Ключевые факторы развития промышленных предприятий в условиях индустрии 4.0

Цифровая экономика в промышленности реализуется в рамках концепции «Индустрия 4.0», которая является элементом четвертой промышленной революции. Цифровая экономика активно развивается в России: согласно отчету World Economic Forum, по показателям доступности, использования и влияния соответствующих технологий на экономику и общественные отношения наша страна относится к 30 % наиболее продвинутых стран. Программы цифровой экономики, принимаемые в разных странах, выдвигают на первый план показателей цифровизацию традиционных отраслей. Промышленный интернет и глубина его использования определяют цифровизацию производства. В развитии и внедрении этих технологий заинтересованы телекоммуникационные компании и поставщики оборудования, создаются специальные ассоциации и объединения. В статье описаны модели и алгоритмы создания цифровой цели лаборатории в рамках национальной инновационной цифровой экосистемы. В качестве фронтира организационного развития процессов цифровой трансформации рассматривается организация лаборатории, позволяющей проводить анализ, оценку и инжиниринг существующих процессов на промышленных предприятиях с позиций цифровизации, производительности, проектоориентированности и эффективности. Проведен анализ мирового и российского опыта создания подобных лабораторий в рамках национальной инновационной цифровой экосистемы. Цифровая лаборатория помогает ускорить процесс создания новых инновационных продуктов, сервисов для роста бизнеса и успешной конкуренции на российском и мировых рынках: возможно не только представить, но и смоделировать будущее бизнеса через 10–20 лет – создать прототипы цифровых продуктов, протестировать их, проверить, как они будут работать в будущем, и при необходимости доработать.

цифровизация, цифровая трансформация, цифровая экономика, цифровая экосистема, цифровая лаборатория, большие данные, big data, индустрия 4.0

1. Зайцев Ю. Фабрика создания будущего: от идеи до создания цифрового продукта за 4 недели. URL: http://services.softline.ru/uploads/booklet_files/fil es/31853b5d5a8d5a9ca035256eefafbb5e85ffd310.pdf (дата обращения: 04.02.2018).

2. Berger R. The digital transformation of industry // Study commissioned by the Federation of German Industries (BDI), Munich. URL: http://www.rolandberger.com/publications/publication_pdf/roland_berger_ digital_transformation_of_industry_20150315.pdf (дата обращения: 22.04.2018).

3. Kollmann T., Schmidt H. Deutschland 4.0: Wie die digitale Transformation gelingt. Springer Gabler, 2016. URL: https://link.springer.com/content/pdf/bfm%3A978-3-658-13145-6%2F1.pdf (дата обращения: 22.04.2018).

4. Schweer D., Sahl J.C. The Digital Transformation of Industry – The Benefit for Germany // The Drivers of Digital Transformation. 2017. P. 23–31. DOI: 10.1007/978-3-319-31824-0_3

5. Matt C., Hess T., Benlian A. Digital transformation strategies // Business & Information Systems Engineering. 2015. V. 57. N 5. P. 339–343. DOI: 10.1007/ s12599-015-0401-5

6. Hess T., Matt C., Wiesbock F. Options for Formulating a Digital Transformation Strategy // MIS Quarterly Executive. 2016. V. 15. N 2. URL: http:// www.misqe.org/ojs2/execsummaries/MISQE_V15I2_Hessetal_Web.pdf (дата обращения: 21.04.2018).

7. Karapetyants I., Kostuhin Y., Tolstykh T., Shkarupeta E., Krasnikova A. Establishment of Research Competencies in the Context of Russian Digitalization // Proceedings of the 30th International Business Information Management Association Conference (IBIMA). Madrid, 2017. URL: http://ibima.org/acceptedpaper/establishment-research-competencies-contextrussian-digitalization/ (дата обращения: 22.04.2018).

8. Karapetyants I., Kostuhin Y., Tolstykh T., Shkarupeta E., Syshhikova E. Transformation of logistical processes in digital economy // Proceedings of the 30th International Business Information Management Association Conference (IBIMA). Madrid, 2017. URL: http://ibima.org/accepted-paper/transformation-logistical-processes-digital-economy/ (дата обращения: 22.04.2018).

9. Madsen O., Mølle C. The AAU Smart Production Laboratory for Teaching and Research in Emerging Digital Manufacturing Technologies // Procedia Manufacturing. 2017. V. 9. P. 106–112. DOI: 10.1016/j. promfg.2017.04.036

10. Amann P., James J.I. Designing robustness and resilience in digital investigation laboratories // Digital Investigation. 2015. V. 12. Sup. 1. P. S111–S120. DOI: 10.1016/j.diin.2015.01.015

11. Horsman G. Framework for Reliable Experimental Design (FRED): A research framework to ensure the dependable interpretation of digital data for digital forensics // Computers & Security. 2018. V. 73. P. 294–306. DOI: 10.1016/j.cose.2017.11.009

12. Prokop C.J., Liddick S.N., Larson N.R., Suchyta S., Tompkins J.R. Optimization of the National Superconducting Cyclotron Laboratory Digital Data Acquisition System for use with fast scintillator detectors // Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment. 2015. V. 792. P. 81–88. DOI: 10.1016/j.nima.2015.04.052

13. Petrescu I., Păvăloiu I.-B., Drăgoi G. Digital Logic Introduction Using FPGAs // Procedia-Social and Behavioral Sciences. 2015. V. 180. P. 1507–1513. DOI: 10.1016/j.sbspro.2015.02.299

14. Solari M., Vegas S., Juristo N. Content and structure of laboratory packages for software engineering experiments // Information and Software Technology. 2018. V. 97. P. 64–79. DOI: 10.1016/j.infsof.2017.12.016

15. Pacheco E., Lips M., Yoong P. Transition 2.0: Digital technologies, higher education, and vision impairment // The Internet and Higher Education. 2018. V. 37. P. 1–10. DOI: 10.1016/j.iheduc.2017.11.001

16. West T.D., Blackburn M. Is Digital Thread/Digital Twin Affordable? A Systemic Assessment of the Cost of DoD’s Latest Manhattan Project // Procedia Computer Science. 2017. V. 114. P. 47–56. DOI: 10.1016/j.procs.2017.09.003

17. Finogeev A.G., Parygin D.S., Finogeev A.A. The convergence computing model for big sensor data mining and knowledge discovery // Human-centric Computing and Information Sciences. 2017. V. 7–11. DOI: 10.1186/s13673-017-0092-7

18. Parygin D., Nikitsky N., Kamaev V., Matokhina A., Finogeev A., Finogeev A. Multi-agent approach to distributed processing big sensor data based on fog computing model for the monitoring of the urban infrastructure systems // Proceedings of the 5th International Conference on System Modeling and Advancement in Research Trends (SMART). Moradabad (India): IEEE, 2016. DOI: 10.1109/sysmart.2016.7894540

19. Malinetskii G.G., Manenkov S.K., Mitin N.A., Shishov V.V. A cognitive challenge and information technologies // Herald of the Russian Academy of Sciences. 2011. DOI: 10.1134/s1019331611040034

20. Kurakin P., Malinetskii G., Bloom H. Dialogue model of quantum dynamics. // Proceedings of SPIE. The International Society for Optical Engineering. 2006. DOI: 10.1117/12.683120

21. Шмид А.В. Новые методы работы с большими данными: победные стратегии управления в бизнесаналитике. М.: ПАЛЬМИР, 2016. 528 с.

22. Вертакова Ю.В., Толстых Т.О., Шкарупета Е.В., Дмитриева В.В. Трансформация управленческих систем под воздействием цифровизации экономики. Курск: Юго-западный гос. ун-т, 2017. 147 с.

23. Толстых Т.О., Шкарупета Е.В., Толстых Д.В. Трансформация управленческих подходов в цифровой экономике // Актуальные проблемы развития хозяйствующих субъектов, территорий и систем регионального и муниципального управления. Материалы ХII международной научно-практической конференции. Воронеж: Воронежский государственный педагогический университет, 2017. С. 109–114.

24. Толстых Т.О., Шкарупета Е.В., Шишкин И.А. Трансформация промышленности в условиях цифровизации экономики // Актуальные проблемы развития хозяйствующих субъектов, территорий и систем регионального и муниципального управления. Материалы ХII международной научно-практической конференции. Воронеж: Воронежский государственный педагогический университет, 2017. С. 114–122.

25. Васин С.М., Гамидуллаева Л.А. Концептуальные вопросы управления инновационной системой // Russian Journal of Management. 2015. Т. 3. № 4. С. 342–351. DOI: 10.12737/13092