Особенности управления кадрами нефтехимического предприятия в условиях умного производства

Бесплатный доступ

Цифровизация нефтехимического комплекса ориентирована на использование и создание сквозных технологий, таких как системы распределенного реестра, передовые производственные технологии, промышленный интернет, интернет вещей, большие данные. Данные технологии в настоящее время достаточно развиты, чтобы могли интегрироваться с основными производственными процессами нефтехимических предприятий для цифровой трансформации операций и обеспечения «умных» цепочек поставок, а также разработки и реализации новых бизнес-моделей. Интеллектуальное производство - это новая парадигма, обеспечивающая скорость и гибкость благодаря внедрению цифровых инноваций, которые создают модель циркулярной экономики, способствуя использованию таких решений, как цифровые платформы, интеллектуальные устройства и искусственный интеллект, которые способствуют оптимизации ресурсов. В статье рассматриваются вопросы кадрового обеспечения нефтехимических предприятий, способствующих повышению эффективности производства в условиях цифровой экономики. Интеграция управления человеческими ресурсами в процесс стратегического планирования позволяет создать и развивать необходимые навыки и компетенции с целью получения эффективных результатов, возможностей и конкурентных преимуществ. Внедрение более эффективных и быстрых производственных систем и инновационных технологий позволяет сократить производственные процессы, ускорить выход на рынок новых продуктов и услуг, а также связанные с этим сроки поставки, сократить этапы производства и повысить возможности дифференциации продукции.

Еще

Интеллектуальное (умное) производство, цифровизация, кадровое обеспечение, киберфизические системы, компетенции

Короткий адрес: https://sciup.org/148322367

IDR: 148322367   |   DOI: 10.37313/1990-5378-2021-23-2-98-105

Список литературы Особенности управления кадрами нефтехимического предприятия в условиях умного производства

  • Интеллектуальное производство - будущее мировой индустрии [Электронный ресурс] // URL: https://www.elec.ru/articles/intellektualnoe-proizvodstvo-budushee-mirovoj-indu/ (дата обращения 04.03.2021)
  • Lucke D., Constantinescu C. L., Westkamper E. Smart Factory - A Step towards the Next Generation of Manufacturing // Manufacturing Systems and Technologies for the New Frontier. 2008. Pp.115-118.
  • Oían F., Zhong W., Du W. Fundamental theories and key technologies for smart and optimal manufacturing in the process industry // Engineering. 2017. Т. 3. № 2. Pp. 154-160.
  • Bayart M. Smart devices for manufacturing equipment // Robotica. 2003. Т. 21. № 3. Pp. 325-333.
  • Mittal S., Khan M. A., Romero D., Wuest Th. Smart manufacturing: Characteristics, technologies and enabling factors // Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part B Journal of Engineering Manufacture. 2019. Vol. 233(5). Pp. 1342-1361.
  • Kibira D., Morris K., Kumaraguru S. Methods and tools for performance assurance of smart manufacturing systems // Journal of National Institute of Standards and Technology. 2015. P. 8099.
  • Малышева Т.В., Шинкевич А.И. Проблемы организации ресурсосберегающих и экологических производственных систем // Русский инженер. 2019. № 1 (62). С. 34-37.
  • Шинкевич А.И., Барсегян Н.В., Бабушкин В.М. Роль кадрового обеспечения в реализации проектов бережливых производственных систем // Вестник Казанского государственного технического университета им. А.Н. Туполева. 2019. №4. С. 68-72.
  • Шинкевич А.И., Кудрявцева С. С. К вопросу об эффективности производственных процессов в системе ресурсосбережения нефтехимических предприятий // Менеджмент социальных и экономических систем. 2018. №3. С.11-18.
  • Шинкевич А.И., Кудрявцева С.С., Шинкевич М.В. Тенденции бизнес-решений в развитии интеллектуального производства // Вестник университета. 2020. № 8. С. 41-47.
  • Кравченко А.Е. Workforce training and management challenges in the contemporary smart manufacturing (SM) // Вопросы экономики и управления. 2019. № 4 (20). С. 29-32.
  • Fedorov A., Shkodyrev V., Zobnin S. Knowledge based planning framework for intelligent distributed manufacturing systems // Lecture Notes in Computer Science. 2015. Т. 9141. Pp. 300-307.
  • Об утверждении программы «Цифровая экономика Российской Федерации [Электронный ресурс]: Распоряжение Правительства Российской Федерации от 28 июля 2017 года № 1632-р // Справочно-правовая система «Гарант-аналитик».
  • Агентство стратегических инициатив МШУ «Сколково» Атлас новых профессий. Skolkovo. [Электронный ресурс] // Режим доступа: https:// www.skolkovo.ru/public/media/documents/ research/sedec/SKOLKOVO_SEDeC_Atlas.pdf.
  • Бугаков В.М. Системные связи показателей функционирования управляемой экономики промышленных предприятий // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Серия: Технические науки. 2009. № 2 (150). С. 104-106.
  • Яхонтова Е.С. Стратегическое управление персоналом: Учебное пособие / Е.С. Яхонтова. - М.: ИД Дело РАНХиГС, 2013. - 384 c.
  • Шинкевич А. И. Методическое обеспечение организации ресурсосберегающих производственных систем в условиях цифровизации нефтехимической отрасли: дисс. ... докт. техн. наук. Казань, 2019. 380с.
  • Braganca S., Costa E., CastelluccíI P., Arezes M. A brief overview of the use of collaborative robots in Industry 4.0: human role and safety // Basel: Springer International Publishing. 2019. Pp. 641-650.
  • Senarathne A. N., Hewage A., Wijekoon J. L., Hettiarachchie K. Smart Human Resource Management System to Maximize Productivity // International Computer Symposium (ICS). - 2020.
  • Россия-2025: от кадров к талантам / The Boston Consulting Group, 2017. 72с.
Еще
Статья научная