logo
calendar9 Sentabr 2026
view17
Основной язык:Узбекский

Модель устойчивого развития для малых и средних предприятий в условиях Индустрии 4.0

Область науки:Бухгалтерский учетБизнес и международный менеджментБизнес, менеджмент и бухгалтерский учет (разное)Общий бизнес, менеджмент и бухгалтерский учетТрудовые отношенияСистемы управленческой информацииУправление технологиями и инновациями ​МаркетингСтратегия и менеджментТуризм, досуг и управление гостеприимствомЭкономика и эконометрикаЭкономика, эконометрика и финансы (разное)ФинансыОбщая экономика, эконометрика и финансы
Национальное направление науки (ВАК):05.08.01 — Транспортные системы страны, ее регионов, городов и промышленных центров. Транспортная логистика08.00.01 — Экономическая теория08.00.02 — Макроэкономика08.00.03 — Экономика промышленности08.00.04 — Экономика сельского хозяйства08.00.05 — Экономика сферы услуг08.00.06 — Эконометрика и статистика08.00.08 — Бухгалтерский учет, экономический анализ и аудит08.00.09 — Мировая экономика08.00.10 — Демография. Экономика труда08.00.11 — Маркетинг08.00.12 — Региональная экономика08.00.13 — Менеджмент08.00.14 — Информационные системы и технологии в экономике08.00.15 — Экономика предпринимательства и малого бизнеса08.00.16 — Цифровая экономика и международная цифровая интеграция08.00.17 — Туризм и гостиничная деятельность13.00.07 — Менеджмент в образовании08.00.07 — Финансы, денежное обращение и кредит
pdf

34._Ли_Д.Э.__Ахмедова_К....pdf

PDF

Научно электронный журнал "Цифровоя экономика"

Научно электронный журнал "Цифровоя экономика"

Опубликовать статьюsee more

АННОТАЦИЯ СТАТЬИ

quote
В данной статье рассматривается отсутствие комплексной модели оценки преимуществ Индустрии 4.0 (I4.0) для малых и средних предприятий (МСП) с учетом их разнообразных приоритетов и целей. Предлагается адаптируемая модель, которая интегрирует измерения цифровой эффективности с показателями устойчивого развития, согласуясь с концепцией «тройного итога» (TBL) для оценки экономического, социального и экологического воздействия цифровой трансформации на МСП. Используя данные МСП и иерархическую кластеризацию, выявлено группы компаний со схожими операционными реалиями, ресурсами и целями, в котором кластеры позволяют адаптировать модель. Таким образом, предлагаемая модель измеряет влияние I4.0 на экономические, социальные и экологические аспекты, обеспечивая структурированный подход к определению приоритетов инициатив цифровой трансформации.

АВТОРЫ

Д.Ли

"MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI" DAVLAT MUASSASASI

К.Ахмедова

"MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI" DAVLAT MUASSASASI

Теги

# моделирование# цифровая трансформация# устойчивое развитие# Индустрия 4.0# МСП# воздействие на окружающую среду# иерархическая кластеризация# индикаторы# цифровое воздействие# цифровые преимущества# Индустрия 5.0

ПОХОЖИЕ СТАТЬИ

ДРУГИЕ СТАТЬИ ЭТОГО ЖУРНАЛА

Оценить статью

0
оценок: 0
5
4
3
2
1

Идентификаторы статьи

ROI:

https://eroi.uz/11.142/A026-151303

DOI:

Недоступно

Список литературы

Gamache, S., Abdul-Nour, G. & Baril, C. 2020. Evaluation of the influence parameters of Industry 4.0 and their impact on the Quebec manufacturing SMEs: The first findings. Cogent Engineering, 7.

Vivier, E. & Ducrey, V. 2017. Le guide de la transformation digitale, Eyrolles.

Fortier, J., Gamache, S. & Fonrouge, C. 2024. Measuring Environmental Performance in Digital Transformation within SMEs. IFAC-PapersOnLine, 58, 842-847.

Ghobakhloo, M., Iranmanesh, M., Vilkas, M., Grybauskas, A. & Amran, A. 2022. Drivers and barriers of industry 4.0 technology adoption among manufacturing SMEs: a systematic review and transformation roadmap. Journal of Manufacturing Technology Management, 33, 1029-1058.

Von Linde, H. & Riedel, O. 2024. A methodology for evaluating feature selection and clustering methods with project-specific requirements. International Journal of Production Research.

Hu, W. & He Pan, Q. 2015. Data clustering and analyzing techniques using hierarchical clustering method. Multimedia Tools and Applications, 74, 8495-8504.

Rousseeuw, P. J. 1987. Silhouettes: a graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis. Journal of computational and applied mathematics, 20, 53-65.

Profiroiu, C. M., Bodislav, D. A., Burlacu, S. & Räƒdulescu, C. V. 2020. Challenges of sustainable urban development in the context of population growth. European Journal of Sustainable Development, 9, 51-51.

Bpifrance. (2021). Efficacité énergétique en industrie: Enjeux, avantages et solutions. Big Media. Disponible sur https://bigmedia.bpifrance.fr/nosdossiers/efficaciteenergetique-en-industrie-enjeux-avantages-et-solutions

Ritchie, H. & Roser, M. 2017. CO₂ and other greenhouse gas emissions. Our world in data.

Coronese, M., Lamperti, F., Keller, K., Chiaromonte, F. & Roventini, A. 2019. Evidence for sharp increase in the economic damages of extreme natural disasters. Proceedings of the National Academy of Sciences, 116, 21450-21455.