пос. Караваево, Костромская область, Россия
ВАК 5.2.1 Экономическая теория
ВАК 5.2.4 Финансы
ВАК 5.2.5 Мировая экономика
ВАК 5.2.6 Менеджмент
ВАК 5.2.7 Государственное и муниципальное управление
УДК 33 Экономика. Народное хозяйство. Экономические науки
УДК 338.242.2 в условиях свободной конкуренции
ГРНТИ 06.81 Экономика и организация предприятия. Управление предприятием
ОКСО 38.03.01 Экономика
ББК 6523 Планирование. Экономическое прогнозирование
ТБК 7741 Экономика промышленности
Целью данного исследования является разработка когнитивных моделей управления затратами промышленных предприятий, которые выступают инструментом для визуализации и анализа идентифицируемых параметров, условий и взаимосвязей. Авторами обосновывается применение методики когнитивных моделей для принятия решений управления затратами. В работе рассматривается потенциал и особенности использования подобных моделей для прогнозирования уровня затрат промышленных предприятий под влиянием идентифицируемых параметров. Инструмент когнитивного моделирования дает возможность определить и измерить влияние идентифицируемых параметров, которые способны как стимулировать, так и сдерживать реализацию различных стратегий управления затратим промышленных предприятий.
промышленные организации, когнитивные карты, моделирование, идентифицируемые параметры, управление, затраты
1. Ахметшина Л.Г. Новый смысл развития предпринимательства: модель опережения, технологии и кадры / Л.Г. Ахметшина, Т.А. Щербина, М.В. Дуброва и др. – М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и Ко», 2024. – 554 с.
2. Горлачева Е.Н., Иванникова Е.М. Методология управления когнитивными факторами производства высокотехнологичных предприятий // Экономика науки. – 2019. – Т.5. № 3. – С. 203-214.
3. Заграновская А.В. Автоматический поиск концептов когнитивной карты в области стратегического управления // Вестник Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова. – 2022. № 4. – С. 165-176.
4. Иванова О.Е. Когнитивные модели по созданию информационных систем управления затратами промышленного сектора экономики // Экономика и предпринимательство. – 2019. – №2 (39). – С. 136-141.
5. Иванова О.Е., Шмидт Ю.И., Задворнева Е.П. Модель управления затратами с применением подхода нечетких когнитивных карт в цифровой промышленности // Экономика и предпринимательство. – №12. – 2023. – С. 932-937.
6. Измайлова М. А., Абрашкин М. С., Иванова О. Е. [и др.]. Инновационное развитие промышленных предприятий в современных условиях. – Москва: Мир науки, 2024. – 257 с.
7. Караев Р.А. Когнитивный анализ и выбор стратегических целей предприятия // Бизнес-информатика. – 2019. – Т. 13. № 4. – С. 28-38.
8. Квилинский А., Kuzior А. Когнитивные технологии в управлении и формировании направлений приоритетного развития промышленных предприятий // Системы управления в производственном проектировании. – 2020. – № 28 (2). – С. 133-138.
9. Ломакин Н., Марамыгин М., Катаев А., Кращенко С., Юрова О., Ломакин И., Когнитивная модель финансовой устойчивости отечественной экономики на основе искусственного интеллекта в условиях неопределенности и риска // Международный журнал технологий. – 2022. – Том 13(7). – C. 1588-1597.
10. Минаков А.В., Суглобов А.Е. Трансформация механизмов коммуникации и взаимодействия с клиентами в цифровом маркетинге // Russian Journal of Management. – 2023. – Т. 11. – № 1. – С. 211-228.
11. Митяков Е.С., Карпухина Н.Н., Митяков С.Н., Ладынин А.И. Когнитивное моделирование экономического развития промышленных экосистем // Экономика промышленности. – 2025. – Т. 18, № 1. – С. 63-77.
12. Репушевская О.А., Суглобов А.Е. Характеристика факторов и условий, оказывающие влияние на сбалансированность организационно-экономического механизма развития регионов // Russian Journal of Management. – 2025. – Т.13, № 1. – С.102-113.
13. Файман А. Д. Ресурсные проекты в экономике еврейской автономной области: оценка эффектов на основе подходов когнитивного моделирования // Вестник Забайкальского государственного университета. – 2021. – Т. 27, № 9. – С. 107-120.
14. Филипковская Л., Матвиенко О. Поддержка принятия управленческих решений в экономических системах на основе когнитивного моделирования // Международный инженерно-технологический журнал. – 2018. – № 7. – С. 588-592.
15. Hildebrand Dennis, Rösl Stefan, Auer Thomas, Schieder Christian. Next-Generation Business Process Management (BPM): A Systematic Literature Review of Cognitive // Conference: S-BPM ONE 2024. At: Weiden (Germany). https://www.researchgate.net/publication/380545067_Next-Generation_Business_Process_Management_BPM_A_Systematic_Literature_Review_of_Cognitive_Computing_and_Improvements_in_BPM
16. Hirenkumar Mistry, Ripalkumar Patel. Cognitive Computing For Decision Support Systems: Transforming Decision-Making Processes // Educational Administration: Theory and Practice. – 2024. – P. 64-67.
