CC BY
36
ОТРАСЛИ И МЕЖОТРАСЛЕВЫЕ КОМПЛЕКСЫ
О.А. Романова, Д.В. Сиротин
МЕТАЛЛУРГИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС СРЕДНЕГО УРАЛА В УСЛОВИЯХ РАЗВИТИЯ ИНДУСТРИИ 4.0: ДОРОЖНАЯ КАРТА ПЕРЕПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ КОМПЛЕКСА1
В статье сформулированы новые технологические и институциональные тренды развития металлургии в условиях Индустрии 4.0. Выявлены особенности развития металлургии Среднего Урала и обоснована возможность ее развития как наукоемкого, высокотехнологичного комплекса, отвечающего требованиям Индустрии 4.0. Разработан подход, на базе которого определены существенные параметры формирования нового образа металлургического комплекса региона. Проведена с помощью технологии искусственных нейронных сетей оценка параметров перепозиционирования комплекса и сформирована его дорожная карта.
В современных условиях актуализируется необходимость учета трендов четвертой промышленной революции, принципов развития Индустрии 4.0. Скорость и эффективность реализации стратегии развития отечественной промышленности на основе этих принципов во многом определяется слаженной работой всех секторов экономики. При этом положение «несущей», в трактовке академика С. Глазьева, отрасли, занимает металлургия, развитие которой необходимо для формирования ядра У1-го технологического уклада.
Современные быстрые изменения мировой рыночной конъюнктуры, неопределенность геополитических преобразований и вместе с тем ориентация развития отечественной экономики на соответствие принципам Индустрии 4.0, формируют новые приоритеты развития, учитывающие стремительный качественный рост промышленности в целом. Развитие металлургической отрасли на качественно новой основе позволит повысить потенциал машиностроения, оборонно-промышленного комплекса и высокотехнологичных отраслей [1; 2, с. 76-91]. При этом металлургия должна удовлетворять не только потребности новых высокотехнологичных секторов экономики, но и традиционных отраслей промышленности. В связи с этим дальнейшее развитие регионального металлургического комплекса предполагает его своеобразное перепозиционирование, движение в направлении, соответствующем новым трендам мирового экономического развития.
В качестве очередного этапа работы в этой области в статье представлены результаты исследований по разработке методологических положений, позволяющих выявить возможности и провести оценку параметров процесса перепозиционирования регионального металлургического комплекса на примере Среднего Урала. На сегодняшний день приходится констатировать, что методологические основы такой оценки фактически не сформулированы. Это объясняется не только сложностью их формирования, не только все возрастающим в условиях глобализации числом значимых параметров, определяющих образ будущего металлургии, но и увеличением их волатильности.
1 Статья подготовлена при поддержке гранта Российского фонда фундаментальных исследований (проект № 18-010-01156 А «Моделирование технологической трансформации промышленного комплекса России в условиях цифровизации экономики»).
Новые тренды развития металлургии в условиях Индустрии 4.0. Металлургия является одной из ведущих отраслей отечественной экономики. По данным Федеральной службы государственной статистики за 2016 г., доля металлургии в структуре отечественной промышленности составляет 11% по объему отгруженной продукции, 9,4% по числу занятых в отрасли и 5,5% по объему инвестиций.
Успешный опыт европейских стран показывает, что в условиях четвертой промышленной революции только современный развитый индустриальный сектор определяет быстрый и качественный рост экономики. Стратегическое значение при этом имеет повышение конкурентоспособности обрабатывающей промышленности. Так, в Германии в 2011 г. была разработана концепция и утверждена программа развития промышленности «Индустрия 4.0». Поддержание вектора Индустрии 4.0 формирует соответствующую промышленную политику, которая находит отражение в реализации различными странами программ, направленных на наращивание научно-технологического и промышленного потенциала, совершенствование инновационной системы, обновление технологической базы [3; 4]. По данным европейской статистики, наибольшая концентрация в ЕС высокотехнологичных производств наблюдается в Италии, далее идут Германия, Франция и Польша, в совокупности формирующие более 60% высокотехнологичного промышленного потенциала ЕС [5]. Инвестиции стран Европы в четвертую промышленную революцию до 2020-го года составят 140 млрд. евро в год [6].
В процессе четвертой промышленной революции положение промышленности в структуре экономики остается значительным при кардинальном изменении ее качественных характеристик. На сегодняшний день доля традиционных отраслей в структуре промышленности стран ЕС составляет не менее 88% [7]. Тем не менее, развитие высокотехнологичных производств является определяющим как для национальной экономики в целом, так и для отдельных, преимущественно индустриальных регионов. Представляется, что в условиях четвертой промышленной революции следует ориентироваться на инклюзивный экономический рост, который проявляется в увеличении темпов роста макроэкономических показателей наряду с улучшением распределения результатов такого роста, в расширении равенства возможностей всех членов общества [8; 9].
Сегодня одной из задач отечественной экономики в целом, и металлургии в частности, является ее цифровизация: обновление технологического, социально-экономического базиса и изменение способов управления хозяйственным комплексом страны [10]. В результате цифровизации развитие промышленности сопровождается качественными преобразованиями, ростом производительности труда, оптимизацией структуры затрат, распространением сетевых технологий [11].
Цифровизация металлургической отрасли предполагает продвижение на предприятиях отрасли цифровых технологий, привлечение соответствующих специалистов, повышение доступности специальных программных средств, внедрение и развитие CRM-, ERP-, SCM-систем2, баз данных, вычислительных мощностей, распространение технологии «облачных» сервисов и др. Как следствие цифровизации, ожидаемые изменения в отрасли могут характеризоваться повышением производительности труда, эффективности производства и реализации металлопродукции, снижением трансакционных издержек, ростом инновационной активности и улучшением качества металлопродукции как узкого специализированного, так и широкопрофильного назначения. В современных условиях развитие металлургиче-
2 Систем управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), планирования ресурсов предприятия (ERP), управления цепочками поставок (SCM).
ской отрасли в рамках цифровой экономики характеризуется положительной динамикой по ключевым показателям (рис. 1).
К основным индикаторам цифровизации производств можно отнести применение информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) и специальных программных средств. По данным параметрам в числе основных обрабатывающих видов деятельности отечественной экономики на 2015 г. наиболее уверенно выглядит химическое производство, производство резиновых и пластмассовых изделий, а также производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования. Уровень цифровиза-ции металлургической отрасли оценивается выше среднего значения по обрабатывающим производствам в целом, превзойдя при этом такие отрасли, как производство транспортных средств, а также производство машин и оборудования.
Рис. 1. Использование ИКТ и специальных программных средств в организациях по виду деятельности: «Металлургическое производство и производство готовых металлических изделий»,
% общего числа организаций по РФ: В 2011 г.; 0 2012 г.; И 2013 г.; И 2014 г.; □ 2015 г.
Как видно на рис. 1 [12], использование цифровых технологий на металлургических предприятиях за последние годы растет по всем ключевым показателям. Лучшие темпы роста показывает использование на металлургических предприятиях «облачных сервисов». Это незаменимая для металлургии технология с огромным потенциалом. Она формирует основу для реализации технологии «Big Data» и индустриального интернета вещей.
Развитие платформенной экономики, сетевых взаимодействий, появление новых институтов развития значительно меняют организацию металлургического производства. В рамках организационных преобразований цифровые технологии затрагивают элементы управления автоматизированным производством, техническими средствами и технологическими процессами, управления процессами закупки и продажи металлопродукции, оказанных услуг и работ. Основу цифровой коммуникационной деятельности составляют глобальные информационные сети для доступа к миро-
вым базам данных и расширяющие горизонты цифровых возможностей «облачные сервисы». Организационные преобразования в металлургии включают также развитие основных систем управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), планирования ресурсов предприятия (ERP), управления цепочками поставок (SCM).
Условия функционирования металлургии в единой цифровой экосистеме определяют новые технологические тренды:
- рост требований потребителей к качеству металла по комплексу свойств, в том числе имеющих прецизионный характер;
- новый уровень автоматизации систем металлургического производства и обеспечивающих его служб;
- возрастающая значимость учета гибкости стратегических решений при выборе перспективных технологий и их ресурсном обеспечении;
- развитие и расширение функционала аддитивных технологий металлургического производства на базе сверхчистых металлических порошков;
- закрепление цифровых технологий в цепочке создания дополнительной стоимости металлопродукции.
Новые технологические возможности металлургии будут способствовать реализации современных институциональных трендов:
- развитие сетевых структур;
- развитие мини- и smart-металлургических заводов;
- переход на новые бизнес-модели, соответствующие условиям развития Индустрии 4.0;
- формирование новых институтов развития, которые продвигают аддитивные технологии, интернет вещей, Big Data, роботизацию производств;
- дополнение базовых инструментов развития металлургии инструментарием венчурного финансирования;
- развитие общественных, образовательных и научных институтов развития металлургии, обеспечивающих повышение квалификационного уровня персонала, расширение проектной инновационной деятельности, учет общественных потребностей.
Новые тенденции развития металлургии предполагают приближение производителей к потребителям металлов; гибкость стратегических решений при выборе перспективных технологий и их ресурсном обеспечении; ослабление конкурентных позиций металлопродукции на рынке аналогичных высокотехнологичных товаров и как следствие ужесточение требований к металлопродукции [13; 14]. Металлургическая промышленность в условиях развития Индустрии 4.0 сохраняет роль «несущей» отрасли, обеспечивающей необходимую поддержку производствам, образующим ядро нового технологического уклада.
Развитие металлургического комплекса Среднего Урала. Одной из крупнейших территорий размещения металлургической промышленности РФ является Уральский регион, в частности Свердловская область. В отраслевой структуре ВРП Свердловской области удельный вес обрабатывающих производств превышает 30%. В структуре обрабатывающих видов деятельности доля металлургического комплекса составляет более 56%. За последние годы здесь произошли значительные прогрессивные изменения в технологическом развитии отрасли. В частности, полностью ликвидированы производства, типичные для III-го технологического уклада (например, мартеновское производство), в структуре готовой продукции значительно возросла доля электростали, что характеризует развитие производств V-го технологического уклада, получают развитие производства, так называемой белой металлургии, не только экологически чистые, но и использующие высококвалифицированные трудовые ресурсы.
Таким образом, сегодня металлургический комплекс Свердловской области - это производство достаточно высокого технологического уровня, где растет доля качественной металлопродукции, формируются тенденции роста выпуска инновационной продукции и улучшения экологической обстановки. Отрасль характеризуется высокой долей квалифицированных сотрудников в численности занятых (рис. 2) [15-17].
Млн. руб.
15000 -10000 -
Год
70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 -0 —
Год
Млн. руб./чел. 10 -8 -
4
2 -
Год
Тыс. т
265 260 255 250 245 240 -235 -230 -225 -220
Год
222222
%
90
80
0
6 -
0
Рис. 2. Динамика показателей развития металлургического комплекса Свердловской области: -О- инвестиции в основной капитал; -□ - затраты на технологические инновации;
-А- доли квалифицированных сотрудников в численности занятых; -♦- доли высококвалифицированных специалистов в числе квалифицированных сотрудников; -■- доля инновационной продукции в металлургии;
Ш производительность труда; 0 объем выбросов загрязняющих веществ в атмосферу
На основе данных, приведенных на рис. 2, можно отметить, что практически весь прирост инвестиций в 2016 г. пришелся на увеличение затрат на технологические инновации. При этом производительность труда снизилась с 7,95 млн. руб./чел. в 2015 г. до 7,56 млн. руб. - в 2016 г. Объемы выбросов загрязняющих веществ в атмосферный воздух после резкого снижения в 2014-2015 гг. несколько возросли. В структуре среднегодовой численности занятых в отрасли доля квалифицированных сотрудников увеличилась к 2016 г. до 77%, в числе которых удельный вес высококвалифицированных специалистов составил 32%.
Продвижение на металлургических предприятиях цифровых технологий вызвано внедрением не столько технологических, сколько организационных инноваций. Такие нововведения ориентированы на формирование новой организации технологических процессов, трудовой деятельности, новых форм передачи информации. Отчасти на циф-ровизацию в отрасли оказывают влияние и маркетинговые инновации: использование
новых методов продаж на базе цифровых технологий (платформенная экономика), формирование новых и расширение традиционных рынков сбыта.
Удельный вес организаций металлургического производства Свердловской области, осуществлявших инновации любого типа, по данным за 2016 г., не превышает 20%. При этом организационные инновации за последние пять лет сократились: с 8,8% в 2011 г. до 2,3% - в 2016 г. (табл. 1). Такое положение говорит о проблематичности цифровизации металлургических предприятий на сегодняшний день.
Таблица 1
Показатели инновационного развития организаций по виду деятельности: металлургическое производство и производство готовых металлических изделий
(Свердловская область)
Удельный вес организаций, осуществлявших инновации отдельных типов
Год в общем числе обследованных организаций, %
технологические маркетинговые организационные
2011 17,6 2,2 8,8
2012 16,7 2,2 12,2
2013 17,9 1,1 9,5
2014 15,8 2,1 7,4
2015 22,2 1,4 5,6
2016 16,1 1,1 2,3
Источник: [16].
Как видно из данных табл. 1, удельный вес металлургических предприятий, осуществлявших технологические инновации, в 2016 г. также сократился. При этом стоит отметить значительный рост выпуска инновационных товаров, выполненных работ, услуг, связанных с нанотехнологиями по сравнению с уровнем 2012 г. (рис. 3) [16].
Млрд. руб.
Рис. 3. Объем инновационных товаров, работ, услуг, связанных с нанотехнологиями, по виду деятельности: металлургическое производство и производство готовых металлических изделий (Свердловская область)
Развитие металлургического комплекса в современных условиях должно опираться на четкое представление рыночных перспектив и реализацию имеющихся конкурентных преимуществ. Дальнейшее развитие металлургии Урала предопре-
деляет необходимость перепозиционирования регионального металлургического комплекса в направлении, соответствующем принципам Индустрии 4.0. Конечной целью такого перепозиционирования является формирование «нового технологического образа» металлургии региона, который характеризуется прогрессивной технологической структурой, высоким уровнем эффективности, наукоемкости, экологичности и организации производства, постоянно развивающимися ключевыми компетенциями персонала и развитым потребительским рынком высокотехнологичной металлопродукции. Таким образом, перепозиционирование металлургии региона предполагает изменение ее специализации и создание современной научно-технологической базы, обеспечивающей потребности новых высокотехнологичных и модернизированных традиционных секторов промышленности, отвечающих требованиям современных мировых стандартов энерго- и ресурсосбережения, экологичности производства, производительности труда и обеспеченности высококвалифицированными трудовыми ресурсами.
Проведенные ранее исследования позволили установить наличие предпосылок, свидетельствующих о реальных возможностях перепозиционирования металлургического комплекса Свердловской области и формирования его нового технологического образа. Выгодное географическое расположение Урала способствует укреплению и наращиванию деловых связей. Металлургический комплекс региона обладает серьезным научно-технологическим потенциалом, обеспечен трудовыми ресурсами со значительной долей высококвалифицированных специалистов. Готовность к цифровизации обусловлена наличием на предприятиях комплекса автоматизированных систем планирования, технологий сетевого взаимодействия, определяющих возможности формирования новых бизнес-моделей. Созданный ресурсный, производственный, технологический и кадровый потенциал в совокупности формирует достаточно сильную базу для перепозиционирования.
Особую роль в дальнейшем развитии металлургического комплекса Свердловской области будут играть темпы цифровизации и роботизации отрасли, развития аддитивных технологий на базе отечественных металлических порошков, реализация возможностей интеллектуальных датчиков, интернета вещей.
В 2016 г. министр промышленности Свердловской области заявил, что перспективной специализацией промышленности региона будет развитие аддитивного производства. В том же году губернатором области совместно с руководством ПАО «Машиностроительный завод имени М. И. Калинина», ГК «Ростех», АО «Наука и инновации», регионального инжинирингового центра УрФУ был подписан договор о создании в области научно-производственного консорциума «Аддитивные технологии». В рамках проекта также задействованы: АО «Уральский электрохимический комбинат» (УЭХК, г. Новоуральск); ПАО «Корпорация ВСМПО-АВиСмА» (г. Верхняя Салда); ПАО «Всероссийский институт легких сплавов» (ВИЛС, г. Москва); опытное конструкторское бюро «Новатор» им. Л.В. Люльева (г. Екатеринбург); Уральское отделение Российской академии наук. Консорциумом планируется реализация инвестиционных проектов по созданию установок порошкового послойного сплавления, а также получения методом газовой атомизации металлических порошков [18]. В настоящее время Уральский консорциум занимается разработкой нормативно-правовой базы, в том числе созданием паспортов на металлические материалы, используемые в 3Б-печати.
Государственный научный центр РФ АО «НПО «ЦНИИТМАШ» (г. Москва) в настоящее время занимается разработкой двухпорошковых, двухлазерных аддитивных устройств на основе технологии селективного лазерного сплавления металлических порошков (БЬМ), позволяющей печатать детали из нержавеющей ста-
ли. Запуск производства таких машин запланирован на Уральском электрохимическом комбинате в период с 2018 по 2019 г.
Предприятием НПО «Центротех» (г. Новоуральск, Свердловская область) реализуется проект по разработке установок для получения металлических порошков. Заказчиками проекта являются ПАО «Объединенная авиастроительная корпорация», ПАО «ОДК-Сатурн» (Ярославская область), и ПАО «ОДК-Авиадвигатель» (г. Пермь). Среди интересных проектов следует также выделить работу регионального инжинирингового центра УрФУ, который ведет разработку модульных промышленных 3Б-принтеров на базе БЬМ технологии. ЗАО «Микромет» (г. Верхняя Салда) занимается производством металлических порошков преимущественно из сплавов титана, обладая мощностями по выпуску до 395 т порошка в год. Заказчиками ЗАО «Микромет» выступают преимущественно предприятия оборонно-промышленного комплекса. На территории Свердловской области промышленные 3Б-принтеры также функционируют на АО «Производственное объединение «Уральский оптико-механический завод» имени Э. С. Яламова» (УОМЗ, г. Екатеринбург) и ФГУП «Октябрь» (г. Каменск-Уральский) [19].
Отмеченные тенденции позволяют выделить элементы, характеризующие, по нашему мнению, основные процессы, формирующие образ будущего металлургии Урала:
- развитие аддитивных технологий; технологий блокчейн;
- использование передовых ИК-технологий, почти полная автоматизация производственных процессов, предиктивное обслуживание;
- подготовка кадров для 1Т-технологий и развитие компетенций по ключевым технологиям в рамках Индустрии 4.0, при повышении значимости высококвалифицированных специалистов;
- обеспечение инновационной инфраструктурой, развитие технологий цифро-визации;
- создание продукции, имеющей характеристики высшего мирового уровня;
- непрерывное развитие научно-технического потенциала с усиленным вниманием к проблеме энерго- и ресурсосбережения, а также экологичности производства.
Для успешного развития металлургического комплекса региона в рамках Индустрии 4.0 необходимы кардинальные изменения в инвестиционном поведении, в технологических решениях, в организационных моделях. Такие изменения будут способствовать изменению имиджа отрасли на рынке конструкционных материалов и положительным изменениям в институциональной среде, поддерживающей и регулирующей экономические и социальные процессы.
Методический подход к оценке перепозиционирования металлургии региона. Разработанный в настоящем исследовании подход к оценке перепозиционирования регионального металлургического комплекса основан на выделении и оценке перспективных технологических решений, а также основных стимулирующих развитие металлургической отрасли факторов. В рамках этого подхода предусматривается реализация следующих этапов: 1) разработка информационной модели взаимосвязи металлургии с перспективными направлениями научной деятельности; 2) определение существенных параметров, влияющих на процесс перепозиционирования; и 3) оценка изменений данных параметров в условиях высокой скорости технологических изменений.
Первый этап. В соответствии с предложенным подходом выявлены приоритетные направления технологического развития металлургии региона. С этой целью использованы библиометрические методы, что позволило обозначить области знаний, формирующих научный базис металлургии в структуре У1-го технологического уклада и оценить вклад отечественной и региональной науки в их развитие.
Построена технологическая карта мирового развития научной базы металлургических процессов в условиях формирования У1-го технологического уклада, а также установлен вектор научного развития отечественной металлургии. Полученные результаты сформировали ориентиры для выявления научно-технологического потенциала Среднего Урала с учетом требований наилучших доступных технологий к металлопродукции, в том числе на базе патентного анализа. При этом уточнена динамика выдачи патентов РФ по перспективным направлениям технологического развития металлургии региона.
Далее проведено согласование выделенных направлений технологического развития металлургии с данными Государственной программы РФ «Развитие промышленности и повышение ее конкурентоспособности на период до 2020 года», «Стратегии развития черной металлургии России на 2014-2020 годы и на перспективу до 2030 года» и проекта «Стратегии развития горно-металлургического комплекса Свердловской области на плановый период до 2020 года и на перспективу до 2030 года». На базе систематизации данных вышеуказанных материалов, анализа инвестиционных проектов в соответствующих отраслях определено изменение структуры внутреннего рынка высокотехнологичной металлопродукции на период до 2050 г.
Второй этап. Управление процессом перепозиционирования металлургии региона возможно при установлении основных индикаторов данного процесса. Для определения параметров, характеризующих технологический образ металлургического комплекса региона, сформирован перечень показателей, оказывающих существенное влияние на развитие металлургии (табл. 2). Данный перечень составил информационную базу для проведения факторного анализа на основе метода главных компонент.
Таблица 2
Показатели, оказывающие существенное влияние на процесс перепозиционирования металлургии региона
Наименование показателя Обозначение
Инвестиции в основной капитал предприятий металлургического комплекса, млрд. руб. х1
Внутреннее потребление металлопродукции, млн. т х2
Опубликовано выданных ранее патентов на изобретения, относящиеся к перспективным на- х3
правлениям, ед.
Затраты металлургических предприятий на технологические инновации, млн. руб. х4
Курс доллара США по отношению к рублю, руб. х5
Среднегодовые цены на нефть марки Брент на мировом рынке, долл./барр. хб
Объем экспорта металлов и изделий из них предприятиями, тыс. т х7
Среднесписочная численность работников, занятых в металлургическом производстве и х8
производстве готовых металлических изделий, тыс. чел.
Произведено готовой продукции металлургическим комплексом, млн. т х9
Производительность труда в металлургической отрасли, млн. руб./чел. х10
Доля выплавки стали в электропечах, % хи
Доля произведенной предприятиями металлопродукции высокого передела, % х12
Объемы выбросов загрязняющих веществ в атмосферный воздух металлургическими пред- х13
приятиями, тыс. т
Объем загрязненных сточных вод металлургией, млн. куб. м х14
Доля произведенной металлургическими предприятиями инновационной продукции, % х15
Ресурсоемкость стального проката , кг/т х16
Доля высокотехнологичной металлопродукции в тоннажной структуре экспорта, % х17
Доля квалифицированных сотрудников в численности занятых в металлургическом ком- х18
плексе, %
Степень износа основных фондов на конец года, % х19
В результате обработки данных построена факторная матрица, установлена значимость главных компонент по критерию Кэттеля, определена их полезность. Доля дисперсии квадратов факторных нагрузок после вращения факторной матрицы распределилась последовательно: ^ (х7, х8, х10, х11, х13, х14, х15, х16,) - 39,9%, Г2 (х5, х12) - 16,3%,
F3 (х2, х9) - 15,8%, (х1, х4, Х1§) - 13,3%. Полученные главные компоненты интерпретированы, исходя из совокупности формирующих их переменных, зависимых между собой. При этом первая главная компонента получилась громоздкой и плохо интерпретируемой, вследствие этого проведен дополнительный факторный анализ для совокупности факторов, ее формирующих. Такой подход позволил разбить первую главную компоненту на три, четко интерпретируемые составляющие: F1.1 (х7, х15), FL2 (х8, х10, х11), F1.3 (х13, х14, х16).
Таким образом, на основе метода главных компонент снижена размерность базы исходных данных, выделены скрытые факторы (главные компоненты), определяющие параметры перепозиционирования металлургии региона. В целях повышения качества полученных моделей применены методы корреляционно-регрессионного анализа для аппроксимации функций, описывающих нелинейное изменение параметров технологического образа металлургии региона. При этом использована множественная регрессия с пошаговым устранением факторов. При апробации подхода на данных по Свердловской области проведена проверка на мультиколли-неарность, по результатам которой из анализа удален показатель внутреннего потребления металлопродукции в регионе (х2). На основе полученных данных проведен анализ распределения на плоскости счетов полученных главных компонент и построен комплекс нелинейных регрессионных моделей, отражающих зависимость главных компонент от входных переменных в виде полинома второго порядка для F1.2; F1.3; F2; F4 и полинома третьего порядка для F1.1 (табл. 3).
Таблица 3
Эконометрические зависимости для оценки параметров перепозиционирования металлургии региона
№ Факторы, определяющие параметры перепозиционирования металлургии региона (главные компоненты) Полученные эконометрические зависимости Проверка гипотезы
1 F1.1 - реализация инновационного потенциала ^.1 = -1,68 + 0,052-х73 + 0,00072-х153 Я= 0,992 Я2= 0,985 F(2,8)=265,7
Внедрение инноваций в процесс производства готовой продукции стимулирует рост экспорта
2 F1.2 - повышение конкурентоспособности F1.2 = 1,078 -0,00012-х82 + 0,0097-х102 + 0,000386-х112 Я= 0,999 Я2= 0,999 F(3,7)=1744
Повышение объемов выплавки стали в электропечах позволяет экономить на трудовых ресурсах и способствует росту производительности труда
3 F13 сокращение выбросов и ресурсопотребления в процессе производства =-8,092 + 0,000003-х132 + 0,00004-х142 + 0,00001-х162 Я= 0,999 Я2= 0,999 F(3,7)=5758
Чистоту отрасли определяет снижение выбросов в атмосферный воздух и сточные воды, а также ресур-соемкость готовой продукции
4 F2 - фактор зависимости качественной металлургии от мировой конъюнктуры F2 = -2,9 -0,00064-х52 + 0,0114-х122 Я= 0,981 Я2= 0,963 F(2,8)=103,4
Экономическую эффективность производства металлопродукции высокого передела определяет мировая конъюнктура
5 F3 = х9 (Произведено готовой продукции металлургическим комплексом Свердловской области, млн. т)
6 F4 - стимулирование инновационной деятельности и роста квалификации трудовых ресурсов F4 = -4,83 + 0,00084-х12 + 0,00212-х42 + 0,00065-х182 Я= 0,991 Я2= 0,983 F(3,7)=133,0
Рост инвестиций в отрасль позволяет финансировать разработку технологических инноваций и стимулирует привлечение новых квалифицированных и обучение занятых сотрудников
Результаты анализа подтвердили высокую степень достоверности аппроксимации (Я2) полученных моделей. Для каждой из полученных зависимостей гипотеза о равенстве нулю всех коэффициентов регрессии отвергается. Регрессионный анализ 3-й главной компоненты установил влияние на нее только одного фактора.
Выделенные параметры процесса перепозиционирования (главные компоненты) учитывают факторы социально-экономического, инновационного, технологического обеспечения и экологической привлекательности металлургии региона.
Третий этап. На базе нейросетевой модели распознавания образов разработана модель вариативной оценки этапов перепозиционирования металлургии региона. Информационную базу для построения нейронных сетей формируют полученные значения главных компонент в совокупности с переменными, определяющими удельный вес основных шести сегментов внутреннего рынка металлопродукции в их общей совокупности. При этом анализируемые рынки включают: производство судов, летательных и космических аппаратов и прочих транспортных средств; производство автомобилей, прицепов и полуприцепов; производство электрических машин и электрооборудования; производство медицинских изделий, средств измерений, контроля и пр.; строительство зданий и сооружений; транспортирование по трубопроводам газа, нефти и продуктов их переработки. На основе аппроксимированных математических функций главных компонент (см. табл. 3) оцениваются изменения параметров технологического образа металлургии региона.
Все прогнозные значения переменных, описывающих параметры технологического образа металлургии региона, должны принадлежать к области допустимых значений нового технологического образа, либо этапов его достижения; области допустимых значений задаются аналитически с учетом мировых тенденций, данных программ и стратегий развития отечественной промышленности и металлургии региона и страны в целом, а также опубликованных материалов ведущих отраслевых научно-исследовательских и академических институтов.
Ретроспективные данные последних 12-ти лет формируют границы традиционного технологического образа металлургии региона. Далее, в целях выстраивания основных возможных в будущем этапов перепозиционирования проводится экстраполяция функций полученных регрессионных моделей по прогнозным данным. На базе систематизации данных стратегических материалов развития отрасли и экономики региона в целом, согласованных с прогнозом изменения структуры внутреннего рынка металлопродукции на период до 2050 г., сформированы таблицы прогнозных значений для входных параметров нейронных сетей.
Систематизированные в таблицу прогнозные величины соответствуют условиям реализации инновационного сценария Стратегии развития черной металлургии России до 2020 года и на перспективу до 2030 года, а также учитывают ожидаемые изменения качественной структуры внутренних рынков металлопродукции.
Оценка параметров перепозиционирования металлургии Среднего Урала. В результате обучения была отобрана сеть, обладающая лучшей производительностью на обучающей, контрольной и тестовой подвыборках - МЛП 12-20-5 (рис. 4).
В качестве оператора нелинейного преобразования г- ■ ас социальных нейронов (Wj. ..., W,0) скрытого слоя ' (NET) использована функция гиперболического тангенса
Рис. 4. Схема нейронной сети МЛП 12-20-5
Правильность выбора оптимальной сети подтвердили результаты построения матрицы ошибок, анализ распределения доверительных уровней на адекватность и данные описательной статистики. В процессе обработки данных через обученную сеть по доверительным уровням сопоставляются исходные значения этапов перепозиционирования и значения, предсказанные сетью. Затем определяется вероятность соответствия металлургического комплекса по заданным наблюдениям одному из этапов перепозиционирования (рис. 4, правая часть). Выходной сигнал нейросети с определенной долей вероятности может принимать одно из пяти положений: 1) «Традиционный технологический образ»; 2) «1-й этап перепозиционирования»; 3) «2-й этап перепозиционирования»; 4) «3-й этап перепозиционирования»; 5) «Новый технологический образ металлургического комплекса региона».
Заложенная в нейросетевой модели система искусственного интеллекта дает свою оценку наблюдаемым изменениям технологического образа металлургии региона через призму загруженных прогнозных данных, относительно сопровождающих процесс перепозиционирования изменений. Для решения этой задачи сформирован своего рода эталон для обучения нейронной сети. Моделью оцениваются пропорции ресурсов и условий, необходимых для постепенного достижения этого эталона. Выходной сигнал нейросети оценивает возможности металлургического комплекса региона, соответствующие одному из этапов его перепозиционирования. Суть предложенной нейросетевой модели заключается в характеристике изменения совокупной системы показателей, объединяющей параметры металлургического комплекса региона и потребительские рынки. Таким образом моделью оцениваются характеристики пропускаемых через нейронную сеть данных, учитывающих параметры перепозиционирования и структуру совокупности основных потребительских рынков металлопродукции, которые сопоставляются с их эталонными характеристиками, заложенными в обученную сеть. Для оценки конечного результата применение разработанной нейросетевой модели достаточно проблематично, тем не менее, она может рассматриваться в качестве промежуточного индикатора, характеризующего изменения технологического образа металлургии региона по эталону.
Разработанный методический подход стал основой формирования дорожной карты перепозиционирования металлургического комплекса Свердловской области (рис. 5). Дорожная карта отражает изменения, сопровождающие поэтапное перепозиционирование металлургии региона с учетом рынков, получаемых продуктов, технологических решений и т.д. Заложенные при построении дорожной карты этапы перепозиционирования металлургии Свердловской области соответствуют логике оценки на базе построенной нейросетевой модели. В связи с этим для оценки условий реализации дорожной карты применение такой модели является оптимальным.
Приведенная на рис. 5 дорожная карта отражает изменения, сопровождающие поэтапное перепозиционирование металлургии региона с целью становления современного высокотехнологичного комплекса с высокой производительностью труда, отвечающего требованиям экологичности, энерго- и ресурсосбережения. К основным учитываемым рискам относятся изменчивость рыночной конъюнктуры и цен на нефтяные ресурсы и металлы, приток инвестиций в сектор, степень освоения новых технологических решений, темпы развития перспективных потребительских рынков металлопродукции и деловая активность в целом и т.д. Средством достижения предложенных параметров перепозиционирования является наращивание государственно-частного партнерства в процессе развития инновационных производств, а также улучшение делового климата для активизации инвестиционной деятельности частного бизнеса.
Разработанная дорожная карта учитывает сбалансированную модернизацию традиционных и развитие новых высокотехнологичных производств. К приоритетам относится выпуск высокотехнологичной металлопродукции, доля которой в структуре готовой продукции к 2050 г. составит 70%. За этот период ожидается рост качества металлопродукции по комплексу потребительских свойств, в том числе: рост прочности в два раза, повышение пластичности на 60%, а также увеличение продолжительности срока службы изделий в два-три раза. Наличие реальных возможностей производства металлических порошков позволит к 2050 г. обеспечить аддитивным технологиям производственную базу металлургического комплекса Свердловской области.
Стратегические цели
Текущий период
1-й этап Vy.
'перепозиционирования
'Ж.
2-й этап 'перепозиционирования УУ
3-й этап перепозиционирования
Новый >технологический образ
Рынки
Суда, летательные и космические аппараты и прочие транспортные средства, %
19,3
23,5
29,0
33,1
Производство автомобилей, прицепов и полуприцепов, %
16,3
16,0
14,8
13,3
12,0
Электрические машины и электрооборудование, %
6,2
6,7
12,3
16,4
Медицинские изделия, средства измерений, контроля, управления и испытаний; оптические приборы и пр., %
5,7
5,9
6,3
7,6
Строительство зданий и сооружений, %
28,8
28,2
25,1
20,4
15,7
Трубопроводный транспорт для газа и продуктов его переработки, нефти и нефтепродуктов, %
26,3
24,0
22,3
18,7
15,2
Продукты
Сталь аустенитная; монокристаллическая сталь; металлы
с теплозащитным покрытием; дешевые жаропрочные сплавы; огнестойкие стали; демпфирующие материалы (например, сплавы Ре-А1-51); композиты
Нержавеющие стали ультравысокой прочности; мульти-металлы; сталь, дисперсии-онно-упрочненная оксидами (ODS); комбинированные жаростойкие металлы
Армированные и комбинированные металлы; SMART, адаптивные гибридные металлы; новейшие усовершенствованные высокопрочные стали (AHSS)
Порошкообразные ферросплавы; высокотемпературные и монокристаллические сплавы в порошкообразном виде; специальная антикоррозийная сталь с суперкритической температурой (700°С), устойчивая к атмосферным перепадам
Технологии
Термообработка; нанесение покрытий; внепечная обработка
Получение редкоземельных металлов; технологии на основе эффекта памяти формы; технологии прямого передела; технологии безотходного производства; порошковая металлургия
Интернет вещей; аддитивные технологии; искусственный интеллект
Индикаторы
Производительность труда, млн. руб./чел.
9,0
10,5
13,5
18,0
Инвестиции, млрд. руб.
40,0
54,5
65,2
83,5
110,1
Доля квалифицированных сотрудников в числе занятых, %
77,5
82,0
85,0
89,0
96,0
Доля инновационной продукции, %
9,5
15,0
24,0
41,0
65,0
Доля металлопродукции высокого передела, %
16,0
23,0
37,0
51,0
70,0
1>
1
^У 2035 г. ^у 2050 г. ^
Время
2017-2020 гг.
2025 г.
2030 г.
4-
О
Рис. 5. Дорожная карта перепозиционирования металлургического комплекса Свердловской области
Достижение заданных дорожной картой параметров перепозиционирования обусловлено рядом принятых к реализации инвестиционных проектов. Предполагаемый комплекс мер должен значительно ускорить роботизацию сектора, которая начнется с трубной подотрасли. По рейтингу готовности к цифровизации металлургия региона будет сопоставима с секторами более высокого уровня технологичности уже к 2024 г.
Дальнейшее эффективное развитие отечественной металлургии в современных условиях возможно только при кардинальных изменениях, предполагающих инновационное развитие отрасли. Изменение восприятия металлургии как грязной отрасли, ее переориентация на выпуск высокотехнологичной, экологичной продукции, отвечающей требованиям наилучших доступных технологий и мировым стандартам качества, а также повышение квалификационного уровня трудовых ресурсов позволит металлургии Свердловской области приблизиться к желаемому образу будущего.
Построение полноценной дорожной карты развития металлургии Среднего Урала с учетом цифровизации отрасли требует наличия широкого круга индикаторов цифровой экономики. Однако в настоящее время еще не сформировался достаточный объем данных для анализа цифровизации в отраслевом разрезе. Развитие данного направления рассматривается как одна из приоритетных задач дальнейших исследований.
Литература
1. Буданов И.А. Развитие металлургии зависит от перехода экономики РФ к модели инвестиционного роста
// Сталь. 2016. № 6. С. 82-89.
2. Буданов И.А., Терентьев Н.Е. Проблемы и направления технологической модернизации металлургического
комплекса России в контексте «зеленого» роста экономики // В кн. Научные труды: ИНП РАН / Гл. ред. А.Г. Коровкин. М.: МАКС Пресс, 2017. 568 с.
3. Science, Technology and Industry Outlook 2014. OECD, 2014. 480 p. [Электронный ресурс]. Режим доступа:
http://www.keepeek.com/Digital-Asset-Management/oecd/science-and-technology/oecd-science-technology-and-industry-outlook-2014_sti_outlook-2014-en#page114
4. Science, Technology and Industry Outlook 2016. OECD, 2016. 196 p. [Электронный ресурс]. Режим доступа:
https://read.oecd-ilibrary.org/science-and-technology/oecd-science-technology-and-innovation-outlook-2016_sti_in_outlook-2016-en#page1
5. Gnidchenko А., Mogilat А., Mikheeva О., Salnikov V. Foreign Technology Transfer: An Assessment of Russia's
Economic Dependence on High-Tech Imports //Foresight and STI Governance. 2016. Vol. 10. № 1. Pp. 53-67. DOI: 10.17323/1995-459x. 2016.1.53.67
6. Кузнецова С.Б. Четвертая промышленная революция как результат инновационно-технологического раз-
вития производственных систем // Современные научные исследования и инновации. 2016. № 3. [Электронный ресурс]. Режим доступа: URL: http://web.snauka.ru/issues/2016/03/65792
7. Ленчук Е.Б. Курс на новую индустриализацию — глобальный тренд экономического развития // Проблемы
прогнозирования. 2016. № 3. С. 132-143.
8. Amitai Etzioni Reindustrialization Of America //Review of Policy Research. 1983. № 5 Pp. 677-694. [Электрон-
ный ресурс]. Режим доступа: URL: http://ideas.repec.org/a/bla/revpol/v2y1983i4p677-694.html
9. Aryeetey-Attoh Samuel A., Lindquist Peter S., Muraco William A., Reid Neil. Northwestern Ohio: Re-
industrialization and Emission Reductio // Cambridge University Press. 2009. Режим доступа: URL: http://ebooks.cambridge.org/chapter.jsf?bid=CBO9780511535819&cid=CBO9780511535819A015
10. Попов Е.В., Семячков К.А. Оценка готовности отраслей РФ к формированию цифровой экономики //Ин-
новации. 2017. № 4. С. 37-41.
11. Feiguine G., Solovjova J. ICT Investment and Internationalization of the Russian Economy // International Eco-
nomics and Economic Policy. 2014. № 11. Pp. 231-250.
12. Индикаторы цифровой экономики 2017: стат. сб. / Г. И. Абдрахманова, Л. М. Гохберг, М. А. Кевеш и др. На-
циональный исследовательский университет «Высшая школа экономики»—М.: НИУ ВШЭ, 2017. 320 с.
13. Романова О.А., Сиротин Д.В. Новый технологический облик базовых отраслей промышленных регионов РФ //Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2015. № 5. С. 27-43.
14. Романова О.А., Сиротин Д.В. Образ желаемого будущего экономики индустриального региона: тенденции развития и методология оценки // Экономика региона. 2017. № 3. С. 746- 763.
15. Росстат. [Электронный ресурс]. Режим доступа: URL: http://www.gks.ru/
16. Сайт Управления Федеральной службы государственной статистики по Свердловской области и Курганской области. Свердловскстат. [Электронный ресурс]. Режим доступа: URL: http://sverdl.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_ts/sverdl/ru/statistics/sverdlStat/db/
17. Государственный доклад «О состоянии и об охране окружающей среды Свердловской области» в 2016 году. Министерство природных ресурсов и экологии Свердловской области. — Екатеринбург. 2017. 330 с.
18. Офиц. сайт администрации Губернатора Свердловской области [Электронный ресурс]. Режим доступа: URL: http://gubernator96.ru/news/show/id/4320
19. Сайт Правительства Свердловской области. [Электронный ресурс]. Режим доступа: URL: http://www-new.midural.ru/news/list/document98468/
