CC BY
209
УДК 338.2 https://doi.org/10.21440/2307-2091-2021-3-136-148
Цифровизация производственных процессов в металлургии: тенденции и методы измерения
Ольга Александровна РОМАНОВА* Дмитрий Владимирович СИРОТИН**
Институт экономики УрО РАН, Екатеринбург, Россия
Аннотация
Актуальность. Роль цифровизации экономики как процесса формирования киберфизической системы для взаимодействия 8МЛЯТ-устройств и агрегатов определена концепцией Индустрии 4.0 в качестве одного из важнейших направлений технологического развития. Данный процесс имеет, скорее, революционный характер, поскольку переход взаимодействующих между собой систем из физического в цифровое пространство является пороговым (единовременным) для каждого отдельного устройства. Тем не менее на отраслевом уровне процесс цифровизации является достаточно длительным. Так, например, выделяют системы автоматизации пяти уровней - от станков с числовым программным управлением до гибких производственных систем. При этом оценка степени цифрового обеспечения производств позволяет оптимизировать политику развития экономики в целом. Металлургия относится к отраслям, деятельность которых связана с высокими рисками для здоровья работников, большой нагрузкой на экологию в самой разнообразной форме (загрязнение атмосферного воздуха, вод, земель, занятие обширных площадей под отвалы и др.), огромными логистическими расходами, что определяет заинтересованность в развитии и внедрении технологий, позволяющих сократить затраты на устранение данных проблем и оптимизировать общие производственные, организационные, логистические и экологические процессы. В рамках металлургического комплекса РФ эффекты от внедрения цифровых технологий уже ощутили на себе многие крупные заводы и комбинаты (Северсталь, ММК, ПНТЗ и др.), применяющие математические алгоритмы моделирования производственных и иных процессов, технологии автоматизации, средства обработки и хранения информации. Необходимость оценки цифрового обеспечения предприятий металлургической отрасли РФ определяет актуальность проведения исследований в данном направлении.
Цель работы - анализ тенденций развития металлургии и формирование методического аппарата измерения цифровизации производственных процессов в отрасли.
Методы исследования. Методической основой исследования является функциональный подход, позволяющий учесть быстро меняющиеся условия хозяйствования, методы компаративного и статистического анализа. Методический аппарат исследования опирается на базовые положения методологии построения рейтинговых и интегральных показателей оценки готовности организаций к цифровой экономике.
Результаты. Проанализировано современное состояние и выявлены перспективные направления модернизации отечественной металлургии. Сформирован методический подход к оценке готовности организаций металлургической промышленности России и субъектов РФ к цифровой экономике. На основе предложенного подхода проведена оценка цифровизации организаций металлургического производства и производства готовых металлических изделий России в целом, а также Свердловской и Челябинской областей.
Выводы. Установлено, что тенденции развития отечественной металлургии соответствуют мировым трендам технологического развития и цифровой трансформации промышленности. Разработан оценочный показатель, отвечающий основным критериям цифрового обеспечения производственных процессов в металлургической отрасли на федеральном и региональном уровнях. Результаты исследования подтверждают практическую целесообразность использования предложенного интегрального показателя для оценки цифровизации металлургического комплекса России и субъектов РФ.
Ключевые слова: промышленный регион, металлургия, Индустрия 4.0, цифровизация, информационное производство, методический инструментарий.
Введение
Современная задача России заключается в необходимости цифровизации ее экономики, предполагающей обновление технологического, социально-экономического базиса экономики и изменение способов управления
EDromanova.oa@uiec.ru
https://o rcid .org/0000-0002-6459-881X sirotin.dv@uiec.ru
https://o rcid .org/0000-0002-3794-3956
хозяйственным комплексом страны [1-3]. Создание в индустриальном секторе глобальных платформ для цифровой экономики должно выразиться преимущественно в цифровизации критических инфраструктур, тем не менее
положительный эффект ожидается и в самом секторе за счет роста производительности труда, повышения доли квалифицированных трудовых ресурсов, снижения себестоимости продукции. Применительно к реальным секторам экономики процесс цифровизации принято рассматривать в рамках концепции Индустрии 4.0, для которой развитие цифровой инфраструктуры определяет формирование киберфизической системы для SMART-про-изводств [4-6]. Развитие металлургии в этих условиях связано не только с информатизацией производств. Это, прежде всего, масштабная роботизация различных производственных процессов, применение технологий создания цифровых двойников, виртуальной и дополненной реальности, машинного обучения, Интернета вещей, аддитивных технологий. В перспективе ближайших лет степень проникновения технологий Индустрии 4.0 на предприятия отечественной металлургии будет определять цифровое технологическое и соответствующее кадровое обеспечение производственных процессов. Данное положение определяет актуальность задачи развития методов измерения цифровизации производственных процессов в металлургии.
Развитие металлургии России. Россия является достаточно крупным игроком на глобальном рынке металла и одной из крупнейших стран мира с позиции производства и потребления металлопродукции. По объему производства стали она занимает 5-е место в мире, а по потреблению металлопродукции находится на 6-м месте1. Проведенная в конце 1990-х гг. и в последующие годы масштабная модернизация и совершенствование структуры металлургического производства, радикальные институциональные преобразования значительно повысили конкурентоспособность отрасли. Кардинально изменилась структура сталеплавильного производства (рис. 1).
Если в 2000 г. выплавка мартеновской стали составляла более четверти всей произведенной стали в России (27,4 %), то к 2019 г. ее доля сократилась до 2,1 %. За этот же период удельный вес электростали в общем объеме сталеплавильного производства возрос более чем в 2 раза (с 14,7 до 34,7 %), а конвертерной стали увеличился на 5,3 абсолютных процента (с 57,9 до 62,6 %). Полностью ликвидировано мартеновское производство на заводах трубных компаний. Здесь доля мартеновской стали составляла в 2000 г. 72,8 %, но уже к 2014 г. ее выплавка была полностью прекращена при более чем 10-кратном росте производства электростали. Начиная с 2014 г. на заводах трубных компаний была внедрена непрерывная разливка всей выплавляемой здесь электростали.
Совершенствование структуры металлургического производства позволило значительно улучшить (в натуральном выражении) среднеотраслевые показатели использования всех видов потребляемых ресурсов. Так, расход стали на тонну проката сократился за период с 2000 по 2019 г. с 1148 до 1072 кг/т, т. е. на 7 %; расход электроэнергии на тонну электростали снизился на 25 %, а на тонну готового проката - на 15 %. Средняя производительность труда выросла за этот период в 1,85 раза [7]. Однако, несмотря на улучшение среднеотраслевых показателей в натуральном выражении, в целом по черной металлургии России за период с 2000 по 2019 г. средняя себестоимость единицы товарной продукции возросла в 8,3 раза [7] при росте цены на потребляемую электроэ-
1 World Steel in Figures. Brüssels, Belgium: World Steel Association, 2020.
нергию в 8,1 раза, на природный газ - в 17,9 раза. Тарифы на железнодорожные грузовые перевозки за этот период увеличились в 7,7 раза [7]. Стало уже традиционным в отечественной экономике, что на каждый рубль увеличения цены базового ресурса прирост цен получаемой металлопродукции колеблется в размере от 3 до 4 руб. Но в ряде высокоразвитых стран, таких как США, Япония, страны ЕС, изменения цен на ресурсы не оказывают значимого влияния на цену конечных изделий из металла. Здесь даже пятикратный и более рост цен на исходное сырье, получаемое по импорту, почти не оказывает влияния на стоимость такой продукции, как трубы и прокат2,3. Более того, в 2019 г. на глобальном рынке металлов сложилась прямо противоположная ситуация. Цены на используемые сырьевые ресурсы за первое полугодие возросли на 70 %, а цены на произведенный из них металл снизились на 12 %4.
Несмотря на масштабную модернизацию отрасли и значительное повышение ее технологического уровня, отечественная металлургия ощутила на себе разнообразные последствия рыночного спада, сокращения спроса в реальном секторе экономики практически на все виды металлопродукции. Однако даже в этих условиях отечественные металлурги, в отличие от многих зарубежных компаний, не принимали решения о консервации мощностей, а снизили загрузку оборудования, повысили продолжительность ремонтных работ, прежде всего работ, связанных с техническим обслуживанием и т. д. В то же время крупный вертикально интегрированный металлургический бизнес России к началу пандемии отличался в большинстве своем достаточно устойчивым финансовым положением, относительно низкой долговой нагрузкой, обладал диверсифицированным портфелем заказов. Это помогло отечественным компаниям в условиях затяжного инвестиционного спада в России оптимально сочетать и своевременно корректировать объемы внутренних и экспортных поставок металла.
Современная модернизация металлургии как целостной системы удовлетворения потребностей народного хозяйства в металлопродукции. Отечественные металлургические компании имеют достаточно успешный опыт интеграции в мировую экономику. Однако новая реальность заключается в том, что современная модернизация отрасли требует рассмотрения ее не как совокупности отдельных металлургических производств, а как центрального ядра целостной системы удовлетворения потребностей экономики в металлопродукции [8]. Другая современная реальность развития модерни-зационных процессов определяется не только все более строгими требованиями социального и экологического характера, но и ужесточающимися условиями выхода на мировой рынок, определяемыми требованиями национальных законодательств государств-импортеров, накладываемыми разнообразными санкциями и т. д., что означает для отечественной металлургии на среднесрочный период без-альтернативность приоритета внутреннего рынка. Определенные технико-экономические предпосылки для такой системной модернизации у отрасли есть: это наличие современных технологических решений, ресурсная база,
2Федеральная служба государственной статистики. Официальная
статистика. URL: https://www.gks.ru/folder/10705
3Eurostat. URL: https://ec.europa.eu/eurostat/data/database
4Обзор рынка черной металлургии. Москва, второе полугодие 2019 года.
URL: https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/ru/Documents/research-
center/metals-2h-2019.pdf
2000 г.
Кислородно-конвертерная 58 %
Рисунок 1. Структура сталеплавильного производства РФ. Данные бюллетеней научно-технической и экономической информации «Черная металлургия» (ОАО «Черметинформация») за 2001 и 2020 гг.
Figure 1. The structure of the steelmaking industry in the Russian Federation. Data from bulletins of scientific, technical and economic information "Ferrous metallurgy" ("Chermetinformatsiya") for 2001 and 2020.
кадры, обладающие необходимыми компетенциями. Но успешность модернизации металлургии как целостной системы во многом будет зависеть от проведения структурных изменений, направленных на обеспечение быстрой адаптации производств к меняющемуся спросу, соблюдение технологических требований, предъявляемых партнерами по цепочкам поставок, установления согласованных позиций с металлопотребляющими отраслями и т. д.
Особое значение для успешной современной модернизации в условиях приоритета для отечественной металлургии внутреннего рынка имеет проблема нахождения консенсуса производителей и потребителей металла, выстраивания обоюдовыгодных партнерских отношений. Поведенческие мотивы участников рынка металлов, умение договариваться о совместных решениях, уровень доверия, качество накопленного опыта сотрудничества, способность устранения возможных конфликтов интересов - все это становится факторами, формирующими стратегическую линию взаимодействия производителей и потребителей металла и изделий из него. Эффект сотрудничества становится обязательным условием завершения очередного, современного этапа модернизации металлургии и ее дальнейшего развития на базе технологий передового цифрового производства.
Как было отмечено на Санкт-Петербургском экономическом форуме (2021), в современной экономике все должно строиться вокруг человека. В металлургии это, прежде всего, технологии цифрового производства, направленные на достижение «углеродной нейтральности». Металлургические компании мира прогнозируют достижение этой цели к 2030 или к 2050 г., что значительно меняет стратегии их развития. Уже сегодня можно констатировать появление в металлургии новых значимых тенденций в развитии технологий снижения «углеродного следа». Прежде всего, это технологии производства железа прямого восстановления (Direct Reduced Iron, DRI), внедрение которых за период 20102019 гг. позволило получить прирост DRI на 54 %, что на 30 абсолютных процентных пунктов выше соответствую-
5По данным XVI Международного конгресса сталеплавильщиков «ISCON 2021» (Екатеринбург, 24-28 мая 2021 г.). Сайт конференции: http:// project3655622.tilda.ws/
щего показателя классического доменного процесса (24 %)5. Все более значимыми становятся тенденции, связанные с использованием водорода в качестве восстановительного агента вместо углеродсодержащих восстановителей. Важно отметить, что технологии DRI позволяют полностью заменить уголь водородом. Большая роль в снижении «углеродного следа» принадлежит технологиям улавливания, извлечения CO2 из отходящих газов и его депонирование.
Еще одной тенденцией, которую нельзя назвать новой, но значимость которой многократно возрастает, является использование систем непрерывного контроля выбросов (Continues émissions monitoring systems). В отечественной металлургии с 01.01.2018 г. стационарные источники выбросов должны были быть оснащены средствами учета выбросов загрязняющих веществ. Кроме того, информация о выбросах должна была передаваться в фонд данных государственного экологического мониторинга. Но на сегодняшний день в этой области удалось реализовать лишь несколько проектов. Предусмотренные штрафные санкции за превышение выбросов нормируемых вредных соединений фактически отменены для поддержки бизнеса в сложных экономических условиях. Однако значимость тенденции непрерывного контроля выбросов металлургических предприятий будет только увеличиваться.
Металлургия, исторически считавшаяся достаточно консервативной отраслью, в условиях новой реальности провела, как было отмечено, масштабную модернизацию производства, что позволило крупнейшим отечественным металлургическим компаниям быстро осознать неизбежность и преимущества цифровизации. Вектор их развития сегодня соответствует общемировым трендам цифровой трансформации производства, ускоряющейся интеграции цифровой и физической сфер, возрастающей связи между работником и интеллектуальными системами [9, 10].
Цифровизация металлургического производства в ближайшей перспективе будет развиваться с учетом концепции «цифровых двойников» (Digital Tween). Такой двойник реального металлургического агрегата является комплексом моделей, обрабатывающих данные, которые постоянно поступают от датчиков, встроенных в этот
агрегат. В различных системах автоматизации часть этих данных уже традиционно используется, но новой тенденцией является то, что значительно больший массив данных в необработанном виде направляется на хранение в «озеро данных» («Data Lake»). Фактически это высокопроизводительные центры обработки данных (ЦОД), которые могут по специальным запросам предоставлять их с целью применения в различных математических моделях на основе машинного обучения (Machine Learning). В последнее время крупные отечественные металлургические холдинги НЛМК и Северсталь уже ввели в строй ЦОД класса Data Lake.
Большую роль в содействии цифровой трансформации металлургического производства играют такие компании, как SAP CIS, занимающая достойное место на рынке корпоративного прикладного программного обеспечения, и специально созданное хорошо известной в России компанией Danieli бизнес-подразделение Digi&Met. Оно предоставляет металлургическим предприятиям цифровые инновации, соответствующие новым бизнес-моделям. Именно это подразделение содействует реализации модели, ориентированной на клиента, что позволяет не только повышать эффективность функционирования производства, но и создавать так называемую «близость к заказчику», увеличивать безопасность труда работников, внедрять эффективные стратегии для решения важнейшей задачи - производства «экологически чистых металлов» (Green Metals).
Разработка индексов цифровизации. Применение металлургическими компаниями цифровых технологий наиболее успешно в их операционной деятельности, в цифровизации материальных и информационных потоков как базы для принятия обоснованных управленческих решений. Первоначальной основой для использования цифровых информационных технологий явились ERP-системы. Результатом эволюции их развития стали программные комплексы SAP, назначение которых состоит в управлении материальными потоками и производством. Но современная модернизация металлургического производства актуализировала концепцию интеллектуального предприятия, развитие которой происходит на основе платформы SAP S/4HANA со встроенными ин-
струментами машинного обучения и прогнозирования. Эта платформа является базой интеллектуальных решений, интегрирующих все бизнес-процессы, что позволяет металлургическим компаниям работать с использованием больших данных. Но, конечно, использование передовых цифровых технологий происходит в металлургии далеко не равномерно. Лидируют здесь крупные металлургические компании, инвестирующие в новый драйвер цифровизации, а именно в цифровые (нематериальные) активы компаний, такие как репутация бренда и лояльность интернет-аудитории, интеллектуальная собственность, в значительной мере связанная с программными продуктами, цифровыми платформами и т. д. Успешные практики первых этапов цифровой трансформации в этих компаниях широко представлены как на их сайтах, так и в многочисленных публикациях [11-13].
В настоящее время региональные власти повышают свою активность в области цифровизации экономики и выделяют значительные бюджетные средства для достижения этой цели. Ежегодно выпускаемый изданием CNews Analytics рейтинг субъектов РФ по величине расходов на ИКТ формируется на базе бюджетных средств профильных министерств и департаментов, а также региональных ведомств (табл. 1). Стоит отметить, что разница между затратами на ИКТ субъектов РФ, занимающих первую и последнюю позиции топовых мест в 2020 г., составляет 30 раз. За период с 2018 по 2020 г. значительно увеличить свои расходы на ИКТ смогли Свердловская область, Краснодарский и Пермский края.
В числе входящих в Топ-10 субъектов РФ Свердловская область является единственным промышленно развитым, специализирующимся на металлургии регионом. Челябинская область, в которой металлургия также является отраслью специализации, занимает в этом рейтинге только 20-е место.
Однако на сегодняшний день фактически отсутствуют общепризнанные показатели, характеризующие готовность промышленности, прежде всего обрабатывающей, к цифровизации. В мире существует большое количество организаций, которые ежегодно определяют рейтинги стран в различных областях социально-экономического развития, например, в таких, как конкурентоспособность,
Таблица 1. Топ-10 субъектов РФ по величине расходов на ИКТ
Table 1. Top-10 constituent entities of the Russian Federation in terms of expenditures on ICT
2020 Место 2019 2018 Субъект РФ Расходы региона на ИКТ, млн руб. 2020 2019 2018 Прирост - 2020/2019, % Прирост 2019/2018, %
1 1 1 Москва 82 468,0 74 300,6 57 900,0 11,0 28,30
2 2 2 Санкт-Петербург 19 277,0 14 877,2 13 526,4 29,6 10,00
3 3 3 Московская область 9988,3 9096,1 5712,1 9,8 59,20
4 16 16 Краснодарский край 5360,7 1555,4 1147,4 244,7 35,60
5 4 10 Пермский край 4410,8 3620,9 1519,5 21,8 138,30
6 6 7 Новосибирская область 3473,9 2740,3 2130,8 26,8 28,60
7 8 13 Тюменская область 3381,1 2475,8 1346,1 36,6 83,90
8 5 6 Самарская область 3290,1 2961,2 2775,4 11,1 19,30
9 7 18 Свердловская область 3184,7 2738,7 977,4 16,3 180,20
10 9 5 Республика Саха (Якутия) 2717,8 2359,9 2545,2 15,2 -7,30
Примечание: CNews Analytics, 20 2 06.
6Составлено по CNews: Рейтинг ИКТ-затрат регионов 2019 https://www.cnews.ru/articles/2020-05-22_regiony_planirovali_uvelichit_itrashody
эффективность государственного управления, индекс человеческого развития, ведение бизнеса и т. д. [14, 15]. Но наступление четвертой промышленной революции, развитие киберфизической цифровизации, т. е. такого процесса, когда технологии позволяют интегрировать новые информационные технологии с процессами непосредственной переработки сырья и полуфабрикатов, делают особо актуальным расчет индикаторов цифровизации бизнеса.
В то же время имеется сравнительно немного организаций, разрабатывающих рейтинги цифровизации промышленности. Данные индексы в определенной степени характеризуют технологический уровень формирования промышленности как основного драйвера экономического роста с позиции полноты внедрения здесь информационно-коммуникационных, цифровых технологий. Частично этот аспект отражен в индексе готовности стран к сетевому обществу (Networked Readiness Index, NRI), который определяется широко известной организацией «Всемирный экономический форум»7. В основу этого индекса заложена гипотеза, в соответствии с которой имеется линейная зависимость между уровнем развития информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) и общим уровнем экономического благополучия в стране. Такая связь определяется ключевой ролью ИКТ в повышении производительности труда, в инновационном развитии, в диверсификации экономики и т. д. Один из трех рассчитываемых здесь подындексов определяет уровень использования ИКТ в коммерческом, государственном и общественном секторах. Два других характеризуют степень подготовленности граждан, деловых кругов и органов государственной власти к использованию ИКТ, а также наличие необходимых для этого условий.
Разрабатываемые как многочисленными организациями, так и отдельными исследователями индексы готовности промышленности к цифровизации в определенной степени характеризуют технологический уровень формирования промышленности как основного драйвера экономического роста с позиции полноты внедрения здесь информационно-коммуникационных, цифровых технологий [16, 17]. Наибольший интерес представляет индекс I-DESI (International Digital Economy and Society Index), который рассчитывается на базе данных таких общепризнанных источников, как Организация экономического сотрудничества и развития, Международный союз электросвязи и др. Особенностью данного индекса, важной с точки зрения нашего исследования, является наличие среди его пяти подындексов такого, который измеряет цифровизацию бизнеса, учитывает онлайновые каналы продаж. То есть на базе данного подындекса можно проводить сопоставительный анализ по проникновению циф-ровизации в промышленность. Существуют многочисленные версии определения необходимых для этой цели показателей. В частности, в мировой практике используется базовый цифровой индекс, показывающий степень готовности предприятия к цифровизации. В его основе лежит комплекс освоенных цифровых технологий, которые сгруппированы по пяти категориям: возможность совместного использования данных для дальнейшей их трансформации в информацию; обработка данных;
7Global Information Technology Report-2016.
оператор в контуре управления, т. е. системы, требующие для решения поставленных задач взаимодействия с человеком внутри вычислительной цепочки; моделирование, предусматривающее наличие моделей контроля и оптимизации процессов; автономные и робототехнические системы, позволяющие заменять людей на рабочих местах с вредными условиями труда или однообразными действиями в тяжелых условиях [11].
Значительный интерес представляет индекс цифровизации, разработанный ИСИЭЗ НИУ ВШЭ. Его особенностью является совокупный учет в организациях различных отраслей экономики уровня распространения 5 цифровых технологий: широкополосного Интернета, облачных сервисов, ЯБШ-технологий, ЕК.Р-систем, технологий электронной торговли. Иной подход предложен в работе [18], где индекс готовности отраслей к цифровой экономике определен как сумма оценок трех подындексов, характеризующих обеспеченность оборудованием, наличие программного обеспечения для выделенных 12 целей, кадровый потенциал отрасли. Также вызывает интерес разработанный С. Толкачевым индекс цифровизации предприятий обрабатывающих производств [19]. Он формируется на базе двух субиндексов: субиндекса развития киберфизических систем и субиндекса трансформации бизнес-модели. При построении первого из них применялись 6 показателей, отражающих возможности использования цифровых технологий для преобразования производственного процесса в обрабатывающих отраслях. Совокупность этих показателей позволяет установить взаимосвязь технологической оснащенности предприятий с форматами цифрового отображения производственных процессов в режиме реального времени. Второй субиндекс построен на основе 7 показателей, отражающих цифровизацию не основных производственных, а вспомогательных бизнес-процессов предприятия, таких как предприятия, имеющие веб-сайт, позволяющий делать заказы; предприятия, получающие и размещающие заказы по компьютерным сетям; предприятия, использующие облачные сервисы для СК.М-систем и т. д.
Интегральный показатель цифровизации организаций металлургического производства. Несмотря на многочисленность разработанных индексов цифровиза-ции, значительно меньше исследований в области оценки цифровизации производства по видам экономической деятельности, в том числе в рамках субъектов РФ. В рамках оценки внедрения цифровых технологий в работу предприятий металлургического профиля особый интерес представляют комплексы производств, расположенных в Свердловской и Челябинской областях.
Как следствие анализа приведенных материалов, понятно, что на сегодняшний день отсутствует единый общепринятый подход и инструментарий для оценки готовности организаций к цифровой экономике. Тем не менее в рамках имеющейся сегодня официальной статистической базы возможно проведение оценки охвата и глубины освоения цифровых технологий по видам экономической деятельности по субъектам РФ. Косвенным показателем такой оценки, соответствующей, скорее, уровню третьей промышленной революции, можно считать освоение предприятиями базовых информационно-коммуникационных технологий, к которым можно отнести использование
Таблица 2. Система показателей оценки степени цифровизации организаций металлургической промышленности России и ее субъектов
Table 2. The system of indicators for assessing the degree of digitalization of organizations of the metallurgical industry in Russia and its constituent entities
Субиндекс
Показатель
Доля организаций, использующих ИКТ, в общей численности обследованных организаций соответствующего
вида деятельности,%
Число организаций, использующих ИКТ, ед.
Субиндекс 1. Базовая информационно-технологическая обеспеченность (коэффициент - 0,3)
В том числе:
персональные компьютеры
локальные вычислительные сети
электронную почту
глобальные информационные сети
Число организаций, имевших веб-сайт в Интернете, ед.
Число организаций, предоставлявших выделенные технические средства для мобильного доступа в Интернет своим работникам, ед.
Затраты организации на информационные и коммуникативные технологии, млн руб.
Использование ИКТ в организациях (в процентах от общего числа обследованных организаций соответствующего вида деятельности): Облачные вычисления:
С б 2 . ф технологии автоматической идентификации объектов (RFID), позволяющие посредством радиосигналов
субиндекс 2. Цифровое считывать или записывать данные, хранящиеся в RFID-метках технологическое
обеспечение CRM, ERP, SCM-системы
деятельности^^ Число организаций, имевших специальные программные средства, ед.
(коэффициент - 0,35)
В том числе:
для управления автоматизированным производством и(или) отдельными техническими средствами и технологическими процессами
для управления закупками и продажами товаров, работ, услуг
для решения организационных, управленческих и экономических задач
Численность работников списочного состава (без внешних совместителей) обследованных организаций, чел.
Численность специалистов по информационным и коммуникационным технологиям, чел. Из них:
специалисты высшего уровня квалификации
специалисты среднего уровня квалификации
Число организаций, использовавших Интернет для профессиональной подготовки персонала, ед.
Затраты организаций на обучение сотрудников, связанное с развитием и использованием ИКТ, млн руб.
Затраты организаций на оплату услуг сторонних организаций и специалистов, связанных с ИКТ (кроме услуг связи и обучения), млн руб.
Субиндекс 3. Кадровое обеспечение информационных производств в условиях развития платформенной экономики с учетом привлечения для отдельных работ сторонних организаций (коэффициент - 0,35)
Примечание: составлено авторами по официальным статистическим каталогам Росстата.
интернета, наличие веб-сайта, электронной почты, локальных вычислительных сетей и др. Особую роль в процессе цифровизации играет освоение организациями технологий, обеспечивающих автоматизацию производств, осуществление трансакций в цифровом формате, сетевое взаимодействие систем, обеспечивающих решение управленческих, экономических и организационных задач. При этом рост затрат на освоение ИКТ должен стимулировать обучение сотрудников, связанное с использованием новых цифровых технологий, а также привлечение сторонних организаций для выполнения отдельных работ в данной сфере. Обеспечение производств высококвалифицированными кадрами учитывает привлечение специалистов по ИКТ, в том числе инженеров-электроников, инженеров по связи и приборостроению, разработчиков и аналитиков компьютерных систем, программистов и
прочих специалистов по компьютерам, относящихся к специалистам высшего уровня квалификации. К востребованным сегодня на металлургических предприятиях специалистам по ИКТ среднего уровня квалификации относятся техники-электроники и техники по телекоммуникациям, техники и операторы по обслуживанию ЭВМ, компьютерных устройств и др. В ближайшем будущем ожидается формирование потребности в техниках и операторах по обслуживанию промышленных роботов.
Таким образом, представляется целесообразным формирование интегрального показателя, охватывающего индикаторы освоения на производствах ИКТ технологий по трем субиндексам: I - базовая информационно-технологическая обеспеченность; II - цифровое технологическое обеспечение производственной деятельности; III - кадровое обеспечение информационных
Таблица 3. Основные показатели, определяющие базовую информационно-технологическую обеспеченность организаций металлургического производства и производства готовых металл ических изделий
Table 3. The main indicators that determine the basic information technology sopport of org anizatioes of metallurgical proluctioo and production of finished metal products
Доля организаций, использующих ИКТ в общей численности . обследованных организаций соответствующего вида деятельности, %* Число организаций, и спслнзпющихИКТ, кд. В то м числе Число организаций Число организаций, предоставлявших выделенные
Территория Год локальные вычислительные сети электр о н ную почту глобальные информационные сети емекших веб-сайт и euoiKH^-^e, и,; технические средства для мобильного доступа в Интернет своим работникам, ед.
2014 97,2 1127 1226 D75 Л4^ 573
2015 96,8 10б2 13II leas 083 С97
Россия 201б 96,5 1080 1)81 K4C) 9б0 644
в целом 2017 98,7 снис 1466 14б8 1111 738
2018 96,9 iauo 1583 1И)1 1СИ7 773
2019 95,2 129t) 1599 1 uuc 1СИЧ 808
2014 98,9 ил ач 83 Л1 65
2015 100,0 81 8u ес ли чч
Свердловская 201б 98,9 S0 86 90 70 52
область 2017 100,0 95 118 иге L3 63
и2018 и 100,0 97 121 121 9) 68
2019 98,3 99 IЯ4 13Ч 94 Х8
2014 97,2 б3 б4 б9 51 31
2015 98,5 б0 б0 б4 51 37
Челябинская 201б 100,0 б0 б0 б3 55 40
область 2017 100,0 б5 70 71 6) 45
2018 100,0 б5 72 7) 61 41
2019 93,9 б4 71 7) 61 44
*За 2017-2018 гг. приведены значения, соответствующие виду экономической деятельности «Металлургическое производство». Составлено авторами по официальным статистическим каталогам Росстата.
производств 13 условиях развития платформенной экономики с учлтом привлечениа дот отдлльных ртбот сторон-нил оргзниилций. В силу нзятлилоначнаи степт нн влияния на итоговую оценку цифровизации производств данных суынндеклад, знхчения фо]амирунщис их пыказутеаыц скорректированы с учетом поправочных коэффициентов, раынаын оН дыш1ычО,За для ы Li Ш субиндеисо л.Фарычрую-щие интегральный показатель индикаторы систематизированы в табл. 2.
Таким образом, предложенный показатель учитывает основные факторы реализации условий интеграции производств в единую цифровую экосистему. Формирующие интегральный показатель цифровизации производств субиндексы C рассчитываются по формуле:
' п
где Xj - значение показателя i соответствующего субиндекса j; n - количество учитываемых в рамках субиндекса показателей (n = 7 для всех субиндексов).
Сам интегральный показатель цифровизации производств I по видам экономической деятельности может
быть описан суммой оценок входящих в него субиндексов. Формула его оценки имеет вид:
ZN
С.-к.,
/ = I ' г
где N - общее количество учитываемых показателей; kj -поправочныйкоэффициент значимости показателей, входящих в субиндекс j.
По данным каталогов отделений Росстат Свердловской и Челябинской областей, а также общедоступных данных с веб-сайта Росстата в интернете8 с 2014 по 2018 г. сформирована информационная база для построения интегрального показателя цифровизации металлургических производств и производств готовых металлических изделий.
Основные показатели, определяющие параметры цифровизации в рамках предложенных субиндексов по Свердловской и Челябинской областям, а также по России в целом, приведены в табл. 3-5. При этом основу для дальнейших цифровых преобразований формируют параметры базовой информационно-технологической обеспеченности организаций (табл. 3).
Shttps://www.new.gks.ru/folder/14478
Совокупная доля организаций металлургического производства и производства готовых металлических изделий, использующих ИКТ, Среднего и Южного Урала в структуре металлургической промышленности России варьируется в пределах 12-13 %. По числу организаций, использующих локальные вычислительные и глобальные информационные сети, а также электронную почту, положительная динамика в последние годы отмечается для Свердловской области и по России в целом. При этом можно отметить относительно высокую численность организаций металлургического комплекса Свердловской области, использующих ИКТ. По числу организаций, имевших веб-сайт в Интернете, на Среднем Урале в 2019 г. прослеживался незначительный рост.
В табл. 4 приведены основные показатели выборки, формирующей субиндекс цифрового технологического обеспечения организаций металлургического комплекса Свердловской и Челябинский областей, а также России в целом.
Затраты организаций металлургических комплексов Среднего и Южного Урала на ИКТ в 2019 г. в совокупности составили 8552,2 млн руб. (при 4037,1 млн руб. в 2014 г.). В числе используемых российскими металлургическими компаниями специальных программных средств наиболее популярными остаются программы, применяемые для решения организационных, управленческих и экономических задач. В 2019 г. в России число организаций, использующих программное обеспечение в этих целях, составило 961 ед., в том числе 150 организаций, расположенных на Урале. В рамках Уральского металлургического комплекса уровень использования ИКТ (кроме облачных вычислений) и освоения специальных программных средств организациями Свердловской области заметно выше, чем в Челябинской области, при меньших затратах. При этом доля освоения предприятиями Свердловской области технологий автоматической идентификации объектов (К.БШ) превысила челябинский уровень только к 2016 г. Тем не менее данное технологическое направление,
Таблица 4. Основные показатели, определяющие цифровое технологическое обеспечение организаций металлургического производства и производства готовых металлических изделий
Table 4. The main indicators that determine the digital technological support of organizations of metallurgical production and production of finished metal products
Территория
Использование ИКТ в организациях (в процентах от общего числа обследованных организаций соответствующего вида деятельности)*
Число организаций, имевших специальные программные средства, ед.
В том числе
Затраты Технологии ЯИТПЛЛЯТМиР^к'ПМ
Год организации на информационные CID 1 UlVIa 1 H4CUI\U VI идентификации для управления
и коммуникативные объектов (RFID), автоматизированным для для решения
технологии, Облачные позволяющие CRM, производством и(или) управления организацион-
млн руб. вычисле- посредством ERP, отдельными закупками ных,
ния радиосигналов SCM-си- техническими и продажами управленческих
считывать стемы средствами товаров, и экономиче-
или записывать и технологическими работ, услуг ских задач
данные, процессами
хранящиеся
в RFID-метках
2014 12661,9 13,7 9,5 29,0 636 670 928
2015 13020,3 18,9 10,9 33,3 654 691 899
2016 12841,2 21,1 11,2 32,6 657 699 937
2017 22062,5 22,3 11,2 36,0 736 778 1063
2018 26215,7 25,9 13,6 35,8 776 824 1158
2019 49090,9 27,5 14,4 36,5 521 676 961
2014 1635,3 15,6 12,5 50,0 60 58 78
2015 1738,7 20,2 18,6 62,8 68 57 75
2016 1508,7 17,4 24,4 54,7 64 56 77
2017 2731,2 27,4 25,0 58,3 70 59 94
2018 2576,1 25,0 27,1 57,6 68 71 96
2019 3418,5 28,8 31,6 57,9 73 75 95
2014 2401,8 15,5 19,7 33,8 36 45 52
2015 2615,8 15,2 21,2 42,4 36 44 48
2016 2773,5 19,0 23,8 52,4 35 43 49
2017 3193,8 16,7 20,0 60,0 45 46 52
2018 3606,8 23,3 20,0 53,3 42 53 56
2019 5133,7 33,3 21,2 42,4 41 46 55
По России в целом
По
Свердловской области
По
Челябинской области
*За 2017-2018 гг. приведены значения, соответствующие виду экономической деятельности «Металлургическое производство». Составлено авторами по официальным статистическим каталогам Росстата.
Таблица 5. Основные показатели, определяющие кадровое обеспечение информационных производств в условиях развития платформенной экономики, с учетом привлечения для отдельных работ сторонних организаций, по виду деятельности металлургическое производство и производство готовых металлических изделий
Table 5. The main indicators that determine the staffing of information facilities in the context of the development of the platform economy, taking into account the involvement of third-party organizations for certain works, by type of activity, metallurgical production and production of finished metal products
Численность специалистов Затраты организаций на оплату услуг сторонних организаций и специалистов, связанных с ИКТ (кроме услуг связи и обучения), млн руб.
Численность работников по информационным и коммуникационным технологиям, чел. Число организаций, Затраты организаций на обучение сотрудников, связанное с
Территория Год списочного состава (без внешних В том числе использовавших Интернет для
совместителей) обследованных организаций, чел. специалисты высшего уровня квалификации специалисты среднего уровня квалификации профессиональной подготовки персонала, ед. развитием и использованием ИКТ, млн руб.
2014 764 124 6676 2484 479 204,90 4604,75
2015 780 757 4674 2544 633 40,07 5095,92
По России 2016 744 560 4234 2929 628 29,85 5403,25
в целом 2017 1 009 857 7066 4106 708 136,32 7361,42
2018 980 540 6675 3879 768 72,22 8471,98
2019 977 894 6530 3663 767 70,51 10 189,42
2014 106 899 792 377 39 42,80 471,00
2015 132 481 704 327 50 4,30 794,40
По 2016 110 249 584 359 55 5,20 583,40
Свердловской области 2017 133 895 833 391 67 7,10 843,00
2018 132 464 819 386 69 12,30 875,20
2019 128 055 816 366 72 11,50 1042,10
2014 93 604 820 254 27 1,49 1557,78
2015 96 687 444 528 37 1,08 1540,16
По 2016 93 450 361 491 35 2,41 1462,88
Челябинской области 2017 104 073 586 428 48 3,05 1702,38
2018 100 378 621 336 49 1,60 1937,46
2019 101 253 604 429 42 0,99 654,76
Примечание: составлено авторами по официальным статистическим каталогам Росстата.
а также облачные вычисления остаются наименее освоенными ИКТ направлениями для металлургии Урала и России в целом.
Одним из ключевых положений по освоению цифровых технологий является развитие компетенций по обслуживанию ИКТ, предполагающих формирование новых штатных специализаций кадрового состава. При этом также следует учитывать возможности предоставления качественных услуг сторонних организаций по освоению цифровых технологий (табл. 5).
В рамках обследованных организаций металлургического производства по России в целом с 2014 по 2019 г. численность специалистов по ИКТ высшего уровня квалификации сократилась с 6676 до 6530 чел. При этом численность специалистов среднего уровня квалификации возросла с 2484 до 3879 чел. В Челябинской области в течение этого периода наблюдалась аналогичная ситуация, в то время как на металлургических предприятиях Среднего Урала численность специалистов по ИКТ высшего уровня квалификации немного возросла, а среднего - сократилась. Качественному развитию кадрового состава, в том числе за счет увеличения числа специалистов по ИКТ
высшего уровня квалификации, способствует использование в организациях Интернета для профессиональной подготовки персонала. За анализируемый период число организаций, использующих такой подход, увеличилось с 479 до 767 ед. в целом по России, в том числе с 39 до 72 ед. в Свердловской области и с 27 до 42 ед. в Челябинской области. Изменение затрат организаций на обучение сотрудников, связанное с развитием и использованием ИКТ, за анализируемый период характеризуется высокой волатильностью. Большей стабильностью отличается динамика изменения затрат организаций на оплату услуг сторонних организаций и специалистов, связанных с ИКТ (кроме услуг связи и обучения), что характерно для всех анализируемых территорий. Стоит отметить резкое увеличение в 2018 г. затрат на обучение по использованию ИКТ сотрудников организаций металлургического комплекса Свердловской области (12,3 млн руб.), сократившееся в следующем году до 11,5 млн руб. В Челябинской области в 2019 г. наблюдалось существенное сокращение затрат на оплату услуг сторонних организаций и специалистов по ИКТ (более чем в три раза), а также затрат на обучение сотрудников, связанное с использованием таких технологий (на 38,1 % от уровня 2018 г.).
Таблица 6. Значения субиндексов и интегрального показателя оценки цифровизации организаций металлургического производства и производства готовых металлических изделий
Table 6. Values of sub-indices and an integral indicator for assessing the digitalization of organizations in metallurgical production and production of finished metal products
Территория Год с2 с, I С
2014 0,0917 0,0449 0,4886 0,2143
2015 0,1968 0,3509 0,3774 0,3139
2016 0,1481 0,2185 0,1898 0,1873
По Свердловской области 2017 0,8497 0,6669 0,7960 0,7670
2018 0,9262 0,7191 0,7956 0,8080
2019 0,8571 0,9385 0,7660 0,8537
2014 0,4010 0,1166 0,4230 0,3092
2015 0,2165 0,1389 0,4595 0,2744
2016 0,2866 0,3115 0,3636 0,3223
По Челябинской области 2017 0,9444 0,4637 0,8037 0,7269
2018 0,9461 0,6294 0,6124 0,7185
2019 0,7934 0,6384 0,4856 0,6314
2014 0,1437 0,0804 0,3477 0,1929
2015 0,0957 0,2102 0,1459 0,1533
2016 0,2162 0,2595 0,1332 0,2023
По России в целом 2017 0,7230 0,7083 0,8420 0,7595
2018 0,8812 0,8958 0,7702 0,8475
2019 0,8571 0,4669 0,7716 0,6906
Примечание: составлено авторами.
Полученные в результате расчетов значения субиндексов и оценка интегрального показателя цифровизации организаций металлургического производства и производства готовых металлических изделий приведены в табл. 6. В силу приведения входных переменных к нормализованному виду, значения оценки субиндексов и интегрального показателя являются безразмерными.
Если принять во внимание рост значений субиндексов за анализируемый период, то видно, что значение интегрального показателя цифровизации металлургических производств Свердловской области за период с 2014 по 2019 г. увеличилось в 4 раза, превысив среднероссийский уровень (табл. 6). Этому способствовал рост значений всех трех субиндексов. При этом наименьшие темпы развития характерны для субиндекса, отражающего кадровое обеспечение информационных производств. Формирование высококвалифицированной трудовой базы специалистов по ИКТ будет определять скорость и эффективность освоения цифровых технологий, дальнейшую интеграцию реальных и информационных производств. Полученные результаты позволяют говорить о развитии процессов цифровизации организаций металлургического комплекса Свердловской области и страны в целом. Основные драйверы развития процессов цифровизации на металлургических предприятиях Челябинской области сосредоточены в сферах базовой информационно-технологической обеспеченности организаций и их цифрового технологического обеспечения. За период с 2014 по 2019 г. темпы освоения цифровых технологий отечественными металлургическими организациями в
среднем составили 9,7 % в год, для Свердловской и Челябинской областей этот показатель составил 8,6 % и 4,8 % соответственно9.
Заключение
Проведенные исследования позволили выявить новые тенденции развития металлургии, связанные с технологическими решениями в области достижения «углеродной нейтральности». Подчеркнута значимость внедрения технологий снижения «углеродного следа», среди которых выделены технологии производства железа прямого восстановления, позволяющие полностью заместить уголь водородом, технологии применения систем непрерывного контроля выбросов и др. Отмечена перспективность цифровизации металлургического производства с учетом концепции «цифровых двойников», формирования высокопроизводительных центров обработки данных, предоставляющих их для использования в математических моделях на основе машинного обучения.
Результаты апробации предложенного интегрального показателя оценки цифровизации организаций металлургического производства и производства готовых металлических изделий позволяют говорить о развитии в Свердловской области процессов цифровизации. Рост доли высокотехнологичной, экологически безопасной продукции, отвечающей мировым стандартам качества, рост доли высококвалифицированных специалистов, использующих ИКТ, а также реализация технологий
9По совокупным данным используемой системы показателей в натуральном выражении.
платформенной экономики со временем позволят создать условия, необходимые для организации SMART-произ-водств, определяющих развитие Индустрии 4.0. Предложенный интегральный показатель оценки цифровизации организаций не позволяет в полной мере оценить степень освоения предприятиями цифровых технологий, но может быть использован в качестве промежуточного инди-
катора, учитывающего основные процессы формирования киберфизической системы.
Полученные результаты могут быть полезны органам законодательной и исполнительной власти при формировании и корректировке проектов государственных и региональных программ и стратегий развития российской металлургической промышленности.
Статья подготовлена в соответствии с планом НИР для Института экономики Уральского отделения Российской академии наук на 2021 год.
ЛИТЕРАТУРА
1. Miao Z. Digital economy value chain: concept, model structure, and mechanism // Applied Economics. 2021. https://doi.org/10.1080/0003684 6.2021.1899121
2. Stroiko T., Nazarova L., Danik N. Transformation of economic processes on the basis of digitalisation // Baltic Journal of Economic Studies. 2021. Vol. 7. No. 1. P. 102-106. https://doi.org/10.30525/2256-0742/2021-7-1-102-106
3. Дементьев В. Е. Цепочки создания ценности перед вызовами цифровизации и экономического спада // Вопросы экономики. 2021. № 3. С. 68-83. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2021-3-68-83
4. Vasiliev V. A., Aleksandrova S. V., Aleksandrov M. N., Velmakina Yu. V. Possibilities for the Integration of Quality Management Tools and Methods with Digital Technologies // Russ. Metall. 2020. P. 1649-1652. https://doi.org/10.1134/S003602952013039X
5. Власкин Г. А., Доржиева В. В., Иванов А. Е. Цифровизация производства: состояние и перспективы использования цифровых технологий в промышленности // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2019. Т. 9. № 12-1. С. 57-65. https://doi.org/10.34670/AR.2020.92.12.035
6. Коровин Г. Б. Цифровизация промышленности в контексте новой индустриализации РФ // Общество и экономика. 2018. № 1. С. 47-66.
7. Юзов О. В., Седых А. М., Петракова Т. М. Тенденции изменения производственных и экономических показателей металлургических и трубных предприятий России // Сталь. 2020. № 9. С. 58-65.
8. Буданов И. А. Новые условия формирования российского рынка металлов // Сталь. 2018. № 8. С. 64-72.
9. David J., Svec P., Pasker V., Garzinova R. Usage of Real Time Machine Vision in Rolling Mill // Sustainability. 2021. Vol. 13 (7). 3851. https:// doi.org/10.3390/su13073851
10. Simonelli M., Aboulkhair N., Rasa M., East M., Tuck C., Wildman R., Salomons O., Hague R. Towards digital metal additive manufacturing via high-temperature drop-on-demand jetting // Additive Manufacturing. 2019. Vol. 30. 100930. https://doi.org/10.1016/j.addma.2019.100930
11. Д'Онгия И. Danieli Digi&Met: от обычного предприятия до «умного» завода // Металлы Евразии. 2018. № 4. С. 32-34.
12. Фальк-Флориан Х., Отмар Я. Применение искусственного интеллекта для оптимизации температуры при выплавке стали // Черные металлы. 2020, июль. С. 1-3.
13. Иванов И. Н, Беляев А. М, Беляев Е. Д. Тенденции цифровизации производственных процессов в металлургии // Сталь. 2020. № 7. С. 72-75.
14. Cahyadi A., Magda R. Digital Leadership in the Economies of the G20 Countries: A Secondary Research // Economies. 2021. Vol. 9 (1). 32. https://doi.org/10.3390/economies9010032
15. Pishnyak A., Khalina N. Perception of New Technologies: Constructing an Innovation Openness Index // Foresight and STI Governance. 2021. Vol. 15. № 1. P. 39-54. https://doi.org/10.17323/2500-2597.2021.1.39.54
16. Polyakov M., Kovshun N. Diffusion of innovations as a key driver of the digital economy development // Baltic Journal of Economic Studies. 2021. Vol. 7(1). P. 84-92. https://doi.org/10.30525/2256-0742/2021-7-1-84-92
17. Trabucchi D., Muzellec L., Ronteau S., Buganza T. The platforms' DNA: drivers of value creation in digital two-sided platforms // Technology Analysis & Strategic Management. 2021. https://doi.org/10.1080/09537325.2021.1932797
18. Попов Е. В., Семячков К. А. Оценка готовности отраслей РФ к формированию цифровой экономики // Инновации. 2017. № 4. С. 37-41.
19. Толкачев С. Киберфизическая цифровизация в контексте неоиндустриального развития // Экономист. 2019. № 5. С. 20-28.
Статья поступила в редакцию 13 июня 2021 года
УДК 338.2 https://doi.org/10.21440/2307-2091-2021-3-136-148
Digitalization of production processes in metallurgy: trends and measurement methods
Ol'ga Aleksandrovna ROMANOVA* Dmitriy Vladimirovich SIROTIN**
Institute of Economics of the Ural Branch of RAS, Ekaterinburg, Russia Abstract
Relevance. The role of digitalization of the economy as a process of forming a cyber-physical system for the interaction of SMART devices and units is defined by the concept of Industry 4.0 as one of the most important areas of technological development. This process is rather revolutionary in nature, since the transition of interacting systems from physical to digital space is liminal (one-time) for each individual device. Nevertheless, at the industry level, the digitalization process is quite lengthy. For example, there are five levels of automation systems - from machine tools with numerical control to flexible production systems. At the same time, an assessment of the degree of digital support of production allows us to optimize the policy of the economy development as a whole. Metallurgy is one of the industries whose activities are associated with high risks to the health of workers, a large burden on the environment in a wide variety of forms (pollution of atmospheric air, water, land, occupation of vast areas for dumps, etc.), huge logistic costs, which determines interest in the development and implementation of technologies that will reduce the cost of eliminating these problems and optimize general production, organizational, logistic and environmental processes. Within the framework of the metallurgical complex of the Russian Federation, the effects of the introduction of digital technologies have already been felt by many large factories and plants (Severstal, Magnitogorsk Iron and Steel Company, Pervouralsky Novotrubny Works, etc.), which use mathematical algorithms for modeling production and other processes, automation technologies, and information processing and storage facilities. The need to assess the digital support of enterprises in the metallurgical industry of the Russian Federation determines the relevance of research in this direction.
The purpose of the work is to analyze trends in the development of metallurgy and form methodological tools for measuring the digitalization of production processes in the industry.
Research methodology. The methodological basis of the research is a functional approach that allows to take into account the rapidly changing economic climate, methods of comparative and statistical analysis. The methodological tools of the research are based on the basic provisions of the methodology for constructing rating and integral indicators for assessing the readiness of organizations for the digital economy.
Results. The current state of affairs was analyzed and promising directions of modernization of domestic metallurgy were identified. A methodological approach to assessing the readiness of organizations of the metallurgical industry of Russia and the constituent entities of the Russian Federation for the digital economy was formed. Based on the proposed approach, an assessment of the digitalization of metallurgical production organizations and the production of finished metal products in Russia as a whole, as well as in the Sverdlovsk and Chelyabinsk regions, was carried out. Conclusions. It has been established that the development trends of domestic metallurgy correspond to global trends in technological development and digital transformation of the industry. An evaluation indicator has been developed that meets the main criteria for digital support of production processes in the metallurgical industry at the federal and regional levels. The results of the research confirm the reasonable practicality of using the proposed integral indicator for assessing the digitalization of the metallurgical complex of Russia and the constituent entities of the Russian Federation.
Keywords: industrial region, metallurgy, Industry 4.0, digitalization, information production, methodological tools.
The article was prepared in accordance with the research plan for the Institute of Economics of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences for 2021.
REFERENCES
1. Miao Z. 2021, Digital economy value chain: concept, model structure, and mechanism. Applied Economics. https://doi.org/10.1080/00036846 .2021.1899121
2. Stroiko T., Nazarova L., Danik N. 2021, Transformation of economic processes on the basis of digitalization. Baltic Journal of Economic Studies, vol. 7, no. 1, pp. 102-106. https://doi.org/10.30525/2256-0742/2021-7-1-102-106
3. Dementiev V. E. 2021, The value chain facing the challenges of digitalization and the economic downturn. Voprosy Ekonomiki [Economics Qiestions], no. 3, pp. 68-83. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2021-3-68-83 (In Russ.)
EDromanova.oa@uiec.ru
https://o rcid .org/0000-0002-6459-881X sirotin.dv@uiec.ru
https://o rcid .org/0000-0002-3794-3956
4. Vasiliev V. A., Aleksandrova S. V., Aleksandrov M. N., Velmakina Yu. V. 2020, Possibilities for the Integration of Quality Management Tools and Methods with Digital Technologies. Russ. Metall., pp. 1649-1652 https://doi.org/10.1134/S003602952013039X
5. Vlaskin G. A., Dorzhieva V. V., Ivanov A. E. 2019, Digitalization of production: current state and prospects for the use of digital technologies in industry. Ekonomika: vchera, segodnya, zavtra [Economy: yesterday, today, and tomorrow], vol. 9, no. 12-1, pp. 57-65. https://doi.org/10.34670/ AR.2020.92.12.035 (In Russ.)
6. Korovin G. B. 2018, Industrial digitalization in the context of the new industrialization of Russia. Obshchestvo i ekonomika [Society and economy], no. 1, pp. 47-66. (In Russ.)
7. Yuzov O. V., Sedyh A. M., Petrakova T. M. 2020, Trends in the change in production and economic indicators of metallurgical and pipe enterprises In Russia. Stal' [Steel], no. 9, pp. 58-65. (In Russ.)
8. Budanov I. A. 2018, New conditions for the formation of the Russian metal market. Stal' [Steel], no. 8, pp. 64-72. (In Russ.)
9. David J., Svec P., Pasker V., Garzinova R. 2021, Usage of Real Time Machine Vision in Rolling Mill. Sustainability, vol. 13 (7). 3851. https:// doi.org/10.3390/su13073851
10. Simonelli M., Aboulkhair N., Rasa M., East M., Tuck C., Wildman R., Salomons O., Hague R. 2019, Towards digital metal additive manufacturing via high-temperature drop-on-demand jetting. Additive Manufacturing, vol. 30. 100930. https://doi.org/10.1016Zj.addma.2019.100930
11. D'Ongiya I. 2018, Danieli Digi & Met: From Business to Smart Factory. Metally Evrazii [Metals of Eurasia], no. 4, pp. 32-35.
12. Fal'k-Florian H., Otmar Ya. 2020, Artificial Intelligence to Optimize Steel Smelting Temperatures. Chernye metally [Black metals], no. 7, pp. 1-3. (In Russ.)
13. Ivanov I., Belyaev A., Belyaev E. 2020, Trends in the digitalization of production processes in metallurgy. Stal' [Steel], no. 7, pp. 72-75. (In Russ.)
14. Cahyadi A., Magda R. 2021, Digital Leadership in the Economies of the G20 Countries: A Secondary Research. Economies, 2021, vol. 9 (1). 32. https://doi.org/10.3390/economies9010032
15. Pishnyak A., Khalina N. 2021, Perception of New Technologies: Constructing an Innovation Openness Index. Foresight and STI Governance, vol. 15, no. 1, pp. 39-54. https://doi.org/10.17323/2500-2597.2021.1.39.54
16. Polyakov M., Kovshun N. 2021, Diffusion of innovations as a key driver of the digital economy development. Baltic Journal of Economic Studies, vol. 7(1), pp. 84-92. https://doi.org/10.30525/2256-0742/2021-7-1-84-92
17. Trabucchi D., Muzellec L., Ronteau S., Buganza T. 2021, The platforms' DNA: drivers of value creation in digital two-sided platforms. Technology Analysis & Strategic Management. https://doi.org/10.1080/09537325.2021.1932797
18. Popov E. V., Semyachkov K. A. 2017, Assessment of the readiness of the Russian industries for the formation of the digital economy. Innovatsii [Innovations], no. 4, pp. 37-41. (In Russ.)
19. Tolkachev S. 2019, Cyber-physical digitalization in the context of neo-industrial development. Ekonomist [Economist], no. 5, pp. 20-28. (In Russ.)
The article was received on June 13, 2021
