Перепозиционирование регионального металлургического комплекса в условиях развития индустриии 4.0 тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.05, кандидат наук Сиротин, Дмитрий Владимирович

• Сиротин, Дмитрий Владимирович
• кандидат наук
• 2018

Оглавление диссертации кандидат наук Сиротин, Дмитрий Владимирович

Оглавление

ВВЕДЕНИЕ

1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПЕРЕПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ БАЗОВЫХ ОТРАСЛЕЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ В УСЛОВИЯХ РАЗВИТИЯ ИНДУСТРИИ 4.0

1.1. Индустрия 4.0 как определяющий вектор современного развития экономики

1.2. Тренды и закономерности развития металлургии

1.3. Технико-экономические предпосылки перепозиционирования металлургического комплекса региона

Глава 2. МЕТОДИЧЕСКИЙ ПОДХОД К ОЦЕНКЕ

ПЕРЕПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ РЕГИОНАЛЬНОГО МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА

2.1. Методические основы выявления перспективных направлений технологического развития металлургии региона

2.2. Особенности методического обоснования существенных параметров перепозиционирования регионального металлургического комплекса

2.3. Методический аппарат принятия решений в условиях неопределенности

3. ВАРИАТИВНАЯ ОЦЕНКА ПЕРЕПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА СВЕРДЛОВСКОЙ ОБЛАСТИ

3.1. Приоритетные направления технологического развития металлургии Свердловской области

3.2. Экономическая оценка параметров перепозиционирования регионального металлургического комплекса

3.3. Апробация имитационной модели перепозиционирования металлургии на примере Свердловской области

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Приложение 1. Справки участия в научных проектах и акты внедрения результатов научно-исследовательской работы

Приложение 2. Сопоставление свойств и удельной стоимости традиционных и новых конструкционных материалов

Приложение 3. Анализ энерго- и ресурсоемкости металлопродукции предприятий Свердловской области

Приложение 4. Перспективы организации производства новых видов металлопродукции в период до 2030 г

Приложение 5. Основные направления, рассматриваемые при определении наилучших доступных технологий (НДТ)

Приложение 6. Основные процессы, сопровождающие видоизменение производств

Приложение 7. Исходные данные и результаты проведения кластерного анализа

Приложение 8. Анализ патентной активности

Приложение 9. Теоретико-методологические основы нейросетевого моделирования

Приложение 10. Перечень приоритетных инвестиционных проектов Свердловской области по новому строительству, модернизации, реконструкции и техническому перевооружению объектов основных фондов металлургического комплекса региона

Приложение 11. Подготовка исходных данных для проведения факторного анализа

Приложение 12. Применение альтернативных методов вращения факторных нагрузок

Приложение 13. Альтернативные методы выделения факторов

Приложение 14. Результаты регрессионного анализа главных компонент

Приложение 15. Подход к построению нейросети в программе Statistica

Приложение 16. Категоризованные графики распределения данных модели и таблица прогнозных значений

Приложение 17. Анализ нейросети MLP 12-20-5

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Перепозиционирование регионального металлургического комплекса в условиях развития индустриии 4.0»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования

В современных условиях экономического развития России важную роль играет реализация промышленной политики, учитывающей тренды четвертой промышленной революции, предполагающей в том числе формирование новых высокотехнологичных секторов экономики, продуктивно сочетающихся с инновационным обновлением традиционных отраслей, при эффективном взаимодействии технико-экономической и социально-институциональной сфер регулирования. При этом положение «несущей», в терминологии академика С. Глазьева, отрасли, поддерживающей развитие ядра нового технологического уклада, принимает на себя металлургическая отрасль, от которой во многом зависит эффективность развития промышленного комплекса страны в целом.

Одной из крупнейших территорий размещения металлургической промышленности РФ является Уральский регион, в частности Свердловская область. В структуре обрабатывающих производств области доля металлургического комплекса составляет более 60%, особую роль в составе которого играет черная металлургия, без которой невозможно полноценное функционирование в регионе машиностроения, строительства, транспорта и прочих металлоемких отраслей промышленности. Современные темпы изменений мировой рыночной конъюнктуры, неопределенность геополитических преобразований и, вместе с тем, сохранение вектора развития отечественной экономики на базе принципов Индустрии 4.0 приводят к необходимости формирования новых приоритетов развития, учитывающих стремительный качественный рост промышленности в целом. Эффективное развитие металлургии Урала должно быть основано не столько на удовлетворении нужд традиционных отраслей промышленности, сколько на переориентации на удовлетворение потребностей новых высокотехнологичных секторов. В связи с этим дальнейшее развитие металлургического комплекса Урала в условиях становления вектора Индустрии 4.0 связано со своеобразным перепозиционированием старопромышленного региона в регион с мощной

научно-технолого-производственной базой, отвечающей современным требованиям технологического развития. Все вышесказанное обуславливает необходимость развития теоретико-методологических положений по выявлению возможностей и оценке процесса перепозиционирования металлургического комплекса Урала.

В отличие от подотрасли цветной металлургии, уровень развития которой ближе к V технологическому укладу, качественное развитие черной металлургии происходит более низкими темпами, что усиливает риски и неопределенность ее положения на рынке конструкционных материалов в условиях вектора Индустрии 4.0. В связи с этим в рамках металлургического комплекса региона особый акцент делается на развитии черной металлургии.

Степень разработанности темы исследования

Существенный вклад в исследование вопросов стратегии экономического развития России внесли такие ученые, как Л. Абалкин, А. Аганбегян, А. Амосов, С. Белозерова, С. Глазьев, Р. Гринберг, В. Дементьев, В. В. Ивантер, Д. Львов, В. Макаров, В. Мау, О. Сухарев, А. Татаркин, С. Толкачев, Ю. Яковец, вопросы развития российской экономики в условиях вектора новой индустриализации рассмотрены С. Бодруновым, С. Губановым, В. Иноземцевым, Е. Ленчук, В. Наймушиным, А. Нешитым, В. Рязановым, В. Черковцом и др.

Проблемы модернизации и институционального развития экономики, в том числе высокотехнологичных производств, представлены в трудах Е. Авдокушина, В. Акбердиной, И. Баева, А. Варшавского, Г. Вечканова, Н. Калюжновой, Б. Кузыка, Р. Кучукова, Д. Никологорского, В. Цветкова, А. Яковлева, Е. Ясина. Изучению различных аспектов устойчивого развития отраслевой экономики, в частности экономики металлургии, посвятили свои труды Ю. Анискин, А. Бродов, И. Буданов, А. Козицын, В. Лисин, Н. Лякишев, Л. Макаров, С. Орехова, Д. Пумпянский, О. Романова, В. Устинов, В. Штанский, Ю. Юсфин. Проблемам региональной экономики посвящены труды У. Айзарда, Е. Анимицы, А. Вебера, В. Видяпина, Н. Власовой, Е. Коваленко,

В. Кристаллера, П. Кругмана, А. Лёша, А. Маршалла, Т. Морозовой, М. Фуджита. В исследование проблем развития промышленности в условиях вектора Индустрии 4.0 и цифровой экономики внесли свой вклад К. Шваб, Ш. Ванг, Д. Ван, Л. Моностори, Э. МакАфи, Э. Бринйолфссон.

В развитие темы наукометрического анализа, основанного на данных публикационной и патентной активности, большой вклад внесли Ю. Гарфилд, И. Маршакова, М. Мэйер, О. Перссон. Также в диссертации использованы положения трудов ученых, посвященных статистическим методам анализа, включая факторный и корреляционно-регрессионный анализ, значительный вклад в развитие которых внесли Н. Дрейпер, В. Калинина, К. Пирсон, С. Рао, Б. Рёнц, О. Родионова, Г. Смит, В. Соловьёв, Э. Фёрстер, Г. Харман, Г. Хотеллинг.

Основы теории искусственных нейронных сетей заложены в работах У. Мак-Каллока и У. Питтса. Дальнейшему развитию данного направления способствовали исследования Д. Хебба, Ф. Розенблатта, В. Видроу, М. Мински, С. Пайперта, Д. Хопфилда, М. Хоффа, Т. Кохонена. В развитие теоретической базы, посвященной проблемам принятия решений в условиях неопределенности, с применением искусственных нейронных сетей, большой вклад внесли зарубежные и отечественные исследователи, в том числе Ю. Евтушенко, Н. Моисеев, Е. Черемисина, Lotfi A. Zadeh, ^ Saati. Развитию теоретико-методологической базы, посвященной созданию систем классификации на основе теории статистических решений и правил статистического синтеза, послужили исследования, заложенные в трудах А. Колмогорова, Г. Крамера, С. Кульбака, Б. Левина, Э. Патрика.

В данных работах раскрыты теоретические и прикладные вопросы, относящиеся к теме исследования. Тем не менее, решение ряда задач требует переосмысления сути четвертой промышленной революции и ее влияния на возможные пути развития металлургического комплекса региона. Также есть ряд вопросов, решение которых требует разработки методических положений по выявлению приоритетных направлений технологического развития

металлургии региона, выделению ключевых факторов и оценке процесса перепозиционирования металлургического комплекса региона.

Объект исследования - металлургический комплекс Свердловской области.

Предмет исследования - экономические отношения, возникающие в процессе перепозиционирования регионального металлургического комплекса.

Цель работы - развитие теоретико-методических положений и разработка методического подхода к оценке перепозиционирования регионального металлургического комплекса в условиях развития Индустрии 4.0.

Достижение поставленной цели потребовало постановки и решения следующих задач:

1 . Развить теоретические основы перепозиционирования базовых отраслей промышленного региона.

2. Разработать методический подход к оценке перепозиционирования регионального металлургического комплекса.

3. Предложить модель вариативной оценки перепозиционирования металлургического комплекса Свердловской области.

Научная новизна результатов исследования:

1. Развиты теоретические основы перепозиционирования базовых отраслей индустриального региона на основе уточнения понятия «перепозиционирование» применительно к металлургическому комплексу региона, обоснования закономерностей и систематизации новых технологических и институциональных трендов развития металлургии, выявления соответствующих им технико-экономических предпосылок развития металлургии, что позволило установить наличие реальных возможностей перепозиционирования металлургического комплекса индустриально развитого региона на принципах Индустрии 4.0.

2. Разработан методический подход к оценке перепозиционирования

регионального металлургического комплекса, включающий реализацию трех последовательных этапов: 1) разработка информационной модели взаимосвязи металлургии с перспективными направлениями научно-технологического развития; 2) обоснование на основе метода главных компонент существенных параметров, оказывающих определяющее влияние на процесс перепозиционирования; 3) оценка на базе нейросетевых алгоритмов изменений данных параметров в условиях высокой скорости технологических изменений и неустойчивой рыночной конъюнктуры. Разработанный подход позволяет создать методическую основу для формирования дорожной карты перепозиционирования металлургии региона и модели оценки ее реализации.

3. Разработана модель вариативной оценки перепозиционирования металлургии региона, основанная на технологии искусственных нейронных сетей и позволяющая оценить изменения существенных параметров металлургического комплекса в условиях меняющейся рыночной конъюнктуры. Модель формирует основу для принятия управленческих решений в области поэтапной реализации приоритетных направлений развития региональной металлургии, в том числе на основе построенной дорожной карты, и может быть использована при разработке стратегии развития металлургического комплекса региона.

Теоретическая и практическая значимость результатов диссертационного исследования заключается в развитии теоретических основ процесса перепозиционирования, что позволило разработать авторский методический подход к оценке процесса перепозиционирования регионального металлургического комплекса, который может быть использован в деятельности региональных органов власти, отраслевых научно-исследовательских институтов и металлургических предприятий при обосновании стратегических решений развития отрасли. Предложенная дорожная карта перепозиционирования регионального металлургического комплекса может быть использована органами законодательной и исполнительной власти при формировании государственных программ и

стратегий социально-экономического развития региона. Результаты проведенных исследований вносят вклад в развитие методической базы построения технологии проектирования будущего.

Методология и методы диссертационного исследования

Методологическую базу работы составили научные труды отечественных и зарубежных ученых в области национальной, отраслевой и региональной экономики, промышленной политики, проблем модернизации и инновационного развития, а также теории долгосрочного технико-экономического развития, теорий единого и нового индустриального общества, теории стадий экономического роста, прикладной эконометрики, теории статистических решений и правил статистического синтеза. Основными методами исследования являются методы системного, структурно-логического, сравнительного анализа, графико-аналитические методы, инструментарий эконометрического моделирования, включая методы факторного анализа, линейного и нелинейного регрессионного анализа, а также нейросетевое моделирование.

Информационную базу исследования составили законодательные, нормативные документы в области социально-экономического развития региона; развития металлургического производства и минерально-сырьевой базы; методические рекомендации оценки эффективности; данные Федеральной службы государственной статистики и службы государственной статистики по Свердловской области и Курганской области; монографии и журнальные статьи в области инновационного и отраслевого развития экономики; материалы научных конференций; официальные интернет-ресурсы; экспертная информация, полученная непосредственно от ФГБУН «Имет УрО РАН», ОАО «Уральский Институт Металлов», ФГАОУ ВПО «УрФУ имени первого Президента России Б.Н. Ельцина»; собственные исследования автора.

Положения, выносимые на защиту:

1. Развиты теоретические основы перепозиционирования базовых отраслей индустриального региона на основе уточнения понятия

«перепозиционирование» применительно к металлургическому комплексу региона, обоснования закономерностей и систематизации новых технологических и институциональных трендов развития металлургии, выявления соответствующих им технико-экономических предпосылок развития металлургии, что позволило установить наличие реальных возможностей перепозиционирования металлургического комплекса индустриально развитого региона на принципах Индустрии 4.0.

2. Разработан методический подход к оценке перепозиционирования регионального металлургического комплекса, включающий реализацию трех последовательных этапов: 1) разработка информационной модели взаимосвязи металлургии с перспективными направлениями научно-технологического развития; 2) обоснование на основе метода главных компонент существенных параметров, оказывающих определяющее влияние на процесс перепозиционирования; 3) оценка на базе нейросетевых алгоритмов изменений данных параметров в условиях высокой скорости технологических изменений и неустойчивой рыночной конъюнктуры. Разработанный подход позволяет создать методическую основу для формирования дорожной карты перепозиционирования металлургии региона и модели оценки ее реализации.

3. Разработана модель вариативной оценки перепозиционирования металлургии региона, основанная на технологии искусственных нейронных сетей и позволяющая оценить изменения существенных параметров металлургического комплекса в условиях меняющейся рыночной конъюнктуры. Модель формирует основу для принятия управленческих решений в области поэтапной реализации приоритетных направлений развития региональной металлургии, в том числе на основе построенной дорожной карты, и может быть использована при разработке стратегии развития металлургического комплекса региона.

Степень достоверности и апробация результатов исследования подтверждается: использованием теоретической, методической, статистической аналитической информации, полученной из достоверных источников;

систематизацией работ зарубежных и отечественных исследователей в области развития Индустрии 4.0, развития базовых отраслевой экономики, в частности металлургии; корректным применением следующих методов исследования: структурно-логического анализа, методов факторного анализа, линейного и нелинейного регрессионного анализа, нейросетевого моделирования; а также положительной апробацией результатов исследования.

Основные положения диссертационной работы обсуждались на российских и международных научно-практических конференциях (Екатеринбург - 2013, 2015, 2016, гг., Караганда - 2013 г., Челябинск - 2016 г.) и получили одобрение.

Результаты исследований использованы при выполнении программы фундаментальных исследований Президиума РАН № 12-М-37-2033 (за 20132014 гг.) «Формирование нового технологического облика металлургического комплекса региона»; в программе Президиума РАН № 27 «Фундаментальный базис инновационной технологической добычи, оценки и глубокой комплексной переработки стратегического минерального сырья, необходимого для модернизации экономики России» (2012-2014 гг.); при выполнении бюджетных тем Центром структурной политики региона Института экономики УрО РАН на 2014-2015 годы - «Методология исследования структурных изменений отраслевых рынков в условиях смены технологических укладов», на 2016-2017 годы - «Методология исследования структурных изменений отраслевых рынков в условиях трансформации механизмов управления государственными ресурсами». Значимость результатов научно -исследовательской работы подтверждена справками участия в научных проектах и актами внедрения (Приложение 1).

Автор диссертации является победителем конкурса 2014 г. научных проектов молодых ученых и аспирантов Уральского отделения РАН по теме: «Инновационное обновление металлургии Урала как фактор новой индустриализации старопромышленного региона», № 14-7-НП-328. Заложенные в основу диссертационной работы результаты научной

деятельности позволили автору выиграть конкурс на получение молодежного гранта РФФИ № 16-36-00097 «Экономико-математическое моделирование процесса перепозиционирования регионального металлургического комплекса в условиях новой индустриализации экономики» (2016-2017 гг.). Цикл работ автора, соответствующих тематике диссертационного исследования, удостоен Премии губернатора Свердловской области для молодых ученых по экономическим наукам в 2017 году.

Основные публикации по теме диссертации. Основные положения и результаты диссертационного исследования отражены в 24 печатных работах общим объемом 20,6 п.л., в том числе авторских 14,6 п.л., из них десять статей в рецензируемых изданиях, определенных ВАК РФ для публикации результатов диссертационных исследований («Региональная экономика», «Известия ВУЗов. Черная металлургия», «Вестник ЗабГУ», «Экономика и предпринимательство», «Economic and Social Changes»), из них три статьи в журналах, входящих в базу Scopus («Экономика региона», «Steel in translation»), а также два препринта, раздел в коллективной монографии.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы из 212 наименований. Текст изложен на 182 страницах и включает 28 таблиц, 29 рисунков и 17 приложений.

Во Введении обоснована актуальность проблемы исследования, определены объект и предмет исследования, сформулированы цель и задачи, научная новизна и практическая значимость работы.

В первой главе «Теоретические основы перепозиционирования базовых отраслей промышленности в условиях развития Индустрии 4.0» выявлены новые тренды и уточнены особенности развития металлургии в условиях развития Индустрии 4.0. Уточнено понятие перепозиционирования регионального металлургического комплекса. Обоснованы технико-экономические предпосылки перепозиционирования металлургического комплекса Свердловской области.

Во второй главе «Методический подход к оценке перепозиционирования

регионального металлургического комплекса» разработаны методические основы выявления перспективных направлений технологического развития металлургии региона. Уточнены особенности методического обоснования существенных параметров перепозиционирования регионального металлургического комплекса. На базе нейросетевых алгоритмов разработан методический аппарат принятия решений в условиях неопределенности.

В третьей главе «Вариативная оценка перепозиционирования металлургического комплекса Свердловской области» определены приоритетные направления технологического развития металлургии Среднего Урала. Проведена оценка изменения параметров перепозиционирования регионального металлургического комплекса. Построена модель вариативной оценки перепозиционирования металлургии Свердловской области. На основе полученных данных разработана дорожная карта перепозиционирования металлургического комплекса Свердловской области.

В Заключении сформулированы основные выводы и результаты исследования, приведены перспективы дальнейшей разработки темы.

1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПЕРЕПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ БАЗОВЫХ ОТРАСЛЕЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ В УСЛОВИЯХ РАЗВИТИЯ ИНДУСТРИИ 4.0

1.1. Индустрия 4.0 как определяющий вектор современного развития экономики

В традиционном представлении индустриальное общество - это общество, в котором достигнут высокий уровень технико-технологического развития и квалификации трудовых ресурсов, где приоритетом обладают крупные корпорации, а производство продукции ориентировано на массовый характер потребления [72]. Для более четкого понимания категории индустриализации воспользуемся ее определением, данным в словаре Б. Райзберга: «индустриализация - перевод экономики страны на промышленную основу, создание крупного машинного производства в народном хозяйстве или отдельной его отрасли, значительное увеличение доли промышленного производства в экономике. Индустриализация отдельной отрасли, например, сельского хозяйства, означает перевод ее на промышленную (машинную) основу» [136].

Существует ряд теорий, объясняющих тенденции и особенности развития индустрии территорий в различные периоды времени, а также возможные пути развития производства в перспективе. В основе теоретической базы индустриального развития общества лежит проблема экономического роста. В рамках данной проблемы основной задачей выступает повышение уровня жизни в условиях постоянного роста населения. В рамках проблемы индустриализации учеными выдвинут ряд теорий, выделены принципы, закономерности и обоснованы стадии и перспективы промышленного развития. Основополагающую роль в развитии теоретической базы рассматриваемой тематики сыграли теория стадий экономического роста Уолта Ростоу [201], теории единого индустриального общества Раймона Арона [7] и нового индустриального общества Джона Гелбрейта [30], теории постиндустриального общества Даниела Бэлла [11], Элвина Тоффлера [149] и др.

В исследование теории экономического роста большой вклад внес американский экономист Ангус Мэддисон, изучая историю экономического роста, он установил зависимость между ростом населения и повышением выпускаемой продукции на одного человека. Другой экономист, американец Саймон Смит Кузнец, высказал мнение, что ускорение темпов экономического роста развитых стран, таких как США, Великобритания и Германия, связано с промышленным переворотом, причиной которому послужило становление капитализма [50]. Многие исследователи, в том числе М. Вебер и Э. Фромм, при анализе вопросов экономического роста в центр проблемы ставят фактор работоспособности человека (производительность труда, трудоемкость). Э. Денисон разделял факторы, объясняющие экономический рост, на две категории: 1) физические факторы производства (труд, капитал) и 2) факторы роста производительности труда [176]. Также есть взгляды, приверженцы которых на передний план выдвигают и другие факторы, в том числе науку и ноу-хау, природные ресурсы, туризм и иные экономические стимулы. Эти факторы достаточно субъективны и могут быть актуальны для отдельных государств. В настоящее время в силу геолого-географических, внутриполитических, финансовых, социально-экономических и иных особенностей развития стран и регионов достижение экономического роста общества на базе единого подхода затруднительно. Тем не менее, можно утверждать, что экономический рост индустриальных стран невозможен без поддержки научно-технологического развития, ориентации на рост производительности труда и качества трудовых ресурсов.

Известно, что переходом от аграрной экономики к индустриальному производству послужила промышленная революция. Становление мировой индустриализации началось с середины XVIII века и продолжалось в течение века XIX, что сопровождалось стремительным ростом производительных сил и утверждением капитализма в качестве господствующей мировой системы хозяйства [23]. Таким образом, первая промышленная революция ознаменовала собой переход от ручного труда к машинному. Развитие науки и техники

способствовало появлению новых форм организации труда, новых служебных специальностей занятого персонала.

В основе второй промышленной революции заложены электрификация и конвейерное производство. Основным ее результатами стали рост производительности труда, повышение уровня жизни населения, преимущественно среднего класса, резкое развитие высокотехнологичного сектора экономики (машиностроение, приборостроение, авиастроение, химическое производство). При этом были пересмотрены подходы к управлению производством.

Третья промышленная революция ассоциируется с телекоммуникационными технологиями, цифровой революцией. Продвижение заложенных в ней принципов позволило еще больше повысить производительность труда, дисбаланс занятых в экономике трудовых ресурсов продолжил смещаться в сторону квалифицированных кадров.

Важным свойством промышленных революций является отсутствие синхронности их распространения в мире. На сегодняшний день черты третьей промышленной революции наблюдаются еще не по всему миру. Тем не менее, многие ученые полагают, что мир стоит на пороге очередных социально-экономических потрясений, сопровождающих период смены действующего технологического уклада и формирования новой высокоразвитой экономической системы. При этом в отдельных странах успели сформироваться задатки четвертой промышленной революции, предполагающей внедрение киберфизических систем в производство (Индустрия 4.0) (рис. 1).

Впервые о четвертой промышленной революции предупредил Мартин Клаус Шваб. Сделал он это на 46-м Международном Экономическом форуме в Давосе. По мнению Шваба, очередная промышленная революция отличается темпами развития и степенью влияния на производственную и организационную системы.

Рисунок 1 - Революционные изменения в орудиях и организации индустриального производства

Составлено автором с учетом данных источника: Digitalisierung der Wirtschaft / Presskonferenz mit Marco Junk, Geschaftsleiter Markte & Tehnologien, BITKOM [Электронный ресурс]. URL: https://www.bitkom.org/Presse/Anhaenge-an-PIs/2G13/April/BITKOM-Praesentation-PK-Digitalisierung-der-Wirtschaft-1G-G4-2G13-online.pdf (дата обращения: 22.09.2017)

Базу для перехода к новой экономической парадигме составляют новые технологические решения, инструменты и методы обработки данных, формирующих основу Индустрии 4.0 (рис. 1, правая часть). Изначально термин «Индустрия 4.0» обозначал процесс фундаментального преобразования глобальных цепочек создания стоимости [159]. Технологическая база Индустрии 4.0 ориентирована на развитие взаимосвязанных умных машин и систем. Ярким примером является технология «умных заводов» (Smart Factory). Четвертая промышленная революция, как процесс, значительно шире. Она охватывает такие области, как кодирование и расшифровка информации, в том числе на базе квантовых вычислений, генная инженерия и нанотехнологии, создание возобновляемых энергоресурсов. Синергия в рамках перечисленных областей определяет основу четвертой промышленной революции. Ее ядро составляет внедрение в производство «киберфизических систем», а первый движущий фактор включает новые способы сбора и анализа информации: Big Data (большие данные); Data Science (наука о данных); Machine Learning (машинное обучение); Deep Learning (глубокое, или глубинное, обучение) и т.д. [155]. При этом особое влияние на экономику окажут следующие факторы:

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Сиротин, Дмитрий Владимирович, 2018 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Аддитивные технологии в России: уникальные разработки, рынок сбыта и господдержка: интервью у директора департамента станкостроения и инвестиционного машиностроения Министерства промышленности и торговли РФ М. Иванова // Интернет-журнал «Иннопром VIEW» [Электронный ресурс]. URL: http://www.innoprom.com/media/letters/additivnye-tekhnologii-v-rossii-unikalnye-razrabotki-rynok-sbyta-i-gospodderzhka-/ (дата обращения 11.12.2017).

2. Аддитивные технологии могут стать новой производственной специализацией Свердловской области // Сайт Правительства Свердловской области [Электронный ресурс]. URL: http://www-new.midural.ru/news/list/document98468/ (дата обращения 19.06.2017).

3. Адно Ю. Сталь: вперед, в будущее // Металлы Евразии. - 2013. - №1. - С. 14-19.

4. Акбердина В.В., Гребенкин А.В., Бухвалов Н.Ю. Моделирование инновационного резонанса в индустриальных регионах // Экономика региона. - 2015. - № 4. - С. 289-308.

5. Актуализация приоритетов научно-технологического развития России: проблемы и решения. / Н.Г. Куракова, В.Г. Зинов, Л.А. Цветкова, О.А. Ерёмченко, В.С. Голомысов - М.: Издательский дом «Дело» РАНХиГС, 2014. - 80 с.

6. Алёшин С.П., Бородина Е.А. Нейросетевое распознавание классов в режиме реального времени // Инженерный вестник Дона. 2013. Т. 24. № 1 (24). С. 11.

7. Арон Р. Этапы развития социологической мысли: Пер. с англ. - М.: Прогресс-Политика, 1993. - 608 с.

8. Бабич О.В. Реструктуризация как способ повышения эффективности деятельности предприятия. // Экономика предпринимательства: теория и практика: сборник материалов международного научного е-симпозиума /

под ред. проф. С.Н. Гапоновой. - Киров: МЦНИП, 2014. - 301 с.

9. Баландин Д.А. Вопросы неоиндустриализации экономики региона // Проблемы региональной экономики. - 2015. - № 1-2. - С. 86-92.

10. Бауман З. Текучая современность: пер. с англ. С.А. Комарова; под ред. Ю. В. Асочакова - СПб.: Питер, 2008. - 240 с.

11. Белл Д., Иноземцев В. Эпоха разобщенности: Размышления о мире XXI века. - М.: Центр исследований постиндустриального общества, 2007. - 304 с.

12. Бойкова М.В., Салазкин М.Г. Форсайт в Германии // Форсайт. - 2008. - № 1. - С. 60-69.

13. Болдырев С.В. Применение гибридных самоорганизующихся нейронных сетей и быстрого дискретного вейвлет-преобразования для построения систем классификации сигналов // Инженерный вестник Дона. - 2012. - Т. 20. - № 2. - С. 204-208.

14. Болдыревский П.Б., Кистанова Л.А. Математико-статистическая модель инновационной деятельности промышленных предприятий // Экономический анализ: теория и практика. - 2014. - № 15. - С. 57-64.

15. Борисов А. И., Алексеев А. В. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. - М.: Радио и связь, 1989. - 124 с.

16. Боткин И.О., Соменкова Н.С. Прогнозирование инновационного развития промышленного предприятия // Проблемы региональной экономики. - 2013. - № 3-4. - С. 252-255.

17. Бриньолфсон Э., МакАфи Э. Вторая эра машин: работа, прогресс и процветание в эпоху блестящих технологий. - Москва: Изд-во AST Publishers, 2017. - 400 с.

18. Буданов И.А. Развитие металлургии зависит от перехода экономики РФ к модели инвестиционного роста // Сталь. - 2016. - № 6. - С. 82-89.

19. Буданов И.А., Терентьев Н.Е. Проблемы и направления технологической модернизации металлургического комплекса России в контексте «зелёного» роста экономики // Научные труды: Институт народнохозяйственного

прогнозирования РАН. - 2017. - № 15. - С. 76-91.

20. Буданов И.А., Устинов В.С. Инновационно-инвестиционные процессы развития металлургического производства в России // Научные труды: Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН. - 2015. - № 13. -С. 324-347.

21. Валяйкина Т.П., Бобошко Д.Ю. Перспективы импортозамещения в черной металлургии РФ // Сталь . - 2016. - № 3. - С. 62-65.

22. Вековищева К.В., Костюченко В.В. Распознавание изображений сигналов, имеющих сложную форму // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2017. № 1 (16). С. 17 [Электронный ресурс]. URL: https://moit.vivt.ru/wp-content/uploads/2017/02/VekovishevaKostuchenko_1_17_2.pdf (дата обращения: 17.01.2018).

23. Глазьев С.Ю. Стратегия опережающего развития России в условиях глобального кризиса. - М.: Экономика, 2010. -255 с.

24. Глазьев С.Ю. Экономика будущего. Есть ли у России шанс? («Коллекция Изборского клуба»). - М.: Книжный мир, 2016. - 640 с.

25. Глобальные тренды, влияющие на развитие черной металлургии: Аналитический доклад АО «Казахстанский институт развития индустрии» [Электронный ресурс]. URL: http://kidi.gov.kz/docs/otchety/6034648.pdf (дата обращения: 15.02.2018).

26. Глущенко А.Н. Фундаментальные факторы и перспективы развития черной металлургии Украины // Бизнес информ. - 2014. - № 4. - С. 162-169.

27. Государственная программа Российской Федерации «Развитие промышленности и повышение ее конкурентоспособности»: утв. распоряжением Правительства Российской Федерации от 15 апреля 2014 № 328, с изм. и доп. на 30 марта 2018 г.) [Электронный ресурс]. URL: http://www.garantru/products/ipo/prime/doc/71814482/ (дата обращения 25.04.2018).

28. Государственная программа Российской Федерации «Экономическое

развитие и инновационная экономика»: утв. распоряжением Правительства Российской Федерации от 15 апреля 2014 г. № 316, с изм. и доп. на 31 марта 2018 г.) [Электронный ресурс]. URL: http://docs.cntd.ru/document/499091764 (дата обращения 25.04.2018).

29. Губанов С. К политике неоиндустриализации России // Экономист. - 2009. - № 9. - С. 3-20.

30. Гэлбрейт Дж. Новое индустриальное общество: пер. с англ. - М., АСТ, 2004. - 602 с.

31. Домнич Е.Л. Патентная статистика как измеритель экономики науки и инноваций в регионах России // Инновации. - 2013. - № 5. - С. 92-95.

32. Дорофеев Г.А., Паршин В.М. Новые концепции ресурсосбережения в производстве стали // Тяжелое машиностроение. - 2017. - № 1-2. - С. 32-38.

33. Дружинин Г.М., Зайнуллин Л.А., Казяев М.Д., Спирин Н.А., Ярошенко Ю.Г. Ресурсоэнергетические проблемы черной металлургии // Известия высших учебных заведений // Черная металлургия. - 2014. - № 1. - С. 3-8.

34. Душкова Н.А. Предстоящая реиндустриализация России: условия и возможности ее осуществления // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2012. - Т. 8. - № 12-1. - С. 121-125.

35. Европейская парламентская сеть оценки технологий: новые технологии и государственные решения: сборник материалов / Совет федерации. - М.,

2014. - С. 36.

36. Евтушенко Ю.Г. Методы решения экстремальных задач и их применение в системах оптимизации.- М.: Наука, 1982. - 432 с.

37. Епифанова Н.Ш. Прогноз развития промышленных предприятий на основе построения нейросетей (на примере Астраханской области) // Актуальные проблемы экономики и права. - 2012. - № 2. - С. 30-35.

38. Ефимова К.В., Хейнонен В.А. Проведение анализа располагаемых ресурсов с использованием методик выделения главных компонент // Приложение математики в экономических и технических исследованиях. -

2015. - № 1 (5). - С. 35-39.

39. Жигир И. Новые времена для сталелитейной промышленности: шаг вперед или назад? // Металлоснабжение и сбыт. - 2015. - № 1. - С. 10-17.

40. Жигир И. Перспективы российской стальной индустрии: где точка безубыточности? // Металлоснабжение и сбыт. - 2013. - № 2. - С. 10-17.

41. Жучков В.И., Сиротин Д.В. Эффективность применения марганцевых руд в металлургической промышленности Урала // Экономика региона. - 2013. -№2. - С. 102-105.

42. Загороднова Л.В., Новиков Н.И. Некоторые аспекты активизации инновационной политики по реализации стратегии развития (на примере предприятий черной металлургии) // Вестник Кемеровского государственного университета. - 2013. - Т. 1. - № 4. - С. 239-242.

43. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. - М.: Мир, 1976. - 168 с.

44. Зайцев Д.А., Збрицкая И. Россия в преддверии четвертой промышленной революции // Иннов: электронный научный журнал. - 2016. - № 1 (26). - С. 3.

45. Запускалов Н.М. Мини-металлургические заводы: основы успеха // Сталь. - 2013. - № 9. - С. 84-92.

46. Затонский А.В., Сиротина Н.А. Прогнозирование экономических систем по модели на основе регрессионного дифференциального уравнения // Экономика и математические методы. - 2014. - № 1. - С. 91 -99.

47. Зиновьева Н.Г. Некоторые вопросы развития мирового производства стали (продолжение) // ОАО «Черметинформация». Бюллетень «Черная металлургия». - 2012. - №4. - С. 3-24.

48. Зиновьева Н.Г. Некоторые вопросы развития мирового производства стали // ОАО «Черметинформация». Бюллетень «Черная металлургия». - 2012. -№ 3. - С. 17-25.

49. Зо Зо Тун, Филист С.А. Искусственная нейронная сеть на основе радиальных базисных функций для классификации кардиоциклов электрокардиосигналов // Известия ЮФУ. Технические науки. - 2010. - № 8

(109). - С. 80-85.

50. Ивашковский С.Н. Макроэкономика. - 2-е издание, испр. и доп. - М.: Дело, 2002. - 472 с.

51. Игами М. Библиометрические индикаторы: исследования в области нанонауки // Форсайт. - 2008. - № 2. - С. 36-45.

52. Илларионов М.Г., Кирпичников А.П., Латыпова Р.Р. Прогнозирование на основе аппарата нейронных сетей // Вестник Казанского технологического университета. - 2012. - № 1. - С. 163-164.

53. Каблов Е. ВИАМ: 80 лет научного творчества и достижений. Современные материалы - основа инновационной модернизации России. // Металлы Евразии. - 2012. - № 3. - С. 10-15.

54. Кадышев Е.Н., Петрова И.В., Ращепкина Н.А., Федяева Д.С. О полицентричности пространственной и территориальной структуры региона // Региональная экономика: теория и практика. - 2015. - № 8. - С. 15-26.

55. Как устроен POSCO's Smart Factory? // Металл-Курьер. - Январь. - 2017. -С. 8-9.

56. Канева М.А., Унтура Г.А. Диагностика инновационного развития Сибири // Регион: экономика и социология. - 2013. - № 2. - С. 173-196.

57. Карпов Е.С. Моделирование и прогнозирование показателей патентной активности России и развитых стран мира // Вопросы статистики. - 2013. -№ 3. - С. 54-59.

58. Катунин В.В., Петракова Т.М., Иванова И.М. Основные показатели работы черной металлургии России в 2014 году // ОАО «Черметинформация». Бюллетень «Черная металлургия». - 2015. - № 3. - С. 3-27.

59. Катунин В.В., Петракова Т.М., Иванова И.М. Основные показатели работы черной металлургии России в 2016 году // ОАО «Черметинформация». Бюллетень «Черная металлургия». - 2017. - № 3. - С. 3-23.

60. Кашинцев Н.П., Селименков Р.Ю. Нейросетевое моделирование регионального развития как инструмент стратегического управления // Известия ВУЗов. Серия «Экономика, финансы и управление

производством» / Ивановский государственный химико-технологический университет. - 2015. - № 2. - С. 141-152.

61. Кирдина С.Г., Клейнер Г.Б. Социальное прогнозирование как междисциплинарный проект // Социологические исследования. - 2016. -№12. - С. 44-51.

62. Кириллова С.А., Кантор О.Г. Управление регионами с позиции устойчивого развития // Экономические и социальные перемены: факторы, тенденции, прогноз. - 2013. - № 5. - С. 53-64.

63. Кирилюк И.Л., Волынский А.И., Круглова М.С., Кузнецова А.В., Рубинштейн А.А., Сенько О.В. Эмпирическая проверка теории институциональных матриц методами интеллектуального анализа данных // Компьютерные исследования и моделирование. - 2015. - Т. 7. - № 4. - С. 923-939.

64. Киселев С.В., Ткачев С.В. Экономико-математическая модель оценки влияния услуг социальной инфраструктуры на экономическое развитие региона // Фундаментальные исследования. - 2015. - № 8-2. - С. 385-391.

65. Клименко М.С. Современные методологические подходы к оценке потенциала регионального промышленного развития на примере отдельных субъектов Южного федерального округа // Региональная экономика: теория и практика. - 2009. - № 36 (129). - С. 65-70.

66. Коблов Е.Н. Курсом в 6-й технологический уклад // Сайт о нанотехнологиях № 1 в России [Электронный ресурс]. URL: http://www.nanonewsnet.ru/articles/2010/kursom-v-6-oi-tekhnologicheskii-uklad (дата обращения 07.09.2016).

67. Козицын А.А., Дудинская М.В. Конкурентоспособность и экономическая безопасность - приоритетные задачи металлургического комплекса региона и его лидеров в условиях нестабильности // Экономика региона. - 2015. - № 3 (43). - С. 204-215.

68. Колмогоров А.Н. Представление непрерывных функций многих переменных суперпозицией функций одной переменной и сложением //

Докл. АН СССР. - 1957. - Т.114. - № 5. - С. 953-956.

69. Комплексная программа развития промышленности Свердловской области на период до 2020 года. - Екатеринбург: ИЭ УрО РАН, 2012. - 101 с.

70. Кондратьева Н. Евросоюз поддержит металлургию и ВПК // Металлы Евразии. - 2013. - № 6. - С. 12-16.

71. Коровин Г.Б. Развитие промышленного комплекса региона в условиях новой индустриализации: препринт. - Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2013. - 47 с.

72. Коровин Г.Б. Теоретические аспекты новой индустриализации России // Современные исследования социальных проблем (электронный научный журнал). URL: http://journal-s.org/index.php/sisp/article/view/2803/0 (дата обращения 12.02.2015)

73. Коровин Г.Б., Сиротин Д.В. Выбор приоритетов технологического развития региональной металлургии // Региональная экономика: теория и практика. - 2014. - № 44. - С. 25-40.

74. Королев Д.С., Гунин Н.С., Слауцкий С.А. К вопросу понятия об искусственных нейронных сетях // Проблемы обеспечения безопасности при ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций. - 2015. - Т. 2. - № 1 (4). - С. 61-63.

75. Корректные и некорректные задачи / А. Н. Тихонов // Большая советская энциклопедия: [в 30 т.] / гл. ред. А. М. Прохоров. - 3-е изд. - М. : Советская энциклопедия, 1969—1978. [Электронный ресурс]. URL: https://slovar.cc/enc/bse/2007648.html (дата обращения: 14.09.2016).

76. Кравец Л.Г. Аналитические возможности патентной информации // Патентная информация сегодня. - 2006. - № 4. - С. 26-30.

77. Крамер Г. Математические методы статистики. -2-е изд. / Пер. с англ.; под ред. Колмогорова А.Н. - М.: Мир, 1975. - 648 с.

78. Кузнецова С.Б. Четвертая промышленная революция как результат инновационно-технологического развития производственных систем // Современные научные исследования и инновации. - 2016. - № 3

[Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2016/03/65792 (дата обращения: 14.02.2018).

79. Кульбак С. Теория информации и статистика. - М.: Наука, 1967. - 408 с.

80. Лаврентьев Л.Ф., Филиппов В.П. Финансовое прогнозирование на основе аппарата нейронных сетей // Вестник Российского университета кооперации. - 2014. - № 2. - С. 122-127.

81. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. - М.: Советское радио, 1969. -752 с.

82. Ленчук Е.Б. Курс на новую индустриализацию - глобальный тренд экономического развития // Проблемы прогнозирования. - 2016. - № 3. - С. 132-143.

83. Леонтьев Л.И., Григорович К.В. Состояние и перспективы развития отечественной черной металлургии // Проблемы и перспективы развития металлургии и машиностроения с использованием завершенных фундаментальных исследований и НИОКР: труды научно-технической конференции. Т. 1. Екатеринбург: УрО РАН, 2011. С. 13 - 18.

84. Лобов С.А., Миронов В.И., Кастальский И.А., Казанцев В.Б. Совместное использование командного и пропорционального управления внешними робототехническими устройствами на основе электромиографических сигналов // Современные технологии в медицине. - 2015. - Т. 7. - № 4. - С. 30-38.

85. Ляховский Д. От вертикали к горизонтали - в поисках потенциала роста // Металлоснабжение и сбыт. - 2013. - № 4. - С. 88-92.

86. Макаров Э.В., Сиротин Д.В. Теоретические проблемы структуризации трансакционных издержек // Экономика и предпринимательство. - 2013. -№ 5. - С. 448-451.

87. Макарова И.В. Потенциал модернизации машиностроительного комплекса региона. - Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2010. - 280 с.

88. Маккалох Дж., Питтс У. Логические исчисления идей, относящихся к нервной деятельности. - М.: ИЛ, 1956. - 78 с.

89. Мариев О.С., Игнатьева Е.Д., Набережнева Е.П., Савин И.В. Эконометрическое моделирование региональных факторов инновационного развития производительных сил в ресурсозависимой экономике России // Вестник УрФУ. Серия экономика и управление. - 2012. - № 5. - С. 133-145.

90. Мариничева О. Баланс «кнута и пряника» не соблюдается // Энергетика и промышленность России. № 17 (325), сентябрь 2017 [Электронный ресурс]. URL: https://www.eprussia.ru/epr/325/5289745.htm (дата обращения 18.01.2018).

91. Маршакова-Шайкевич И.В. Роль библиометрии в оценке исследовательской активности науки // Управление большими системами: сборник трудов. - 2013. - № 44. - С. 210-247.

92. Миленький А.В. Классификация сигналов в условиях неопределенности. -М.: Советское радио, 1975. - 328 c.

93. Минский М., Пейперт С. Персептроны: пер. с англ. - М.: Мир, 1971. -262 с.

94. Мировые тенденции перехода к ИТ-технологиям формата 4.0 // Металл-Курьер. - Январь. - 2017. - л С. 11.

95. Моисеев Н. Н. Численные методы в теории оптимальных систем. - М.: «Наука», 1971. - 424 с.

96. Мухатдинов Н.Х., Бродов А.А., Косырев К.Л. Стратегия развития черной металлургии России на период 2014-2020 годы и на перспективу до 2030 года // Материалы XIII Международного Конгресса сталеплавильщиков. -Москва - Полевской, 2014. - С. 18-21.

97. На Урале создадут авиастроительный кластер // Интернет журнал Умное производство [Электронный ресурс]. URL: http://www.umpro.ru/index.php?page_id=2&n_id_1=7159 (дата обращения 24.09.2016)

98. Набережнева Е.П. Эконометрическая оценка факторов инновационной активности в российских регионах // Журнал экономической теории. - 2015. - № 1. - С. 83-89.

99. Нешитой А. Некоторые меры по обеспечению неоиндустриального развития // Экономист. - 2012. - № 10. - С. 14-22.

100. Нижегородцев Р.М., Гусев Я.В. Государственная поддержка рынка технологий: институциональные аспекты // Вестник экономической интеграции. - 2012. - № 4. - С. 14-19.

101. Основные экономические показатели работы организаций Свердловской области за 2012-2016 годы: стат. сборник/ Управление Федеральной службы государственной статистики по Свердловской области и Курганской области. - Екатеринбург, 2017. - 18 с.

102. Остапенко С.Н., Федосеева Н.Ю. Методическое пособие для производственных малых и средних предприятий по вопросам модернизации и технического перевооружения. - М., 2010. - 80 с.

103. Официальный сайт администрации Губернатора Свердловской области [Электронный ресурс]. URL: http://gubernator96.ru/news/show/id/4320 (дата обращения 24.07.2017).

104. Патрик Э. Основы теории распознавания образов: пер. с англ.; под ред. Б. Р. Левина. - М.: Сов. радио, 1980. - 408 с.

105. Пискун Е.И., Куропятник Р.С. Выбор эффективного метода прогнозирования развития инновационной модели экономики страны // Вюник СевНТУ. - 2012. - № 130. - С. 172-177.

106. Поисковая система по информационным электронным ресурсам от компании EBSCO Publishing [Электронный ресурс]. URL: https://www.ebsco.com/products/research-databases#institution=academic (дата обращения: 24.01.2016).

107. Попов Е.В., Семячков К.А. Оценка готовности отраслей РФ к формированию цифровой экономики // Инновации. - 2017. - № 4. - С. 3741.

108. Постфордизм: концепции, институты, практики / под ред. М. С. Ильченко, В. С. Мартьянова. - М.: Политическая энциклопедия, 2015. - 279 с.

109. Похиленко Н.П., Крюков В.А., Толстов А.В., Самсонов Н.Ю. Томтор как приоритетный инвестиционный проект обеспечения России собственным источником редкоземельных элементов // ЭКО. - 2014. - № 2. - С. 22-35.

110. Проблемы и стратегические направления реиндустриализации экономики России. - М.: ФГБОУ ВПО «РЭУ им. Г.В. Плеханова», 2014.

111. Программа «Цифровая экономика Российской Федерации»: утв. Распоряжением Правительства РФ от 28 июля 2017 г. №1632-р) [Электронный ресурс]. URL: http://base.garant.ru/71734878/ (дата обращения: 20.08.2017).

112. Промышленность России. 2014: стат. сб. / Росстат. - М., 2014. [Электронный ресурс]. URL: http: //www.gks .ru/bgd/regl/b 14_4 8/IssWWW.exe/Stg/01-04.doc (дата обращения: 24.01.2016).

113. Промышленность России. 2016: стат. сб. / Росстат. - М., 2014. [Электронный ресурс]. URL: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publication s/catalog/doc_1139918730234 (дата обращения: 17.01.2017).

114. Родионова О.Е., Померанцев А.Л. Хемометрика: достижения и перспективы // Успехи химии. - 2006. - Т. 75. - № 4. - С. 302-321.

115. Розенблатт Ф. Аналитические методы изучения нейронных сетей // Зарубежная радиоэлектроника. - 1965. - № 5. - С. 40-45.

116. Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики: Персептроны и теория механизмов мозга. - М.: Мир, 1965. - 321 с.

117. Романова О.А., Акбердина В.В., Гребёнкин А.В. Методы и инструменты прогнозирования социально-экономического развития региона: синергетический подход: препринт - Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2009. - 47 с.

118. Романова О.А., Брянцева О.С., Позднякова Е.А. Ресурсный потенциал реиндустриализации старопромышленного региона. - Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2013. - 251 с.

119. Романова О.А., Сиротин Д.В. Новый технологический облик металлургии Урала: экономический аспект // Вестник Забайкальского государственного университета. - 2014. - № 7. - С. 105-112.

120. Романова О.А., Сиротин Д.В. Образ желаемого будущего экономики индустриального региона: тенденции развития и методология оценки // Экономика региона. - 2017. - № 3. - С. 746-763.

121. Романова О.А., Сиротин Д.В. Предпосылки и возможности перепозиционирования металлургии Урала в условиях Индустрии 4.0 // Известия Уральского государственного горного университета. - 2017. -Вып. 4. - С. 100-107. DOI 10.21440/2307-2091-2017-4-100-107

122. Романова О.А., Ченчевич С.Г., Шешуков О.Ю. Особенности конкурентного развития региональной металлургии // Черная металлургия. - 2014. - № 11. - С. 68-71.

123. Романовский А.В. Применение математического аппарата искусственных нейронных сетей для измерения субъективного благосостояния / А.В. Романовский, Я.В. Шокин // Экономика и математические методы. - 2014. - Т. 5. - № 2. - С. 88-95.

124. Русанов И.А., Павлюк Н.Т., Ващенко Т.Г., Голева Г.Г. Нейронная сеть как способ классификации исходного материала озимой пшеницы // Вестник Воронежского государственного аграрного университета. - 2010. -№ 3. - С. 27-31.

125. Рыков А.С. Системный анализ: модели и методы принятия решений и поисковой оптимизации. - М.: Издательский дом МИСиС, 2009. - 608 с.

126. Саати Т. Анализ иерархических процессов. - М.: Радио и связь, 1993. -315 с.

127. Садыкова Э.Ц., Очирова Г.Ю. Оценка ресурсов инновационного потенциала региона // Фундаментальные исследования. - 2014. - № 12-8. -С. 1712-1716.

128. Сайт Совета при Президенте РФ по модернизации экономики и инновационному развитию России [Электронный ресурс]. URL:

http://www.i-russia.ru (дата обращения 17.03.2017).

129. Сайфуллин Р.Т., Александров С.С. Использование метода главных компонент с целью обработки сигналов в информационно-измерительных системах для мультидетекторной хроматографии // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия: Технические науки. -2015. - № 1. - С. 78-84.

130. Семин А. Опережающее развитие производства качественных сталей -государственный приоритет в области металлургии // Металлы Евразии. -2017. - № 4. - С. 14-15.

131. Серегина С.Ф., Барышев И.А. Закономерно ли появление Форсайта // Форсайт. - 2008. - № 2. - С. 4-12.

132. Сиваков Д.В., Буданов И.А. Проблемы и перспективы развития отечественной черной металлургии: аналитический доклад // Межведомственный аналитический центр. Декабрь 2010. - 69 с.

133. Сиротин Д.В. Межрегиональная интеграция отраслевых рынков в условиях новой индустриализации // Вестник Забайкальского государственного университета. - 2014. - № 12. - С. 144-153.

134. Сиротин Д.В. Разработка методологического подхода к изменению технологического облика базовой отрасли региона // Журнал экономической теории. - 2016. - № 2. - С. 173-177.

135. Словарь по кибернетике / под ред. академика В. С. Михалевича. - 2-е. изд. - Киев: Главная редакция Украинской Советской Энциклопедии имени М. П. Бажана, 1989. - 751 с.

136. Словарь современных экономических терминов / Б.А. Райзберг, Л.Ш. Лозовский. - М.: Айрис-пресс, 2008. - 480 с.

137. Снегирев Ю.В., Тутарова В.Д., Федорова А.А. Прогнозирование химического состава стали при внепечной обработке в установке ковш-печь на основе искусственных нейронных сетей // Математическое и программное обеспечение систем в промышленной и социальной сферах. -2014. - № 1 (4). - С. 41-48.

138. Солодовщиков А.Ю., Платонов А. К. Исследование метода Карунена-Лоэва : препринт Института прикладной математики им. М.В. Келдыша. № 19. 2006. 29 с. [Электронный ресурс]. URL: http://www.keldysh.ru/papers/2006/prep19/prep2006_19.html (дата обращения 13.09.2015).

139. Соменкова Н.С. Выбор стратегии технического перевооружения промышленного предприятия. // Проблемы региональной экономики. -2015. - № 1-2. - С. 131-134.

140. Стеблов А.Б., Матейко А.В. Эффективность и риски мини-заводов // Электрометаллургия. - 2008. - № 7. - С. 2-9.

141. Стратегия научно-технологического развития Российской Федерации: утв. Указом Президента Российской Федерации от 1 декабря 2016 г. № 642) [Электронный ресурс]. URL: http://docs.cntd.ru/document/420384257 (дата обращения: 20.09.2017).

142. Стратегия развития черной металлургии России на 2014 - 2020 годы и на перспективу до 2030 года: утв. приказом Министерства промышленности и торговли РФ от 5 мая 2014 г. № 839) [Электронный ресурс]. URL: http://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/70595824/ (дата обращения 26.04.2018)

143. Стратегия социально-экономического развития Свердловской области на 2016 - 2030 годы: утв. Законом Свердл. обл. от 21 декабря 2015 года № 151-ОЗ, с изменениями на 22 марта 2018 г.) [Электронныйресурс]. URL: http://docs.cntd.ru/document/429024960 (дата обращения 24.09.2016).

144. Структурная и пространственно-временная динамика региональных социально-экономических систем: кол. моногр. / под общ. ред. чл.-корр. РАН В.И. Суслова, д.э.н. О.А. Романовой. - Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2013. - 400 с.

145. Структурно-инвестиционная политика в целях устойчивого роста и модернизации экономики // Экономист. - 2017. - № 3. - С. 3-23.

146. Татаркин А.И., Балашенко В.В., Логинов В.Г., Игнатьева М.Н.

Методический инструментарий оценки инвестиционной привлекательности возобновляемых ресурсов северных и арктических территорий // Экономика региона. - 2016. - № 3. - С. 627-637.

147. Татаркин А.И., Романова О.А., Акбердина В.В. Промышленность индустриального региона: потенциал, приоритеты и динамика экономико-технологического развития. - Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2014. - 632 с.

148. Татаркин А.И., Романова О.А., Коровин Г.Б., Ченчевич С.Г. Уральский вектор инновационного развития российской металлургии // ЭКО. - 2015. -№ 3. - С. 79-97.

149. Тоффлер Э. Третья волна. - М.: АСТ, 2010. - 784 с.

150. Углов В.А., Зайцев А.И. Основные направления развития металлургической технологии для обеспечения современных требований по уровню и стабильности технологических и служебных свойств стали // ОАО «Черметинформация». Бюллетень «Черная металлургия». - 2012. - № 3. - С. 85-93.

151. Устинов В.С. Анализ потребления металлопродукции в машиностроительном комплексе России // Научные труды: Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН. - 2012. - Т. 10. - С. 280-301.

152. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ: пер. с англ.: Дж.-О. Ким, Ч.У. Мюллер, У.Р. Клекка: под ред. И.С. Енюкова. - М.: Финансы и статистика, 1989. - 215 с.

153. Филатова Т.В. Применение нейронных сетей для аппроксимации данных // Вестник Томского государственного университета. - 2004. - № 284. - С. 121-125.

154. Хачумов М.В. Применение искусственных нейронных сетей для автоматической классификации степени заболевания // Теоретические и прикладные аспекты современной науки. - 2014. - № 3-1. - С. 203-208.

155. Хуснуллова А.Р., Абсалямова С.Г. Четвертая промышленная революция и ее социально-экономические последствия // Фундаментальные и

прикладные исследования кооперативного сектора экономики. - 2016. - № 2. - С. 59-63.

156. Цопа Н.В. Построение нейросетевой прогнозирующей модели спроса на продукцию промышленного предприятия // Экономика и управление. -2010. - № 1. - С. 14-19.

157. Цыб С. Приоритетные задачи металлургического комплекса с точки зрения государственной промышленной политики на современном этапе // Металлы Евразии. - 2017. - № 4. - С. 4-5.

158. Черемисина Е.Н., Финкельштейн М.Я., Митракова О.В. Методика постановки и решения прогнозно-диагностических задач в природопользовании // Геоинформатика. - 1999. - № 3. - С. 7-12.

159. Четвертая промышленная революция / К. Шваб. - М.: «Эксмо», 2016. -138 с.

160. Чибирев В. Слабый рост, но перспективы благоприятны // Металлы Евразии. - 2013. - №1. - С. 12 - 13.

161. Чижков А.В., Сеитова С.В. Классификация нейросетевых архитектур // Известия ЮФУ. Технические науки. - 2009. - № 4 (93). - С. 220-226.

162. Шарстнев В.Л., Вардомацкая Е.Ю. Анализ возможностей нейронных сетей для прогнозирования задач легкой промышленности // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. - 2007. - № 9. -С. 26-32.

163. Шовин В.А., Гольтяпин В.В. Методы вращения факторных структур // Математические структуры и моделирование. - 2015. - № 2. - С. 75-84.

164. Электронный фонд правовой и нормативно-технической документации -«Консорциум Кодекс» [Электронный ресурс]. URL: http://docs.cntd.ru/document/420397755 (дата обращения: 21.09.2017)

165. Юзов О.В., Седых А.М. Тенденции развития мирового рынка стали // ОАО «Черметинформация». Бюллетень «Черная металлургия». - 2012. -№11. - С. 3 - 14.

166. Юзов О.В., Седых А.М., Афонин С.З. Тенденции развития и

экономические показатели черной металлургии России // Сталь. - 2013. - № 4. - С. 72-77.

167. Abey Abraham. Metallic Material Trends in North American Light Vehicles. Ducker Worldwide. 13 May 2015. [Electronic resourse]. URL: https://www.autosteel.org/-/media/files/autosteel/great-designs-in-steel/gdis-2015/track-2—abraham.ashx (дата обращения: 20.02.2018).

168. Aizenberg I. Complex-Valued Neural Networks with Multi-Valued Neurons.

- Springer, 2011. - 262 p. - ISBN 978-3-642-20352-7.

169. Amitai Etzioni Reindustrialization Of America // Review of Policy Research.

- 1983. - No. 5. - P. 677-694 [Electronic resourse]. URL: http://ideas.repec.org/a7bla/revpol/v2y1983i4p677-694.html (дата обращения: 10.02.2018)

170. Ansari M.S. Non-Linear Feedback Neural Networks: VLSI Implementations and Applications. - New Delhi: Springer India, 2014. - 201 p. - ISBN 978-81322-1562-2.

171. Applied Evolutionary Economics and the Knowledge-based Economy / ed. by A. Pyka, H. Hanusch. 2006. - P. 277. Cheltenham: Edward Elgar.

172. Bainbridge W., Roco M. Managing Nano-Bio-Info-Cogno Innovations: converging technologies in society. Published by Springer, The Netherlands. 2006. - 390 p.

173. China Manufacturing 2025. Putting Industrial Policy Ahead of Market Forces.

- 2017 by the European Union Chamber of Commerce in China. [Electronic resourse]. URL: http://www.iberchina.org/files/2017/china_industry_2025.pdf (дата обращения: 14.02.2018).

174. Cowell M. Dealing with Deindustrialization: Adaptive Resilience in American Midwestern regions. - Routledge, Taylor & Francis Group. Typeset in Sabon by Swales and Willis Ltd, Exeter, Devon, UK, 2014. - 131 p.

175. De Sá J.M., Alexandre L.A., Duch W., Mandic D.P. (eds.) Artificial Neural Networks, 17th International Conference, Porto, Portugal, September 9-13, 2007, Proceedings, Part I. Springer, 2011. - 999 p.

176. Denison E.F. Scotts a new view of economic growth: a review article // Oxford Economic Papers. - 1991. - Vol. 43. - No.2. - P. 224-237.

177. Disruptive Technologies: Advances that will Transform Life, Business, and the Global Economy. - McKinsey Global Institute, 2013. - 176 p.

178. Espacenet. Сервис поиска патентной информации в сотрудничестве с Европейским патентным ведомством [Electronic resourse]: URL: https://ru.espacenet.com/ (дата обращения: 16.02.2016).

179. Eurostat - New Cronos, metadata on high-tech industries and knowledgeintensive services. Eurostat [Electronic resourse]. URL: http ://ec.europa.eu/euro stat/cache/metadata/FR/htec_esms .htm (дата обращения: 12.02.2018).

180. Feiguine G., Solovjova J. ICT investment and internationalization of the Russian economy // Int Econ Econ Polisy. - 2014. - No. 11. - P. 231-250.

181. Gambardella A., McGahan A. Business-Model Innovation: General Purpose Technologies and their Implications for Industry Structure. Long Range Planning. - Vol. 43. - Issues 2-3. - April-June. - 2010. - P. 262-271.

182. Graupe D. Principles of Artificial Neural Networks. - 3rd Edition. - World Scientific, 2013. - 363 p. - ISBN: 978-9814522731.

183. Handbook on the Knowledge Economy / ed. by D. Rooney, G. Hearn, T. Kastelle. 2012. P. 256. Cheltenham: Edward Elgar.

184. Heaton J. Artificial Intelligence for Humans, Vol. 3: Deep Learning and Neural Networks, CreateSpace Independent Publishing, 2015. - 374 p. - ISBN 1505714346,978-1505714340.

185. Hebb D.O. The Organization of Behavior: A neuropsychological theory. John Wiley And Sons, Inc., New-York, 1949. 335 p.

186. Hopfield, J. Neural networks and physical system with emergent collective computational properties // Proceeding of the National Academy of Sciences of the USA. - 1982. - Vol. 79. - No. 8. - P. 2554-2558.

187. Kavanagh M. J. Human resource information systems: basics, applications, and future directions / M. J. Kavanagh, M. Thite, R. D. Johnson. - 3rd ed. - Los

Angeles [etc.]: SAGE Publications, 2015. - 640 p. - На англ. яз. - ISBN 978-1483-30693-3.

188. Klavans R., Boyack K. Using global mapping to create more accurate document-level maps of research // Journal of the American Society for Information Science and Technology. - 2011. - Vol. 62(1). - P. 1-18.

189. Krafft J., Quatraro F., Saviotti P.P. The Dynamics of Knowledge-intensive Sectors' Knowledge Base: Evidence from Biotechnology and Telecommunications. Industry and Innovation, Taylor & Francis (Routledge). -2014. - Vol. 21. - Issue 3. - P. 215-242.

190. Kudina A. and Pitelis C. (2014). "De-industrialisation, comparative economic performance and FDI inflows in emerging economies // International Business Review. - 2014. - Vol. 23(5). - P. 887-896.

191. Leifvan Neuss. The Economic Forces behind Deindustrialization: An Empirical Investigation. - HEC - University of Liège. August 2, 2016. [Electronic resourse]. URL: Available at: http://orbi.ulg.ac.be/bitstream/2268/200764/1/deindustrialization%20texte%20fin al.pdf (дата обращения 08.09.2017).

192. Marchakova-Shaikevich I.V. Journal co-citation analysis in the field of information science and library science // In Language, information and communication studies. P. Nowak&M. Gorny (Eds.). Poznan: Adam Mieckiewicz University, 2003. P. 87-96.

193. McCulloch W.S. and Pitts W.A. A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity. Bull. Math. Biophys. - 1943. - Vol. 5. - P. 115-133.

194. Minsky M.L., Papert S.S. Perceptrons: An Introduction to Comtutational Geometry. - MIT Press, Cambrige, MA, 1969. - 258 p.

195. Moreno R. Spatial spillovers and innovation activity in European regions / R. Moreno, R. Paci, S. Usei // Environment and Planning A. - 2005. - Vol. 37. -Issue 10. - P. 1793-1812.

196. OECD Science, Technology and Industry Outlook 2014. OECD, 2014. - 480 p. [Electronic resourse]. URL: http://www.keepeek.com/Digital-Asset-

Management/oecd/science-and-technology/oecd-science-technology-and-industry-outlook-2014_sti_outlook-2014-en#page114 (дата обращения: 24.08.2017).

197. OECD Science, Technology and Industry Outlook 2016. OECD, 2016. - 196 p. [Electronic resourse]. URL: https://read.oecd-ilibrary.org/science-and-technology/oecd-science-technology-and-innovation-outlook-2016_sti_in_outlook-2016-en#page1 (дата обращения: 21.02.2018).

198. Prichard A. Statistical bibliography or bibliometrics // Journal of Documentation. - 1969. - No.4. - P. 348-359.

199. Renault E. From Fordism to Post-Fordism: Beyond or Back to Alienation?// Critical Horizons. - 2007. - Vol. 8 (2). - P. 205-220.

200. Romanova O.A., Sirotin D.V. New Technological Shape of Basic Branches of RF Industrial Regions // Economic and social changes: facts, trends, forecast. -2015. - No. 5. - P. 27-43.

201. Rostow Walt. The Stages of Economic Growth: A Non-Communist Manifesto. Cambridge University Press, 1960. - 173 p.

202. Samuel A. Aryeetey-Attoh, Peter S. Lindquist, William A. Muraco, Neil Reid Northwestern Ohio: re-industrialization and emission reductio. Cambridge University Press. 2009. [Electronic resourse]. URL: http://ebooks.cambridge.org/chapter.jsf?bid=CBO9780511535819&cid=CBO978 0511535819A015 (дата обращения: 21.01.2018)

203. Scientometrics Guidebook Series-Volume 2. The Impact Factor of Scientific and Scholarly Journals. Its Use and Misuse, 2007. - 570 p.

204. Sirotin D.V. Integration of the markets for metal products // Steel in Translation. - January. - 2017. - Vol. 47. - Issue 1. - P. 32-36.

205. Small H. Co-citation in the scientific literature: a new measure of the relationship between two documents // J. Am. Soc. Inform. Sci. - 1973. - Vol. 24. - P. 256-269.

206. Steel Definitions. WorldAutoSteel. - A programme of the World Steel Association AISBL. [Electronic resourse]. URL:

http://www.worldautosteel.org/steel-basics/automotive-steel-definitions/ (дата обращения: 20.02.2018).

207. Taleb N.N. The Black Swan: The Impact of the Highly Improbable // The New York Times. - April 22. - 2007. - 401 p.

208. The EU steel industry. European Commission. [Electronic resourse]. URL: http://ec.europa.eu/growth/sectors/raw-materials/industries/metals/steel/ (дата обращения: 19.02.2018).

209. Toward knowledge-driven reindusrialisation. European Competitiveness Report. - Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2013. - 196 p.

210. Tregenna F. Deindustrialization, structural change and sustainable economic growth // United Nations University Background Paper. - 2015. - No. 2015-032. - 63 p.

211. Widrow B., Hoff M.E. Adaptive switching circuits // IRE WESCON. - N.Y., 1960. - P. 96-104.

212. Yamano N., Ahmad N. The OECD Input-Output database: 2006 edition. STI Working Paper. Statistical Analysis of Science, Technology and Industry. - Paris: OECD, 2006. [Electronic resourse]. URL: http://dx.doi.org/10.1787/308077407044 (дата обращения: 20.01.2018).

Приложение 1. Справки участия в научных проектах и акты внедрения результатов научно-исследовательской работы

ь

Открытое Акционерное Общество СЕРОВСКИЙ ЗАВОД ФЕРРОСПЛАВОВ (ОАО «СЗФ»)

И 624992 Россия, Свердловская область, г. Серов, ул. Нахабина, 1 в+7(34385) 96-2-12

Fax: [phone]

E-mail: sfan «~*Гаргги http://www.sfap.ru/

Joint Stock Company "Serov Ferro-alloy Plant" (JSC "SFP") ' 1, Nachabinstrect., Serov, Sverdlovsk Region, 624992, Russia H [phone] Fax: [phone]

Утверждаю: Технический директор ОАО «СЗФ» /I '-V A.A. Церникель

Справка

Для определения экономической целесообразности разработки внепечной технологии производства ферросиликобора и обоснования проведения научно-исследовательских работ по договору № 1/2014 от 14.01.2014 г. «Подбор борсодержащих материалов для внепечного производства ферросиликобора в условиях ОАО «СЗФ», сотрудником Института экономики УрО РАН Сиротиным Дмитрием Владимировичем был проведен экономический расчет эффективности замены ферробора на ферросиликобор, применяемых при микролегировании конструкционных марок стали.

Результаты экономического расчета замены ферробора на ферросиликобор при микролегировании стали подтверждены на ОАО «Северский трубный завод» г. Полевской.

На основании выполненного расчета, показывающего экономическую целесообразность производства и применения ферросиликобора, в соответствии с договором, была разработана и внедрена технология его внепечного производства на ОАО «СЗФ». -

Начальник ПТО

Зам. начальника ПТО по производству, к.т.н.

Веселовский И.А. Афанасьев В.И.

Интегрированиям система менеджмента cepm*imHpoBaHaTUVNORDCERTGmblI в области "Проюводство ферросплавов" и соответствует требованиям ISO 9001: 2008, ISO 14001: 2004, OIISAS 18001: 2007

^ >

Integrated System of Management is certified by TUV NORD СЕКТ GmbH in the^sphere of "Production of Ferroalloys" and meets the standards of ISO 9001: 2008, ISO 14001: 2004, OIISAS 18001: 2007

МИНОБРНАУКИ РОССИИ

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «УРАЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ЭКОНОМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ» (ФГБОУ ВПО «УрГЭУ») НОЦ «Технологии инновационного развития»

8-е Марта/Народной воли ул., 62/45, г. Екатеринбург, 620144 Телефон: [phone] Факс [phone]

E-mail: [e-mail] http:// www.usue.ru ОГРН 1026605233753 ОКПО 02069214 ИНН/КПП 6661003675 / 667101001 ОКАТО 65401000000

_№_ _на №____от____года

Акт внедрения

результатов научно-исследовательской работы при выполнении проекта ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России»

на 2009-2013 годы по мероприятию 1.3.2

Настоящим подтверждается, что Сиротин Д.В. (аспирант ФГБУН «Институт экономики Уральского отделения Российской академии наук») в период с «10» сентября 2012 г. по «25» декабря 2012 г. принимал непосредственное участи в выполнении научноисследовательского проекта по теме «Комбинаторное исследование дистинкции трансакционных издержек акторов организационно -экономических систем», реализуемого в рамках Федеральной целевой программы «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 годы по мероприятию 1.3.2 на основании заключенного соглашения о предоставлении гранта с Министерством образования и науки Российской Федерации от «07» сентября 2012 г. № 14.132.21.1033. Руководителем работ и получателем гранта является целевой аспирант ФГБОУ ВПО «УрГЭУ» Кузьмин Е.А.

Полученные Сиротиным Д.В. научно-исследовательские результаты по тематике «Проведение научной структуризации понятия "трансакционных издержек". Систематизация научных публикаций отечественных и зарубежных авторов понятийного аппарата, применяемого в исследованиях трансакционных издержек» легли в основу научного отчета по проекту. При его непосредственном участии удалось на основе систематизации научных публикаций отечественных и зарубежных авторов провести анализ понятийного аппарата, применяемого в исследованиях трансакционных издержек, соответствующий мировому уровню в области проведения научных исследований, что позволило использовать его результаты при определении категории трансакционных издержек и продолжить исследования в направлении структуризации данного понятия.

Руководитель проекта

Директор НОЦ «Технологии

инновационного развития», д.э.н., профессор

«25» декабря 2012 г.

Приложение 2. Сопоставление свойств и удельной стоимости традиционных и новых конструкционных

материалов

Таблица. Обобщенные индикаторы свойств традиционных и новых конструкционных материалов_

Марка или тип материала

Удельная прочность, км

Вязкость разрушения, К1С, Мпа х МА1/2

Долговечность

Технологичность

Удельная стоимость

Стали

Традиционные стали (среднеуглеродистая низколегированная сталь) 21 27 У У 0,31

Перспективные стали (среднеуглеродистая высоколегированная высокочистая сталь) 25 120 О У 1,4

Алюминиевые сплавы

Традиционные алюминиевые сплавы (дюралюмины) 15 41 У Х 0,21

Перспективные алюминиевые сплавы высокопрочные (Л1-Ы сплавы) 27 40 Х Х 0,62

Магниевые сплавы

Традиционные магниевые сплавы (Mg-Al-Zn) 22 ~13 П У 0,32

Перспективные магниевые сплавы (Mg-Li) 27 ~16 У У 0,63

Титановые сплавы

Традиционные титановые сплавы (ТьА1) 24 67 Х У 5,8

Перспективные титановые 27 80 О У ~6

сплавы (ТьА1-У-Сг-С)

Керамические материалы

Традиционные керамики (на основе Л1203) 9 3 Х П 0,2

Перспективные керамики (нанокерамики на основе ZrO2) 11 15 О П 5

Композиционные материалы

Традиционные композиты (стеклопластики) 11 ~100 Н/Д Н/Д 0,1

Перспективные композиты (на металлической основе) 50 60 Х Х Н/Д

Перспективные композиты (на керамической основе) 30 12 О П Н/Д

Металлические материалы с наноструктурой

Новые материалы на основе железа 50 3 П П Н/Д -лабораторные образцы

Новые материалы на основе титана 70 12 П П Н/Д -лабораторные образцы

Источник: Инновационное развитие России: проблемы и решения: монография / кол. авт.; под ред. М.А. Эскиндарова, С.Н. Сильвестрова. -М.: Анкил, 2013. - С. 812-813

Примечание. В приведенной таблице в связи с необходимостью учета большого количества параметров процесса применена шкала качественного оценивания, принимающая следующие обозначения уровня технологических свойств: О - отлично; Х - хорошо; У -удовлетворительно; П - плохо; Н/Д. - нет данных. В качестве критерия удельной прочности использован показатель разрывной длины.

Приложение 3. Анализ энерго- и ресурсоемкости металлопродукции предприятий Свердловской области

Таблица. Энерго- и ресурсоемкость _ основных видов продукции предприятий черной металлургии Свердловской области

Предприятие 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

При производстве чугуна Расход железорудной части шихты, кг/т

ЕВРАЗ НТМК (ванадиевый чугун) 1689,4 1679,9 1700,8 1659,9 1691,9 1697,8 1698,9 1669,5 1648,3 1633,6 1639,3 1622,1

Надеждинский МЗ (ранее МЗ им. А.К. Серова) 1811 1813,8 1755,7 1714,4 1789,9 1822,6 1817,7 1788,7 1746,9 1750 1776,2 1723,1

среднее значение 1750,2 1746,9 1728,3 1687,2 1740,9 1760,2 1758,3 1729,1 1697,6 1691,8 1707,8 1672,6

При производстве стали Расход чугуна, кг/т

ЕВРАЗ НТМК (конвертер) 1051,2 1052,4 1063,2 1071,3 1082 1083,8 1073 1078,4 1081,9 1084,4 1085,3 1084,9

Надеждинский МЗ (ранее МЗ им. А.К. Серова) (Электросталь) 405 320,3 354,9 403,5 417,4 398,7 371,1 366,5 350,8 434,2 420,2

Северский трубный завод (СТЗ) (Электросталь) 2,5 9,4 6,4 7,9 1,4 4,1

среднее значение (без СТЗ) 735,9 724,75 724,2 717,6 759,75 752,55

остальная часть шихты 423,7 395,2 399,7

Металлошихта всего 1159,6 1120 1123,9

При производстве проката Всего стали на прокат, кг/т

ЕВРАЗ НТМК 1114,3 1114,2 1114,1 1056 1064,7 1066,1 1062,4 1061,4 1047,6 1054,3 1058,3

Уральская сталь 1279,3 1273,3 1248,8 1217,6 1221,8 1194,3 1200,3 1188,5 1185,3 1203,7 1198,1

среднее значение 1196,8 1193,8 1181,5 1136,8 1143,3 1130,2 1131,4 1124,95 1116,5 1129 1128,2

Удельный расход электроэнергии при производстве электростали, кВт*ч/т

Надеждинский МЗ (ранее МЗ им. А.К. Серова) 343 301,9 335,3 299,8 289,5 301,2 293,5 288 295,4

Северский трубный завод (СТЗ) 484,5 468,5 462,2 468,3 468,8 462,3

Уральская сталь 281 222,5 251,9

среднее значение 392,15 379 381,7 380,9 378,4 378,85

Удельная энергоемкость электростали, кг у.т/т (условного топлива)

Северский трубный завод (СТЗ) 220 225 210 200 195 200 195 200

Надеждинский МЗ (ранее МЗ им. А.К. Серова) 345 360 375 420 425 420 425 Проти- воречи- вые данные 380 430 415

Уральская сталь 320 395 395 470 455 400 430 460 530 495

среднее значение 332,5 377,5 385 370 368,3 343,3 351,7 346,7 385 370

Удельная энергоемкость проката, кг у.т./т

Уральская сталь 575 675 660 700 708 585 620 600 560 650 600

НТМК 700 700 710 745 750 760 760 750 760 765 740

среднее значение 637,5 687,5 685 722,5 729 672,5 690 675 660 707,5 670

Источник: Расчеты автора с использованием статистических материалов журнала Черметинформация: Бюллетень Черная металлургия: 2007. № 2; 2008. № 2; 2010. № 3; 2011. № 3; 2013. № 4; 2014. № 3; 2015. № 3; 2016. №3; 2017. №3.

Приложение 4. Перспективы организации производства новых видов металлопродукции в период до 2030 г.

Таблица. Характеристики новых видов металлопродукции, необходимые мероприятия и возможные предприятия для внедрения____

Наименование новых видов продукции, отрасли потребителей Характеристики металлопродукции Необходимые мероприятия и возможные предприятия для внедрения

2014-2016 гг. 2017-2020 гг. 2021-2025 гг. 2026-2030 гг.

Автолистовые стали

Высокоштампуемые сверхнизкоуглероди- стые, низкоуглеродистые стали для автомобилестроения, машиностроения, строительной индустрии, промышленной и бытовой техники, других назначений. Предел текучести, 60,2 до 300 Мпа до 400 Мпа Разработка новых технологий и модернизация оборудования для обеспечения комплекса трудно сочетаемых служебных свойств. ЧерМК ПАО "Северсталь", ПАО "ММК", ПАО "НЛМК".

Относительное удлинение 5, % до 44% до 52%.

Штампуемость коэффициент нормальной пластической анизотропии, г. 2,0-2,2. 2,5-2,7

Коррозионная стойкость требования не предъявляются отсутствие следов косметической коррозии -не менее 5 лет, перфорирующей коррозии - не менее 10 лет.

Термоупрочняемые сверхнизкоуглероди- стые стали для автомобилестроения, изготовления транспортных средств, машиностроения, строительной индустрии, Предел текучести, 60,2 до 360 МПа до 450 Мпа Разработка новых технологий и модернизация оборудования для обеспечения комплекса трудно сочетаемых служебных свойств. ЧерМК ПАО "Северсталь", ПАО

Относительное удлинение 5 до 40% до 50%

Штампуемость коэффициент нормальной пластической анизотропии, г. 2,0-2,2 2,4-2,6

промышленной и бытовой техники. Коррозионная стойкость требования не предъявляются отсутствие следов косметической коррозии - не менее 5 лет, перфорирующей коррозии - не менее 10 лет "ММК", ПАО "НЛМК"

Величина ВН-эффекта 30 Мпа 40-50 Мпа

Горячекатаные и холоднокатаные низколегированные высокопрочные стали для автомобилестроения, изготовления транспортных средств, машиностроения, строительной индустрии, промышленной и бытовой техники. Предел текучести, 60,2 до 500 МПа до 1000 МПа Разработка новых технологий и модернизация оборудования для обеспечения комплекса трудно сочетаемых служебных свойств. ЧерМК ПАО "Северсталь", ПАО "ММК", ПАО "НЛМК", ПАО "ОМК-сталь"

Относительное удлинение 5 до 30% до 35%

Штампуемость коэффициент нормальной пластической анизотропии, К 1,0-1,1 1,5-1,7

Коррозионная стойкость требования не предъявляются отсутствие следов косметической коррозии - не менее 5 лет, перфорирующей коррозии - не менее 10 лет

Горячекатаные и холоднокатаные прогрессивные двухфазные и многофазные стали для автомобилестроения, изготовления транспортных средств, машиностроения, Предел текучести, 60,2 до 1000 МПа до 2000 МПа Разработка новых технологий и модернизация оборудования для обеспечения комплекса трудно сочетаемых служебных свойств. ЧерМК ПАО "Северсталь", ПАО

Относительное удлинение 5 до 25% до 40%

Штампуемость коэффициент нормальной пластической анизотропии, К 1,0-1,1 1,5-1,7

строительной отсутствие "ММК", ПАО "НЛМК"

индустрии. Коррозионная стойкость следов косметической коррозии - не менее 5 лет, перфорирующе й коррозии - не менее 10 лет

Предел текучести, 60,2, индекс 100 133,33 162,50 200

прироста, %

Относительное

удлинение 5, индекс прироста, % 100 118,18 120,10 160

Штампуемость коэффициент

Итого, в целом для автолистовой стали: нормальной пластической 100 123,81 135,70 152,38

анизотропии, г., индекс прироста, %

Коррозионная требования не требования предьявляются требования предьявляются к требования предьявляются

стойкость предъявляются к отдельным маркам стали большинству марок стали к большинству марок стали

Величина ВН-

эффекта, индекс 100 150

прироста, %

Нержавеющая сталь

Атомная и тепловая энергетика; химия, авиакосмическая техника, электроника

Повышение чистоты металла по сопутствующим примесям С, Н, Р 8-не более 0,001-0,003%. Снижение общей

загрязненности сталей и сплавов неметаллическими включениями на 25-30% по сравнению с существующими требованиями Повышение точности геометрических параметров на 20-25% плоскостности на 30-40% по сравнению с требованиями существующих стандартов.

Повышение чистоты металла по примесям цветных металлов Ъ\\. Сс1, РЬ, 8п, Ав, Си, Со и др. до уровня не более 0,0002% каяедого, суммарное содержание н.б. 0,015%. Улучшение служебных характеристик металлопродукции Повышение точности горячей и холодной прокатки нержавеющего металлопроката с целью обеспечения до 98% использования его у основного потребителя.

Разработать технологию и оборудование для глубокой десульфурации и дефосфорации расплавов при выплавке и вне печной обработке. Разработать концепцию и метод очистки металлов от примесей цветных металлов. Разработать новые виды футеровочных материалов (огнеупоров) или покрытий, стойких до температур 2000-2500°С покрытий. Провести реконструкцию и оснастить прокатное оборудование системами автоматического регулирования и управления точностью и формой прокатываемых профилей._

Атомная и тепловая энергетика; химия, авиакосмическая техника, электроника Расширение использования нестабилизированных нержавеющих сталей массового потребления 03 -05Х18Н10 взамен марок 08-12Х18Н10Т Переход на использование нестабилизированн ых сталей в объеме до 80% от общего потребления нержавеющих сталей Осуществить производство низкоуглеродистых азотсодержащих нержавеющих сталей в объемах до 50% от общего их производства. Начать внедрение низкоуглеродистых азотсодержащих нержавеющих сталей, обеспечивающих повышение на 2530% уровня прочности и в 2-5 раз коррозионной стойкости. Осуществить производство холоднокатаных, длинномерных труб (30-35 м) для парогенераторов нового поколения. Провести комплекс научно- исследовательских работ и испытаний, в т.ч. в натурных условиях потребителей, с целью выработки условий для согласованного перехода металлургических заводов на производство нестабилизированных и низкоуглеродистых азотсодержащих сталей. Разработать и освоить технологию прокатки, термообработки и оценки длинномерных труб в условиях производства ПАО "ТМК-Инокс".

Пищевая промышленность Выпуск холоднокатаной нержавеющей стали, не содержащей титан. Восстановить технологию, организовать производство.

Химическая промышленность и автосельхозмашиностр оение Разработать технологию производства коррозионно-стойкого биметалла с целью снижения себестоимости производства металла в 1,5-2 раза. Использовать метод электрошлаковой наплавки коррозионностойкого слоя на основу из углеродистой или низколегированной стали

Жаропрочные материалы

Тепловая энергетика Повышение срока эксплуатации паровых котлов и пароперегревателей в 1,5-2 раза за счет снижения в теплоустойчивых сталях содержания серы и фосфора до 0,002%, цветных примесей до 0,0003% Разработать и освоить технологию производства

Газоперерабатывающая промышленность Повышение КПД на 20% при переработке газового конденсата. Увеличение рабочей температуры с 960° до 1150°С. Применение композитных материалов, которые состоят из жаропрочной основы, покрытой жаростойким Минтерметаллидным покрытием. Применение плазменного напыления жаростойкого интерметаллидного покрытия на трубную заготовку из жаропрочного сплава на основе хрома.

Машиностроение Повышение срока эксплуатации (в 1,5 раза) и КПД (на 20%) газостатов для химикотермической обработки деталей за счет высокой степени чистоты поверхности и однородности металла трубной заготовки из труднодеформируе-мых сплавов. Создание оборудования и разработка технологии химикотермической обработки, включая газотермобарическую обработку.

Транспортный металл

Железнодорожный транспорт: - рельсы Снижение загрязненности неметаллическими включениями (строчки не более 0,5 мм); Снижение газонасыщенности стали (не более 1,5 ррт водорода). Увеличение прямолинейности (не более 0,5 мм). Выпуск рельсов категории "В" по ГОСТ Р 51685. Легирование Сг, Si, V, №. Выпуск рельсов длиной 50-100 м. Реконструкция рельсобалочного цеха на ПАО" Евраз НТМК". Освоение производства в рельсобалочном цехе ПАО "ЧМК", ПАО"Евраз обьединенный ЗСМК

- колеса Организация производства колес из легированной стали на ОАО "ВМЗ", в том числе для высокоскоростного транспорта и бандажей из легированной стали на ОАО "НТМК". Разработка и освоение производства колес для грузовых вагонов с нагрузкой на ось до 30 тс. Разработка и освоение производства колес для высокоскоростного движения. Разработка и освоение производства цельнокатаных колес для локомотивов. - Реконструкция сталеплавильного производства в ПАО "Чусовской завод". -Организация производства колес из НЛЗ на ПАО "ВМЗ" -Реконструкция участков термической обработки в ПАО "НТМК" и ПАО "ВМЗ".

Высокопрочные конструкционные и трубные марки стали

Трубопроводный транспорт Разработка состава высокопрочной стали типа Х100 Расширение производства металла для газонефтяного отрасли, в том числе труб диаметром 1420 мм на базе создания высокохладостойких экономнолегирован ных сталей, прочностью до 590 *, в т.ч. толщиной до 40 мм Разработка состава высокопрочной стали типа Х120 Разработка новых средств нагрева и охлаждения проката при термообработке в ПАО: "Череповецкий меткомбинат", "Магнитогорский меткомбинат" и ПАО "ВМЗ".

Конструкционные, трубные стали повышенной коррозионной стойкости и эксплуатационной надежности для средств разведки, добычи и транспортировки углеводородного сырья, водоводов, систем тепло-и водоснабжения. Предел прочности 480-520 *, Относительное удлинение 20-22%, Ударная вязкость, определяемая на образцах с круглым надрезом * - 39 *, Ударная вязкость, определяемая на образцах с острым надрезом * - 39 *, Класс стойкости к локальной коррозии - 2 (удовлетворительно стойкая), 3 (нестойкая), Скорость локальной коррозии в водных хлорсодержащих средах -0,8-1,5 мм/год. Предел прочности 550600 *, Относительное удлинение 2025%, Ударная вязкость, определяемая на образцах с круглым надрезом *-*, Ударная вязкость, определяемая на образцах с острым надрезом * *, Класс стойкости к локальной коррозии - 1 (стойкая), Разработка новых технологий и модернизация оборудования для обеспечения комплекса трудно сочетаемых служебных свойств. ЧерМК ПАО "Северсталь", ПАО "ММК", ПАО "ОМК-сталь", ПАО "ПНТЗ", ПАО "ВТЗ", ПАО "ТАГМЕТ".

Скорость локальной коррозии в водных хлорсодержа-щих средах -0,2-0,3 мм/год.

Высококачественные конструкционные, трубные стали для изготовления труб, машиностроительных конструкций высшей категории качества ответственного назначения. Максимальный балл неметаллических включений - 2-3, содержание серы - не более 0,005% Увеличение ресурса эксплуатации в 2-3 раза, экономия металла - 46%. Максимальный балл неметаллическ их включений -не более 1, содержание серы - не более 0,001% увеличение ресурса эксплуатации в 3- 5 раз, экономия металла 7-10 %. Разработка новых технологий и модернизация оборудования для обеспечения комплекса трудно сочетаемых служебных свойств. ЧерМК ПАО "Северсталь", ПАО "ММК", ПАО "ОМК-сталь", ПАО "ПНТЗ", ПАО "ВТЗ", ПАО "ТАГМЕТ".

Высокопрочные экономнолегированные хорошо свариваемые стали для изготовления ответственных элементов транспортной, грузоподъемной, горнодобывающей, сельскохозяйственной и других видов специальной техники прогрессивным методом горячей штамповки Производство отсутствует Предел прочности - до 1200 *), снижение металлоемкости на 10-15%, увеличение срока службы в 1,5-2 раза. Предел прочности -до 2000 *), снижение металлоемкости на 20-25%, увеличение срока службы в 2-3 раза. Разработка новых технологий и модернизация оборудования для обеспечения комплекса трудно сочетаемых служебных свойств. ЧерМК ПАО "Северсталь", ПАО "ММК".

Сверхвысокопрочные стали с временным сопротивлением 14501700 МПа для тяжелонагруженных рамных, кузовных и других конструкций для транспортных средств, строительства, машиностроения, промышленной, горнодобывающей, сельскохозяйственной и специальной техники в том числе, работающих в сложных климатических условиях Производство отсутствует Временное сопротивление - 1450-1700 МПа. Снижение металлоемкости на 20-25%, увеличение долговечности в 2-3 раза Разработка новых технологий и модернизация оборудования для обеспечения комплекса трудно сочетаемых служебных свойств. ЧерМК ПАО "Северсталь", ПАО "ММК".

Коррозионностойкий биметаллический прокат и трубы для химического, нефтехимического машиностроения, глубокой переработки древесины, нефти, каменного угля, средств разведки, добычи и транспортировки углеводородного сырья в экстремальных условиях. Временное сопротивление - до 600 *, Прочность соединения слоев -350 *; Сплошность соединения слоев -1-2 класс по результатам УЗК. Увеличение службы оборудования в 1,5 -2 раза, снижение металлоемкости 1012% Временное сопротивление - до 1000 *, Прочность соединения слоев - не менее 450 *; Сплошность соединения слоев - 0-1 класс по результатам УЗК. Увеличение срока службы оборудования в 2-3 раза, снижение металлоемкости на 15-20% Разработка новых технологий и модернизация оборудования для обеспечения комплекса трудно сочетаемых служебных свойств. ЧерМК ПАО "Северсталь", ПАО "ММК", ПАО "ВМЗ".

Износостойкий биметаллический прокат для изготовления тяжело нагруженных деталей сельскохозяйственной, горно-добывающей, дорожно -строительной и других видов техники, металлургического оборудования, переработки вторичных ресурсов. Временное сопротивление - до 800 *, Пластичность удовлетворительны е результаты испытаний на изгиб - угол 120°. Прочность соединения слоев -350 *; Сплошность соединения слоев -1-2 класс по результатам УЗК, Ударная вязкость * -не менее 50 *, Твердость плакирующего слоя до 500-550 НВ. Увеличение срока службы в 2-3 раза

Коррозионностойкий и износостойкий биметаллический прокат для ледокольного транспорта, Арктического судоходства. Производство отсутствует Колебание толщины плакирующего слоя по отношению к среднему значению - не более 10%; Прочность соединения слоев - не менее 400 *; Сплошность соединения слоев - 0-1 класс по результатам УЗК; Отсутствие раскатанных кристаллизационных и прокатных трещин на поверхности проката. Увеличение срока эксплуатации в 1,5-2 раза.

Временное сопротивление - до 1200 *, Пластичность -удовлетворительны е результаты испытаний на изгиб - угол 160°. Прочность соединения слоев -не менее 450 *; Сплошность соединения слоев -0-1 класс по результатам УЗК, Ударная вязкость * - не менее 140 * , Твердость плакирующего слоя до 650-700 НВ. Увеличение срока службы - в 3-5 раз. Разработка новых технологий и модернизация оборудования для обеспечения комплекса трудно сочетаемых служебных свойств. ЧерМК ПАО "Северсталь", ПАО "ММК", ПАО "ВМЗ".

Разработка новых технологий и модернизация оборудования для обеспечения комплекса трудно сочетаемых служебных свойств. ЧерМК ПАО "Северсталь", ПАО "ММК", ПАО "ВМЗ".

Автопром

Распыленные и восстановленные железные порошки: С<0,02%; * <0,2%; Si<0Л% Насыпная плотность 2,4-2,8 * Уплотняемость ** Частично-легированные железные порошки: 2-4% N1 0,5-1% Мо 1,5% & Насыпная плотность 2,6 - 2,8 * Уплотняемость >7,0

Распыленные водой железные порошки: С<0,01%; *<0,15%; Si<0.05% Насыпная плотность 2,6-2,8 * Уплотняемость * * Гомогенно-легированные железные порошки для высокопрочных деталей: 13% N1 0,5-1% Мо 0,5-1,5% & Уплотняемость >7,0 *

До 2016 г. на ООО " Северсталь-Тежмаш" (ССМ ТМ) г. Череповец провести реконструкцию существующего отделения производства железных и низколегированных порошков, распыленных воздухом с доведением мощности до 10 тыс.т/год. До 2020 г. на ООО "ССМ ТМ" организовать производство железных и низколегированных порошков методом распыления стали водой высокого давления мощностью 10 тыс.т./год До 2025 г. ->15 тыс.т; до 2030 г.->20тыс.т - До 2016 г. на СМЗ восстановить производство восстановленных железных порошков мощностью 5 тыс.т/год -До 2020 г. на Сулинском металлургическом заводе увеличить мощность производства восстановленных железных порошков до 8 тыс.т/год - До 2030 г. организовать производство_