+7(495) 989 9610
ИД «Финансы и кредит»

ЖУРНАЛЫ

  

АВТОРАМ

  

ПОДПИСКА

    
«Финансы и кредит»
 

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
LCCN Permalink
Google Scholar

Электронные версии в PDF

EBSCOhost
Eastview
Elibrary
Biblioclub

Отладка цифрового двойника механизма экономико-финансового, информационного и логистического межкластерного взаимодействия

т. 26, вып. 7, июль 2020

Получена: 01.06.2020

Получена в доработанном виде: 15.06.2020

Одобрена: 29.06.2020

Доступна онлайн: 30.07.2020

Рубрика: Инвестиционная деятельность

Коды JEL: C63, E17, O21, O36

Страницы: 1448–1468

https://doi.org/10.24891/fc.26.7.1448

Яшин С.Н. доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой менеджмента и государственного управления, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет имени Н.И. Лобачевского (ННГУ), Нижний Новгород, Российская Федерация 
jashinsn@yandex.ru

https://orcid.org/0000-0002-7182-2808
SPIN-код: 4191-7293

Трифонов Ю.В. доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой информационных технологий и инструментальных методов в экономике, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет имени Н.И. Лобачевского (ННГУ), Нижний Новгород, Российская Федерация 
kei@ef.unn.ru

https://orcid.org/0000-0002-4745-0004
SPIN-код: 4394-4681

Кошелев Е.В. кандидат экономических наук, доцент кафедры менеджмента и государственного управления, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет имени Н.И. Лобачевского (ННГУ), Нижний Новгород, Российская Федерация 
ekoshelev@yandex.ru

https://orcid.org/0000-0001-5290-7913
SPIN-код: 8429-5702

Предмет. Использование цифровых двойников для управления инновационно-индустриальными кластерами и их взаимодействия.
Цели. Предложить модель создания и отладки цифрового двойника межкластерного взаимодействия.
Методология. Использованы общенаучные методы. Произведены выбор и корректировка параметров цифрового двойника, построение и отладка его модели, а также алгоритма имитационного моделирования.
Результаты. В качестве наиболее важных направлений межкластерного взаимодействия предложены экономико-финансовое, информационное и логистическое, а в качестве основной характеристики успешности взаимодействия — естественный прирост населения.
Выводы. Использование цифрового двойника механизма межкластерного взаимодействия позволит избежать необоснованных управленческих решений. Для Приволжского федерального округа справедлив вывод о том, что увеличение инвестиций в основной капитал не всегда приводит к росту численности населения. Население интересует прежде всего рост его доходов. Это необходимо учитывать при перераспределении инвестиционных и человеческих ресурсов.

Ключевые слова: цифровой двойник, межкластерное взаимодействие, имитационное моделирование, имитационный отжиг

Список литературы:

  1. Яшин С.Н., Кошелев Е.В., Костригин Р.В. Составление линейного функционала ценности инновационно-индустриального кластера для региона // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2019. № 12. URL: Link
  2. Uhlemann T.H.-J., Schock C., Lehmann C. et al. The Digital Twin. Demonstrating the Potential of Real Time Data Acquisition in Production Systems. Procedia Manufacturing, 2017, no. 9, pp. 113–120. URL: Link
  3. Negri E., Fumagalli L., Macchi M. A Review of the Roles of Digital Twin in CPS-based Production Systems. Procedia Manufacturing, 2017, vol. 11, pp. 939–948. URL: Link
  4. Lee J., Bagheri B., Kao H.-A. A Cyber-Physical Systems Architecture for Industry 4.0-based Manufacturing Systems. Manufacturing Letters, 2015, no. 3, pp. 18–23. URL: Link
  5. Boschert S., Rosen R. Digital Twin – The Simulation Aspect. In: Hehenberger P., Bradley D. (eds) Mechatronic Futures. Cham, Springer International Publishing, 2016, pp. 59–74. URL: Link
  6. Tao F., Cheng J., Qi Q. et al. Digital Twin-driven Product Design, Manufacturing and Service with Big Data. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2018, vol. 94, pp. 3563–3576. URL: Link
  7. Rosen R., von Wichert G., Lo G., Bettenhausen K.D. About the Importance of Autonomy and Digital Twins for the Future of Manufacturing. IFAC-PapersOnLine, 2015, vol. 48, iss. 3, pp. 567–572. URL: Link
  8. Grieves M., Vickers J. Digital Twin: Mitigating Unpredictable, Undesirable Emergent Behavior in Complex Systems. In: Kahlen F.-J., Flumerfelt S., Alves A. (eds) Transdisciplinary Perspectives on Complex Systems: New Findings and Approaches, Cham, Springer International Publishing, 2017, pp. 85–113. URL: Link
  9. Kuhn T. Digitaler Zwilling. Informatik-Spektrum, 2017, vol. 40, pp. 440–444. URL: Link
  10. Garetti M., Rosa P., Terzi S. Life Cycle Simulation for the Design of Product-Service Systems. Computers in Industry, 2012, vol. 63, iss. 4, pp. 361–369. URL: Link
  11. Lee J., Lapira E., Bagheri B., Kao H.-A. Recent Advances and Trends in Predictive Manufacturing Systems in Big Data Environment. Manufacturing Letters, 2013, vol. 1, iss. 1, pp. 38–41. URL: Link
  12. Лопатин А.С. Метод отжига // Стохастическая оптимизация в информатике. 2005. Т. 1. № 1. С. 133—149. URL: Link
  13. Ingber L., Rosen B. Genetic Algorithms and Very Fast Simulated Reannealing: A Comparison. Mathematical and Computer Modelling, 1992, vol. 16, iss. 11, pp. 87–100. URL: Link90108-W
  14. Kirkpatrick S., Gelatt C.D. Jr., Vecchi M.P. Optimization by Simulated Annealing. Readings in Computer Vision. Issues, Problem, Principles, and Paradigms, 1987, pp. 606–615. URL: Link
  15. Metropolis N., Rosenbluth A.W., Rosenbluth M.N. et al. Equation of State Calculations by Fast Computer Machines. The Journal of Chemical Physics, 1953, vol. 21, iss. 6, pp. 1087–1092. URL: Link
  16. Тихомиров А.С. О быстрых вариантах алгоритма отжига (Simulated Annealing) // Стохастическая оптимизация в информатике. 2009. Т. 5. №1. С. 65—90. URL: Link
  17. Szu H., Hartley R. Fast Simulated Annealing. Physics Letters A, 1987, vol. 122, iss. 3-4, pp. 157–162. URL: Link90796-1
  18. Ingber L. Very Fast Simulated Re-Annealing. Mathematical and Computer Modelling, 1989, vol. 12, iss. 8, pp. 967–973. URL: Link90202-1
  19. Yao X. A New Simulated Annealing Algorithm. International Journal of Computer Mathematics, 1995, vol. 56, iss. 3-4, pp. 161–168. URL: Link
  20. Ingber L. Simulated Annealing: Practice versus Theory. Mathematical and Computer Modelling, 1993, vol. 18, iss. 11, pp. 29–57. URL: Link90204-C
  21. Ingber L. Adaptive Simulated Annealing (ASA): Lessons Learned. Control and Cybernetics, 1996, vol. 25, no. 1, pp. 33–54. URL: Link
  22. Damodaran A. Investment Valuation: Tools and Techniques for Determining the Value of Any Asset. New York, John Wiley & Sons, Inc., 2002, 992 p.

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-8709 (Online)
ISSN 2071-4688 (Print)

Свежий номер журнала

т. 26, вып. 7, июль 2020

Другие номера журнала