The impact of architectural solution types on personnel productivity and innovative activity

Cover Page

Cite item

Abstract

purpose: the study aims to analyze the impact of different types of architectural solutions on personnel productivity and innovative activity at industrial enterprises within the modern Russian economy. Special focus is placed on developing a tool for predicting the consequences of organizational changes prior to their implementation. Methods. The methodology is based on a systems approach and agent-based modeling (ABM), which allows for the analysis of emergent behavior in organizational systems. A simulation model was developed, accounting for individual employee characteristics (role, social activity, need for focus) and environmental parameters (architecture type, noise level, illumination). The model was implemented for three types of industrial enterprises in Nizhny Novgorod with different personnel structures and production processes. Results. Hybrid environments (combining open and isolated zones) were found to be the most effective, ensuring 105% plan fulfillment and increasing innovative activity by 25-30%. A system of quantitative indicators and formulas for integration into the ABM was developed. Conclusions. The necessity of a differentiated approach to designing architectural solutions in industry is proven. The agent-based model allows for the optimization of work environments before their physical implementation, minimizing the risks of organizational changes. The practical significance of the work is confirmed by the calculated economic effect of implementing the proposed solutions for industrial enterprises in the region.

About the authors

E. P Kozlova

Nizhny Novgorod State Pedagogical University named after K. Minin

Email: elka-a89@mail.ru

Yu. V Romanova

Nizhny Novgorod State Pedagogical University named after K. Minin

Email: yulia.ozhiganova@yandex.ru

S. N Kuznetsova

Nizhny Novgorod State Pedagogical University named after K. Minin

Email: dens052@ya.ru

References

  1. Агеева А.Ф. Трехмерное моделирование цифровых аналогов городских систем с помощью агентного подхода // Искусственные общества. 2021. Т. 16. № 2.
  2. Андряшина Н.С., Романовская Е.В., Козлова Е.П. Проблемы оценки эффективности использования трудовых ресурсов на предприятии // Экономика и предпринимательство. 2025. № 9 (182). С. 1308 – 1312.
  3. Гельманова З.С. и др. Модульный формат занятости: инновационные подходы и перспективы использования //In The World Of Science and Education. 2025. № 31 март ЭН. С. 103-114.
  4. Дашиев Т.А. Разработка эффективного планировочного решения офисного пространства путем прогнозируемой организации социального пространства // Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. 2021. Т. 11. № 3 (38). С. 510 – 519.
  5. Жамкова В.С. Преимущества применения методов агент-ориентированного моделирования к оценке эффективности деятельности организаций ракетно-космической промышленности // Экономика космоса. 2024. № 10. С. 42 – 54.
  6. Измайлов М.К. Изменение ценностей и ориентиров управления промышленными предприятиями в рамках цифровой трансформации // Beneficium. 2022. № 4 (45). С. 51 – 58.
  7. Кривовяз Н.В. Эволюция концептуальных схем теории управления: концептуальный аспект // Gaudeamus Igitur. 2019. № 3. С. 19 – 22.
  8. Кузнецова С.Н. Актуальные аспекты проектирования эффективных технологических процессов, влияние на трудовые отношения и корпоративную культуру // Экономика и предпринимательство. 2025. № 2 (175).
  9. Тишкова Е.А. Совершенствование организации и повышение производительности труда на предприятии // ББК 66.033. 1я43 М 67. 2019. С. 431.
  10. Фялковский Е.Е. Использование имитационного моделирования для решения задач реинжиниринга бизнес-процессов в среде моделирования Anylogic //Прикладная математика и фундаментальная информатика. 2021. Т. 8. № 1. С. 67 – 75.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).