Articles

Дискретные модели экономической эффективности предприятия нефтегазовой отрасли

Авторы

  • Рустам Халилович Байрамгазиев Уфимский государственный нефтяной технический университет
  • Фидан Фаязович Газизов Уфимский государственный нефтяной технический университет
  • Азат Радикович Гарипов Уфимский государственный нефтяной технический университет
  • Денис Юрьевич Ефимов Уфимский государственный нефтяной технический университет
  • Марат Ильгизарович Сафин Уфимский государственный нефтяной технический университет

Как цитировать

ГОСТ Байрамгазиев Р. Х., Газизов Ф. Ф., Гарипов А. Р., Ефимов Д. Ю., Сафин М. И. Дискретные модели экономической эффективности предприятия нефтегазовой отрасли // Управление образованием: теория и практика. 2023. Т. 13. № 1. С. 89-96. DOI: 10.25726/r7391-9520-1979-a
APA Байрамгазиев, Р. Х., Газизов, Ф. Ф., Гарипов, А. Р., Ефимов, Д. Ю. & Сафин, М. И. (2023). Дискретные модели экономической эффективности предприятия нефтегазовой отрасли. Управление образованием: теория и практика, 13(1), 89-96. https://doi.org/10.25726/r7391-9520-1979-a

Аннотация

Одной из важнейших целей реализации стратегии предприятия является увеличение доли присутствия на рынке товаров или услуг. Для предприятий, работающих в сегменте обеспечения нефтегазовыми продуктами населения и предприятий, этим показателем является доля продукции предприятия в общей доле рынка нефтегазовой продукции. Таким образом, для формирования стратегии предприятия по производству газа и нефти управленческий персонал должен иметь надлежащий действенный инструментарий в виде математической модели, воспроизводящей динамику доли предприятия на рынке нефтегазовой продукции. Очевидно, что показатель экономической эффективности охватывает все компоненты стратегии предприятия, начиная от интеграции в рынок сырья, построения логистики, присутствия на рынке сбыта, завершая калькуляцией и прогнозированием расходов на сырье, заработную плату, расходов на технологическое оборудование и тому подобное. Детальный анализ этих процессов показывает, что целесообразно определить два фактора, которые влияют на долю рынка предприятия и агрегируют все другие факторы, а именно: долю потребления сырья предприятием на рынке сырья и себестоимость продукции. Действительно, второй фактор агрегирует все производные, такие, как: качество логистики, научно-техническая и инновационная составляющие производственного процесса и все другие виды затрат. В то же время факторы не являются постоянными, а скорее сезонными. Их динамика является важным моментом при разработке стратегии. В этом случае регрессионные модели являются непригодными, поскольку не учитывают инерционность процессов на рынке товарной продукции и на рынке сырья. Математическим аппаратом, который учитывает инерционность процессов формирования доли рынка, являются дифференциальные уравнения или их дискретные аналоги в виде разностных уравнений. Полученная интервальная модель динамики доли рынка товарной продукции предприятия нефтегазовой отрасли может служить основой в процессе формирования стратегии этого и подобных предприятий.

Ключевые слова

дискретная модель экономическая эффективность нефтегазовая отрасль

Библиографические ссылки

Абдурахманова Э.Э., Курбанов А.Х. Цифровые технологии в системе материальнотехнического обеспечения: оценка рисков // Компетентность. 2020. № 5. С. 1014.

Андреев А.Ф. Экономическая оценка минимально рентабельных извлекаемых запасов нефти, приходящихся на одну добывающую скважину // Нефть, газ и бизнес. 2015. №6. С. 49-52.

Баранов А.Н. Развитие производственных систем. Стратегия бизнес-прорыва. Кайдзен. Лидерство. Бережливое производство. Спб : Питер, 2015. 272 с.

Комарова В.Г. Аутсорсинг - инструмент повышения эффективности деятельности на буровом предприятии // Инновации в управлении региональным и отраслевым развитием: сб. науч. тр. Тюмень: ТИУ, 2020. С. 99-102.

Комарова В. Г. Направления повышения эффективности деятельности бурового [Электронный ресурс] // Научное сообщество студентов XXI столетия. ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ: сб. ст. по мат. LXXXVI междунар. науч.-практ. конф. 2020. № 2 (86). https://sibac.info/archive/economy/2(86).pdf.

Мастепанов А.М., Сумин А.М. "Умные" технологии в российской энергетике: перспективы и вызовы // Проблемы экономики и управления нефтегазовым комплексом. 2019. № 9. С. 5-13.

Мисаков В.С., Бут В.В., Аджиева А.Ю. Инновационная инфраструктура как ресурс достижения сбалансированного развития региона//Экономика и предпринимательство. 2017. № 6 (83). С. 200-203

Ногмова Л.А., Мисаков В.С. Формирование экономического потенциала в контексте сбалансированного регионального развития // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2016. № 3 (71). С. 143-148.

Плотников В.А. Цифровизация производства: теоретическая сущность и перспективы развития в российской экономике // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2018. № 4. С. 16-24.

Тонких А.П. Метод моделирования в курсе математики факультетов подготовки учителей начальных классов // Начальная школа плюс До и После. 2002. № 1. С. 54-63.

Тонких А.П. Математика : учебное пособие для студентов факультетов подготовки учителей начальных классов : для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности 031200 - педагогика и методика начального образования: в 2 кн. 2-е изд., испр.. Москва: Кн. дом Университет, 2008. 20 с.

Устюжанина Е.В., Сигарев А.В., Шеин Р.А. Цифровая экономика как новая парадигма экономического развития // Экономический анализ: теория и практика. 2017. Т. 16. № 12. С. 2238-2253.

Черкесов С.Х., Мисаков В.С., Бетрозов М.Х. Противодействие организованной преступности как основа региональной системы экономической безопасности // Известия КабардиноБалкарского научного центра РАН. 2014. № 4 (60). С. 121-127.

Шаталов Д. А. Совершенствование нефтегазового сервиса на месторождениях Западной Сибири // Проблемы экономики и управления нефтегазовым комплексом. 2013. № 8. С. 4-7.

Chan T., de Vericourt F., Besbes O. Contracting in Medical Equipment Maintenance Services: an Empirical Investigation. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2494265 Mushiri T., Hungwe R., Mbohwa C. An artificial intelligence based model for implementation in the petroleum storage industry to optimize maintenance // IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM). -Singapore, 2017. - P. 1485-1489.

Cheng Z., Rong L., Liu Z. A RCM analytical method considering proactive maintenance // International Conference on Quality, Reliability, Risk, Maintenance, and Safety Engineering (QR2MSE). - Chengdu, China, 2013. - P. 1473-1476.

Liao W., Wang T. An optimization approach using in production scheduling with different order // 7th International Conference on Industrial Technology and Management (ICITM). - Oxford, UK, 2018. - P. 237-241.

Sensors: The Enablers for Proactive Maintenance in the Real World / M. Albano, L.L. Ferreira, G. Di Orio, P. Malo et al. // 5th International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT). - Thessaloniki, Greece, 2018. -P. 569-574.

Загрузки

Опубликован

2023-01-15

Выпуск

Раздел

Articles

Метрики

291 просмотров
227 скачиваний
Хотите опубликоваться?
Подать статью

Машиночитаемые метаданные