SCI Библиотека

В учебном пособии раскрыты основные темы по дисциплине «Таможенные платежи» и приведены задания для самостоятельного выполнения студентами на практических занятиях. Вопросы уплаты и взимания таможенных платежей рассмотрены с учетом последних изменений таможенного законодательства в связи с вступлением в действие 4 сентября 2018 года Федерального закона Российской Федерации № 289-ФЗ «О таможенном регулировании в Российской Федерации и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации».

Предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности 38.05.02 «Таможенное дело».

Учебник предназначен для широкого круга читателей. Так же будет полезен студентам направлений «Маркетинг» и «Менеджмент» в изучении основ маркетинговой деятельности на предприятии.

Пособие составлено в соответствии с требованиями государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования. Приведены материалы заданий (кейсов), выносимых на семинарские занятия по осваиваемому студентами курсу, впоследствии включаемые в аттестационные работы по наиболее важным темам занятий. Предназначено для подготовки магистров, обучающихся в РУДН по направлению «Государственное и муниципальное управление» и аспирантов Аспирантуры Института востоковедения Российской академии наук, обучающихся по специальности 08.00.14 «Мировая экономика». Подготовлено на кафедре государственного и муниципального управления РУДН.

В монографии проанализированы результаты влияния природных и антропогенных факторов на засоренность посевов, почвы, бункерной массы зерна и урожайность культур в разных севооборотах при отвальной, комбинированной, плоскорезной и минимальной системах обработки выщелоченного чернозема в лесостепной зоне Южного Урала. В зависимости от климатических условий года установлена численность, выявлен видовой состав и структура сорного компонента по биотипу и биологическим группам в различных субстанциях изучаемого агрофитоценоза при разных системах обработки почвы.
Книга рассчитана на специалистов агропромышленного комплекса, биологического и экологического профиля деятельности, специалистов землеустройства, мониторинга и кадастровой оценки земель, а также научных работников, студентов.

В результате обработки литературных данных, рукописей, фотоматериалов и полевых исследований 2022–2023 гг. представлен предварительный список чешуекрылых (Lepidoptera) Хоперского государственного природного заповедника. В составе фауны принимается 392 вида, из которых 295 стали новыми для заповедника, в т. ч. 86 – новыми для Воронежской области и 14 – Elatobia fuliginosella (Lienig & Zeller, 1846), Phyllonorycter joannisi (Le Marchand, 1936) [переопределение старого указания «Lithocolletis sylvella Hw.»], Phyllocnistis labyrinthella (Bjerkander, 1790), Pseudoswammerdamia combinella (Hübner, 1786), Ethmia candidella (Alpheraky, 1908), Casignetella ramosella (Zeller, 1849), Nothris gregerseni Karsholt et Šumpich, 2015, Lepteucosma huebneriana (Koçak, 1980), Eucosma wimmerana (Treitschke, 1835), Psorosa dahliella (Treitschke, 1832), Pediasia jucundella (Herrich-Schäffer, 1848), Pediasia aridella (Thunberg, 1788), Eilema depressa (Esper, 1787), Catocala hymenaea ([Denis et Schiffermüller], 1775), – новыми в целом для Центрального Черноземья. Кроме того, подтверждено нахождение четырех видов в Воронежской области и одного (Elegia atrifasciella Ragonot, 1887) в целом в Центральном Черноземье после сомнительных указаний в литературе.

Применение технологий больших данных открывает новые возможности для оптимизации рецептур хлебобулочных изделий. Цель данного исследования - разработать методологию анализа больших данных для совершенствования рецептур хлеба и улучшения его потребительских свойств. В работе использованы методы интеллектуального анализа данных (data mining), машинного обучения и статистического моделирования. Эмпирическую базу составили структурированные данные о 2500 образцах хлеба, включающие подробную информацию об ингредиентах, режимах приготовления и результатах лабораторных испытаний. Применение алгоритмов кластеризации позволило выделить 5 устойчивых сочетаний ингредиентов, обеспечивающих оптимальные органолептические и физико- химические показатели готовой продукции. С помощью регрессионного анализа получены математические модели, описывающие влияние ключевых рецептурных факторов на объем и пористость хлеба. Метод опорных векторов использован для прогнозирования реологических характеристик теста в зависимости от состава смеси. Результаты исследования имеют значение для оперативной корректировки параметров технологического процесса и создания инновационных продуктов с заданными свойствами. В перспективе планируется масштабировать разработанную методологию на широкий спектр мучных изделий.

В статье исследуется влияние качества данных на эффективность моделей машинного обучения на предприятиях хлебопекарной отрасли в условиях больших данных. Актуальность темы обусловлена растущей ролью аналитики данных в оптимизации хлебопекарного производства и необходимостью обеспечения надежности используемых предиктивных моделей. Цель работы - выявить ключевые параметры качества данных, определяющие точность и практическую применимость моделей машинного обучения в хлебопекарной индустрии. В исследовании использован комплекс методов, включающий статистический анализ массивов производственных данных хлебозаводов, экспертные интервью (n=20) и сравнительное тестирование моделей на разных по качеству обучающих выборках. Установлено, что: 1) полнота, точность и согласованность данных являются ключевыми факторами, влияющими на обобщающую способность моделей; 2) использование предобработки данных (очистка, трансформация) позволяет повысить точность предсказаний выхода хлебобулочных изделий в среднем на 10-15%; 3) модели, обученные на качественных данных, демонстрируют втрое более высокую стабильность на тестовой выборке; 4) качество прогнозирования ключевых показателей процесса хлебопечения у адаптивных моделей может превосходить существующие нормативы на 8-12%. Результаты подтверждают критическую значимость управления качеством данных для реализации потенциала машинного обучения в хлебопекарной индустрии. Предложена методика аудита качества технологических данных хлебозаводов, ориентированная на специфику задач моделирования и оптимизации. Дальнейшие исследования связаны с разработкой инфраструктурных и управленческих решений по обеспечению качества данных в условиях цифровизации хлебопекарного производства.

Данная статья посвящена исследованию влияния внедрения ERP-систем на эффективность управления производственными ресурсами в хлебопекарной отрасли. Актуальность темы обусловлена необходимостью оптимизации бизнес-процессов в условиях растущей конкуренции и ограниченности ресурсов. Цель работы - выявить ключевые факторы и механизмы воздействия ERP-систем на показатели эффективности управления производством на хлебопекарных предприятиях. Методология исследования включает анализ статистических данных по 50 предприятиям отрасли за период с 2018 по 2022 гг., серию глубинных интервью с руководителями производства (n=20), а также экспертный опрос специалистов по внедрению ERP-решений (n=10). Для обработки количественных данных применялись методы описательной статистики, корреляционного и регрессионного анализа. Качественные данные подвергались процедурам осевого и выборочного кодирования. Результаты показали, что внедрение ERP-систем позволяет достичь среднего роста производительности труда на 12,5%, сокращения производственных издержек на 8,2%, уменьшения объемов незавершенного производства на 15,3%. При этом ключевое значение имеют учет отраслевой специфики при разработке функционала системы, скорость и непрерывность информационных потоков, вовлеченность персонала в процесс цифровой трансформации. Практическая значимость исследования состоит в возможности использования его выводов и рекомендаций при принятии решений о внедрении ERP-систем на хлебопекарных предприятиях. В теоретическом плане работа вносит вклад в развитие концепции Industry 4.0 применительно к пищевой промышленности. Перспективы дальнейших исследований связаны с изучением синергетического эффекта от интеграции ERP-систем с другими технологиями Индустрии 4.0 (IIoT, Big Data и др.)

Цифровые двойники представляют собой перспективный инструмент для оптимизации производственных процессов, в том числе в хлебопекарной промышленности. Целью данного исследования является разработка и апробация методики создания цифровых двойников хлебопекарных линий для повышения эффективности их функционирования. В работе использован комплекс методов математического моделирования, компьютерного симулирования и машинного обучения. На основе детального анализа технологических процессов и оборудования хлебозавода «ТОНОЯН» построены динамические модели ключевых производственных участков. Проведена серия экспериментов по оптимизации параметров работы жиловочного и тестоприготовительного отделений. Внедрение цифровых двойников на предприятии позволило: 1) снизить расход муки на 2,5% при сохранении качества готовой продукции; 2) повысить производительность линий на 5,7% за счет минимизации простоев; 3) сократить удельное энергопотребление на 4,1%. Предложенный подход может быть масштабирован на хлебопекарные производства различного типа. Для достижения максимального эффекта требуется адаптация моделей к специфике конкретных предприятий и активное вовлечение персонала в процесс цифровой трансформации.

Глобализация экономики и интеграционные процессы в мировой торговле обуславливают необходимость унификации и стандартизации методологических подходов к оценке инвестиционных рисков в хлебопекарной промышленности. Цель данного исследования - анализ возможностей и перспектив внедрения международных стандартов в практику оценки рисков инвестирования в хлебопекарную отрасль. Материалы и методы: Исследование базируется на комплексном подходе, включающем системный анализ нормативно-правовой базы, сравнительный анализ существующих методик оценки рисков, экспертный опрос 40 специалистов из 12 стран, статистический анализ данных по инвестиционным проектам в хлебопекарной индустрии за период 2015-2023 годов. Применение методов математического моделирования и сценарного прогнозирования позволило разработать алгоритм интеграции международных стандартов ISO 31000:2018 и IEC 31010:2019 в процесс оценки рисков на примере инвестпроектов в хлебобулочной промышленности. Результаты: Установлено, что внедрение международных стандартов способствует повышению транспарентности и достоверности оценки инвестиционных рисков на 18-25%. Разработана концептуальная модель интеграции стандартов, включающая 5 этапов: идентификация рисков, анализ, оценивание, обработка, мониторинг и пересмотр. Апробация модели на примере 10 инвестпроектов общей стоимостью 500 млн долларов подтвердила ее эффективность – точность оценки рисков увеличилась на 20%, а потенциальные потери инвесторов снизились на 60 млн долларов. Предложены методические рекомендации по адаптации международных стандартов к специфике хлебопекарной отрасли с учетом технологических, регуляторных, рыночных и страновых особенностей. Полученные результаты имеют высокую практическую значимость и могут применяться инвесторами, кредитными организациями, страховыми компаниями, а также регуляторами для совершенствования инвестиционной политики в хлебопекарной индустрии.