Технологические и маркетинговые тенденции в горнодобывающей промышленности
С.В. Карпова , О.Е. Устинова
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, г. Москва, Российская Федерация
Горная Промышленность №3 / 2025 стр.170-179
Резюме: Современная горнодобывающая промышленность претерпевает фундаментальную трансформацию под влиянием цифровизации и технологических инноваций. Исследование направлено на выявление и систематизацию ключевых технологических и маркетинговых тенденций в угольной отрасли с особым акцентом на цифровые технологии, автоматизацию и экологическую устойчивость. Методология исследования основана на комплексном анализе данных отраслевых лидеров, статистических показателей и рыночных трендов с применением многоуровневого подхода к оценке эффективности внедрения инноваций. Результаты демонстрируют увеличение инвестиций в технологические решения на 37% за последние три года, с приоритетным фокусом на искусственный интеллект, интернет вещей и цифровые двойники. Выявлено, что компании, внедрившие комплексные цифровые решения, добились снижения операционных затрат на 23,6% и увеличения производительности труда на 29,4%. Установлена корреляция между цифровизацией и показателями устойчивого развития: снижение углеродного следа на 18,7% и повышение безопасности труда на 42,3%. В маркетинговой сфере отмечается переход к модели ответственного потребления, что отражается в росте премиальных сегментов экологичной продукции на 31,2%. Практическая значимость исследования заключается в формировании стратегических рекомендаций для участников угольного рынка по приоритизации технологических инвестиций и адаптации маркетинговых стратегий к новым рыночным реалиям.
Ключевые слова: цифровая трансформация, угледобыча, искусственный интеллект, устойчивое развитие, интернет вещей, предиктивная аналитика, ESG-стратегии
Для цитирования: Карпова С.В., Устинова О.Е. Технологические и маркетинговые тенденции в горнодобывающей промышленности. Горная промышленность. 2025;(3):170–179. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2025-3-170-179
Информация о статье
Поступила в редакцию: 18.03.2025
Поступила после рецензирования: 15.05.2025
Принята к публикации: 15.05.2025
Информация об авторах
Карпова Светлана Васильевна – доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой маркетинга, директор Института управленческих исследований и консалтинга, факультет «Высшая школа управления», Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, г. Москва, Российская Федерация; https://orcid.org/0000-0002-4488-8131; e-mail: svkarpova@fa.ru
Устинова Ольга Евгеньевна – кандидат экономических наук, доцент, кафедра стратегического и инновационного развития факультета «Высшая школа управления», Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, г. Москва, Российская Федерация; e-mail: oeustinova@fa.ru
Список литературы
1. Ali D., Frimpong S. Artificial intelligence, machine learning and process automation: existing knowledge frontier and way forward for mining sector. Artificial Intelligence Review. 2020;53:6025–6042. https://doi.org/10.1007/s10462-020-09841-6
2. Barnewold L., Lottermoser B.G. Identification of digital technologies and digitalisation trends in the mining industry. International Journal of Mining Science and Technology. 2020;30(6):747–757. https://doi.org/10.1016/j.ijmst.2020.07.003
3. Fareri S., Fantoni G., Chiarello F., Coli E., Binda A. Estimating Estimating Industry 4.0 impact on job profiles and skills using text mining. Computers in Industry. 2020;118:103222. https://doi.org/10.1016/j.compind.2020.103222
4. Onifade M., Said K.O., Shivute A.P. Safe mining operations through technological advancement. Process Safety and Environmental Protection. 2023;175:251–258. https://doi.org/10.1016/j.psep.2023.05.052
5. Pouresmaieli M., Ataei M., Taran A. Future mining based on internet of things (IoT) and sustainability challenges. International Journal of Sustainable Development & World Ecology. 2023;30(2):211–228. https://doi.org/10.1080/13504509.2022.2137261
6. Xu Y., Wang L., Xiong Y., Wang M., Xie X. Does digital transformation foster corporate social responsibility? Evidence from Chinese mining industry. Journal of Environmental Management. 2023;344:118646. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2023.118646
7. Cacciuttolo C., Guzmán V., Catriñir P., Atencio E., Komarizadehasl S., Lozano-Galant J.A. Low-cost sensors technologies for monitoring sustainability and safety issues in mining activities: advances, gaps, and future directions in the digitalization for smart mining. Sensors. 2023;23(15):6846. https://doi.org/10.3390/s23156846
8. Минбалеев А.В., Берестнев М.А., Евсиков К.С. Регулирование использования искусственного интеллекта в добывающей промышленности. Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. 2022;(2):509–525. Minbaleev A.V., Berestnev M.A., Evsikov K.S. Regulating the use of artificial intelligence in the mining industry. Izvestiya Tulskogo Gosudarstvennogo Universiteta. Nauki o Zemle. 2022;(2):509–525. (In Russ.)
9. Wei Y., Han C., Yu Z. An environment safety monitoring system for agricultural production based on artificial intelligence, cloud computing and big data networks. Journal of Cloud Computing. 2023;12:83. https://doi.org/10.1186/s13677-023-00463-1
10. Mishra A.K. AI4R2R (AI for Rock to Revenue): A review of the applications of ai in mineral processing. Minerals. 2021;11(10):1118. https://doi.org/10.3390/min11101118
11. Sirisha J., Vuddanti S., Ramesh J.V.N. A review based investigation of exploratory analysis in ai and machine learning for a variety of applications. International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication. 2022;10(2s):182–185. https://doi.org/10.17762/ijritcc.v10i2s.5926
