Optimizing a dynamic external environment for company production planning

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The rapid pace of changes in modern economic conditions is a serious problem for industrial companies on the way to effective economic activity and achieving a sustainable competitive advantage. Companies cannot control external factors, but their ability to be proactive, quickly and adequately respond to market requirements and trends through continuous improvement of internal business processes, including the planning process, plays a crucial role in achieving success and survival. The complexity, instability and uncertainty of the external environment places high demands on the analysis of current trends, their planning and forecasting. The complexity and uncertainty of the external environment also implies the presence of a large number and more advanced analytical tools for making effective management decisions.The authors of the article propose economic and mathematical tools for optimal planning of production activities in conditions of complexity, uncertainty and instability of the external environment in relation to coal industry companies. The proposed methodological approach to planning will make it possible to find the optimal solution from all possible alternatives that meets the efficiency criteria for both current market conditions and possible scenarios for the development of events in the short and long term, thereby reducing the impact of the external environment uncertainty.

About the authors

Kseniya Andreevna Popova

Ural Federal University named after the First President of Russia B.N. Yeltsin

Email: k.a.popova@urfu.ru
аспирант кафедры экономики и управления на металлургических и машиностроительных предприятиях

Natalya Removna Kelchevskaya

Ural Federal University named after the First President of Russia B.N. Yeltsin

Email: n.r.kelchevskaya@urfu.ru
заведующий кафедры экономики и управления на металлургических и машиностроительных предприятиях, доктор экономических наук, профессор

Svetlana Aleksandrovna Slukina

Ural Federal University named after the First President of Russia B.N. Yeltsin

Email: s.a.slukina@urfu.ru
доцент кафедры экономики и управления на металлургических и машиностроительных предприятиях, кандидат экономических наук, доцент

References

  1. Об утверждении программы развития угольной промышленности России на период до 2035 года: распоряжение Правительства РФ от 13.06.2020 № 1582-р. КонсультантПлюс. [Электронный ресурс]. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_355241.
  2. Об утверждении Энергетической стратегии Российской Федерации на период до 2035 года: распоряжение Правительства РФ от 09.06.2020 № 11523-р. КонсультантПлюс. [Электронный ресурс]. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_354840.
  3. Трушина Г.С. Значение угольной промышленности на современном и перспективном этапах развития мировой и российской энергетики // Известия высших учебных заведений. Горный журнал. – 2019. – № 3. – c. 81-89. – doi: 10.21440/0536-1028-2019-3-81-89.
  4. Кукушкина Н.С. Основные проблемы и перспективы развития угледобывающей отрасли // Проблемы учета и финансов. – 2015. – № 2(18). – c. 63-72. – doi: 10.17223/22229388/18/11.
  5. Таразанов И.Г., Губанов Д.А. Итоги работы угольной промышленности России за январь-декабрь 2020 года // Уголь. – 2021. – № 3(1140). – c. 27-43. – doi: 10.18796/0041-5790-2021-3-27-43.
  6. Статистический обзор мировой энергетики BP (British Petroleum). Bp. [Электронный ресурс]. URL: https://www.bp.com/en/global/corporate/energy-economics/statistical-review-of-world-energy.html.
  7. О внесении изменений в Решение № 2014/512/ОВПБ об ограничительных мерах в связи с действиями России по дестабилизации ситуации в Украине: Решение Совета (ОВПБ) № 2022/578 от 8.04.2022 г. European Union. [Электронный ресурс]. URL: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=uriserv%3AOJ.L_.2022.111.01.0070.01.ENGtoc=OJ%3AL%3A2022%3A111%3ATOC.
  8. Канторович Л.В., Горстко А.Б. Оптимальные решения в экономике. - Москва: Наука, 1972. – 231 c.
  9. Соколов А.В., Токарев В.В. Методы оптимальных решений. / Учеб. пособие. В 2 т. Т. 1. - Москва: Физматлит, 2011. – 563 c.
  10. Токарев В.В. Методы оптимальных решений. / Учеб. пособие. В 2 т. Т. 2. - Москва: Физматлит, 2011. – 416 c.
  11. Щинова Р.А. Модель оптимизации производственно-сбытовой структуры промышленного предприятия // Проблемы современной экономики. – 2011. – № 2(38). – c. 159-162.
  12. Евсеенко А.В., Шмагирев А.В. «Оболочка» модели оптимизации производственной программы предприятия // Эко. – 2010. – № 3(429). – c. 94-103.
  13. Федосова М.Н. Модель оптимизации производственно-сбытовой деятельности промышленного предприятия в структуре многоотраслевого кластера // Фундаментальные исследования. – 2016. – № 11. – c. 441-446.
  14. Шмагирев А.В. Модель оптимизации производственной программы многопрофильного промышленного предприятия (на примере ОАО «НЭВЗ») // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Социально-экономические науки. – 2009. – № 1. – c. 54-59.
  15. Киренберг А.Г., Кисляков И.М., Медведев А.В., Прокопенко Е.В. Оптимизационная математическая модель оценки экономической эффективности территориально-производственного кластера // Современные наукоемкие технологии. – 2021. – № 8. – c. 88-93. – doi: 10.17513/snt.38784.
  16. Трушина Г.С. Стратегическое планирование на угледобывающем предприятии. - Кемерово: Изд-во ФБГОУ ВПО Кузбасского гос. технического ун-та им. Т. Ф. Горбачева, 2012. – 190 c.
  17. Могилина В.А. Применение метода сценариев для разработки стратегических альтернатив развития угледобывающих предприятий // Интернет-журнал Науковедение. – 2015. – № 1(26). – c. 24. – doi: 10.15862/89EVN115.
  18. Бендиков М.А., Мищенко А.В., Солодовников В.В. Экономико-математический подход к тактическому планированию цепи поставок географически распределенных промышленных предприятий (на примере угольного холдинга) // Логистика и управление цепями поставок. – 2019. – № 3(92). – c. 18-28.
  19. Драгунова Е.В., Кравченко А.В., Чечукова Т.Г. Модель оптимизации производственного планирования угледобывающего предприятия // Наука о человеке: гуманитарные исследования. – 2016. – № 3(25). – c. 171-178. – doi: 10.17238/issn1998-5320.2016.25.171.
  20. Кузьмина А.О., Чернегов Н.Ю., Карпенко Н.В. Экономическая оценка развития логистической инфраструктуры экспортно ориентированных угольных компаний // Уголь. – 2021. – № 4(1141). – c. 48-51. – doi: 10.18796/0041-5790-2021-4-48-51.
  21. Жеребцова Н.А., Месяц М.А. Моделирование экспортных цен на угли энергетических марок в условиях рынка // Вестник Кузбасского государственного технического университета. – 2007. – c. 114-120.
  22. Попова К.А., Слукина С.А. Пути повышения эффективности производственно-сбытовой деятельности российских угольных предприятий // Российские регионы в фокусе перемен: Сборник докладов XV Международной конференции. Екатеринбург, 2021. – c. 406-411.
  23. Попова К.А. Оптимизация планирования производственно-сбытовой деятельности угольных предприятий как инструмент повышения ее эффективности. / Магистерская диссертация. - Екатеринбург, 2022. – 143 c.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2023 Popova K.A., Kelchevskaya N.R., Slukina S.A.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».