Погорелова Людмила Александровна — кандидат экономических наук, доцент
Ростовская область, г. Новочеркасск, ул. Просвещения, д. 132
Liudmila A. Pogorelova, Candidate of Economic Sciences
Современные производственные предприятия функционируют в условиях высокой неопределенности и турбулентности внешней среды, что приводит к усложнению управления материальными и информационными потоками. Одним из наиболее значимых индикаторов эффективности производственной системы выступает уровень незавершенного производства (НЗП), напрямую влияющий на скорость оборачиваемости оборотных средств, длительность производственного цикла и общие издержки. Традиционные методы планирования и контроля, основанные на фиксированных количественных показателях, не всегда позволяют выявить причины накопления избыточного НЗП и учитывать факторы вариативности и хаотичности процессов. В статье обоснована необходимость применения энтропийного подхода к управлению НЗП, позволяющего рассматривать его как проявление структурных дисбалансов и стохастических возмущений в системе. Автором разработана методика оценки энтропии производственных потоков, включающая показатели статической и динамической энтропии, а также интегральный энтропийный индекс. Предложенный подход обеспечивает возможность прогнозирования динамики НЗП, выявления скрытых резервов эффективности и формирования сбалансированных управленческих решений. Практическая значимость работы заключается в интеграции энтропийного анализа с цифровыми технологиями, что открывает перспективы построения адаптивных моделей управления производственными процессами в условиях Индустрии 4.0 и 5.0.
Modern manufacturing enterprises operate in conditions of high uncertainty and turbulence of the external environment, which leads to more complex management of material and information flows. One of the most significant indicators of the efficiency of the production system is the level of work in progress (WPP), which directly affects the turnover rate of working capital, the duration of the production cycle and total costs. Traditional methods of planning and control based on fixed quantitative indicators do not always make it possible to identify the causes of the accumulation of excessive WIP and take into account the factors of variability and randomness of processes. The article substantiates the need to apply an entropy approach to the management of NP, which makes it possible to consider it as a manifestation of structural imbalances and stochastic disturbances in the system. The author has developed a methodology for estimating the entropy of production flows, including indicators of static and dynamic entropy, as well as an integral entropy index. The proposed approach provides an opportunity to predict the dynamics of NPV, identify hidden reserves of efficiency and form balanced management decisions. The practical significance of the work lies in the integration of entropy analysis with digital technologies, which opens up prospects for building adaptive models of production process management in the context of Industry 4.0 and 5.0.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.