CC BY
64
www.hjournal.ru DOI: 10.17835/2078-5429.2016.7.3.065-077
РАЗВИТИЕ МОДЕЛЕЙ УПРАВЛЕНИЯ УСТОЙЧИВОСТЬЮ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ
КУЗЬМИНОВ АЛЕКСАНДР НИКОЛАЕВИЧ,
доктор экономических наук, профессор кафедры управления человеческими ресурсами, Южный федеральный университет, г. Ростов-на-Дону,
e-mail: [email protected]
КОРОСТИЕВА НАТАЛЬЯ ГЕННАДЬЕВНА,
аспирант,
Южный федеральный университет, г. Ростов-на-Дону, e-mail: [email protected]
ФИЛИППОВ СЕРГЕЙ ВИКТОРОВИЧ,
кандидат экономических наук, доцент кафедры гуманитарных дисциплин и экономики, Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени
М. И. Платова, г. Новочеркасск, e-mail: [email protected]
В статье рассматривается проблема оценки устойчивости промышленного предприятия в контексте сбалансированного использования ограниченных ресурсов. В качестве концептуальной модели принят подход к рассмотрению предприятия как пространства «3S», позволяющего сочетать различные подходы к обеспечению устойчивого развития предприятия на всех этапах жизненного цикла. Показано, что, рассматривая каждый элемент пространства устойчивости, методологически целесообразно опираться на систему ограничений, описывающих граничное состояние временного равновесия, достижение которого в локальном периоде синергетически обусловливает некоторый баланс распределения ограниченных ресурсов предприятия. Финансовая устойчивость, отражающая номинальную эффективность использования ресурсов на всех этапах жизненного цикла производства, может быть одним из косвенных показателей оперативной оценки взаимодействия всех подсистем, критерием оптимальности которой предложена система ценологических ограничений. Указанная постановка вопроса позволила сформулировать основные требования к содержанию критериального аппарата диагностики возможных состояний и обосновать использование ценологической устойчивости как синтетического подхода, предполагающего математическое описание самоорганизующихся систем в динамике в границах выживаемости. Предложен алгоритм осуществления математической и статистической оценки состояний использования финансовых ресурсов, отражающий степень устойчивости предприятия как потребителя ограниченных ресурсов в динамике.
Ключевые слова: устойчивость промышленных предприятий; самоорганизация систем; ценозы; финансовые ресурсы; динамика общего равновесия; равновесие систем.
© Кузьминов А. Н., Коростиева Н. Г., Филиппов С. В., 2016
со ■н о см
od
o.
o
>
о н о
т
а в
о р
и
л b
е р
15
с
о р
п о В
О
fee
3
о ш СП
о
о о ш
Ll_
о
_J
<
THE EXTENSION MODEL OF SUSTAINABLE M AN AG E M E N T O F I N DU STRI AL E N TE RPRI SE S
ALEKSANDR N. KUZMINOV,
Doctor of Economics,
Professor of the Department of Human Resource Management, Southern Federal University, Rostov-on-Don, e-mail: [email protected]
NATALYA G. KOROSTIEVA,
Post-Graduate Student, Southern Federal University, Rostov-on-Don, e-mail: [email protected]
SERGEY V. FILIPPOV,
Candidate of Economic Sciences (PhD), Associate Professor,
Platov South-Russian State Polytechnic University (NPI), Novocherkassk, ■h e-mail: [email protected]
CM
00 The paper discusses the problem of assessing the sustainability of an industrial enterprise in the
01
2 context of a balanced use of limited resources. As a conceptual model approach is adopted to «3S» g consider enterprise as a space that allows to combine different approaches to the sustainable ° development of enterprises at all stages of the life cycle. It is shown that the stability of viewing each ® space element is methodologically advisable to rely on system constraints, describing the boundary ^ condition of temporary equilibrium, the achievement of which the local period synergistically causes | some balance the allocation of limited resources of the enterprise. Financial stability, reflecting the § nominal effective use of resources at all stages of the life cycle can be one of the proxy indicators for ^ rapid assessment of the interaction of all subsystems, which optimality criterion proposed system ^ coenoses restrictions. The above statement of the problem made it possible to formulate the basic
requirements for the content criteria-based device diagnosis of possible states and justify the use coenosis sustainability as a synthetic approach that allows mathematically describe the self-organizing systems in the dynamics within the limits of survival. The algorithm of the mathematical and statistical evaluation of the financial resources of states, reflecting the degree of stability of the company as a consumer of scarce resources over time is offered.
Keywords: stability of industrial enterprises; self-organizing systems; coenoses; financial resources; Dynamic General Equilibrium; General Equilibrium.
JEL: D50, C15, G32.
[3 1. Концепция 8таН-8а/в-8и81атаЫв в исследовании промышленных
^ систем
^ Решение задачи поддержания эффективности и стабильности
о промышленного предприятия в период непрерывных изменений внешней среды
о является приоритетной в экономических исследованиях в последнее время. На фоне
ш динамичных институциональных и инновационных преобразований в России
о деятельность промышленных предприятий подвергается рискам ухудшения
<с ресурсообеспеченности, снижения конкурентоспособности и вероятности
^ наступления банкротства. В этих условиях приобретает большое значение
з
О
рассмотрение указанного вопроса в системе логической оценки потери предприятием некоторого равновесного состояния, которое с точки зрения самоорганизационных и междисциплинарных моделей отражает необходимую устойчивость.
Наряду с этим, с точки зрения энтропийного подхода и теории информации отмечается нелинейная (экспоненциальная) зависимость промышленного предприятия от качества использования ограниченного ресурса, наблюдение за которым, в силу самих условий производственного процесса, затруднено и требует разработки нового методологического аппарата (Borangiu, 2012. С. 131-141).
Интенсивное развитие промышленных технологий и усложнение современных продуктов изменяет требования к инструментарию исследования их эффективности и в ближайшее время, как считается, в большей степени будет рассматриваться в рамках исследовательского поля, получаемого в пространстве, так называемых «3S», или Smart-Safe-Sustainable систем (Trentesaux, 2009). На рис. 1 представлена логика синтеза новых тем исследований в области устойчивого развития предприятий промышленности, формирующих указанные три измерения, каждое из которых может быть рассмотрено в отдельности, но, на наш взгляд, необходимо их системное представление.
Так, уровень «Safe - Безопасность» раскрывается в широком смысле, имея в виду, например, надежность, доступность, безопасность, тестируемость и
со
ремонтопригодность продукции, процессов и промышленных систем, ,н оценивающихся с позиции теории надежности (Benard et al., 2008). Этот аспект см направлен на обеспечение требуемого уровня функционирования и постоянной od безопасности всех трех типов состояний любого жизненного цикла их развития. ° Надёжность и устойчивость также взаимосвязаны с понятиями реакции и адаптации к возмущениям в процессе их использования, будь они локального или глобального характера (Bergstrom et al., 2015). Это представление не является ф революционным, так как изначально использовалось в качестве инструмента для анализа и проектирования сложных систем, когда дизайнеры стремились ^ разработать эффективные системы с функциональной точки зрения, в том числе | системы Интегрированной поддержки логистики (ILS) и системы Обеспечения о функциональной поддержки производства (PFSP) (Kriaa et al., 2015). § Представляется целесообразным здесь рассмотрение вопроса обеспечения £ безопасности в целом посредством кибернетический модели «Up-Down» (Sanislav et 1 al., 2016). g
Пространство «Smart - Разум» представляет собой интеллектуальное ^ измерение продукции, процессов и производственных систем, что относится к ^ системе, включающей вычислительную технику и сервис-ориентированные решения q. и средства. Производственные и экономические подсистемы систематически g взаимодействуют на всех этапах всех циклов промышленного предприятия, постоянно пересекаясь с внешними факторами и персоналом, что в значительной о степени усложняет указанные процессы и требует использования новых управляющих инструментов, основанных на физических и математических моделях. Известен целый ряд научных исследований в указанной области, такие как модели распределенного управления (Trentesaux, 2009), Holonic manufacturing systems (Giret et al., 2009), Многоагентных систем (Leitao et al., 2012), ориентации на сервисы (Borangiu et al., 2012), виртуализации и виртуального ввода в эксплуатацию (Berger et al., 2015), Облачного Производства (Xu, 2012), кибер-физических систем (Lee et al., 2015), интеллектуальных продуктов (McFarlane et al., 2013) и Интернет вещей о (Atzori et al., 2010), которые будут способствовать развитию инновационных SMART о решений в индустриальных теориях. ш
В таком контексте совместимость существующей информации и научных о модельных систем, как например, Manufacturing Execution Systems (MES) < (Кузьминов, 2016) и планирования ресурсов предприятия (ERP), является ключевым ^ вопросом для обеспечения жизнеспособности интеллектуальных решений, о
о fee
3
о ш СП
о
описывается идеями (Alsafi and Vyatkin, 2010). Однако вопрос разработки различных интеллектуальных решений для промышленных предприятий, интеграции их в систему моделей и инструментов остается открытым, что обусловлено, прежде всего, стохастическим характером типичных хозяйственных ситуаций.
3 "S"
SMART-SAFE-SUSTAINABLE SYSTEMS
CD ■Н О СМ
00
5 О
О х О
т
пз со
о <
ф
15 о О
с
О
m
о ш СП
о
о о ш
LL
о
_J
<
Рис. 1. Пространство Smart-Safe-Sustainable устойчивости промышленных систем Источник: составлено авторами на основе (Trentesaux, 2009).
«Sustainable - Устойчивость» представляет собой измерение продукции, процессов и промышленных систем, поддерживающих равновесие между экономическими, социальными и экологическими требованиями и ограничениями. Наиболее часто цитируемое определение «устойчивого развития» известно после доклада Брундтланд (ООН, 1987): «Устойчивым развитием является развитие, которое удовлетворяет потребности настоящего времени, не ставя под угрозу способность будущих поколений удовлетворять свои собственные потребности» (United Nations, 1987). В 1993 году Алленби и Грёдель предложили Концепцию промышленной экологии (Graedel and Allenby, 2010; 2002); Эренфельд в 2004 году представил в первый раз концепцию устойчивого производства (Ehrenfeld, 2004); и совсем недавно, в 2012 году, Джаретти и Тойш определили ее как «способность эффективно использовать природные ресурсы для производства путем создания продуктов и решений, которые, благодаря новым технологиям, мерам
регулирования и когерентному социальному поведению, позволяют достичь экономических, экологических и социальных целей, таким образом сохраняя окружающую среду, продолжая совершенствовать качество человеческой жизни» (Garetti and Taisch, 2012). В указанной постановке вопроса, на наш взгляд, энергия, как онтологическое явление всех элементов устойчивости, представляет собой наиболее перспективное направление исследований и должна рассматриваться в рамках ресурсного аспекта, включая в себя энергию электрическую, финансовую, интеллектуальную и т.п. (Prabhu et al., 2015). Указанное измерение для исследования и оптимизации триады «продукты-процессы -промышленные системы» обеспечит наилучший баланс между экономическими, экологическими и социальными основами устойчивого развития предприятия.
Кроме того, необходимо отметить, что на протяжении многих лет исследователи в области устойчивости производственных систем рассматривали ее с точки зрения парадигмы «ограниченности надежности» всех элементов системы-предприятия (Zhu, 2012), не учитывая такое общепризнанное сегодня явление, как самоорганизация систем. Особый интерес вызывает проблематика планирования и прогнозирования устойчивости, которая в силу нерешенности обладает наибольшим потенциалом формирования новых решений. Ресурсная (энергетическая) составляющая указанного процесса, на наш взгляд, позволит совместить СМАРТ-решения и потенциал эффективного использования ресурсов для достижения экономической и, как следствие, общей устойчивости промышленных предприятий.
2. Модельное представление устойчивости в динамике
Рассматриваемая концепция опирается на представление устойчивости как определенного естественного состояния систем, которое достигается в силу присущей ей самоорганизации элементов в физическом смысле устойчивости механических систем Л. Эйлера и кибернетическом - А. М. Ляпунова, Ж. Лагранжа, А. Пуанкаре и др.
Весьма важным для дальнейшего рассуждения является утверждение о том, что устойчивость может быть описана некоторым числом возможных значений, допускающих динамическое отклонение от равновесия. Выход за рамки указанных состояний может привести к деструктивным последствиям или преобразованию, которое будет стремиться к равновесию, но в новой системе координат.
Механизм указанного динамического преобразования представлен на рис. 2.
Рис. 2. Механизм указанного динамического преобразования устойчивости систем Источник: составлено авторами на основе (Филиппов, 2013).
В исследовании С. В. Филиппова показано, что «промышленное предприятие, как социально-экономическая система, по своей сути ближе к биологической системе, чем к физической или механической. Предприятие как искусственная система не является полностью саморегулирующейся, при этом, абсолютная устойчивость требует неизменности показателей внешней среды, что невозможно» (Филиппов, 2013).
со ■н о см
od
о с
К
О >
о
х
О
т
пз ш
о <
ф
15 о О
с
о m
о fee
3
о ш СП
о
о о ш
Ll_
о
_J
<
со ■н о см
00
О
о
х О
т
го ш
о ^
< ф
с^
15 о О с^ с
о т
С) §
3
о ш сп о
о о ш
о <
В процессе управления производственным предприятием под влиянием внешней среды непрерывно возникают новые обстоятельства, способные радикально повлиять на результат, задачей устойчивого управления является определение политики предприятия с учетом этих обстоятельств. Системный подход к процессу обеспечения устойчивого развития промышленных предприятий предполагает рассмотрение их как целостной системы, состоящей из элементов, обладающих определенными собственными целями. Необходимо учитывать, что промышленное предприятие как открытая система взаимодействует с внешней средой, получая финансы, сырье, материалы, энергию, информацию, рабочую силу и прочие ресурсы, и преобразовывает их в товар. Предприятия промышленности, по своей сути, во многом представляют собой саморегулирующиеся структуры, для которых отклонение от плановых показателей является поводом для включения механизмов по приведению системы в равновесное состояние.
Таким образом, микроэкономическая устойчивость основана на балансировании составных элементов и показателей с целью обеспечения запланированных текущих и стратегических результатов и существующих кибернетических ограничений. Совокупность составных элементов и структур производственного предприятия образуют механизмы саморегуляции, обеспечивающие поддержание равновесия в рамках заданных экономических параметров.
Вместе с тем необходимо отметить тот факт, что в таком случае система находится в прямой зависимости от качества определения указанных показателей, что, как показано выше, крайне затруднительно.
Функционирование промышленного предприятия связано с производством продукции, оказанием услуг, сопровождающимся использованием различного вида ресурсов, начиная от финансовых и заканчивая интеллектуальными. Современный научный подход технологического понимания трансформации указанных ресурсов в производственном процессе позволяет рассматривать их как элементы жизненного цикла некоторой условной технологии (Дашут, 2014), которая может быть описана как некоторая совокупность предметно-ресурсной трансформации в процессе получения результата (см. табл. 1).
Таблица 1
Потребляемые группы ресурсы и произведенной продукции применительно к СЖЦ условной технологии
Наименование СЖЦ А В С Б Е
Потребляемые ресурсы (извлечение) Знания типа 1, Знания типа 2, финансы Технолог. способ, финансы Конструкционные материалы, энергия, финансы Первичные ресурсы, финансы, сырье, энергия Энергия, финансы,
Продукт Технолог. способ Проект реализации технолог. способа Производственное технолог. оборудование Полезный эффект, продукт Первичные ресурсы
А - эскиз, идея, замысел, эскизное моделирование; В - проект трансформации способа в процесс;
С - производство средств производства; овеществление принятого технологического способа; Б - эксплуатация; Е- утилизация.
Источник: составлено на основе модифицированной схемы (Дашут, 2014).
Технологический способ есть продукт финансовых ресурсов, качество которых, по сути, определяет качество всего процесса производства и качество самих промышленных систем, так как технологический способ является определяющим
фактором для их создания (стадии В, С). На стадии В финансы определяют качество технологии: а) характеристики конструкционных материалов; б) использование технологических знаний при производстве активных технических систем. В стадии Б (эксплуатация) осуществляется оптимизация процессов с целью повышения эффективности, которая ограничена пределом - характеристиками процесса, обусловленными доступными финансовыми и прочими ресурсами.
Для реализации условий устойчивости, которые предъявляются к аналитическому пространству как системе, необходимо
1) принять за основу некий структурообразующий механизм взаимодействия элементов;
2) при определении условий взаимодействия системы с окружающим миром показать внешние и внутренние факторы.
Таким образом, при формировании нового аналитического пространства в качестве внешнего фактора принята доступность получения ресурсов, в качестве внутреннего фактора - менеджмент. Сочетание внутренних и внешних факторов, с одной стороны, обеспечивает связь системы с внешним миром, с другой стороны, формирует ряд фундаментальных (устойчивых) зависимостей. Выявление этих зависимостей будет способствовать выделению активных системных зон, стимулирование развития которых может обеспечить эффект качественного развития системы в целом.
Даже при ограниченных ресурсах вариантов организации процессов 2 производства продукции (услуг), как и самих его форм (состояний), существует некое см конечное множество. Ограничивается оно уровнем доступности экономических и оо технологических знаний для менеджмента на данный момент времени и ° сформулированными показателями использования.
Каждая из составляющих устойчивости является самостоятельным объектом моделирования и планирования и в разной степени оказывает влияние на ф результат, в зависимости от особенностей внешней и внутренней среды предприятия. Ключевым элементом, обеспечивающим устойчивость предприятия в ^ целом, служит финансово-экономическая подсистема предприятия, способствующая | его стабильной хозяйственной деятельности. Процесс управления финансовой о устойчивостью предусматривает реализацию мероприятий по прогнозированию, § планированию, оперативному управлению и контролю. £
Финансовую устойчивость хозяйственной деятельности можно 1 охарактеризовать степенью свободы маневрирования денежными средствами т предприятия с целью обеспечения бесперебойности процессов производства. ^ Показателями финансовой устойчивости, демонстрирующими результат ^ производственно-хозяйственной деятельности, целесообразно воспользоваться при о. определении кредитоспособности, конкурентоспособности и экономической з устойчивости предприятия.
Критерием финансовой устойчивости является отношение стоимости о материальных оборотных средств и размера заемных и собственных источников их формирования. Финансовая устойчивость отражает сбалансированность денежных и ^ товарных потоков, доходов и расходов, средств и источников их формирования.
В мировой и отечественной практике при оценке финансовой устойчивости принято рассчитывать следующие коэффициенты: собственного капитала, финансовой зависимости, маневренности собственного капитала, структуры ^ долгосрочных вложений, долгосрочного привлечения заемных средств, а также ^ соотношения собственных и привлеченных денежных средств. о
Нормативные критерии для этих показателей могут устанавливаться в о процессе сопоставления по группам и зависеть от отраслевой принадлежности ш предприятия, принципов кредитования, сложившейся структуры источников о средств и оборачиваемости оборотных средств, а также авторитета предприятия и <
др. Ёг
з О
<
Серьезным недостатком такого нормирования является то, что относительно лидингового показателя описанной условной технологии его применение крайне ограничено, так как внутри каждого промышленного предприятия практически никогда нет возможности определить некий универсальный технологический показатель, общий для всех объектов. По мнению Б. И. Кудрина, при «сравнении различных (даже принадлежащих к одной отрасли) экономических ценозов, то как показано в рамках классической технетики, подобная операция вообще не имеет смысла» (Кудрин, 2006).
со ■н о см
оо
О
3. Модель определения финансовой устойчивости предприятия на основе ценологических ограничений
При определении финансовой устойчивости наиболее широко распространены методы: экстраполяции, нормативный, математического моделирования и балансовый.
Как показано в работе Филиппова С. В., устойчивость предприятия целесообразно рассматривать на основе таких единичных показателей, как ценологические ограничения (Филиппов, 2013). На микроуровне экономическим ценозом выступает промышленное предприятие, а элементом ценоза являются виды затрат, принятых в управленческом учете. Оптимальный баланс распределения ресурсов между стратегическими единицами бизнеса следует рассматривать в виде процесса, управляемого в рамках ценологических ограничений. Благодаря объективности и наличию проработанного математического аппарата, возможно обоснованно предложить направления оптимизации, которые будут способствовать повышению устойчивости производственной деятельности предприятия, а следовательно, вести речь о таком новом виде устойчивости, как ценологическая.
о
X
О
т
го ш
о ^
<
ф с^
15 о О с^ с О
т
о ш сп о
о о ш
о <
Рис. 3. Сбалансированная модель обеспечения устойчивости предприятия Источник: составлено авторами на основе (Филиппов, 2013).
Таким образом, задача устойчивого развития предприятия может быть решена путем сбалансированной рационализации и оптимизации производственных, управленческих, социальных, структурных и финансовых подсистем предприятия при одновременном обеспечении ценологической устойчивости предприятия (см. рис. 3).
Финансовая устойчивость достигается путем эффективного формирования, распределения и использования материальных ресурсов с применением методов экстраполяции, нормирования, математического моделирования и баланса, а ценологическая - путём сбалансированности затрат на основе рангового анализа.
Ценологическая устойчивость предприятия — это состояние всех его систем, формируемых на основе неравномерного распределения ограниченных ресурсов различной природы, при котором предприятие, реагируя на возмущающие воздействия внешней среды, осуществляет внутренние изменения текущего и долговременного характера, каждое из которых сохраняет в допустимых границах или же улучшает экономические показатели производственных систем, обеспечивая возможность их устойчивого эволюционного развития.
Промышленное предприятие, являясь сложной системой, находящейся в условиях перманентных динамических возмущений, представляет собой совокупность элементов, которые вступают в процессе реализации технологического цикла в конкуренцию по поводу распределения ограниченного ресурса, прежде всего финансового (см. рис. 2). В этих условиях, математические закономерности S ценологической теории позволяют оценивать сбалансированность такого см конкурентного распределения ограниченного ресурса, отражающего оо фундаментальное свойство устойчивости системы в целом при условии соответствия ° его некоторым математическим ограничениям (Тяглов и Кузьминов, 2015; 2016).
Так, например, используя статистический массив данных о составе затрат предприятия за период, который представляет собой матрицу уникальных по своему ф содержанию финансовых выплат, называемых в ценологии «особью», ранжированных по убыванию, что объясняется конкурентным характером их ^ распределения по элементам использования, представляется возможным оценивать | его в определенной логической последовательности (Кузьминов и Коростиева, 2014). о Полученная совокупность данных о составе всех издержек предприятия за § период проходит последовательно следующие этапы исследования: £
1) статистическое оценивание, которое определяет возможность использования 1
пз
ценологического инструментария и вычисляет основные системные g
статистические показатели распределения; ^
2) интервальное оценивание на соответствие распределения некоторому идеалу, ^ который представляет собой наиболее возможный для данного распределения формат;
3) аппроксимация распределения с целью математического определения возможных границ колебания максимального и минимального уровня затрат о для каждого элемента; —■
4) Дифлекс-анализ (Deflexion analysis) распределения затрат в динамике за q прошедший период (до 7 лет), описывающий движение точек по кривой распределения, характер изменений распределения всего ресурса в целом;
5) стандартный ранговый анализ, выявляющий кластеры затрат, в которых оценивание осуществляется классическим Гаусс-методом; ^
6) динамическое стохастическое моделирование, учитывающее вероятные ^ изменения в системе исходных данных, позволяющее осуществлять прогноз о потребления ресурса экономическим ценозом на среднесрочную перспективу о (5-7 лет); ш
7) математическая оценка структурной устойчивости и безопасности о
рассматриваемой системы затрат. <
z СП 3
о
Таким образом, мы получаем эффективное «3S» исследование, которое включает в себя интеллектуальный инструментарий, оценивание устойчивости рассматриваемой системы и ее безопасности, с точки зрения влияния на способность сохранения других элементов для данного размера затрат в каждом конкретном случае. Такой анализ рассматривается в двух исследовательских пространствах — эвристическом и критериальном, которые, опираясь на законы оптимального построения экономических ценозов, в качестве критерия выбора рассматривают соотношение объемов системного и гауссового ресурсов групп затрат (коэффициент когерентности) и демонстрируют степень согласованности финансирования каждого элемента относительно всего экономического ценоза в целом. Полученные в результате оценивания нормы затрат, являясь для каждого конкретного предприятия уникальными, отражают также его возможность в долгосрочной перспективе исполнять свои финансовые обязательства перед кредиторами.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Дашут Е. С. (2014). Методические подходы к оценке перспективного потенциала экономического и технологического развития перерабатывающих отраслей (на примере алюминиевой и нефтеперерабатывающей промышленности) / Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук по специальности 08.00.05. ИНП РАН, Москва. S Кудрин Б. И. (2006). Классика технических ценозов. Общая и прикладная
% ценология. Вып. 31. «Ценологические исследования». Томск: ТГУ — Центр системных оо исследований, 2006, 220 с.
z: Кузьминов А. Н. и Абдуллаев Р. Р. (2016). Инструментарий исследования
I4-" индустриальной динамики в контексте выживаемости предпринимательских структур // Вестник Ростовского государственного экономического университета (РИНХ), № 2.
Кузьминов А. Н. и Коростиева Н. Г. (2014). Направления совершенствования системы учета кредитного риска для субъектов предпринимательства // Terra Economicus, Т. 12, № 2-2, с. 100-105.
Тяглов С. Г. и Кузьминов А. Н. (2016). Самоорганизационная модель управления импортозамещением в регионе // Вестник Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова, № 1(85), с. 122-129.
Тяглов С. Г., Кузьминов А. Н. и Коростиева Н. Г. (2015). Ценологическая оценка кредитных рисков в промышленности (ресурсный аспект) // Вопросы регулирования экономики, Т. 6, № 3, с. 138-147. ^ Филиппов С. В. (2013а). Эволюция подходов к управлению промышленным
предприятием на основе устойчивого развития // Вестник ЮРГТУ (НПИ), № 3,
о
ф
CL
g с. 100-103. о
CL
Филиппов С. В. (20136). Ценологические механизмы устойчивого развития
0 предприятий промышленности / Диссертация на соискание ученой степени " кандидата экономических наук по специальности 08.00.05. ДГТУ, Ростов-на-Дону, | 190 с.
b Филиппов С. В., Джуха В. М. и Кузьминов А. Н. (2012). Инструменты
з обеспечения технико-экономической устойчивости производственных систем //
ш Вестник Донского государственного технического университета, Т. 12, № 1-2(62),
£ с. 173-181.
1 Alsafi Y. and Vyatkin V. (2010). Ontology-based Reconfiguration Agent for ^ Intelligent Mechatronic Systems in Flexible Manufacturing // Robotics and Computer-g Integrated Manufacturing, vol. 26, no. 4, pp. 381-391.
ш Atzori L., Lera A. and Morabito G. (2010). The Internet of Things: A Survey //
о Computer Networks, vol. 54, no. 15, pp. 2787-2805.
< Benard V., Cauffriez L. and Renaux D. (2008). The Safe-SADT Method for Aiding
cc Designers to Choose and Improve Dependable Architectures for Complex Automated
о Systems // Reliability Engineering & System Safety, vol. 93, no. 2, pp. 179-196.
Berger T., Deneux D., Bonte T., Cocquebert E. and Trentesaux D. (2015). Arezzo-flexible Manufacturing System: A Generic Flexible Manufacturing System Shop Floor Emulator Approach for High-Level Control Virtual Commissioning // Concurrent Engineering, vol. 23, no. 4, pp. 333-342.
Bergstrom J., van Winsen R. and Henriqson E. (2015). On the Rationale of Resilience in the Domain of Safety: A Literature Review // Reliability Engineering & System Safety, vol. 141, Special Issue on Resilience Engineering, pp. 131-141.
Borangiu T., Thomas A. and Trentesaux D. (eds.) (2012). Service Orientation in Holonic and Multi-Agent Manufacturing Control // Studies in Computational Intelligence. Berlin, New York: Springer, pp. 284-296.
Conference on Financial Stability & Asset Management. (2016). Boston University Metcalf Trustee Center. (http://sites.bu.edu/fsam/_content - Дата обращения: 20.08.2016).
Ehrenfeld J. R. (2004). Can Industrial Ecology be the «Science of Sustainability?» // Journal of Industrial Ecology, vol. 8, no. 1-2, pp. 1-3.
Garetti M. and Taisch M. (2012). Sustainable Manufacturing: Trends and Research Challenges // Production Planning & Control, vol. 23, no. 2-3, pp. 83-104.
Giret A. and Botti V. (2009). Engineering Holonic Manufacturing Systems // Computers in Industry, vol. 60, no. 6, pp. 428-440.
Graedel T. E. and Allenby B. R. (2002). Industrial Ecology. Upper Saddle River: Prentice Hall. S
Graedel T. E. and Allenby B. R. (2010). Industrial Ecology and Sustainable ° Engineering. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall. oo
Kriaa S., Pietre-Cambacedes L., Bouissou M. and Halgand Y. (2015). A Survey of ° Approaches Combining Safety and Security for Industrial Control Systems // Reliability ^ Engineering & System Safety, vol. 139, pp. 156-178. -5
Lee J., Bagheri B. and Kao H.-A. (2015). A Cyber-Physical Systems Architecture ^ for Industry 4.0-based Manufacturing Systems // Manufacturing Letters, vol. 3, pp. 18-23. T
Leitao P., Colombo A. W. and Karnouskos S. (2016). Industrial Automation Based | on Cyber-Physical Systems Technologies: Prototype Implementations and Challenges // о Computers in Industry, vol. 81, pp. 11-25. §
McFarlane D., Giannikas V., Wong A. C. Y. and Harrison M. (2013). Product £ Intelligence in Industrial Control: Theory and Practice // Annual Reviews in Control, I vol. 37, no. 1, pp. 69-88. g
Prabhu V. V., Trentesaux D. and Taisch M. (2015). Energy-aware Manufacturing g-Operations // International Journal of Production Research, vol. 53, no. 23, ^ pp. 6994-7004.
Sanislav T., Mois G. and Miclea L. (2016). An Approach to Model Dependability of Cyber-Physical Systems // Microprocessors and Microsystems, vol. 41, pp. 67-76.
Trentesaux D. (2009). Distributed Control of Production Systems // Engineering Applications of Artificial Intelligence, vol. 22, no. 7, pp. 971-978.
Trentesaux D. and Millot P. (2016). A human-centered Design to Break the Myth of the «Magic Human» in Intelligent Manufacturing Systems // Service Orientation in Holonic and Multi-Agent Manufacturing, Studies in Computational Intelligence. Berlin, New York: Springer, pp. 103-114.
United Nations (1987). Report of the World Commission on Environment and Development: Our Common Future. (http://www.un-documents.net/our-common-future -Дата обращения: 20.08.2016). |
Xu X. (2012). From Cloud Computing to Cloud Manufacturing // Robotics and о Computer-Integrated Manufacturing, vol. 28, no. 1, pp. 75-86. ш
Zhu H. (2012). Reliability and Availability Analysis for Large Networking о System. Presented at the Reliability and Maintainability Symposium (RAMS), 2012 < Proceedings - Annual, IEEE, pp. 1-6. ^
CD 15
О О
С
О
m
76
Ky3bMMH0B A. H., KopocmeBa H. r., OuAunnoB C. B.
o
REFERENCES
Alsafi Y. and Vyatkin V. (2010). Ontology-based Reconfiguration Agent for Intelligent Mechatronic Systems in Flexible Manufacturing. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, vol. 26, no. 4, pp. 381-391.
Atzori L., Lera A. and Morabito G. (2010). The Internet of Things: A Survey. Computer Networks, vol. 54, no. 15, pp. 2787-2805.
Benard V., Cauffriez L. and Renaux D. (2008). The Safe-SADT Method for Aiding Designers to Choose and Improve Dependable Architectures for Complex Automated Systems. Reliability Engineering & System Safety, vol. 93, no. 2, pp. 179-196.
Berger T., Deneux D., Bonte T., Cocquebert E. and Trentesaux D. (2015). Arezzo-flexible Manufacturing System: A Generic Flexible Manufacturing System Shop Floor Emulator Approach for High-Level Control Virtual Commissioning. Concurrent Engineering, vol. 23, no. 4, pp. 333-342.
Bergstrom J., van Winsen R. and Henriqson E. (2015). On the Rationale of Resilience in the Domain of Safety: A Literature Review. Reliability Engineering & System Safety, vol. 141, Special Issue on Resilience Engineering, pp. 131-141.
Borangiu T., Thomas A. and Trentesaux D. (eds.) (2012). Service Orientation in Holonic and Multi-Agent Manufacturing Control. Studies in Computational Intelligence. Berlin, New York, Springer, pp. 284-296.
Conference on Financial Stability & Asset Management. (2016). Boston ^ University Metcalf Trustee Center. (http://sites.bu.edu/fsam/_content - Access Date: £ 20.08.2016).
cr> Dashut E. S. (2014). Methodological Approaches to Assessing the Potential Long-
z: Term Economic and Technological Development of Processing Industries (For Example, h-" Aluminum and Petroleum Industry). Diss. of the Candidate of Economic Sciences (PhD). IEF RAS, Moscow. (In Russian).
Ehrenfeld J. R. (2004). Can Industrial Ecology be the «Science of m Sustainability?». Journal of Industrial Ecology, vol. 8, no. 1-2, pp. 1-3. ^ Filippov S. V. (2013a). Evolution of the Approaches to the Industrial Enterprises'
| Management, Based on a Sustainable Development Concept. The Bulletin of the South° Russian State Technical University (NPI), no. 3, pp. 100-103. (In Russian). § Filippov S. V. (2013b). Coenoses Mechanisms For Sustainable Development Of
££ Industrial Enterprises. Diss. of the Candidate of Economic Sciences (PhD). Don State 1 Technical University, Rostov-on-Don, 190 p. (In Russian).
g Filippov S. V., Djuha V. M. and Kuz'minov A. N. (2012). Instruments of
^ Engineering-Economic Stabilization of Production Systems. Vestnik of Don State ^ Technical University, vol. 12, no. 1-2(62), pp. 173-181. (In Russian).
Garetti M. and Taisch M. (2012). Sustainable Manufacturing: Trends and Research Challenges. Production Planning & Control, vol. 23, no. 2-3, pp. 83-104.
Giret A. and Botti V. (2009). Engineering Holonic Manufacturing Systems. o Computers in Industry, vol. 60, no. 6, pp. 428-440.
—' Graedel T. E. and Allenby B. R. (2002). Industrial Ecology. Upper Saddle River:
o Prentice Hall.
B Graedel T. E. and Allenby B. R. (2010). Industrial Ecology and Sustainable
3 Engineering. Upper Saddle River, NJ, Prentice Hall.
oj Kriaa S., Pietre-Cambacedes L., Bouissou M. and Halgand Y. (2015). A Survey of
^ Approaches Combining Safety and Security for Industrial Control Systems. Reliability ^ Engineering & System Safety, vol. 139, pp. 156-178.
o Kudrin B. I. (2006). Classic Technical Coenoses. General and Applied Cenology,
g vol. 31. Coenoses Research. Tomsk, Publ. House of TSU - Center for System Studies, 220 m p. (In Russian).
o Kuz'minov A. N. and Abdullayev R. R. (2016). Study the Dynamics of Industrial
<c Instrumentation Survival in the Context of Enterprise Structures. Vestnik of Rostov o^ State University of Economics, no. 2. (In Russian). o
Kuz'minov A. N. and Korostieva N. G. (2014). Examples of Improving the Accounting System of Credit Risk for Businesses. Terra Economicus, vol. 12, no. 2-2, pp.100-105. (In Russian).
Lee J., Bagheri B. and Kao H.-A. (2015). A Cyber-Physical Systems Architecture for Industry 4.0-based Manufacturing Systems. Manufacturing Letters, vol. 3, pp. 18-23.
Leitao P., Colombo A. W. and Karnouskos S. (2016). Industrial Automation Based on Cyber-Physical Systems Technologies: Prototype Implementations and Challenges. Computers in Industry, vol. 81, pp. 11-25.
McFarlane D., Giannikas V., Wong A. C. Y. and Harrison M. (2013). Product Intelligence in Industrial Control: Theory and Practice. Annual Reviews in Control, vol. 37, no. 1, pp. 69-88.
Prabhu V. V., Trentesaux D. and Taisch M. (2015). Energy-aware Manufacturing Operations. International Journal of Production Research, vol. 53, no. 23, pp. 6994-7004.
Sanislav T., Mois G. and Miclea L. (2016). An Approach to Model Dependability of Cyber-Physical Systems. Microprocessors and Microsystems, vol. 41, pp. 67-76.
Trentesaux D. (2009). Distributed Control of Production Systems. Engineering Applications of Artificial Intelligence, vol. 22, no. 7, pp. 971-978.
Trentesaux D. and Millot P. (2016). A human-centered Design to Break the Myth of the «Magic Human» in Intelligent Manufacturing Systems. Service Orientation in Holonic and Multi-Agent Manufacturing, Studies in Computational Intelligence. Berlin, New York, Springer, pp. 103-114. S
Tyaglov S. G. and Kuz'minov A. N. (2016). The Self-Organization Management ° Model of Import Substitution in the Region. Bulletin of the Russian Economic University oo named after G. V. Plehanov, no. 1(85), pp. 122-129. (In Russian). °
Tyaglov S. G., Kuz 'minov A. N. and Korostieva N. G. (2015). Coenoses Risk Assessment in Industry (Resource Specificity). Journal of Economic Regulation, vol. 6, -5 no. 3, pp. 138-147. (In Russian). >
United Nations (1987). Report of the World Commission on Environment and Development: Our Common Future. (http://www.un-documents.net/our-common-future - T Access Date: 20.08.2016). |
Xu X. (2012). From Cloud Computing to Cloud Manufacturing. Robotics and о Computer-Integrated Manufacturing, vol. 28, no. 1, pp. 75-86. §
Zhu H. (2012). Reliability and Availability Analysis for Large Networking £ System. Presented at the Reliability and Maintainability Symposium (RAMS), 2012 Proceedings - Annual, IEEE, pp. 1-6.
CD Ш
о <
CD 15
О О
С
О
m
о fee
ZD CD Ш СП О
О О ш
Ll_
о
_J <
z СП ZD О
