Новое слово в науке: стратегии развития

В сборнике представлены материалы участников Всероссийской научно-практической конференции с международным участием, отражающие содержание актуальных исследований в различных областях научного знания. Приведены результаты теоретических и прикладных изысканий представителей научного и образовательного сообщества. Предназначен для широкого круга читателей.

 chief_editor Кожанов Виктор Иванович sportkomplex.chgu@yandex.ru executive_editor Яковлева Татьяна Валериановна info@interactive-plus.ru Кожанов Виктор Иванович Абрамова Людмила Алексеевна Краснова Светлана Гурьевна Новое слово в науке: стратегии развития A breakthrough in science: development strategies 06 05 2026 Чебоксары Центр научного сотрудничества «Интерактив плюс» 1900 © 2026 Аруш А. 2026 Аруш А. Это произведение доступно по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) 588613 Индустрия 4.0 и 5.0, умное производство IoT, роботизация и автоматизация цехов Аруш Амин arouche.russie@gmail.com Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого» Россия

в статье анализируется цифровая трансформация нефтегазового сектора России в контексте перехода от Индустрии 4.0 к Индустрии 5.0. За 2021–2025 гг. доля компаний, внедривших цифровые двойники, выросла с 15% до 51%, автоматизация процессов – с 27% до 53%, операционные затраты снизились на 11%. Глобальные компании (Saudi Aramco, Shell, BP) сочетают технологии 4.0 и 5.0 (ИИ, коллаборативные роботы, блокчейн). Российские компании сосредоточены на инструментах 4.0, а Sonatrach – на начальном уровне. Для сокращения отставания необходимо ускорять внедрение ИИ и ESG-критериев.

 автоматизация искусственный интеллект роботизация нефтегазовая отрасль цифровая трансформация IoT индустрия 4 цифровые двойники индустрия 5 References Дашков А.А. Исследование влияния искусственного интеллекта на бизнес-модель организации / А.А. Дашков, Ю.О. Нестерова // E-Management. – 2022. – №4. – С. 26–36. Дашков А. А. Нестерова Ю. О. Исследование влияния искусственного интеллекта на бизнес-модель организации E-Management 2022 4 26 36 Ефимова С.А. Развитие искусственного интеллекта / С.А. Ефимова // Цифровая наука. – 2021. – №6. – С. 49–58. Ефимова С. А. Развитие искусственного интеллекта Цифровая наука 2021 6 49 58 Мустафина А.Ф. Технология искусственного интеллекта в контексте бизнес-среды / А.Ф. Мустафина // Стратегии бизнеса. – 2022. – №7. – С. 8–14. Мустафина А. Ф. Технология искусственного интеллекта в контексте бизнес-среды Стратегии бизнеса 2022 7 8 14 Соколов И.С. Практическое применение искусственного интеллекта в условиях цифровой экономики / И.С. Соколов, А.А. Гальдин // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. – 2023. – №2. – С. 71–79. Соколов И. С. Гальдин А. А. Практическое применение искусственного интеллекта в условиях цифровой экономики Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе 2023 2 71 79 Тарасов И.В. Индустрия 4.0: понятие, концепции, тенденции развития / И.В. Тарасов // Стратегии бизнеса. – 2021. – №6. – С. 59. Тарасов И. В. Индустрия 4.0: понятие, концепции, тенденции развития Стратегии бизнеса 2021 6 Федотов А.В. Искусственный интеллект как фокус развития цифровой экономики: теоретические и практические аспекты / А.В. Федотов // Московский экономический журнал. – 2021. – №6. – С. 476–487. Федотов А. В. Искусственный интеллект как фокус развития цифровой экономики: теоретические и практические аспекты Московский экономический журнал 2021 6 476 487 Фомина А.В. Индустрия 4.0. Основные понятия, преимущества и проблемы / А.В. Фомина, К.Ю. Мухин // Экономический вектор. – 2023. – №3. – С. 34–36. Фомина А. В. Мухин К. Ю. Индустрия 4.0. Основные понятия, преимущества и проблемы Экономический вектор 2023 3 34 36 Ценжарик М.К. Цифровая трансформация компаний: стратегический анализ, факторы влияния и модели / М.К. Ценжарик, Ю.В. Крылова, В.И. Стешенко // Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика. – 2021. – №3. – С. 390–420. Ценжарик М. К. Крылова Ю. В. Стешенко В. И. Цифровая трансформация компаний: стратегический анализ, факторы влияния и модели Вестник Санкт-Петербургского университета 2021 3 390 420 Artificial intelligence and smart vision for building and construction 4.0: Machine and deep learning methods and applications / S.K. Baduge [et al.] // Autom Constr. – 2022. – No. 141. Baduge S. K. Artificial intelligence and smart vision for building and construction 4.0: Machine and deep learning methods and applications Autom Constr 2022 141 Current development on the Operator 4.0 and transition towards the Operator 5.0: A systematic literature review in light of Industry 5.0 / B. Gladysz, T. anh Tran, D. Romero [et al.] // J Manuf Syst. – 2023. – No. 70. – P. 160–185. DOI 10.1016/j.jmsy.2023.07.008. EDN ZEFAVN Gladysz B. Romero D. Current development on the Operator 4.0 and transition towards the Operator 5.0: A systematic literature review in light of Industry 5.0 J Manuf Syst 2023 70 160 185 10.1016/j.jmsy.2023.07.008 ZEFAVN Industry 5.0: Prospect and retrospect / J. Leng [et al.] // J Manuf Syst. – 2022. – No. 65. – P. 279–295. DOI 10.1016/j.jmsy.2022.09.017. EDN BFRRNO Leng J. Industry 5.0: Prospect and retrospect J Manuf Syst 2022 65 279 295 10.1016/j.jmsy.2022.09.017 BFRRNO Deep reinforcement learning in smart manufacturing: A review and prospects / C. Li, Y. Zheng, Y. Yin, B. Wang, L. Wang // CIRP J Manuf Sci Technol. – 2023. – No. 40. – P. 75–101. Zheng Y. Yin Y. Wang B. Wang L. Deep reinforcement learning in smart manufacturing: A review and prospects CIRP J Manuf Sci Technol 2023 40 75 101