Цель исследования – в рамках цифровой трансформации бизнес-процессов промышленных предприятий разработать инструментарий для оценки эффективности реализации цифровых технологий (на примере производственно-логистических предприятий Ленинградской области и ООО «ДПЛ»). Были решены следующие задачи: 1. Проведён анализ, определены особенности, современное состояние, проблемы в отрасли пищевой промышленности и перспективы развития рассматриваемой отрасли. 2. Выделены тенденции развития цифровых технологий в Российской Федерации. 3. Выявлено влияние использования цифровых технологий на развитие промышленного сектора. 4. Разработан инструментарий для оценки эффективности реализации цифровых технологий (на примере ООО «ДПЛ»). 5. Выделены основные направления деятельности и определены особенности бизнес-процессов промышленных предприятий пищевой отрасли 6. Оценена экономическая эффективность проведения цифровой трансформации бизнес-процессов в сфере промышленности (на примере производственно-логистических предприятий Ленинградской области и ООО «ДПЛ»). В работе анализ и обработка данных осуществлялись с использованием программного обеспечения STATA. Оценка показателей эффективности проекта производственной программы проводилась с помощью пакета MS Office (Excel). Для создания интерактивных визуализаций данных и дашбордов использовался Microsoft Power BI, что способствовало лучшему пониманию и интерпретации аналитических результатов. Для создания и обучения нейронных сетей на Python применялись библиотеки TensorFlow, Keras, и ComputerVision, что позволяло разрабатывать сложные модели глубокого обучения.

The purpose of the study is to develop a toolkit for evaluating the effectiveness of digital technology implementation within the digital transformation of business processes at industrial enterprises (using the example of production-logistics enterprises in the Leningrad region and LLC "DPL"). The following tasks were accomplished: 1. Analyzed and identified the characteristics, current state, issues in the food industry sector, and development prospects of the considered sector. 2. Highlighted the trends in the development of digital technologies in the Russian Federation. 3. Identified the impact of using digital technologies on the development of the industrial sector. 4. Developed a toolkit for evaluating the effectiveness of digital technology implementation (using the example of LLC "DPL"). 5. Highlighted the main areas of activity and identified the features of business processes at industrial enterprises in the food industry. 6. Assessed the economic efficiency of conducting digital transformation of business processes in the industrial sector (using the example of production-logistics enterprises in the Leningrad region and LLC "DPL"). In this work, data analysis and processing were carried out using STATA software. The evaluation of project performance indicators of the production program was conducted using the MS Office (Excel) package. For creating interactive data visualizations and dashboards, Microsoft Power BI was used, which contributed to a better understanding and interpretation of analytical results. For creating and training neural networks in Python, libraries such as TensorFlow, Keras, and ComputerVision were used, allowing for the development of complex deep learning model.