КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ
Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.
ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ
Номер проекта 25-18-00978
НазваниеСтратегическое управление интеллектуальной зрелостью промышленных экосистем в условиях экономики данных: методология, фреймворк, инструментарий
Руководитель Глухов Владимир Викторович, Доктор экономических наук
Организация финансирования, регион федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого" , г Санкт-Петербург
Конкурс №104 - Конкурс 2025 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований отдельными научными группами»
Область знания, основной код классификатора 08 - Гуманитарные и социальные науки; 08-155 - Прогнозирование социально-экономического развития, государственное регулирование экономики и управление социально-экономическими процессами
Ключевые слова Цифровое развитие, промышленная экосистема, экономика данных, интеллектуальная экосистема, промышленная экосистема, кросс-отраслевое развитие, техновации, интеллектуальная экономика, искусственный интеллект
Код ГРНТИ82.33.00
ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ
Аннотация
Современные кросс-отраслевые промышленные экосистемы в условиях экономики данных становятся ключевыми элементами устойчивого развития национальной экономики, обеспечивая взаимосвязь производственных и инновационных процессов через эффективное управление цифровыми ресурсами и данными. Россия демонстрирует значительный прогресс в цифровом развитии промышленности, поддержанный национальными программами, нацеленными на создание цифровой среды и повышение технологической зрелости в различных секторах. Однако, несмотря на достигнутые успехи, сохраняются серьезные вызовы, связанные с внешнеполитическими факторами, такими как санкционное давление, необходимость технологического суверенитета и импортозамещения, а также внутренними ограничениями, включая финансовые барьеры, дефицит кадров в области искусственного интеллекта (ИИ) и низкий уровень осведомленности о его возможностях.
В 2023 году средний уровень использования ИИ в приоритетных сферах деятельности РФ достиг 31,5%, а в таких областях, как финансовые услуги, здравоохранение и сектор ИКТ, этот показатель составляет 49,5%. С 2021 года общий уровень использования ИИ вырос в 1,5 раза, отражая возрастающий интерес к технологиям, способствующим повышению скорости, качества и экономической эффективности процессов. Достигнутые эффекты от использования ИИ также увеличились в 1,5 раза; организации стали вдвое чаще фиксировать многократные положительные эффекты от применения ИИ. Однако лишь 34% организаций обеспечены необходимыми кадрами в области ИИ, а в приоритетных сферах, только начинающих использовать ИИ, кадровая обеспеченность составляет всего 25%. Эти факторы подчеркивают необходимость разработки стратегий, направленных на повышение интеллектуальной зрелости промышленных экосистем и преодоление существующих барьеров.
Актуальность проекта обусловлена необходимостью стратегического управления интеллектуальной зрелостью кросс-отраслевых промышленных экосистем в условиях экономики данных и текущих внешнеполитических вызовов. Проект направлен на разработку уникальной методологии, фреймворка и инструментария для оценки и повышения интеллектуальной зрелости промышленных экосистем. Это позволит укрепить технологическую устойчивость и ресурсную эффективность высокотехнологичных отраслей, стимулировать инновационную активность и способствовать формированию конкурентных преимуществ российских предприятий на глобальном рынке.
Научная новизна проекта заключается в развитии теории стратегического управления интеллектуальной зрелостью промышленных экосистем, основанной на принципах интеллектуализации и кросс-отраслевой интеграции данных. Впервые будет создан комплексный фреймворк для оценки и мониторинга интеллектуальной зрелости, включающий инструментарий для анализа и управления уровнями интеллектуализации в кросс-отраслевых взаимодействиях. Проект предусматривает разработку практических приложений, обеспечивающих высокую степень интеграции интеллектуальных технологий, а также создание инструментов для стратегического планирования и формирования дорожной карты трансформации промышленных экосистем.
Проект ориентирован на долгосрочную перспективу и учитывает специфику российской промышленной среды, а также глобальные тенденции индустриального развития. Его реализация позволит создать прочную основу для устойчивого развития национальной экономики в условиях экономики данных и усилить позиции России в мировой индустриальной арене.
Ожидаемые результаты
1. Разработан терминологический аппарат, включающий основные понятия для описания интеллектуальной зрелости промышленных экосистем, такие как «интеллектуальная зрелость», «кросс-отраслевой интеллектуальный симбиоз», «интеллектуальная резильентность» и «когнитивная гибкость».
Разработка унифицированного терминологического аппарата обеспечит теоретическую основу для систематизации знаний об интеллектуальной зрелости промышленных экосистем. Научная значимость заключается в структурировании и уточнении терминологии, необходимой для исследований в области стратегического управления интеллектуальной зрелостью. Общественная значимость проявляется в возможности точного и единообразного описания новых феноменов, что способствует эффективной коммуникации между исследователями и практиками. Разработанные понятия будут соответствовать мировому уровню исследований и интегрироваться в международную терминологию. Практическое использование включает поддержку стратегического планирования и анализа в промышленных экосистемах, способствуя повышению их интеллектуальной зрелости и конкурентоспособности.
2. Создан концептуальный фреймворк для оценки и управления интеллектуальной зрелостью промышленных экосистем, обеспечивающий стандартизацию подходов к измерению и повышению уровня интеллектуализации.
Формирование концептуального фреймворка позволит структурировать процессы оценки и управления интеллектуальной зрелостью промышленных экосистем. Научная значимость фреймворка заключается в объединении разрозненных методов и подходов в единую систему, что является новым шагом в исследовании интеллектуализации промышленности. Общественная значимость выражается в повышении эффективности и адаптивности промышленных экосистем за счёт внедрения стандартизированных подходов к управлению интеллектуальной зрелостью. Этот результат соответствует мировым исследованиям в области интеллектуального управления и предлагает инновационный подход к интеграции интеллектуальных технологий. Практическое применение фреймворка обеспечит единообразие в оценке и управлении интеллектуальной зрелостью, способствуя оптимизации процессов и повышению устойчивости экосистем.
3. Разработан инструментарий и методики для оценки уровней интеллектуальной зрелости и мониторинга прогресса промышленных экосистем, включая метрики и показатели эффективности.
Создание инструментария для оценки интеллектуальной зрелости позволит объективно измерять и сравнивать уровни интеллектуализации различных промышленных экосистем. Научная значимость методик заключается в их способности проводить комплексный анализ динамики развития интеллектуальных способностей экосистем, что является важным вкладом в научное понимание процессов интеллектуализации. Общественная значимость проявляется в поддержке принятия обоснованных управленческих решений, направленных на повышение эффективности и конкурентоспособности промышленности. Методики будут соответствовать мировым стандартам оценки и мониторинга интеллектуальной зрелости. Практическое применение включает использование инструментов для оптимизации управления и стратегического планирования в промышленных экосистемах, что позволит предприятиям более эффективно адаптироваться к изменениям в экономике данных.
4. Разработана прогнозная модель для стратегического анализа развития интеллектуальной зрелости промышленных экосистем, позволяющая моделировать сценарии и прогнозировать влияние интеллектуальных технологий на их развитие.
Создание прогнозной модели обеспечит возможность долгосрочного планирования и анализа потенциального воздействия интеллектуальных технологий на промышленные экосистемы. Научная значимость модели заключается в её способности интегрировать данные и тенденции, что позволит глубже понять процессы интеллектуализации и их влияние на экономическое развитие. Общественная значимость модели состоит в её роли в принятии стратегических решений, способствующих устойчивому развитию экономики и снижению рисков, связанных с технологическими изменениями. Модель будет соответствовать лучшим мировым практикам сценарного анализа и прогнозирования. Практическое применение включает использование модели для стратегического планирования и адаптации промышленных экосистем к будущим технологическим и экономическим изменениям.
5. Подготовлены научно обоснованные рекомендации для органов власти и бизнеса по созданию правовой, инфраструктурной и образовательной базы для повышения интеллектуальной зрелости промышленных экосистем.
Рекомендации будут основаны на анализе лучших международных практик и адаптированы к специфике российской промышленной среды. Научная значимость рекомендаций заключается в их обоснованности и ориентации на конкретные потребности отрасли, что способствует развитию научного знания в области управления интеллектуальной зрелостью. Общественная значимость проявляется в создании условий для эффективного и системного повышения интеллектуальной зрелости, что способствует развитию экономики и улучшению качества жизни населения. Рекомендации будут соответствовать международным стандартам и учитывать глобальные тенденции в области интеллектуализации. Практическое применение направлено на создание новых рабочих мест, развитие компетенций в области искусственного интеллекта и интеллектуальных технологий, а также укрепление технологического суверенитета страны.
6. Сформирована стратегическая дорожная карта для поэтапного повышения интеллектуальной зрелости промышленных экосистем, интегрированная с ключевыми стратегическими программами и содержащая чёткие KPI и контрольные точки.
Дорожная карта станет координационным инструментом, обеспечивающим согласованное развитие интеллектуальных технологий и повышение интеллектуальной зрелости промышленных экосистем. Научная значимость дорожной карты заключается в её способности объединить разрозненные инициативы в единую стратегию, основанную на глубоких исследованиях и анализе. Общественная значимость заключается в обеспечении устойчивого развития экономики через эффективную координацию усилий государства, бизнеса и научного сообщества. Дорожная карта будет соответствовать международным стандартам стратегического планирования и учитывает лучшие мировые практики. Практическое применение позволит эффективно управлять процессом повышения интеллектуальной зрелости, оптимизировать ресурсы и достичь поставленных целей в установленные сроки.
7. Разработан стратегический форсайт для диверсификации и расширения применения интеллектуальных технологий в различных отраслях экономики, включая долгосрочные сценарии для промышленности, здравоохранения, образования и других секторов.
Стратегический форсайт предоставит долгосрочные сценарии развития и адаптации интеллектуальных технологий к специфическим потребностям разных отраслей, что обеспечит основу для междисциплинарных исследований и инноваций. Научная значимость форсайта заключается в выявлении новых возможностей и направлений развития, что способствует обогащению научного знания в области стратегического управления интеллектуальной зрелостью. Общественная значимость заключается в поддержке устойчивого развития экономики и улучшении качества жизни через внедрение передовых технологий. Форсайт будет основан на лучших мировых практиках прогнозирования и анализа тенденций. Практическое применение форсайта позволит предприятиям и органам власти планировать и реализовывать стратегии, способствующие повышению интеллектуальной зрелости и конкурентоспособности на глобальном рынке.
Общая значимость ожидаемых результатов заключается в их соответствии мировому уровню исследований и способности обеспечить практические инструменты для развития российской промышленности в условиях экономики данных. Реализация проекта будет способствовать устойчивому экономическому росту, технологическому суверенитету и укреплению позиций России на мировой индустриальной арене.
ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ
Аннотация результатов, полученных в 2025 году
В отчетном периоде выполнение проекта осуществлялось в полном соответствии с календарным планом и привело к получению значимых научных результатов, формирующих методологическую основу для развития теории и практики стратегического управления интеллектуальной зрелостью промышленных экосистем. Исследование охватывало широкий комплекс задач — от формирования научной терминологии до разработки прогнозных моделей и апробации специализированных цифровых инструментов. Работа велась в междисциплинарной логике, интегрируя подходы цифровой экономики, экосистемного управления, когнитивных наук и индустриальных исследований.
На первом этапе разработан развернутый терминологический аппарат, включающий такие ключевые концепты, как «интеллектуальная зрелость», «коэволюционный потенциал», «гиперсвязность» и «цифровой эмоциональный интеллект». Выполнен системный анализ существующих подходов, уточнены определения, выявлены логико-семантические связи между категориями. Результаты представлены в научных публикациях и цифровой разработке — интерактивном тезаурусе, зарегистрированном в Роспатенте. Созданная терминологическая основа обеспечивает когнитивную целостность моделей оценки и служит фундаментом для следующих этапов исследования.
Второй крупный блок работ связан с формированием концептуального фреймворка оценки интеллектуальной зрелости промышленных экосистем. На основе онтологического и системно-структурного анализа разработана многоуровневая модель зрелости, включающая типологию уровней интеллектуализации, интегральный индекс зрелости и систему индикаторов по одиннадцати аналитическим направлениям. Сформирована концепция ИИ-управления зрелостью, раскрывающая роль искусственного интеллекта как когнитивного соуправляющего в индустриальных системах нового поколения. Фреймворк опубликован в журналах Journal of New Economy и в сборнике международного форума в Ташкенте.
На следующем этапе создан комплекс методик количественной и качественной оценки интеллектуальной зрелости и резильентности отраслей. Разработана четырёхуровневая система индексов, методы нормирования и энтропийного взвешивания, конфигурационные и коэволюционные модели анализа, ESG-подходы к оценке устойчивости. Апробация на данных Росстата за 2021–2024 годы подтвердила научную состоятельность методик. Результаты опубликованы в журналах WoS, Scopus, ведущих российских изданиях. Кроме того, создана зарегистрированная в Роспатенте база данных мониторинга экономики данных (19 ключевых показателей), выполняющая функции аналитического модуля ИИ-платформы стратегического управления.
Четвёртый исследовательский блок посвящён построению прогнозных моделей развития интеллектуальных экосистем. Разработана структурно-функциональная модель цифровой зрелости кластерной инновационно-активной экосистемы, опубликованная в журнале International Journal of Technology (Scopus Q2). Создана модель оценки и прогнозирования на основе модифицированного метода анализа иерархий (МАИ/AHP) с включением матрицы межизмерительных взаимодействий. Модель позволяет выявлять асимметрии зрелости, формировать сценарии развития и оценивать управленческие риски.
Пятый исследовательский блок направлен на формирование нормативных, инфраструктурных и организационно-управленческих рекомендаций, обеспечивающих условия для развития интеллектуальной зрелости промышленных экосистем. На основании эмпирических оценок и аналитических моделей сформированы предложения, ориентированные на повышение институциональной и технологической устойчивости экосистем. Рекомендации включают направления изменения регуляторной среды для поддержки развития когнитивных и интеллектуальных производственных систем, меры по формированию региональных центров компетенций, развитие инфраструктуры данных, создание механизмов нормативного сопровождения цифровой трансформации предприятий и условий для безопасного внедрения ИИ. Важное внимание уделено развитию системы риск-менеджмента, адаптированной к цифровым угрозам и новым технологическим вызовам, а также интеграции ESG-принципов в управление промышленными экосистемами, что формирует основу для устойчивого развития и повышения конкурентоспособности отраслей. Дополнительным результатом стало формирование положения о «суверенной этике ИИ», задающего нормативно-ценностный контур применения искусственного интеллекта в промышленности и образовании. В совокупности предложенные рекомендации обеспечивают переход от концептуальной модели интеллектуальной зрелости к практико-ориентированному инструментарию, необходимому для реализации индустриальной политики нового типа в условиях экономики данных и Индустрии 6.0.
Проект сопровождался активной научной коммуникацией и распространением результатов. Исполнители организовали и провели ряд значимых научных мероприятий: XII Международную конференцию «Интеллектуальная инженерная экономика и Индустрия 6.0» (27–30 апреля 2025 г., СПбПУ); круглый стол «Экономика стран СНГ в условиях цифровой трансформации» и секцию «Устойчивое развитие интеллектуальной экономики и промышленности в условиях резильентности» в рамках конференции SPbPU IDE-2025; научный семинар «Модельно-ориентированный системный инжиниринг экосистем Индустрии 5.0/6.0». Материалы проекта представлены в Москве, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге, Воронеже, Казани и Ташкенте.
Публикации о результатах проекта размещены на официальных порталах СПбПУ:
– Международный симпозиум в Ташкенте: https://gifu.spbstu.ru/news/sotrudniki_laboratorii_cifrovaya_ekonomika_promyshlennosti_viesh_ipmeit_spbpu_predstavili_rezultaty_issledovaniy_na_mezghdunarodnom_simpoziume_v_tashkente/
– Телеграм-канал ВИЭШ: https://t.me/gsie_ipmeit/2949
– Форум «Российский промышленник»: https://gifu.spbstu.ru/news/ot_fundamentalnyh_issledovaniy_k_regionalnomu_razvitiyu_professor_viesh_na_mezghdunarodnom_forume_rossiyskiy_promyshlennik/
– Международный форум «Узбекистан-2030»: https://imet.spbstu.ru/news/iv_mezghdunarodnyy_forum_globalnye_i_nacionalnye_ekonomicheskie_tendencii_strategiya_uzbekistan_2030_eksperty_spbpu_predstavili_nauchnye_doklady_v_tashkente/
Таким образом, результаты первого года создают не только фундамент для методологически обоснованной оценки интеллектуальной зрелости, но и платформу для разработки стратегических инструментов управления — дорожной карты и форсайта, которые станут ядром второго этапа проекта и обеспечат согласование исследовательских, технологических и нормативно-инфраструктурных направлений развития.
Публикации
1.
Бабкин А., Шкарупета Е., Мамраева Д., Ташенова Л., Умаров А., Каримов Д.
A Structural-Functional Model for Managing Digital Maturity in a Cluster-Based, Innovation-Active Industrial Ecosystem within Industry 5.0
International Journal of Technology, Vol. 16, No. 4. – P. 1209-1219 (год публикации - 2025)
10.14716/ijtech.v16i4.7412
2. Гилева Т.А., Бабкин И.А., Здольникова С.В. Оценка интеллектуальной зрелости промышленных экосистем: конфигурационный подход Вестник Пермского университета. Серия: экономика, Т. 20, №4 (год публикации - 2025)
3. Бабкин А.В., Шкарупета Е.В. Стратегический континуум оценки и управления интеллектуальной зрелостью промышленных экосистем в экономике данных Восьмая международная конференция «Управление бизнесом в цифровой экономике»: сборник статей конференции, Санкт-Петербург / Под общей ред. д. э. н., профессора Аренкова И. А. и к. э. н., доцента Ценжарик М. К. — СПб.: ИПЦ СПбГУПТД, С. 127-135. (год публикации - 2025)
4. Бабкин А.В., Здольникова С.В. Методический инструментарий оценки интеллектуальной зрелости промышленных экосистем Управление устойчивым развитием: инновационные модели и экономические решения : сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции, Курск, 25 августа 2025 года, С. 18-21. (год публикации - 2025)
5.
Махмудова Г.Н., Бахшалиева У.Ф., Бабкин А.В.
Тенденции и перспективы развития искусственного интеллекта в Узбекистане
Развитие интеллектуальной экономики и промышленности на основе искусственного интеллекта : Монография. – Санкт-Петербург : ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, С. 250-280. (год публикации - 2025)
10.18720/IEP/2025.3/11
6.
Бабкин А.В., Чэн Ш., Хао С.
Современное состояние и тенденции развития цифровых платформ в Китае
Развитие интеллектуальной экономики и промышленности на основе искусственного интеллекта : Монография. – Санкт-Петербург : ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, С. 487-504. (год публикации - 2025)
10.18720/IEP/2025.3/22
7. Мельник А.В. Цифровая трансформация промышленных предприятий: систематизация этапов разработки стратегии и экономические эффекты Сборник материалов IV Международной научно-практической конференции «Цифровые технологии и право», 19 сентября 2025 года. Казанский инновационный университет имени В.Г. Тимирясова (год публикации - 2025)
8. Чэнь Лэйфэй Сравнительный анализ инновационных экосистем Китая и России в эпоху Индустрии 5.0 Сборник материалов IV Международной научно-практической конференции «Цифровые технологии и право», 19 сентября 2025 года. Казанский инновационный университет имени В.Г. Тимирясова (год публикации - 2025)
9. Бабкин И.А. Особенности использования механизма государственно-частного партнерства при формировании интеллектуальных промышленных экосистем Устойчивое развитие интеллектуальной экономики и промышленности в условиях резильентности : монография / Р. И. Акмаева, А. В. Бабкин, В. В. Бурлаков [и др.] ; под ред. д-ра экон. наук, проф. А. В. Бабкина – СПб. : ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, С. 413-432. (год публикации - 2025)
10. Сульков М.В., Михайлов П.А. Классификация и особенности технологий искусственного интеллекта в интеллектуальных промышленных экосистемах Устойчивое развитие интеллектуальной экономики и промышленности в условиях резильентности : монография / Р. И. Акмаева, А. В. Бабкин, В. В. Бурлаков [и др.] ; под ред. д-ра экон. наук, проф. А. В. Бабкина. – СПб. : ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, С. 346-358. (год публикации - 2025)
11. Шкарупета Е.В., Бабкин А.В. Стратегическое управление интеллектуальной зрелостью промышленных экосистем в условиях экономики данных: интерактивный тезаурус Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ, Номер регистрации (свидетельства) 2025666889 (год публикации - 2025)
12. Глухов В.В., Бабкин А.В., Шкарупета Е.В. База данных оценки и мониторинга показателей экономики данных как аналитический модуль ИИ-платформы стратегического управления резильентностью и интеллектуальной зрелостью промышленных экосистем Свидетельство о государственной регистрации базы данных , Номер регистрации (свидетельства) 2025623095 (год публикации - 2025)
13. Трапезникова А.М., Бабкин А.В., Акимова Ю.Н. Вызовы и возможности риск-менеджмента в условиях цифровой трансформации предприятий промышленного комплекса России Вестник Академии знаний, № 4(69). – С. 541-544. (год публикации - 2025)
14.
Глухов В.В., Бабкин А.В., Шкарупета Е.В., Здольникова С.В.
Формирование терминологической платформы стратегического управления интеллектуальной зрелостью промышленных экосистем в целях технологического суверенитета
Экономика и управление, Т. 31, № 8. – С. 1016-1029. (год публикации - 2025)
10.35854/1998-1627-2025-8-1016-1029
15.
Бабкин А.В., Михайлов П.А., Шкарупета Е.В., Чэнь Л.
Инструментарий оценки цифровой зрелости интеллектуальной промышленной экосистемы на основе коэволюции и экосистемной синергии
π-Economy, Т. 18, № 4. – С. 32-53. (год публикации - 2025)
10.18721/JE.18402
16. Михайлов П.А., Бабкин А.В., Мельник А.В., Трапезникова А.М. Устойчивое развитие как важный фактор успеха промышленной экосистемы в условиях экономики данных Естественно-гуманитарные исследования, № 3(59). – С. 363-367. (год публикации - 2025)
17. Шкарупета Е.В. Интеллектуальная зрелость промышленных экосистем как фактор устойчивого развития в условиях экономики данных Управление устойчивым развитием: инновационные модели и экономические решения : сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции, Курск, 25 августа 2025 года, С. 206-210. (год публикации - 2025)
18.
Глухов В.В.
Интеллектуальная зрелость промышленной экосистемы: понятие, сущность и инструментарий оценки
Развитие интеллектуальной экономики и промышленности на основе искусственного интеллекта : Монография. – Санкт-Петербург : ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, С. 539-568. (год публикации - 2025)
10.18720/IEP/2025.3/25
19.
Бабкин А.В., Чэн Ш., Дин Х.
Политика развития цифровой экономики в Китае и зарубежных странах: состояние и развитие
Развитие интеллектуальной экономики и промышленности на основе искусственного интеллекта : Монография. – Санкт-Петербург : ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, С. 62-75. (год публикации - 2025)
10.18720/IEP/2025.3/3
20.
Глухов В.В., Коломысова М.В., Левенцов В.А., Томшинская И.Н.
Управление бизнес-ассоциацией: теория и инструменты
ПОЛИТЕХ-ПРЕСС. Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Санкт-Петербург (год публикации - 2025)
10.18720/SPBPU/2/i25-288
21.
Бабкин А.В., Шкарупета Е.В.
Этические основания применения искусственного интеллекта в промышленности и образовании: традиционные ценности и вызовы экономики данных
Сборник материалов Международного Симпозиума «Передовые исследования в области экономики и управления бизнесом». Центр исследования проблем приватизации и управления государственными активами при Агентстве по управлению государственными активами Республики Узбекистан. 19 сентября 2025. Ташкент. , С. 493-497. (год публикации - 2025)
10.5281/zenodo.17267137
22. Бабкин А.В., Шкарупета Е.В. ИИ-управление интеллектуальной зрелостью промышленных экосистем в Индустрии 6.0 Digital Transformation and Artificial Intelligence, Special Issue "IV Global and National Economic Trends: The "Uzbekistan – 2030" Strategy / Forum". Pp. 675-682. (год публикации - 2025)
23. Михайлов П.А., Сульков М.В. Цифровая трансформация предприятия: особенности, преимущества и барьеры проведения Сборник научных статей «Цифровая трансформация промышленности: тенденции, управление, стратегии». ИЭ УрО РАН (год публикации - 2025)
24. Мельник А.В. Экономическое обоснование цифровой трансформации промышленной экосистемы Сборник научных статей «Цифровая трансформация промышленности: тенденции, управление, стратегии». ИЭ УрО РАН (год публикации - 2025)
25. Чэнь Л. Сравнительный анализ цифровой трансформации промышленности Китая и России в условиях Индустрии 5.0 Сборник научных статей «Цифровая трансформация промышленности: тенденции, управление, стратегии». ИЭ УрО РАН (год публикации - 2025)
26. Меденцева Е.К., Здольникова С.В. Оценка устойчивого развития регионального коллаборационного комплекса в условиях новой реальности Journal of New Economy»,, Т. 25, № 4 (год публикации - 2025)
27. Бабкин А.В., Мельник А.В., Дин Хайци Подходы и методы оценки цифровой зрелости интеллектуальных промышленных систем в экономике данных Вестник Академии знаний, № 4(69). – С. 47-57. (год публикации - 2025)
28. Бабкин А.В., Ташкинов А.Г. Комбинированный подход к управлению проектами цифровой трансформации промышленных предприятий в контексте Индустрии 4.0 Экономика промышленности, №4. С. 172-185. (год публикации - 2025)
29. Глухов В.В., Бабкин А.В., Шкарупета Е.В. Интеллектуально-цифровая зрелость промышленной экосистемы России: оценка и управление Российский журнал менеджмента, Том 23, №4 (год публикации - 2025)
30. Михайлов П.А. Цифровая трансформация интеллектуальной промышленной экосистемы Сборник материалов IV Международной научно-практической конференции «Цифровые технологии и право», 19 сентября 2025 года. Казанский инновационный университет имени В.Г. Тимирясова (год публикации - 2025)
31.
Глухов В.В., Бабкин А.В., Шкарупета Е.В.
Концептуальный фреймворк для оценки и управления интеллектуальной зрелостью промышленных экосистем
Journal of New Economy, Т. 26, № 3. – С. 105-123. (год публикации - 2025)
10.29141/2658-5081-2025-26-3-6
32. Шкарупета Е.В. Построение научно-технологического лидерства России в эпоху Industry 6.0: сравнительный анализ референтных стратегий США и Китая Цифровая и отраслевая экономика, № 2(38). – С. 149-156. (год публикации - 2025)
33. Трапезников А.М., Бабкин А.В. Развитие промышленного предприятия в условиях цифровой трансформации: от устойчивости к резильентности Сборник научных статей «Цифровая трансформация промышленности: тенденции, управление, стратегии». ИЭ УрО РАН (год публикации - 2025)
34. Мельник А.В., Бабкин А.В., Михайлов П.А., Трапезникова А.М. Биотехнологический субпотенциал цифрового промышленного предприятия и экосистемы в контексте ESG Естественно-гуманитарные исследования, № 3(59). – С. 341-349. (год публикации - 2025)