Квинт Владимир Львович – академик, Иностранный член РАН, д-р экон. наук, профессор, Заслуженный работник высшей школы Российской Федерации, заведующий кафедрой экономической и финансовой стратегии Московской школы экономики МГУ, руководитель Центра стратегических исследований Института математических исследований сложных систем; главный научный сотрудник Центральногоэкономико-математического Института РАН, научный руководитель факультета экономики и финансов Северо-Западного института управления Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации, заведующий кафедрой индустриальной стратегии
119991, Москва, Ленинские Горы, д. 1;
119049, Москва, Ленинский просп., д. 4, стр. 1
Vladimir L. Kvint – Academician, Foreign Member of the Russian Academy of Sciences, Dr.Sci. (Econ.), Professor, Honored Fellow of Higher School of the Russian Federation, Head of the Department of Economic and Financial Strategy of the Moscow School of Economics; Head of Center for Strategic Studies; Chief researcher of the Central Economic and Mathematical Institute of RAS, Scientific Director of the Faculty of Economics and Finance
1 Leninskie Gory, Moscow 119991;
4-1 Leninskiy Ave., Moscow 119049
Бабкин Александр Васильевич – д-р экон. наук, профессор, профессор Высшей инженерно-экономической школы, научный руководитель лаборатории «Цифровая экономика промышленности»; заведующий научно-исследовательской лабораторией Экономическая безопасность региона в условиях цифровой экономики
195251, Санкт-Петербург, ул. Политехническая, д. 29;
180000, Псков, пл. Ленина, д. 2
Aleksandr V. Babkin – Dr.Sci. (Econ.), Professor, Professor of the Higher Engineering and Economic School, Scientific Director of the Laboratory «Digital Economics» of Industry
29 Polytechnicheskaya Str., St. Petersburg 195251;
2 Lenin Sq., Pskov 180000
Шкарупета Елена Витальевна – д-р экон. наук, профессор, профессор кафедры цифровой и отраслевой экономики; старший научный сотрудник
394071, Воронеж, ул. 20-летия Октября, д. 84;
662972, Железногорск, Красноярский край, ул. Северная, д. 1
Elena V. Shkarupeta – Dr.Sci. (Econ.), Professor, Professor of the Department of the Digital and Industrial Economics; Senior Researcher, Siberian Fire and Rescue
84 20-letiya Oktyabrya Str., Voronezh 394071;
1 Severnaya Str., Zheleznogorsk, Krasnoyarsk Territory 662972
В статье предложена стратегия формирования платформенной операционной модели для повышения уровня цифровой зрелости промышленных систем в изменяющихся условиях реальности. Проанализирована текущая ситуация по адаптации промышленных систем к условиям реальности 2022 года: к санкционным ограничениям и кризису, связанному с пандемией COVID-19. По аналогии с концепцией бионических компаний BCG введено понятие «бионических промышленных систем», под которыми понимается совокупность экономических субъектов, формирующих замкнутый цикл производства искусственных продуктов машинным способом на основе цифрового стратегирования, сочетающих и объединяющих новые технологии с человеческими возможностями для преобразования операций, развивающих опыт, клиентские отношения и более продуктивную работу, значительно увеличивающих темпы инноваций. Сделан вывод, что бионические промышленные системы характеризуются наличием цифровых стратегий, высоким уровнем цифровой зрелости, которую предложено оцениватьbна основе индекса цифровой акселерации. Предложены четыре стратегии, позволяющие осуществить трансформацию промышленных систем в бионические и максимизировать их ценность на основе цифрового стратегирования. Ключевым отличием бионических промышленных систем признано использование платформенной операционной модели. Предложена стратегия формирования платформенной операционной модели бионических промышленных систем, в основу которой положена модель цифровой трансформации операций компании Deloitte – структура, описывающая цифровой путь на основе выделения десяти эволюционных этапов с учетом кибербезопасности и цифровой культуры. В качестве лучшего опыта рассмотрена цифровая индустриальная платформа ZIIoT российской IT-компании «Цифра» и приведены практические кейсы ее внедрения в «Газпром нефти», «Лукойле» и Новолипецком металлургическом комбинате. Результатами реализации стратегии формирования платформенной операционной модели в промышленных системах должны стать: снижение затрат за счет ускоренной реализации цифровых сценариев, дополнительная прибыль и возможности диверсификации через цифровое стратегирование и др. Предложена концепция формирования платформенной операционной модели для повышения уровня цифровой зрелости промышленных систем.
The authors of the article suggest the strategy of forming a platform operating model to increase the level of digital maturity of industrial systems in the changing conditions of reality. They have analyzed the current situation on adapting industrial systems to the changing conditions of reality of 2022: the sanctions restrictions and the COVID-19 pandemic crisis. In analogy with the bionics companies concept the authors introduce the term of «bionic industrial systems» as the aggregate of economic entities which form the closed cycle of producing artificial products by machine and combine new technology with human ability of transforming operations on the basis of digital strategizing, develop the experience, customer relationships and more effective performance, increase the pace of innovation significantly. There is a conclusion that bionic industrial systems are characterized by the presence of digital strategies, high level of digital maturity which should be evaluated according to the index of digital acceleration. The authors suggest four strategies allowing transformation of industrial systems into bionic ones and maximize their value on the basis of digital strategizing. The use of platform operating model is considered to be the key distinctive feature of the bionic industrial systems. The article presents the strategy of forming a platform operating model of bionic industrial systems based on the model of digital transformation of the transactions of the Deloitte company. This is the structure describing the digital path on the basis of defining 10 evolution stages taking into account cybersecurity and digital culture. The digital industrial platform ZIIoT by the Russian IT-company «Tsifra» (Digit) has been studied as the best experience, and the authors present practical cases of its implementation in Gasprom, Lukoil, Novolipetsk Metallurgical Plant. The implementation of the strategy of forming a platform operating model in industrial systems is expected to result in reducing costs due to accelerated implementation of digital scenarios, additional income and opportunities of diversification through digital strategizing, etc. The authors introduce the concept of forming a platform operating model to increase the level of digital maturity of industrial systems.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.