CC BY
119
Л.Ф. Попова
стратегия развития менеджмента качества на отечественных промышленных предприятиях при переходе к «цифре»*
L.F. Popova
Strategy of Quality Management Development
of National Industrial Enterprises in Digital Transformation
Цифровые технологии, сбор и обработка Big Data (Больших Данных) открывают новые возможности менеджмента качества на промышленных предприятиях. Использование цифровых технологий, стремительно развивающихся в 6-м технологическом укладе, становится источником конкурентного преимущества современного предприятии.
Big Data представляют собой относительно большое количество структурированных и неструктурированных данных, получаемых из разнообразных источников, которые поступают в режиме реального времени и могут обрабатываться с высокой скоростью1.
Основные характеристики Big Data, известные как «3V», были введены в 2001 году Дугом Лейни, к ним относятся: 1) Volume - большой объем; 2) Velocity - высокая скорость накопления и обработки, 3) Variety -многообразие типов и форматов. Число «V» со временем увеличивается, к характеристикам Big Data сейчас также относят: 4) Veracity - достоверность данных; 5) Variability - изменчивость; 6)Visualization - визуализация данных в доступной форме; 7) Value - ценность данных.
Получение и обработка данных и ранее использовались в управлении качеством. Например, применение контрольных карт и статистических методов, разработанных У Шухартом в 30-е годы и затем популяризированных Э. Дэмингом, способствовало получению и обработке данных с целью предупреждения вариабельности и повышения стабильности производственных процессов. Японская система Канбан также является хорошим примером обработки и управления данными при производстве.
Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова в рамках научно-исследовательского проекта «Механизм адаптации системы менеджмента качества российских промышленных предприятий к требованиям международных стандартов при переходе к 6-му технологическому укладу» (Протокол заседания НТС ФГБОУ ВО «РЭУ им. Г.В. Плеханова» № 3 от 01.03.2018).
Предприятия все больше используют статистические методы анализа данных при принятии решений, развивают визуализацию данных, уделяют много внимания поиску новых идей о развитии продуктов, используют аналитические инструменты для разработки прогнозов, моделирования рисков и проработки ответных действиях по отношению к ним. Проводится измерение и оценка результативности и эффективности процессов, все больше сотрудников вовлекается в систему оценки по показателям результативности.
В мировой практике на предприятиях уже создаются специальные подразделения по управлению данными, с помощью цифровых технологий проводится детальный анализ поведения клиентов, используются панели мониторинга данных в реальном времени2.
В условиях формирования 6-го технологического уклада в обработке данных появились новые возможности:
- большое количество данных одновременно может поступать из большого количества источников разных типов;
- данные могут поступать в режиме реального времени;
- доступна высокая скорость обработки данных;
- развиваются новые технологии хранения и обработки большого количества данных;
- увеличивается число мобильных устройств и приложений для работы с данными, используемых на предприятия;
- повышается доступность данных и др.
Для сбора и анализа количественных и качественных данных создаются аналитические системы, способные осуществлять непрерывный мониторинг процессов и продуктов. Поступающие в реальном времени разнообразные данные способствуют инкрементальному и радикальному улучшению продуктов и процессов организации, развитию инновационной деятельности предприятий. Система менеджмента качества, основанная на аналитической системе, обрабатывающей Big Data, не только сигнализирует, когда что-то происходит неправильно, но и предсказывает, а также предотвращать нежелательные события до момента их наступления.
Примером успешного применения технологий, основанных на Big Data, является японская компания Komatsu, производитель строительной техники, известной во всем мире по показателям надежности, несколько лет назад предложившая рынку беспилотную технику. Более десяти лет компания использует и развивает систему Komtrax, обеспечивающую Интернет-контроль и мониторинг работу машин на расстоянии в тысячи километров. Данные в результате мониторинга работы техники снабжают владельцев актуальной информацией о состоянии техники и помогают поддерживать машины в исправном состоянии. Полученные данные помогают компании Komatsu непрерывно улучшать качество продукции.
Технологии на основе Big Data создают дополнительную ценность для клиентов, способствуют непрерывному улучшению продуктов, повышают эффективность работы компаний.
Управление предприятием и менеджмент качества требует кардинальных изменений на современных промышленных предприятиях.
Рассмотрим основные направления развития системы менеджмента качества (СМК) при переходе к цифровой экономике.
Формирование системы менеджмента качества, интегрированной в стратегическое управление предприятием
Первым шагом в построении новой модели менеджмента качества при формировании новой индустриальной эпохи должно стать обеспечение банального и необходимого условия - интеграции системы менеджмента качества и стратегического управления предприятием.
Менеджмент качества часто воспринимается как отдельная функция, реализуемая отделом качества, совершено обособленная от системы стратегического управления предприятием3.
В цифровой экономике стратегии многих предприятий претерпевают кардинальные изменения. В условиях нестабильной рыночной среды особое значение в функционировании и развитии предприятия приобретает стратегическое управление4. Способности быстро реагировать на требования рынка, индивидуализировать продукцию в соответствии с потребностями клиентов при массовом производстве, создавать новые ценности для клиента, повышать операционную эффективность становятся важнейшими атрибутами успешного предприятия в цифровой экономике.
Система менеджмента качества должна стать платформой в реализации стратегии предприятия. Исходя из общей стратегии предприятия, его стратегии и политики в области перехода к «цифре», должна разрабатываться политика и приоритетные цели в области менеджмента качества.
На многих современных промышленных предприятиях в России, в частности в Саратовской области, отсутствует развитый стратегический менеджмент.
Проведенный нами опрос на десяти крупнейших промышленных предприятиях, производящих оборонно-промышленную продукцию, показал, что на большинстве предприятий отсутствует стратегия развития, не проводится систематично стратегический анализ отрасли, отсутствует развернутый план достижения стратегических целей. Наибольшее внимание уделяется финансовым показателям при долгосрочном планировании деятельности предприятия. Многие респонденты отметили слабую связь между стратегическими целями и операционной деятельностью предприятия. Оценка результативности процессов проводится с ориентацией
на операционную эффективность и без привязки к стратегическим целям. Примерно половина опрошенных считает, что на их предприятиях цели в области качества не привязаны к стратегическим целям. Удивляет тот факт, что на некоторых предприятиях, так и сохраняется стереотип, что качеством занимается отдел качества, и менеджмент качества никак не связан с долгосрочным планированием деятельности предприятия. Результаты опроса представлены в таблице 1.
Таблица 1. Основные проблемы в области стратегического управления промышленными предприятиями
Процент респондентов, выделяющих данную проблему, от общего числа опрошенных
Отсутствует документ, описывающий стратегию развития предприятия 70%
Не проводится систематично стратегический анализ отрасли 87%
Приоритетные стратегические цели касаются улучшения финансовых показателей предприятия 80%
Отсутствует развернутый план достижения стратегических целей 76%
Слабая связь между стратегическими целями и операционной деятельностью предприятия 63%
Цели в области качества не привязаны к стратегическим целям 47%
Цели области качества должны стать частью стратегических целей предприятия. Финансовые цели, которые являются первоочередными для большинства коммерческих предприятий, могут быть достигнуты за счет повышения ценности продуктов, повышения качества, а также снижении издержек. Качество и ценность продуктов зависит от качества реализации процессов предприятия. Повышение эффективности, безопасности и результативности процессов являются одними из главных целей СМК, достижение которых ведет к снижению потерь и издержек предприятия.
Связь между стратегическими целями и целями в области качества очевидны. Важно признание топ-менеджерами и всеми сотрудниками, что менеджмент качества не является формальной функцией. Менеджмент качества должен способствовать реализации стратегии, путем его последующей реализации во всех процессах предприятия.
Для воплощения интеграции СМК и менеджмента качества требуются и структурные преобразования на предприятиях. Вариантами решения проблемы являются объединение отдела стратегического развития и управления качеством в один департамент или создание постоянно действующей проектной группы с вовлечением ответственных лиц за разработку стратегии предприятия и менеджмента качества. Возглавлять такую проектную группу может лицо, ответственное за стратегическое управление.
Основными результатами формирования системы менеджмента качества, интегрированной в стратегическое управление предприятием должны стать:
1. Разработанная стратегия предприятия, в том числе отражающая направления развития предприятия в цифровой экономике.
2. Реализация стратегического менеджмента, выраженная в функциональных обязанностях структурных единиц предприятия.
3. Цели системы менеджмента качества, отражающие вклад в реализацию стратегии и стратегических целей предприятия.
4. Декомпозиция стратегических целей и целей в области качества до уровня процессов предприятия.
5. Создание механизмов мониторинга и управления целями (стратегическими, в области качества, на уровне процессов) предприятия.
6. Структурные механизмы интеграции СМК и стратегического менеджмента
Развитие процессной модели управления предприятиями
Общепризнанным фактом является то, что качество создается в процессах. В условиях формирования новой индустриальной эпохи важна высокая скоординированность функционирования всех процессов предприятия, возрастает роль процессов, пронизывающих на горизонтальном уровне деятельность разных функциональных специалистов.
В настоящий момент большинство исследованных нами предприятий, сертифицированных на соответствие международному стандарту ИСО 9001, ограничиваются выделением так называемых «процессов СМК», оставляя не охваченными другие процессы.
Процессная модель СМК каждого предприятия уникальна, она включает процессы СМК, создающие ценность, управленческие и вспомогательные виды взаимосвязанной деятельности. Использование процессного подхода позволяет повысить управляемость бизнеса, сделать его функционирование более стабильным и результативным.
У исследованных нами промышленных предприятий процессное управление реализуется как обязательная часть менеджмента качества и не более. Как показали ранние исследования данного вопроса5,процессная
модель СМК многих промышленных предприятия часто является сжатой, фрагментарно охватывающей деятельность предприятий.
Выбранные показатели оценки результативности процесса часто демонстрируют формальный подход к процессному управлению. Они не отражают полностью эффективность и результативность процессов. На многих предприятиях отчетность по процессам проводится 1-2 раза в год. Такая периодичность мониторинга результативности не позволяет должным образом управлять процессами.
Управление качеством должно быть интегрировано во все процессы предприятия, чтобы каждое подразделение, каждый сотрудник был ответственен за качество на своем уровне. Должен осуществляться мониторинг каждого процесса на предприятия: входов, выходов, его ресурсов. Входом является то, что преобразовывается в процессе. К ресурсам процессов могут относиться: оборудование, персонал, производственная среда и т.д. Входы и ресурсы часто являются выходами других процессов. Каждое предприятие представляет сеть процессов, связанных входами и выхода-ми6. Данные о текущем состоянии процессов, их входов, ресурсов и выходов представляют ценный массив разнообразной информации, обработка которой позволяет синхронизировать деятельность предприятия, выявить проблемные места, предвидеть возможные негативные изменения и возможно их предотвратить.
Данные обо всех категориях процессов - управленческих, основных, поддерживающих - должны быть объединены в одной информационной системе предприятия. Разные программные приложения должны быть синхронизированы, чтобы не было информационных разрывов.
Обработка больших данных в едином аналитическом центре представляет мощную платформу для принятия правильных решений на оперативном и стратегическом уровне.
Результатом развития процессной модели управления предприятием должны стать:
1. Построенная процессная модель предприятия, отражающая: а) все процессы предприятия, его подпроцессы (в т.ч. сквозные процессы);
б) входы, выходы, ресурсы, критерии оценки процессов (в т.ч. отражающие вклад процессов в реализацию стратегических целей предприятия);
в) требования к реализации процессов.
2. Сопровождение процессов информационной системой.
3. Автоматизация процессов.
Формирование системы сбора больших данных
Переход от традиционных форматов и источников данных к технологиям Big Data. Следует создать инфраструктуру, обеспечивающую сбор в реальном времени больших данных, необходимых для менеджмента качества, а также поддержки оперативного и стратегического управления.
Каждое предприятие должно определить, какие данные ему необходимо собирать для реализации стратегии предприятия и повышения операционной эффективности, идентифицировать источники получения данных, разработать и внедрить цифровые технологии сбора данных.
Основными источниками больших данных могут быть:
1) источники внешней среды предприятия:
- потребители;
- клиенты;
- поставщики;
- конкуренты;
- другие предприятия;
- партнеры;
- государственные органы, регулирующие деятельность предприятия
2) источники внутренней среды предприятия:
- продукция;
- процессы:
а) материалы, сырье;
б) персонал;
в) средства измерения;
г) оборудование;
д) производственная среда и инфраструктура.
Технология блокчейн позволяет прослеживать изделия во всей цепочке создания ценности. Важная информация может быть получена о поставщиках, потребителях, партнерах, конкурентах, государственных органах и других заинтересованных сторонах. Информация о значимых действиях всех заинтересованных сторон может храниться на базе распределенных реестров с применением технологии блокчейн.
Использование Интернета вещей (IOT) для измерения функционирования процессов, а также продуктов является обязательным условием формирования источников Больших данных7.
Использование датчиков, установленных на продукции, находящейся в пользовании клиентов, обеспечивает перечу производителю на протяжении всего жизненного цикла продукции данных об условиях эксплуатации, функционировании, отказах и т.п. Это позволяет непрерывно улучшать продукцию, предвидеть и предупреждать сбои в ее эксплуатации, снижать затраты на техническое обслуживание.
Цифровые технологии позволяют собирать в единый центр все данные о процессах. Измерение функционирования процессов может быть реализовано с помощью Интернета вещей (ЮТ)
Обустройство машин и оборудования встроенными датчиками, подключенными к Интернету. Установленные датчики считывают и передают данные о рабочих, оборудовании, процессах, эксплуатируемых продуктах. Использование специальных устройств и датчиков, встраиваемых в одежду персонала, способных передавать данных о работе персонала. Данные о том, как протекает процесс, поступают в единую аналитическую систему в режиме реального времени.
Отслеживание передвижения и состояния используемых в производстве деталей, материалов возможно без использования датчиков, а путем применения специальных технологий сопровождения производства.
Штрих-коды и РЧИД (радиочастотная идентификация) технологии позволяют отслеживать изменения в расположении устройств, их состоянии, техническом соответствии и готовности.
Цифровые датчики в режиме реального времени передают данные о состоянии всех элементов процессов (его входов, выходов, используемых ресурсов).
Предприятиям предстоит выделить всю деятельность в процессы, регламентировать механизмы управления процессам, гармонизировать процессы с другими операциями, процессами, системами. Проблемой является низкий уровень автоматизации процессов на отечественных промышленных предприятиях. Низкая рентабельность предприятий не позволяет привлекать заемные средства для финансирования технологических инноваций6. Но без автоматизации процессов дальнейший технологический прогресс на предприятиях не осуществим.
Веб-страницы, социальные сети, программные приложения дают новые возможности в сборе данных о клиентах и потребителях продукции.
Появляются новые возможности в сборе данных внутренней среды предприятия. Необходимо собирать в единую информационную систему данные полученные на всех стадиях жизненного цикла продукта.
Данные о всех процессах предприятия, окружении предприятия передаются в единую аналитическую систему, обеспечивающую принятие правильных управленческих решений. Источники больших данных в процессной модели управления предприятием представлены на рисунке 1.
Результатами формирования системы сбор больших данных являются:
1) Определение данных и их источников, необходимых для построения единой аналитической системы.
2) Внедрение цифровых технологий по сбору информации, в т.ч. ЮТ (Интернета вещей), блокчейн и др.
3) Создание информационной платформы для сбора и обработки данных предприятия.
LtJ -fc.
Потребители
Поставщики
Конкуренты
Другие заинтересованные стороны
Внешняя среда
Управленческие процессы
Принятие решений
АНАЛИТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА
Большие данные (Big Data)
tit
Продукция
Основные процессы
3. Планирование качества продукции
1. Маркетинг 2. Продвижение 4. Проектирование и разработка продукции 8. Производство 9. Хранение 10. Доставка 11. Послепродажное обслуживание
5. Проектирование и разработка процессов 6. Подготовка производства 7. Закупки
Потребители
Заинтересованные стороны
Внешняя среда
Обеспечивающие процессы
Рис 1. Источники больших данных в процессной модели управления предприятием
Построение аналитическойеистемыобработки большихданных
цесщюм сбора,
хр анения, пбдоаооди данных, явсяессяслатформсй м^]яе,тжмснтаксчестаа, менеджмеш^всей м истеиы уп0аояеи^^ гфадгфиятием. Дашныо яхода реаашзации щюцессов, внешней трсны пред1ариасш! поо^пают ]с онотеаиесткдм системе, в респсах
ко форда^юасанондю знаяия, неябходимые с яблаеои менеджмента качества и стратегического управления (Рисунок 2).
Рис 2. Интеграция стратегического менеджмента и менеджмента качества на стестскoяпотерявнoй оделаеянрмкoйсисеeмы
Аналтгеическса системт мснедыментм иячтcтвa пяодщэрмтий может отличаться уровнем зрелости. В таблице 2 представлены возможные уровни зрелости аналитической систямы мснеджмонгаасчества
Таблица 2. Уровни зрелости аналитической системы менеджментскачества
Уровень зрелости АСМК Характepиcатие АСМК менеджмента качества
1 2 3
I. Описывающая АСМК Выяпаоже дегатив- ш>^>рог^рзитш^]р1х собеаеИ в прошлом (Ответ на вопрос: «Что случилось»). Регисояащм о^воаее^пр акеоот-ветствий в продонцер ипрзцессах с мишоюдсьным адаупаомпреипш отклонений. формомьшн peатпз0кссятредбсрн ого управлешн
1 2 3
Отстающая операционная и финансовая деятельность. Неполное соответствие производимой продукции текущим требованиям рынка.
II. Оценивающая АСМК Анализ прошлых событий (Ответ на вопрос: «Что и почему случилось») Регистрация и анализ выявленных несоответствий с последующим детальным анализом причин отклонения. Реализация процессного управления. Отсутствие или формальный (на бумаге или эпизодичный) риск-менеджмент в управлении процессами. Умеренные показатели операционной и финансовой деятельности. Соответствие производимой продукции текущим требованиям рынка, несоответствие новым требованиям в будущем.
III. Предсказывающая АСМК Предвидение событий в будущем (Ответ на вопрос: «Что, где и почему случится») Внедрение инструментов монитирнга текущего состояния процессов и прогнозирования изменений. Применение статических методов управления процессами. Реализация риск-менеджмента в управлении процессами. Интегрированная СМК в стратегическое управление предприятием. Средние показатели операционной и финансовой деятельности. Способность соответствовать и превосходить текущим требованиям рынка, потенциал соответствовать требованиям будущего рынка.
1 2 3
IV. Предписывающая АСМК Аналитика и при-шятие решений на основе моделирование ситуаций в будущем (Аналитическая система, функционирующая на основе Больших Данных) Интегрированная СМК в стратегическое и оперативное управление предприятием; Высокие показатели операционной и финансовой деятельности. Способность соответствовать и превосходить текущим требованиям рынка. Быстро следует за трансформаторами рынка
V. Когнитивная АСМК Самообучающееся и полностью автоматизированное предприятие (Компьютеризация имитации человеческого мышления и действий по отношению к автономному предприятию) Автоматизированная предупреждающая, самокорректирующая, самообучающаяся СМК Выполнение сотрудниками в области качества аналитических функций Автоматизированная реализация менеджмента качества в процессах предприятия Самые высокие показатели операционной и финансовой деятельности. Способность определять рынки, трансформировать бизнес-модели
Таблица подготовлена на основе модели Intel9
Результатом реализации данного направления является формирование соответствующей потребностям предприятия аналитической системы менеджмента качества. Аналитическая система обработки больших данных также поможет организациям идентифицировать и устранить потери - повысить эффективность операционной деятельности.
Формирование организационного климата, способствующего цифровой трансформации
Цифровая стратегия развития предприятия и политика в области менеджмента качества требует от предприятий формирования организационного климата, способствующего высокой скорости принятия решений и мгновенного реагирования на изменения. Повышение гибкости системы управления возможно за счет внедрения Agile технологий. Организационная структура предприятий требует также преобразований, способствующих улучшениям информационных потов в организации, распространению и созданию новых знаний, развитию кроссфункциональной деятельности. В результате предприятия должны иметь организационный климат, способствующий реализации стратегии предприятия и политики в области качества.
Развитие аналитической компетентности персонала
Меняются требования к компетентности сотрудников, занимающихся вопросами управления качеством. С ростом зрелости АСМК повышается уровень автоматизации процессов менеджмента качества, в т.ч. измерения, выявления несоответствий, внесения корректирующих действий. расширяется будет расти в соответствии с повышением уровня зрелости АСМК. Потребность в документировании информации появляется большая необходимость обработки данных, получаемых о функционировании всех процессов предприятия. Аналитика больших данных и принятие правильных решений становятся главными компетенциями специалистов в области качества. Результатом данного направления является обеспечение соответствия персонала организации по уровню и характеру компетенций цифровой стратегии предприятия.
Успех предприятий в новой индустриальной эпохе зависит от их способности преобразовать технологии менеджмента качества, встроенные в общую систему управления и реализуемые на основе зрелой (предписывающей, когнитивной) аналитической системы. Представленные в статье перспективные направления трансформации системы менеджмента качества должны стать основой дорожной карты развития современного промышленного предприятия, ориентированного на формирование и реализацию цифровой стратегии.
Примечания (Endnotes)
1 Яшина М.Н. Четвертая индустриальная революция в логистике // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета.
2017. № 3 (67). С. 131-132.
2 Матушкин М.А. Развитие методологии и инструментария менеджмента предприятия в условиях цифровой экономики // Перспективы развития отечественных предприятий в условиях формирования цифровой экономики. Саратов,
2018. С. 78-81.
3 Andreeva T., Popova L., Yashin N., Zhulina E. Integration of Strategic and Quality Management in Oil and Gas Companies of Russia // Quality-Access to Success, 2018. Vol. 19. No. 163 (April). Pp. 81-84.
4 Одинцова М.А. Целеполагание как одна из ключевых проблем стратегического менеджмента // Экономический журнал. 2016. № 1 (41). С. 52-63.
5 Попова Л.Ф. Формирование системы менеджмента качества на основе процессного подхода в управлении промышленными предприятиями // Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. 2017. Т. 12. № 3. С. 453-466.
6 Андреева Т.А., Яшин Н.С. Понимание контекста предприятия в рамках системы менеджмента качества // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. 2017. № 3 (67). С. 115-124.
7 Quality 4.0 Impact and strategy Handbook: Getting Digitally Connected to Transform Quality Management. - LNS Research, 2017. 28 p.
8 Муханова И.В. Инвестиционная политика предприятий машиностроительного комплекса России в условиях экономических санкций // Экономический журнал. 2016. № 2 (42). С. 46-57.
9 Planning guide: Getting started with advanced analytics, Intel corporation, 2017 [Электронный ресурс]: Режим доступа: https://www.intel.com/content/dam/www/public/ us/en/documents/ guides/analytics-planning-guide.pdf (Обращение 10.08.2018).
Автор, аннотация, ключевые слова
Попова Лола Фаритовна - канд. экон. наук, доцент Саратовского социально-экономического института (филиал) Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова (Саратов) [email protected]
В статье представлены направления развития менеджмента качества на отечественных промышленных предприятиях в условиях становления в России 6-го технологического уклада. Описано влияние на формирование современной системы менеджмента качества таких цифровых технологий, как Big Data, блокчейн, облачные сервисы и др. Уделяется особое внимание формированию модели СМК, интегрированной в стратегическое и оперативное управление организацией, основанной на развитой аналитической системе. Выделены основные уровни зрелости аналитической системы. Представлены источники больших данных в процессной модели управления предприятием. Проанализированы основные трудности трансформации системы менеджмента качества на современных предприятиях. Автор выделяет ожидаемые результаты трансформации системы менеджмента качества на отечественных промышленных предприятиях.
Менеджмент, качество, система, цифровая экономика, большие данные, аналитика, стратегия, промышленный Интернет вещей (IOT).
References
(Articles from Scientific Journals)
1. Yashina M.N. CHetvertaya industrialnaya revolyutsiya v logistike. Vestnik Saratovskogo gosudarstvennogo sotsialno-ekonomicheskogo universitet,. 2017, no. 3 (67), pp. 131-132.
2. Andreeva T., Popova L., Yashin N., Zhulina E. Integration of Strategic and Quality Management in Oil and Gas Companies of Russia. Quality-Access to Success, 2018, vol. 19, no. 163 (April), pp. 81-84.
3. Odintsova M.A. Tselepolaganiye kak odna iz klyuchevykh problem strategicheskogo menedzhmenta. Ekonomicheskiy zhurnal, 2016, no. 1 (41), pp. 52-63
4. Popova L.F. Formirovaniye sistemy menedzhmenta kachestva na osnove protsessnogo podkhoda v upravlenii promyshlennymi predpriyatiyami. Vestnik Permskogo universiteta. Seriya: Ekonomika, 2017. vol. 12, no. 3, pp. 453-466.
5. Andreyeva T.A., YAshin N.S. Ponimaniye konteksta predpriyatiya v ramkakh sistemy menedzhmenta kachestva. Vestnik Saratovskogo gosudarstvennogo sotsial'no-ekonomicheskogo universiteta, 2017, no. 3 (67), pp. 115-124.
6. Mukhanova I.V. Investitsionnaya politika predpriyatiy mashinostroitelnogo kompleksa Rossii v usloviyakh ekonomicheskikh sanktsiy. Ekonomicheskiy zhurnal, 2016, no. 2 (42), pp. 46-57.
(Articles from Proceedings and Collections of Research Papers)
7. Matushkin M.A. Razvitiye metodologii i instrumentariya menedzhmenta predpriyatiya v usloviyakh tsifrovoy ekonomiki. Perspektivy razvitiya otechestvennykh predpriyatiy v usloviyakh formirovaniya tsifrovoy ekonomiki. Saratov, 2018, pp.78-81.
Author, Abstract, Key words
Lola F. Popova - Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, Saratov Socio-Economic Institute (branch), Plekhanov Russian University of Economics (Saratov, Russia) [email protected]
The article presents the main directions of quality management development of national industrial enterprises in the period of the sixth technological paradigm foundation. The author describes the influence of digital technologies as Big Data, blockchain, clouds, etc. on quality management system formation. Author pays attention on development of the quality management system, integrated in strategic and operational enterprise management, founded on mature analytic system. The main levels of analytic system maturity are highlighted. The core sources of Big Data in process model of enterprise management are presented. The main difficulties of quality management system transformation in modern enterprises have been analyzed. The author highlights the expected outcomes of transformation of quality management system of national industrial enterprises.
Management, quality, system, digital economy, Big Data, analytics, strategy, Industrial Internet of things (IOT).
