数字化对实施工业企业一体化进程的影响

在经济增长活跃的条件下，大型工业控股公司利用无机增长机会来保持和加强其在国内 和国际市场上的竞争地位。与此同时，越来越多的先进数字技术不断涌现，帮助工业企业的 管理者和所有者更有效地管理收购资产的整合过程。正确使用数字化工具可以大大简化和加 快并购交易的各个阶段，并降低交易实施过程中维持项目办公室的成本。本文介绍了作者和 机构（官方）对行业整合流程的定义。对 2020-2024 年所有行业，特别是工业领域的全球并 购交易进行了系统化和结构化分析。分析了并购市场的经济、技术驱动因素和前景。列举了过 去 10 年中工业领域最大的整合交易案例，考虑了并购交易的主要阶段，详细描述了每个阶段 及其特征。列出了在工业资产整合过程的各个阶段所使用的数字工具和现代技术。重点是评估 数字工具和解决方案对整合过程各阶段的影响。本文总结了数字化对工业企业实施整合过程的 影响，以及通过使用先进的数字化解决方案进一步简化和加速整合交易某些阶段的可能性。

1. Боталова В.В. Теоретические основы слияния и поглощения в России и за рубежом. Российское предпринимательство. 2013;(10(232)):76–87.

2. Семенов Н.С. Основные мотивы слияний и поглощений. В: Сб. матер. LVII Междунар. науч.-практ. конф. «Актуальные вопросы экономических наук». Новосибирск, 10 марта 2017 г. Новосибирск: Общество с ограниченной ответственностью «Центр развития научного сотрудничества»; 2017. С. 51–55.

3. Гохан П. Слияния, поглощения и реструктуризация компаний. Пер. с англ. М.: Альпина Паблишерз; 2010. 740 с. (Пер. с англ.: Gokhan P. Mergers, acquisitions, and corporate restructurings. New York: John Wiley & Sons; 1996. 740 p.)

4. Родионов И.И., Михальчук В.Б. Создание синергии во внутрироссийских сделках слияний и поглощений в 2006–2014 гг. Российский журнал менеджмента. 2016;14(2):2–28.

5. Сборщиков С.Б., Лазарева Н.В. Реинжиниринг организационной структуры и бизнес-процессов инвестиционно-строительной деятельности. Их место в общей системе корпоративного регулирования. Вестник МГСУ. 2024;19(2):294–306. https://doi.org/10.22227/1997-0935.2024.2.294-306

6. Митенков А.В., Тихонова-Быкодорова И.В. Трансформация ценностей работников промышленного предприятия на основе модели Шинго. Экономика промышленности. 2023;16(1):105–117. https://doi.org/10.17073/2072-1633-2023-1-105-117

7. Митенков А.В. Теория трансформации системы управления организации. М.: ООО «Стройинформиздат»; 2024. 200 с.

8. Yang N., Li Sh., Huang Zh., Wang C. The role of digi tal transformation in mergers and acquisitions. The North American Journal of Economics and Finance. 2025;75(Part A):102306. https://doi.org/10.1016/j.najef.2024.102306

9. Riad M., Naimi M. Okar C. Enhancing supply chain resilience through artificial intelligence: develo ping a comprehensive conceptual framework for AI implementation and supply chain optimization. Logistics. 2024;8(4):111. https://doi.org/10.3390/logistics8040111

10. Цыгалов Ю.М., Бахарева М.А. Влияние цифровой трансформации на процессы слияний и поглощений. Управленческое консультирование. 2020;(6):82–96. https://doi.org/10.22394/1726-1139-2020-6-82-96

11. Muthiya S.J., Anaimuthu Sh., Dhanraj J.A., Selvaraju N., Manikanta G., Dineshkumar C. Application of Internet of Things (IoT) in the automotive industry. Ch. 4. In: R. Rajasekar, C. Moganapriya, P. Sathish Kumar, M. Harikrishna Kumar (Eds). Integration of mechanical and manufacturing engineering with IoT: A digital transformation. John Wiley & Sons, Inc.; 2023:115–139. https://doi.org/10.1002/9781119865391.ch4

12. Kotarba M. Impact of digitalization on M&A transactions in banking. Scientific Journals of Poznan University of Technology Series of „Organization and Management”. 2018;(77):145–162. https://doi.org/10.21008/j.0239-9415.2018.077.09

13. Fanning K., Drogt E. Big Data: New opportunities for M&A. Journal of Corporate Accounting & Finance. 2013;25(2):27–34. https://doi.org/10.1002/jcaf.21919

14. Adewusi A.O., Okoli U.I., Adaga E., Olorunsogo T., Asuzu O.F., Daraojimba D.O. Business intelligence in the ERA of Big Data: A review of analytical tools and competitive advantage. Computer Science & IT Research Journal. 2024;5(2):415–431. https://doi.org/10.51594/csitrj.v5i2.791

15. Zhao Y., Bi X., Ma Q.-P. Predicting mergers & acquisitions: A machine learning-based approach. International Review of Financial Analysis. 2025;99:103933. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2025.103933

16. Wang H., Zhou Y. Combination of artificial intelligence with mergers and acquisitions. BCP Business & Management. 2023;39:235–241. https://doi.org/10.54691/bcpbm.v39i.4069

17. Idris A. AI-driven deals: Navigating the New Era of mergers & acquisitions. Thesis for: ESCP Business School; 2024. 37 p. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.34399.27045

18. Attaran M., Celik B.G. Digital Twin: Benefits, use cases, challenges, and opportunities. Decision Analytics Journal. 2023;6:100165. https://doi.org/10.1016/j.dajour.2023.100165

19. Attaran Sh., Attaran M., Celik B.G. Digital Twins and Industrial Internet of Things: Uncovering operational intelligence in Industry 4.0. Decision Analytics Journal. 2024;10:100398. https://doi.org/10.1016/j.dajour.2024.100398

20. Zheng M., Huang R., Wang X., Li X. Do firms adopting cloud computing technology exhibit higher future performance? A textual analysis approach. International Review of Financial Analysis. 2023;90:102866. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2023.102866