CC BY
91
Электронный научный журнал «Век качества» ISSN 2500-1841 http://www.agequal.ru 2018, № 4 http://www.agequal.ru/pdf/2018/AGE QUALITY 4 2018.pdf Ссылка для цитирования этой статьи:
Рулькова В.А. Применение современных цифровых технологий в промышленной цепочки производства // Электронный научный журнал «Век качества». 2018. №4. С. 42-53. Режим доступа: http://www.agequal.ru/pdf/2018/418003.pdf (доступ свободный). Загл. с экрана. Яз. рус., англ.
Аннотация: Актуальность работы обусловлена быстрыми темпами развития мировой экономики. В данных условиях появляются новые требования к наращиванию темпов экономических показателей, которые напрямую зависят от информационной составляющей. Посредством использования новейших технологий в области цифровой экономики (Blockchain и Big Data) увеличивается скорость обработки данных и качество предоставляемой информации. В работе разработана и представлена модель, которая затрагивает важные аспекты обработки данных и их применения в промышленном производстве. Модель разделена на три фазы. Каждая фаза взаимосвязана и имеет циклическое действие. Особая ценность модели состоит в том, что полученная информация позволяет быстро собирать и получать данные не только в части экономических показателей, но и о инновационных разработках и потенциале отрасли.
УДК 338.4
Применение современных цифровых технологий в промышленной цепочке производства
Рулькова Вера Андреевна,
аспирант, Санкт-Петербургский государственный университет, 191023, Санкт-Петербург, ул.Садовая, д.21 e-mail: [email protected]
Модель имеет ряд преимуществ, но вместе тем для ее применения и реализации существует ряд барьеров: технологическая доступность, квалифицированный персонал, высокие стоимостные затраты.
Представленная модель унифицирована и может быть использована в различных отраслях.
Ключевые слова: цифровая экономика, цифровые технологии, трансформация данных, обработка информации, производство, инновационность отраслей
Современный мир диктует новые условия развития. Стремительными темпами на рынке появляются новые товары и услуги, рождаются новые запросы и требования для их создания. Коммерциализация научных идей для создания инновационной продукции требует быстрой и эффективной организации бизнес-процессов. Очевидно, что стимулирование спроса на инновационную продукцию в нашей стране и в странах ближнего зарубежья осуществляется посредством государственной поддержки. В последнее время на государственном уровне идет активная поддержка создания необходимых условий для развития цифровой экономики, основными задачами которой являются повышение конкурентоспособности страны и ее экономических показателей, рост и эффективное ведение производственных процессов для создания инновационных товаров и услуг
[4].
Конфигурация глобальных рынков претерпевает значительные изменения под действием цифровизации. Многие традиционные индустрии теряют свою значимость в структуре мировой экономики на фоне быстрого роста новых секторов, генерирующих кардинально новые потребности [9].
Цифровая экономика является новым направлением в ведении экономических и производственных отношений как для нашей страны, так и для стран ближнего зарубежья. Феномен цифровой экономики имеет эволюционный характер развития экономики. Его развитию предшествует развитие всей экономики в целом. Новая
модель организации и ведения деятельности зарождается в данных условиях, таким образом, решение поставленных задач переходит на иной уровень - проектный уровень, поэтому цифровая экономика рассматривается как основной инструмент реализации инновационной политики в данном контексте. Одновременно поднимается вопрос овладения и присутствия информационных составляющих, роль которых заключается в наполнении ими механизмов, направленных на развитие производственных процессов при помощи которых осуществляется трансформация информационных потоков для управления экономикой и направление ее в русло инновационного развития [3].
Ключевой функцией успешной работы практически всех составляющих цифровой экономики является возможность работать с информацией. Цифровая экономика - это предметно-ориентированное, интегрированное и логически структурированное представление всей информации, которая должна находиться в корпоративном хранилище данных, для получения ответов, как на стратегические, так и на тактические. Основное назначение моделей - облегчение ориентации в пространстве данных и помощь в выделении деталей, важных для развития, что еще раз доказывает эффективность и важность внедрения цифровой экономики [2].
Трансформация (перестройка) информационного обеспечения управления экономикой в значительной степени повышает эффективность мер, направленных на развитие отраслей. Таким образом, обеспечивается доступность информации и ее распространение, возможность недискриминационного доступа на рынок, применение единых условий для эффективного развития телекоммуникаций, способствующих привлечению инвестиций и внедрению инноваций, формирование условий для развития конкуренции и эффективного взаимодействия участников рынка [6].
При данных условиях развития и построения деятельности, важно обратить внимание и на внутреннюю деятельность отраслей. При помощи автоматизации бизнес-процессов в промышленности сбор данных о состоянии дел в отраслях и
анализ полученных данных позволит намного быстрее и эффективнее построить шкалу их развития включая, в первую очередь, инновационное развитие. Предлагаются разные методы определения потенциала инновационности отраслей
В статье представлена модель Smart - Innovation Industry (далее - SII), которая подразумевает использование технологий, составляющих цифровую экономику. Для построения данной модели предлагается использование двух технологий: распределенного реестра (Blockchain) и большие данные (Big Data). Применение модели SII рассматривается на примере организации промышленного производства и торговли в Евразийском экономическом союзе.
SII представляет собой некое пространство, которое представлено в форме единого реестра в облачном хранилище данных по промышленным отраслям ЕАЭС с последующей оценкой их по инновационной активности [10].
Концепция Big Data заключается в обработке данных в большом объеме, которыми управлять с помощью обычных средств и технологий весьма сложно. Это зависит не только от объема информации, но и от структуры и скорости обработки данных. Именно благодаря технологии Big Data для пользователей представляется возможность извлекать информацию в достаточном и необходимом объеме.
Касательно использования технологии Big Data в рамках ЕАЭС в промышленном секторе, информационное наполнение планируется осуществляться с разных точек на территории ЕАЭС. Big Data является информационным ресурсом, предоставляющим максимально точную и быструю информацию участникам ЕАЭС. Входящая информация структурируется и анализируется беспрерывно, что возможно благодаря технологии Big data, которая позволяет загружать, преобразовывать, обрабатывать данные и извлекать необходимую информацию. Данный процесс непрерывен. Важно отметить, что информационная наполняемость осуществляется не только производственными комплексами, но научными учреждениями и другими организациями, которые влияют на процесс производства и реализации товаров.
[7].
Принцип работы бизнес-процессов с применением технологий Big Data и Blockchain состоит из трех фаз. Представленная концептуальная модель позволяет детально изучить процесс системного распределения и хранения информации. Модель состоит из III фаз. I фаза аккумулирует информацию, которая поступает от агентов внешней среды: (рис.1):
Рис. 1. I фаза информационной наполняемости
Информаторами являются структурные единицы, которые играют важную роль в процессе производства и реализации продукции, а именно:
- Производственные предприятия, которые участвуют в процессе создания конечного продукта, и научные центры, предоставляющие информацию о новейших разработках и технологиях;
- Аналитические центры, предоставляют информацию о составе рынка, трендах и покупательских предпочтениях;
- От государственных структур поступает информация о субсидиях, финансировании, нормативно-правовая документация;
- Логистические центры и перевозчики играют важную роли в цепи поставок комплектующих и готовых товаров. В этой части как правило наиболее динамичные изменения, поэтому важно чтобы и производители, и поставщики могли владеть максимально быстрой и четкой информацией.
В состав ЕАЭС входят 5 государств, поэтому безусловно объем данных планируется большой. Технологии Big Data позволяют максимально быстро и эффективно обрабатывать информацию. После цифровизации полученных данных вступает в силу II фаза модели (рис.2).
Рис. 2. II фаза обработки информации
I фаза
_5_!
Структурирование информации по отраслям
Конечный покупатель
II фаза уникальна тем, что здесь происходит слияние двух технологий Blockchain и Big data.
Blockchain — технология распределенного реестра, т. е. между участниками единого процесса осуществляется обмен информацией идет напрямую. После трансформации информации полученные данные распределяются по сетевым узлам, цепочке данных. Технологии Blockchain могут стать драйвером радикальных изменений в широком спектре отраслей, бизнес-моделей и операционных процессов (расчет платежей, учет или использование карт клиентов и т. д.). Blockchain образовывает базовую технологию, для создания новых основ существующих экономических и социальных систем. Область применения Blockchain широка: финансовая и банковская сферы, микроплатежи, умные контракты и т.д.
В данном случае технология Blockchain используется в качестве аккумулирующего центра цепочки поставок и интернет вещей. Для того, чтобы осуществлять экспорт и импорт товаров на территории ЕАЭС необходимо учитывать длинную цепочку взаимодействия между участниками рынка. Преимущества
Blockchain и состоит в том, что вся цепочка автоматизируется и бизнес-процесс осуществляется быстрее и эффективнее: от вывоза товара от производителя до конечного покупателя, учитывая нормативную базу по использованию товара, таможенные правила, оплату и доставку в конечные точки.
Трансформация информации по товарам, которые поступают в распределительные центры, где имеются данные о спросе и о состоянии потребительского рынка. Здесь вновь вступает в силу технология Big Data, которая формирует базу данных о производимых товарах: использование инноваций, принадлежность к отрасли, используемые технологии производства. Таким образом, вступает в действие III фаза цепочки технологий (рис. 3).
Рис. 3. Определение потенциала инновационности отраслей
Именно в этой фазе аккумулируется информация об инновационном потенциале отрасли, что дает возможность непрерывно совершенствовать производство.
Структурирование рынка инноваций, инфраструктурное обеспечение, выявление скрытого спроса и формирование новых потребностей должны быть основой в разработке стратегий инновационного развития отраслей и регионов. В инновационном процессе важно выявить динамику появления источников инноваций и потенциальных потребителей [5]. Таким образом, полученные данные возможно использовать в создании стратегического развития производственных компаний.
Реализация проекта SII кардинально меняет методы измерения рынка. При помощи современных технологии процесс определения потенциала инновационности
II фаза
III фаза
Структурирование информации по инновационное™ отраслей
рынка становится проще, четче и менее затратным. Информацией владеет только узкий круг участников проекта - государства-члены ЕАЭС, и в то же время в процесс включены максимальное количество организаций, участвующих в производстве и реализации конечного продукта.
В модели SП могут статистический и финансово-экономический анализы данных для выявления основных направлений деятельности, возможности эффективного развития, посредством использования инноваций, эмпирический метод позволит провести анализ существующих взаимосвязей, и также продолжит создание новых.
Отметим возможные барьеры и преимущества реализации проекта SII (см. Таблицу):
Преимущества и барьеры реализации SII
Преимущества реализации проекта SП Барьеры реализации проекта SП
Повышение конкурентоспособности предприятий Отсутствие необходимого количества квалифицированных кадров
Увеличивается скорость обработки информации Сложность внедрения новых технологий
В процесс обмена данными вовлечены все участники на равных условиях Неполноценность нормативно-правовой базы для реализации нового типа экономики и соответствующих технологий
Выстраивается карта использования и востребованности инновационных товаров и технологий Технологическое отставание
Аккумулирование информации в едином информационном поле Сложность внедрения и управления технологиями
Быстрое распределение информации по бизнес-процессам Высокие стоимостные затраты на внедрение новых технологий
Автоматическая обработка данных
Алгоритм определения инновационного потенциал отраслей в проекте SII является неполным, так как не включает в себя современные формы управления и организации инновационной деятельности, такие как управленческая составляющая, обеспечение кадровым потенциалом, финансирование производства. Вопрос определения потенциала инновационности отраслей на территории ЕАЭС является сложным, многоаспектным и нуждается в тщательном изучении [10]. Одновременно с тем, полученные результаты в ходе проведения исследования сформируют основу для характеристики отрасли в части овладения и пользования инновациями, способствует выработке рекомендаций по научным разработкам, коммерциализации научных открытий и эффективному использованию. Каждый из автоматических отработанных бизнес-процессов, а также извлечение значимой и критически важной информации способствуют реализации целей и задач ЕАЭС.
Актуальность исследуемого вопроса рассматривается и обсуждается сегодня главами государств-членов ЕАЭС, представителями бизнес-сообществ и крупных промышленных компаний. В структуре ЕАЭС работают департаменты, целью
которых является внедрение цифровой экономики в работу союза. Широко известно, что современное общество диктует новые правила ведения бизнеса, в основе которых находится эффективное, быстрое и четкое взаимодействие. Резко повысилась роль информации, информационных технологий, интеллектуальных ресурсов для достижения высоких темпов роста и качества экономики.
Переход на принципиально новые экономические отношения обуславливает появление новых технологий, которые способны ускорить, удешевить и повысить уровень качества информации. Цифровизация данных является именно тем инструментом, который способен обеспечить общество требуемым информационным пространством.
Вместе с тем, проведенное исследование не в полной мере отражает всю глубину затронутого вопроса. В связи с этим планируется продолжение работы в этой области, а именно применение ресурсно-ориентированного подхода целью которого будет является определение потенциала эффективности отраслей с учетом их инновационной составляющей.
Литература
1. Куладжи Т.В., Бабкин А.В., Муртазаев С-А.Ю. Цифровая экономика: расчеты себестоимости продукции на основе матричного // Цифровая экономика и «Индустрия 4.0»: проблемы и перспективы. - СПб: ФГАОУВО «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого», 2017. - 685 с.
2. Куприяновский В.П., Уткин Н.А., Намиот Д.Е. Цифровая экономика = модели данных + большие данные + архитектура + приложения? // International journal of open information technologies. 2017. № 6. С.1-13.
3. Лазарчук Е.В. Критерии оценки инновационности отраслей промышленного производства // Современные проблемы науки и образования. 2015. № 1. С. 51-64.
4. Тютюкина Е.Б. Формирование факторов развития инновационно-
инвестиционной деятельности компаний базовых отраслей экономики для повышения их конкурентоспособности. -URL:
http://znanium.com/catalog.php?bookinfo=514087 (дата обращения: 28.01.2018).
5. Шуклина З.Н. Влияние новых потребностей на формирование инновационного спроса // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. 2015. № 5-6. С. 37-42.
6. Якушенко К.В., Шиманская А.В. Цифровая трансформация информационного обеспечения управления экономикой государств - членов ЕАЭС // Новости науки и технологий. 2017. № 2(41). С. 11-20.
7. Климова М., Шикарин А. Цифровые дали / М. Климова, А. Шикарин // Эксперт-Сибирь. 2018. № 30/34. С. 8-11.
8. Программа «Цифровая экономика Российской Федерации» (утверждена распоряжением Правительства Российской Федерации от 28 июля 2017 г. №1632-р) // Компьютерная справочная правовая система «Консультант плюс» (дата обращения 01.07.2018).
9. Евразийский экономический союз в цифрах: Краткий статистический справочник. - М., 2018. - URL: http://www.eurasiancommission.org/ru/act/integr i makroec/dep stat/econstat/Documents/ Brief Statistics Yearbook 2018.pdf (дата обращения 01.07.2018).
10. Анализ мирового опыта развития промышленности и подходов к цифровой трансформации промышленности государств-членов Евразийского экономического союза. Информационно-аналитический отчет. - М.: ЕЭК. - 2017. -116 с.
Use of modern digital technologies in an industrial chain productions
Rulkova Vera Andreevna,
graduate student, Saint-Petersburg state economic university 191023, Saint-Petersburg, Sadovaya st., 21 rulkova. vera@gmail. com
Abstract. The article deals with the problem of the rapid pace of development of the world economy. In these conditions, there are new requirements for increasing the pace of economic indicators, which are directly dependent on the information component. Through the use of the latest technologies in the digital economy (Blockchain and Big Data), the speed of data processing and the quality of the information provided is increased. In the article a model is presented that addresses important aspects of data processing and their application in industrial production. The model is divided into three phases. Each phase is interconnected and has a cyclical effect. The particular value of the model lies in the fact that the information obtained allows you to quickly collect and receive data not only in terms of economic indicators, but also on innovative developments and industry potential.
The model has several advantages, but at the same time there are a number of barriers for its application and implementation: technological accessibility, qualified personnel, high cost costs.
The presented model is unified and can be used in various industries.
Keywords: digital economy, digital technologies, data transformation, information processing, manufacturing, innovative industries.
