CC BY
55
6. Modeling in Event-B: System and Software Engineering // Event-B.org. Режим доступа: http://www.event-b.org/ (дата обращения 08.10.2019).
7. Michael Jastram. Rodin User's Handbook. P. 9-11.
8. The Java Modeling Language // Режим доступа: http://www.eecs.ucf.edu/~leavens/JML//index.shtml (дата обращения 10.03.2020).
9. Платежные системы // Информационный портал «Микрофинансирование в России». Режим доступа: http://rusmicrofinance.ru/news/history/payment-system/ (дата обращения 07.10.2019).
Сведения об авторах
Татьяна Николаевна Романова
канд. физ.-мат. наук, доцент,
факультет Информатика и системы управления
МГТУ им. Н.Э. Баумана,
Москва, Россия
Эл. почта: rtn@bmstu.ru
Татьяна Вячеславовна Вотева
студентка магистратуры,
факультет Информатика и системы управления МГТУ им. Н.Э. Баумана, Москва, Россия
Эл. почта: tatianavoteva@gmail.com
Information about authors
Tatiana Nikolaevna Romanova
Ph.D. Physical and mathematical sciences, Associate Professor, Department of Computer Science and Control Systems
Bauman Moscow State Technical University Moscow, Russia E-mail: rtn@bmstu.ru
Tatiana Vyacheslavovna Voteva
Master's degree student, University, Department of Computer Science and Control Systems Bauman Moscow State Technical Moscow, Russia E-mail: tatianavoteva@gmail. com
УДК 332.12 А.А. Урасова
ГРНТИ 06.52 Институт экономики УрО РАН
СКВОЗНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ УПРАВЛЕНИЯ ПРОМЫШЛЕННОСТЬЮ СОВРЕМЕННОЙ РОССИИ
В статье рассматриваются основные сквозные технологии, применяемые в отраслях промышленности России в условиях цифровизации. Комплекс технологий способствуют переходу промышленности к новому технологическому укладу в условиях индустрии 4.0. Ключевые слова: сквозные технологии, цифровизация, промышленность, отрасли, технологический уклад.
А.А. Urasova
Ural Branch of the Russian Academy of Sciences
ADVANCED TECHNOLOGIES OF MANAGEMENT OF THE INDUSTRY OF MODERN RUSSIA
The article discusses the main end-to-end technologies used in Russian industries in the context of dig-italization. The complex of technologies contributes to the transition of industry to a new technological mode in the conditions of industry 4.0.
Keywords: end-to-end technologies, digitalization, industry, industries, technological structure.
В современном научно-технологическом развитии России обозначилось несколько значимых факторов, определяющих перспективы в системе управления. Среди таких факторов можно отметить: инновационный цикл товара; технологии нового уклада; промышленная четвертая революция [1] и пр. Кроме того, среди основных тенденций в развитии фундаментальных наук наблюдается возрастание доли междисциплинарных исследований, появление новых технологий обработки информации, рост конкуренции на рынке квалифицированных трудовых ресурсов.
В совокупности данные обстоятельства приводят к необходимости решения проблем перехода к новому технологическому укладу и условиям четвертой промышленной революции. А именно, оценке разработки и внедрения цифровых технологий в различные отрасли экономики, методическому обоснованию применения информационно-коммуникационных технологий в управлении, активизации бизнес-процессов.
В этом контексте, целью данной работы, является анализ существующих новых технологий, применяемых на различных уровнях управленческой системы. На сегодняшний день, в РФ изменяется комплекс ключевых технологий, которые можно назвать сквозными, определяющими процесс цифровой трансформации, как на микроуровне, так и на уровне целых отраслей экономики и регионов, формируя новые экономические условия.
К сквозным технологиям можно отнести следующие (рисунок 1).
■ Большие данные
Не йр отехнол ог ни и искусств е ннын интеллект
■ Системы распределенного реестра (олокчейн)
■ Квантовые технологии
■ Новые производственные технологии
Промышленный интернет
■ Компоненты робототехники и сенсорика
Технологии беспроводной связи
Технологии виртуальной и допо лне иной р е аль ностей
Рисунок 1. Сквозные технологии, применяемые в отраслях промышленности РФ
К преимуществам технологии больших данных можно отнести возможность обоснования оптимального решения в процессе проектирования, оценки вероятных сценариев, прогнозирования событий. На сегодняшний день, преимущественное применение эти технологии получили в компаниях нефтегазовой отрасли: Газпром, Газпром нефть, Лукойл, Роснефть, Башнефть, Сибур, НПП Нефтехимия и др.
Отметим нейротехнологии и искусственный интеллект, которые представляют собой основанные на продолжительном анализе различного рода рекомендательные системы и системы поддержки принятия решений. При этом подобные системы тестируются без участия пользователей, особенности системы предиктивной аналитики для промышленных отраслей.
Нельзя не сказать о технологиях систем распределенного реестра (блокчейн), которые представляют собой процесс создания идентичных копий реестра, которые «распределяются» между несколькими серверами размещения и хранения информации. Данные сервера проводят проверку транзакций, написанных в виде «пакетов», посредством согласованных процессов, формируя финансовое обеспечение отдельных отраслей [2].
Особый интерес представляют квантовые технологии, способных обеспечивать управление сложными системами на элементарном компонентном уровне (например, квантовый компьютер, квантовая криптография, квантовые датчики и пр.). Исходя из того, что основными направлениями их применения являются квантовые коммуника-
ции; квантовые вычисления, то наибольшее распространение они получили в IT-отрасли (оптический маршрутизатор SCWQC в Санкт-Петербурге; квантовая сеть Университета ИТМО в г. Казань, коллаборация с ИТ-инфраструктурой в г. Самара).
Непосредственно новые производственные технологии в условиях цифровизации формируются на основе результатов фундаментальных и прикладных исследований, кросс-факторного анализа передовых наукоемких и сквозных цифровых технологий, а также субтехнологий. Например, создание цифровых дойников обеспечивает оперативное производство и поставку товаров с конкурентными свойствами в условиях глобальной высокотехнологичной конкуренции. Цифровой двойник в отдельных отраслях производства позволяет моделировать различного рода изменения и эффекты. На сегодняшний день, цифровые двойники распространены на микроуровне. Например, в отрасли автомобилестроения (производство автотранспортных средств, прицепов и полуприцепов,); отрасли авиастроения (производство летательных аппаратов); двигателе-строения (производство силовых установок и двигателей для летательных аппаратов); машиностроение (производство машин и оборудования); судостроение и кораблестроение; непрерывное/процессное производство (добыча полезных ископаемых; обрабатывающее и металлургическое производство, производство кокса и нефтепродуктов; производство химических веществ и химических продуктов) и пр. В частности, на предприятии ОДК-Сатурн, производителя газотрубинных двигателей для авиации и энергетики, создали цифрового двойника производственного цеха с учетом используемого оборудования [2].
Технологии промышленного интернета развивают промышленную сенсорику и индустриальный интернет для удаленного анализа состояния оборудования, осуществления контроля и управления операциями, проведения диагностики для предотвращения неполадок [4]. Также промышленный интернет используется для создания интеллектуальных транспортных систем, осуществляющих мониторинг местоположения, маршрутов, условий перевозки грузов в режиме реального времени с помощью беспроводных, спутниковых или других каналов связи, используя технологии радиочастотной идентификации. Также можно отметить интеллектуальные энергосистемы (Smart Grid), повышающие эффективность безопасности и надежности энергоснабжения.
Среди примеров, можно назвать следующие. В «Концерне Росэнергоатом» на блоках 1 и 2 Смоленской АЭС была внедрена система eSOMS, предполагающая выдачу сотрудникам терминалов информацию об оптимальных маршрутах обхода. На заводе радиоэлектронной продукции «Технинжиниринг» внедрен беспроводной контроль, установивший более 550 датчиков и устройств. На предприятии КАМАЗ внедрены средства автоматизированного проектирования (CAD) и система имитационного моделирования технологических процессов. В холдинге «Вертолеты России» реализуются проекты по внедрению системы мониторинга загрузки производственного оборудования.
Компоненты робототехники и сенсорика направлены на снижение уровня участия человека в опасных производственных и бизнес-процессах, повышая производительность и скорость основных процессов.
Технологии беспроводной связи используются в промышленности, разного рода производствах, строительстве, для возможности позиционирования объектов и удаленного управления техникой. Локомотивом развития данных технологий выступает IT-отрасль во всей совокупности мобильных операторов: ОАО «МТС», ОАО «Мегафон», ОАО «Вымпелком» и ОАО «Ростелеком» [3] (рисунок 2).
Отдельно скажем о технологиях виртуальной и дополненной реальностей в сферах обработки данных, удаленного обслуживания, расширенной сборки, удаленного осмотра. В частности, технологии VR/AR применяются специалистами для получения фотографий деталей, подлежащих замене.
■ ОАО «Ростелеком»
■ ОАО «МТС»
■ ОАО «Мегафон»
■ ОАО «Вымпелком»
Рисунок 2. Компании-лидеры IT-отрасли в РФ
Автор считает, что в данной работе новыми являются следующие положения и результаты:
- в России сложился комплекс сквозных промышленных технологий, предоставляющих широкие возможности для перехода отдельных отраслей к новому технологическому укладу;
- среди сквозных технологий выделяются две группы: универсальные (применимые ко всем отраслям, имеющие обеспечивающий характер); отраслевые (применяемые в отдельных отраслях);
- тезис о необходимости оценки перехода отраслей промышленности к новому технологическому укладу в условиях индустрии 4.0. в целях обеспечения эффективного управления.
Благодарности: Работа выполнена при финансовой поддержке гранта Президента Российской Федерации для государственной поддержки исследований молодых российских ученых-кандидатов наук (проект МК-536.200.6).
Литература
1. Булдыгин С.С. Концепция промышленной революции: от появления до наших дней // Вестник Томского государственного университета. 2017. № 420. С. 91-95.
2. Официальный сайт АНО «Цифра» // https://data-economy.ru/science
3. Методика оценки рынка промышленного интернета в России // http://www.tadviser.ru/index.php
4. Щедровицкого П. Новая промышленная революция // Доклад на Форуме новых решений U-NOVUS (г. Томск) 10 октября 2018 г. - URL: https://salda.ws/video.php?id=8IYV-9XFcSA
Сведения об авторе
Анна Александровна Урасова
канд. экон. наук, доцент, ст. науч. сотр., Институт экономики УрО РАН
Екатеринбург, Россия
Эл. почта: annaalexandrowna@mail.ru
Information about author
Anna Alexandrovna Urasova
candidate of economic sciences, associate professor,
senior researcher Institute of Economics
Ural Branch of the Russian Academy of Sciences,
Yekaterinburg, Russia
E-mail: annaalexandrowna@mail. ru
