CC BY
751Q ТЕХНИЧЕСКОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ Компетентность / Competency (Russia) 5/2020
DOI: 10.2441 1/1993-8780-2020-10502
Цифровые технологии в системе материально-технического обеспечения: оценка рисков
Определены виды рисков, с которыми связано внедрение цифровой системы материально-технического обеспечения военных потребителей. Предлагается методика количественной оценки этих рисков. На основе риск-ориентированного подхода сформулированы рекомендации по принятию соответствующих управленческих решений
Э. Э.К. Абдурахманова1
Военная академия материально-технического обеспечения им. генерала армии А.В. Хрулева
А.Х. Курбанов2
Военная академия материально-технического обеспечения им. генерала армии А.В. Хрулева, д-р экон. наук
1 соискатель, Санкт-Петербург, Россия
2 профессор кафедры, Санкт-Петербург, Россия
Для цитирования:
Абдурахманова Э. Э.К., Курбанов А.Х. Цифровые технологии в системе материально-технического обеспечения: оценка рисков // Компетентность / Competency (Russia). — 2020. — № 5. DOI: 10.24411/1993-8780-2020-10502
ключевые слова
цифровизация, материально-техническое обеспечение, риски
ифровизация [2, 5, 9, 11-16] в настоящее время затрагивает сферы, имеющие особое значение для национальной безопасности, в том числе и систему материально-технического обеспечения (МТО) Вооруженных сил Российской Федерации (ВС РФ) [1, 4, 6]. Цифровизация (диджитализация) системы МТО ВС РФ (далее — система МТО) призвана [4, 10] повысить эффективность процессов снабжения, снизить издержки, добиться более полного удовлетворения потребностей военнослужащих и воинских частей, устранить негативное воздействие человеческого фактора и т.д. Однако дид-житализация создает новые типы угроз для функционирования экономических и организационных систем [3, 7]. Количественная оценка этих рисков необходима, во-первых, для корректной оценки эффективности цифрови-зации (отказ от учета этих угроз может привести к завышенным ожиданиям от проведения цифровизации, поскольку решение о внедрении цифровых технологий будет приниматься на основе оценки только положительных эффектов) и, во-вторых, для разработки мер элиминирования этих рисков.
Для определения рекомендаций по оценке рисков, с которыми связана цифровизация системы МТО, предложим краткую классификацию рисков системы МТО. По нашему мнению, эти риски можно классифицировать по определенным критериям. 1. Внешние или внутренние. В современных условиях система МТО охватывает как сами войска, так и гражданские предприятия, и поэтому риски данной системы нельзя описать как сосредоточенные исключительно в пределах военной организации государства. Таким образом, внутренние риски относятся непосредственно к участни-
кам системы МТО (как военным, так и гражданским), а внешние риски — к другим организациям, которые могут взаимодействовать с участниками системы МТО, но в ее состав не входят. К внутренним рискам относятся риски сбоя программного обеспечения, риски поломки аппаратного обеспечения (собственно автоматизированных производственных и логистических линий), риски сбоя централизованного банка данных (искажение имеющейся информации, ее утрата, невозможность сохранения полученной информации, отказ в доступе к ней и т.д.), риски утечки информации. Этот список рисков не является исчерпывающим, однако он дает представление о природе данных рисков. Внешний риск заключается в возможности сбоя системы связи.
2. Военные или гражданские. Под военными рисками мы понимаем те риски, которые угрожают военному компоненту системы МТО, тогда как гражданские риски создают угрозу для гражданского компонента.
3. Естественные или злонамеренные. Естественные риски имеют случайную природу, тогда как злонамеренные связаны с целенаправленными действиями, призванными нарушить нормальное функционирование системы МТО ВС РФ.
Эти виды рисков связаны друг с другом. Например, срыв хакерами нормальной работы интернет-провайдера, предоставляющего услуги доступа в интернет для одной из организаций, входящих в систему МТО, представляет собой внешний злонамеренный риск.
Анализ существующей литературы показывает, что работы по количественной оценке рисков цифровизации (и тем более по оценке рисков внедрения цифровых технологий в систему МТО) на сегодняшний день отсутству-
Компетентность / Competency (Russia) 5/2020 DOl: 10.24411/1993-8780-2020-10502
ют. Авторы исследований по проблематике практического применения цифровых технологий в различных сферах деятельности либо разрабатывают методики экономического обоснования проведения цифровизации (но при этом не учитывают влияние рисков на предполагаемую величину эффекта) [4, 8], либо ограничиваются анализом состава рисков цифровизации без их количественной оценки [7]. Таким образом, в настоящее время задача количественной оценки рисков внедрения цифровых технологий в системе МТО не решена.
По нашему мнению, с методологической точки зрения методика оценки рисков цифровой системы МТО должна быть основана на следующих принципах:
► позволять получить количественную оценку рисков системы МТО в удобной для лиц, принимающих решение, форме. Это означает, что в качестве показателя уровня риска необходимо использовать параметр, имеющий прозрачное военное, экономическое и управленческое содержание;
► позволять разрабатывать рекомендации по снижению уровня рисков;
► позволять получать интегральную оценку уровня военно-экономической эффективности (ВЭЭ) системы МТО с учетом рисков.
Оценка рисков цифровой системы МТО должна включать в себя несколько этапов:
► определение предполагаемой величины ВЭЭ от использования цифровой системы (ЦС) МТО без учета рисков (иными словами, в этом случае рассчитывается прогнозное значение ВЭЭ в предположении, что риски не реализуются);
► формирование набора из п сценариев с точки зрения состава рисков, присущих каждому из этих сценариев, и вероятности их реализации. Разработка этих сценариев должна производиться на основе анализа открытой информации об уже известных примерах внедрения ЦС МТО в войсках (силах) других государств, а также экспертных мнений. Необходимо принимать
во внимание текущую геоэкономическую и геополитическую ситуацию. Кроме того, необходимо учитывать качественную и количественную динамику рисков. Под качественной динамикой мы понимаем то, что отдельные виды рисков могут носить временный характер. Это означает, что часть существующих рисков может в будущем устраниться, но при этом могут возникнуть новые риски. Что касается количественной динамики рисков, то это означает, что уровень одного и того же вида риска в разные моменты времени различен. Этот этап имеет ключевое значение для предлагаемой нами методики, поскольку от корректности идентификации факторов риска зависит то, насколько точно будет рассчитано количественное значение уровня риска; ► расчет скорректированной (с учетом ожидаемых рисков) величины военно-экономического эффекта ВЭЭкор от использования ЦС МТО. Расчет производится по формуле:
п
ВЭЭкор =11 (1 - ^ )ВЭЭ, (1) i=1
где Ri — вероятность реализации комплекса рисков, определенного для г-го сценария.
При помощи этого показателя оценивается вероятность реализации всего комплекса рисков, присущих г-му сценарию. Таким образом,
т р
^ =П П гех^, (2) ]=1 k=1
где т — число внутренних видов риска, установленных для г-го сценария;
г^ — вероятность реализации ]-го внутреннего риска;
р — число внешних видов риска, выделенных для г-го сценария;
г^ k — вероятность реализации £-го внешнего риска;
гг — вероятность реализации г-го сценария. Она также оценивается экс-пертно.
Для разных сценариев состав рисков и их количественная оценка могут меняться (при этом одинаковому значению Ri для разных сценариев могут соответствовать разные наборы факто-
Компетентность / Competency (Russia) 5/2020 DOI: 10.2441 1/1993-8780-2020-10502
ров риска и их разные количественные оценки).
Определение значения величины Ri представляет собой самый сложный элемент предлагаемой нами методики. Для решения этой задачи можно использовать два подхода.
1. Поскольку в настоящее время статистическая база по внедрению цифровых технологий в системе МТО ВС РФ пока отсутствует, значение Ri определяется экспертно. Такой подход позволяет учесть опыт специалистов, однако с его помощью сложно разработать большое количество сценариев. Кроме того, этот метод даст возможность задать интегральную величину риска Ri, но не позволит оценить количественные значения частных факторов риска, влияющих на эту интегральную величину (поскольку экспертам будет трудно настолько детализировать свои прогнозы).
2. Имитационное моделирование при помощи метода Монте-Карло. Использование такого подхода позволяет моделировать большое число сценариев и видов рисков. В настоящее время существует ряд программных продуктов для проведения такого имитационного моделирования. По этой причине мы считаем целесообразным рекомендовать именно этот подход.
Показатель Т:
Т = Х Г ( - * )= ^
(3)
В частности, при обосновании целесообразности внедрения ЦС МТО следует использовать не прогнозируемое значение военно-экономического эффекта, а его скорректированную величину. Это позволит более точно определить те реальные выгоды, которые связаны с использованием ЦС МТО. Очевидно, что принимать решение о внедрении ЦС МТО следует только в том случае, если выполняется одно из двух условий:
или
ВЭЭкор > ВЭЭр ,
ВЭЭкор > ВЭЭmin ,
(4)
(5)
можно принять в качестве оценки надежности цифровой системы МТО. Этот показатель позволяет оценить вероятность того, насколько реальное значение военно-экономического эффекта от использования ЦС МТО будет соответствовать ожидаемому.
Показатели надежности Т и скорректированного военно-экономического эффекта ВЭЭкор позволяют повысить качество управленческих решений, связанных с внедрением ЦС МТО. Легко убедиться, что предложенные нами показатели оценки уровня рисков и рекомендации по их расчету соответствуют сформулированным методологическим принципам.
где ВЭЭр — реальный военно-экономический эффект от системы МТО, используемой в настоящее время;
ВЭЭтЬ — минимально допустимое значение военно-экономического эффекта от использования ЦС МТО, установленное органами военного управления.
Если в формулах (4) и (5) использовать показатель прогнозного ВЭЭ, а не скорректированного с учетом рисков ВЭЭкор военно-экономического эффекта, то это может привести к ошибочному решению, поскольку возможна ситуация, при которой, отталкиваясь от формулы (4),
ВЭЭ > ВЭЭр,
но при этом
ВЭЭкор ^ ВЭЭтЬ.
Внедрение ЦС МТО в этой ситуации приведет к тому, что реальный эффект от использования инновационной цифровой системы МТО будет ниже, чем эффект от использования уже существующей этой традиционной системы (то есть эффективность функционирования системы МТО после внедрения инноваций снизится). Именно на устранение этой проблемы направлена формула (4). Это означает, что условием принятия решения о внедрении ЦС МТО должна быть ее более высокая военно-экономическая эффективность по сравнению с существующей системой организации МТО
Компетентность / Competency (Russia) 5/2020 DOI: 10.24411/1993-8780-2020-10502
даже с учетом реализации присущих ЦС МТО рисков. Аналогичные рассуждения можно проделать для формулы (5).
Кроме того, информация о показателях Т и ВЭЭкор позволит обосновать возможность проведения мероприятий по снижению рисков функционирования ЦС МТО. Очевидно, что эти мероприятия приведут к росту издержек ее деятельности (из-за необходимости обеспечить более высокий уровень ее защиты и т.д.). В свою очередь, это негативно скажется на величине военно-экономического эффекта (обозначим значение военно-экономического эффекта после проведения мероприятий по повышению надежности ЦС МТО как ВЭЭопт). Аналогично скорректированную с учетом рисков величину ВЭЭопт обозначим ВЭЭок. Новое значение показателя надежности ЦС МТО после проведения мероприятий по его повышению обозначим как Топт.
Очевидно, что проводить эти мероприятия целесообразно, только если
ВЭЭок > ВЭЭкор. С учетом формулы (3)
ТоптВЭЭопт > Т X ВЭЭ,
откуда
Т
ВЭЭ
Т ВЭЭ„
>
(6)
то есть надежность ЦС МТО должна возрастать быстрее, чем снижается ее военно-экономический эффект вследствие проведения мероприятий по повышению надежности. Формула (6) представляет собой критерий военно-экономической эффективности мероприятий по повышению надежности ЦС МТО.
Таким образом, можно сделать следующие выводы:
► наличие методики оценки риска является обязательным элементом оценки военно-экономической эффективности ЦС МТО, поскольку она позволяет оценить реальный эффект ее функционирования;
► при анализе военно-экономического эффекта функционирования ЦС МТО
необходимо производить корректировку величины военно-экономического эффекта с учетом рисков;
► все управленческие решения, связанные с использованием ЦС МТО, должны приниматься на основе показателя военно-экономического эффекта ВЭЭкор, скорректированного с учетом рисков;
► мероприятия по устранению рисков ЦС МТО должны быть направлены на повышение надежности цифровой системы МТО. ■
Статья поступила в редакцию 30.04.2020
Список литературы
1. Алексеев А.В., Волчков Д.А., Егоров П.В. Перспективы и проблемы внедрения инновационных подходов при организации обеспечения военнослужащих вещевым имуществом // Экономика и предпринимательство. — 2018. — № 2.
2. Бодрунов С.Д., Демиденко Д.С., Плотников В.А. Реиндустриализация и становление «цифровой экономики»: гармонизация тенденций через процесс инновационного развития // Управленческое консультирование. — 2018. — № 2.
3. Грамматчиков А. Грабеж без ножа и пистолета // Эксперт. — 2017. — № 21.
4. Жизневский А.Н., Курбанов А.Х., Титов В.А. Методика военно-экономического обоснования внедрения системы автоматизированного учета вещевого имущества в военной организации на основе применения контрольных идентификационных знаков // Экономика
и предпринимательство. — 2018. — № 6.
5. Капустина И.В., Переверзева Т.А., Степанова Т.В. Предпосылки институционального регулирования цифровой экономики // Вестник Национальной академии туризма. — 2018. — № 1.
6. Князьнеделин Р.А., Бекмурзаев И.Д., Титов В.А. Повышение эффективности системы государственных закупок на основе цифровых платформ // Вестник Тверского государственного университета. Серия: Экономика и управление. — 2019. — № 2.
7. Красовитов Р.А. Риски использования «Индустрии 4.0» // Кулагинские чтения: техника и технологии производственных процессов: XVII Межд. научн.-практ. конф.: сб. ст.: [в 3 ч.]. — Ч. 2. — Чита: ЗабГУ, 2017.
8. Красовитов Р.А. Методика оценки военно-экономического эффекта, получаемого при внедрении технологий «Индустрии 4.0» в сфере вещевого обеспечения военных потребителей // Наука Красноярья. — 2018. — Т. 7. — № 2.
9. Попов Е.В., Семячков К.А. Анализ трендов развития цифровой экономики // Проблемы теории и практики управления. — 2017. — № 10.
10. Толкачев С.А., Михайлова П.Ю., Нартова Е.Н. Цифровая трансформация производства на основе промышленного интернета вещей // Экономическое возрождение России. — 2017. — № 3.
11. Тушавин В.А. Автоматизация бизнес-процессов. Начинаем с аудита // Управление проектами. — 2010. — № 2.
12. Устюжанина Е.В., Сигарев А.В., Шеин Р.А. Цифровая экономика
как новая парадигма экономического развития // Экономический анализ: теория и практика. — 2017. — Т. 16. — № 12.
13. Филин С.А., Кузина А.А. Принципы управления инновационной деятельностью предприятий в России при переходе к «цифровой экономике» // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. — 2018. — Т. 14. — № 3.
14. Форд М. Роботы наступают: развитие технологий и будущее без работы. — М.: Альпина нон-фикшн, 2016.
15. Шваб К. Четвертая промышленная революция. — М.: Эксмо, 2016.
16. Эпштейн Д.Б. О влиянии цифровой экономики на экономический рост // Вопросы политической экономии. — 2018. — № 4.
Kompetentnost / Competency (Russia) 5/2020 ISSN 1993-8780. DOI: 10.24411/1993-8780-2020-10502
Digital Technologies in the Logistics System: Risk Assessment
E. E.K. Abdurakhmanova1, General of Army A.V. Khrulev Military Academy of Procurement and Logistics A.Kh. Kurbanov2, General of Army A.V. Khrulev Military Academy of Procurement and Logistics, Dr.
1 Academic Degree Applicant, St. Petersburg, Russia
2 Professor of Material Supplies Department, St. Petersburg, Russia
Citation: Abdurakhmanova E. E.K., Kurbanov A.Kh. Digital Technologies in the Logistics System: Risk Assessment, Kompetentnost'/ Competency (Russia), 2020, no. 5, pp. 10-14. DOI: 10.24411/1993-8780-2020-10502
We have examined the types of risks associated with the introduction of digital technologies in logistics system (DT LC) for military consumers. In our opinion, these risks can be classified according to certain criteria: External or internal; Military or civilian; Natural or malicious.
We have offered a methodology for the quantitative assessment of these risks, based on certain principles and including several stages. This technique will allow evaluating the real effect of the functioning of the DT in LC.
Based on a risk-based approach, we have formulated recommendations for making appropriate management decisions. All such decisions should be made on the basis of an indicator of the military-economic effect adjusted for risks. We think that risk management measures should be aimed at improving the reliability of the digital system in logistic system.
1. Alekseev A.V., Volchkov D.A., Egorov P.V. Perspektivy i problemy vnedreniya innovatsionnykh podkhodov pri organizatsii obespecheniya voennosluzhashchikh veshchevym imushchestvom [Prospects and problems of introducing innovative approaches in organizing the provision of military personnel with clothing property], Ekonomika i predprinimatel'stvo, 2018, no. 2, pp. 768-772.
2. Bodrunov S.D., Demidenko D.S., Plotnikov V.A. Reindustrializatsiya i stanovlenie tsifrovoy ekonomiki: garmonizatsiya tendentsiy cherez protsess innovatsionnogo razvitiya [Reindustrialization and the establishment of the digital economy: harmonization of trends through the process of innovative development], Upravlencheskoe konsul'tirovanie, 2018, no. 2, pp. 43-54.
3. Grammatchikov A. Grabezh bez nozha i pistoleta [Robbery without a knife and a gun], Ekspert, 2017, no. 21, pp. 24-25.
4. Zhiznevskiy A.N., Kurbanov A.Kh., Titov V.A. Metodika voenno-ekonomicheskogo obosnovaniya vnedreniya sistemy avtomatizirovannogo ucheta veshchevogo imushchestva v voennoy organizatsii na osnove primeneniya kontrol'nykh identifikatsionnykh znakov [Methodology of the military-economic substantiation of the introduction of an automated property inventory system in a military organization based on the use of control identification marks], Ekonomika i predprinimatel'stvo, 2018, no. 6, pp. 889-895.
5. Kapustina I.V., Pereverzeva T.A., Stepanova T.V. Predposylki institutsional'nogo regulirovaniya tsifrovoy ekonomiki [Background of the institutional regulation of the digital economy], Vestnik Natsional'noy akademii turizma, 2018, no. 1, pp. 9-11.
6. Knyaz'nedelin R.A., Bekmurzaev I.D., Titov V.A. Povyshenie effektivnosti sistemy gosudarstvennykh zakupok na osnove tsifrovykh platform [Improving the efficiency of public procurement based on digital platforms], Vestnik Tverskogo gosudarstvennogo universiteta, Seriya Ekonomika i upravlenie, 2019, no. 2, pp. 53-61.
7. Krasovitov R.A. Riski ispol'zovaniya Industrii 4.0 [Risks of using Industry 4.0], Chita, ZabGU, 2017, pp. 61-65.
8. Krasovitov R.A. Metodika otsenki voenno-ekonomicheskogo effekta, poluchaemogo pri vnedrenii tekhnologiy Industrii 4.0 v sfere veshchevogo obespecheniya voennykh potrebiteley [Methodology for assessing the military-economic effect obtained by introducing Industry 4.0 technologies in the field of clothing support for military consumers], Nauka Krasnoyar'ya, 2018, v. 7, no. 2, pp. 57-76.
9. Popov E.V., Semyachkov K.A. Analiz trendov razvitiya tsifrovoy ekonomiki [Digital economy trend analysis], Problemy, teorii i praktiki upravleniya, 2017, no. 10, pp. 82-91.
10. Tolkachev S.A., Mikhaylova P.Yu., Nartova E.N. Tsifrovaya transformatsiya proizvodstva na osnove promyshlennogo interneta veshchey [Digital Transformation of Production Based on the Industrial Internet of Things], Ekonomicheskoe vozrozhdenie Rossii, 2017, no. 3,
pp. 79-89.
11. Tushavin V.A. Avtomatizatsiya biznes-protsessov. Nachinaem s audita [Automation of business processes. We start with an audit], Upravlenie proektami, 2010, no. 2, pp. 34-37.
12. Ustyuzhanina E.V., Sigarev A.V., Shein R.A. Tsifrovaya ekonomika kak novaya paradigma ekonomicheskogo razvitiya [Digital economy as a new paradigm of economic development], Ekonomicheskiy analiz: teoriya i praktika, 2017, v. 16, no. 12, pp. 2238-2253.
13. Filin S.A., Kuzina A.A. Printsipy upravleniya innovatsionnoy deyatel'nost'yu predpriyatiy v Rossii pri perekhode k tsifrovoy ekonomike [The principles of managing the innovative activity of enterprises in Russia during the transition to the digital economy], Natsional'nye interesy: prioritety i bezopasnost', 2018, v. 14, no. 3, pp. 507-519.
14. Ford M. Roboty nastupayut: razvitie tekhnologiy i budushchee bez raboty [Robots are advancing: the development of technology and the future without work], Moscow, Al'pina non-fikshn, 2016.
15. Shvab K. Chetvertaya promyshlennaya revolyutsiya [Fourth Industrial Revolution], Moscow, Eksmo, 2016, 208 P.
16. Epshteyn D.B. O vliyanii tsifrovoy ekonomiki na ekonomicheskiy rost [On the impact of the digital economy on economic growth], Voprosy politicheskoy ekonomiki, 2018, no. 4, pp. 78-90.
key words
digitalization, logistics, risks
References
