ПРОФЕССИОНАЛИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКОГО ОБРАЗОВАНИЯ

Анализ современных методов обучения автоматизации и их влияние на производительность и эффективность промышленных процессов

Авторы

  • Сергей Дмитриевич Зырянов Сибирский федеральный университет
  • Арсений Денисович Красавин Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет
  • Христина Юрьевна Мосова Сибирский федеральный университет
  • Влада Игоревна Чуринова Сибирский федеральный университет

Как цитировать

ГОСТ Зырянов С. Д., Красавин А. Д., Мосова Х. Ю., Чуринова В. И. Анализ современных методов обучения автоматизации и их влияние на производительность и эффективность промышленных процессов // Управление образованием: теория и практика. 2024. Т. 14. № 6-1. С. 24-34.
APA Зырянов, С. Д., Красавин, А. Д., Мосова, Х. Ю. & Чуринова, В. И. (2024). Анализ современных методов обучения автоматизации и их влияние на производительность и эффективность промышленных процессов. Управление образованием: теория и практика, 14(6-1), 24-34.

Аннотация

Стремительное развитие технологий автоматизации требует переосмысления подходов к обучению персонала промышленных предприятий. Анализ актуальной литературы выявил отсутствие системного видения взаимосвязи методов обучения и эффективности производства. Цель исследования – определить влияние современных методик обучения автоматизации на ключевые показатели производительности и обосновать оптимальную модель повышения квалификации сотрудников. Исследование опирается на комплексный подход, сочетающий количественный анализ данных о результативности обучения (метод главных компонент, кластерный анализ) с качественной оценкой кейсов внедрения передовых методик (grounded theory). Эмпирическую базу составили данные о 50 предприятиях различных отраслей (выборка квотная, репрезентативная). Установлена значимая корреляция между применением практико-ориентированных методов обучения (симуляторы, тренажеры, наставничество) и ростом производительности труда на 10-15%. Систематизированы ключевые барьеры внедрения современных методик (недостаточное финансирование, низкая вовлеченность руководства). Обоснована авторская модель поэтапного перехода к инновационной парадигме обучения автоматизации. Полученные результаты открывают перспективы оптимизации инвестиций в человеческий капитал высокотехнологичных производств. Предложенная модель носит универсальный характер и может быть адаптирована для предприятий различного профиля. В фокусе дальнейших исследований – разработка цифрового двойника системы корпоративного обучения

Ключевые слова

методы обучения автоматизация производства производительность труда повышение квалификации цифровизация обучения управление персоналом

Библиографические ссылки

Agarwal R., Chandrasekaran S., Sridhar M. Imagining construction's digital future. Capital Projects & Infrastructure, McKinsey & Company, 2020.

Colombo E., Mercorio F., Mezzanzanica M. AI meets labor market: Exploring the link between automation and skills // Information economics and policy. 2019. № 47. рр. 27-37.

Erol S., Jäger A., Hold P., Ott K., & Sihn, W. Tangible Industry 4.0: A scenario-based approach to learning for the future of production // Procedia CIRP. 2016. № 54. рр. 13-18.

Güngör N.D., Gözlü S. The impact of industry 4.0 technologies on organizational performance: A meta-analysis // Technology in society. 2022. № 68. рр.101-841.

Hecklau F., Galeitzke M., Flachs S., Kohl H. Holistic approach for human resource management in Industry 4.0 // Procedia CIRP. (2016). № 54. рр. 1-6.

Kaasinen E., Schmalfuß F., Özturk C., Aromaa S., Boubekeur M., Heilala J., Walter T. Empowering and engaging industrial workers with Operator 4.0 solutions // Computers & Industrial engineering. 2020. № 139. рр. 105-678.

Lassen K.B. New ways of working in Industry 4.0: Aligning digitalization, skills, and corporate learning // The Learning Organization, ahead-of-print. 2022.

Longo F., Nicoletti L., Padovano A. Smart operators in industry 4.0: A human-centered approach to enhance operators' capabilities and competencies within the new smart factory context // Computers & Industrial еngineering. 2017. № 113. рр. 144-159.

Mourtzis, D., Boli, N., Dimitrakopoulos, G., Zygomalas, S., & Koutoupes, A. (2018). Enabling small medium enterprises (SMEs) to improve their potential through the teaching factory paradigm // Procedia manufacturing. № 23. рр. 183-188.

Prikshat V., Kumar S., Nankervis A. Work-readiness integrated competence model: Conceptualisation and scale development // Education+Training. 2019. № 61(5). рр. 568-589.

Veile J.W., Kiel D., Müller J. M., Voigt K.I. Lessons learned from Industry 4.0 implementation in the German manufacturing industry // Journal of manufacturing technology management. 2019. № 31(5). рр. 977-997.

Wang G., Yang H., Zhang R., Jia X. Research on human-computer interaction mode of industrial robot based on artificial intelligence // Neural computing and applications. 2020. № 32(17). рр. 13393-13407.

Whysall Z., Owtram M., Brittain S. The new talent management challenges of Industry 4.0 // Journal of management development. 2019. № 38(2). рр. 118-129.

Zangiacomi A., Pessot E., Fornasiero R., Bertetti M., Sacco M. Moving towards digitalization: a multiple case study in manufacturing // Production planning & control. 2020. № 31(2-3). pp. 143-157.

Zühlke D., Ollinger L. Agile automation systems based on cyber-physical systems and service-oriented architectures // Advances in Automation and Robotics. Vol. 2. pp. 567-574. B.; Heidelberg: Springer, 2012.

Загрузки

Опубликован

2024-06-15

Выпуск

Раздел

ПРОФЕССИОНАЛИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКОГО ОБРАЗОВАНИЯ

Метрики

293 просмотров
150 скачиваний
Хотите опубликоваться?
Подать статью

Машиночитаемые метаданные

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)