Н. А. Череповская, И. В. Трифонов ПОКАЗАТЕЛИ ИЗМЕРЕНИЯ СТЕПЕНИ ВНЕДРЕНИЯ «ИНДУСТРИИ 4.0»
Аннотация
В статье рассмотрены показатели, способствующие помочь мировому сообществу оценить степень внедрения «Индустрии 4.0» в экономику стран с целью их конкурентного преимущества на внутреннем и мировом рынках. Проведен анализ показателей в странах с высоким наличием факторов, характеризующих вхождение в Четвертую технологическую революцию в мировом пространстве и на внутреннем рынке. Показатели вхождения в единый цифровой рынок требуют сбора более подробной информации по «Индустрии 4.0».
Ключевые слова
«Индустрия 4.0», показатели измерения внедрения, цифровая экономика.
N. A. Cherepovskaya, I. V. Trifonov
INDICATORS TO MEASURE THE DEGREE OF IMPLEMENTATION
OF «INDUSTRY 4.0»
Annotation
Article describes the indicators that help the world community to assess degree of implementation of «Industry 4.0» in economy of countries with a view to their competitive advantage in domestic and global markets. Analysis of indicators in countries with a high presence of factors characterizing the entry into Fourth technological revolution in the world and in domestic market. Entry into the single digital market requires more detailed information on «Industry 4.0».
Keywords
«Industry 4.0», performance measurement implementation, digital economy.
Введение
Мировая экономика и сообщество находится в состоянии глобальных изменений: перехода от пятого к шестому технологическому укладу, структуру которого составит, в том числе электронная промышленность с использованием информационных технологий и программного обеспечения, также продолжится развитие системы автоматизированного проектирования. По своим масштабам данные преобразования сравнимы с промышленной революцией. Технологический прогресс позволит достичь более высокие преобразования за счет автоматизированных процессов в производстве и быту. Владение интел-
лектуальными устройствами для населения всего мирового сообщества приведет к высокой степени внедрения новых технологий и взаимосвязанности. «Industry 4.0» — это концепция (2011 г.) описывает высоко оцифрованные производственные процессы, в которых человеческое взаимодействие с машинами сводится до минимума. Вызовы «Индустрии 4.0», основаны на быстрой автоматизации всех процессов: роботизации и искусственного интеллекта во всех сферах деятельности и стремительном сокращении расстояния и временных параметров, сохраняя качество и быстроту передачи информации и взаимодействия между людьми. В рамках
Стратегии единого цифрового рынка Европейской Комиссией в 2015 г. была проведена работа по идентификации и сбору данных, позволяющих проводить измерения и характеристика цифрового общества. В Российской Федерации перечень параметров определен Стратегией развития информационного общества в Российской Федерации на 2017-2030 гг. [1]. Параметры формирования цифровой экономики, оценка ее влияния на темпы роста валового внутреннего продукта в стране, оценки развития информационных и коммуникационных технологий и информационного общества, состояние перехода к использованию организациями наукоемких технологий. Ведется мониторинг данных показателей. Однако сложность выявления продуктивности процессов складывается из-за недостаточного количества исследований и взглядов на реализацию и степень внедрения «Индустрии 4.0» в мировое сообщество.
Материалы и методы
В настоящее время экономика трансформируется, что связано с формированием фундаментальной системы будущего — цифровой экономики [2]. Современная экономика предполагает цифровизацию и интеграцию абсолютно всех бизнес-процессов, а предприятия смогут использовать новые технологии и платформы для управления своим бизнесом, поскольку они снижают трансакци-онные издержки и обеспечивают прямой доступ и более прямые контакты с хозяйствующими субъектами и государственными учреждениями [3, 4].
Анализ литературы относительно «Индустрии 4.0» выявляет параметры и показатели для измерения степени внедрения ее в современную действительность. Соединение или взаимосвязанность, определяемые как беспроводная связь по сети, которая включает людей, машины и датчики или другие мобильные конечные устройства и является одним из необходимых условий
Индустрии 4.0 [5]. Евростат ведет учет предприятий (в долях, %), которые подключены к сети Интернет для использования в бизнесе, а также на соответствие степени взаимосвязанности через портативный устройства: смартфоны, планшеты, ноутбуки, подключенные к интернету, сети, специально применяемой для бизнес-программного обеспечения предприятием. Учитывает процент производства компании, для которых максимальная скорость загрузки самого быстрого фиксированного интернет-соединения не менее 100 Мб/с, а также для работы с большими объемами данных высокоскоростной инфраструктуры, которая в свою очередь совместима с интенсивным использованием интернета вещей [6].
Следующим параметром «Индустрии 4.0», встречающимся в литературе, является совместимость, что означает способность системы для подключения и координации работы. Совместимость можно увидеть в киберфизиче-ских системах, машинах, а также применяется для логистики предприятий, бизнес-процессы которых автоматически связываются с поставщиками и клиентами. Доля предприятий, которые обмениваются электронной информацией по всей цепочке поставок, должна быть высокой, иначе (например, работа только с бумажными счетами-фактурами) приведет к отрицательной стороне — отсутствию «Индустрии 4.0» [7].
Количество информации, создаваемой в результате внедрения и реализации «Индустрии 4.0» цифровым интегрированным производством и процессами, а также обязательной обработкой информации в реальном времени требуют виртуализации обеспечение возможностей обработки и хранения информации: облачные вычисления [8, 9]. Большие данные «big data» — учитывают необходимость прозрачности информации в автоматизированных производственных процессах предприятия, способствуют получению данных из
любого источника, при наличии очень большой базы [10, 11].
Обзор литературы не дает количественного анализа, который позволит оценить степень внедрения «Индустрии 4.0» в разных странах и на промышленный сектор. Сложность формирования системы показателей в результате структурных изменений в экономике требуют
постоянного мониторинга и анализа с учетом практик применения выявленных и утвержденных показателей.
Результаты
Проведем анализ использования интернета в процентной доле населения в странах (табл. 1) на основе базы данных Международного союза электросвязи в Женеве.
Таблица 1 — Использование интернета, % [12]
Страны Период (2000-2017гг) Темп п рироста
2000 2005 2016 2017 2017/2016гг 2017/2005гг
Австралия 46,8 63,0х 86,5: 86,52 - 37,3
Австрия 33,73 58,04 84,3 87,94,5 4,3 51,4
Бахрейн 6,2 21,3 95,0 95,9 0,9 350,2
Германия 30,2 68,74 84,4 84,48 - 22,8
Канада 51,3 71,7 91,26 92,7 1,6 29,3
Китай7 1,8 8,5 53,2 54,3 2,1 538,8
Великобритания 26,812 70,6" 94,6 94,6 0,0 34,0
РФ 2,0 15,2 73,1й 76,0й 4,0 400,0
США 43,1 68,0 75,2 75,2 - 10,6
Швеция 45,7 84,84 89,7 96,4 7,5 13,6
Япония 30,09 66,910 93,2 90,9 -2,5 35,9
Примечание: 1. Население в возрасте 15 лет и старше. 2. В возрасте от 15 до 72 лет. 3. Население в возрасте 14 лет и старше. 4. Население в возрасте от 16 до 74 лет; 5. Пользователи за последние 3 мес. 6. Население в возрасте 16 лет и старше. 7. Для статистических целей данные по Китаю не включают данные по административному району Гонконг, административному району Макао и китайской провинции Тайвань. 8. Население в возрасте 10 лет и старше. 9. Только на базе ПК; 10. Население в возрасте 6 лет и старше. 11. Население в возрасте от 15 до 74 лет за последние 3 мес. 12. Население в возрасте 7 лет и старше за последние 3 мес.
Анализируемый временной отрезок наглядно отображает динамику в сторону роста пользование интернетом населения стран. Швеция имеет наиболее высокий показатель среди анализируемых стран (96,4 %) — обеспеченность Интернетом населения. В 2017 к 2005 г. наибольший прирост населения с обеспеченностью использования интернета в Китае в 5,4 раза, в Российской Федерации в 4 раза, в Бахрейне в 3,5 раза. При этом с 2000 к 2017 г. наибольший показатель (+37 раз) использования интернета населением в возрасте от 15 до 74 лет в Российской Федерации. Существенный прирост данного показателя в 29,2 раза произошел в Китае (без учета админи-
стративных районов / провинций Гонконг, Макао и Тайвань) за аналогичный период. В 14,5 раза увеличил данный показатель Бахрейн. На основании данных показателей можно спрогнозировать процент внедрения к использованию населением Интернета на ближайшую перспективу (1-2 года) относительно самого высокого показателя (96,4 %). Для Российской Федерации требуется увеличение на 26,8 %, США — на 28,2 %, Китая — на 77,5 %. Анализируя расходование на научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы от уровня валового внутреннего продукта в процентном соотношении по предоставленным показателям статистиче-
ской базы данных Института статистики ЮНЕСКО (рис. 1), важно отметить, что Китай опережает все исследуемые страны по финансированию НИОКР (+2,1 %) от ВВП. Рост финансирования в 2015 г. относительно 2005 г. составил 61,5 % в коммерческие предприятия и организации. За 2015 г. наибольшими показателями финансирования НИОКР среди анализируемых стран являются Швейцария — 3,4 %, Швеция — 3,3 %, Германия — 2,9 %, США — 2,7 % от ВВП. Большая часть финансирования в
Швейцария Швеция Франция США
РФ
Китай Германия Австрия Австралия
данных странах распределяется среди коммерческих предприятий и организаций. При этом Швеция не имеет за анализируемый период резкого увеличения, но данная страна постоянно выделяет высокий процент (в среднем 3,3 %) финансирования от ВВП. Австралия сохраняет процент финансирования на разработки НИОКР в 2015 г. относительно 2004 г. (1,9 %) от ВВП, при этом большая часть бюджета предназначается разработкам и исследованиям, связанным с государственным сектором.
Рисунок 1 — Процент внутренних расходов на НИОКР в 2015 г. к 2004 г. от ВВП [13]
Рассматривая количество зарегистрированных заявок резидентов на 1 млн населения в разрезе анализируемых стран (рис. 2) первенство наблюдается у Японии, при этом в 2016 г. относительно 2015 г. рост составил (+13 резидентов). Наиболее низкий показатель в Российской Федерации в 2016 г. он уменьшился на 17 резидентов (соответственно). Темп прироста предоставления патентов (рис. 3) наиболее высок в Китае и Японии (12,5 %; 7,3 %) соответственно. В Российской Федерации и Франции произошло снижение предоставления патентов в 2016 г. к 2015 г. (1170; 325) соответственно.
Анализируя инновационный потенциал в России за период с 2010 по 2017 гг., важно отметить, что доля внутренних затрат на исследования и разработки к ВВП в 2017 к 2016 г. выросла на 0,9 %. Темп прироста затрат на
исследования и разработки к ВВП за исследуемый период (2010-2017 гг.) не имеет значительных снижений или подъемов. В разрезе сектора информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) в 2017 г. к 2016 г. снижение составило 30,6 %, однако с 2010 г. наблюдается увеличение доли затрат на 92,3 %. Данное направление в стране с 2010 по 2017 гг. имеет положительную динамику развития, как и затраты на технологические инновации в общем объеме отгруженных товаров в организациях промышленного производства и сферы услуг (+ 50,0 %). Приоритетные направления, нацеленные на развитие экономики в общем объеме внутренних затрат на исследования и разработки составляют наибольшее количество затрат в разрезе анализируемых, но темп прироста их не высок и составляет 13,7% в 2017 г. к 2010 г. [15].
Германия Китай
2049
Япония
7,3 \
Франция -2,6
США 1,6
РФ
США Франция Япония
РФ -34
Германи я 5,8
Китай 12,5
Рисунок 2 — Регистрация заявок резидентов (2015-2016 гг. на 1 млн населения) [14]
Рисунок 3 — Предоставление патента (отклонение 2016 г. к 2015 г. на 1 млн населения) [14]
Анализируя численность исследователей на 10 тыс. занятых в экономике и выполнивших научные исследовании в разрезе федеральных округов и крупных городов федерального значения Российской Федерации, нужно отметить, что в городах федерального значения: Москва, Санкт-Петербург, Севастополь в 2017 г. к 2010 г. произошло снижение численности исследователей: в Москве на 35 % (74 чел.), в Санкт-Петербурге на 28,3 % (50 чел.). Севастополь в 2014 г. вошел в состав Российской Федерации, поэтому корректный статистический учет, возможно, вести с данного периода, в 2017 г. по отношению к 2015 г. произошло снижение на 22 % (9 чел.). Отрицательную динамику показывают Северо-Западный и Южный федеральные округа 10,6 % (8 чел.); 10,0 % (2 чел.) соответственно. В Северо-Кавказском (+9,7 %), Приволжском (+8,7 %), Уральском (+6,4 %), Сибирском (+1,2 %), Дальневосточном (+7,9 %) федеральных округах наблюдается увеличение численности на 10000 занятых в экономике исследователей [15].
Анализ количественных показателей цифровой экономики позволяет сделать вывод о степени внедрения «Индустрии 4.0» в мировое сообщество, так же своевременно реагировать на большие разрывы в показателях, разрабатывая
мероприятия по их сокращению с целью развития цифровой экономики.
Российской Федерации необходимо заложить расходы в формируемый бюджет Российской Федерации на 2020 г. и на плановый период до 2021 и 2022 гг. дополнительно не менее 0,5 % до 1,0 % от уровня ВВП. Увеличение финансирования на 50 % или 90 % создаст благоприятные условия для эффективного развития институтов цифровой экономики с участием государства, национального бизнес-сообщества и гражданского общества в России. Эти меры будут способствовать созданию национальных инновационных разработок, коммерциализации их и быстрому росту национальной экономики страны.
Показатели, анализируемые в литературе в статистических отчетах и сборниках Всемирной организации интеллектуальной собственности (ВОИС), Евростата, Росстата должны выработать единые показатели для количественного измерения степени внедрения «Индустрии 4.0» во всемирное сообщество.
По результатам анализа выявлено, что в Росстате показатели регистрации заявок и предоставления патентов, затраты на исследования и разработки НИОКР процентах к ВВП вошли в мониторинг развития информационного общества в
Российской Федерации и соответствуют аналогии показателей Всемирной организации интеллектуальной собственности и статистической базы данных Института статистики ЮНЕСКО.
Выводы
Цель статьи состояла в выявлении степени внедрения «Индустрии 4.0» в странах, включая Российскую Федерацию. По предоставленным базам Всемирной организации интеллектуальной собственности, Всемирной организации интеллектуальной собственности и данных Института статистики ЮНЕСКО, Росстата выявлен разрыв в формировании цифровой экономики ряда стран. Анализ внутренних затрат на развитие цифровой экономики Российской Федерации дает положительную динамику степени внедрения «Индустрии 4.0».
Дальнейшие исследования степени внедрения «Индустрии 4.0» помогут выявить причины различий между странами и способности адаптироваться к ней, внедрение технологий, поддерживающих данную концепцию: большие данные, облачные вычисления и сфера их действия, доля управленческой информации с поставщиками или клиентами обменивающихся электронной информацией по всей цепочке поставок, безопасность, объем функции ИКТ и скорость Интернета.
Библиографический список
1. О Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017-2030 гг. : [Указ Президента РФ № 203 от 09.05.2017].
2. Vertakova, Yu., Polozhentseva, Yu., Klevtsova, M. Monitoring of state and dnamics of development of digitalization of industrial economy // Advances in economics, business and management research : International scientific conf. ISCFEC 2018. — 2018. — Vol. 47. — P. 1038-1041.
3. Трачук, А. В., Линдер, Н. В. Влияние ограничений ликвидности на вложения промышленных компаний в ис-
следования, разработки и результативность инновационной деятельности // Эффективное антикризисное управление. — 2016. — № 1. — С. 80-89.
4. Череповская, Н. А. О перспективах создания IT-кластера на региональном уровне // Вестник БГТУ. — 2018. — № 5. — С. 155-160.
5. Kagerman, H., Wahlster, W., Helbig, J. Securing the future of German manufacturing industry Recommendations for implementing the strategic initiative INDUSTRIE 4.0 : Final report of Industrie 4.0 Working Group. 2013 [Электронный ресурс]. — Режим доступа : https://doi.org/ 10.13140/RG.2.1.1205.8966.
6. Eurostat. Methodological manual for statistics on information society ICT usage and ecommerce in enterprises survey year 2017, version 1.0 (Dec., 2016), 1-84 [Электронный ресурс]. — Режим доступа : https://circabc.europa.eu.
7. Smit, J., Kreutzer, S., Moeller, C., Carlberg, M. Industry 4.0 a study for European Parliament. 2016 [Электронный ресурс]. — Режим доступа : http://www. europarl. europa. eu/studies.
8. Brettel, M., Friederichsen, N., Keller, M., Rosenberg, M. How virtualization, decentralization and network building change the manufacturing landscape// International Journal of Information and Communication Engineering. — 2014. — № 8 (1). — Р. 37-44.
9. Hermann, M., Pentek, T., Otto, B. Design principles for Industrie 4.0 scenarios // Proceedings of Annual Hawaii International Conference on System Sciences. — 2016. — March. — Р. 3928-3937.
10. Santos, M. Y., Oliveira, J., An-drade, C. [etc.]. Big Data system supporting Bosch Braga Industrie 4.0 strategy // International Journal of Information Management. — 2017. — № 37 (6). — Р. 750-760.
11. Wang, S., Wan, J., Zhang, D., Li, D., Zhang, C. Towards smart factory for Industrie 4.0: selforganized multi-agent system with big data based feedback and coordination // Computer Networks. — 2016. — № 101. — P. 158-168.
12. International Telecommunication Union (ITU), Geneva, ITU database, last accessed — January 2019.
13. United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization (UNESCO), Montreal, UNESCO Institute for Statistics (UIS) statistics database, last accessed — September 2018.
14. World Intellectual Property Organization (WIPO), Geneva, WIPO statistics database, last accessed — February 2018.
15. Мониторинг развития информационного общества в Российской Федерации [Электронный ресурс]. — Режим доступа : http://www.gks.ru/free_ doc/new_site/figure/anketa1-4.html.
Bibliographic list
1. About Strategy of development of information society in Russian Federation for 2017-2030 : [Decree of President of Russian Federation № 203 from 09.05.2017].
2. Vertakova, Yu., Polozhentseva, Yu., Klevtsova, M. Monitoring of state and dnamics of development of digitalization of industrial economy // Advances in economics, business and management research : International scientific conf. ISCFEC 2018. — 2018. — Vol. 47. — P. 1038-1041.
3. Trachuk, A. V., Linder, N. B. Impact of liquidity constraints on investment of industrial companies in research and development and effectiveness of innovation // Effective crisis management. — 2016. — № 1. — P. 80-89.
4. Cherepovskaya, N. A. On the prospects of creating an IT-cluster at regional level // Bulletin of BSTU. — 2018. — № 5. — P. 155-160.
5. Kagerman, H., Wahlster, W., Helbig, J. Securing the future of German manufacturing industry Recommendations for implementing the strategic initiative INDUSTRIE 4.0 : Final report of Industrie 4.0 Working Group. 2013 [Electronic resource]. — Mode of access : https://doi.org/ 10.13140/RG.2.1.1205.8966.
6. Eurostat. Methodological manual for statistics on information society ICT
usage and ecommerce in enterprises survey year 2017, version 1.0 (Dec., 2016), 1-84 [Electronic resource]. — Mode of access : https://circabc.europa.eu.
7. Smit, J., Kreutzer, S., Moeller, C., Carlberg, M. Industry 4.0 a study for European Parliament. 2016 [Electronic resource]. — Mode of access : http://www. europarl. europa. eu/studies.
8. Brettel, M., Friederichsen, N., Keller, M., Rosenberg, M. How virtualization, decentralization and network building change the manufacturing landscape// International Journal of Information and Communication Engineering. — 2014. — № 8 (1). — P. 37-44.
9. Hermann, M., Pentek, T., Otto, B. Design principles for Industrie 4.0 scenarios // Proceedings of Annual Hawaii International Conference on System Sciences. — 2016. — March. — P. 3928-3937.
10. Santos, M. Y., Oliveira, J., An-drade, C. [etc.]. Big Data system supporting Bosch Braga Industrie 4.0 strategy // International Journal of Information Management. — 2017. — № 37 (6). — P. 750-760.
11. Wang, S., Wan, J., Zhang, D., Li, D., Zhang, C. Towards smart factory for Industrie 4.0: selforganized multi-agent system with big data based feedback and coordination // Computer Networks. — 2016. — № 101. — P. 158-168.
12. International Telecommunication Union (ITU), Geneva, ITU database, last accessed — January 2019.
13. United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization (UNESCO), Montreal, UNESCO Institute for Statistics (UIS) statistics database, last accessed — September 2018.
14. World Intellectual Property Organization (WIPO), Geneva, WIPO statistics database, last accessed — February 2018.
15. Monitoring the development of information society in Russian Federation [Electronic resource]. — Mode of access : http://www.gks.ru/free_doc/new_site/figur e/anketa1-4.html.