Системно-динамический подход к моделированию организационной модели управления производством промышленного предприятия

В статье рассматривается подход к проектированию и анализу организационной модели управления производством промышленного предприятия на основе когнитивного и имитационного моделирования. Актуальность исследования обусловлена необходимостью совершенствования систем управления промышленными предприятиями в условиях высокой вариативности внешней среды, усложнения производственно-управленческих связей и недостаточности статических оптимизационных моделей для описания динамики организационных процессов. Целью работы является формализация организационной модели управления производством металлургического предприятия с использованием диаграммы причинно-следственных связей и ее последующая реализация в среде имитационного моделирования. В исследовании применены методы системного анализа, экономико-математического, когнитивного и системно-динамического моделирования. Организационная структура предприятия представлена как совокупность производственной и функциональной подсистем, связанных вертикальными и горизонтальными управленческими взаимодействиями, а ключевыми параметрами модели выступают норма управляемости, затраты на содержание управленческого аппарата, производственные мощности, объемы реализации и чистая прибыль. Построенная когнитивная карта позволила выявить основные причинно-следственные зависимости между организационными, производственными и финансовыми параметрами предприятия, а имитационная модель – оценить влияние управленческих решений на динамику затрат и финансовых результатов. Полученные результаты показывают, что использование когнитивных карт в сочетании с имитационным моделированием расширяет возможности анализа устойчивости организационной структуры и обоснования решений по ее совершенствованию. Практическая значимость работы состоит в возможности применения предложенного подхода при проектировании и корректировке систем управления металлургических и иных промышленных предприятий.

1. Форрестер, Д. Основы кибернетики предприятия : (индустриальная динамика) / Джей Форрестер. Москва : Прогресс, 1971. 340 с.

2. Гинис, Л. А. Моделирование сложных систем: когнитивный теоретико-множественный подход / Л. А. Гинис, Л. В. Гордиенко. Ростов-на-Дону ; Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2016. 159 с.

3. Стерман, Дж. Бизнес-динамика: системы мышления и моделирование сложного мира / Дж. Стерман. Москва : Альпина Паблишер, 2000. 994 с.

4. Ткаченко, В. А. Моделирование организационной структуры управления на промышленных предприятиях / В. А. Ткаченко, С. И. Чимшит, Е. В. Козлов // Економічний вісник Донбасу. 2010. № 3 (21). C. 154–164. URL: https://www.evd-journal.org/download/2010/2010-3/ek_visnyk_3_2010-154-164.pdf (дата обращения: 17.06.2026).

5. Ханина, А. В. Экономика и управление организацией (металлургического профиля) / А. В. Ханина. Москва : КноРус, 2026. 204 с.

6. Consideration of non-factors in complex models of agricultural production / B. Sokolov, A. Spesivtsev, N. Lapitskaya, A. Semyonov // Robotics in Agriculture (ADOP 2025). Springer, 2026. Vol. 453. P. 393–402. DOI: 10.1007/978-3-032-07171-2_32.

7. Zelentsov, V. Methodology for assessing the quality of multispectral space imaging data in landscape element monitoring / V. Zelentsov, V. Mochalov, N. Lapitskaya // Robotics in Agriculture (ADOP 2025). Springer, 2026. Vol. 453. P 355–366. DOI: 10.1007/978-3-032-07171-2_29.

8. Голда, О. А. Модель управления производством металлургических предприятий / О. А. Голда // Актуальные вопросы современной информатики : материалы V Всероссийской (с международным участием) научно-практической конференции, 1-15 апреля 2015 г. Коломна, 2015. С. 126–130.

9. Минцберг, Г. Структура в кулаке: создание эффективных организаций / Генри Минцберг. СПб. : Питер, 2012. 512 с.

10. Губко, М. В. Оптимальные иерархии управления для функций затрат, представимых в виде суммы однородных функций / М. В. Губко // Проблемы управления. 2009. № 3. C. 44–53. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/optimalnye-ierarhii-upravleniya-dlya-funktsiy-zatrat-predstavimyh-v-vide-summy-odnorodnyh-funktsiy (дата обращения: 19.06.2026).

11. Иванова, О. Е. Когнитивные модели управления затратами промышленных предприятий с идентифицируемыми параметрами / О. Е. Иванова, М. С. Абрашкин, С. И. Польская // Russian Journal of Management. 2025. № 7. С. 194-205. DOI: 10.29039/2500-1469-2025-13-7-194-205.

12. Горелова, Г. В. Когнитивное моделирование сложных систем: состояние и перспективы / Г. В. Горелова // Системный анализ в проектировании и управлении: сборник научных трудов XXV Международной научной и учебно-практической конференции, 13–14 октября 2021 г. : в 3 ч. / Международная академия наук высшей школы, Санкт-Петербургское отделение [и др.] ; программный комитет конференции: Ю. С. Васильев (пред.) [и др.] ; отв. ред. В. Н. Волкова, В. Н. Козлов. Санкт-Петербург, 2021. Ч. 1. С. 224–248. DOI: 10.18720/SPBPU/2/id21-66.

13. Когнитивное моделирование экономического развития промышленных экосистем / Е. С. Митяков, Н. Н. Карпухина, С. Н. Митяков, А. И. Ладынин // Экономика промышленности. 2025. Т. 18, № 1. С. 63–77. DOI:10.17073/2072-1633-2025-1-1383.

14. Радаев, А. Е. Имитационное моделирование производственных систем / А. Е. Радаев, В. В. Кобзев. 3-е изд., перераб. и доп. Санкт-Петербург : ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2022. 136 с.