emjumeЭкономика и управлениеEconomics and Management1998-16273033-7984СПбУТУиЭ10.35854/1998-1627-2026-5-659-671emjume-2893Research ArticleНАУЧНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ МОЛОДЫХ УЧЕНЫХSCIENTIFIC RESEARCH OF YOUNG SCIENTISTSМатематическое моделирование информационных потоков в условиях цифровой трансформацииMathematical modeling of information flows in the context of digital transformationhttps://orcid.org/0009-0001-3310-248XМихеевВладислав СергеевичMikheevVladislav S.

Владислав Сергеевич Михеев, аспирант,

117198, Москва, ул. Миклухо­Маклая, д. 6.

Vladislav S. Mikheev, Postgraduate Student,

6, Miklukho­Maklaya St., Moscow, 117198.

mail01_10liam@mail.ruРоссийский университет дружбы народов имени Патриса Лумумбы (РУДН)Patrice Lumumba Peoples’ Friendship University of Russia (RUDN University)202605062026325659671Copyright © Михеев В.С., 20262026Михеев В.С.Mikheev V.S.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://emjume.elpub.ru/jour/article/view/2893Цель

Цель. Разработка и апробация математических моделей информационных потоков предприятия для повышения эффективности управления в условиях цифровой трансформации.

Задачи

Задачи. Разработать классификацию информационных потоков; провести имитационное моделирование динамики информационного обмена для выявления критических факторов влияния на быстродействие системы.

Методология

Методология. Методологическую основу исследования составили комплексный системный анализ, применение диаграмм потоков данных (DFD) для визуализации логики перемещения информации и онтологическое моделирование для динамического управления правами доступа. Техническая часть исследования базируется на проведении полного трехфакторного эксперимента и статистической обработке данных в программной среде Minitab.

Результаты

Результаты. Автором предложена классификация информационных потоков по таким четырем критериям, как вектор направленности, формализация, периодичность, защищенность. В ходе моделирования работы серверного узла (выборка 12 500 транзакций) получена адекватная регрессионная модель времени отклика. Установлено, что наибольшее влияние на стабильность системы оказывает интенсивность потока ( X1 = 2,450), а расширение канала ( X3 = –1,875) служит наиболее эффективным способом компенсации задержек. Составлена регрессионная модель, показывающая зависимость времени отклика системы от интенсивности входящих запросов, сложности обработки данных и пропускной способности каналов связи. В ходе эксперимента выявлен синергетический эффект взаимодействия факторов, указывающий на нелинейный рост временных задержек при одновременном усложнении задач и увеличении нагрузки на сеть.

Выводы

Выводы. Исследование подтверждает необходимость перехода предприятий к микросервисной архитектуре и внедрения интеллектуальных алгоритмов маршрутизации данных. Практическая реализация предложенных подходов позволяет минимизировать информационную избыточность, обеспечить масштабируемость цифрового потока и повысить общую управляемость объектом на 20–30 % в различных секторах экономики. Научная новизна заключается в формализации зависимости между техническими параметрами информационного обмена и финансовыми показателями предприятия. Впервые предложено использовать функцию снижения маржинальности для оценки влияния задержек передачи данных на доходность при промышленной автоматизации.

Aim

Aim. To develop and test mathematical models of an enterprise’s information flows to improve management efficiency in the context of digital transformation.

Objectives

Objectives. To develop a classification of information flows; to conduct simulation modeling of the dynamics of information exchange to identify critical factors affecting system performance.

Methods

Methods. The methodological basis of the study consisted of comprehensive systems analysis, the use of data flow diagrams (DFDs) to visualize the logic of information movement, and ontological modeling for dynamic access rights management. The technical part of the study is based on conducting a full three­factor experiment and statistical data processing in the Minitab software environment.

Results

Results. The author proposes a classification of information flows according to four criteria: directionality, formalization, periodicity, and security. During the simulation of server node operation (sample of 12,500 transactions), an adequate regression model of response time was obtained. It was established that the greatest influence on system stability is exerted by flow intensity (Х1 = 2,450), while channel expansion (Х3 = −1.875) serves as the most effective way to compensate for delays. A regression model was constructed showing the dependence of system response time on the intensity of incoming requests, the complexity of data processing, and the bandwidth of communication channels. The experiment revealed a synergistic effect of factor interaction, indicating a nonlinear increase in time delays with the simultaneous increase in task complexity and network load.

Conclusion

Conclusion. The study confirms the need for enterprises to transition to a microservices architecture and implement intelligent data routing algorithms. The practical implementation of the proposed approaches makes it possible to minimize information redundancy, ensure the scalability of digital flows, and increase overall controllability of the entity by 20–30 % in various economic sectors. The scientific novelty lies in formalizing the relationship between the technical parameters of information exchange and the financial indicators of an enterprise. For the first time, it is proposed to use a margin reduction function to assess the impact of data transmission delays on profitability in industrial automation.

управление в организационных системахинформационные потокицифровая трансформацияимитационное моделированиерегрессионный анализдиаграмма потоков данных (DFD)онтологическое моделированиеBig DataMinitabmanagement in organizational systemsinformation flowsdigital transformationsimulation modelingregression analysisdata flow diagram (DFD)ontological modelingBig DataMinitabReferencesКлевнов О. Г., Мамедова И. А. Управление информационными потоками на основе принципов ITIL и 7R // Международный научно-исследовательский журнал. 2024. № 7. С. 20. https://doi.org/10.60797/IRJ.2024.145.5Klevnov O.G., Mamedova I.A. Information flow management based on ITIL and 7R principles. Mezhdunarodnyi nauchno-issledovatel’skii zhurnal = International Research Journal. 2024;(7):20. (In Russ.). https://doi.org/10.60797/IRJ.2024.145.5Макаров Р. И., Хорошева Е. Р. Математические основы моделирования информационных процессов и систем: учеб. пособие. Владимир: Изд-во Владимирского государственного университета, 2019. 132 с.Makarov R.I., Khorosheva E.R. Mathematical foundations of modeling information processes and systems. Vladimir: Vladimir State University Publ.; 2019.132 p. (In Russ.).Поршнев С. В. Математические модели информационных потоков в высокоскоростных магистральных интернет-каналах: учеб. пособие. М.: Горячая линия-Телеком, 2016. 232 с.Porshnev S.V. Mathematical models of information flows in high­speed Internet backbone channels. Moscow: Goryachaya Liniya­Telecom; 2016. 232p. (In Russ.).Анисифоров А. Б. Модель информационно-сервисной поддержки корпоративных логистических процессов в архитектуре предприятия // Научный журнал НИУ ИТМО. Серия: Экономика и экологический менеджмент. 2023. № 1. С. 54–63. https://doi.org/10.17586/2310-1172-2023-16-1-54-63Anisiforov A.B. A model of information and service support of corporate logistical process in an enterprise architecture. Nauchnyi zhurnal NIU ITMO. Seriya: Ekonomika i ekolog- icheskii menedzhment = Scientific Journal NRU ITMO. Series: Economics and Environmental Management. 2023;(1):54­63. (In Russ.). https://doi.org/10.17586/2310­1172­2023­16­1­54­63Христиановский В. В. Построение моделей оптимизации информационных потоков в системах управления (концептуальный подход) // Grail of Science. 2021. № 4. С. 290–296. https://doi.org/10.36074/grail-of-science.07.05.2021.052Khristianovskii V.V. Building models for optimizing information flows in control systems (conceptual approach). Grail of Science. 2021;(4):290­296. (In Russ.). https://doi.org/10.36074/grail­of­science.07.05.2021.052Шведенко В. В. Методология организации информационных потоков в процессно-функциональной модели управления предприятием и инструментальные средства для их реализации // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2019. № 5-1. С. 128–132.Shvedenko V.V. Methodology of the organization of information flows in the process­functional model of management of the enterprise and tools for their implementation. Izvestiya Sankt-Peterburgskogo gosudarstvennogo ekonomicheskogo universiteta. 2019;(5­1):128­132. (In Russ.).Wu Y., Xie P. B. Exploration of enterprise audit information management system model based on data flow diagram // 2021 Int. wireless communications and mobile computing (IWCMC). (Harbin City, June 28 — July 02, 2021). New York, NY: IEEE; 2021:1997-2001. https://doi.org/10.1109/IWCMC51323.2021.9498870Wu Y., Xie P.B. Exploration of enterprise audit information management system model based on data flow diagram. In: 2021 Int. wireless communications and mobile computing (IWCMC). (Harbin City, June 28­July 02, 2021). New York, NY: IEEE; 2021:1997­2001. https://doi.org/10.1109/IWCMC51323.2021.9498870Xu L. D. Enterprise integration and information architecture: A systems perspective on industrial information integration. Boca Raton, FL: CRC Press, 2015. 446 р.Xu L.D. Enterprise integration and information architecture: A systems perspective on industrial information integration. Boca Raton, FL: CRC Press; 2015. 446 р.Матвеев А. В., Мясников А. А. Исследование внедрения и эффективности системы управления внутренними информационными потоками в средних коммерческих организациях // Вестник науки. 2025. Т. 3. № 5. С. 1411–1416.Matveev A.V., Myasnikov A.A. Research on the implementation and effectiveness of system management of internal information systems flows in medium­sized commercial organiza­ tions. Vestnik nauki. 2025;3(5):1411­1416. (In Russ.).Глухов Н. И., Наседкин П. Н., Милько Д. С. Онтологическая модель управления информационными потоками на предприятии с учетом уровней конфиденциальности // Информационные технологии и математическое моделирование в управлении сложными системами. 2021. № 3. С. 59–66. https://doi.org/10.26731/2658-3704.2021.3(11).59-66Glukhov N.I., Nasedkin P.N., Milko D.S. Ontological model of information flow management at the enterprise, taking into account confidentiality levels. Informatsionnye tekhnologii i matematicheskoe modelirovanie v upravlenii slozhnymi sistemami = Information Technology and Mathematical Modeling in the Management of Complex Systems. 2021;(3):59­66. (In Russ.). https://doi.org/10.26731/2658­3704.2021.3(11).59­66Сбитнева А. А. Решение задачи оптимизации информационных потоков на предприятии посредством имитационного моделирования ERP-системы // Colloquium-Journal. 2019. № 27-1. С. 35–40. https://doi.org/10.24411/2520-6990-2019-11017Sbitneva A.A. Solution of the problem of optimization of information flows at the enterprise through modelling simulation of ERP­system. Colloquium-Journal. 2019;(27­1):35­40. (In Russ.). https://doi.org/10.24411/2520­6990­2019­11017Terentyev A., Marusin A., Evtyukov S., et al. Analytical model for information flow management in intelligent transport systems // Mathematics. 2023. Vol. 11. No. 15. Article 3371. https://doi.org/10.3390/math11153371Terentyev A., Marusin A., Evtyukov S., et al. Analytical model for information flow management in intelligent transport systems. Mathematics. 2023;11(15):3371. https://doi.org/10.3390/math11153371Топалова Е. М., Коломыцева А. О. Совершенствование бизнес-процессов предприятия сферы услуг информационными потоками посредством внедрения нового программного обеспечения // Российские регионы в фокусе перемен: сб. докладов XV Междунар. конф. (Екатеринбург, 10–14 ноября 2020 г.). Т. 1. Екатеринбург: Учебно-методический центр УПИ, 2021. С. 239–242.Topalova E.M., Kolomytseva A.O. Improving business processes of a service enterprise through information flows by implementing new software. In: Russian regions in the focus of change. Proc. 15th Int. conf. (Ekaterinburg, November 10­14, 2020). Vol. 1. Ekaterinburg: Educational and Methodological Center of UPI; 2021:239­242. (In Russ.).Щедров И. С., Шурыгин Д. Н. Экономико-математическое моделирование информационных потоков в системах мониторинга оборудования и персонала при цифровизации машиностроительного предприятия // Друкеровский вестник. 2024. № 1. С. 178–191. http://dx.doi.org/10.17213/2312-6469-2024-1-178-191Shchedrov I.S., Shurygin D.N. Economic and mathematical modeling of information flows in equipment and personnel monitoring systems during digitalization of a machine­building enterprise. Drukerovskii vestnik. 2024;1(178­191). (In Russ.). http://dx.doi.org/10.17213/2312­6469­2024­1­178­191Кафланов Р. И., Оркин В. В. Использование интеллектуальной системы при адаптивном управлении информационными потоками // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. 2017. Т. 9. № 6. С. 73–79.Kaflanov R.I., Orkin V.V. Intelligent system using in adaptive control of information flows. Naukoemkie tekhnologii v kosmicheskikh issledovaniyakh Zemli = High Tech in Earth Space Research. 2017;9(6):73­79. (In Russ.).Городнова Н. В. Метод оценки качества информационных потоков при формировании Big Data в цифровой экономике // Вопросы инновационной экономики. 2022. Т. 12. № 1. С. 607–624. https://doi.org/10.18334/vinec.12.1.114142Gorodnova N.V. A method for assessing the information flows quality in Big Data amidst the digital economy. Voprosy innovatsionnoi ekonomiki = Russian Journal of Innovation Economics. 2022;12(1):607­624. (In Russ.). https://doi.org/10.18334/vinec.12.1.114142Тарасенко А. И. Критерии оценки эффективности обеспечения информационной безопасности при управлении информационными потоками на основе динамических приоритетов // Science Time. 2016. № 4. С. 816–825.Tarasenko A.I. Criteria for assessing the effectiveness of information security in managing information flows based on dynamic priorities. Science Time. 2016;(4):816­825. (In Russ.).Тарасов И. В. Подходы к формированию стратегической программы цифровой трансформации предприятия // Стратегические решения и риск-менеджмент. 2019. Т. 10. № 2. С. 182–191. https://doi.org/10.17747/2618-947X-2019-2-182-191Tarasov I.V. Approaches to developing a strategic program of company’s digital transformation. Strategicheskie resheniya i risk-menedzhment = Strategic Decisions and Risk Management. 2019;10(2):182­191. (In Russ.). https://doi.org/10.17747/2618­947X­2019­2­182­191Прохоров П. Э. Динамика цифровой трансформации организаций в Российской Федерации // Статистика и Экономика. 2021. Т. 18. № 4. С. 61–70. https://doi.org/10.21686/2500-3925-2021-4-61-70Prokhorov P.E. Dynamics of digital transformation of organizations in the Russian Federation. Statistika i Ekonomika = Statistics and Economics. 2021;18(4):61­70. (In Russ.). https://doi.org/10.21686/2500­3925­2021­4­61­70Ткаченко К. С. Моделирование компьютерного узла системы управления гомогенного информационного контура промышленного предприятия при вариативных входных потоках // Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах: сб. тр. Междунар. молодежной науч. школы (Воронеж, 16–18 сентября 2020 г.) / отв. ред. Я. Е. Львович. Воронеж: Воронежский государственный технический университет, 2021. С. 128–132.Trachenko K.S. Modeling of a computer node of a control system of a homogeneous information circuit of an industrial enterprise with variable input flows. In: L’vovich Ya.E., ed. Optimization and modeling in automated systems. Proc. International Youth Scientific School (Voronezh, September 16­18, 2020). Voronezh: Voronezh State Technical University; 2021:128­132. (In Russ.).Ткаченко К. С. Обеспечение параметрической корректировки компьютерных узлов информационного контура предприятий агропромышленного комплекса при изменениях входного потока заявок // Интеллектуальные информационные системы: сб. тр. Междунар. науч.-практ. конф. (Воронеж, 8–10 февраля 2022 г.) / отв. ред. Я. Е. Львович. Воронеж: Воронежский государственный технический университет, 2022. С. 125–127.Trachenko K.S. Providing parametric adjustment of computer nodes of the information circuit of enterprises in the agro­industrial complex when the incoming flow of applications changes. In: L’vovich Ya.E., ed. Intelligent information systems. Proc. Int. sci.­pract. conf. (Voronezh, February 8­10, 2022). Voronezh: Voronezh State Technical University; 2022: 125­127. (In Russ.).Федорова Г. Н. Внешние информационные потоки отдела технического контроля машиностроительного предприятия // Виртуальное моделирование, прототипирование и промышленный дизайн: материалы VII Междунар. науч.-практ. конф. (Тамбов, 12–14 октября 2021 г.). Т. 7. Тамбов: Тамбовский государственный технический университет, 2021. С. 291–293.Fedorova G.N. External information flows of the technical control department of a mechanical engineering enterprise. In: Virtual modeling, prototyping and industrial design. Proc. 7th Int. sci.­pract. conf. (Tambov, October 12­14, 2021.). Tambov: Tambov State Technical University; 2021:291­293. (In Russ.).Белоновский П. В., Белоновская И. Г. Проектное взаимодействие в информационных потоках современного предприятия // Компьютерная интеграция производства и ИПИ-технологии: сб. ст. X Всерос. конф. (Оренбург, 18–19 ноября 2021 г.). Оренбург: Оренбургский государственный университет. 2021. С. 471–475.Belonovskii P.V., Belonovskaya I.G. Project interaction in information flows of a modern enterprise. In: Computer integration of production and IPI technologies. Proc. 10th All­Russ. conf. (Orenburg, November 18­19, 2021). Orenburg: Orenburg State University; 2021: 471­475. (In Russ.).Долгих Д. Э. Управление информационным потоком как средство влияния на доходы предприятия авиационной промышленности // Вопросы науки. 2023. № 1. С. 17–20.Dolgikh D.E. Information flow management as a means of influencing the revenues of the aviation industry. Voprosy nauki. 2023;(1):17­20. (In Russ.).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.