Бочкарев А. М. Особенности развития машиностроительной отрасли в региональном пространстве на основе использования систем искусственного интеллекта
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.18082264Ключевые слова:
региональное развитие, Индустрия 4.0, цифровая трансформация, предиктивная аналитика, компьютерное зрение, технологические кластеры, региональная политикаАннотация
В статье рассмотрены особенности внедрения систем искусственного интеллекта в машиностроительную отрасль в региональном разрезе. Выявлена значительная поляризация технологического развития между субъектами федерации, обусловленная диспропорцией в ресурсном обеспечении, кадровом потенциале и уровне цифровизации. С использованием сравнительного анализа успешных кейсов и региональной статистики определены ключевые факторы, способствующие и препятствующие имплементации решений на основе искусственного интеллекта. На основе изучения литературных источников и практического опыта систематизированы модели внедрения, а также сформулированы адресные рекомендации для органов власти, бизнес-сообщества и образовательных учреждений. Сделан вывод о необходимости формирования эффективной публично-частной партнерской модели как условия для преодоления региональной поляризации и перехода к созданию интеллектуальных, наукоемких продуктов и сервисов с учетом современных тенденций.
Скачивания
Библиографические ссылки
1. Указ Президента РФ от 10.10.2019 № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации».
2. Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года.
3. McKinsey & Company. (2021). «Global Industrial AI Survey: AI adoption accelerates in industrial operations».
4. Boston Consulting Group (BCG). (2022). «How AI Is Revolutionizing Industrial Operations». [Электронный ресурс]. URL: https://www.bcg.com/publications/2022/how-AI-is-revolutionizing-industrial-operations (дата обращения: 15.10.2025).
5. PwC. (2020). «Доклад о цифровизации промышленности России. Точка перегиба». [Электронный ресурс]. URL: https://www.pwc.ru/ru/industrial-digital/assets/industrial-digital-rus.pdf (дата обращения: 15.10.2025).
6. Минпромторг России. (2021). «Стратегия развития промышленности Российской Федерации до 2030 года».
7. НИУ ВШЭ. (2022). «Цифровая трансформация отраслей: стартовые условия и приоритеты». Мониторинг экономической ситуации в России. Тенденции и вызовы социально-экономического развития. – № 11(113). – С. 55-68.
8. Центр стратегических разработок (ЦСР). (2018). «Цифровая трансформация промышленности: проблемы и перспективы». Аналитический доклад.
9. Ивакин Ян.А. Использование аппарата глубоких нейросетей при решении задач идентификации объектов, регистрируемых информационно-измерительной системой / Ян.А. Ивакин, Е.Г. Семенова, А.Е. Шашурин, А.В. Суслин // Автоматизация в промышленности. – 2022. – № 5. – С. 46-48.
10. Григорьев А.Д. Реидентификация с предфильтрацией по качеству изображений в задаче слежения за множеством объектов / А.Д. Григорьев, А.Н. Гнеушев // Информационные технологии. – 2021. – Т. 27, № 8. – С. 409-418.
11. Петров А.В. Цифровые двойники - цифровые тени - цифровые двойники / А.В. Петров // Актуальные вопросы аграрной науки. – 2024. – № 52. – С. 73-81.
12. Шестакова И.Г. Региональные аспекты цифровизации машиностроительного комплекса: проблемы и перспективы / И.Г. Шестакова // Экономика и предпринимательство. – 2021. – № 12 (137). – С. 684-688.
13. Siemens AG. (2022). «Industrial AI in practice: Real-world use cases for predictive maintenance and optimization». White Paper.
14. Материалы Международного форума «ЦИПР» (Цифровая индустрия промышленной России). – Нижний Новгород, 2022-2023 гг. [Электронный ресурс]. URL: https://ципр.рф/ (дата обращения: 15.07.2025).
15. Gartner. (2023). «Market Guide for AI in Manufacturing». ID G00774523.
16. IDC. (2023). «Worldwide Artificial Intelligence Spending Guide». [Электронный ресурс]. URL: https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=IDC_P33117 (дата обращения: 15.10.2025).
17. Ростех. (2023). «Отчет о внедрении технологий Индустрии 4.0 на предприятиях госкорпорации «Ростех». [Электронный ресурс]. URL: https://rostec.ru/ (дата обращения: 15.10.2025).
18. АСИ (Агентство стратегических инициатив). (2022). «Барометр цифровой трансформации промышленности РФ». [Электронный ресурс]. URL: https://asi.ru/digital/barometer/ (дата обращения: 15.10.2025).
19. ISO/IEC TR 24028:2020. «Information technology – Artificial intelligence – Overview of trustworthiness in artificial intelligence».
20. Forrester Research. (2024). «The State Of AI In Manufacturing, 2024». [Электронный ресурс]. URL: https://www.forrester.com/report/the-state-of-ai-in-manufacturing-2024/ (дата обращения: 15.10.2025).
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
Статьи журнала «Вестник Донецкого университета. Серия 03. Экономика и право» находятся в открытом доступе и распространяются в соответствии с условиями Лицензионного Договора с Донецким Государственным университетом, который бесплатно предоставляет авторам неограниченное распространение и самостоятельное архивирование.
