Библиографическое описание:Моделирование динамики распространения цифровых технологий в горнодобывающей отрасли с использованием логистической кривой : научное издание / М. Ю. Харитонова. - Текст : непосредственный // Экономика и управление. - 2026. - Т. 32, № 4. - С. 486-495. - ISSN 1998-1627. - ISSN 3033-7984, DOI 10.35854/1998-1627-2026-4-486-495.
Аннотация:Цель. Оценить масштабы внедрения цифровых технологий на горнодобывающих предприятиях России и сроки достижения максимального влияния таких технологий на снижение текущих затрат в отрасли.Задачи. Выполнить анализ эффективности применения цифровых технологий на отечественных и зарубежных горнодобывающих предприятиях; выбрать целевой показатель ожидаемого эффекта от использования таких технологий; выявить и адаптировать под решаемые задачи модель для прогнозирования распространения цифровых технологий; подготовить исходные данные для моделирования; провести прогноз с использованием модели.Методология. Автором применен метод экономико-математического моделирования. Моделирование осуществлено с использованием логистической функции. Исходные данные для моделирования - это статистическая информация, существующая на момент расчета, опросы специалистов горных компаний и участников рынка.Результаты. В настоящее время прослеживается долгосрочная тенденция к снижению производительности факторов производства в горнодобывающей отрасли вследствие ухудшения качества используемых ресурсов. Применяя цифровые технологии, предприятия снизят эксплуатационные издержки и смогут замедлить снижение производительности факторов производства. В статье представлен прогноз количества предприятий по добыче полезных ископаемых, принявших решение об использовании цифровых технологий: облачные сервисы, технологии сбора, обработки и анализа больших данных, геоинформационные системы, интернет вещей, промышленные роботы и автоматизированные линии. Прогнозные кривые количества предприятий, принявших решение о применении таких технологий, представлены как функции от времени. Определены точки перегиба, разделяющие кривые на участки с различной скоростью роста. Установлено, что все рассматриваемые технологии, кроме технологий больших данных, находятся на этапе медленного увеличения кумулятивного количества предприятий, принявших решение об использовании цифровых технологий. Максимум количества предприятий, использующих такие технологии, будет достигнут через 6-13 лет. До момента, когда их применение достигнет этапа замедляющегося роста, пройдет около 10-17 лет, до приближения к пределу насыщения - более 20 лет.Выводы. Выполнен прогноз срока, в течение которого цифровые нововведения смогут частично нивелировать рост затрат в результате ухудшения качества разрабатываемых запасов. Такой период составляет 6-13 лет. За это время при внедрении цифровых технологий будет достигнуто прогнозируемое снижение эксплуатационных затрат. Оно поможет частично компенсировать рост эксплуатационных затрат в связи с ухудшением качества запасов и замедлить снижение производительности. Если к этому времени не появятся технологии, позволяющие снизить текущие эксплуатационные затраты на добычу и переработку минерального сырья, спад эффективности использования производственных ресурсов продолжится.
Aim. This work aimed to assess the scale of digital technology adoption at Russian mining companies and the timeframe for achieving the maximum impact of such technologies on reducing current expenditures in the industry.Objectives. The work seeks to analyze the effectiveness of digital technology adoption at mining companies in Russia and other countries; select a target indicator for the expected impact of such technologies; identify and adapt a model for forecasting the diffusion of digital technologies to the tasks being solved; prepare initial data for simulation; and conduct a forecast using the model.Methods. We applied economic and mathematical simulation. The simulation was conducted using a logistic function. The initial data for the simulation included statistical information available at the time of calculation, surveys of mining company specialists, and market participants.Results. There is currently a long-term trend toward declining productivity of production factors in the mining industry due to the deteriorating quality of the resources used. Companies will reduce operating costs and slow the decline in productivity by adopting digital technologies. This article presents a forecast for the number of mining companies that have decided to use digital technologies, namely cloud services, big data collection, processing, and analysis, geographic information systems, the Internet of Things, industrial robots, and automated production lines. The forecast curves for the number of companies adopting these technologies are presented as functions of time. Inflection points are identified, dividing the curves into sections with different growth rates. It is established that all the technologies under consideration, with the exception of big data, are in a phase of slow growth in the cumulative number of companies adopting digital technologies. The peak number of companies using these technologies will be reached in 6-13 years. It will take approximately 10-17 years for their adoption to reach a stage of decelerating growth, and more than 20 years before they reach the saturation limit.Conclusions. A forecast has been made for the period (6-13 years) during which digital innovations will be able to offset partially the increase in costs resulting from the deterioration of the quality of developed reserves. During this time, the implementation of digital technologies will achieve the predictable reduction in operating costs. This reduction will help partially offset the increase in operating costs due to the deterioration of reserve quality and slow the decline in productivity. If technologies that reduce current operating costs for mineral extraction and processing do not emerge by this time, the decline in the efficiency of production resources will continue.
Издательство:Санкт-Петербургский университет технологий управления и экономики, Санкт-Петербург
Источник:Экономика и управление
Выпуск:Т. 32, № 4
Номера страниц:486-495
Держатель оригинала документа:Институт химии и химической технологии Сибирского отделения Российской академии наук - обособленное подразделение ФИЦ КНЦ СО РАН, Сибирский федеральный университет
Количество экземпляров:
Твёрдая копия издания отсутствует в фонде библиотеки
