uzriaУченые записки Российской академии предпринимательстваScientific notes of the Russian academy of entrepreneurship2073-6258JSC “Publishing Agency “Science and Education”10.24182/2073-6258-2021-20-4-50-57uzria-709Research ArticleОТРАСЛЕВОЙ СЕКТОР КАК ОСНОВА ЭКОНОМИКИ РОССИИINDUSTRY SECTOR AS THE BASIS OF THE RUSSIAN ECONOMYИспользование элементов бионической организации на предприятиях по производству электрического оборудованияThe use of elements of the bionic organization in the production of electrical equipmentМоисеевС. Б.MoiseevS. B.

Генеральный директор

Москва

General Manager

Moscow

moiseev.sb@mosizolyator.ruООО «Масса»РоссияLLC «Massa»Russian Federation2021090120222045057Copyright © Моисеев С.Б., 20222022Моисеев С.Б.Moiseev S.B.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.scinotes.ru/jour/article/view/709

Рассмотрены основные тенденции развития предприятий по производству электрического оборудования. Выявлены основные проблемы, характерные для предприятий, выпускающих электрическое оборудование. Проанализированы перспективы и специфика построения организаций бионического типа, прежде всего, применительно к предприятиям по выпуску электрического оборудования. Разработана модель развивающейся бионической организации, основанной на управлении бизнесценозом.

 

The main trends in the development of enterprises for the production of electrical equipment are considered. The main problems typical for enterprises producing electrical equipment have been identified. The prospects and specifics of building bionic–type organizations are analyzed, first of all, in relation to enterprises for the production of electrical equipment. A model of a developing bionic organization based on business community management has been developed.

 

бионическая организацияпредприятия по производству электрического оборудованиябизнесценозбизнес–процессыbionic organizationelectrical equipment manufacturing enterprisesbusiness communitybusiness processesReferencesОфициальный сайт Федеральной службы государственной статистики [Электронный ресурс]: https://rosstat.gov.ru/.Official website of the Federal State Statistics Service [Electronic Resource]: https://rosstat.gov.ru/.Официальный сайт Министерства энергетики Российской Федерации. Основные характеристики российской электроэнергетики [Электронный ресурс]: HTTPS://MINENERGO.GOV.RU/NODE/532.The official website of the Ministry of Energy of the Russian Federation. Main characteristics of the Russian electric power industry [Electronic resource]: HTTPS://MINENERGO.GOV.RU/NODE/532.Исследование информационного агентства «INFOLine» «Электроэнергетическая отрасль России 2021 года. Итоги 2020 года и перспективы развития до 2023 года» [Электронный ресурс]: https://infoline.spb.ru/shop/issledovaniya-rynkov/page.php?ID=204722#tab-op-link.Study of the INFOLine news agency «Electric Power Industry of Russia 2021. 2020 results and development prospects until 2023 «[Electronic resource]: https://infoline.spb.ru/shop/issledovaniya-rynkov/page.php?ID=204722#tab-op-link.Перечень критических технологий Российской Федерации [Электронный ресурс]: http:// www.kremlin.ru/supplement/988.List of critical technologies of the Russian Federation [Electronic resource]: http://www.kremlin.ru/supplement/988.Государственная программа Российской Федерации «Развитие энергетики» (утверждена постановлением Правительства Российской Федерации от 15 апреля 2014 г. № 321) [Электронный ресурс]: https://programs.gov.ru/Portal/programs/passport/30.State Program of the Russian Federation «Energy Development» (approved by Decree of the Government of the Russian Federation dated April 15, 2014 No. 321) [Electronic resource]: https://programs.gov.ru/Portal/ programs/passport/30.Энергетическая стратегия Российской Федерации на период до 2035 года (утверждена распоряжением Правительства Российской Федерации от 9 июня 2020 г. № 1523-р) [Электронный ресурс]: http://static.government.ru/media/files/w4sigFOiDjGVDYT4IgsApssm6mZRb7wx.pdf.Energy Strategy of the Russian Federation for the period up to 2035 (approved by Order of the Government of the Russian Federation dated June 9, 2020 No. 1523-r) [Electronic Resource]: http://static.government.ru/media/files/w4sigFOiDjGVDYT4IgsApssm6mZRb7wx.pdf.Лозенко В.К. Эволюционные законы бизнесценозов. Общая и прикладная ценология. 2007. № 5. С. 39–44.Lozenko V.K. Evolutionary Laws of Businessmen//General and Applied Cenology. 2007. № 5. S. 39–44.Дли М.И., Какатунова Т.В. О перспективах создания виртуальных технопарковых структур. Инновации. 2008. № 2 (112). С. 118–120.Dli M.I., Kakatunova T.V. On the prospects for creating virtual technology park structures. Innovations. 2008. № 2 (112). C. 118–120.Дли М.И., Какатунова Т.В., Халин В.Г. Саморазвивающаяся виртуальная инфраструктура поддержки инноваций в региональных промышленных комплексах. Журнал правовых и экономических исследований. 2015. № 4. С. 79–82.Dli M.I., Kakatunova T.V., Khalin V.G. Self-developing virtual infrastructure for supporting innovation in regional industrial complexes. Journal of Legal and Economic Research. 2015. № 4. C. 79–82.Rich Hutchinson, Lionel Arй, Justin Rose, Allison Bailey The bionic company [Электронный ресурс]: https://web-assets.bcg.com/img-src/BCG-The-Bionic-Company-Nov-2019-rev_tcm9-233610.pdf.Rich Hutchinson, Lionel Arй, Justin Rose, Allison Bailey The bionic company [Электронный ресурс]: https://web-assets.bcg.com/img-src/BCG-The-Bionic-Company-Nov-2019-rev_tcm9-233610.pdf.Борисов В.В., Мисник А.Е., Прокопенко С.А., Кутузов В.В., Захарченков К.В. Моделирование образовательных процессов на основе нейронечетких темпоральных сетей Петри. Прикладная информатика. 2021. Т. 16. № 4 (94). С. 35–47.Borisov V.V., Misnik A.E., Prokopenko S.A., Kutuzov V.V., Zakharchenkov K.V. Modeling of educational processes based on neuronechet temporal networks Petri. Applied informatics. 2021. T. 16. № 4 (94). C. 35–47.Мешалкин В.П., Дли М.И., Пучков А.Ю., Лобанева Е.И. Предварительная оценка прагматической ценности информации в задаче классификации на основе глубоких нейронных сетей. Прикладная информатика. 2021. Т. 16. № 3 (93). С. 9–20.Meshalkin V.P., Dli M.I., Puchkov A.Yu., Lobaneva E.I. Preliminary assessment of the pragmatic value of information in the classification problem based on deep neural networks. Applied informatics. 2021. T. 16. № 3 (93). C. 9–20.Дли М.И., Пучков А.Ю., Лобанева Е.И. Анализ влияния архитектуры входных слоев свертки и подвыборки глубокой нейронной сети на качество распознавания изображений. Прикладная информатика. 2020. Т. 15. № 1 (85). С. 113–122.Dli M.I., Puchkov A.Yu., Lobaneva E.I. Analysis of the effect of the architecture of input layers of convolution and subsampling of a deep neural network on the quality of image recognition. Applied informatics. 2020. T. 15. № 1 (85). S. 113–122.Дли М.И., Пучков А.Ю., Лобанева Е.И. Алгоритмы формирования изображений состояний объектов для их анализа глубокими нейронными сетями. Прикладная информатика. 2019. Т. 14. № 2 (80). С. 43–55.Dli M.I., Puchkov A.Yu., Lobaneva E.I. Algorithms for imaging the states of objects for their analysis by deep neural networks. Applied informatics. 2019. T. 14. № 2 (80). C. 43–55.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.