ПОДХОДЫ К ОЦЕНКЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ЦИФРОВИЗАЦИИ ОРГАНИЗАЦИЙ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Научная статья Original article УДК 33

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_1_6

ПОДХОДЫ К ОЦЕНКЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ЦИФРОВИЗАЦИИ ОРГАНИЗАЦИЙ APPROACHES TO ASSESSING THE EFFICIENCY THROUGH THE DIGITALIZATION OF THE ORGANIZATION

Ь й московский

ЩРШНМЕШ ^¡КУРИАЛ

Кафиятуллина Юлия Насиховна,

старший преподаватель кафедры «Управление инновациями», Государственный университет управления, г. Москва

Панфилова Елена Евгеньевна, кандидат экономических наук, доцент кафедры «Управление организацией в машиностроении», Государственный университет управления, г. Москва Kafiyatullina Yuliya,

Senior Lecturer, Department of Innovation Management, State University of Management, Moscow

Panfilova Elena,

PhD (Economy), associate professor of the chair "Management of the organization in mechanical engineering", State University of Management, Moscow

Аннотация. В статье дана характеристика различным методикам оценки цифровой зрелости бизнес-процессов в организации. Предложена система показателей для оценки эффективности цифровизации в компаниях по функциональным направлениям. Выявлены ключевые проблемы при интеграции данных из систем оперативного и тактического управления производственной деятельностью.

Abstract. The article describes various methods for assessing the digital maturity of business processes in an organization. The indicator system for assessing the efficiency of the digitalization in companies according to the functional zones is proposed. The key problems in the data integration from the systems of operational and tactical production management have been identified.

Ключевые слова: бизнес-процесс, ИТ-решения, ключевые показатели эффективности, технологический режим, цифровизация

Keywords: business process, IT solutions, key performance indicators, technological mode, digitalization

Высокие темпы цифровизации бизнес-процессов организаций с целью перехода к умному производству создают у управленческого персонала потребность в оценке управленческих решений, связанных с внедрением IT-продуктов в различные функциональные зоны. Проведение комплексной диагностики предприятия необходимо для выявления степени зрелости бизнес-процессов, выявления резервов в использовании ресурсов для проведения цифровизации с максимальным эффектом и в сжатые сроки.

В России существенную роль в развитии цифровизации организаций отводится таким государственным органам, как Правительство РФ, Совет при Президенте РФ, Министерство промышленности и торговли и др. Действуя скоординировано и слаженно, вышеназванные организации разработали и утвердили перечень документов, которые содержат перечень мер, механизмов их реализации для перехода к умному производству на базе внедрения цифровых производственных технологий, систем для обработки больших данных, искусственного интеллекта, машинного обучения. В документах, помимо рекомендаций и задач, предусмотрен перечень финансовых инструментов, призванных обеспечить поддержку российскому производству по переходу к умному производству.

Самый общий подход к оценке заключается в том, что при принятии решений о цифровизации управленческий персонал формирует цели и показатели их достижения. После внедрения IT-продукта на выбранных временных интервалах осуществляют мониторинг этих показателей. Достижение плановых показателей в определенный срок может свидетельствовать о том, что сам IT-продукт был выбран правильно и эффективно организован процесс внедрения. Сложность применения такого подхода состоит в том, что в теории пока слабо изучен и почти не систематизирован инструментарий, а в практической сфере деятельности не накоплен достаточный опыт для формирования комплекса результирующих показателей и установления их пороговых значений, которые однозначно могут говорить о степени эффективности такого рода управленческих решений.

Методика процесса выбора показателей, установления контрольных значений с привязкой ко времени должна быть уникальна и учитывать специфику организаций различного масштаба и различных отраслей экономики.

При разработке показателей и методики допустимо ориентироваться на опыт организаций передовых стран, но такая ориентация не должны быть слепой. Во-первых, нельзя игнорировать тот факт, что технологическое развития отечественных отраслей на момент активной цифровизации (эксперты и аналитики данной области называют 2008 год как год перехода к Четвертой промышленной революции) был ниже технологического развития передовых производств. Значительный разрыв в технологическом развитии свидетельствует о том, что для использования международного опыта в качестве базы для установления показателей и их значений в полном объеме не правомерно, может привести к грубым ошибочным выводам при проведении оценки эффективности цифровизации. Во - вторых, внедряемые IT-решения для функциональных областей должны быть адекватны экономическому и технологическому уровню развития отечественных производств. Использовать аналогичные IT- продукты и прогнозировать от них такой же эффект, как в организациях передовых стран без предварительного выявления и диагностики существующих проблем российских предприятий, технологически и финансово нецелесообразно. Для таких целей, например, можно использовать две взаимодополняющие разработанные методики, призванные организациям помочь выявить уровень их цифровой зрелости:

— методика «Индекс зрелости Индустрии 4.0» - разработка проектного центра Industrie 4.0 Maturity Center, на базе Немецкой академии технических наук (Acatech);

— методика Organizational Digital Manufacturing Maturity Model - ODM3 (Модель цифровой производственной компании), разработанная Московской школой управления «Сколково».

Существенное преимущество методик состоит в том, что они содержат характеристики, по которым организациям нужно провести диагностику и выявить на каком этапе зрелости они находятся. Для каждого этапа разработаны рекомендации по выбору и внедрению цифровых технологий при осуществлении перехода на следующий этап. Ранее проводились исследования, доказывающие необходимость параллельного совершенствования управленческих и технологических процессов. В случае сильного дисбаланса в развитии таких процессов, прибыль организации не только не будет расти, но и имеет тенденцию к снижению.

Главной целью технологических и управленческих изменения является обеспечение гармоничного развития организации. Боровков А., проректор по перспективным проектам Санкт-Петербургского политехнического университета (СПбПУ) Петра Великого, руководитель Центра компетенций НТИ СПбПУ «Новые производственные технологии»

отмечает, что внедряемые цифровые технологии должны отвечать следующим глобальным трендам рынка: сокращать время принятия и исполнения решений, а также время вывода товара на рынок в сравнении с конкурентами [1].

Выделяют следующие виды передовых производственных технологий, которые учитывают вышеназванные тренды:

цифровое проектирование (Computer-Aided Design, CAD), Computer-Aided Engineering, CAE, и High-Performance Computing, HPC, Computer-Aided Optimization, CAO, Bionic / Generative (Simulation&Optimization)-Driven Bionic / Generative Design, Digital Twin);

— технологии «больших данных» и генерации «умных» больших данных;

— промышленные датчики и индустриальный интернет;

— композиционные материалы, метаматериалы, металлопорошки для аддитивного производства;

— роботехнические комплексы;

— искусственный интеллект;

— аддитивные технологии;

— информационные системы управления производством и предприятием.

В 2020 году в России по экономики в целом относительно невысокий процент организаций использует цифровые технологии [2]:

— использование серверов - 46,4%;

— электронного обмена данными между своими и внешними информационными системами по форматам обмена - 54,3%;

— геоинформационных систем - 13%;

— цифровых платформ - 17,2%;

— сбора, обработки и анализа больших данных - 22,4%;

— искусственного интеллекта - 5,4%;

— «облачных» сервисов - 25,7%;

— интернета вещей - 13,0%;

— радиочастотной идентификации объектов (RFID) - 10,8%;

— «цифрового двойника» — 1,1%;

— промышленных роботов / автоматизированных линий - 4,3%;

— аддитивных технологий - 1,4%.

Низкий удельный вес организаций, использующих передовые производственные технологии, свидетельствует о наличии как институциональных, так и

внутриорганизационных проблем, которые сдерживают осуществление более активными темпами переход к умному производству.

Одним из сдерживающих факторов может служить непонимание топ-менеджментом экономической целесообразности принятия такого рода управленческих решений. Используя в качестве основы перечень KPI, представленных на Деловом портале «Управление производством», авторами статьи предложена система оценки эффективности цифровизации по следующим направлениям: Машины и оборудование:

— динамика показателя, характеризующего эффективность оборудования (OEE - Overall equipment effectiveness) (%);

— динамика загрузки мощностей (%);

Управление качеством:

— выход годного с первого предъявления (FTT - First time through) (%);

— динамика доли затрат на технологический брак в себестоимости (%);

— динамика доли рекламаций к количеству отгруженной готовой продукции (%).

Производство:

— динамика коэффициента выполнения плана точно в срок (BSD - Build to schedule) (%);

— динамика коэффициента эффективности производственных процессов семейства критических изделий/услуг (%);

— динамика доли себестоимости произведенной продукции к объему произведенной готовой продукции (%);

— динамика оборачиваемости запасов незавершенного производства и запасов сырья, материалов, комплектующих (дней);

— динамика доли остатков запасов незавершенного производства к объему произведенной готовой продукции (%);

— динамика доли запасов сырья, материалов и комплектующих к объему произведенной готовой продукции (%).

Логистика и управление цепями поставок:

— динамика общего времени производственного цикла (TPT -Through put time) (дней);

— динамика доли поставок готовой продукции заказчику точно в срок (%);

— динамика качества цепочки поставок внутренним заказчикам точно в срок (OTIF - On time in full) (%);

— динамика доли поставок сырья, материалов и комплектующих от поставщиков точно в срок (%).

Управление персоналом:

— динамика выработки на одного сотрудника (млн. руб.);

— динамика количества несчастных случаев (шт.)

Инновации:

— динамика затрат на проведение исследований и разработок (%);

— динамика количества патентов (%);

— динамика доли инновационных продуктов в общем объеме производства (%);

— динамика скорости вывода продукта на рынок (%).

Следует отметить, что Россия по автоматизации производства отстает от развитых стран, ее уровень составляет чуть больше 10% [3]. Компании, вошедшие в эти 10 %, используют новейшие технологии и оборудование. Проведенное исследование «Mc Kinsey Global Institute» свидетельствует, что при проведении Россией реструктуризации в области автоматизации, то к 2025 году валовый внутренний продукт увеличится до 4,1 трлн. рублей, производительность труда вырастет на 50% и рынку будет предложено большое разнообразие инновационных продуктов.

При осуществлении своей деятельности любая организация нацелена на поддержание и повышение своего экономического потенциала. Это связано с тем, что с помощью данных действий организация может своевременно выявить возможные пути развития и повысить свою конкурентоспособность на рынке. Изучение экономического потенциала достигается с помощью процедуры мониторинга и анализа. Мониторинг в данном случае выступает как способ управления организацией. В ходе проведения мониторинга собирается конкретная информация, оценивается и анализируется, а далее на основе полученных данных делаются выводы о наличии узких мест.

Использование мониторинга связано с усложнением внешних условий: появление новых видов деятельности, рост информации, наличие различных рисков в деятельности. Как уже упоминалось ранее, мониторинг — это процесс наблюдения за производственным объектом. Мониторинг проводится на добровольной основе, только по решению высшего руководства. Мониторинг в любом случае должен проводиться только по одной главной цели и на основе отобранных показателей. Связано это с тем, что при мониторинге проводится количественная оценка деятельности, что дает объективные результаты. В настоящий момент нет единого алгоритма проведения мониторинга производственных показателей, каждая компания использует общие принципы и подстраивает их под себя при разработке дашборд-панелей [4].

Рассмотрим подход к осуществлению мониторинга показателей работы оборудования на типовом промышленном предприятии дискретного типа. В общем виде -это передача на сервер данных с промышленных станков по проводной или беспроводной сети, после чего данная информация обрабатывается и визуально оформляется в графики для удобства оценивания менеджерами по управлению производством. Все графики показываются в приложениях клиентов, и состоят из информации о работе станка, о его состоянии, эффективности работы, количествах простоев и их причинах, о загрузке оборудования, о том сколько деталей было изготовлено. MDC-система может быть реализована двумя способами [5]:

1) аппаратный способ, подразумевающий использование различных датчиков в электроавтоматике станка, которые регистрируют его различные состояния;

2) программный способ, осуществляемый через коммутацию сервера мониторинга с устройством ЧПУ.

В последнее время наблюдается использование сразу двух подходов вместе, так как они дают наилучший результат, работая вместе. Классическим подходом при разработке интегрального показателя, оценивающего эффективность цифровизации промышленных процессов, является показатель ОЕЕ (Overall Equipment Effectiveness) [9]. Рассчитать ОЕЕ можно с помощью умножения трех его составных коэффициентов: доступность, производительность, качество. Параметр доступности позволяет учесть потери времени из-за простоев оборудования и определяется путем деления времени работы линии на рабочий фонд времени. Параметр производительности оценивает потери в скорости при выполнении операций и определяется делением реальной скорости производственной линии на заданную или же делением числа изготовленных изделий на максимальное число произведенных изделий на данной линии. В свою очередь параметр качества уточняет размер потерь при производстве продукции, не соответствующей принятым организацией стандартам и рассчитывается делением количества годных деталей на общее число деталей [6].

Достаточно распространенным подходом к оценке цифровизации производственных процессов является выделение стратегического, тактического и оперативного уровня управления производственной деятельностью и определение типа информационных систем/технологий, закрывающих основные потребности руководства при оценке зрелости бизнес-процессов (рисунок 1).

Для каждого из выделенных уровней управления производственными процессами объект управления, соответственно, цифровизации будет отличаться (таблица 1).

Таблица 1 - Объекты управления в рамках производственных систем

№ Приложение Пользователь Объект управления

1 ЕЕР Директор Предприятие

2 МЕ5 Начальник производства Производство

3 5 С АБА Оператор Технологический процесс

Рисунок 1 - Уровни управления производственными процессами в

организации

Руководствуясь данной логикой, руководство промышленного предприятия основные инвестиционные вложения осуществляет в автоматизированную информационную систему «Диспетчер». Внедрение АИС «Диспетчер» предполагает осуществление следующих этапов (рисунок 2).

К ключевым проблемам на промышленных предприятиях при внедрении системы АИС «Диспетчер» можно отнести следующее [6]. Для оценки эффективности работы оборудования и персонала система АИС «Диспетчер» выполняет контроль в реальном времени основных показателей работы оборудования и обслуживающего его персонала. Данные о состояниях оборудования (Станок Включен — Выключен, Работа по программе, Авария) получаются системой в автоматическом режиме. Регистрация операторов, ввод причин простоя выполняется операторами станка. В соответствии с регламентом, если станок включен, но не работает по программе (не производит продукцию), оператор должен указать причину простоя станка. В противном случае система регистрирует

Московский экономический журнал №1 2022

«Нерегламентированный простой» по вине оператора. В отчетах выдается информация по основным состояниям оборудования в часах, длительность которых складывается из длительностей, определенных в системе мониторинга состояний и причин простоя, которые объединяются в группы. Результаты контроля за работой оборудования зависят от [7]:

1. Ведение

объективного контроля за работой оборудования и

персонала, обслуживающего оборудован ис

6. Орган изация планирования и контроля выполнения технического обслуживания (ТО) и проведения планово-лредупредительных работ

(ГГПР) на основе —автоматизированного—

-2. Формирование-

сменных заданий и контроль ЩЮИЗ водства продукции на цеховом уровне З^Органит ация

ЛЯ СОСТОЯНИЯ

тшт

диспетчеризации сервисных и ремонтных служб предприятия

централизованное хранения и передачи

управляющих программ на станки с 41IV различных

4. Ведение контроля энергопотребления станков в различных режимах работы ^ J

моделей но сети

Рисунок 2 — Этапы работ в АИС «Диспетчер»

1) правильности настройки системы и аппаратных устройств в соответствии с требованиями контроля за работой оборудования и персонала:

— задание графика работы предприятия в соответствии со структурой предприятия;

— задание перечня необходимых состояний и причин простоя и условия их автоматического сброса системой, распределение состояний и причин простоя по группам;

— задание для оператора минимального времени остановки станка, до начала формирования состояния «Простой станка»;

— формирование системой ключевых показателей в соответствии с требованиями предприятия.

2) Соблюдения обслуживающим персоналом станков (операторами) регламента работы с АИС «Диспетчер»:

— регистрация и сброс регистрации оператора на станке вначале и после окончания смены;

— ввод оператором причины простоя станка, если станок не производит продукцию.

Стандартная форма отчетности в рамках системы АИС «Диспетчер» имеет вид, представленный на рисунках 3, 4. Для высшего руководства, директора по производству на уровне холдинговой структуры или группы компаний степень цифровизации по отдельным филиалам, структурным подразделения представляется по схеме, отраженной на рисунке 5.

Московский экономический журнал №1 2022

182*.. ДМ 19.5ч

^ Пронжояствемиый простой.; 3%, 930„2ч ^ Нерегллпентированный прйСТйй: 13%, 35®S,8u Тскнич«кий ГТРОСГО'Й: jJ

^ Орглттзлииокмын простой: 1%, 245,4ч Ненслользоватюе время: £2%, 2Л619,2м

Рисунок 4 - Группы причин простоя оборудования и неиспользованное

время

1-1 г .т; га m r-J S я íA Í СП ■» т, га гй чЛ> ® &

С: о Q1 ^ ■ ■ , ■ _ -. ■ш

О л 0 с* м л ан нрюеди ие, отчетность, бюджетирован те Е X CG 1 j i't'f, MvSAр, OWÍLi. lCtríf.^?

4 Учёт 1С, MySAP.oeK

а 4 Я 4 Управление персоналом ^.Компас

э 0 4 <1 Документооборот Lotus Notes_

» Э CI Нонструкторско-технологическая подготовка производства MlUTGpMGX, ALrtoC^S». Телнорма. NX, Search, rechCard.. MAÜM4ÍQÍT, l-DÉAi №. PíO-E

0 Э í? ..... ■Ш ■Карта главки»., АС Двтоксы, жДйесы. АСУ Tfi. АСУ

jii^dtt/iennt II t?*HUJ,ILUH4tLM.&TVlH IIJJUL^LLcIMW нринлзидо- b-d ТЭР

0 0 0 Оперативное управление процессами прс )ИЗБОДС"Г8а

i i

О Автоштиация о«у(тау£т О ИС«(пользуется для ручных расчетов ф ис автомртнзирует процеди, НО ^ ИС автоматизирует Процессы, но требует доработки ф__И_С ем_едр_е_м_5_ пмгтопьто, иэшненид _⹫пея_в_пЕ?У|«се ПОДДОН и _

Рисунок 5 - Цифровизация групп бизнес-процессов в организации Таким образом, можно констатировать, что на российских промышленных предприятиях существует несколько подходов к оценке уровня цифровизации бизнес-процессов: от заимствования один в один западных методик, упора на автоматизацию с операционного уровня и, наоборот, разработки первоначально стратегии развития на основе И-технологий/систем, начиная с уровня головной компании холдинга. Наибольший экономический эффект от цифровизации наблюдается на предприятиях, использующий смешанный подход. При этом программы оптимизации издержек вторичны, а первичны программы по обучению персонала для формирования цифровых компетенций в области работы с аддитивными технологиями, использования полноценного функционала МЕБ-систем и концепции открытых инноваций при сотрудничестве с деловыми партнерами.

Московский экономический журнал №1 2022 Список источников

1. Абрамова, Е.А. Построение автоматизированной системы мониторинга и управления производственной деятельности промышленного предприятия / Е.А. Абрамова, М.А. Капралова // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. - 2020. -№4. - С, 56-63

2. Автоматизированные системы управления производством [Электронный ресурс]. -Режим доступа: https://economy-ru.info/info/141090/ (дата обращения 25.12.2021)

3. АИС «Диспетчер»: Райтек [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.raytec.ru/solutions/ais-dispetcher/ (дата обращения 12.12.2021)

4. Волкова С.Н. Выявление внутренних резервов промышленного предприятия и анализ факторов повышения результативности / С.Н. Волкова // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. — 2021. — № 1. — С. 152-159.

5. Диспетчер: мониторинг оборудования [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.intechnology.ru (дата обращения 10.01.2022)

6. Зайцев, Н.С. Типы конкурентных стратегий в цифровой экономики и их особенности [Текст] / Н.С. Зайцев // Colloquium-journal. — 2020. — № 2-11 (54). — С. 161-162.

7. Капралова М.А. Автоматизация систем мониторинга промышленного предприятия ООО «Профессионал»: Сборник научных трудов вузов России «Проблемы экономики, финансов и управления производством» / Капралова М.А., Абрамова Е.А. - Иваново, ИГХТУ. - 2020. - С. 44-53.

8. Капралова М.А. Актуальные проблемы промышленной автоматизации в России: анализ, пути решения: Сборник научных трудов вузов России «Проблемы экономики, финансов и управления производством» / Капралова М.А., Абрамова Е.А. - 44 выпуск, Иваново, ИГХТУ. - 2019. - С. 39-44.

9. Капралова М.А. Комплексный мониторинг промышленных предприятий: Сборник тезисов и докладов. Всероссийская школа-конференция молодых ученых «Фундаментальные науки — специалисту нового века» / Капралова, М.А. - Иваново, ИГХТУ. - 2020. - С. 380.

References

1. Abramova, E.A. Postroenie avtomatizirovannoj sistemy' monitoringa i upravleniya proizvodstvennoj deyatel'nosti promy'shlennogo predpriyatiya / E.A. Abramova, M.A. Kapralova // Sovremenny'e naukoemkie texnologii. Regional'noe prilozhenie. - 2020. - №4. -S, 56-63

2. Avtomatizirovanny'e sistemy' upravleniya proizvodstvom [E'lektronny'j resurs]. - Rezhim dostupa: https://economy-ru.info/info/141090/ (data obrashheniya 25.12.2021)

3. AIS «Dispetcher»: Rajtek [E'lektronny'j resurs]. - Rezhim dostupa: https://www.raytec.ru/solutions/ais-dispetcher/ (data obrashheniya 12.12.2021)

4. Volkova S.N. Vy'yavlenie vnutrennix rezervov promy'shlennogo predpriyatiya i analiz faktorov povy'sheniya rezul'tativnosti / S.N. Volkova // Vestnik Kurskoj gosudarstvennoj sel'skoxozyajstvennoj akademii. — 2021. — № 1. — S. 152-159.

5. Dispetcher: monitoring oborudovaniya [E'lektronny'j resurs]. - Rezhim dostupa: https://www.intechnology.ru (data obrashheniya 10.01.2022)

6. Zajcev, N.S. Tipy' konkurentny'x strategij v cifrovoj e'konomiki i ix osobennosti [Tekst] / N.S. Zajcev // Colloquium-journal. — 2020. — № 2-11 (54). — S. 161-162.

7. Kapralova M.A. Avtomatizaciya sistem monitoringa promy'shlennogo predpriyatiya OOO «Professional»: Sbornik nauchny'x trudov vuzov Rossii «Problemy' e'konomiki, frnansov i upravleniya proizvodstvom» / Kapralova M.A., Abramova E.A. - Ivanovo, IGXTU. - 2020. - S. 44-53.

8. Kapralova M.A. Aktual'ny'e problemy' promy'shlennoj avtomatizacii v Rossii: analiz, puti resheniya: Sbornik nauchny'x trudov vuzov Rossii «Problemy' e'konomiki, finansov i upravleniya proizvodstvom» / Kapralova M.A., Abramova E.A. - 44 vy'pusk, Ivanovo, IGXTU. - 2019. - S. 39-44.

9. Kapralova M.A. Kompleksny'j monitoring promy'shlenny'x predpriyatij: Sbornik tezisov i dokladov. Vserossijskaya shkola-konferenciya molody'x ucheny'x «Fundamental'ny'e nauki — specialistu novogo veka» / Kapralova, M.A. - Ivanovo, IGXTU. - 2020. - S. 380.

Для цитирования: Кафиятуллина Ю.Н., Панфилова Е.Е. Подходы к оценке эффективности цифровизации организаций // Московский экономический журнал. 2022. № 1. URL: https://qje. su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij -ekonomicheskij -zhurnal-1-2022-6/

© Кафиятуллина Ю.Н., Панфилова Е.Е., 2022. Московский экономический журнал, 2022,

№ 1.