Email this article Innovative approaches to the development of tools for modeling decision-making in industrial production
- Authors: Kostyrin D.A1
-
Affiliations:
- Moscow University of Finance and Industry Synergy
- Issue: No 3 (2025)
- Pages: 211-217
- Section: Articles
- URL: https://ogarev-online.ru/2500-3747/article/view/369426
- ID: 369426
Cite item
Abstract
the article considers innovative approaches to the development of tools for modeling decision-making in industrial production. In the modern conditions of a dynamically developing economy, enterprises are faced with the need to quickly make high-quality decisions to optimize production processes, manage resources and improve competitiveness. The description of such new modeling methods and tools as multi-criteria analysis, simulation models and decision support systems (DSS) provides a rationale for their use in real production processes. Particular attention is paid to the adaptation of existing modeling technologies to the specifics of industries and enterprises, as well as the implementation of digital solutions to improve the efficiency of decision-making. An assessment of their application in industry is provided, and key factors for the successful integration of these tools into management systems are identified.
References
- Архипова Н.Ю. Интеграция искусственного интеллекта в процессы принятия решений // Современные проблемы менеджмента. 2022. № 4. С. 90 – 98.
- Бакеев Т.Л. Цифровая трансформация промышленного производства: вызовы и возможности // Управление в промышленности. 2022. № 1. С. 52 – 58.
- Белов Е.В. Проблемы и перспективы применения традиционных методов принятия решений в условиях современного производства // Экономика и управление. 2021. № 3. С. 42 – 47.
- Богданов В.В. Применение больших данных для принятия решений в промышленности // Экономика и технологии. 2022. № 6. С. 90 – 96.
- Власов М.П. Гибкость и устойчивость в управлении с применением ИИ // Промышленное управление. 2022. № 7. С. 70 – 77.
- Деревенский В.С. Инновационные инструменты моделирования в управлении предприятием // Современные исследования в управлении. 2021. № 4. С. 100 – 106.
- Королев А.В. Применение многокритериальных методов в управлении производственными процессами // Математическое моделирование в экономике. 2020. № 2. С. 116 – 122.
- Ковалев В.М. Многокритериальный анализ в принятии решений на предприятиях // Теория и практика управления. 2023. № 5. С. 62 – 68.
- Кузнецов Н.А. Цифровая трансформация в промышленном производстве // Модели и методы в управлении. 2021. № 3. С. 59 – 64.
- Левин В.И. Применение методов машинного обучения в промышленности // Современные технологии управления. 2021. № 5. С. 130 – 136.
- Логинов Р.П. Синергия методов моделирования принятия решений в условиях индустриализации 4.0 // Промышленное производство и управление. 2024. № 1. С. 30 – 38.
- Рождественский В.А. Цифровизация производственных процессов: от анализа к решению // Инновационные технологии в управлении. 2020. № 2. С. 85 – 92.
- Савельев А.Н. Прогнозирование в условиях неопределенности: использование ИИ для принятия решений // Проблемы управления в производственной сфере. 2023. № 4. С. 95 – 101.
- Семёнова Н.А. Применение имитационного моделирования для управления рисками на предприятиях // Экономика и технологии. 2021. № 6. С. 69 – 75.
- Соловьев В.П. Многокритериальные методы в управлении промышленными предприятиями // Научные исследования в менеджменте. 2022. № 3. С. 110 – 117.
- Шмидт А.В. Гибкие модели управления для современных предприятий // Теория и практика управления. 2022. № 2. С. 50 – 55.
- Черненко В.И. Стратегическая гибкость и ее роль в успешном управлении // Проблемы и перспективы управления. 2023. № 1. С. 75 – 80.
Supplementary files
