ОСОБЕННОСТИ КОГНИТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ИННОВАЦИОННЫМ ПОТЕНЦИАЛОМ ЛЕСНОГО КОМПЛЕКСА
Аннотация и ключевые слова
Аннотация (русский):
В данной статье предметом изучения является процесс когнитивного управления и моделирования инновационным потенциалом лесного комплекса. Цель исследования – создание комбинированного подхода когнитивного управления информационными и инновационными потоками в лесном комплексе. Была изучена теоретическая основа когнитивного управления инновационным потенциалом лесного комплекса. Система устойчивого современного управления и планирования в лесном комплексе является актуальной задачей. Многокомпонентность критериев, принимающих во внимание в рамках принятия управленческих решений включает в себя учет разнообразных критериев, такие как предполагаемый доход от реализации древесины, почвенная эрозия, вероятность наступления природных лесных пожаров. В ситуации глобальных экономических и экологических вызовов осознание необходимости устойчивого экономического роста и при переходе от ресурсной экономики к инновационной, концепция когнитивного управления помогает проводить отбор приоритетных направлений инновационного развития. Также в данной статье в целях реализации инновационного потенциала представлена когнитивная модель управления инновациями; показаны области и специфика реализации данной модели на различных этапах управления. Создание системы когнитивного управления обуславливается значениями многих переменных исследуемых дефиниций, такие как доход, спрос на древесину, биоразнообразие лесных угодий, риски, интеллектуальный капитал, интеллектуальный потенциал, цифровизационная компонента.

Ключевые слова:
когнитивное управление, инновации, лесной комплекс, инновационный потенциал
Текст

Введение

Современные принципы управления лесным комплексом должны учитывать дополнительные критерии, такие как изменение климата, динамика глобальных рынков и покупательский спрос [1]. Практически всегда данные процессы являются результатом принятия управленческих действий, которые по своей сути определяются многокритериальными решениями [2].

Управление лесным комплексом осложняется необходимостью учитывать влияние многочисленных участников лесного рынка. Анализируя данных участников, можно прийти к мнению, что их количество разнообразно, а цели их разнонаправлены. Целеполагание участников лесного рынка предполагает разработку стратегии учета интересов всех категории участников без возможностей потери их новизны и категориальности [3]. Таким образом, традиционные подходы к принятию решений по управлению лесами вряд ли сможет обеспечить устойчивое предоставление желаемых экосистемных услуг [4]. Поэтому для принятия решений по управлению лесным хозяйством в необходимы инновационные когнитивные методы. Когнитивные технологии находятся на ранних стадиях развития, но они уже выходят за новые границы во многих областях, приобретая все большую популярность [5]. В лесотехнических компаниях-производителях целесообразно выделить четыре основных направления, в которых произойдет тихая революция благодаря интеллектуальным ИТ-решениям.

Первый связан с эффективностью и сокращением времени простоя. Когнитивные вычислительные системы будут использовать когнитивные способности, данные машин и датчиков, а также аналитические решения, основанные на машинном обучении, для информирования о потенциальных проблемах, их самодиагностики и реализации наиболее подходящих решений.

Второе направление касается процессов и операций. Ожидается, что анализируя разнообразную информацию о рабочем процессе, контекстах и ​​среде, когнитивные решения будут способствовать повышению качества продукции, оптимизации операций и принятию управленческой командой более эффективных тактических и стратегических решений.

Третья область, в которой можно ожидать революцию, - управление человеческими ресурсами. Его автоматизация станет возможной только благодаря анализу данных о сотрудниках, их навыках и компетенциях.

Четвертое направление - планирование. С появлением интеллектуальных систем оно изменится до неузнаваемости, сведя роль человека к принятию планов, предлагаемых постоянно обучающимся компьютером. Их постоянное совершенствование приведет к лучшему управлению складом и сокращению логистических издержек.

Поэтому когнитивное управление инновационным потенциалом лесного комплекса является перспективным направлением современных научных исследований.

Список литературы

1. Шешницан, С. С. Потенциал и приоритеты реализации лесных климатических проектов в Российской Федерации / С. С. Шешницан, С. С. Морковина // Лесные экосистемы как глобальный ресурс биосферы: вызовы, угрозы, решения в контексте изменения климата : Материалы Международного лесного форума, Воронеж, 29-30 сентября 2022 года / Отв. редактор Н.В. Яковенко. - Воронеж: Воронежский государственный лесотехнический университет им. Г.Ф. Морозова, 2022. - С. 128-132. - DOIhttps://doi.org/10.58168/IFF2022_128-132. Режим доступа: https://www.elibrary.ru/item.asp?id =49824851.

2. Подиновский, В. В. Многокритериальные задачи принятия решений: теория и методы анализа : учебник для вузов / В. В. Подиновский. - Москва : Издательство Юрайт, 2023. - 486 с. - (Высшее образование). - ISBN 978-5-534-15673-7.

3. Шанин, И. И. Ресурсное обеспечение лесного комплекса в контексте региональной концентрации производственных систем / И. И. Шанин // Инновационная экономика: перспективы развития и совершенствования. - 2021. - № 7(57). - С. 110-115. - DOIhttps://doi.org/10.47581/2021/PS-3/IE.7.57.19. Режим доступа: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=47498486.

4. Лаврикова, Н. И. Управление открытыми инновациями в системе цифровой коллаборативной экономики / Н. И. Лаврикова // Менеджмент в России и за рубежом. - 2021. - № 3. - С. 98-105. Режим доступа: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=46169032.

5. Теория и практика стратегического управления экономическими системами / И. Л. Авдеева, Н. А. Азарова, О. А. Базарнова [и др.]. - Орёл : Среднерусский институт управления - филиал РАНХиГС, 2021. - 278 с. - ISBN 978-5-93179-694-9. - Режим доступа: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=47176994.

6. Шумпетер Й.А. Теория экономического развития. Капитализм, социализм и демократия / Й.А. Шумпетер ; [предисл. В.С. Автономова ; пер. с нем. В.С. Автономова, М.С. Любского, А.Ю. Чепуренко ; пер. с англ. В.С. Автономова, Ю.В. Автономова, Л.А. Громовой, К.Б. Козловой, Е.И. Николаенко, И.М. Осадчей, И.С. Семененко, Э.Г. Соловьева]. - М. : Эксмо, 2008. - 864 с. - (Антология экономической мысли). - ISBN 978-5-699-19290-8.

7. Неминущая, С. А. Инновационные способы сокращения углеродного следа в мировой экономике / С. А. Неминущая, Е. В. Моисеева, Н. А. Азарова // Трансформация экономических систем: низкоуглеродная экономика и климатическая политика : материалы Международной научно-практической конференции, Воронеж, 15 апреля 2022 года. - Воронеж: Воронежский государственный лесотехнический университет им. Г.Ф. Морозова, 2022. - С. 68-73. - DOIhttps://doi.org/10.58168/LCECP2022_68-73.

8. Степанова, Ю. Н. Совокупность системообразующих компонентов концепции развития инновационного потенциала хозяйствующих субъектов / Ю. Н. Степанова // Регион: системы, экономика, управление. - 2021. - № 1(52). - С. 224-230. - DOIhttps://doi.org/10.22394/1997-4469-2021-52-1-224-230.

9. Чикунов, С. В. Пути решения задач многокритериального поэтапного выбора / С. В. Чикунов // Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика. - 2015. - Т. 3, № 9-2(20-2). - С. 420-423. - DOIhttps://doi.org/10.12737/16524.

10. Place of bioethics in knowledge management in the information society / T. V. Mescheryakova, I. V. Melik-Gaykazyan, M. V. Melik-Gaykazyan, B. O. Kirilenko // Vision 2020: Innovation Management, Development Sustainability, and Competitive Economic Growth : Proceedings of the 28th International Business Information Management Association Conference, Seville, 09-10 ноября 2016 года / Editor Khalid S. Soliman. - Seville: International Business Information Management Association, 2016. - P. 2187-2191. - Режим доступа: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=29488621&pff=1.

11. Безрукова, Т. Л. Обеспечение сбалансированного развития инновационной и инвестиционной деятельности экономических систем: механизм, модели, прогнозы / Т. Л. Безрукова, Н. Р. Какоу. - Воронеж : Воронежский государственный лесотехнический университет им. Г.Ф. Морозова, 2021. - 141 с. - Режим доступа: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=48275329.

12. Зиновьева, И. С. Методическое обеспечение оценки устойчивого развития предприятий лесного комплекса для целей стратегического планирования / И. С. Зиновьева, А. М. Бурмистров // Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика. - 2022. - Т. 10, № 2(57). - С. 139-152. - DOIhttps://doi.org/10.34220/2308-8877-2022-10-2-139-152.

13. Птускин, А. С. Использование энтропийных методов для этапов оценки наилучших доступных технологий / А. С. Птускин // Modern Economy Success. - 2022. - № 4. - С. 102-108.- Режим доступа: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=48700748.

14. Szutowski, D. (2021). Management Control Systems, Decision-Making, and Innovation Development: The CDI Model (1st ed.). Routledge. DOI https://doi.org/10.4324/9781003215035.

15. Дорошенко Ю. А., Иноземцева А. А. Теоретическое обоснование усовершенствования структуры инновационного потенциала региона // Экономический вектор. 2021. № 4(27). С. 81-86. DOI:https://doi.org/10.36807/2411-7269-2021-4-27-81-86.


Войти или Создать
* Забыли пароль?