Методика оценки сценариев развития туристической отрасли Камчатского края на основе технологии цифрового двойника

Автор: Кузнецов Михаил Евгеньевич, Никишова Мария Игоревна

Журнал: Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз @volnc-esc

Рубрика: Отраслевая экономика

Статья в выпуске: 1 т.16, 2023 года.

Бесплатный доступ

В быстро изменяющихся условиях текущего технологического уклада требуются новые методические подходы к оценке эффективного управления с применением современных цифровых инструментов (цифровых двойников), позволяющих наращивать качество и эффективность экономических процессов для принятия своевременных и сбалансированных управленческих решений. Цель исследования - разработать методику оценки сценариев развития туристической отрасли Камчатского края на основе технологии цифрового двойника. Научной новизной предлагаемой методики является использование методов структурной и ситуационной динамики с привлечением статистических методов обработки данных в среде AnyLogic. Разработанная модель представляет собой современный цифровой инструмент, который позволяет конвертировать набор разнообразных данных в своевременное и сбалансированное управленческое решение, основанное на понимании текущего состояния отрасли и перспектив ее развития. Теоретическая значимость состоит в научном обосновании концепций цифрового двойника и их применения в имитационном моделировании по отношению к туристической отрасли. Практическая значимость заключается в том, что цифровой двойник позволяет моделировать различные сценарии развития туристической отрасли Камчатского края, тем самым снижая количество рутинных бизнес-процессов и влияние человеческого фактора на качество сервиса. Руководствуясь полученными результатами оценки, авторы выявили оптимальные сценарии развития туристической отрасли Камчатского края, ее узкие места и определили, что внедрение сценарного имитационного моделирования позволит на регулярной основе производить расчет расходов туристов и, следовательно, доходов туристической отрасли, а через мультипликаторы - и доходов регионального бюджета, а также других интегральных показателей для повышения конкурентоспособности туристической отрасли региона. В отличие от традиционной аналитики процессов на основе таблиц и линейной зависимости разработанный цифровой двойник дает возможность наблюдать детальное поведение системы во времени, вести учет предпочтений туристов и пропускной способности точек привлечения туристов, давать рекомендации по размещению новых объектов. Полученные результаты могут быть использованы при формировании предложений по развитию туристической отрасли, а также мониторинга ее состояния и эффективности.

Еще

Туризм, туристическая отрасль, цифровизация, цифровая модель, имитационное моделирование, цифровой двойник, камчатский край

Короткий адрес: https://sciup.org/147240277

IDR: 147240277   |   DOI: 10.15838/esc.2023.1.85.6

Список литературы Методика оценки сценариев развития туристической отрасли Камчатского края на основе технологии цифрового двойника

  • Азрапкин А.И. (2022). Использование имитационного моделирования для оценивания социально-экономической привлекательности // Информационные системы и технологии. № 2 (130). С. 83–91.
  • Акопов А.С. (2019). Компьютерное моделирование. М.: Юрайт. 389 с.
  • Горелова Г.В. (2020). Постановка задачи имитационного моделирования процессов принятия решений в сложных организационно-технических системах // Известия ЮФУ. Технические науки. № 1 (211). С. 134–144.
  • Каталевский Д.Ю., Суслов С.А. (2022). Имитационное моделирование в управлении сложными проектами // Проблемы теории и практики управления. № 2. С. 101–115.
  • Молодецкая С.Ф. (2020). Формирование методик поддержки принятия решений в условиях неопределенности // Вопросы управления. № 4 (65). С. 102–114.
  • Новыш Б.В., Юрча И.А. (2020). Имитационная модель оценки экономического потенциала регионов // Экономика. Управление. Инновации. Т. 7. № 1. С. 88–94.
  • Оленев Н.Н. (2008). Динамическая балансовая модель региональной экономики // Материалы IV международной научной конференции «Инновационное развитие и экономический рост». М.: РУДН. С. 282–292.
  • Прохоров А., Лысачев М. (2020). Цифровой двойник. Анализ, тренды, мировой опыт. М.: АльянсПринт. 401 с.
  • Савостьянов Д.А. (2021). Применение системной динамики для анализа социальных и экономических выгод инфраструктурных проектов // Вестник СамГУПС. № 1 (51). С. 36–46.
  • Сидоренко В.Н. (1998). Системная динамика. М.: Экономический факультет МГУ; ТЕИС. 200 с.
  • Шпак П.С., Сычева Е.Г., Меринская Е.Е. (2020). Концепция цифровых двойников как современная тенденция цифровой экономики // Вестник Омского университета. Серия «Экономика». № 1. С. 57–68.
  • Belinha J., Jorge R., Dinis L. (2009). Analysis of 3D solids using the natural neighbour radial point interpolation method. Computer Modeling in Engineering & Sciences, 44(1), 1–34. DOI: 10.3970/cmes.2009.044.001
  • Bolton R.N. et al. (2018). Customer experience challenges: Bringing together digital, physical and social realms. Journal of Service Management. 29(5), 776–808.
  • Boschert S., Rosen R. (2016). Digital Twin – the simulation aspect. In: Hehenberger P., Bradley D. (Eds.). Mechatronic Futures.
  • Coronado P.D.U., Lynn R., Louhichi W., Parto M., Wescoat E., Kurfess T. (2018). Part data integration in the Shop Floor Digital Twin: Mobile and cloud technologies to enable a manufacturing execution system. Journal of Manufacturing Systems, 48, 25–33.
  • Forrester J.W. (1958). Industrial dynamics: A major breakthrough for decision makers. Harvard Business Review, 36(4), 37–66.
  • Glaessgen E., Stargel D. (2012). The Digital Twin Paradigm for future NASA and U.S. Air Force vehicles. In: AIAA/ASME/ASME/ASCE/AHS/ASC Structures, Structural Dynamics and Materials. American Institute of Aeronautics and Astronautics.
  • Grieves M. (2005). Product lifecycle management: The new paradigm for enterprises. Int. J. Product Development, 2(1/2), 71–84.
  • Grieves M. (2016). Origins of the Digital Twin Concept. Working Paper. DOI: 10.13140/RG.2.2.26367.61609
  • Grieves M., Vickers J. (2017). Digital twin: Mitigating unpredictable, undesirable emergent behavior in complex systems. In: Kahlen F.J., Flumerfelt S., Alves A. (Eds). Transdisciplinary Perspectives on Complex Systems. Cham: Springer.
  • Hribernik K.A., Rabe L., Thoben K.D., Schumacher J. (2006). The product avatar as a product-instance-centric information management concept. Int. J. Prod. Lifecycle Manag., 1(4), 367.
  • Lawson D., Marion G. (2008). An Introduction to Mathematical Modelling. Bioinformatics and Statistics Scotland Given. DOI: 10.5860/choice.32-5134
  • Lee J., Bagheri B., Kao H.A. (2015). A cyber-physical systems architecture for industry 4.0-based manufacturing systems. Manufacturing Letters, 3, 18–23.
  • Kritzinger W., Karner M., Traar G., Henjes J., Sihn W. (2018). Digital Twin in manufacturing: A categorical literature review and classification. IFAC-Papers OnLine, 51(11), 1016–1022.
  • Meadows D.H., Randers J., Meadows D.L. (2005). Limits to Growth: The 30-Year Update. London: Earthscan. Mittal S., Khan M.A., Romero D., Wuest T. (2019). Smart manufacturing: Characteristics, technologies and enabling factors. Proc. of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture, 233(5), 1342–1361. DOI: 10.1177/0954405417736547
  • Shafto M., Conroy M., Doyle R. et al. (2010). Modeling, simulation, information technology and processing roadmap. Technology Area, 11. Available at: https://www.nasa.gov/pdf/501321main_TA11-MSITP-DRAFTNov2010-A1.pdf
  • Saddik A. (2018) Digital twins: The convergence of multimedia technologies. IEEE MultiMedia, 25(2), 87–92. DOI: 10.1109/MMUL.2018.023121167
  • Söderberg R. et al. (2017). Toward a Digital Twin for real-time geometry assurance in individualized production. CIRP Annals, 66(1), 137–140.
  • Tao F. et al. (2018). Digital twin-driven product design framework. International Journal of Production Research, 57(1), 1–19. DOI: 10.1080/00207543.2018.1443229
Еще
Статья научная