CC BY
18
resource] // South China Morning Post. — Mode of access : https://www.scmp.com.
10. HSBC [Electronic resource]. — Mode of access : https://www.hsbc.com.
11. Ping An [Electronic resource]. — Mode of access : http://www.pingan.cn.
12. Fildes, N., Weinland, D. Global Switch in £2.4bn stake sale to Chinese group [Electronic resource] // Financial Times. — Mode of access : https://www.ft.com.
13. Ping An, Citic Bank and AVIC trust join $2.8b investment in UK data centre developer [Electronic resource]. — Mode of access : https://www.mingtiandi.com.
14. China's Geely Buys $9 Billion Daimler Stake [Electronic resource]. — Mode of access : https://www.bloom berg.com.
15. Schuetze, A. Beijing Enterprise buys Germany's Energy from Waste // Reuters [Electronic resource]. — Mode of access : https://www.reuters.com.
16. Linxens [Electronic resource]. — Mode of access : https://www.linxens.com.
17. Auchan Holding [Electronic resource]. — Mode of access : https://www. auchan-holding.com.
В. И. Гиссин, А. С. Левицкая, М. А. Суржиков
ПОДХОДЫ К ВЫБОРУ СПОСОБОВ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ГРУЗОВ В ТРАНСПОРТНО-ЛОГИСТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССАХ
Аннотация
В статье рассмотрены различные способы оценки показателей качества отправляемого груза в транспортно-логистических процессах товародвижения продукции различного назначения на соответствие установленным регламентам, стандартами или техническими условиям. Применение новых средств и методов контроля, позволяющих быстро оценить показатели перевозимого груза, требует проведения сравнительного анализа с использованием статистического инструментария. Проведено сравнение традиционных методов контроля и экспресс-методов для оценки согласованности результатов измерений; приведены критерии сравнения и представлены рекомендации.
Ключевые слова
Способы контроля, сравнение, качество показателей, зерновые, выбор, оценка.
V. I. Gissin, A. S. Levitskaya, M. A. Surzhikov
APPROACHES TO CHOICE OF WAYS TO CONTROL THE QUALITY OF GOODS IN TRANSPORT AND LOGISTICS PROCESSES
Annotation
Article discusses various ways of assessing the quality of goods shipped, in transport and logistics processes of product distribution for various purposes, for compliance with established regulations, standards or technical conditions. Use of new means and methods of control to quickly assess the indicators of cargo being transported requires a comparative analysis using statistical tools. Article compares traditional control methods and express methods to assess the consistency of measurement results, provides comparison criteria and gives recommendations.
Keywords
Control methods, comparison, quality of indicators, cereals, selection, evaluation.
Введение
При управлении процессами товародвижения основное внимание следует уделять устранению причин, приводящих к дефектам перемещаемой продукции за счет изменения выходных параметров процесса. С этой целью в бизнес-процессе определяются контрольные точки с набором процессных показателей, осуществляется сбор статистической информации на выходе каждой контрольной точки и по результатам анализа статистических данных, собранных за определенный период работы, производятся корректирующие действия, направленные на улучшение процессов товародвижения. Показатели, получен-
ные в контрольных точках бизнес-процессов с использованием статистических методов, группируют по процессам. Накопленные статистические данные помогают управлять качеством процессов и их совершенствовать [3]. В процессах товародвижения сырья, комплектующих и т. д. как во внутренней, так и внешнеторговой деятельности предприятию, которому необходимо для выпуска своей продукции получить качественное сырье, требуется отслеживать качество показателей поставляемого продукта.
На рисунке 1 рассмотрим укрупненный алгоритм поставки сырья товаропроизводителю продукции.
1 — Производители сырья (продукции). 2 — Оформление сопроводительной документации. 3 — Контроль документов. 4 — Загрузка товара. 5 — Транспортирование товара. 6 — Хранение груза. 7 — Оформление груза, контроль. 7а — Принятие решения о дефектности груза. 8 — Погрузка. 9 — Транспортирование. 10-11 — Место назначения груза, контроль. 12 — Принятие решения о грузе. 13 — Разгрузка. 14 — Оформление таможенных документов. 15 — Транспортирование.
Рисунок 1 — Алгоритм поставки продукции
Как следует из приведенного алгоритма, поставка продукции, сырья состоит из различных процессов, которые наряду с контрольными операциями включают комплекс основных и вспомогательных операций сопровождающих жизненные этапы поставки товара. Представленный бизнес-процесс можно оценивать как по отдельным элементам (время, стоимость выполнения элемента процесса), так и по общему состоянию качества процесса (количество дефектов
поставленной продукции, число жалоб потребителей и т. д.).
Рассматривая процессы внутренней или внешнеторговой деятельности при поставках продукции заказчику, следует отметить, что одной из основных характеристик качества является минимизация потерь и время, затраченное от начала заказа до его исполнения, которое отражается в общем цикле выполнения заказа, определяемым по формуле (1):
Тц = ЕГ=1ЛпрЬ (1)
где Тц — время цикла (час, день и т. д.); 1;пр — время, затрачиваемое на выполнение /-го процесса.
Таким образом, чем меньше времени будет затрачено на процессы в транспортно-логистической системе, тем эффективней будет ее деятельность в процессах распределения [3].
В приведенном примере (рис. 1) имеют место показатели, описывающие качество процесса, которые можно разбить на три группы: затраты, качество обслуживания, эффективность процесса. По мере накопления различной информации (качественные, количественные показатели) можно анализировать текущее состояние бизнес-процесса, а после проведения анализа текущей ситуации — принимать решения по его улучшению.
«В процессах торговой деятельности многие показатели имеют нормативные, плановые и фактические значения за определенный период, по которым можно судить о его выполнении» [3]. Так, например, проверка сопроводительной документации в соответствии с нормативом должна осуществляться не более чем за определенный установленный период времени. Однако, по ряду причин, контроль сопроводительных документов может быть проведен и за более длительное время. Приведенный пример показывает на возникновение дефекта процесса, который требует применения управляющих мероприятий, направленных на его улучшение. Если после изменений показатели достигли нормативных значений, то цель улучшения процесса достигнута [3].
При поставках продукции различного назначения (продовольственные, непродовольственные товары) могут возникнуть вопросы, связанные с выбором методов контроля или средств измерений, которые могут ускорить время контроля при выгрузке или погрузке продукции на транспортное средство.
Применение новых средств измерений или методик требует проведение сравнительного анализа с использованием статистического инструментария для оценки согласованности результатов.
Материалы и методы
В последнее годы возросли экспортные поставки зерновых культур, качество которых должно соответствовать нормативам, указанным в сопроводительной документации. Качественные показатели зерна могут быть оценены различными методами, такими как: ор-ганолептический, инструментальный, физико-химический.
При приеме на хранение, отправку или погрузку, зерно проверяют по таким физико-химическим показателям качества, как: натура, протеин, клейковина, число падения, влажность. Методы оценки показателей осуществляются в соответствии с рекомендациями, изложенных в стандартах.
В последнее время находят широкое применение различные средства и методы измерений, которые могут проводиться в виде экспресс-анализа оценки показателей качества зерновых культур. В качестве примера применения экспресс-анализа при контроле зерновых культур можно привести такие средства измерения, как: прибор — анализатор влажности ОИЛ^ МВ; анализатор качества зерна — Инфратек 1241 и др. Применение указанных средств измерений (СИ), уменьшает время анализа, дает возможность сократить цикл контроля и тем самым снизить время при товародвижении зерновых.
В связи с применением современных методов контроля возникает вопрос о сопоставимости и погрешности СИ с существующими способами измерений. Для решения возникшего вопроса были проведены исследования, которые заключались в проведении серии измерений показателей качества зерновых выполняемые методами с применением новых СИ и методами, рекомендуемы-
ми стандартами. В представленных исследованиях осуществлялось сравнение таких показателей качества зерна как: клейковина, протеин, влажность, контроль которых осуществлялся одновременно двумя способами.
1. Оценка показателей качества клейковины и протеина проводилась в соответствии с методикой, приведенной в ГОСТ Р 54478-2011 Зерно. Методы определения количества и качества клейковины и протеина в пшенице.
2. С применением специального измерительного прибора Инфратек 1241, который может определять количество клейковины, белок, влажность.
Характеризуя, анализатор Инфратек 1241, необходимо отметить такие его преимущества, как: анализ цельного зерна — 1 минута; высокая точность, соответствующая стандартным методам; виброустойчивость, позволяющая
работать прямо на приемке зерна с машин; оценка параметров: белок, влажность, крахмал, жир, клейковина, зола и др. Оценка показателей влажности зерна определялась двумя способами: стандартная методика в соответствии с ГОСТ 13586.5-2015 Зерно. Метод определения влажности; с применением анализатора влажности ОНА^ МВ.
Результаты
При рассмотрении изложенных методов контроля зерновых, необходимо решить задачу, о согласованности результатов измерений. С этой целью были проведены две серии измерений показателя качества пшеницы — клейковины и протеина двумя методами: ручной отмыв и экспресс-анализ с помощью анализатора Инфратек 1241. Измерения проводили у 25 грузополучателей в течение двух месяцев, результаты измерений приведены в таблице 1.
Таблица 1 — Результаты измерений клейковины и протеина
Фирма Экспресс-анализ, Стандартный метод Экспресс-анализ, Стандартный
грузополу- измерения измерения измерения метод измерения
чателя клейковины, гр клейковины, гр протеина, % протеина, %
1 23,5 23,0 13,5 13,3
2 22,8 22,8 13,0 13,0
3 22,0 21,3 12,9 12,3
4 21,5 21,1 12,5 12,4
5 24,5 24,6 14,5 14,5
6 22,9 22,7 13,2 13,2
7 22,6 22,0 13,0 12,8
8 19,0 19,1 11,5 11,5
9 20,9 20,6 11,9 11,7
10 21,3 21,0 12,7 12,5
11 16,3 16,1 10,5 10,5
12 16,9 17,0 10,4 10,4
13 18,9 18,5 11,0 10,9
14 19,6 19,0 11,5 11,2
15 20,3 19,9 11,9 11,7
16 24,6 24,6 14,6 14,6
17 23,2 23,3 13,3 13,3
18 23,9 23,6 13,6 13,6
19 17,6 17,3 10,5 10,5
20 17,0 16,5 10,4 10,1
21 19,4 19,5 11,5 11,5
22 19,0 18,6 11,3 11,0
23 21,5 21,0 12,5 12,2
24 22,9 22,7 13,0 12,6
25 23,0 22,5 13,0 12,9
В таблице 2 приведены показатели влажности зерна, полученные при измерении с использованием стандартного
Для оценки согласованности рассматриваемых способов измерений были использованы методы исследования [1, 4], которые проводились в следующей последовательности. Для каждой пары измерений выполненных двумя разными способами вычисляется их разность. Затем находится средняя величина и стандартное отклонение разности. Средняя разность характеризует систематическое расхождение, стандартное же отклонение характеризует степень разброса результатов.
По полученным результатам измерений строилась диаграмма Блэнда-
метода и анализатора влажности за тот же период времени.
Алтмана [4], которая представляет собой диаграмму рассеивания, где по оси Х откладывается среднее значение для двух методов в одном испытании, по оси Y разность значений одного испытания.
В таблицах 3, 4 представлены результаты исследований двух способов и данные для построения диаграммы рассеивания и определения коэффициента корреляции. В связи с измерениями параметров клейковины и протеина двумя способами (ручной отмыв — прибор Инфратек 1241) необходимо определить тренд рассматриваемых способов.
Таблица 2 — Результаты измерений влажности зерна
Фирма Экспресс-анализ, Стандартный метод
грузополучателя измерения влажности (анализатор влажности), % измерения влажности (сушильный шкаф), %
1 12,5 12,3
2 9,6 10,0
3 14,6 14,8
4 13,6 13,0
5 13,9 13,9
6 11,2 11,3
7 10,6 10,5
8 9,4 9,6
9 12,6 12,5
10 12,0 12,0
11 11,5 11,6
12 11,0 11,0
13 10,8 10,9
14 13,5 13,5
15 12,7 12,6
16 12,6 12,3
17 11,4 11,2
18 11,6 11,6
19 13,3 13,3
20 13,0 13,1
21 14,0 14,3
22 10,9 10,6
23 9,2 9,2
24 15,0 15,0
25 11,3 11,5
Таблица 3 — Результаты исследований содержания клейковины и протеина
в пшенице двумя способами
Фирма Клейковина Клейковина Разность Среднее Протеин Протеин Разность Среднее
грузопо- ручной экспресс- показа- значение ручной экспресс- показа- значение
лучателя отмыв анализ телей отмыв анализ телей
1 23,0 23,5 - 0,5 23,25 13,3 13,5 -0,2 13,4
2 22,8 22,8 0 22,8 13,0 13,0 0 13,0
3 21,3 22,0 -0,7 21,65 12,3 12,7 -0,4 12,5
4 21,1 21,5 -0,4 21,3 12,4 12,5 -0,1 12,45
5 24,6 24,5 0,1 24,55 14,5 14,5 0 14,5
6 22,7 22,9 -0,2 22,8 13,2 13,2 0 13,2
7 22,0 22,6 -0,6 22,3 12,8 13,0 -0,2 12,9
8 19,1 19,0 0,1 19,05 11,5 11,5 0 11,5
9 20,6 20,9 -0,3 20,75 11,7 11,9 -0,2 11,8
10 21,0 21,3 -0,3 21,15 12,5 12,7 -0,2 12,6
11 16,1 16,3 -0,2 16,2 10,5 10,5 0 10,5
12 17,0 16,9 0,1 16,95 10,4 10,4 0 10,4
13 18,5 18,9 -0,4 18,7 10,9 11,0 0,1 10,95
14 19,0 19,6 -0,6 19,3 11,2 11,5 -0,3 11,35
15 19,9 20,3 -0,4 20,1 11,7 11,9 -0,2 11,8
16 24,6 24,6 0 24,6 14,6 14,6 0 14,6
17 23,3 23,2 0,1 23,25 13,3 13,3 0 13,3
18 23,6 23,9 -0,6 23,75 13,6 13,6 0 13,6
19 17,3 17,6 -0,3 17,45 10,5 10,5 0 10,5
20 16,5 17,0 -0,5 16,75 10,1 10,4 -0,3 10,25
21 19,5 19,4 0,1 19,45 11,5 11,5 0 11,5
22 18,6 19,0 -0,4 18,8 11,0 11,3 -0,3 11,15
23 21,0 21,5 -0,5 21,25 12,2 12,5 -0,3 12,35
24 22,7 22,9 -0,2 22,8 12,6 13,0 -0,4 12,3
25 22,5 23,0 -0,7 22,75 12,9 13,0 -0,1 12,95
На рисунках 2, 3 по результатам исследований представлены диаграммы рассеивания показателей клейковины и
протеина, полученные при измерении двумя способами. Обе диаграммы имеют положительный тренд.
Рисунок 2 — Диаграмма рассеивания двух способов измерений клейковины
14
(О
е; го I
го ■
и и 01 а
13
12
т
11
10
Гху = 0,980
♦V
♦ ♦ ♦ ж ♦
♦ ♦♦
10
11
12 13
Стандартный метод оценки
14
15
Рисунок 3 — Диаграмма рассеивания двух способов измерений протеина
Для оценки силы связей между двумя способами измерений рассчитывался коэффициент корреляции гху, вычисляемый по формуле (2):
£
ху
ху
4
£2 • £
(2)
у
Коэффициент корреляции между измерениями, выполненными двумя
способами, составил при измерении показателей клейковины и протеина соответственно 0,994, 0,980.
В таблице 4 приведены результаты исследований показателя влажности зерна, полученные при измерении по стандартной методике (использование сушильного шкафа) и применением анализатора влажности. Измерения проводились в течение двух месяцев.
Таблица 4 — Результаты измерений влажности зерна
Фирма грузополучателя Стандартный метод Экспресс-анализ (анализатор влажности) Разность показателей Среднее значение
1 12,3 12,5 -0,2 12,4
2 10,0 9,6 0,4 9,8
3 14,8 14,6 0,2 14,7
4 13,0 13,5 -0,5 13,25
5 13,9 13,9 0 13,9
6 11,3 11,2 0,1 11,25
7 10,5 10,6 -0,1 10,55
8 9,6 9,4 0,2 9,5
9 12,5 12,6 -0,1 12,55
10 12,0 12,0 0 12,0
11 11,6 11,5 0,1 11,55
12 11,0 11,0 0 11,0
13 10,9 10,8 0,1 10,85
14 13,5 13,5 0 13,5
15 12,6 12,7 -0,1 12,65
16 12,3 12,6 -0,3 12,45
17 11,2 11,4 -0,2 11,3
18 11,6 11,6 0 11,6
19 13,3 13,3 0 13,3
20 13,1 13,0 0,1 13,05
21 14,3 14,0 0,3 14,15
22 10,6 10,9 -0,3 10,75
23 9,2 9,2 0 9,2
24 15,0 15,0 0 15,0
25 11,5 11,3 0,2 11,4
На рисунке 4 представлена диаграмма рассеивания двух способов из-
мерений влажности пшеницы, которая имеет положительный тренд.
Рисунок 4 — Диаграмма рассеивания двух способов измерений влажности
Определение коэффициента корреляции между измерениями, выполненными двумя способами при оценке влажности зерна, составил 0,993.
Значения коэффициента корреляции по сравниваемым способам оценки указывает на сильную связь между методами измерений.
Для оценки полученных результатов измерений была использована диаграмма Блэнда-Алтмана [4], представ-
ляющая собой, как было изложено выше, диаграмму рассеивания, на которой по оси Х откладывается среднее значение двух сравниваемых методов в одном испытании, а по оси Y разность значений одного испытания.
По результатам представленных данных (табл. 3, 4) построены диаграммы рассеивания сравнения результатов измерений при оценке клейковины, протеина, влажности (рис. 5-7).
Среднее значение двух сравниваемых методов Рисунок 5 — Диаграмма разброса при сравнении результатов оценки клейковины
Рисунок 6 — Диаграмма разброса при сравнении результатов оценки протеина
Среднее значение двух сравниваемых методов
Рисунок 7 — Диаграмма разброса при сравнении результатов оценки
влажности зерна
Обсуждение
Анализ представленных диаграмм разброса, характеризующих сравнения результатов оценки измерений разными способами, позволяет отметить высокие значения коэффициента корреляции, которые указывают на тесную линейную связь, однако для оценки согласованности этого недостаточно. Приведенные усредненные значения по каждому методу и разность для каждого усредненного значения (рис. 5-7) позволяют сделать следующие предварительные выводы.
1. Средняя разность между измерениями клейковины составляет 0,28, протеина — 0,136, что говорит о наличии систематического расхождения. Средняя разность между измерениями влажности зерна равна нулю.
2. Стандартные отклонения разностей клейковины, протеина, влажности составили соответственно 0,26, 0,306, 0,173, что невелико по сравнению с самими значениями.
Для адекватной оценки показателей качества зерновых культур определяемых различными методами могут возникнуть проблемы связанные не только с использованием средств измерений, но и выбранным методом. Поэтому может возникнуть вопрос об ошибках и погрешностях измерений.
Ошибки измерения подразделяют на систематические и случайные.
Систематические ошибки вызываются факторами, действующими одинаковым образом при многократном повторении одних и тех же измерений.
Эти ошибки должны или учитываться или исключаться. При измерении физических величин в тех случаях, когда основную роль играют случайные ошибки все оценки точности измерения можно сделать только с некоторой вероятностью. Для оценки величины случайной ошибки измерения существуют несколько способов. Наиболее распространена оценка с помощью средней квадратичной ошибки. Также иногда применяется средняя арифметическая ошибка.
Средняя квадратичная ошибка определяется по формуле (3):
5 =
^п
де-вд2
71-1
(3)
Относительная величина средней квадратичной ошибки, выраженная в процентах, называется коэффициентом вариации и определяется по формуле (4): Ж=5УХ100%. (4)
Определение средней арифметической ошибки гп вычисляется по формуле (5):
тп~ п . (5)
Для характеристики величины случайной ошибки следует задавать два значения, а именно: величину доверительного интервала (или величину самой ошибки) и величину доверительной вероятности, т. к. знание доверительной
вероятности позволяет оценить степень надежности полученного результата.
Если количество измерений не велико 30>п>3 (в нашем случае 25), можно приближенно оценить доверительный интервал, используя среднеквадратичное отклонение £х:
IX
я.
(И
п- 1
Ист
I— ист [
V п V п
В таблице 5 по результатам, серии измерений показателей качества зерна, приведены ошибки рассматриваемых способов измерений при доверительной вероятности 0,95. Результаты расчетов показывают, что средняя квадратичная ошибка, в сравниваемых способах измерений отличаются незначительно. Коэффициенты вариации при измерении клейковины и протеина отличаются, что связано с разными средними арифметическими значениями результатов измерений. Коэффициент вариации при измерении влажности имеет незначительное отличие. Для рассматриваемых способов определения показателей качества зерна пределы доверительной погрешности при доверительной вероятности 0,95 практически одинаковы.
Таблица 5 — Показатели ошибок измерений
Наименование и обозначение показателя Клейковина (стандартная оценка) Клейковина (экспресс-анализ) Протеин (стандартная оценка) Протеин (экспресс-анализ) Влажность стандартная оценка) Влажность (экспресс-анализ)
Среднее арифметическое Х 20,732 21,004 12,168 12,3 12,064 12,064
Средняя квадратичная ошибка Бп 2,49 2,48 1,245 1,224 1,558 1,564
Коэффициент вариации Ш, % 12,01 11,8 10,23 9,950 12,91 12,96
Пределы доверительной погрешности ±0,846 ±0,843 ±0,423 ±0,416 ±0,529 ± 0,531
Выводы
Анализ результатов оценки измерений показателей зерновых разными способами, позволяет отметить высокие
значения коэффициента корреляции, указывающие на тесную линейную связь. Приведенные усредненные значения по каждому способу оценки поз-
воляет сделать вывод о наличии систематического расхождения при определении клейковины и протеина. Средняя разность между измерениями влажности зерна равна нулю. Стандартные отклонения разностей клейковины, протеина, влажности составили соответственно 0,26, 0,306, 0,173, что невелико по сравнению с самими значениями.
Для рассматриваемых способов определения показателей качества зерна пределы доверительной погрешности при доверительной вероятности 0,95 практически одинаковы. Измерения, полученные обоими способами при оценке клейковины и протеина, согласуются друг с другом, но требуют введения корректирующего коэффициента либо другого средства измерения.
Библиографический список
1. ГОСТ Р 54478-2011 Зерно. Методы определения количества и качества клейковины в пшенице.
2. ГОСТ 10987-76. Зерно. Методы определения стекловидности.
3. Гиссин, В. И., Суржиков, М. А. Аспекты оценки качества процессов товародвижения в международной торговле : моногр. — Ростов н/Д : ИПК РГЭУ (РИНХ), 2014.
4. Гланц, С. Медико-биологическая статистика. — McGraw-Hill, 1994; М. : Практика, 1998.
Bibliographic list
1. GOST R 54478-2011 Grain. Methods for determining the quantity and quality of gluten in wheat.
2. GOST 10987-76. Corn. Methods for determining glassiness.
3. Gissin, V. I., Surzhikov, M. A. Aspects of quality assessment of product distribution processes in international trade : monograph. — Rostov-on-Don : PPC of RSUE (RINH), 2014.
4. Glantz, S. Biomedical statistics. — McGraw-Hill, 1994; M. : Practice, 1998.
А. Г. Кобилев, М. Д. Розин, В. П. Свечкарёв, А. Л. Малюга
МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ ИНТЕГРАЦИОННЫМИ ПРОЕКТАМИ НА ОСНОВЕ ТОЧЕК РОСТА СУБЪЕКТОВ ЮЖНОГО ФЕДЕРАЛЬНОГО ОКРУГА
Аннотация
Исследование моделей формирования интеграционных проектов развития регионов РФ на основе точек роста выявляет ряд важных аспектов, связанных с этапами и управлением этапами их реализации. Представлен вариант интеграции, при котором не инновация интегрируется в существующие проекты, а инновация трансформирует проект в систему с иной, новой, направленностью, которая представляет собой систему трехконтурной интеграции, иначе, называемую тернарная модель. В этом случае три плоскости тернарной модели и являются этим механизмом интеграции и саморазвития, когда инновация трансформирует проект в систему с направленностью на развитие. Планирование в рамках тернарной модели предполагает совместное осмысление развития конкретных проектов (точек роста и совмещенных), среды интеграции проектов и структуры их согласованного исполнения. Каждая плоскость тернарной модели должна быть отражена в соответствующих разделах плана реализации Указа: планировании циклов реализации проектов в рамках унарных моделей, планировании циклов развития в рамках бинарных моделей, наконец, планировании непрерывного развития путем ориентации на интеграцию инноваций в рамках структурирования тернарной модели.
Ключевые слова
Указ Президента России, Южный федеральный округ, точки роста, модель, тернарная модель, проект, программа, интеграция, механизм.
