CC BY
0
Также владельцам бизнеса в сфере общественного питания важно быть готовыми к экономическим, политическим и любым другим изменениям в мире, и уметь адаптироваться под новые условия, не упуская из внимания актуальные тренды и тенденции.
Источники:
1. Мотышина М.С. Менеджмент в сфере услуг: теория и практика. СПб.: СПб ГУП, 2006. 204 с.
2. ГОСТ 30389-2013. Предприятия общественного питания. Классификация и общие требования. М.: Стандартинформ, 2014. 16 с.
3. Емельянова Т.В., Кравченко В.П. Экономика общественного питания: учебник. Минск: Вышэйшая школа, 2007. 383 c.
4. Чернов Г. Е. Социально ориентированные системы общественного питания: управление, конкуренция, информатизация. СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2001. 148 с.
5. ТОП-5 трендов ресторанной индустрии в 2023 году [Электронный ресурс] // vc.ru — интернет-издание о бизнесе, стартапах, инновациях, маркетинге и технологиях. URL: https://vc.ru/food/621827-top-5-trendov-restorannoy-industrii-v-2023-godu (дата обращения: 27.11.2023).
6. Ресторанный рынок России [Электронный ресурс] // TAdviser - портал выбора технологий и поставщиков. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1% (дата обращения: 27.11.2023).
7. Топ-8 трендов в ресторанном бизнесе в 2023 году [Электронный ресурс] // vc.ru — интернет-издание о бизнесе, стартапах, инновациях, маркетинге и технологиях. URL: https://vc.ru/u/1002334-gruppa-kompaniy-vizard/653794-top-8-trendov-v-restorannom-biznese-v-2023-godu (дата обращения: 27.11.2023).
8. Тренды ресторанного бизнеса на 2023 год - что ожидать? [Электронный ресурс] // Группа компаний «Визард». URL: https://prowizard.store/company/articles/ trendy_restorannogo_biznesa_na_2023_god_chto_ozhidat/ (дата обращения: 27.11.2023).
9. Франчайзинг на рынке фаст-фуда [Электронный ресурс] // Businessmens.ru - онлайн-сервис для продажи франшизы. URL: https://businessmens.ru/franchise/ fast-food#article-review (дата обращения: 27.11.2023).
10. Еда станет быстрой и дорогой: тренды ресторанного рынка на 2023 год [Электронный ресурс] // Издательский дом Сфера. URL: https://sfera.fm/articles/fud-reteil/eda-stanet-bystroi-i-dorogoi-trendy-restorannogo-rynka-na-2023-god (дата обращения: 27.11.2023).
EDN: BBTQKU
О.В. Ушаков - k.c.-x.h., доцент кафедры экономики, менеджмента, организации производственной деятельности и трудовой адаптации осужденных Академии ФСИН России, Рязань, Россия, [email protected],
O.V. Ushakov - Candidate of Agricultural Sciences, Associate Professor of the Department of Economics, Management, Organization of Industrial Activity-news and labor adaptation of Convicts of the Academy of the Federal Penitentiary Service of Russia, Ryazan, Russia,
Н.В. Байдова - к.т.н., доцент, доцент кафедры экономики, менеджмента, организации производственной деятельности и трудовой адаптации осужденных Академии ФСИН России, Рязань, Россия, [email protected],
N.V. Baydova - Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Associate Professor of the Department of Economics, Management, Organization of Production Activities and Labor Adaptation of Convicts of the Academy of the Federal Penitentiary Service of Russia, Ryazan, Russia.
ПРИМЕНЕНИЕ IOT ТЕХНОЛОГИИ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ПРЕДПРИЯТИЕМ АПК THE USE OF IT TECHNOLOGY FOR THE MANAGEMENT OF AN AGRICULTURAL ENTERPRISE
Аннотация. Современный переход к укрупненному хозяйствованию требует применение не только новых подходов к руководству, но и применению новых управленческих технологий. В рамках «Индустрия 4.0» применяется технология «Интернета вещей» (англ. Internet of Things, IoT) или «промышленного Интернета вещей» позволяющая собирать информацию и передавать ее по беспроводным каналам связи на большие расстояния о состоянии отслеживаемых показателей или удаленно изменять режимы работы оборудования. Такой подход нашел широкое распространение в среде отечественных промышленных предприятий.
Целью исследования является рассмотрение реализации концепции IoT для управления производственными процессами в сфере растениеводства. Для проведения исследования, представленного в настоящей статье, использовались общепринятые методики основанные на следующих методах: абстрактно-логический, сравнений и экспертных оценок. Сети IoT состоят из аппаратной и программной частей: аппаратная часть представляет из себя систему сбору и передачи информации. Датчиками могут быть устройства измеряющие различные показатели (влажность и температуру почвы и воздуха, количество солнечного света поглощенное растением количество осадков и т.д.) системы передачи информации представляют из себя передатчики и или трансиверы с помощью которых информация с датчиков отправляется на центральный сервер (ЦОД) и т.д. основными стандартами передачи информации являются: LoRa (LoRaWan); 2G$ 3G; 4G или 5G; LTE-M; NB-IoT; 0G Sigfox.выбор стандарта определяется в зависимости от объемов данных и дальности передачи информации. Максимальная дальность может достигать более 20км. Архитектура данных сетей может быть обширной и включать в себя несколько тысяч устройств с датчиками и трансиверами, несколько шлюзов принимаемых данных, сервер или ЦОД с программным обеспечением для обработки данных различные средства вывода информации для собственников, управленцев и специалистов (АРМ). Данные системы, как правило увязывают с системами обработки данных на основе алгоритмов BIG DATA, ГИС-систем точного земледелия, нейронных сетей или искусственного интеллекта. В зависимости от архитектуры и настройки IoT сети можно выйти на новый уровень производства. Получение оперативной информации о состоянии посевов, фитосанитарной обстановке позволяет спланировать и организовать проведение необходимых мероприятий для получения запланированного урожая, с минимизацией потерь и затрат.
Abstract: The modern transition to integrated management requires the use of not only new approaches to management, but also the use of new management technologies. Within the framework of "Industry 4.0", the technology of the "Internet of Things" (English Internet of Things, IoT) or the "industrial Internet of Things" is used, which allows collecting information and transmitting it wirelessly over long distances about the status of monitored indicators or remotely changing the operating modes of equipment. This approach is widely used among domestic industrial enterprises.
The purpose of the study is to consider the implementation of the IoT concept for managing production processes in the field of crop production. To conduct the research presented in this article, generally accepted methods based on the following methods were used: abstract-logical, comparisons and expert assessments. IoT networks consist of hardware and software parts: the hardware part is a system for collecting and transmitting information. Sensors can be devices that measure various indicators (humidity and temperature of soil and air, the amount of sunlight absorbed by the plant, the amount of precipitation, etc.) information transmission systems are transmitters and or transceivers with which information from sensors is sent to a central server (data center), etc. the main standards for information transmission are: LoRa (LoRaWAN); 2G$ 3G; 4G or 5G; LTE-M; NB-IoT; 0G Sigfox.The choice of the standard is determined depending on the amount of data and the distance of information transmission. The maximum range can reach more than 20km. The architecture of these networks can be extensive and include several thousand devices with sensors and transceivers, several gateways of received data, a server or data center with data processing software and various means of information output for owners, managers and specialists (APMs). These systems are usually linked to data processing systems based on BIG DATA algorithms, precision farming GIS systems, neural networks or artificial intelligence. Depending on the architecture and configuration of the IoT network, it is possible to reach a new level of production. Obtaining up-to-date information on the state of crops and the phytosanitary situation allows you to plan and organize the necessary measures to obtain the planned harvest, minimizing losses and costs.
Ключевые слова: интернет вещей, IoT, «точное земледелие», цифровизация сельского хозяйства, «цифровая экосистема сельскохозяйственного предприятия», земледелие.
Keywords: Internet of things, IoT, "precision agriculture", digitalization of agriculture, "digital ecosystem of an agricultural enterprise", agriculture.
Введение
Основу продовольственной безопасности страны составляет ее сельское хозяйство. От того на сколько оно развито и перекрывает потребности жителей страны и региона зависят стратегические задачи, как внешнего, так и внутреннего направления.
Одним из современных подходов к управлению промышленным предприятием является его цифровиза-ция. Он основан на активном применении информационных систем с интеллектуальной обработкой данных и образованием «экосистемы предприятия» с несколькими «озерами данных» по направлениям работы организации. Данный подход носит название «Индустрия 4.0».
«Индустрия 4.0» (или ее синоним четвертая промышленная революция) - это современная концепция целостной цифровой перестройки и автоматизации внутренних процессов не только предприятия, но и системы экономики в целом, основанная на повсеместном использовании киберфизических и интеллектуальных инфор-ма ционных систем с обменом и обработкой информацией между ними под контролем человека или без его непосредственного участия. [2]
В различных источниках основными технологиями Индустрии 4.0 выделяют: робототехнику и применение дронов (БПЛА), интернет вещей (Internet of Things, IoT), в том числе промышленный (Industrial Internet of things, IIoT), облачные вычисления и работу с большими объемами данных (BIGDATA), умное производство и регулирующие его SMART-стандарты, 3D печать композитные материалы и применение искусственного интеллекта (artificial intelligence, AI). [1,3,4]
Применение перечисленных технологий в России растет с каждым годом о чем свидетельствует растущее число организаций использующих современные цифровые технологии диаграмма 1.
Диаграмма 1 - Удельный вес организаций (в общем их числе), использующих современные цифровые технологии (%) [2]
В современном мире ресурс цифровых решений доступен не только промышленным предприятиям, но и агрохолдингам, и даже фермерским хозяйствам. В своем докладе ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, указывает на то, что применение отечественными сельскохозяйственными производителями различных цифровых решений, будет способствовать снижению себестоимость продукции продовольственного назначения в некоторых подотраслях не менее 15 %. [4].
По мнению многих исследователей из перечисленных систем для сельского хозяйства наиболее актуальны: робототехника и применение дронов (БПЛА), интернет вещей (Internet of Things, IoT), облачные вычисления с обработкой больших объемов данных (BIG DATA), и применение искусственного интеллекта (artificial intelligence, AI), а так же RFID технология.[1]
Одной из доступных и легко внедряемой технологией является технология IoT (Сокращение от англ. Internet of Things,) или интернет вещей - концепция многоуровневых сетей состоящих из многочисленных физических объектах (так называемых «вещей»), оснащённых как внешними таки встроенными технологиями сбора данных, приема передачи данных с объектов - «вещей» для взаимодействия по заранее запланированному алгоритму: (друг с другом; с внешней средой - центром управления; или передачу данных между собой, и центром управления)
Концепция IoT в целом рассматривает организацию масштабных сетей, как явление, способное провести перестройку не только различных экономических но и общественных процессов, частично исключая контроль со стороны человека или полностью проводя их без его участия.
Целью исследования является рассмотрение реализации концепции IoT для управления производственными процессами в сфере растениеводства.
Методика исследований основана на общепринятых исследованиях с использованием следующие методы: сравнений и экспертных оценок, а так же абстрактно-логического.
Информационной базой исследования являются статистические данные, научные работы отечественных и зарубежных исследователей, личные наблюдения и разработки авторов.
Результаты:
Концепция IoT в различных источниках интерпретируется по разному в общем виде представляет: Internet of things (IoT) - интернет вещей - это многоуровневая система, основывающаяся на датчиках и контролле-
рах, установленных на ключевых узлах, блоках или агрегатах производственного объекта, оснащенных системой передачи собираемых с них информацией, обработкой этих данных алгоритмами искусственного интеллекта или «больших данных», с последующей визуализацией решений или объективной ситуации. [1,2]
В IoT сеть входят следующие элементы:
- Устройства (физические объекты), оснащенные модулями с датчиками и передатчиком данных. В совокупности объект оснащенный датчикам и средствами передачи данных представляет IoT устройство или SMART устройство входящий в сеть.
-Датчики, измеряющие показатели на физических объектах с последующей шифровкой и передачей средства связи (трансивер, сетевой модуль) или сеть Интернет на платформу или хаб. Передача данных - коммуникация в сети может осуществляться, как с помощью радио канала (трансивер), так и через проводное подключение (LAN). Основные технологии передачи данных для IoT устройств представлены в таблице 1. Кроме датчиков так же информация может приходить с камер наблюдения, в виде файлов с дронов или БПЛА, а так же со спутников дистанционного зондирования земли.
- Платформа это система сбора информации с трансиверов, первичной обработки и хранения данных. Платформа может быть облачной, в виде приложения или комплексной системой автономно реагирующей на все изменения.
- Работающее программное обеспечение на платформе обеспечивает сбор распределение и анализ данных. Как правило, в алгоритмы программного обеспечение встраиваются нейронные сети или алгоритм искусственного интеллекта, что позволяет предсказывать развитие событий, или представлять консультативную помощь операторам и пользователям.
- Комплекс средств визуализации получаемой информации. Может быть представлен отдельной интерактивной панелью, страничкой в браузере API или приложении или графической визуализацией.
Таблица 1 - Наиболее часто применяемая технология передачи данных для IoT-устройств
Вид устройств Разновидность сетей передачи данных или стандарт Уровень формирования IoT системы Технические характеристики
Сложные комплексные устройства 4G или 5G Частные или национальные сети для устройств с высоким объемом данных Скорость от 100Мбит/с до 10 Гбит/с; задержка менее 200 мс для 5G менее 5мс.; радиочастот от 3 ГГц, используемых в 4G, до 100 ГГц
2G или 3G Национальное покрытие для устройств с высоким объемом данных Скорость от 10Мбит/с до 40 Мбит/с; задержка менее 200 мс; радиочастота от 900, 1800МГц;
LTE-M Национальный охват для устройств с сетевым энергопитанием Скорость - 4-7 Мбит/с; задержка менее 10-15мс;
NB-IoT Покрытие для устройств с большим объемом данных или высоким потоком передачи. Скорость - 130 -160 Кбит/с; задержка менее 10мс;
Простые устройства с низким энергопотреблением LoRaWAN Сообщества и частные сети с передаваемыми небольшими сообщениями Скорость - 0,3 до 50 кбит/с; Частотный диапазон зависит географического региона от 863-928МГц.
0G Sigfox Глобальные сети для небольших сообщений Скорость - 100-600 бит/с; Частотный диапазон от 865 до 928 МГц
Необходимо отметить, что многие системы, представленные на рынке, работают на выделенных частотах соответствующие каналам основным операторам сотовой связи. Среди которых выделяются «Мегафон» и «МТС». У данных операторов есть действующие примеры систем и опыт внедрения.
Средняя дальность действия беспроводных систем по обмену данными составляет 20км в случае установки ретрансляторов или группировки сети с передачей данных через другие устройства на платформу может многократно увеличиваться. Архитектура IoT сети представлена на схеме 1.
Рисунок 1 - Архитектура IoT сети агропредприятия.
В растениеводстве возможна организация IoT сети для сбора данных и прогнозировании урожайности или сроков агротехнических мероприятий. Такие сети могут быть организованы на территории хозяйств путем установки умных средств мониторинга объединенных в единую сеть. На каждом полевом участке размещается
устройство мониторинга показателей:
- влажности почвы на различных границах пахотного горизонта (0-10 и 10-20см);
- влажность воздуха на уровне растений;
- количество выпавших осадков за определенный период;
-температуры почвы на глубине залегания корневой системы полевых культур или глубине пахотного слоя в садах и виноградниках;
- температурой воздуха на уровне растений;
- светообеспеченности т.е. количество часов времени с солнечным сиянием;
- количества отраженного света влияющего на фотосинтез;
- засоленности и электропроводности почвы;
- электропроводности растений;
- направления и силы ветра;
- количества микрочастиц (пыли, спор или пыльцы);
- другие полевые показатели.
Устройства установленные на машинотракторный агрегат позволяют отслеживать следующие показатели:
- количество топлива в баке;
- скорость МТА;
- местонахождение и состояние МТА;
- наполненность бункера комбайна или сеялки или бака опрыскивателя;
- параметры стабильности работы опрыскивателей или разбрасывателей минеральных удобрений;
- объем выполняемой работы - выработка;
- параметры рабочих ходов и использование времени (с оценкой надежности);
- маневровые показатели - проходимость, устойчивость движения и т.д.;
- другие полевые показатели.
1оТ устройства могут быть установлены и на другие агрегаты например Зерносушилки или зерноочистители. На них будут отслеживать показатели:
- загрузки оборудования;
- стабильность работы;
- температуры теплоносителей или воздушных потоков в системе;
- режимы работы оборудования;
- объемы выполненной работы или затраченной энергии (топлива);
- другие показатели.
Датчики могут измерять показатели, как в единицу времени, так и за какой-то период времени. В зависимости от этого на платформу могут передаваться данные абсолютного характера (минимальные или максимальные значения), средние данные (средний уровень засоленности), или суммарные (сумма осадков за месяц). Данные могут передаваться за определенное время одним значением или потоком данных в режиме реального времени.
На платформе необходимо будет организовать центр обработки данных, а так же раздельное хранение информации не только с каждого датчика, но и сгруппировать их по ключевому признаку, например, в пределах одного поля, одного ландшафта (группа полей) или севооборота образовав «озеро данных» в рамках цифровой экосистемы хозяйства. Обработка данных может быть реализована, как с применением коэффициентов Селянинонва (ГТК), Жеслина (гелиотермический), Сапожниковой и Шашко, так и с применением матричных методов или алгоритмов нейронной сети. Данные с датчиков сети можно упростить с применением стационарной метеостанции. Задачами данной станции являются сбор метеоданных и передача их в 1оТ сеть для корректировки работы.
Кроме расчета показателей урожайности, и планирования работ, необходимо внедрить алгоритмы прогнозирования развития болезней и вредителей на территории хозяйства. Данный подход позволит на основе получаемой с поля информации планировать проведение защитных мероприятий, объемы СЗР и агрохимика-тов, а так же помогать в закупках.
Особое внимание необходимо уделить полевым отделениям с ирригацией или орошением и их оснащению. Проведение поливов мероприятий регулярное требующее знания состава воды и норм орошения в зависимости от фазы роста растений и влаги в почве и т.д.
Так же необходимо отметить возможность интеграции данных дистанционного мониторинга по средствам БПЛА или спутников. По этим данным возможна корректировка получаемых данных с наземной сети.
Кроме этого все технические средства, могут быть оснащены различными датчиками и устройствами помимо систем контроля и логистики (датчиков топлива, вР8/ГЛОНАСС трекера и т.д). Например, устройства для обработки почвы могут измерять диэлектрическую проницаемость для оценки засоленности и влажности почвы с привязкой к координатам в рамках геоинформационной сети.
Показатели которые считывает устройство с технических средств будут формировать поток данных о выполнении операций на поле или саду и о состоянии технического средства ( от наработок МТА и объема топлива в нем, до выработки и трудоемкости).
Необходимо отметить, что «Умные производства» в основе имеют информационную систему, задача ко-
торой это интеллектуальная обработка получаемых и проанализированных данных через различные каналы и из различных источников преимущественно в пределах экосистемы предприятия.
Рисунок 2 - Цифровая экосистема агро предприятия Преимущества от внедрения 1оТ систем очевидны:
- оптимизация затрат на производство урожая, в частности сокращение проходов тракторной техники на поле;
- оптимизация эксплуатационных затрат и повышение эффективности применения техники;
- снижение потерь на поле или складе;
- корректировка модельной (базовой) технологической карты и затрат на получение урожая;
- уход от незапланированных простоев;
- повышение безопасности проведения агротехнологических работ;
- снижение экологической нагрузки на территориях хозяйства.
Для адаптации под новые требования «умного производства» действующие системы управления агропредприятием претерпят изменения:
- изменение организационно управленческой структуры;
- повышение экономической и управленческой эффективности процессов и работы;
- выявление и удовлетворение индивидуальных требований, как внешних так и внутренних потребителей или клиентов;
- изменение существующих условий труда на новые.
- обеспечение требуемой гибкости производства;
«Гибкость производства» зависит не только от внедрения 1оТ, но и от действующей технологии производства продукции, качества системы управления.
Рисунок 3 - Цели внедрения 1оТ
Поскольку система собирает и анализирует большие объемы данных, то информация может быть настроена на различные уровни управления. Для собственников и директоров:
- анализ факторов, влияющих на результат;
- аудит и визуализация затрат;
- контроль эффективности работы техники;
- повышение рентабельности бизнеса;
- увеличение точности планирования агротехнических работ;
- сравнительный и динамический анализ с возможностью мигрировать по уровням от отделения и севооборота в нем до элементарного участка на поле.
Для руководителей функциональных направлений:
- отражение доходов и расходов или движение ТМЦ;
- регламентная отчетность и аналитика;
- планирование работ по полям, севооборотам или отделениям;
- контроль выполнения планов работ;
- анализ урожайности по элементарным участкам в пределах поля, севооборота, отделения или хозяйства в целом;
- анализ затрат на гектар по культурам, севооборотам и т.д.;
- автоматическое ведение книги полей, карточек учета и таблиц проведенных работ;
- анализ и учет технических регламентов эксплуатации оборудования и техники;
- планирование и контроль выполнения технических работ по обслуживанию или ремонту техники.
Риски и проблемы агрокомпаний связанные с внедрением IoT технологий схожи с рисками и проблемами промышленных предприятий.
Сложности, вызванные кризисными явлениями: трудности с поставками комплектующих или программным обеспечением от иностранных производителей.
Бизнес процессы внедрения и эксплуатации IoT систем. Для настройки и эксплуатации IoT систем необходимо организовать специальное подразделение или отдел, состоящий из программистов и инженеров для размещения, обслуживания и настройки систем. В различных бизнес-процессах необходимы специфичные знания или данные что потребует предварительной обработки информации именно в разрезе данного вида процесса.
В ряде случаев можно указать юридические проблемы размещения и эксплуатации IoT систем. Чаще всего встречается проблема невозможности использования систем вблизи режимных объектов или на территориях прилегающих к ним. Кроме этого часто на размещение IoT систем влияет необходимость лицензирования частотных диапазонов на которых эксплуатируется система.
Так же необходимы специалисты с кросс-дисциплинарными навыками. Например, снять показания влажности почвы с датчика и передать на сервер проблем не составит, но необходимы знания в какой период вегетации растений, на каких почвах и на какой глубине уровень влажности будет критичен для получения запрограммированного уровня урожайности или знание математического аппарата для расчета необходимых индексов вегетации или конвертирования форматов передаваемых данных.
Размещение IoT систем на поле может вызвать затруднения в организационном плане при обработке почвы на полевых участках.
Одним из важных элементов эксплуатации данного типа систем является кибербезопасность. Поскольку все устройства в сети подключаются либо по Интернету или по частной сети с выходом в Интернет к платформе, то высока вероятность перехвата управления сетью и перепрошивка устройств для работы в интересах зло-умшленников. Чаше всего сети могут использовать для организации и проведения DOS атак, для совершения физических правонарушений (вывод из строя техники и т.д.), а так же повышения защищенности сетей применяют: защищенное подключение хабов к платформе или датчикам; мониторинг и выявление атак на уровне сети, развитую парольную политику и использование защищенной инфраструктуры on-site, настраиваемый мониторинг активности.
Окупаемость данного оборудования на промышленных предприятиях составляет до 1,5 лет. Учитывая сезонность работы агропредприятия, растянутые производственные циклы можно предположить, что окупаемость в может составлять до 3 лет. Соотношение затрат (капитальных и операционных) наиболее приемлемое у беспроводных автономных систем (LoRa; LoRaWAN и т.д.), к тому же данные комплекты устройств могут работать сразу после настройки без пред установки SIM карт операторов связи. Бесперебойная работа системы возможна очень длительный период от 1 до 5 лет в зависимости от условий и режимов работы, объемов передаваемых данных и удаленности от платформы.
Выводы
Состав данного оборудования включает не только аппаратную часть, но и программную, которая реализуется через облачные сервисы. Возможности программирования и применение уникальных разработок предприятия позволит прогнозировать все виды работ на поле и бюджет подразделений более тщательно и на длительные периоды. Собираемая информация анализируется с применением облачных технологий, BIG DATA и искусственного интеллекта по заранее встроенному алгоритму. Особый интерес для внедрения данной системы представляют участки с орошением, пастбища, сады и ягодники, так как на них регламентированы проведение работ, то данные системы могут помочь в оптимизации технологических процессов.
Источники:
1. Индикаторы цифровой экономики: 2022: статистический сборник / Г. И. Абдрахманова, С. А. Васильковский, К. О. Вишневский, Л. М. Гохберг и др.; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». — М.. НИУ ВШЭ, 2023. — 332 с.
2. Ушаков О. В. Цифровизация производственного комплекса уголовно-исполнительной системы // VI Международный пенитенциарный форум «Преступление, наказание, исправление» (приуроченный к 30-летию со дня принятия Конституции Российской Федерации и Закона Российской Федерации от 21 июля 1993 г. № 5473-I «Об учреждениях и органах уголовноисполнительной системы Российской Федерации») : сборник тезисов выступлений и докладов участников (г. Рязань, 15-17 нояб. 2023 г.) : в 9 томах. - Рязань : Академия ФСИН России, 2023. Т. 6 : Материалы Международной научно-практической конференции. - 2023. - 351 с.
3. Цифровизация: основные направления, преимущества и риски Скляр М.А., Кудрявцева К.В. // Экономическое возрождение России. 2019. № 3 (61). С. 103-114.
4. Цифровая трансформация отраслей: стартовые условия и приоритеты : Доклад к XXII Апрельской международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества, Москва, 13-30 апреля 2021 / Г. И. Абдрахманова, К. Б. Быховский, Н. Н. Веселитская [и др.]. - Москва : Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", 2021. - 239 с. - ISBN 978-5-7598-2510-4. - EDN WPPBQJ.
