Публикации автора

С распространением цифровых технологий промышленные экосистемы играют все более важную роль в развитии как промышленности в целом, так и отдельных предприятий. Используя потенциальные преимущества экосистемной модели, опираясь на интеллектуальное производство, интегрируя возможности совместного создания инноваций и цифровой сервитизации, промышленные экосистемы позволяют существенно повысить гибкость и эффективность производства, сократить сроки разработки и выхода на рынок новой конкурентоспособной продукции или услуг, внести значительный вклад в достижение целей устойчивого развития.

С развитием технологий искусственного интеллекта (ИИ) расширяется сфера его применения, в том числе в области стратегического управления. Однако с учетом факторов, ограничивающих использование ИИ для решения профессиональных задач, необходимо тщательно определять направления, масштаб и форматы включения ИИ в процесс стратегирования.

Промышленные экосистемы характеризуются высоким уровнем интеллектуализации производства и управления и являются на сегодняшний день перспективной и динамично развивающейся моделью организации современного производства.

Целью данной статьи является формирование взаимосвязанного комплекса инструментов стратегирования, учитывающего особенности промышленных экосистем и ориентированного на обоснованное применение технологий ИИ для повышения результативности стратегических решений в условиях существенного возрастания нестабильности внешней среды.

В работе исследованы возможности и подходы использования ИИ в рамках триады взаимосвязанных инструментов: стратегия - модель зрелости - система KPI (ключевые показатели эффективности). В качестве теоретико-методической основы разработки стратегии промышленной экосистемы представлены стратегия цифровой трансформации, экосистемная стратегия и стратегия в области ИИ.

На основе интеграции атрибутов данных стратегий сформулированы ключевые положения в части содержания и представления стратегии, учитывающей специфику промышленных экосистем. На основе теории и методологии стратегирования В. Л. Квинта разработан ландшафт практик и инструментов интеллектуализации стратегии промышленной экосистемы с учетом их направленности на создание ценности для потребителей и участников экосистемы, а также рассматривающий как содержательные, так и организационные аспекты использования ИИ для обеспечения успешности стратегии. Построен фреймворк оценки интеллектуальной зрелости промышленной экосистемы.

Сделаны выводы о необходимости представления оценочной модели в виде динамической совокупности субмоделей и целесообразности применения ИИ для настройки общей модели с учетом целей проведения оценки, внешнего контекста и особенностей конкретной экосистемы.

Сформулирована совокупность специфических принципов оценки интеллектуальной зрелости промышленной экосистемы (модульности, избыточности, конфигурации и приоритизации, интеллектуализации и мониторинга).

В качестве перспективного инструмента стратегирования рассмотрена система «умных» KPI, основанная на использовании ИИ для формирования рекомендаций по выбору ключевых показателей эффективности на основе анализа причинно-следственных связей между операционными факторами и контекстными переменными, с одной стороны, и стратегическими результатами - с другой.

Повышение уровня интеллектуализации производства является одним из трендов и стратегическим приоритетом современного промышленного развития. Управление развитием интеллектуального производства требует соответствующих инструментов, одним из которых является модель оценки зрелости. Исследования в области определения интеллектуальной зрелости ведутся на протяжении нескольких десятилетий в рамках различных научных направлений. Поэтому целью данной статьи является формирование методического подхода к оценке интеллектуальной зрелости промышленных систем в экономике данных на основе анализа и интеграции различных концепций и инструментов оценки. Показаны эволюция и особенности различных подходов и моделей оценки интеллектуальной зрелости: концепций интеллектуального капитала и управления знаниями, моделей оценки зрелости Индустрии Х.0, интеллектуального производства, искусственного интеллекта, перспектив развития промышленных метавселенных и экосистем. Выделены наиболее распространенные направления оценки в рамках каждого из подходов. Обоснована целесообразность построения модели интеллектуальной зрелости промышленной системы в формате динамического комплекса субмоделей с возможностью настройки ее структуры в зависимости от контекста конкретного предприятия. В качестве ключевого контекстного фактора, определяющего приоритетные направления и глубину проведения оценки по каждому из них, выделены стратегические цели предприятия. Сформулированы специфические принципы оценки интеллектуальной зрелости: стратегичности, иерархичности, преемственности, интеграции, избыточности, фасетного выбора, контекстной интеллектуализации проектирования, квантификации, конвергенции и проактивности. Предложена концептуальная модель оценки интеллектуальной зрелости промышленных систем.

Цель статьи – формирование методического подхода к разработке стратегии цифровой трансформации промышленного предприятия с учетом актуальных отраслевых трендов.

Методы. В части выявления трендов и факторов успешной цифровой трансформации использованы методы систематического обзора актуальных научных публикаций, результатов эмпирических исследований и аналитических отчетов, а также анализ статистических данных. Обоснование решений в области разработки цифровой стратегии промышленного предприятия базируется на подходах к выделению стратегических архетипов, концепциях в области повышения гибкости стратегий и методе матричной структуризации.

Результаты работы. Выделены ключевые тренды цифровой трансформации промышленности. С учетом неравномерности цифрового развития и возможностей выбора различных форматов реализации цифровых преобразований обоснована необходимость повышения гибкости стратегии. Представлен методический подход к разработке стратегии цифровой трансформации промышленного предприятия, основанный на систематизации успешных стратегических архетипов и анализе факторов и моделей осуществления успешных цифровых преобразований.

Выводы. На основе сопряжения особенностей выделенных стратегических архетипов с условиями их эффективного применения и трендами цифровой трансформации российской промышленности предложена модель формирования цифровой стратегии промышленного предприятия «Цифровой перекресток». Особенностью данной модели, обеспечивающей повышение гибкости стратегии, является ситуационный характер рекомендаций, в зависимости от выбранного направления развития (в части продуктов и рынков), с учетом темпов цифровой трансформации отрасли (рынка) и уровня цифровой зрелости предприятия. Конкретизированный перечень стратегических действий, а также возможность их дополнения позволят обеспечить полноту реализации предпочтительной стратегической альтернативы в непрерывно изменяющейся цифровой среде.

Выход на внешние рынки является для МСП важным направлением стратегического развития. Он позволяет обеспечить более высокие темпы роста, расширить возможности использования ограниченных и часто уникальных ресурсов, получить доступ к ключевым стратегическим партнерам, продлить жизненный цикл выпускаемой продукции, диверсифицировать риски и др. Как любое стратегическое решение, организация экспортной деятельности требует тщательного анализа внутренних и внешних благоприятных и неблагоприятных факторов для обоснования выбора наиболее перспективных и целесообразных рынков, адаптации под них своих продуктов или услуг, оценки их конкурентоспособности, разработки стратегий выхода и продвижения на выбранные рынки. В последние годы произошло много значимых изменений в составе и характере воздействия таких факторов, поэтому целью статьи является выявление и структуризация факторов, оказывающих влияние на эффективность деятельности российских экспортно ориентированных МСП, а также обоснование методического инструментария оценки такого влияния для принятия стратегических решений. Проведен сравнительный анализ факторов, влияющих на эффективность деятельности российских МСП на внешних рынках с позиций оценки их экспортного потенциала. Анализ дополнен выделением рисков и возможностей, связанных с распространением цифровых технологий и введением санкционных ограничений. Предложен классификатор факторов и условий, влияющих на эффективность экспортной деятельности. Определена структура системы показателей оценки эффективности экспортной деятельности МСП. В формате SWOT-матрицы выделены факторы, оказывающие существенное влияние на возможность и результаты экспортной деятельности российских МСП; дана сравнительная характеристика методов оценки такого влияния. Показаны преимущества метода когнитивного моделирования для отражения сложного и динамического характера взаимосвязей между факторами и результатами экспортной деятельности. Представлены базовые правила построения когнитивных карт.

В статье описываются стратегии принятия решений российскими малыми и средними предприятиями при выходе на внешние рынки, а также анализируются факторы и условия, влияющие на эффективность их экспортной деятельности. Основное внимание уделяется анализу внутренних и внешних факторов, включая такие, как санкционные ограничения, доступ к финансовым ресурсам, производственные возможности, маркетинговые компетенции, цифровые технологии и др. Обсуждаются различные подходы к анализу факторов и условий, в том числе модель быстрого старта, традиционную модель выхода и стратегии захвата рубежей и экспансии. Также рассматриваются методы оценки эффективности экспортной деятельности, в частности количественные и качественные. В результате формируется ландшафт качественных моделей взаимосвязи между факторами и условиями работы и эффективностью деятельности российских экспортно ориентированных МСП, включающий четыре основные модели.