Дмитрий Анатольевич Жердин – аспирант, кафедра организационного менеджмента
Москва
Dmitry A. Zherdin – Postgraduate student, Department of Organizational Management
Moscow
Антон Геннадиевич Дмитриев – кандидат экономических наук, доцент, кафедра организационного менеджмента
Москва
Anton G. Dmitriev – Cand. Sci. (Econ.), Associate Professor, Department of Organizational Management
Moscow
Введение. Цифровая экономика, курс на строительство которой взяла Российская Федерация, состоит из набора автоматизированных систем управления, от эффективности каждой из которых зависит эффективность всей цифровой экономики. Поэтому одной из главных задач, которые нужно решить на пути к ее построению, является создание принципиально новой, экономически эффективной архитектуры построения автоматизированных систем управления.
Настоящая научная работа преследует фундаментальную цель – систематизировать и четко сформулировать постулаты конструирования систем автоматизированного управления на базе синтетических нервных систем. Это логическое продолжение цикла публикаций авторов, посвященных всесторонней оценке экономической эффективности указанного подхода к разработке систем автоматизированного сбора данных и управления всевозможными процессами. Достижение заявленных экономических преимуществ, детально проанализированных в предшествующих исследованиях, становится возможным исключительно при строгом и неукоснительном соблюдении этих постулатов; их нарушение полностью нивелирует или существенно снижает положительный экономический эффект от внедрения концепции синтетических нервных систем.
Методы. Методологическая основа исследования включает систематический и всеобъемлющий анализ обширного массива технической и научной литературы, посвященной разработке и оптимизации автоматизированных систем управления, а также информационных источников по строению нервных систем живых организмов. На базе этого анализа авторы консолидировали выявленные принципы в унифицированную номенклатуру «постулаты построения синтетических нервных систем», обеспечивая детальное описание каждого постулата с примерной оценкой сопутствующего экономического воздействия. Подход опирается на простые, но универсальные инженерные практики, которые, несмотря на их очевидность для специалистов, ранее отсутствовали в четкой и консолидированной формулировке в доступных публикациях.
Результаты. В качестве ключевого результата сформулированы постулаты, позиционируемые как фундаментальные директивы и императивы проектирования. Тщательное усвоение и применение постулатов объявляется обязательным для каждого инженера-интегратора автоматизированных систем управления, гарантируя достижение экономической эффективности систем автоматизации. Сформулированные постулаты не вызовут удивления среди квалифицированных специалистов благодаря их очевидной логической простоте и практической обоснованности.
Выводы. Синтетические нервные системы являются новым направлением развития автоматизированных систем управления. РФ могла бы стать лидером в их производстве и родиной данной технологии. Очевидно, что экономика будущего – это не цифровая экономика и даже не экономика знаний, а прежде всего – экономика высоких, наукоемких технологий. Один из способов, как РФ может добиться успеха в мире экономического будущего – это находить новые, более эффективные методы использования доступных ей технологий, пусть даже иностранных. Развитие технологии синтетических нервных систем – один из таких путей.
Introduction. The digital economy, which the Russian Federation has embarked on, consists of a set of automated control systems, the effectiveness of each of which determines the effectiveness of the entire digital economy. Therefore, one of the main tasks that needs to be solved on the way to its construction is the creation of a fundamentally new, cost-effective architecture for building automated control systems.
Purpose. This scientific study pursues the fundamental objective of systematizing and precisely formulating the postulates for constructing automated control systems (ACS) based on synthetic nervous systems (SNS). It represents a logical extension of the authors' publication series dedicated to a comprehensive assessment of the economic efficiency of this paradigm in developing data acquisition automation and process control systems. The proclaimed economic advantages, thoroughly analyzed in prior research, are attainable exclusively through strict and unwavering adherence to these postulates; their violation entirely nullifies or substantially diminishes the positive economic effect of SNS implementation.
Methods. The methodological foundation encompasses a systematic and comprehensive analysis of an extensive corpus of technical and scientific literature on ACS development and optimization. Building on this, the authors consolidated the identified principles under the unified designation "SNS construction postulates", providing detailed descriptions of each alongside quantitative evaluations of their economic impacts. The approach leverages simple yet universal engineering practices, which despite their evident nature to specialists have previously lacked clear and consolidated formulation in available publications.
Results. As the key result, postulates are formulated, positioned as fundamental directives and imperatives of design. Thorough assimilation and application of the postulates is declared mandatory for every automation system integration engineer, guaranteeing the achievement of economic efficiency in automation systems. The formulated postulates will not surprise qualified specialists due to their obvious logical simplicity and practical validity. Conclusions. Synthetic nervous systems are a new direction in the development of automated control systems. Russia could become a leader in their production and the birthplace of this technology. It is obvious that the economy of the future is not a digital economy or even a knowledge economy, but, above all, an economy of high, knowledge–intensive technologies. One of the ways the Russian Federation can succeed in the world of the economic future is to find new, more effective methods of using the technologies available to it, even if they are foreign. The development of synthetic nervous system technology is one such way.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.