Purpose: The purpose of this work is reviewing the concept of « smart manufacturing» as part of the development of the concept «Industry 4.0».Methodology/Approaches: An example of the application of intelligent technologies in an enterprise is presented. The distinctive characteristics of « smart manufacturing» are revealed. The statistical characteristics of the digitalization index of business in Russia and other countries are given. It's proved that the digitalization level of Russian companies is still at a rather low level and isn't ready for the implementation of «smart manufacturing». The advantages and disadvantages of smart technologies are shown.Conclusions: A smart manufacturing approach has many benefits, including long-term savings, increased efficiency and productivity. The main disadvantages of «smart technologies» are the high initial investments and the technological complexity of automated systems. The prospects, problems and economic effects of the introduction of digital innovations, such as: revenue growth, cost reduction, lower labor costs for middle managers, increased investment in fixed assets were identified. Thus, we can conclude that «smart manufacturing» completely changes the vector of development of production as a whole and is aimed at creating a more interconnected and flexible production environment.

Инициативные проекты по развитию региональных экономических кластеров в совре-менных условиях имеют большое значение. Для выстраивания эффективной кластерной политики в российских регионах необходимо обновить методические подходы к процессам структурной идентификации и классификации кластеров. Исследованы проблемы структур-ной идентификации и классификации региональных экономических кластеров. Выделены системные особенности кластеров, отличающих их от традиционных интегрированных бизнес-структур, реализующих стратегии диверсификации и вертикальной интеграции. Систематизированы подходы к структурной идентификации и классификации региональных экономических кластеров по отраслевой принадлежности, входящих в их состав предприя-тий, и по структуре и масштабам экономической деятельности. Особое внимание уделено применению теории нечётких множеств для идентификации кластеров. В рамках данного подхода интегрируются шесть основных признаков кластера в формальной функции при-надлежности: наличие конкуренции между участниками кластера, территориальная локали-зация основных элементов кластера, выход на мировые рынки, отраслевая принадлежность, использование общей инфраструктуры региона, наличие интеграционного взаимодействия. Проведён процесс идентификации кластерных структур в металлургическом комплексе Вол-гоградской области на основе матричной композиции. Обоснована применимость теории нечётких множеств для различных типов региональных кластеров по классификации М. Энрайта: рабочих, латентных, потенциальных, а также по структурной классификации: «каркасных» и «диффузных» кластеров. Даны рекомендации органам государственной власти и управления по совершенствованию региональной кластерной политики.Ключевые слова: региональная экономика, региональные экономические кластеры, структура кластера, структурная идентификация кластера, теория нечётких множеств, классификация кластеров, кластерная политика.

No abstract

No abstract

The article analyses the innovative activity in peripheral regions of Russia and Germany. The comparison of the dynamics of the innovative activity in the regions under analysis is made on the basis of the development and grouping of relevant indices. The criteria of absolute and relative innovative activity are studied. The relationship between the innovative potential of a region and the innovative activity is determined. The factors influencing the changes in the innovative activity are given. The degree to which the changes in the level of the innovative activity between agglomeration centers having a high concentration of industrial enterprises and peripheral areas differ is studied. The analysis of the analysis identifies the reasons for low innovation in Russia: insufficient financing of innovation activity, low level of competition in the regions, lack of motivation for innovative activity among managers of enterprises, etc.