, используемого в Транспортной стратегии РФ, локацией ТЗГ являются прогрессивные формы экономического пространства: макрорегиональные производственные кластеры, особые экономические зоны (ОЭЗ), индустриальные парки, минерально-сырьевые центры, стратегические параметры которых требуют уточнения с позиций способности предприятий в их структуре генерировать грузопотоки, спрос на услуги грузоперевозок. Параметры макрорегиональных производственных кластеров определяются числом производственных компаний, связанных между собой функционально и территориально. Министерство промышленности и торговли РФ выделило 84 промышленных кластера с 1500 предприятиями для поддержки. Планируется инвестировать 50 млрд рублей через субсидии, льготные тарифы, налоговые и таможенные преференции. ОЭЗ с особым режимом предпринимательской деятельности и свободной таможенной зоной обладают высоким потенциалом для технико-внедренческой продукции и логистических услуг. Индустриальный парк — совокупность объектов инфраструктуры, созданных для промышленного производства, деятельностью которых руководит управляющая компания, технопарк (разновидность индустриального парка) — группа резидентов, которые не специализируются на массовом производстве, а ориентированы на исследования и разработки, формируют ТЗГ, продукция которых ориентирована на автомобильные перевозки, на гибкий график доставки [4]. Минерально-сырьевой центр — территория одного или нескольких муниципальных образований, в пределах которых находятся разрабатываемые (планируемые к освоению) месторождения полезных ископаемых (перспективные площади), связанные общей инфраструктурой, с единым пунктом отгрузки добываемого сырья, продуктов его обогащения в транспортную систему РФ — зона с потребностью в крупнотоннажных перевозках железнодорожным, морским, внутренним водным транспортом [5].

Выводы. Уточнение понятия ТЗГ за счет пространственных форм решает терминологические задачи анализа производственного, экспортного, инфраструктурного потенциала в зонах концентрации экономической активности, что должно найти свое отражение в прогнозах транспортных грузоперевозок, в сценариях целевого экономического развития федеральных округов, субъектов РФ.

Обоснование. В современном мире преступность продолжает оставаться одной из самых острых социальных проблем, в связи с чем необходимо ее регулярное отслеживание.

В Российской Федерации уголовная статистика в настоящее время обособилась от статистики юстиции и стала самостоятельным направлением сбора данных социальной статистики. Это связано с произошедшим осмыслением предназначения статистического анализа и дальнейшего построения моделей наметившихся трендов. Основной упор делается на изучение количественных и качественных характеристик преступности как социально-негативного явления, в то время как изучение деятельности учреждений уголовно-исполнительной системы является сопутствующей задачей.

Под преступностью понимается явление отклоняющегося поведения, представляющее достаточно высокую опасность для людей, окружающих нарушителя [1, с. 5].

Цель — провести анализ показателей криминальной статистики на территории России и Самарской области.

Методы. В ходе исследования применялись общенаучные методы познания общественных процессов, такие как анализ, системно-структурный метод, описание. В качестве эмпирической базы были использованы некоторые формы статистического наблюдения МВД России.

Результаты. Изучив состояние преступности в Российской Федерации за период с 2019 по 2023 г., можно отметить положительную тенденцию к сокращению как общего количества совершаемых противоправных действий, так и уровня преступности в расчете на 100 тыс. жителей (табл. 1).

Таблица 1. Динамика и уровень преступности в РФ за 2019–2023 гг. [2]

Показатель количества зарегистрированных преступлений за изучаемый период сократился на 3,8 %, а уровень преступности уменьшился на 3,6 %. При этом в структуре криминальной активности по данным за 2023 г. преобладают такие правонарушения, как кража (30 %) и мошенничество (22,3 %). По темпам прироста зарегистрированных преступлений в 2023 г. по сравнению с 2022 г. наибольшие показатели в Ямало-Ненецком автономном округе и Белгородской области (+14,9 % и +10,4 % соответственно), а лидерами снижения криминальной активности стали Республика Тыва и Еврейская автономная область (–15,8 % и –13,9 %) [2].

В Самарской области за анализируемый период в топ-3 преступлений входят кражи, мошенничество и незаконный оборот наркотиков. При этом количество преступлений с 2019 по 2023 г. сократилось на 8,1 %, составив в 2023 г. 14 057 в расчете на 100 тыс. жителей. Общий показатель раскрываемости за период остался практически неизменным и составил в 2023 г. 54 усл. ед. на 100 зарегистрированных правонарушений, в то время как рост раскрываемости тяжких и особо тяжких преступлений весьма существенный — на 28 % (с 39 до 50 усл. ед.). Анализ количества преступлений по районам г.о. Самара за 2023 г. показал, что наиболее криминальными являются Кировский и Промышленный районы, а наиболее благополучными — Самарский и Ленинский [3].

Выводы. Cтатистическое изучение преступности и криминальной активности является важным фактором для разработки мер профилактики, в том числе эффективных образовательных методик при работе с подрастающим поколением в учебных заведениях [4, с. 231], а также для планирования деятельности правоохранительных органов и анализа социальных тенденций, влияющих на уровень безопасности в обществе.

Обоснование. Система управления персоналом играет важную роль в успешном развитии организации на рынке, повышении ее конкурентоспособности за счет правильного подбора кадров и их развития. Данная система должна постоянно совершенствоваться. Корпоративная социальная ответственность является одним из ее инструментов, так как она затрагивает ее основные аспекты, а именно: сохранение здоровья сотрудников, дискриминацию при найме на работу, развитие человеческого капитала, учет интересов работников при принятии управленческих решений и многое другое. Корпоративная социальная ответственность помогает сформировать положительное отношение сотрудников, клиентов и общества в целом к организации, которое улучшает репутацию и имидж компании, увеличивая эффективность и производительность труда, что является основной целью большинства организаций.

Цель — разработка практических рекомендаций по совершенствованию социальной политики путем повышения уровня корпоративной социальной ответственности в ООО «Газпром межрегионгаз Самара».

Методы. Методами теоретического исследования, анализа литературы в проведенной работе было выявлено понятие «корпоративная социальная ответственность», представляющее собой добровольный вклад бизнеса в развитие общества в социальной, экономической и экологических сферах, напрямую связанных с основной деятельностью компании, выходящей за рамки определенного законного минимума. Рассмотрена эволюция отношения предприятия к социальной ответственности, где выявлено, что становление социальной ответственности предприятий началось с благотворительности. С 1970 г. концепция стала включать заботу об окружающей среде, справедливое распределение ресурсов, заботу о благополучии общества и другое. Выявлено два уровня социальной ответственности см. табл. 1.

Таблица 1. Структура корпоративной социальной ответственности

Эмпирическими методами, такими как анкетирование, изучение документации анализ полученных результатов, выявлено, что ООО «Газпром Межрегионгаз Самара» имеет достаточно развитую социальную политику. Однако, с целью выявления эффективности социальной политики предприятия, был проведен опрос, затрагивающий вопросы мотивации, лояльности сотрудников и осведомленности о мерах социальной ответственности, принятых в компании и изложенных в «Положении о социальной ответственности». Были выявлены основные мотивирующие факторы, способствующие повышению уровня социальной ответственности в компании.

Результаты. Основным результатом является повышение осведомленности о мерах социальной поддержки, принятых в компании в рамках социальной политики, тем самым реализуется принцип открытости. Рекомендациями по совершенствованию социальной политики ООО «Газпром Межрегионгаз Самара» являются: внедрение бюллетеня информированности о мерах социальной поддержки; внедрение методов нематериальной мотивации, таких как доска почета и доска решения проблем. Также в результаты исследования включено шоу талантов для раскрытия творческого потенциала сотрудников и коллективное мероприятие по оздоровлению сотрудников — ежедневная совместная спортивная прогулка в обеденное время, которая способствует поддержанию здорового образа жизни и сохранению потенциала работников.

Выводы. Повторный опрос с целью выявления эффективности предложенных мероприятий показал повышение уровня лояльности на 11 %, что в свою очередь приведет к снижению текучести кадров и увеличению производительности труда. Экономический эффект составляет 357 964,5 руб.

Корпоративная социальная ответственность — это реализация интересов организации посредством обеспечения социального развития ее коллектива и активного участия в развитии общества. Она необходима для совершенствования трудовых отношений и поддержания стабильности в коллективе и обществе.

Обоснование. Современная туристическая отрасль сталкивается с вызовами, такими как кризис впечатлений, снижение числа прибыльных предприятий и недостаточный вклад в ВВП. Необходимость перехода от традиционных управленческих подходов к созданию уникальных эмоциональных переживаний для туристов становится очевидной.

Цель — изучить современные инструменты управления, способствующие развитию туристической отрасли в условиях высокой конкуренции и меняющихся запросов потребителей.

Методы. В исследовании использованы анализ данных (включая статистику Ростуризма и Росстата), оценка эффективности государственно-частного партнерства (ГЧП), стандартизация качества услуг, кризисный менеджмент и внедрение экономики впечатлений.

Результаты. Выявлено, что цифровизация (использование CRM-систем, онлайн-платформ) повышает удобство бронирования для 65 % пользователей. Государственно-частное партнерство (ГЧП), как показал пример Сочи, увеличивает туристический поток на 30 %. Важным направлением становится событийный туризм и тематические экскурсии с элементами иммерсивного или интерактивного взаимодействия, имеющим значительный потенциал роста (рис. 1) [1].

Рис. 1. Объем рынка (событийный туризм)

Использование нестандартного подхода и повышение качества услуг влияет на выбор 78 % туристов. Современные требования к развитию предложений отрасли включают гибкие условия бронирования, сохраняя до 40 % клиентов. Экономика впечатлений (событийный туризм, экотуризм) (рис. 2) [2], ставшая современным направлением для развития сферы туризма России и привлекающая как российских, так и зарубежных потребителей, позволила увеличить доходы туристических фирм на 25 % [3].

Рис. 2. Экотуризм

Выводы. Для устойчивого развития туристической отрасли необходимо комбинировать цифровизацию, ГЧП и экономику впечатлений, что позволит не просто привлечь инвестиции в сферу туризма, но и повысить привлекательность России как для направлений внутреннего туризма (рис. 3) [4], так и для зарубежного туристического потока. Прогнозируется восстановление сектора к 2025 г. с акцентом на внутренний туризм и азиатский рынок.

Рис. 3. Объем российского рынка экскурсионных услуг

Обоснование. Туристическая деятельность имеет большое значение для экономики сегодняшних городов, стимулируя экономический прогресс и общественное развитие. Многие города формируют особые туристические образы, чтобы привлечь путешественников [1]. В настоящее время внутренний туризм в России стремительно набирает обороты и является актуальным направлением [2]. Город Самара обладает значительным потенциалом благодаря богатству своей культуры, истории и выгодному расположению. Однако Самара не входит в число наиболее посещаемых туристических центров страны [3].

Цель — анализ туристического потенциала Самары как проекта туристического города, выявление барьеров и предложение рекомендаций по его развитию на основе опыта Казани.

Методы. Исследование, проведенное среди более ста жителей Самары и Самарской области, показало, что каждый второй опрошенный назвал Казань первым российским городом, ассоциирующимся с туризмом. Официальные данные и исследования также подтверждают постоянное попадание Казани в число лидеров по числу посещений туристами [4]. Успех Самары как туристического направления обусловлен пониманием процесса принятия решений туристами. Для визуализации был разработан маршрут потенциального туриста, отображенный на рис. 1, охватывающий весь путь от возникновения идеи путешествия до прибытия. Проблема возникает уже на этапе исследования возможных направлений. Ошибки на этапе № 3 оказывают негативное каскадное влияние на последующие этапы.

Рис. 1. Дорожная карта

Чтобы выявить факторы, влияющие на туристический выбор, и оценить степень их важности, был применен метод анализа иерархий (МАИ). Результаты исследования продемонстрировали лишь небольшую разницу между двумя городами: 52 % у Казани и 48 % у Самары. Для демонстрации преимуществ и недостатков Самары относительно Казани была создана карта позиционирования (рис. 2). Согласно ей, Самаре недостает позиций по таким аспектам, как международная значимость, маркетинг и продвижение.

Кроме того, отдельного внимания заслуживает реализация национальных проектов в отрасли туризма. В отличие от Казани, где с 2021 г. успешно реализуется около 175 инициатив в рамках национального проекта, Самара только планирует его внедрение [3, 5].

Рис. 2. Карта позиционирования

Результаты. Для превращения Самары в успешный туристический центр необходим комплексный подход. Важно изначально четко определить цель, соответствующую SMART-критериям: значительно увеличить число туристов до уровня от 4 млн человек ежегодно к 2030 г., увеличив поток на 25–30 % относительно текущего показателя и приблизившись к достижениям Казани. Такая цель вполне достижима благодаря опыту соседних регионов и нынешнему росту интереса туристов к Самаре. Для ее выполнения выделены следующие меры: формирование узнаваемого городского бренда (создание айдентики, фирменного стиля, логотипа), активная рекламная кампания и продвижение города (SEO-продвижение, работа в социальных сетях, Event-маркетинг), привлечение инвесторов и активное внедрение государственных программ, повышение международного статуса (приведение сервиса и услуг к мировым стандартам), модернизация и расширение туристской инфраструктуры.

Выводы. Самара имеет существенный потенциал, требующий целенаправленных усилий для его реализации. При поверхностном сравнении города обладают схожими характеристиками, однако Казань опережает Самару по уровню туристической привлекательности и объему турпотока. Только комплексная реализация представленных мер позволит Самаре раскрыть свой туристический потенциал, стать привлекательным направлением для туристов и успешно конкурировать с другими крупными туристическими центрами, такими как Казань.

Обоснование. Технологическая революция XXI века влияет на разные сферы жизни, не исключением среди которых является и стратегическое управление. Эти инновации воздействуют на экономические и управленческие преобразования, тем самым оказывая влияние и на реализацию эффективных стратегий управления, которые потенциально могут быть представлены в искусственно-интеллектуальной форме.

Цель — предоставление теоретической основы для понимания того, как интеллектуальные системы управления могут обеспечить объективное управление в организациях, а также изучение таких систем в условиях процессов принятия решений.

Методы. Исследование основано на комплексной методологии с использованием системного и элементаристского подхода аналитических материалов, позволивших прийти к выводу об объективной оценке использования интеллектуальных систем управления.

Результаты. Исследование устанавливает концепцию интеллектуальных систем управления как подхода к управлению, работающего на основе искусственного интеллекта (ИИ). Эти системы уже встроены в современную жизнь, например «умные» светофоры, автоматизированное уличное освещение и промышленные роботы, которые оптимизируют производственные линии на заводах. Данное исследование углубляется в интеграцию интеллектуальных систем непосредственно в практику стратегического управления, а также останавливается на оценке последствий, к которым может привести такое внедрение.

Интеллектуальная система в управленческом и производственном контексте предназначена для работы в неопределенных условиях, способна постоянно оценивать вероятность успешного достижения результатов в ходе своего операционного процесса. Ее эффективность измеряется способностью достигать или приближаться к заранее определенным целям, причем цели могут быть определены как человеком-оператором, так и самостоятельно. Интеллектуальные системы, как характеристика, имеют возможность имитировать человеческие способности — от восприятия данных до распознавания объектов и планирования. Сложная интеллектуальная система может принимать обоснованные решения, подстраиваться под различные управленческие задачи и обеспечивать выживание организации — или даже ее рост — в динамичной конкурентной среде.

Процесс интеллектуального управления концептуализируется как ряд действий: сбор данных приводит к принятию решений, а последующие решения являются основой для управления. Наряду с процессом принятия решений возникает объективная структура, направляющая ситуационные решения. Данные, встроенные в систему, служат инструментом для повышения объективности принятия решений, предлагая более точную и надежную основу для анализа ситуаций и выбора оптимальных стратегий. Однако парадоксально, что надежность, объем и беспристрастность этих данных в некоторой степени зависят от человеческого вмешательства в проектирование и ввод системы в организацию. Кроме того, эти возможности ограничены текущими ограничениями технологий хранения и обработки информации.

Выводы. Необходимость объективности в управленческих решениях вытекает из стремления организации к конкурентоспособности. Данное исследование связывает объективное принятие решений с высококачественными результатами и, как следствие, связывает объективное управление с организационным успехом. Однако, учитывая текущий этап развития, ни одна интеллектуальная система управления пока не может заменить человеческий контроль и полномерно проанализировать информацию с идеальной объективностью, в связи с чем можно прийти к выводу о преждевременности перевода управленческих решений на искусственно-интеллектуализированный уровень.

Обоснование. Наличие большой доли брака на предприятиях приводит не только к издержкам компании, но и к снижению ее конкурентоспособности на рынке. Для принятия обоснованного решения о корректирующих и/или предупреждающих мероприятиях с целью регулирования состояния процесса и снижения доли брака производимой продукции необходимо использование методов сбора в ходе производства статистических данных и их анализа посредством использования статистического метода «Контрольные карты». Указанный метод позволяет своевременно выявлять отклонения от заданных параметров в рассматриваемом процессе. Использование такого метода совместно с методологией «Дом качества» позволяет акцентировать внимание на передовых для потенциальных и существующих потребителей требованиях, что, при совместном использовании данных инструментов, приводит к повышению их удовлетворенности и повышению конкурентоспособности компании.

Цель — изучение и использование методов статистического регулирования процессов посредством сбора статистических данных на предприятии с последующим использованием инструмента управления качеством «Контрольные карты» и анализа требований потребителей посредством использования методологии развертывания функции качества (QFD) для непрерывного улучшения качества изделий на предприятии и демонстрации их лаконичной совместимости на примере производителя керамических кирпичей.

Методы. В ходе исследования были использованы теоретические, эмпирические, статистические и аналитические методы. Теоретические методы основывались на изучении нормативно-правовых и иных документов, направленных на регулирование рассматриваемой темы. Эмпирические методы позволили собрать статистические данные на производстве. Статистические методы позволили упорядочить полученные данные и применить инструменты управления качеством. Аналитические методы позволили осуществить мониторинг требований потребителей, проанализировать полученные в ходе применения инструментов результаты исследования и сделать выводы.

Результаты. Так как целью исследования было изучение и использование на практике методов статистического регулирования процессов, первым этапом исследования стало применение на практике методологии «Дом качества» для выявления технических характеристик, которые способствуют повышению удовлетворенности потребителей и необходимы для анализа в ходе применения инструмента «Контрольные карты». На рис. 1 представлен «Дом качества» для производителей керамических кирпичей.

Рис. 1. «Дом качества» для производителей керамических кирпичей

Долгий срок службы и морозостойкость имеют наибольшее влияние. Применим контрольные карты на примере длины керамического кирпича, поскольку данная техническая характеристика имеет высокое влияние на получившуюся весомость потребительского требования. На рис. 2 представлена контрольная карта размахов, демонстрирующая процесс в статистически управляемом состоянии.

Рис. 2. Контрольная карта размахов

На рис. 3 представлена контрольная карта средних арифметических значений, демонстрирующая процесс, находящийся в статистически управляемом состоянии.

Рис. 3. Контрольная карта средних арифметических значений

Выводы. Совместное использование на практике инструментов управления качеством «Контрольные карты» и методологии «Дом качества» приводит к непрерывному улучшению качества производимой продукции, повышению конкурентоспособности компании, а также снижению временных и материальных издержек.

Обоснование. Логистика является неотъемлемой частью любого предприятия [1]. В данном исследовании усовершенствование процессов логистики рассматривается на примере компании «НАМИ-инновационные компоненты». После обращения в учреждение за исходными данными о логистических процессах была предложена задача: выбор оптимального маршрута перевозки. На этапе предложения данной темы предприятие осуществляло международные перевозки по маршруту г. Пекин — г. Благовещенск — с. Преображенка. Данная организация сотрудничает с китайским заводом по производству комплектующих для запчастей легковых автомобилей, которые в дальнейшем отправляются на сборку в с. Преображенка на предприятие «НАМИ-инновационные компоненты». Основной проблемой при этом является высокая стоимость данной перевозки и ее длительность.

Цель — выбор оптимального маршрута перевозки комплектующих для автомобильной техники в целях сокращения стоимости перевозки.

Методы. Методом анализа и сравнения был выбран альтернативный маршрут международной перевозки из пункта г. Пекин (Китай) в пункт с. Преображенка (Самарская область). Был проведен анализ используемого предприятием маршрута [1, 3] г. Пекин — г. Благовещенск (Амурская область) — с. Преображенка. Протяженность данного маршрута составляет 9000 км. Стоимость перевозки по данному маршруту с учетом услуг экспедитора, растаможиванием в городе Благовещенск и расходами на топливо на протяжении всего маршрута составит 60 300 USD (по курсу ЦБ (Центральный банк) 103 руб.; 6 210 900 руб.) по данным, предоставленным предприятием. В ходе исследования был предложен маршрут г. Пекин — г. Тольятти (Самарская область) — с. Преображенка. Растаможивание в таком случае будет производиться в Тольяттинском таможенном пункте. Из всех региональных он является самым подходящим [1]. За счет организации перевозки через Казахстан сократится расстояние между начальным и конечным пунктами, из этого следует, что затраты на топливо и услуги экспедитора уменьшатся [2]. Проезд по Казахстану в данном случае является хорошей альтернативой, именно за счет этого участка маршрута мы значительно уменьшаем путь, проезд по территории данной страны не является затратным с точки зрения финансов [1]. Протяженность данного маршрута 6700 км. Расчет показателей для предлагаемого варианта перевозки производился на основании сайтов перевозчиков, а также других открытых источников [2, 3]. Итоговая стоимость: 46 117,5 USD (по курсу ЦБ (Центральный банк) 103 руб; 4 750 102,5 руб.). Детали приводятся в табл. 1.

Таблица 1. Сравнение параметров маршрутов перевозок

Результаты. Предложен альтернативный маршрут международной перевозки для предприятия «НАМИ-инновационные компоненты», который удовлетворяет требованиям компании по сокращению стоимости международной перевозки. Данный маршрут был проанализирован и сравнен с используемым на данный момент вариантом перевозки (см. табл. 1) и выбран как более экономически выгодный.

Выводы. Маршрут Пекин — Тольятти — с. Преображенка является целесообразным, так как при вводе его в использование предприятие экономит средства на топливе, на услугах экспедитора, а также сокращается расстояние перевозки.

Обоснование. Цифровизация образования изменила не только формат предоставления услуг, но и принципы управления персоналом. Онлайн-школы, не имеющие физического офиса, сталкиваются с задачей выстраивания устойчивых команд в условиях удаленной занятости. В такой среде особую роль играет HR-бренд — имидж работодателя, формируемый через цифровые каналы. Он влияет на привлечение, мотивацию и удержание сотрудников, выступая ключевым элементом нематериального капитала организации.

Цель — определить, каким образом HR-бренд онлайн-школы влияет на систему управления персоналом в цифровой среде.

Методы. Использовались методы контент-анализа, опроса (анкетирование 50 преподавателей и 12 HR-менеджеров), вторичный анализ отзывов с платформ hh.ru и Glassdoor. Объектами изучения стали три ведущие российские онлайн-школы: Skyeng, Novakid и Puzzle English.

Результаты. Установлено, что HR-бренд формируется через системное использование социальных сетей, сторителлинг сотрудников, визуальный контент и платформу внутренних ценностей. 64 % преподавателей рассматривают корпоративный контент в соцсетях как один из факторов при выборе места работы. 70 % HR-менеджеров применяют соцсети в целях формирования бренда работодателя. Выявлено, что сильный HR-бренд способствует ускорению адаптации, росту вовлеченности и снижению текучести персонала.

Выводы. HR-бренд в цифровой среде выполняет управленческую функцию. Его развитие позволяет онлайн-школам усиливать мотивацию сотрудников, повышать лояльность и снижать операционные издержки, связанные с подбором и удержанием персонала. В условиях цифровой экономики он становится инструментом стратегического управления.

Обоснование. В современном цифровом пространстве визуальные образы выступают связующим звеном между потребителем и брендом, определяя контекст, форму, способы и методы воздействия на эмоции и желания [2]. Дизайн выполняет не только эстетическую функцию, но и формирует идентичность бренда, его ДНК, отражая его позиционирование, транслируя ценности и миссию. При создании визуального образа бренда особое внимание уделяется визуальному языку, именно он выступает основным инструментом для трансляции идей и смыслов [1].

Цель — изучить особенности восприятия и провести комплексную оценку эффективности визуального образа бренда объекта исследования — ООО «Сигма СММ».

Методы. В работе был использован комплексный междисциплинарный подход к анализу визуального образа бренда в контексте коммуникационного дизайна. Исследование сочетало в себе качественные и количественные методы, направленные на выявление степени эффективности визуальной айдентики бренда ООО «Сигма СММ» с точки зрения ее выразительности, эмоциональной вовлеченности и соответствия ожиданиям целевой аудитории. Эмпирическую базу составили брендбук компании, материалы с официальных страниц в социальных сетях, а также веб-сайт. В ходе исследования были применены следующие методы: архетипический анализ бренда, анкетное исследование, а также SWOT-анализ визуальной айдентики.

Результаты. В ходе исследования были достигнуты следующие результаты:

1. Бренд транслирует экспертность через визуальные образы, соответствующие архетипам «Мудрец» и «Творец».
2. Дизайн-система бренда продемонстрировала ограниченную эмоциональную вовлеченность целевой аудитории.
3. Анкетное исследование выявило слабую выразительность цветовой палитры и графики бренда.
4. Около 30 % респондентов отметили острую потребность в более эмоциональном и теплом визуальном стиле (рис. 1).
5. Требуется адаптация визуального образа с учетом ожиданий целевой аудитории.

Рис. 1. Ожидания респондентов от визуального образа ООО «Сигма СММ»

Выводы. В результате исследования удалось определить, что эффективность визуальной коммуникации зависит не только от наличия у бренда узнаваемых графических элементов, но и от их уместного, стратегически обоснованного применения [1]. В условиях высокой конкуренции и перегруженности визуального пространства важно не просто создавать визуальные образы, но использовать их осмысленно — как инструмент трансляции ценностей, эмоционального позиционирования и построения устойчивых ассоциативных связей с целевой аудиторией. Современные бренды, стремящиеся к долгосрочной устойчивости и узнаваемости, должны не только следовать визуальным трендам, но и адаптировать айдентику к динамике культурного и цифрового контекста, обеспечивая ее смысловую насыщенность и визуальное многообразие [1].

Обоснование. Необходимость данного исследования заключается в том, что человеческий фактор является частой причиной нарушения сроков реализации проекта. В этой связи следует уделить пристальное внимание команде проекта, для того чтобы ее члены эффективно расходовали рабочее время и своевременно выполняли все проектные работы и задачи.

Из-за внешнеполитического положения нашей страны, начиная с 2023 года, компании вынуждены были перейти на отечественные системы управления базами данных (СУБД), так как их использование позволяет снизить риски, связанные с зависимостью от иностранных технологий и санкций.

Цель — исследование возможностей автоматизации бизнес-процессов проектной компании на основе использования отечественных аналогов системы управления баз данных.

Методы. Автоматизация бизнес-процессов (АБП) — это использование информационных технологий для оптимизации и улучшения процессов на предприятии [1]. АБП-решения помогают организациям сокращать операционные затраты, повышать скорость и точность выполнения рутинных задач, а также эффективнее использовать человеческие ресурсы.

Системы управления базами данных используются для хранения, обработки и эффективного доступа к данным, что становится особенно важным при растущих объемах информации [2].

В исследовании консалтинговой компании Strategy Partners установлено, что до 2022 года доминирующее положение на российском рынке СУБД занимали зарубежные поставщики, такие как Oracle, Microsoft и SAP, с совокупной долей в 55 %, в то время как отечественные разработки занимали 45 %. После ухода ключевых иностранных игроков в 2022 году наметилась тенденция к активному импортозамещению, что привело к существенному изменению рыночной структуры. В 2023 году доля российских СУБД увеличилась до 58 %. Прогнозируется дальнейший рост, и к 2030 году отечественные СУБД, по предварительным оценкам, будут контролировать 93 % российского рынка [3].

Важно отметить то, что отечественные аналоги лучше адаптированы к специфике российского законодательства и бизнес-процессов и гораздо дешевле, чем зарубежные.

При детальном исследовании автоматизированных систем управления персоналом был найден альтернативный вариант отечественной СУБД «ЛИНТЕР СОКОЛ», который представляет собой перспективное решение для управления базами данных.

Оценка удобства работы с системой подтверждает ее соответствие общепринятым стандартам реляционных моделей, что обеспечивает простоту адаптации и использования для специалистов, знакомых с данной парадигмой организации данных. В части эффективности СУБД «ЛИНТЕР СОКОЛ» оптимизирована для максимального использования вычислительных ресурсов современного многоядерного оборудования, что достигается благодаря архитектуре, основанной на неблокирующем подходе. Данное решение обеспечивает существенное повышение производительности, характеризующееся высокой скоростью обработки данных, обусловленной инновационными методами работы с памятью и оптимальным использованием современных сетевых интерфейсов. Кроме того, СУБД «ЛИНТЕР СОКОЛ» демонстрирует превосходную масштабируемость, поддерживая как вертикальное, так и горизонтальное масштабирование, что позволяет адаптировать систему к возрастающим потребностям в обработке данных [4].

Таким образом, комплексная оценка СУБД «ЛИНТЕР СОКОЛ» позволяет заключить, что она превосходит аналоги по совокупности ключевых эксплуатационных характеристик, что делает ее привлекательным решением для широкого спектра задач управления данными.

Результаты. Использование СУБД в управлении персоналом проектной компании продемонстрировано на примере сотрудника, допустившего задержку в работе. Визуализация карточки сотрудника представлена на рис. 1.

Рис. 1. Карточка сотрудника компании

Анализ данных СУБД выявил непродуктивное использование рабочего времени. Оперативное вмешательство руководителя, основанное на данных СУБД, позволило предотвратить дальнейшее отставание от графика проекта. Кейс иллюстрирует эффективность СУБД для повышения производительности и минимизации рисков в проектном управлении.

Выводы. Проведенный анализ позволяет заключить, что применение СУБД обеспечивает комплексный подход к управлению информацией, способствуя принятию обоснованных решений, повышению эффективности работы предприятия, сокращению сроков реализации проектов, а также минимизации угроз информационной безопасности за счет усиления контроля над источниками информации и разграничения прав доступа.

Обоснование. В условиях высокой конкуренции, демографического спада и трансформации образовательного рынка брендинг университетов становится ключевым фактором привлечения абитуриентов и укрепления репутации. Исследования, в том числе и авторские, показывают, что сегодня школьник выбирает в первую очередь бренд университета и только во вторую — программу [1, 2]. Однако, как показывает практика, реализация потенциала бренда в российских вузах нередко сталкивается с системными барьерами. Основные проблемы — размытая идентичность, несогласованная коммуникация и устаревший имидж. Многие вузы остались в прошлом и инертны.

Цель — разработать стратегию развития брендинга образовательных услуг, адаптированную к современным вызовам.

Методы. Исследование основано на анализе академических публикаций, данных опросов (166 респондентов), а также кейсов российских университетов. Применялись методы сравнительного анализа и оценки эффективности бренд-стратегий.

Результаты. Был выделен ряд ключевых тенденций, которые влияют на бренд университета: диджитализация и смешанное обучение; конкуренция с EdTech и lifelong learning; фокус на работодателя; образование как новый опыт исследовательского характера; эмоциональное вовлечение; связь с реальной экономикой.

Помимо общих тенденций, меняются и подходы к коммуникации: ценности как точка притяжения; честная коммуникация и открытые отношения; фокус на сообществах; эмоциональное вовлечение; долгосрочное взаимодействие с абитуриентами; персонализация.

Анализируя успешные кейсы, можно выделить опыт ИТМО. За последние 10 лет вуз уже дважды проводил кардинальный ребрендинг. Это принесло впечатляющие результаты: попадание в топ-100 мировых IT-вузов (THE); 1-е место среди российских IT-университетов; +24 % среднего балла; +28 % проходного балла; скачок в международных рейтингах и пр. [3, 4].

Дополнительную ценность в стратегическом контексте представляет кейс Самарского университета. После объединения вузов в 2015 году ребрендинг привел к временному снижению узнаваемости из-за отсутствия четкой стратегии. Однако последующая системная работа позволила университету войти в топ по качеству приема, увеличить долю иностранных студентов до 10 %, а также усилить федеральную и международную узнаваемость.

На основе анализа тенденций и практик можно выделить ключевые направления стратегии брендинга для российских вузов:

1) переход от спонтанных решений к системной бренд-архитектуре;

2) фокус на уникальности и уникальном торговом предложении (например, Самарский университет — «Космос для жизни»);

3) учет регионального контекста (нельзя просто следовать федеральным шаблонам);

4) внедрение ценностно-ориентированного бренда;

5) цифровизация как ядро коммуникаций и омниканальный подход (по данным Zelts, 54 % абитуриентов формируют мнение о вузе за 2–3 минуты цифровой коммуникации [5]);

6) работа с визуальной и смысловой идентичностью;

7) интеграция бренда в повседневную университетскую жизнь;

8) персонализация и human-to-human подход;

9) говорить правду и только правду (лучший способ трансляции информации — через студентов);

10) интеграция студентов, выпускников и преподавателей в бренд (применение концепции «живого бренда»);

11) раннее вовлечение как часть бренд-опыта и lifelong learning (бренд сопровождает человека от школьника до опытного специалиста);

12) гибкость и адаптивность стратегии;

13) развитие коллаборативного брендинга;

14) эффективность и обратная связь (брендинг должен быть управляемым процессом, важно использовать Data-driven подход).

Для успешной реализации стратегии брендинга университетов рекомендуется использовать Roadmap, состоящую из шести взаимосвязанных этапов (рис. 1). При этом очень важно четкое определение целей, задач и KPI для каждого этапа.

Рис. 1. Дорожная карта развития брендинга университета

Выводы. В современной образовательной среде брендинг трансформировался из вспомогательного инструмента в стратегический драйвер развития университета. Ключевая особенность брендинга вузов сегодня в том, что его сила заключается не только во внешней атрибутике, но и в способности стать катализатором внутренних изменений.

Обоснование. Краудсорсинг — делегирование задач группе людей, данный термин образован от двух слов: outsourcing (подбор и использование ресурсов) и crowd (толпа), разбирая данные понятия по отдельности, можно выявить, что аутсорсинг — это привлечение внешних исполнителей для выполнения задач компании, обычно его используют, чтобы минимизировать затраты или масштабировать проекты, а «толпой» в данном случае выступает как раз группа внешних исполнителей [1]. Получается, что краудсорсинг — это процесс, когда задачи передают на аутсорсинг десяткам, сотням и тысячам людей, а не отдельным исполнителям. Еще это называют работой с интеллектом масс [3]. Краудсорсинг — относительно новое понятие. Впервые его использовал писатель и редактор Wired Джефф Хау в 2006 году.

В условиях цифровой трансформации краудсорсинг становится важным инструментом стратегического управления. Его способность привлекать коллективный интеллект для решения бизнес-задач требует системного изучения [4].

Цель — анализ теоретических основ краудсорсинга, выделение классификаций краудсорсинга, а также преимуществ и недостатков применения данного метода в современном ведении бизнеса, исследование практических кейсов применения краудсорсинга фирмами.

Методы. В ходе исследования применялся контент-анализ научных публикаций. Особое внимание уделялось анализу реальных практик применения краудсорсинга.

Результаты. Одной из классификаций краудсорсинга является оригинальная классификация от Джеффа Хау, состоящая из 4 видов: Crowd Creation — совместное создание творческих проектов с привлечением усилий большого числа авторов, Crowd Wisdom — использование опыта специалистов узкого профиля, Crowd Voting — проведение опросов, анкетирований, подведение рейтингов, Crowd Funding — сбор денежных средств для финансирования и реализации инновационных бизнес-проектов [1]. Также имеет место классификация краудсорсинга на основе объема и масштаба задач, таких как коллективное сотрудничество, соревнование толпы, мезозадачи, микрозадачи, макрозадачи, user-generated content. Выделены преимущества краудсорсинга — создание сообществ, экономия времени и средств, предоставление различных точек зрения [5]. Также определены недостатки, такие как отсутствие конфиденциальности, уменьшение контроля и возможные неоднозначные результаты [2]. В качестве результата можно привести также реальные практики применения краудсорсинга компаниями: Ouya — недорогая компактная игровая консоль на базе Android, которая подключается к телевизору, проект стоил всего 950 000 фунтов стерлингов, но после запуска на Kickstater собрал 8 596 474 доллара от 63 416 спонсоров.

Продолжая говорить о технологиях, хочется упомянуть устройство для управления тараканами, созданное с помощью краудсорсинга, — RoboRoach. Компания Backyard Brains, разработавшая RoboRoach, надеялась, что это устройство побудит детей заинтересоваться нейробиологией. Многие ученые раскритиковали эту идею, но 183 спонсора не согласились с ними и профинансировали проект на сумму 12 339 долларов.

Еще одной практикой применения краудсорсинга является ситуация, произошедшая с компанией Minted New York. Бренд поделился прототипом сумки-тоут с жестким ремешком. «Я показал ее в видео и получил множество комментариев о том, что ремешок должен быть регулируемым. Я даже не задумывался об этом», — говорит создатель бренда в эпизоде подкаста Shopify Masters. Бренд смог доработать продукт и сделать его еще более желанным для своей аудитории.

Выводы. Краудсорсинг как инструмент стратегического менеджмента открывает новые горизонты для организаций, позволяя им эффективно использовать ресурсы внешней аудитории для решения сложных задач [4]. Благодаря возможности привлечения коллективного интеллекта компании могут генерировать инновационные идеи, улучшать качество продуктов и услуг, а также укреплять связь с потребителями, а примеры успешного применения краудсорсинга показывают его разнообразие и потенциал в различных областях.

Обоснование. Современное строительство характеризуется высокой степенью технологической сложности, многоэтапностью и влиянием внешних факторов, что усложняет обеспечение стабильного качества производственного процесса. Возникающие проблемы контроля качества снижают безопасность, увеличивают издержки и могут приводить к дефектам конструкции. Поэтому актуально проведение комплексного анализа существующих проблем и методов контроля качества с целью повышения эффективности строительного производства.

Цель — выявление и анализ проблем, возникающих при оценке качества строительного производства, а также разработка практических решений для повышения эффективности контроля и соответствия строительных объектов нормативным требованиям.

Методы исследования:

• Анализ нормативной документации (ГОСТ, СНиП, СП).
• Анализ производственного процесса бетонирования.
• Метод FMEA (анализ видов и последствий потенциальных дефектов) согласно ГОСТ 51814.2-2001.
• Сравнительный анализ методов контроля качества (визуальный, инструментальный, лабораторный).
• Системный подход к выявлению факторов риска.

Результаты. В рамках написания статьи были выявлены основные проблемы, затрудняющие эффективную оценку качества строительного производства. К ним относятся высокая изменчивость строительных условий, сложность интеграции различных методов контроля, субъективность экспертных оценок, ограниченность и устаревание нормативной базы, а также недостаточная цифровизация процессов (табл. 1). На основе анализа производственного процесса бетонирования методом FMEA были установлены наиболее критичные этапы, подверженные рискам: укладка бетонной смеси (ПЧР = 192), установка опалубки, подача смеси и виброуплотнение (все с ПЧР = 180). Это позволило определить ключевые источники дефектов и предложить меры по их предотвращению.

Таблица 1. Протокол анализа, причин и последствий потенциальных дефектов (критические ПЧР)

Несмотря на определенные недостатки, метод FMEA подтвердил свою эффективность как инструмент анализа потенциальных дефектов и управления рисками. На основании результатов были разработаны практические рекомендации, включающие использование цифровых технологий, внедрение автоматизированного контроля, регулярное обновление нормативной документации и повышение квалификации персонала, что в совокупности позволяет повысить качество, безопасность и эффективность строительного производства.

Выводы. Метод FMEA позволяет эффективно выявлять и устранять потенциальные дефекты на этапе производства, особенно при его интеграции с современными цифровыми средствами контроля. Устранение выявленных проблем в системе контроля качества способствует снижению рисков, повышению безопасности и эффективности строительного процесса. Работа подчеркивает необходимость развития нормативной базы, цифровизации процессов и систематического подхода к управлению качеством.

Обоснование. Согласно экономическим законам, основные средства [3] играют для предприятия в процессе производства и оказания услуг роль базового актива, без которого, собственно, сам процесс производства и оказания услуг будет невозможен. Они также являются одним из главных факторов производства для предприятия. Их состояние, уровень рациональности использования напрямую влияют на систему экономических показателей организации-производителя, в том числе эффективность, себестоимость и прибыльность. Роль анализа основных средств сводится к оценке и обнаружению резервов улучшения внутривидовой структуры основных средств и улучшения эффекта от их использования на самом предприятии.

Цель — разработка рекомендаций по повышению уровня результативного использования учета и анализа эксплуатации основных средств ООО «РТС».

Методы. Для анализа экономической эффективности основных средств, эксплуатируемых организацией, прежде всего необходимо провести изучение собственно структуры самих активов предприятия, чтобы понять, какова доля в них основных средств, единого норматива для всех предприятий не установлено, наблюдается сильная дифференциация в зависимости от отрасли. Также изучается структура самих основных средств [3]. Кроме того, необходимо осуществить коэффициентный анализ устойчивости предприятия [1], ликвидности и исследование фундаментальных показателей эффективности, таких как фондоотдача, фондоемкость и фондорентабельность [1].

Фо = Выручка / Средняя стоимость основных средств,

Фе = Средняя стоимость основных средств / Выручка,

Фл = (Прибыль до налогооблажения / Средняя стоимость внеоборотных активов) × 100.

Результаты. По результатам проведенного анализа структуры активов установлено, что основные средства на 31.12.2023 года составляют в них 73,1 %, структура основных средств указывает, что здания и сооружения имеют амортизацию [2] 40 %. Таким образом, заметно хорошее состояние активов. Оборудование, напротив, показывает удовлетворительное состояние с амортизацией 50 %, что может потребовать его замены. Транспортные средства имеют различные состояния, с высоким уровнем амортизации. Нематериальные активы показывают наименьшую амортизацию (25 %) и стабильную остаточную стоимость (табл. 1).

Таблица 1. Структура основных средств ООО «РТС» на 31.12.2023

Результаты коэффициентного анализа устойчивости демонстрируют рост части коэффициентов, при падении другой части. Так, на 31 декабря 2023 года коэффициент автономии [1] компании равен 0,17 сотых единиц. В течение периода анализа наблюдался значительный рост коэффициента автономии, который увеличился на 0,06. На 31 декабря 2023 г. коэффициент текущей ликвидности находится вне нормативных значений.

Среднегодовая стоимость основных средств возросла на 5 % в 2023 году.

Фондоотдача также значительно увеличилась на 21,76 %. в 2023 году.

Фондоемкость испытывает снижение с 0,68333 руб. до 0,6 руб. за тот же период, что означает использование активов с более высокой эффективностью.

Фондорентабельность выросла с –0,1067 в 2021 году до –0,01 в 2023 году, компания дала старт процессу обратного движения к прибыльности применительно к собственным основным средствам.

Таким образом, общая картина показывает, что в 2023 году предприятие столкнулось с серьезными вызовами, приведшими к значительному снижению ключевых финансовых показателей.

В качестве меры поддержки предприятия предлагается сдача в аренду неиспользуемых складов и площадок, что облегчит использование объектов при сохранении конкурентоспособности.

Выводы. Таким образом, несмотря на наличие у предприятия ряда проблем, удалось обнаружить неиспользуемые внутренние резервы предприятия и предложить меры по их эффективной эксплуатации.

Обоснование. В современном мире данный вопрос является актуальным, ведь это подразумевает под собой анализ в различных сферах: экономики для бизнеса, бухгалтерского учета, теории и практики управления финансами, права и налогообложения. Данный вопрос содержит непосредственно создание и внедрение различных способов управления финансами предприятия. Финансы в организации могут проявляться в различных формах, например размещенные активы, формирующие способы доходности.

Цель — оценить систему управления финансами в ЗАО СЗ «НЕФТЕМАШ».

Методы. Для оценки системы управления финансами в ходе исследования были использованы такие методы, как анализ организационной структуры, включавший в себя изучение состава и функций подразделений, ответственных за управление финансами, финансовый анализ, в ходе которого были представлены и проанализированы ключевые показатели и коэффициенты деловой активности для оценки эффективности использования ресурсов, сравнительный подход, эмпирические методы, нормативно-правовой анализ, посредством которого произведена оценка соответствия механизмов управления финансами действующему законодательству.

В исследовании произведена оценка структуры управления финансами предприятия ЗАО СЗ «НЕФТЕМАШ», относящегося к рынку «Производство машин и оборудования для добычи полезных ископаемых и строительства» с долей рынка 0,1567 %. Объем данного рынка за 2023 году составил 172,83 млрд руб.

В структуру управления финансами ЗАО СЗ «НЕФТЕМАШ» входят: финансовый директор (1 человек); казначейство (6 человек); отдел внутреннего контроля (3 человека); департамент финансового планирования (10 человек); отдел бухгалтерского учета (8 человек); отдел аналитики и оценки (4 человека). Осуществляет управление финансами в рассматриваемой организации из 116 человек во главе с финансовым директором. Расходы на функционирование данной системы в части фонда оплаты труда составляют около 17 млн руб.

Управление финансами на ЗАО СЗ «НЕФТЕМАШ» осуществляется с помощью механизмов: мониторинг финансовых показателей организации, правовое регулирование финансовой системы, контроль за финансовой деятельностью субъектов хозяйствования.

Результаты. Анализируя данную структуру управления финансами, требуется отметить, что присутствует разделение организационной структуры управления финансами на специальные службы, что характерно для крупной компании. Количество человек по каждому отделу взято из официальных данных предприятия. Общая же среднесписочная численность работников — 116 человек.

Также следует отметить, что на структуру управления финансами необходимы затраты, а именно на само ее функционирование. В затраты на управление финансами предприятия можно включить: общие затраты на заработную плату, выплачиваемую персоналу специальных служб, а также ответственным должностным лицам, и канцелярские затраты. Учитывая все эти затраты, общая сумма расходов на функционирование системы управления финансами ЗАО СЗ «НЕФТЕМАШ» составляет 16 896 000 руб.

Данная структура является главным элементом в правильном управлении финансовыми ресурсами предприятия, что и позволяет вести грамотный учет, который безусловно влияет на эффективность всей системы управления.

На предприятии учетная политика ведется в соответствии с методами, принципами и правилами бухгалтерского учета, которые соответствуют стратегическим целям развития ЗАО СЗ «НЕФТЕМАШ» и закреплены внутренней документацией компании.

По результатам финансовой деятельности можно проследить стабильный рост выручки, прибыли, рентабельности в период с 2021 по 2023 года, что указывает на устойчивое финансовое состояние компании и эффективное использование ресурсов. Поступательное развитие предприятия показывает рост чистой прибыли с 2021 по 2023 год на 16 399 тыс. руб. Помимо этого, стоит отметить, значительный рост рентабельности на 17,38 %, что подтверждает эффективность основной деятельности компании.

Показатели коэффициента обеспеченности собственными оборотными средствами (Ксос), коэффициента обеспеченности материальных запасов собственными средствами (Комз) и коэффициента маневренности собственного капитала (Км) показали отрицательные результаты на конец 2023 года: –0,14, –0,15, –0,2 соответственно, что свидетельствует о недостаточности собственных средств, чтобы сформировать запасы финансирования текущей деятельности. Коэффициент автономии (Ка), составляющий 38 %, указывает на большой процент зависимости от заемных средств.

Выводы. В условиях конкуренции каждая организация должна создать грамотную и эффективную систему управления финансами, которая позволяет не только быстро реагировать на изменения бизнес-процессов, но и повышает качество выполняемой работы за счет делегирования обязанностей. Также за счет системы управления финансами можно оперативно получать информацию, что освобождает время на принятие решений и дает возможность сконцентрироваться на стратегических целях компании.

Обоснование. Одной из целей стратегии развития холдинга «РЖД» на период до 2030 года является обеспечение доступности и качества транспортно-логистических услуг в области грузовых перевозок на уровне потребностей развития экономики страны [1]. Формирование опорной сети терминально-логистических центров (ТЛЦ) на региональном уровне позволит осуществлять высококачественные перевозки грузов.

Цель — разработка мастер-плана по созданию опорной сети ТЛЦ на территории Самарской области.

Методы. На основе статистических данных был произведен анализ объема промышленного производства Самарской области [2], где была выявлена основная номенклатура грузов, производящихся в регионе. Были рассмотрены объемы погрузки данных грузов железнодорожным транспортом за последние три года. Составлен транспортно-экономический баланс для определения соотношения производства, потребления и потребности в транспортной работе [3]. Проанализирована концентрация промышленных предприятий и их связь с транспортно-логистической инфраструктурой [4].

Результаты. Выявлена основная номенклатура грузов, производящихся в регионе: нефть и нефтепродукты, удобрения, химикаты, зерно, промсырье, лом черных металлов. Фрагмент таблицы, описывающей данные производства и погрузки железнодорожным транспортом основных номенклатур грузов в Самарской области, представлен в табл. 1.

Таблица 1. Производство и погрузка железнодорожным транспортом основных номенклатур грузов в Самарской области за 2022–2024 год [2, 5]

Оценка транспортно-экономического баланса осуществляется из соотношения суммы производства и импорта, которое должно сходиться с суммой потребления и экспорта. Транспортно-экономический баланс показал минимальное положительное расхождение по большинству грузов (кроме нефти и зерна), что может указывать на задержку товаров в регионе из-за формирования запасов или неэффективной транспортной логистики. В целом регион демонстрирует стабильную экспортную направленность, которая, вероятно, сохранится и в будущем. Фрагмент таблицы, где был составлен транспортно-экономический баланс, представлен в табл. 2.

Таблица 2. Транспортно-экономический баланс [2]

Основные промышленные зоны расположены в Тольятти, Самаре и Новокуйбышевске. Транспортно-логистическую инфраструктуру этих зон обслуживают станции Химзаводская, Жигулевское море, Безымянка и Новокуйбышевская, специализирующиеся на следующих грузах:

• Химзаводская: минеральные удобрения, химикаты;
• Жигулевское море: зерно, нефтепродукты, промсырье;
• Безымянка: промсырье, лом черных металлов;
• Новокуйбышевская: нефть, нефтепродукты.

В рамках создания опорной сети ТЛЦ на данных станциях требуется модернизировать транспортно-логистическую инфраструктуру.

Выводы. Создание опорной сети ТЛЦ в Самарской области, включая функциональное разграничение станций и закрепление за ними отдельных групп грузов, повысит эффективность транспортной инфраструктуры за счет оптимизации грузопотоков и снижения перегрузки логистических узлов. Это улучшит управляемость, ускорит обработку грузов и позволит целенаправленно модернизировать инфраструктуру под конкретные нужды. В результате укрепится экспортный потенциал региона и его роль как ключевого логистического хаба Поволжья.

Обоснование. Работа устройств железнодорожной автоматики и телемеханики (ЖАТ) зависит от информационной инфраструктуры, обеспечивающей мониторинг состояния систем сигнализации, централизации и блокировки (СЦБ) [1]. Для снижения отказов требуется непрерывный контроль параметров, диагностика и выявление предотказных состояний. Решение этих задач требует разработки систем технического диагностирования [2].

Цель — анализ возможностей применения цифровых двойников для оптимизации диагностирования и мониторинга состояния элементов рельсовых линий.

Методы. Эффективное и надежное функционирование устройств ЖАТ невозможно без развитой информационной инфраструктуры, которая предоставляет обслуживающему персоналу информацию о состоянии компонентов схем и элементов устройств СЦБ. В условиях непрерывного функционирования систем ЖАТ необходимо проводить непрерывный мониторинг параметров компонентов схем, осуществлять диагностирование и распознавать предотказные состояния устройства ЖАТ.

Существующие системы диагностики часто используют ручные измерительные приборы, что требует непосредственного контакта с рельсовой цепью. Среднее время восстановления работоспособности устройств ЖАТ по железным дорогам распределяется от 0,3 часа до 1,5 часов [3].

Разработка алгоритмов для цифрового двойника включает в себя следующие этапы и компоненты:

1. Сбор данных.

Включает в себя непрерывный сбор данных с контроллеров и IoT-датчиков, например напряжение, ток, вибрация, температура и состояние устройств.

2. Обработка данных.

На этом этапе происходит предварительная обработка данных, эти данные фильтруются, нормализуются, после чего информацию сжимают и передают на центральный сервер.

3. Моделирование и прогнозирование.

Этот этап включает в себя обновление виртуальной модели физических объектов ЖАТ, классификацию их состояний с помощью ML-моделей. Затем прогнозируется остаточный ресурс ключевых компонентов с использованием ML-моделей.

3. Визуализация и принятие решений.

На данном этапе происходит интеграция с АПК-ДК и отправление данных в облако для долгосрочного анализа. После чего визуализируются состояния объектов ЖАТ, прогнозы и истории изменений в АРМ «Мониторинг» и автоматически генерируются рекомендации по ремонту и техническому обслуживанию.

4. Техническое обслуживание и обновление модели.

После проведения анализа рекомендаций, формируются заявки на техническое обслуживание, выполнение которых регистрируется.

Алгоритм выполняется непрерывно, обеспечивая постоянный мониторинг состояния объектов ЖАТ, прогнозирование неисправностей и оптимизацию процессов обслуживания.

Результаты. Исходя из этого, концепция применения цифровых двойников приобретает наибольшую актуальность. Рассмотрим преимущества цифровых двойников:

1. Удаленный мониторинг объекта в режиме реального времени из любой географической точки.
2. Возможность оперативно анализировать риски, а также многократно увеличить количество доступных тестов и экспериментов.
3. Система позволяет прогнозировать поведение объекта и предотвращать возникновение аварийных ситуаций.
4. Оптимизация затрат предприятия за счет точного расчета стоимости эксплуатации объекта или процесса.

Цифровой двойник рельсовой линии — это виртуальная копия реальной рельсовой инфраструктуры, созданная с использованием данных, собранных с различных датчиков и систем мониторинга.

Интеграция цифровых двойников в Систему технического диагностирования и мониторинга (СТДМ) направлена на расширение возможностей системы мониторинга и диагностики, обеспечивает предупредительное управление, повышенную безопасность и снижение затрат [4]. Основные принципы включают непрерывный мониторинг, моделирование и прогнозирование, автоматизированное принятие решений, визуализацию и масштабируемость. Интегрированная система состоит из СТДМ, цифрового двойника и интеграционного слоя, обеспечивающего обмен данными. Интеграция цифровых двойников в СТДМ — стратегическое направление, обеспечивающее переход к предупредительному управлению, повышение безопасности и оптимизацию затрат.

Выводы. Проведенное исследование позволило всесторонне рассмотреть применение технологии цифровых двойников для диагностики и мониторинга состояния рельсовых линий. Полученные результаты демонстрируют значительный потенциал использования цифровых двойников для повышения эффективности технического обслуживания и для обеспечения безопасности движения.

Обоснование. Стратегически важные отрасли, включая нефтегазодобычу, находятся в зоне особого внимания государственной политики России в условиях санкционного давления и структурной перестройки глобального энергетического рынка. Повышение эффективности управления инновациями становится ключевым условием обеспечения технологического суверенитета и устойчивости нефтегазовых компаний.

Цель — разработать и апробировать усовершенствованную модель управления инновациями для предприятия нефтегазодобывающей отрасли с учетом цифровых инструментов и ESG-принципов.

Методы. Использован комплексный подход, включающий: структурно-логическое моделирование инновационного процесса, цифровое моделирование технологических решений (виртуальный НИР), расчет экономических показателей (NPV) и анализ инвестиционной привлекательности с учетом ESG-факторов.

Результаты. Нефтегазодобывающая отрасль Российской Федерации сохраняет ключевое значение для национальной экономики, обеспечивая до трети доходов федерального бюджета [1]. В условиях санкционного давления и структурной трансформации глобального энергетического рынка развитие отрасли приобретает стратегическую значимость и регулируется положениями Энергетической стратегии Российской Федерации до 2050 года [2]. В указанной стратегии акцент в том числе сделан на инновационную и цифровую трансформацию топливно-энергетического комплекса, включая формирование «конвейера инноваций» как связующего звена между наукой, производством и потребностями рынка в отрасли, что позволит создать множество инновационных продуктов, причем особенности данного механизма прямо не раскрываются.

В связи с этим возникает объективная потребность в разработке новых моделей управления инновациями, адаптированных к современным вызовам и требованиям цифровой экономики.

Анализ существующих практик крупнейших вертикально-интегрированных нефтяных компаний (ВИНК) России показал, что управление инновациями реализуется с использованием различных подходов: проектного (ПАО «Роснефть») [3], процессного (ПАО «Газпром нефть»)[4] и системного (ПАО «ЛУКОЙЛ») [5].

При этом основой инновационного управления в большинстве нефтегазодобывающих компаний остается классическая модель инновационного процесса Уилрайта–Кларка (воронка инноваций) [6].

В рамках настоящего исследования был предложен и реализован усовершенствованный вариант данной модели, адаптированный под реалии цифровой трансформации отрасли и включающий такие элементы, как скрининг идей, виртуальный НИР, ESG-оценку и технико-экономическое обоснование (ТЭО) с применением ИИ и цифровых симуляторов [7, 8].

Разработанная оптимизированная модель управления инновациями (рис. 1), включает:

• этапы цифрового отбора идей (скрининг),
• виртуальный НИР (моделирование сценариев реализации на основе ИИ),
• экономическую и ESG-оценку,
• подготовку к внедрению.

Рис. 1. Усовершенствованная модель инновационного процесса Уилрайта–Кларка

Предложенная модель прошла апробацию на 20 инновационных проектах, реализованных в ПАО «Роснефть» и ПАО «ЛУКОЙЛ», и продемонстрировала высокую эффективность как в части повышения инвестиционной привлекательности, так и в обеспечении экологической, социальной и управленческой устойчивости проектов. Учитывая это, модель может быть рекомендована для внедрения в других стратегически важных отраслях экономики Российской Федерации как инструмент повышения эффективности управления инновациями и укрепления технологического суверенитета.

Выводы. В условиях санкционного давления и структурных изменений мировой энергетики управление инновациями становится ключевым фактором устойчивости нефтегазовой отрасли. Разработанная модель, основанная на цифровом скрининге, виртуальном НИР и ESG-оценке, продемонстрировала высокую эффективность на практике. Ее применение позволяет повысить инвестиционную и экологическую привлекательность проектов. Модель рекомендована к тиражированию в других стратегически важных отраслях для укрепления технологического суверенитета.

Обоснование. В настоящее время амилазы находят широкое применение во многих отраслях промышленности, но особенно в пищевой отрасли. Так, амилазы крайне востребованы в качестве модификаторов крахмала, который используют в пищу непосредственно или в качестве эмульгатора и загустителя [1].

Хотя амилолитические ферменты были получены из различных источников, микробные ферменты всегда преобладали [2]. Из-за промышленной важности амилаз существует постоянный интерес к выделению новых штаммов-продуцентов и повышению амилолитической активности ферментов методами оптимизации условий культивирования. Поэтому исследование бактерий рода Bacillus как продуцентов амилаз является актуальной задачей.

Цель — исследовать возможность получения амилаз бактериями Bacillus licheniformis.

Методы. На первом этапе была проведена идентификация музейной культуры Bacillus licheniformis B-10958, предоставленной Биоресурсным центром «Курчатовского института». Для этого было проведено оживление и получение чистой культуры микроорганизмов на плотной питательной L-среде следующего состава: дрожжевой экстракт — 5,0 г/л; пептон — 15 г/л; NaCl — 5,0 г/л; агар — 15,0 г/л. Условия культивирования: температура 37 °C, 3 сут.

Для определения тинкториальных свойств микроорганизмов была проведена окраска по методу Грама [3], для определения морфологических свойств — посев на агаризованную среду Гаузе-2: триптон — 3,0 г/л; пептон — 5,0 г/л; NaCl — 5,0 г/л; глюкоза — 10,0 г/л; агар — 20,0 г/л в чашках Петри. При оценке тинкториальных и морфологических признаков установлено, что исследуемые микроорганизмы относятся к виду Bacillus licheniformis.

Также была осуществлена стандартизация посевного материала. Для этого было проведено культивирование бактерий по схеме: скошенный агар в 10 мл L-среды при 37 °C в течение 12 ч; пересев 5 % культуры в 50 мл L-среды, инкубирование при 37 °C и 160 об/мин в шейкере-инкубаторе 12 ч; приготовление серии разведений от 10^–1 до 10^–9; инкубирование в шейкере-инкубаторе с отбором проб каждые 12 ч для построения кривых роста разведений.

Для соотношения оптической плотности с концентрацией клеток был проведен подсчет клеток в камере Горяева [4]. Также была отработана методика определения амилолитической активности ферментов [5].

Результаты. Графики зависимости оптической плотности от времени культивирования для разведений представлены на рис. 1–3.

Рис. 1. Кривые роста разведений от 10^–1 до 10^–3

Рис. 2. Кривые роста разведений от 10^–4 до 10^–6

Рис. 3. Кривые роста разведений от 10^–7 до 10^–9

По графикам видно, что спустя 12 ч оптическая плотность зашкаливает и не попадает в интервал 0,1–1,0, в котором соблюдается закон Бугера–Ламберта–Бера. На момент начала культивирования для разведений от 10^–3 до 10^–9 также не соблюдается закон.

Пик оптической плотности приходится на 24 ч, после чего наступает стационарная фаза и спустя 60 ч фаза отмирания. Поэтому для культивирования штамма достаточно 72 ч. Оптимальным выбрано разведение посевного материала 10^–2, что соответствует концентрации клеток 14·10⁶ клеток/мл.

Для анализа изменения активности амилазы в течение времени каждые 12 ч проводили определения для разведения 10^–2. С начала культивирования и спустя 12 ч значения активности отрицательные, что обосновано, т. к. культура находится в лаг-фазе. Спустя 24 ч активность положительна, пик приходится на 48 ч, что соответствует стационарной фазе роста культуры. Отсюда можно сделать вывод, что достаточно проводить культивирование бактерий в течение 48 ч при стандартных условиях.

Выводы. Проведена стандартизация посевного материала, оптимальная концентрация — 14·106 клеток/мл; отработана методика определения амилолитической активности ферментов; установлено, что пик активности приходится на 48 ч, поэтому культивирование необходимо проводить до этого времени включительно.

Обоснование. Актуальной проблемой в настоящее время является дефицит белка в питании человека. Одним из способов улучшения качества и разнообразия продуктов питания, в том числе хлебобулочных изделий, считается использование люпиновой муки [1]. Добавление люпиновой муки может улучшить текстуру и вкус хлеба, а также повысить его устойчивость к порче благодаря антиоксидантным свойствам [2].

Цель — установить оптимальную дозировку люпиновой муки в ржано-пшеничном хлебе.

Методы. Материалом для исследований явились образцы ржано-пшеничного хлеба на густой закваске с добавлением 5, 10, 15 и 20 % люпиновой муки взамен ржаной. Выпеченные изделия исследовали по физико-химическим и органолептическим показателям, а также был проведен анализ на содержание белка в испытуемых образцах по методу Лоури.

Результаты. Физико-химические показатели исследуемых образцов в сравнении с ГОСТ 31807-2018 «Изделия хлебобулочные из ржаной хлебопекарной и смеси ржаной и пшеничной хлебопекарной муки. Общие технические условия» приведены в табл. 1.

Таблица 1. Физико-химические показатели ржано-пшеничного хлеба с применением люпиновой муки

С увеличением дозировки люпиновой муки влажность готовых изделий повышалась, что связано с хорошими водоудерживающими свойствами люпиновой муки.

Кислотность с увеличением процентного содержания люпиновой муки также повышалась. Это связано с высокой кислотностью люпиновой муки, а также значительным содержанием аминокислот, органических кислот и кислых солей.

Пористость снижалась. С увеличением дозировки люпиновой муки пористость становилась более мелкая, мякиш — липким и заминающимся, что связано с повышением амилолитической активности. Чем она выше, тем в большей степени образуется декстринов, которые придают липкость мякишу.

С увеличением дозировки люпиновой муки удельный объем готовых изделий уменьшался, поскольку укреплялась клейковина в готовых образцах.

По результатам анализа на содержание белка по методу Лоури можно отметить заметное увеличение содержания белка с повышением дозировки люпиновой муки. В образце с внесением 20 % (26,5 %) добавки содержание белка возросло практически в 2,5 раза по сравнению с контрольным (10,5 %).

Для оценки качества готовых изделий по органолептическим показателям была использована пятибалльная шкала оценивания, где: 5 — «наилучший» балл, 4 — «хороший», 3 — «удовлетворительный», 2 — «наихудший». Наивысший балл получили образцы с внесением 5 % (4,8 балла из 5) и 10 % (4,6 балла из 5) люпиновой муки. При этом их показатели соответствовали требованиям ГОСТ. Образец с внесением 20 % люпиновой муки отличался ухудшением формы, корки и вкуса.

Выводы. Таким образом, образец с внесением 10 % люпиновой муки незначительно отличался от контрольного образца по органолептическим и физико-химическим показателям. В данном образце наблюдалось повышение содержания белка, что делает данный продукт актуальным в использовании питания функционального назначения.

Обоснование. В современных условиях глобальной нестабильности и высокой волатильности финансовых рынков эффективная оценка рыночного риска приобретает особую значимость. Инвесторы, стремящиеся сохранить и приумножить капитал, нуждаются в инструментах, позволяющих учитывать как системные, так и специфические риски. Особое внимание уделяется показателям, способным отражать уровень нестабильности и глубину потенциальных потерь, таким как стандартное отклонение (СКО), максимальная просадка (Mdd), Value-at-Risk (VaR), Conditional VaR (CVaR), а также коэффициенты эффективности инвестиций, включая коэффициенты Шарпа и Сортино. Актуальность темы обусловлена необходимостью адаптации классических и современных методов анализа к условиям российского фондового рынка [1].

Цель — проведение комплексного анализа рыночного риска инвестиционного портфеля с использованием современных статистических и программных методов и разработка практических рекомендаций по управлению риском.

Для достижения цели были поставлены следующие задачи:

• проанализировать природу и классификацию рыночного риска;
• исследовать влияние риска на инвестиционные решения;
• рассчитать ключевые показатели: VaR, СVaR, Mdd, СКО;
• рассчитать коэффициенты эффективности (Sharpe Ratio, Sortino Ratio);
• сравнить поведение активов в периоды роста и падения рынка [2, 3];
• реализовать оптимизацию портфеля с применением Python-библиотек (в частности, PyPortfolioOpt);
• дать практические рекомендации по управлению портфельным риском.

Методы. В качестве методологической основы исследования были использованы математические модели оптимизации портфеля, направленные на эффективное соотношение доходности и риска. В работе реализованы три ключевых подхода:

1. Модель максимизации коэффициента Шарпа.

Цель данной модели — формирование портфеля, обеспечивающего наибольшее отношение избыточной доходности к общему риску. Математическая постановка задачи представлена следующим образом:

$max\frac{{\omega }^T\mu -r_f}{\sqrt{{\omega }^T\sum \omega }}$,

где ω — вектор долей активов в портфеле, µ — вектор ожидаемых доходностей, ∑ — ковариационная матрица доходностей активов, r_f — безрисковая ставка доходности.

Ограничения:

$\underset{}{\overset{}{\sum _{i=1}^n{\omega }_i=\mathrm{1,} }}{\omega }_i\ge 0\forall i$.

Данная модель ориентирована на получение наилучшей компенсации за принятый риск, что особенно актуально в условиях нестабильных рынков.

2. Модель минимизации условного Value-at-Risk (СVaR).

Цель модели — снижение средних потерь в худших сценариях при заданном уровне доверия α. Математически задача формулируется как:

$min CVa{R}_{\alpha }\left(\omega \right)$,

где $CVa{R}_{\alpha }\left(\omega \right)$— условная стоимость под риском портфеля на уровне доверия α, отражающая ожидаемые потери при превышении порога VaR.

Ограничения:

$\underset{}{\overset{}{\sum _{i=1}^n{\omega }_i=\mathrm{1,} }}{\omega }_i\ge 0\forall i$.

Дополнительно могут накладываться лимиты на вес активов (например,${\omega }_i^{min}\le {\omega }_i^{}\le {\omega }_i^{max}$ ) для учета требований инвестора или нормативных ограничений.

3. Модель оптимизации с ограничением на коэффициент β.

Модель направлена на минимизацию общей дисперсии портфеля с учетом ограничения по систематическому риску относительно рыночного индекса:

$min {\omega }^T\sum \omega$

при условиях:

$\sum _{i=1}^n{\omega }_i=\mathrm{1,}{\omega }_i\ge 0\forall i, \beta \left(\omega \right) \le {\beta }_{target}$,

где β(ω) — бета-показатель портфеля, определяемый как линейная комбинация индивидуальных бета-коэффициентов активов. Это условие позволяет формировать портфель с контролируемой чувствительностью к рыночным движениям, снижая воздействие макроэкономических шоков.

Результаты. В результате проведенного исследования и применения трех моделей оптимизации инвестиционного портфеля были получены следующие основные результаты:

1. Было произведено сравнение активов в периоды роста и падения рынка.
2. Модель максимизации коэффициента Шарпа позволила сформировать портфель с наиболее эффективным соотношением риск/доходность. Полученный портфель демонстрировал высокий коэффициент Шарпа и умеренный уровень риска, что делает его подходящим для инвесторов с умеренной склонностью к риску.
3. Модель минимизации СVaR показала, что возможно значительно снизить потенциальные потери в стрессовых рыночных ситуациях. Портфель, сформированный по этому критерию, имел наименьшие значения условного риска (СVaR) и максимальной просадки (Mdd), что указывает на его защитный характер.
4. Модель с ограничением по β-коэффициенту позволила создать портфель с пониженной чувствительностью к общерыночным колебаниям. Это обеспечило более стабильную доходность при высокой волатильности рынка, особенно в период его падения.
5. Сравнительный анализ показателей риска (стандартное отклонение, СVaR, Mdd, коэффициенты Шарпа и Сортино) продемонстрировал, что выбор модели напрямую зависит от целей инвестора: от максимизации доходности до минимизации потенциальных убытков.

Таким образом, в работе удалось показать эффективность разных подходов к управлению рыночным риском в зависимости от инвестиционной стратегии и допустимого уровня риска.

Таблица 1. Результаты финансовых метрик по акциям за 2020 год (период роста)

Таблица 2. Результаты финансовых метрик по акциям за 2022 год (период падения)

Выводы. Проведенное исследование подтверждает, что использование современных методов оценки рыночного риска и эффективности инвестиций позволяет принимать более обоснованные инвестиционные решения.

Рассчитанные показатели — VaR, СVaR, Mdd, СКО, а также коэффициенты Шарпа и Сортино — дают комплексную картину рисков и потенциальной доходности. Оптимизация портфеля с помощью инструментов Python позволяет не только минимизировать потери в условиях нестабильности, но и повысить инвестиционную эффективность. Повышенные значения коэффициентов Шарпа и Сортино после пересборки портфеля подтверждают улучшение соотношения риск/доходность. Полученные выводы могут быть использованы как индивидуальными, так и институциональными инвесторами в целях совершенствования риск-менеджмента и формирования устойчивых стратегий на нестабильных рынках.

Обоснование. Обрабатывающая промышленность занимает ключевое место в структуре национальной экономики. Стабильное функционирование и развитие предприятий обрабатывающего сектора оказывает прямое влияние на технологическую независимость страны. В условиях постоянных внешнеэкономических изменений особую значимость приобретает анализ взаимосвязи между финансово-экономическими показателями предприятия и показателями развития его производственной деятельности за 2019–2022 гг.

Цель — выявление взаимосвязей между финансово-экономическими показателями и показателями развития производства с помощью статистических методов.

Методы. В качестве статистических методов анализа использовались:

1. Канонический анализ, предназначенный для исследования структуры корреляционных связей между двумя совокупностями случайных величин. Основная цель применения состоит в поиске максимальных корреляционных связей между группами исходных переменных: показателями-факторами Y и результативными качественными показателями X [1]. В качестве показателей-факторов были производственные показатели, а в качестве результативных — финансово-экономические показатели.
2. Робастное статистическое оценивание — группа методов, учитывающая наличие грубых ошибок и позволяющая определить оценки параметров. Основная цель применения состоит в поиске аномальных объектов, искажающих структуру совокупности и приводящих к смещению оценок параметров [2]. В качестве доступного инструментария использовался T-критерий Граббса, L-, E-критерии Титьена и Мура.
3. Вариация — различие значений признака у разных единиц совокупности за один и тот же промежуток времени [3].

Результаты. Были рассчитаны уравнения канонических переменных, относящиеся к соответствующим значениям исходных переменных. Тесная связь между показателями наблюдается при коэффициенте канонической корреляции r₂, т. к. он близок к единице. Наиболее влиятельным и стабильным показателем среди финансово-экономических является X₁ — оборот организаций. В двумерном пространстве были построены объекты по значениям канонических переменных U₂ и V₂ для каждого периода. По T-критерию Граббса с 2019 по 2022 г. производства автотранспортных средств, прицепов и полуприцепов, пищевых продуктов, химических веществ и химических продуктов имеют аномально высокие значения оборота организаций. Эти производства также были выявлены аномальными в группировочной совокупности L-, E-критериями Титьена и Мура, что свидетельствует о неоднородности выборки. Статистический метод вариации показал существенную неоднородность выборки, которая особенно заметна в 2019–2020 гг. В этом временном промежутке превышение медианы над средним значением указывает на асимметрию, т. к. присутствуют выбросы, тянущие показатели вниз. Однако в 2021–2022 гг. медиана значительно ниже среднего значения, что также указывает на асимметрию, но в противоположную сторону.

Выводы. При разработке стратегического плана следует сохранить уровень влияния ключевого фактора — оборота организаций на производственные показатели. Производствам химических веществ и химических продуктов при одних из наибольших значений оборота организаций присущи амплитудные пики с минимальными и максимальными значениями сальдированного финансового результата, что свидетельствует о неустойчивой ситуации в деятельности предприятий. Производства пищевых продуктов, производства кокса и нефтепродуктов оказались наиболее стабильными, что свидетельствует о высокой устойчивости к внешнеэкономическим изменениям. Производства кожи и изделий из кожи являются наименее значимыми для экономики Самарской области. Отрасль сохраняет стабильное, но незначительное присутствие в структуре региональной промышленности. Производства прочих транспортных средств и оборудования при устойчивом и стабильном росте оборота организаций продолжают оставаться единственным видом экономической деятельности предприятий с отрицательным значением сальдированного финансового результата, что свидетельствует о наличии существенных проблем в функционировании и управлении предприятий. Таким образом, следует более подробно изучить предприятия по производству химических веществ и химических продуктов; автотранспортных средств, прицепов и полуприцепов; прочих транспортных средств и оборудования.

Обоснование. Технологии, основанные на искусственном интеллекте (ИИ), в настоящее время используются не только узкими специалистами, но и находят широкое применение как в повседневной жизни, так и бизнесе. Широкое распространение ИИ обусловлено значительным потенциалом повышения операционной эффективности, увеличением скорости решения различных задач и другими преимуществами его использования. Несмотря на имеющиеся преимущества, возникло множество дискуссионных вопросов, связанных с возможностью и безопасностью применения ИИ в различных сферах, его интеграции в производственный процесс предприятий.

Цель — выявить преимущества и проблемы использования ИИ в бизнесе.

Методы. Для достижения цели исследования использованы методы сравнительного анализа преимуществ и недостатков ИИ.

Результаты. Искусственный интеллект — наука и технология разработки интеллектуальных машин и компьютерных программ, способных решать задачи, рассуждать, принимать решения и взаимодействовать с окружающей средой.

Основными задачами, которые решаются с использованием ИИ в бизнесе, являются следующие: обработка обращений клиентов, оптимизация работы с документами, генерация идей, создание контента, анализ данных и др.

Однако конкретные способы использования зависят от сферы применения. Так, в банковской сфере в процессе проведения скоринговых операций ИИ помогает обработать данные о клиентах; чат-боты, основанные на нейросетях, осуществляют круглосуточное обслуживание клиентов; применяется ИИ и для предотвращения и сокращения мошеннических операций. На промышленных предприятиях ИИ осуществляет контроль за работой оборудования, контроль качества выпускаемой продукции, применяется для автоматизации производственных складов и др.

К числу основных преимуществ применения ИИ в бизнесе следует отнести [1]:

• автоматизацию процессов и повышение эффективности труда;
• персонализацию, улучшение качества обслуживания клиентов;
• прогнозирование и аналитику больших объемов данных;
• повышение безопасности (распознавание угроз, мониторинг здоровья);
• создание новых продуктов и услуг (рекомендательные системы, персонализация).

Крупнейшие российские компании активно внедряют такие решения, а объем мирового рынка ИИ постоянно растет [2]. Примером эффективного использования ИИ является внедрение Сбербанком платформы для принятия кредитных решений — «Сбер.Кредитная машина». Данная финтехнология принимает решения по физическим лицам и может обрабатывать более 1,2 млн заявок в минуту, благодаря чему 99 % всех решений по кредитам в Сбере принимает ИИ без запроса дополнительных данных [3].

Однако следует выделить ряд ключевых недостатков и потенциальных рисков применения ИИ, к числу которых относятся: риск утечки конфиденциальных данных о компании и клиентах, проблемы этического и правового характера, ошибки технического характера, допущенные при обучении модели.

Выводы. Искусственный интеллект обладает высоким потенциалом применения в бизнесе: существенно увеличивает производительность, ускоряет процессы, устраняет необходимость в выполнении человеком трудоемких задач, но, с другой стороны, наличие потенциальных рисков приводит к необходимости взвешенного, обдуманного применения нейросетей в производственных процессах.

Обоснование. Современная индустрия моды занимает второе место по уровню загрязнения окружающей среды, уступая лишь нефтегазовому сектору. Согласно данным Программы ООН по окружающей среде (UNEP), текстильное производство потребляет около 215 трлн литров воды ежегодно, а его вклад в глобальные выбросы парниковых газов достигает 8–10 %. При этом до 85 % текстильных изделий в конечном итоге оказывается на свалках, формируя устойчивые источники загрязнения. Однако ключевым драйвером изменений может стать только сформированный потребительский спрос, который способен переориентировать производителей на устойчивые практики. При этом именно молодежь, как наиболее активная и прогрессивная часть общества, представляет стратегический ресурс для трансформации рынка.

Цель — проанализировать отношение и осведомленность в вопросах экологической повестки в индустрии моды, определить уровень сформированности потребности в экомоде у молодежи, предложить возможные подходы и методы продвижения трендов экомоды.

Методы. Для определения восприятия и степени информированности о проблемах окружающей среды из-за воздействия быстрой моды, а также выявления уровня заинтересованности молодых людей в моде, которая учитывает вопросы экологии, был проведен анализ результатов анкетирования, в котором приняло участие 235 респондентов — студентов нескольких вузов Самары.

Результаты. В ходе работы был проведен социологический опрос, направленный на изучение потребительских предпочтений в сфере экологичной моды. Анализ полученных данных осуществлялся с применением технологий искусственного интеллекта для комплексной обработки информации.

Опрос показал, что 27,7 % респондентов проявляют интерес к экологичной моде, при этом 76,2 % опрошенных имеют поверхностное или нулевое понимание экомоды. Существенную роль играет фактор цены: лишь 31,5 % участников готовы поддерживать производителей экоодежды, доплачивая за экологичность продукции. Экологичность производства не ключевой фактор при выборе одежды (12,3 %). Были выявлены ключевые каналы влияния на целевую аудиторию: соцсети (85,5 %), видеохостинги (59,1 %), Telegram (90,6 %), инфлюенсеры (54,5 %).

На основе анализа этих данных были разработаны практические подходы к продвижению экомоды. Следует подчеркнуть, что технологии искусственного интеллекта использовались исключительно как инструмент первичного анализа и выявления скрытых закономерностей в данных. Конечные стратегические решения формировались экспертным путем.

Мероприятия по продвижению трендов были предложены в рамках основных этапов реализации создания спроса на экомоду:

1) формирование осознания масштабов ущерба для экологии от быстрой моды;

2) формирование и укрепление новых экологичных привычек в отношении потребления и утилизации продуктов модной индустрии;

3) формирование требовательного отношения потребителей к производителям одежды, обуви и аксессуаров.

Выводы. Анализ данных позволил выявить уровень сформированности спроса на экомоду, ключевые барьеры для формирования экологичных привычек и эффективные каналы влияния на целевую аудиторию. Результаты исследования легли в основу разработки многоступенчатой системы продвижения трендов экомоды: осознание проблемы, формирование экопривычек, развитие требовательного отношения к производителям в части экологичности.

Обоснование. Современный мир сталкивается с серьезными и многообразными экологическими вызовами, и разработка программного обеспечения (ПО) не является исключением. В условиях растущего внимания к вопросам устойчивого развития и охраны окружающей среды разработчики ПО должны осознавать свою ответственность за влияние своих продуктов на природу и экологическую обстановку. Экологическая ответственность в этой сфере охватывает множество аспектов, начиная от минимизации углеродного следа и заканчивая внедрением практик, которые способствуют более устойчивому и безопасному будущему для всех. Важно понимать, что каждое приложение, каждая программа, которую мы создаем, имеет свое влияние на природу, и это влияние может быть как положительным, так и отрицательным [4]. В связи с этим необходимо уделять внимание каждому этапу разработки ПО, чтобы минимизировать негативные последствия.

Цель — исследовать влияние разработки ПО на окружающую среду и выявить лучшие практики устойчивого программирования.

Методы. В работе проведен тщательный и детальный анализ методов разработки ПО и их экологического воздействия на окружающую среду [1]. Рассматриваются такие важные аспекты, как оптимизация алгоритмов и использование эффективных структур данных для снижения углеродного следа, что в свою очередь может привести к значительным улучшениям. Кроме того, будет оценен выбор технологий и языков программирования с точки зрения их энергоэффективности и влияния на производительность [3]. Например, более эффективные языки, такие как C и Rust, могут значительно снизить потребление ресурсов и, как следствие, уменьшить негативное воздействие на окружающую среду. Внедрение практик устойчивого проектирования, а также учет жизненного цикла ПО будут важными аспектами исследования, которые помогут разработать более экологически чистые и безопасные решения для пользователейи бизнеса.

Результаты. Углеродный след программного обеспечения включает в себя не только потребление электроэнергии серверов, но и устройства пользователей, которые также имеют свое значение. Энергоэффективный код может значительно снизить углеродный след за счет оптимизации выполнения задач и уменьшения вычислительных затрат, что крайне важно в условиях ограниченных ресурсов. Выбор эффективных технологий и языков программирования, таких как C и Rust, способствует снижению потребляемых ресурсов и увеличению общей производительности. Устойчивое проектирование и модульность кода улучшают поддержку и экономию ресурсов, что также влияет на общий углеродный след. Образование и осведомленность разработчиков играют ключевую роль в продвижении экологической ответственности и могут стать основой для создания более устойчивых и безопасных продуктов, которые будут соответствовать требованиям времени.

Выводы. Экологическая ответственность в разработке ПО — это необходимость в условиях современных вызовов, связанных с изменением климата и истощением природных ресурсов. Разработчики имеют уникальную возможность влиять на устойчивое развитие, учитывая экологические аспекты на каждом этапе создания ПО [2]. Внедрение практик устойчивого программирования и сотрудничество с экологическими организациями могут привести к значительным и положительным изменениям в этой области. Создание приложений, которые способствуют снижению углеродного следа, является важным шагом к устойчивому будущему, и этот процесс требует активного участия всех участников разработки программного обеспечения, включая разработчиков, менеджеров и пользователей.

Обоснование. Физические и юридические лица на постоянной основе ведут хозяйственную деятельность, порождающую обязанность уплаты налогов. При этом нередко возникают спорные ситуации, разрешение которых проводится в суде с помощью судебной налоговой экспертизы. Выбор разбирательств по НДС обусловлен тем, что данный налог занимает значимое место среди всех налоговых поступлений в консолидированный бюджет РФ. Так, согласно данным ФНС России, за 2024 год сумма поступлений составила 8,7 трл руб. [1].

Цель — определить актуальные вопросы проведения налоговой экспертизы расчетов по НДС.

Методы. Применяется метод анализа как теоретических аспектов (налоговое законодательство) [2], так и практических (изучение арбитражных дел по неуплате налога).

Результаты. В настоящее время применяется программный комплекс АСК НДС-3 [3], разработанный с целью улучшения контроля и борьбы с налоговыми махинациями. Система оснащена алгоритмами, анализирующими каждую операцию налогоплательщиков, связанную с НДС. Программа сравнивает входящие и исходящие счета-фактуры налогоплательщика с другими контрагентами, представившими информацию о соответствующих операциях, выявляет расхождения между первичными исходными данными, отправляет в подразделения ФНС РФ выявленные нарушения. На основании мониторинга АСК НДС-3 налоговая инспекция проводит камеральные проверки, требует пояснений с налогоплательщиков, выявляет технические фирмы (однодневки) и осуществляет другие налоговые мероприятия, в том числе проверяются банковские платежи.

Отметим, что всем декларациям по НДС автоматически присваивается свой уровень риска: высокий, средний или низкий. Высокий уровень свидетельствует о зафиксированных правонарушениях, а низкий о добросовестном исполнении обязанностей. Декларации, которым присвоен высокий и средний налоговый риск, получают особое внимание со стороны налоговой инспекции, в которой происходит камеральная проверка. Дополнительные начисления в рамках данной проверки составили 36711505,0 тыс. руб. Количество выездных проверок в 2024 году равнялось 4567, из них результативных 93 %, что позволило дополнительно начислить в бюджет 177699097,0 тыс. руб. [1]. Следует различать процессуальные особенности налогового и уголовного процессов. Налоговый процесс — внесудебный порядок урегулирования споров, выявленные ошибки могут быть допущены как умышленно, так и по неосторожности. Уголовный процесс — судебный порядок урегулирования споров, последствия деяний имеют прямой умысел.

В рамках вышеупомянутых проверок может проводиться налоговая экспертиза, состоящая из следующих этапов [4]: постановление о проведении экспертизы, составление протокола ознакомления, передача материалов эксперту, проведение самой экспертизы и ознакомление с заключением фискальным органом и налогоплательщиком.

Все задачи судебного налогового эксперта можно разделить на следующие [5]: диагностические (документальное подтверждение факта нарушения налогового законодательства), классификационные (правомерность применения ставки 10 %), ситуационные (подлежит ли восстановлению сумма НДС, ранее предъявленная к вычету), типичные (экспорт, импорт) и конкретные (правомерность применения налоговых льгот по операциям с компанией Б).

В ходе проведенного исследования были выявлены следующие проблемы экспертизы:

1. Отсутствие методических указаний, порождающих необходимость эксперта постоянно повышать уровень квалификации, а также осуществлять мониторинг изменений в судебной практике;
2. Необъективность судей при принятии заключения эксперта в качестве доказательной базы, по мнению самого эксперта.

Выводы. В последнее время государство нацелено на усиление контроля за действиями налогоплательщиков. Рост налоговых поступлений в бюджет свидетельствует об эффективной работе налоговых органов, в частности программы АКС НДС-3. К актуальным вопросам проведения налоговой экспертизы расчетов по НДС можно отнести: совершенствование программного продукта, повышение квалификации экспертов и сотрудников ФНС России, а также выстраивание четкого механизма взимания НДС с организаций и индивидуальных предпринимателей, находящихся на УСН.

Обоснование. С ростом числа городского населения и увеличением плотности застройки общественные пространства становятся важнейшим элементом качества городской жизни. Они играют незаменимую роль в создании комфортной социальной среды, способствуя взаимодействию между жителями, развитию культурных и образовательных инициатив, а также обеспечивая доступ к природным и зеленым зонам.

Цель — осветить ключевые аспекты благоустройства общественных территорий в условиях городской застройки, а также представить эффективные решения для улучшения городской среды, способствующие созданию удобного и гармоничного пространства для всех категорий граждан.

Методы. В целях формирования универсальной городской среды, соответствующей потребностям всех социальных групп, исследованы ключевые принципы: инклюзивность и доступность как базовые условия равных возможностей. Концепция инклюзивного проектирования предусматривает разработку пространственных решений, адаптированных для различных пользователей — маломобильных граждан, пожилых лиц, родителей с детьми и других категорий населения.

При проектировании общественных пространств, обеспечивающих полную доступность для всех категорий граждан, необходимо внедрение комплексной системы навигации, создание удобных и безопасных маршрутов передвижения, а также обустройство комфортных зон отдыха. Это подразумевает использование интуитивно понятных указателей и информационных стендов, организацию беспрепятственных пешеходных путей с учетом потребностей маломобильных групп населения, а также размещение удобных скамеек, навесов и других элементов городского благоустройства, что позволяет каждому жителю чувствовать себя комфортно и безопасно.

Вовлечение граждан в процесс проектирования и благоустройства также подразумевает, что их мнения и предложения должны быть услышаны, а предложения учтены. Это позволит создать пространство с характеристиками, максимально удовлетворяющими требования населения.

Общественные территории должны включать разные функциональные зоны для активного отдыха, расслабления, общения и культурных событий. Это способствует инклюзивности, так как предоставляет возможность каждому гражданину находить подходящую для себя активность.

Результаты. Предложены способы повышения качества благоустроенных зон в городах с высокой плотностью застройки за счет грамотного использования свободных площадей.

Многоярусные парковки — эффективный подход к благоустройству в условиях плотной застройки. Они не только решают проблему дефицита парковочных мест, но и имеют ключевое преимущество, заключающееся в вертикальной организации пространства, что дает возможность освободить значительные наземные площади для организации пешеходных зон, велосипедных дорожек и рекреационных зон. При этом современные проекты многоярусных парковок предусматривают комплексное озеленение, включающее вертикальные сады, зеленые крыши и экологичные фасады, что способствует улучшению микроклимата и эстетики городской среды [1]. Важным аспектом является их архитектурная интеграция в городской ландшафт, достигаемая за счет применения инновационных материалов, продуманного дизайна и включения художественных элементов, что в совокупности позволяет гармонично вписать эти сооружения в существующую городскую среду.

Это решение оптимизирует пространство, снижает нагрузку на дорожную сеть и повышает качество городской среды.

Карманные парки (или «парки-карманы») — это небольшие зеленые зоны, созданные на ограниченных участках, интегрированные в урбанизированную среду с высокой плотностью застройки (рис. 1). Данный формат благоустройства позволяет рационально использовать ограниченные и невостребованные городские пространства (пустыри, межквартальные территории, узкие полосы отчуждения) для создания экологически эффективных рекреационных зон. Ключевые преимущества включают: улучшение экологических показателей среды посредством очищения воздуха, снижения уровня шума и регулирования микроклимата; визуальное облагораживание городской среды, включая маскировку инженерно-технических сооружений; реализацию концепции пешеходной доступности.

Рис. 1. Карманный парк Джона Ф. Коллинза в Филадельфии, США

Выводы. Представленные методы благоустройства для плотно застроенных территорий, созданные с учетом потребностей всех социальных групп, обеспечивают формирование гармоничной городской экосистемы, объединяющей удобство и экологичность.

Обоснование. Общественный транспорт — важнейшая составляющая городской инфраструктуры, оказывающая прямое влияние на качество жизни населения. В муниципалитетах Самарской области проблемы общественного транспорта остаются острыми: изношенный подвижной состав, нерегулярное движение, перегруженность и кадровый дефицит. Актуальность исследования обусловлена необходимостью системных решений и реформ в данной сфере.

Цель — анализ динамики и структуры ключевых проблем общественного транспорта в Самаре и Сызрани, а также разработка предложений по улучшению транспортной инфраструктуры и управления.

Методы. Исследование основано на анализе статистических данных, официальных отчетов, сведений из СМИ, а также личном наблюдении автора. Сравнительный метод применен для сопоставления ситуации в Самаре и Сызрани.

Результаты. В Самаре наблюдается сокращение пассажиропотока на 30 %, значительный износ трамвайного парка (более 70 %), нехватка водителей (до 35 %) и перегруженность центральных маршрутов. В Сызрани выявлены проблемы с доступностью транспорта в вечернее время, неудовлетворительное состояние автобусного парка, а также неэффективность работы частных перевозчиков. Общими для обеих территорий являются недостаточное финансирование, отсутствие приоритета общественного транспорта и слабое управление.

Выводы. Устранение проблем возможно при условии комплексного подхода: реформирования финансирования (в том числе с привлечением федеральных средств), технического обновления транспорта и инфраструктуры, внедрения цифровых систем управления движением и повышения ответственности перевозчиков. Общественный транспорт должен стать приоритетом муниципальной политики, способствуя улучшению городской среды и уровня жизни населения.

Обоснование. В условиях глобальной информационной эпохи, когда доступ к знаниям и культурным ценностям максимально упрощен, важно поддерживать и развивать у молодежи интерес к культуре и истории своей страны. Освоение историко-культурного наследия способствует формированию патриотизма, уважения к национальной культуре и толерантности к другим народам. Для этого следует активнее внедрять экскурсионные проекты, знакомящие с достопримечательностями региона. Культурно-познавательный туризм становится, таким образом, эффективным инструментом воспитания патриотизма среди молодого поколения.

Цель — создание уникального экскурсионного маршрута, раскрывающего роль города Куйбышева (ныне Самара) в 1941–1943 годах и дипломатических миссий в победе в Великой Отечественной войне.

Методы. Теоретические: изучение специализированной литературы по теме исследования; эмпирические: разработка проекта экскурсии. Теоретическая основа проекта сформирована на основе анализа специальных источников.

Результат. В 1941–1943 годах Куйбышев стал центром размещения иностранных посольств, где велась подготовка к ключевым международным соглашениям, укреплявшим антигитлеровскую коалицию.

Разработан проект экскурсионного пешеходного маршрута «Дипломатические миссии в годы ВОВ 1941–1943 гг. в г. Куйбышеве». Цели данного проекта: образовательная — углубить знания об истории Самары и исторических процессах в городе; развивающая — развивать интерес к культуре и истории города; воспитательная — способствовать воспитанию у молодежи тяги к знаниям истории своего города.

Главная задача маршрута — показать и рассказать про посольства тех стран, которые состояли в содружественных отношениях с СССР.

Маршрут раскрывает малоизвестные страницы истории, подчеркивая вклад города в Победу, что особенно важно в год 80-летия Победы (2025 г.). Он способствует патриотическому воспитанию молодежи, знакомит с архитектурными памятниками, где размещались дипломаты, и повышает туристическую привлекательность Самары.

Целевая аудитория: туристы и жители Самарской области от 16 до 55.

Маршрут содержит 11 точек, в которые входят не только здания посольств, но и места пересечения и совместного времяпрепровождения иностранцев в городе.

Протяженность маршрута составляет 3 км.

Время экскурсии 1 час 50 минут.

Был выбран самый оптимальный вариант маршрута, чтобы максимально сократить километраж, так как многие посольства расположены на довольно большом расстоянии друг от друга.

Так как тема экскурсии — «Диалог дипломатических миссий», намерено не включали в маршрут остальные посольства, которые были в состоянии конфликта или напряженных отношений с Советским Союзом. Особенно подчеркивались позитивные аспекты международного сотрудничества и дипломатического диалога, показано, как посольства способствовали укреплению дружеских связей, культурного обмена и взаимопонимания между странами.

Маршрут экскурсии состоит из одиннадцати точек: здания посольств Ирана, Греции, Китая, Великобритании, магазин промтоваров для дипломатического корпуса (ул. Куйбышева, 99), представительство комитета «Свободная Франция»/«Гранд-Отель» (ул. Куйбышева, 111), здания посольств Чехословакии, США, Болгарии, Норвегии, площадь Куйбышева.

Выводы. Таким образом, экскурсионный маршрут «Диалог дипломатических миссий» собрал в себе информацию об отношении не только между странами во времена Великой Отечественной войны, но и между самими послами, которые пребывали в запасной столице Куйбышеве.

Обоснование. ПАО «КАМАЗ», являясь ведущим российским производителем грузовых автомобилей, занимает центральное место в отечественном машиностроении. В контексте санкционного воздействия, изменений на мировых рынках и потребности в технологическом обновлении, анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятия приобретает исключительную важность.

Актуальность настоящей работы обосновывается рядом ключевых аспектов:

1. Экономическая нестабильность.
2. Стратегические ориентиры компании.
3. Оптимизация издержек.
4. Развитие инноваций.

Цель — проанализировать результативность финансово-хозяйственной деятельности коммерческой организации на примере ПАО «КАМАЗ».

Методы. При написании работы были применены вертикальный и горизонтальный анализ числовых показателей, а также обобщение существующей научной литературы.

Результаты. Согласно данным отчета о финансовых результатах по РСБУ за 2024 год, ПАО «КАМАЗ» показал убыток.

Из отчета следует, что убыток КАМАЗа по российским стандартам бухгалтерского учета (РСБУ) составил 3,35 млрд руб. в 2024 году, в то время как в 2023 году была зафиксирована прибыль в размере 11,9 млрд руб. Выручка за отчетный период сократилась на 8,8 % и составила 323,4 млрд руб. [1]. Пресс-служба КАМАЗа объяснила данные изменения «кардинальными изменениями в экономике под внешним давлением».

Для более детального анализа изменений обратимся к отчету о финансовых результатах, из которого следует, что снижение выручки на 10 % сопровождалось ростом коммерческих и управленческих расходов на 6 % и 17 % соответственно. Именно эти факторы привели к отрицательному финансовому результату за год.

Во-первых, компания продолжает привлекать заимствования. После публикации отчетности за 9 месяцев 2024 года, которая уже отражала убыток, промышленная группа осуществила три размещения на суммы 10 млрд, 8 млрд и 5 млрд руб. последовательно. Во-вторых, последние размещения привязаны к ключевой ставке, что означает увеличение купонных выплат при повышении ставки Банка России. В заявлении пресс-службы, опубликованном в Сети, указано, что решение о размере займов было обусловлено высоким спросом со стороны инвесторов.

В 2024 году наблюдался существенный рост по ряду ключевых показателей в сравнении с 2023 годом (табл. 1).

Таблица 1. Увеличение статей баланса

Дальнейший анализ демонстрирует существенное снижение стоимости по некоторым статьям баланса (табл. 2).

Таблица 2. Сокращение статей баланса

Продолжая анализ баланса, необходимо отметить изменения в его структуре. Заметно выросла доля краткосрочных заемных средств (увеличение на 9 %), запасов (прирост на 7 %) и НМА (увеличение на 6 %).

В сочетании с ростом заемного капитала и накоплением запасов, ПАО «КАМАЗ» активно внедряет политику импортозамещения, продолжая реализацию инвестиционных проектов. Это во многом и обуславливает убыток, зафиксированный компанией.

Для улучшения финансовой ситуации, на основе проведенного анализа, предлагается:

1. Рефинансирование краткосрочных обязательств в долгосрочные — для снижения нагрузки на ликвидность.
2. Управление запасами.
3. Контроль дебиторской задолженности.
4. Аудит прочих внеоборотных активов (–79 %) — для выявления неэффективных объектов с целью их продажи или модернизации.
5. Реструктуризация долгосрочной дебиторской задолженности (–54 %) — переговоры о досрочном погашении или уступка прав требования.

Выводы. Итак, ПАО «КАМАЗ» демонстрирует существенный потенциал для улучшения финансового положения. Достижение этой цели требует комплексного решения, объединяющего как неотложные действия, так и стратегические шаги, предусмотренные программой «КАМАЗ-2030».

Обоснование. В настоящее время при решении управленческих задач возникают следующие проблемы при использовании методов калькулирования себестоимости, связанные со спецификой отрасли, в которой функционирует организация: 1) описанные в научной литературе методы расчета себестоимости решают отдельные задачи управления, но не могут решить весь комплекс управленческих задач в целом в связи с уникальностью каждой организации и ее деятельности; 2) для получения точной информации о себестоимости продукции на всех этапах производства необходима разработка нового метода расчета, основанная на методике ABC-costing; 3) требуется качественное улучшение расчета себестоимости для разработанных методов [1]. В связи с этим необходимо определить метод учета затрат, оптимальный для конкретного предприятия.

Цель — определить метод учета затрат в ООО «Элеватор Бузулук» и его соответствие целям предприятия, а также предложить мероприятия по снижению затрат.

Методы. Основными методами управленческого учета затрат являются следующие. Метод Activity Based Costing (АВС) помогает оптимизировать затраты, однако он является сложным и дорогим. Метод калькулирования себестоимости продукции основан на распределении затрат по видам деятельности и перераспределении их в соответствии с бизнес-процессами и спросом на продукцию. ABC в сочетании с Life Cycle Costing (LCC) используется для анализа затрат на всем жизненном цикле продукта от его создания до вывода с рынка. Это универсальная технология для планирования, бюджетирования, инвестиций и оценки финансовых параметров. Метод калькулирования себестоимости продукции TSC (target-costing) применяется для новых продуктов. Он основан на зависимости между затратами, но предоставляет только предельные значения себестоимости и цены продукта, что недостаточно для планирования и контроля. Распространенным методом учета затрат является директ-костинг, при котором в себестоимость продукции или услуги включаются только прямые затраты: материалы, сдельная заработная плата и прямые затраты на производство. Косвенные затраты остаются на общем счете для учета в финансовых результатах [2–4].

Результаты. Было установлено, что в ООО «Элеватор Бузулук» используется метод учета затрат и себестоимости директ-костинг. На перерабатывающих предприятиях, включая элеваторы, все расходы основного производства накапливаются по дебету счета 20 «Основное производство». При этом используются субсчета по разным видам затрат (табл. 1). Стоимость услуг учитывается по статьям и состоит из прямых расходов и затрат структурных подразделений, обслуживающих производство. Это описывает текущее состояние дел в организации в конце месяца, когда проводится учет и закрывается бухгалтерский счет. Общехозяйственные расходы (косвенные) учитываются ежемесячно на счете 26. Управленческие расходы списываются на счет 20 «Основное производство» с использованием субсчетов или на соответствующие издержки обращения по оптовой реализации. Аналитический учет ведется по счету 20 по видам работ или услугам, как было указано в табл. 1.

Таблица 1. Аналитический учет затрат на счете 20 «Основное производство»

ООО «Элеватор Бузулук» занимается только одним видом деятельности (хранение и обработка зерновых культур), практически не внедряет новых продуктов, жизненный цикл продукта не имеет явных ограничений и не идет на спад. При этом у предприятия ограниченные финансовые ресурсы.

Выводы. Используемый в ООО «Элеватор Бузулук» метод учета директ-костинг в общем позволяет достигать цели предприятия и является в данных условиях оптимальным, в том числе по расходам на ведение управленческого учета. Рекомендуется при калькулировании себестоимости объектов учета учитывать и группировать издержки не только по экономическому признаку, отчетным периодам, статьям калькуляции, но и по центрам затрат и центрам ответственности, что поможет предприятию далее оптимизировать расходы.

Также можно сделать следующие предложения по снижению расходов:

1) улучшение активов через обновление старого оборудования;

2) улучшение системы для организации и проверки закупок материалов;

3) обучение и развитие персонала в отделах производства для увеличения эффективности работы;

4) регулярный контроль норм потребления электроэнергии. воды и других коммунальных услуг;

5) планирование мероприятий для сокращения расходов топлива и энергии.

Обоснование. В настоящее время в большинстве крупных городов РФ в условиях плотной городской застройки остается все меньше площадок с хорошими инженерно-геологическими условиями. Нередко приходится прибегать к улучшению свойств грунтов оснований специальными методами. Одним из таких традиционных методов является цементация, суть которой состоит в закачивании в грунт под давлением цементного раствора. Способ проверенный, но он имеет ряд недостатков. Наиболее значимый из них — это слабая проникающая способность достаточно вязкого цементного раствора в поры грунта, особенно при низкой водопроницаемости. На современном этапе развития индустрии стройматериалов появились инновационные тонкодисперсные микроцементы. Из-за своих высоких прочностных характеристик, быстрой скорости твердения и хорошей проникающей способности микроцементные растворы могут быть эффективны в укреплении грунтов, как при реконструкции, так и при новом строительстве в сложных инженерно-геологических условиях. Поэтому исследования актуальны.

Цель — провести аналитический обзор современных технологий и материалов для того, чтобы оценить возможность дополнения и улучшения проверенного временем метода инъекционного усиления грунтового основания традиционным портландцементом.

Методы. Дать сравнение растворов микроцементов с прочими растворами, применяемыми при цементации грунтового основания. Выявить достоинства и недостатки традиционных и инновационных цементов. Найти производителей микроцементов в РФ.

Результаты. Микроцемент представляет собой тонкоизмельченный цементный материал с размером частиц от 5 до 20 микрон, что значительно меньше, чем у обычного портландцемента. В состав инъекционных растворов могут входить: тонкодисперсный цемент, микрокремнезем, зола-унос, химические добавки (пластификаторы, ускорители твердения). Основная химическая реакция, которая происходит в грунте — гидратация, с образованием мелкодисперсного цементного камня. Твердение цементного раствора в порах, пустотах и трещинах грунта, повышает его сцепление и внутреннее трение (т. е. прочность), уменьшает деформации и фильтрацию. Сравнительный анализ по основным механическим параметрам и области применения различных цементных растворов представлен в табл. 1.

Таблица 1. Сравнение основных цементных растворов, используемых для усиления грунтового основания

Выводы. На сегодняшний день микроцементные растворы зарекомендовали себя на целом ряде строительных объектов РФ как высококачественные. Они могут использоваться не только для закрепления крупнообломочных и песчаных, но и тонкодисперсных глинистых грунтов. Основной минус микроцементов — они дороже и требуют специального оборудования для нагнетания в грунт. Пока экономически это не всегда выгодно. Но с развитием отечественной промышленности можно уверенно сказать, что микроцементные растворы будут широко применяться для закрепления грунтов.

Обоснование. Введение беспрецедентных санкций против российской финансовой системы начиная с 2014 и, особенно, с 2022 года, оказало влияние на функционирование коммерческих банков. Актуальность такого исследования определяется критически важной ролью банковского сектора как системообразующего элемента экономики. Масштаб санкционного давления, включающий отключение ведущих банков от системы SWIFT, заморозку зарубежных активов, ограничения валютных операций и технологические эмбарго, требует комплексного анализа последствий для операционной деятельности финансовых институтов.

Цель — определить, как санкции повлияли на ключевые аспекты деятельности коммерческих банков: взаимодействие с физическими и юридическими лицами; изменение активов коммерческих банков; доступ к международным финансовым рынкам; внедрение альтернативных платежных систем.

Методы. Одним из основных методов является анализ показателей, характеризующих положение банка. Также используется анализ временных рядов — динамика ключевых показателей (активы, вклады и кредиты физических лиц). Помимо этого, проводилось прогнозирование ключевых показателей на 2024–2026 гг.

Результаты. Исследование санкционной политики позволило более детально проанализировать положение коммерческих банков. Санкции существенно осложнили взаимодействие банков с клиентами: для физических лиц ограничения вводились на международные переводы и закрывался доступ к международным инвестициям, для юридических лиц запрет заключался в выпуске ценных бумаг на иностранных фондовых площадках, а также на деятельность юридических лиц повлияло исключение из международных платежных систем SWIFT.

Выводы. Анализ влияния антироссийских санкций на деятельность коммерческих банков показал, что, несмотря на значительное давление, банковская система сохранила устойчивость. Санкции не нанесли критического ущерба российской банковской системе, однако привели к ряду операционных сложностей, включая нарушения в международных расчетах и рост недоверия между банками и клиентами. В то же время банки адаптировались за счет перехода на альтернативные платежные системы, усиления господдержки и переориентации на сотрудничество со странами, не присоединившимися к санкциям.

Обоснование. Повышение экономической эффективности предприятий топливно-энергетического комплекса (ТЭК) является критически важным аспектом для устойчивого и долгосрочного развития отрасли в РФ.

Цель — оценка современного состояния и перспектив развития международного энергетического сотрудничества и выявление возможностей на их основе повышения экономической эффективности российских предприятий (ТЭК).

Методы. В процессе написания использованы методы статистического анализа числовых данных, а также синтез и анализ информации из открытых источников о тенденциях, приоритетах и опыте сотрудничества компаний топливно-энергетического комплекса в международных энергетических проектах.

Результаты. Проведенное исследование позволило определить, что одним из наиболее перспективных путей повышения экономической эффективности предприятий ТЭК является международное сотрудничество и участие в международных энергетических проектах. Ключевыми направлениями такого сотрудничества являются: энергетическая безопасность, энергоэффективность и устойчивое потребление, развитие возобновляемых источников энергии, развитие энергетической инфраструктуры, внедрение инноваций и цифровизация. Несмотря на то, что в настоящее время в мировой энергетике происходит структурная трансформация, спровоцированная вызовами последних лет, санкционными ограничениями, нововведениями в законодательстве, нарушением логистических цепочек, многие пути международного сотрудничества все также доступны [1–3].

К проблемам и вызовам участия РФ в международных проектах относятся: зависимость от стран, через которые проходят поставки сырья покупателям, отсутствие у России рычагов давления на конъюнктуру глобального рынка энергоресурсов, санкции и ограничения на поставку и транспортировку экспортируемых энергетических ресурсов.

Необходимо отметить, что несмотря на беспрецедентное давление, российская энергетическая отрасль достойно справляется с возникающими вызовами, функционирует достаточно устойчиво, а производственные показатели ключевых компаний являются достаточно стабильными. Текущая ситуация рассматривается в качестве точки роста для российского ТЭК и всей системы, открывая долгосрочные перспективы развития и сотрудничества.

В качестве ключевых приоритетов экспортной энергетической политики могут быть выделены: создание инфраструктуры для поставок в регионы с растущим спросом, кооперация со странами-производителями топлива, поддержка создания современных систем энергоснабжения в развивающихся странах, разработка новых независимых международных механизмов финансового и страхового обслуживания, мониторинг ситуации и политики на внешних рынках [4].

Прекрасным примером международного энергетического сотрудничества является взаимодействие в энергетической сфере с участниками БРИКС. Статистический анализ показал, что объем торговли энергоносителями между странами БРИКС с 2023 г. значительно вырос, особенно за счет увеличения поставок российской нефти на Восток. С присоединением к БРИКС крупнейших производителей нефти и газа в 2023 г. значительно возросла роль объединения на рынке углеводородов. Кроме того, перспективными направлениями энергетического сотрудничества являются развитие атомной энергетики и обеспечение энергетической безопасности.

Выводы. Участие в международных энергетических проектах является важным инструментом повышения экономической эффективности предприятий ТЭК. Участие отечественных предприятий ТЭК в таких проектах позволяет достичь технологического лидерства, повысить финансовые результаты деятельности, расширить географию присутствия, повысить конкурентоспособность и обеспечить устойчивое развитие.

Обоснование. На современном этапе нефтегазовая отрасль государства — это мощный инструмент, который требует продвижения и инвестирования и является самой конкурентоспособной сферой производства на мировом пространстве, топливно-энергетический сегмент Российской Федерации располагает третьей частью всего промышленного сегмента.

Цель — определить финансовые аспекты развития нефтегазовой отрасли России.

Методы. Для определения текущего состояния и финансовых аспектов развития нефтегазового комплекса были проанализированы динамика добычи, экспорта, бурения, изучено влияние цифровизации, смоделированы последствия переориентации экспорта в Азию.

Дальнейшее изложение построено по следующему плану. Сначала рассматривается динамика добычи нефти, экспорт нефти и газа с 2020 года для оценки текущего состояния отраслей нефтегазового комплекса. Обсуждаются вызовы перед нефтегазовым комплексом и направления развития.

Результаты. Динамика добычи нефти (рис. 1) как инструмент регулирования цены. Путем реализации стратегии «низкой добычи российская нефтяная отрасль старается поддерживать уровень цен в районе 70–60 долларов за баррель.

Рис. 1. Уровень добычи нефти в РФ млн тонн/год

Доля трудноизвлекамых запасов нефти выросла на 30 %, а их добыча на — 144 % [1].

Темпы роста объемов горизонтального бурения (рис. 2) указывают на стремление российских нефтегазовых компаний оптимизировать затраты в ситуации увеличения доли трудноизвлекаемой нефти, например, применяя гидроразрыв пласта, что увеличивает добычу на зрелых месторождениях Западной Сибири на 8–12 % [2].

Рис. 2. Объемы бурения в РФ тыс. км

К 2025–2029 гг. экспорт нефти прогнозируется на уровне 225–230 млн т/год, при этом 80 % поставок будет направлено в Азию.

В свою очередь экспорт газа сократился на 50 % из-за отсутствия возможности поставлять трубопроводный газ в Европу, однако мощностей для производства сжиженного природного газа и трубопроводных поставок в Азию недостаточно.

Одним из направлений развития является Арктика, так как она обеспечивает 25 % нефтедобычи и 83 % газодобычи России, а также там доступен более дешевый канал поставок углеводородов в Азию — Северный морской путь. Об актуальности данного направления свидетельствуют инвестиции в логистические и добывающие проекты, такие как «Арктик СПГ-2» и нефтеналивной терминал и причал порта «Бухта Север» [3], которые ориентированы на добычу и экспорт продукции по Северному морскому пути.

Также важным направлением развития является цифровизация нефтегазового комплекса, например, наукоемкие технологии сэкономили ₽40 млрд для «Роснефти» [4], а проект «Цифровое месторождение» сократил сроки разработки месторождений на 20 %.

В условиях ограничения экспорта и цен на углеводороды, российский нефтегазовый комплекс может увеличивать прибыль за счет сокращения издержек.

Выводы. На данный момент нефтегазовый комплекс сталкивается с серьезными вызовами в виде ограничений на импорт технологий, роста доли трудноизвлекамых запасов и переориентация на азиатские рынки.

Для устойчивого развития нефтегазового комплекса необходимо ускоренное импортозамещение оборудования для добычи трудноизвлекаемых запасов и производства сжиженного природного газа, а также дальнейшее развитие цифровых технологий, способных сократить издержки и повысить прибыль.

Обоснование. Традиционные методы оценки недвижимости, основанные на сравнительном, затратном и доходном подходах, сталкиваются с рядом ограничений, таких как субъективность оценщика, сложность обработки больших массивов данных и низкая адаптивность к рыночным изменениям [1, 10]. В данной статье рассматриваются современные методы оценки недвижимости, включая автоматизированные системы оценки, использование искусственного интеллекта, машинного обучения и Big Data [2, 3, 7]. Исследование направлено на анализ эффективности данных методов, их преимуществ и недостатков.

Цель — анализ и обоснование эффективности современных методов оценки недвижимости, их преимуществ и перспектив развития.

Методы. В работе использованы сравнительный анализ традиционных и инновационных методов оценки, статистические методы обработки данных, а также экспериментальные исследования на основе автоматизированных систем оценки и алгоритмов машинного обучения [8, 4, 9]. В качестве основного источника данных использованы реальные сделки купли-продажи, базы данных недвижимости и экспертные заключения.

Результаты. Анализ инновационных методов оценки (табл. 1) выявил, что их внедрение повышает скорость оценки и снижает вероятность ошибок [5, 6].

Таблица 1. Анализ и оценка существующих инновационных методов оценки недвижимости

Однако, несмотря на очевидные преимущества, данные технологии требуют значительных инвестиций, разработки надежных алгоритмов и доступа к качественным данным. Кроме того, важно учитывать правовые и этические аспекты автоматизированных оценок, чтобы избежать ошибок в определении рыночной стоимости объектов. Решением данной проблемы может стать разработка новой методики, позволяющей учитывать показатели как традиционных методов, так и новейших. Таковым может стать, например, «Метод гибридного анализа ценности недвижимости» (HREV), сочетающий традиционные подходы с инновационными технологиями. Его принципы заключаются в следующем:

1) многофакторный анализ на основе ИИ и машинного обучения;

2) блокчейн-верификация данных;

3) интеграция с геоинформационными системами;

4) оценка на основе ESG-индексов;

5) автоматизированная обработка данных из открытых источников.

Выводы. Инновационные технологии в оценке недвижимости позволяют значительно повысить эффективность и точность данного процесса. Использование ИИ, Big Data и АСО минимизирует субъективность экспертов, ускоряет обработку данных и снижает затраты [3, 8]. Однако, для массового внедрения требуется совершенствование алгоритмов, развитие нормативной базы и обучение специалистов. Дальнейшие исследования в этой области должны быть направлены на адаптацию новых технологий к различным типам недвижимости и создание единых стандартов автоматизированной оценки. Современные методы оценки недвижимости развиваются в сторону цифровизации, автоматизации и учета новых факторов, таких как экологичность и социальное влияние. Предложенный гибридный метод HREV позволяет интегрировать лучшие инновационные подходы, что делает его наиболее перспективным для рынка недвижимости в ближайшие годы.

Обоснование. Арендный рынок является значимой составляющей экономики и ее социальной стабильности, наличие системных проблем и необходимость создания эффективного механизма регулирования, учитывающего интересы всех участников рынка, представляет собой важную социально-экономическую проблему, требующую комплексного подхода и учета интересов всех участников рынка. Проведенное исследование представляет собой комплексный анализ современного состояния рынка и перспектив развития системы регулирования арендных отношений. Полученные результаты могут быть применены для дальнейшего совершенствования регулирования механизмов рынка аренды.

Цель — предоставление всестороннего анализа регулирования отношений аренды и предложение методов для создания стабильного и эффективного рынка аренды недвижимости.

Методы. В ходе исследования были применены разнообразные методы анализа, которые позволили всесторонне и более глубоко изучить тему. В основе методов лежал структурный анализ, позволяющий выделить и классифицировать центральные элементы рынка недвижимости: объекты, субъекты, инфраструктуру. Для выявления особенностей регулирования отношений аренды на российском и китайском рынке использовался сравнительный анализ. Экономико-статистический анализ позволил оценить динамику цен на аренду жилья. Также был применен нормативно-правовой анализ, который позволил изучить законодательные механизмы регулирования аренды недвижимости: налоговое регулирование, субсидирование, контроль арендных ставок.

Результаты. Проанализировав рынок аренды недвижимости, можно сделать вывод: значительный рост цен на аренду жилья в крупных городах России — на 21,8 % за 2022–2023 годы. Структура рынка демонстрирует выраженную сегментацию: в жилом секторе преобладают сделки с объектами вторичного рынка, тогда как коммерческая недвижимость характеризуется более сложными методами арендных отношений. Налоговое регулирование остается ключевым, но недостаточно эффективным инструментом воздействия на рынок, что демонстрирует сохранение значительного теневого сектора. Сравнительный анализ российского и китайского рынка показал, что централизованная модель регулирования в Китае обеспечивает большую стабильность цен, но ограничивает рыночную гибкость. В России же преобладает рыночное саморегулирование, что приводит к большей нестабильности цен при одновременном развитии конкурентной среды. Особую проблему представляет правовая незащищенность участников рынка и недостаточная прозрачность сделок.

Выводы. Эффективное регулирование арендных отношений должно способствовать оптимальному распределению ресурсов на рынке недвижимости, стимулировать инвестиции и поддерживать конкуренцию, также, необходимо обеспечить защиту прав всех участников рынка — арендодателей и арендаторов, гарантируя справедливые условия сделок и эффективные механизмы разрешения споров. Наиболее перспективными направлениями развития являются: внедрение цифровых платформ для регистрации сделок, и введение дифференциальной системы налогообложения. Необходимо создать оптимальный механизм защиты прав арендодателей и арендаторов, включая развитие системы арендного страхования, а также упрощение процедуры разрешения споров.

Обоснование. С 90-х годов в Санкт-Петербурге успешно применяются инъекционные технологии для закрепления слабых водонасыщенных грунтов [1]. Это особенно актуально для усиления оснований исторических объектов. Традиционные растворы, разработанные в ХХ в., в данных грунтовых условиях не эффективны, и необходимы новые пути решения этой проблемы [2–4].

Цель — научное обоснование наиболее оптимального варианта закрепления различных типов слабых водонасыщенных грунтов оснований фундаментов инновационными типами инъекционных растворов для улучшения их прочностных и деформационных характеристик.

Методы. Исследуются три типа инновационных инъекционных растворов: микроцементные, органосиликатные и акрилатные. На основе анализа современной научно-технической литературы изучены состав, физико-химические особенности взаимодействия растворов с грунтами основания и их свойства, а также определены ведущие отечественные производители [5–9].

Результаты.

1. Микроцементные растворы

Состав: портландцемент ультратонкого помола (размер частиц <10–20 мкм), вода, добавки (пластификаторы, стабилизаторы).

Физико-химические особенности и свойства: гидратация цемента обеспечивает высокую прочность (5–10 МПа) и сцепление с песчаными/супесчаными грунтами. Средняя проникающая способность (размер пор более 10–20 мкм), низкая эластичность (0–5 %), усадка при твердении (2–5 %). Устойчивы к сульфатам, но возможно выщелачивание в кислотных средах. Время твердения: начальное 1–2 часа, полное 5–6 суток.

Ведущие производители: «Resmix» (Санкт-Петербург), «БурИнжСтрой» (Москва), «ПроектДон» (Ростов-на-Дону).

2. Органосиликатные растворы

Состав: силикаты натрия или калия, органические добавки, вода.

Физико-химические особенности и свойства: гелеобразование обеспечивает адгезию к глинистым грунтам и высокую проникающую способность (поры более 1–5 мкм). Прочность 1–3 МПа, эластичность 10–50 %, усадка менее 1 %. Высокая экологичность, устойчивость к большинству химических сред, но чувствительность к кислотам (pH <5). Время твердения от 30 мин до 2 часов.

Ведущие производители: ООО «Силор» (Новосибирск), «Геострой» (Москва), «Кремний ЭЛ» (Казань), ООО «Русские инъекционные технологии» (Москва), «ПроектДон» (Ростов-на-Дону).

3. Акрилатные растворы

Состав: акриловые мономеры (C₅H₈O₂ или C₃H₅NO в виде водного раствора), инициатор полимеризации персульфаты, например, (NH₄)₂S₂O₈, катализаторы (амины), добавки, вода, модификаторы.

Физико-химические особенности и свойства: быстрая полимеризация (10 с — 30 мин) обеспечивает высокую эластичность (100–200 %) и проникающую способность (размер пор более 0,5–2,0 мкм). Прочность 0,5–2,0 МПа; адгезия — лучше к песчаным грунтам, чем к глинистым. Устойчивы к сульфатам, но чувствительны к щелочам (pH > 12). Низкая экологичность из-за риска загрязнения грунтовых вод до полимеризации.

Ведущие производители: ООО «ПолимерТех» (Екатеринбург), «ИнжГеоТех» (Санкт-Петербург), «ГидроСпецПроект» (Москва), ООО «Силор» (Новосибирск), «Геострой» (Москва).

По результатам аналитического сравнения инновационных инъекционных растворов была составлена табл. 1, позволяющая наглядно оценить предполагаемую степень эффективности каждого из них.

Таблица 1. Качественная сравнительная оценка свойств инновационных химических растворов

Выводы. Каждый из рассмотренных инновационных растворов имеет свои достоинства и недостатки. Разработка универсального подхода к выбору инъекционных растворов для укрепления грунтов под историческими объектами Санкт-Петербурга требует дальнейших лабораторных и полевых испытаний с учетом специфики местных геологических условий.

Обоснование. Проводимое исследование направлено на изучение влияния и определение значимости параметров грунта основания, его расчетной схемы и характеристик фундамента на осадки свай в составе куста при помощи метода коэффициентов взаимного влияния (МКВВ), основанном на методе суперпозиции теории упругости [1]. В ходе проведения исследования создана уникальная аналитическая модель для расчета и оценки поведения одиночной сваи в составе куста свайного фундамента, сформирован перечень характеристик, устанавливающий степень влияния рассчитываемого параметра на осадку сваи.

Цель — анализ полученных результатов исследования для оценки влияния расчетных параметров фундамента на осадки свай в составе свайного куста по МКВВ [2].

Методы. Для анализа результатов исследования в виде суммарных осадок свай в составе куста применялся графический метод представления численных значений суммарной осадки сваи в зависимости от количественного и качественного показателя параметров варьирования (рис. 1).

Рис. 1. Графическое представление результатов эксперимента

В численном эксперименте в качестве параметров варьирования принимались различные геометрические параметры сваи (с размерами стороны (d) поперечного сечения 300, 350, 400 мм и длиной (L) 6, 9, 12 м). Грунтовые условия были приняты в виде песчаного среднедеформируемого однослойного основания с коэффициентом Пуассона (ν = 0,3) и модулем деформации грунта Е = 22 МПа.

Результаты. Графики демонстрируют уменьшение осадки с увеличением размера поперечного сечения и длины сваи. При этом более короткие сваи с меньшей площадью поперечного сечения имеют большую осадку по сравнению с длинными сваями и с большими размерами поперечного сечения. Это объясняется увеличением площади опирания нижнего конца и площади боковой поверхности сваи, что подтверждает адекватность модели и отсутствие противоречий законам механики грунтов.

Результаты численного моделирования осадок сваи при увеличении длины сваи (графики 1–9) и размера поперечного сечения сваи (графики 10–18) представлены в табл. 1.

Таблица 1. Значения абсолютной и дополнительных осадок сваи в составе куста

Исходя из результатов величин абсолютной и относительной осадок строк 1–9 (табл. 1), при увеличении длины сваи в 2 раза происходит снижение осадки на 0,145–0,833 мм (в 1,083–1,333 раза). При увеличении размера поперечного сечения сваи в 1,3 раза (строки 10–18 табл. 1) отмечается снижение осадки на 0,359–0,652 мм (в 1,167–1,344 раз).

Выводы. Математический эксперимент выявил влияние геометрических параметров фундамента на осадки свай в составе куста, рассчитываемых по МКВВ, а именно: зависимости длины сваи, размера стороны поперечного сечения и расположения ее в кусте на величину осадки индивидуальной сваи. Качественный и количественный анализ результатов показал, что меньшее влияние на величину осадки сваи (S) оказывает ее длина (L) и большее влияние — размер стороны поперечного сечения сваи (d).

Обоснование. Численное интегрирование является важной задачей в прикладной математике и вычислительной математике. Среди численных методов, особое место занимает метод Монте-Карло благодаря своей универсальности и простоте реализации. Однако эффективность этого метода во многом зависит от выбранных алгоритмов и параметров, таких как объем выборки и применяемые методы уменьшения дисперсии [1, 2]. В связи с этим проведено исследование по определению оптимальных параметров и оценка эффективности различных методов Монте-Карло в контексте численного интегрирования.

Цель — оценка эффективности метода Монте-Карло при приближенном вычислении определенного интеграла $I=\underset{0}{\overset{1}{\int }}{e}^{x}dx$ с различным количеством испытаний N, а также сравнение различных методов уменьшения дисперсии [1]. В частности, планировалось определить зависимость точности приближения от объема выборки, а также выявить наиболее эффективные алгоритмы для повышения точности.

Методы. Исследование осуществлялось путем проведения численных экспериментов с использованием классического метода Монте-Карло и его вариантов: простейшего метода, геометрического метода, метода выделения главной части, метода существенной выборки, симметризованной оценки и двухгрупповой выборки.

Результаты. Были проведены серии вычислений с объемом выборки N = 10², 10³, 10⁴, 10⁵, 10⁶, после чего были зафиксированы оценки интеграла, ошибки и дисперсии. Кроме того, использовалась статистическая обработка полученных данных для выявления закономерностей.

Выводы. Результаты показали, что при увеличении числа испытаний ошибки вычисления ведут себя как O(N^–1/2). Эффективными оказались методы уменьшения дисперсии, такие как симметризация, выделение главной части и двухгрупповая выборка, которые обеспечивали наиболее низкую дисперсию и более точные оценки за счет снижения вариации. Снижение объема выборки приводит к значительным потерям в точности, увеличивая ошибку и дисперсию оценки, однако даже при небольшом N = 10² можно получить быстрый, приближенный результат, пригодный для предварительных оценок.

Исследование подтверждает, что метод Монте-Карло является эффективным инструментом для численного интегрирования. Для практических задач рекомендуется балансировать между размером выборки и используемыми методами оптимизации: при необходимости быстрого приближения с умеренной точностью можно использовать малые N, а для получения высокой точности — значительно увеличить число испытаний и применять более сложные варианты метода Монте-Карло.

Обоснование. Исследование ползучести костной ткани является важной задачей в биомеханике, поскольку позволяет понять ее поведение под длительной нагрузкой. Традиционные методы оценки параметров кривой ползучести (a₁, n, α). часто основываются на классическом методе наименьших квадратов (МНК), который не учитывает возможную автокорреляцию ошибок измерений. Это приводит к снижению точности оценок и их чувствительности к экспериментальным погрешностям. В связи с этим возникает необходимость в применении более совершенных статических методов, таких как обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК), позволяющий корректировать автокорреляцию и гетероскедастичность ошибок.

Цель — повышение точности оценки параметров кривой ползучести костной ткани (a₁, n, α) за счет учета автокорреляции ошибок измерений. Для этого предлагается переход от классического МНК к ОМНК с коррекцией автокорреляции первого порядка (AR(1)), что позволит улучшить надежность и достоверность получаемых результатов.

Методы. В исследовании использовались следующие методы:

1. Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК) — применялся вместо классического МНК для учета корреляции и непостоянства дисперсии ошибок.
2. Коррекция автокорреляции AR(1) — учитывала зависимость между последовательными ошибками измерений.
3. Метод Ньютона–Гаусса — использовался для решения нелинейной регрессионной задачи и нахождения оптимальных оценок параметров.
4. Статистический анализ остатков — включал проверку на автокорреляцию и гетероскедастичность с помощью критерия Дарбина–Уотсона.

Результаты. Экспериментальные данные по ползучести костной ткани продемонстрировали значимую автокорреляцию ошибок измерений, что делает классический МНК статистически несостоятельным. Анализ остатков модели, построенной с использованием классического метода наименьших квадратов (МНК), выявил статистически значимую положительную автокорреляцию первого порядка, что подтверждается низким значением статистики Дарбина–Уотсона (DW ≈ 0,48). Такой уровень автокорреляции свидетельствует о систематической ошибке в предсказаниях модели и делает оценки параметров кривой ползучести (a₁, n, α) несостоятельными в рамках МНК.

Для устранения этих недостатков была применена модель на основе обобщенного метода наименьших квадратов (ОМНК) с коррекцией автокорреляции первого порядка AR(1). Для оценивания нелинейной зависимости между временем и деформацией ползучести использовался метод Ньютона–Гаусса, обеспечивающий сходимость к глобальному минимуму целевой функции. Все вычислительные эксперименты проводились на модельных данных, сгенерированных на основе аналитического решения кривой ползучести. К исходным данным добавлялась случайная помеха с уровнем 5 % от среднего значения, имитирующая реальные погрешности измерений. Это позволило протестировать устойчивость предложенного подхода к шумам в экспериментальных данных.

После применения ОМНК с AR(1)-коррекцией значение статистики Дарбина–Уотсона повысилось до уровня DW ≈ 1,77, что указывает на отсутствие существенной автокорреляции в остатках и подтверждает адекватность скорректированной модели. Также наблюдалось уменьшение среднеквадратичной ошибки прооза примерно в три раза по сравнению с классическим МНК.

Анализ точности оценок параметров показал, что относительная погрешность определения параметра a₁. снизилась с 40,9 до 15,5 %, параметра n — с 0,76 до 0,41 %, а параметра α — с 0,84 до 0,65 %. Это свидетельствует о значительном повышении точности и устойчивости оценок, полученных на основе предлагаемого подхода.

Также были проведены численные эксперименты по сравнению качества подгонки моделей: графическое представление теоретических кривых ползучести поверх экспериментальных данных наглядно демонстрирует более точное совпадение в случае использования ОМНК с AR(1).

Выводы. Предложенный численно-аналитический алгоритм на основе обобщенного метода наименьших квадратов с коррекцией автокорреляции позволил существенно повысить точность оценивания параметров кривой ползучести костной ткани.

Обоснование. Классический алгоритм Качмажа и его регуляризованные модификации обладают предельно простой алгоритмической структурой, что делает их удобным инструментом для решения прикладных задач больших размерностей, таких как обработка изображений, машинное обучение и восстановление сигналов. Однако, несмотря на концептуальную ясность и вычислительную доступность, эти алгоритмы страдают низкой скоростью сходимости.

Цель — разработка, исследование и программная реализация ускоренных блочных вариантов строчно-ориентированной формы регуляризованного алгоритма Качмажа.

Методы. Для регуляризованной формы алгоритма Качмажа ключевым этапом является вычисление псевдообратной матрицы, что определяет общую вычислительную сложность метода. В работе [1] используется итерационный алгоритм Бен-Израэля для вычисления псевдообратной матрицы:

$X_{k+1}=X_k[2E-A{X}_k],k=0,1,2,\dots$ (1)

Этот метод учитывает специфическую структуру расширенной матрицы системы [2] и позволяет эффективно использовать современные высокопроизводительные вычислительные платформы.

Рассмотрим методы ускорения процедуры вычисления псевдообратной матрицы. Так, Тутуниан и Солеймани [3] предложили метод четвертого порядка, требующий пять операций умножения матриц:

$X_{k+1}=0.5X_k(9E-A{X}_k(16E-A{X}_k(14E-A{X}_k(6E-A{X}_k\left)\right)\left)\right)$. (2)