Московский экономический журнал 10/2019 - Московский Экономический Журнал

DOI 10.24411/2413-046Х-2019-10086

Анализ готовности промышленных предприятий к цифровой трансформации бизнеса

Industrial readiness analysis to digital business transformation

Публикация была подготовлена по проекту № 1 «Анализ готовности российского общества к процессам цифровизации » в рамках договора пожертвования от 01 марта 2019 г. № 1154

Панфилова
Елена Евгеньевна, кандидат экономических наук, доцент, Государственный
университет управления, г. Москва

Elena Panfilova, PhD (Economy), associate professor, State University of Management, Moscow

Аннотация:
Статья
посвящена вопросам оценки степени готовности промышленных организаций к
внедрению компонентов концепции «Индустрия 4.0». Выделены ключевые факторы,
сдерживающие и способствующие успешной инициации проектов по цифровизации
бизнеса, внедрению интернета вещей и цифрового реверс-ижиниринга. Предложена
методика оценки эффективности цифровых решений с использованием метрик и
расчета коэффициента автоматизации ключевых задач по управлению
производственной деятельностью.

Summary: The article is devoted to questions of assessing the
degree of readiness of industrial organizations to implement the components of
the Industry 4.0 concept. The key factors that hinder and
facilitate the successful initiation of projects for digitalization of the
business, the introduction of the Internet of things and digital reverse
engineering are identified. A technique is proposed for evaluating the
effectiveness of digital solutions using metrics and calculating the
coefficient of automation of key tasks for managing production activities.

Ключевые
слова: «Индустрия 4.0», интернет вещей, ИТ-аудит, метаоценка,
цифровое решение.

Keywords: «Industry 4.0», the Internet of things, IT
audit, meta-assessment, digital solution.

Анализ готовности
российской промышленности к цифровой трансформации на основе реализации
концепции «Индустрия 4.0» связывается с понятием промышленного интернета вещей
(Industrial
Internet
of Things, IIoT). Согласно экспертной оценке
компании «TAdviser»,
российский рынок IIoT
вырастет к 2020 году до 67,5 млрд. рублей в сравнении с 18,6 млрд. рублей в
2017 году [1]. Стратегия развития промышленного предприятия предполагает
создание цифровых двойников и оптимизацию управления жизненным циклом продукта
на одной программной платформе, объединяющей исполнителей производственного заказа
(в том числе являющихся разными юридическими лицами).

На поддержку целевой
программы «Развитие производства промышленной продукции сетей пятого поколения
и интернета вещей в РФ на 2019-2024 годы» выделено порядка 28 млрд. рублей [2].
Востребованность IIoT
в российской промышленности характерна для формирования энергоэффективных
систем Smart
Grid,
мониторинга грузов внутризаводского / внешнего транспорта с использованием
технологии радиочастотной идентификации, а также предиктивного обслуживания
оборудования для устранения неполадок. В 2018 году в России сектор предиктивной
аналитики оценивался в размере 200 млн. долл. США [4].

В РФ основными
поставщиками услуг в области разработки платформ облачного хранения данных,
разработки программного обеспечения для систем управления и интеграции с
существующей на предприятии информационной инфраструктуры выступают такие
компании, как: группа компаний «Техносерв», «КРОК», «Цифра», «Ай-Теко» и
«Стриж». Проведенный опрос в I
квартале 2018 года руководства промышленных предприятий свидетельствует о том,
что решения IIoT
используют в 70 % случаев для диагностики состояния технологического
оборудования [3]. Из общего числа промышленных предприятий только у 14 %
респондентов охвачено датчиками IIoT
более 50 % технологического оборудования; у 36 % организаций степень охвата
составляет от 11 до 30 % оборудования, что свидетельствует о начальном уровне
готовности промышленности к внедрению и развитию компонентов промышленного
интернета. В течение 2018/2019 года инвестиции в промышленный интернет вещей со
стороны предприятий выросли на 15-20 %, при этом в числе сдерживающих факторов
выступает стоимость проектов по цифровизации бизнеса, отсутствие требуемых
цифровых компетенций у промышленно-производственного персонала, а также сложность
подбора методики для оценки экономических эффектов при внедрении ИТ-проектов в
рамках концепции «Индустрия 4.0».

Рынок решений в области
промышленного интернета вещей характеризуется незрелостью в силу отсутствия международного
стандарта «Information technology. Compatibility requirements and model for devices within IIoT systems» / («Информационные
технологии. Требования и модель совместимости для устройств в системах IIoT»),
разработка которого будет закончена лишь к концу 2020 года [5]. В РФ с апреля
2019 года введен в действие Предварительный национальный стандарт для интернета
вещей NB-Fi (Narrow Band Fidelity), подготовленный техническим комитетом
«Кибер-физические системы». Основываясь на результатах исследования
готовности промышленных предприятий к цифровой трансформации (репрезентативная
выборка составила около 200 предприятий), проведенного Министерством промышленности
и торговли РФ совместно с компанией «Цифра», можно отметить следующее [7]:

1) технологическая готовность, под которой понимается степень
оснащенности технологического оборудования предприятия специальными модулями
для программного управления. Эксперты оценивают степень технологической
готовности к цифровизации как «высокая», если доля ставков с числовым программным
управлением (ЧПУ) составляем в общем парке технологического оборудования более
50 %. В РФ к таким предприятиям относится только 14 % от рассматриваемой
выборки. При обновлении станочного парка промышленные предприятия
автомобилестроительной отрасли приобретают оборудование, у 60 % которого уже
встроены модули с ЧПУ. У предприятий станкостроительной отрасли данный
показатель несколько ниже и находится на уровне 41 %. В целом порядка 80 %
респондентов отметили, что планируют в течении 3-х лет обновить 20 %
оборудования для успешной реализации концепции IIoT.

2) уровень автоматизации – степень охвата основных автоматизированных
задач производственного планирования корпоративными информационными системами, инструментами
класса бизнес-аналитики (Business intelligence, BI), системами управления
производственными процессами класса Manufacturing
Execution
System
(MES)
и системами машинного сбора данных со станков Machine Data Collection (MDC). Экспертами оценка производилась по
следующим восьми видам автоматизированных задач:

планирование работы производственного оборудования;
подготовка отчетности о текущем режиме производства и аналитики по выполнению производственной программы;
накопление и систематизация данных о выполнении планов производства с целью анализа и поиска источников отклонений;
визуализация аналитической информации и ключевых показателей эффективности;
контроль качества продукции в соответствии с технологическими операциями;
контроль перемещения деталей и сборочных единиц (ДСЕ) между складами подразделения по маршруту изготовления;
использование цифровых баз знаний (нормативно-справочной информации, описания технологий, инструкций, инструкций, требований к сырью);
управление заказами (проверка качества поставок, управление приоритетностью заказов).

В рассматриваемой выборке только у 20 %
предприятий внедрены MES-системы,
в 40 % случаев у организаций отсутствует корпоративная информационная система.
При проведении ИТ-аудита в качестве критериев оценки соответствия программного
обеспечения выделенным задачам была определена следующая балльная оценка: 3 – решается в полной мере, 2 – решается
частично, 1 – требуется замена программного обеспечения, 0 – программное
обеспечение отсутствует.

Нормируемый уровень программного обеспечения, используемый для автоматизации основных производственных процессов, определялся по формуле 1:

где — i — вид автоматизированной задачи
производственного планирования;

a_i — степень соответствия используемого программного обеспечения решаемой автоматизированной задаче.

Вышеуказанный показатель определялся
как «высокий», при достижении значения 80 % и более. «Средний» уровень
автоматизации находился в интервале от 50 до 80 %, «низкий» уровень
автоматизации производственных процессов находился в диапазоне менее 50 %. В 40 % случаев промышленные предприятия из
репрезентативной выборки сконцентрировались на среднем уровне автоматизации,
при этом штатная численность в них не превышала 500 человек. Немногим более
половины промышленных предприятий готовы тратить более 1 % бюджета на
трансформацию ИТ-структуры по управлению активами.

3) организационная готовность – наличие опыта реализации долгосрочных
проектов по созданию цифровой среды предприятия. Проведенный опрос в 2018 году
свидетельствует о наличии опыта реализации проектов по формирования цифровой
среды со сроком реализации около двух лет у 1/3 опрошенных руководителей предприятий
[7]. При этом в 40 % промышленных предприятий присутствует должностная позиция
директора по цифровой экономике, а у 60 % организаций утвержден бюджет на
реализацию инновационной программы под реализацию отдельных элементов концепции
«Индустрия 4.0» (включая цифровой реверс-инжиниринг, аддитивное производство,
трансферт технологий, сервисы дополненной реальности и кросс-отраслевую
кооперацию в рамках технологического партнерства).

По оценкам Международной
компании “McKinsey”,
внедрение компонентов концепции «Индустрия 4.0», включающей оптимизацию
управления жизненным циклом продукта, загрузки производственных мощностей, цифровую
логистику и сервисное обслуживание, позволит
увеличивать объем валового внутреннего продукта РФ в среднем на 2,7
трлн.рублей ежегодно [8]. Западные аналитики выделяют три ключевые проблемы,
тормозящие цифровизацию промышленности в РФ. К их числу относят незначительный
объем частных инвестиций в научно-исследовательские и опытно-конструкторские
работы (НИОКР), малое число стартапов в ИТ-сфере, а также объем выручки
крупнейших ИТ-компаний в РФ значительно уступает показателям развитых стран.

Российские ИТ-компании
при анализе целесообразности выбора ИТ-решений для перехода к цифровому
производству и трансформации производственных бизнес-процессов предприятия
руководствуются следующим типовым алгоритмом:

1. Сотрудники финансового
отдела промышленного предприятия формируют альтернативный перечень цифровых
ИТ-решений в количестве 10, рассчитывая для каждого из них экономический эффект
от внедрения (млн. рублей), длительность внедрения (мес.) и затраты на разработку решения и подготовку
аналитических данных (млн. руб.). Вариант заполнения представлен в таблице 1.

2. Создание независимой
экспертной технической комиссии, анализирующей и оценивающей рассматриваемые
цифровые ИТ-решения по 4-х балльной шкале по следующим критериям:

уверенность руководства предприятия в успехе (максимальная оценка составляет 4 балла);
простота внедрения ИТ- решения (максимальная оценка составляет 4 балла);

наличие и качество первоначальных данных (максимальная оценка – 2 балла);
релевантный опыт внедрения подобного рода проектов по цифровизации (максимальная оценка – 2 балла);
возможность масштабирования решения и тиражирования на филиалы, дочерние общества (максимальная оценка – 2 балла).

Таким образом,
максимальная сумма баллов, которое может получить ИТ-решение при анализе со
стороны членов экспертной технической комиссии составляет: 14 баллов
(4+4+2+2+2). Результаты анализа рекомендуется представить в форме таблицы 2.

3. Сотрудники экономического Департамента предприятия руководствуются тремя видами метрик для перевода времени разработки ИТ-решения, экономического эффекта и стоимости разработки (определенных сотрудниками финансового отдела) в эквивалент качественной / балльной оценки (таблица 3, таблица 4).

4. Для каждого из
цифровых решений, планируемых к внедрению на промышленном предприятии,
рассчитывается метаоценка как отношение общего количества набранных баллов по
финансовым (сформированным сотрудниками экономического Департамента) и
нефинансовым показателям (определенным экспертами технической комиссии) к
максимально возможному значению по границам метрик (соответственно, 14 + 25 =
39 баллов). Результаты типового подхода к оценке целесообразности внедрения
ИТ-решений представлены в таблице 5.

5. К внедрению рекомендуются три ИТ-решения, получившиеся наибольшую метаоценку. В рассматриваемом примере отбирается 7 решение «Внедрение MES- системы» (метаоценка 82,05), 2 решение «Предиктивная аналитика» (метаоценка 61,54) и 3/10 решения, получившие одинаковую метаоценку 64,10 (соответственно, «Цифровое прототипирование продукта» и «3 D-печать (аддитивное производство)»).

Концепция «Индустрия 4.0»
предусматривает функционирование системы управления основными фондами
промышленного предприятия EAM
(Enterprise
Asset Management), базирующейся на
облачных технологиях обработки данных. Возможности дистанционного мониторинга
энергопотребления оборудования, формирование библиотеки с данными об
инструментальном оснащении станков, прогнозирование технологического маршрута
обработки деталей и сборочных единиц между территориально разобщенными
производственными площадками промышленного предприятия осуществляется в режиме
реального времени и основывается на использовании публичных, частных или
гибридных облаков.

Рынок технологий распределенной обработки данных в РФ, по данным агентства ТМТ «Консалтинг», вырос в 2018 году на 31 % и составил около 56 млрд. рублей. По прогнозу в 2019 году рынок вырастет еще на 28 %, а в перспективе в 2023 году достигнет отметки в 142 млрд. рублей [12]. Рынок облачных вычислений представлен тремя сегментами, краткая характеристика которых представлена в таблице 6.

Эксперты отмечают, что
сдерживающими факторами в использовании облачных технологий на предприятиях
промышленности, выступают следующие [12]:

недостаточное количество средств в ИТ-бюджетах на освоение облачных технологий;
высокие риски безопасности физических объектов производства, находящихся в зависимости от уязвимости ИТ-систем;
сложности при выборе единого интегратора в области IIoT на предприятии, гарантирующего надежность функционирования всех ранее внедренных решений;
отсутствие типовых сценариев оценки проведения технической экспертизы кросс-платформенных решений для группы компаний.

Следует отметить, что для
РФ характерно «цифровое неравенство» — диспропорции в развитии ИТ-технологий по
регионам. По оценкам CNews
Analytics,
на Москву приходится порядка 40 % государственных расходов на ИТ-технологии, а
на 10 из 86 регионов – 80 % совокупных государственных расходов [13].

Таким образом, можно
констатировать, что присутствует существенное отставание российских
промышленных организаций от зарубежных компаний по целому ряду показателей
цифровизации бизнеса и готовности к реализации компонентов концепции «Индустрия
4.0». Преодоление отставания возможно исключительно путем инициации запуска
большого числа проектов по цифровой трансформации в машиностроении, поскольку
именно эта отрасль создает наибольшее количество рабочих мест.

Список литературы

1. Баленко Е. Минпромторг
оценил готовность российских предприятий к цифровизации. – URL: https://www.rbc.ru/technology_and_media/03/07/2018/5b3a26a89a794785abc9f304?from=materials_on_subject
(дата обращения: 12.10.2019).

2. www.tadviser – сайт
Государство. Бизнес. ИТ (дата обращения: 08.09.2019).

3. https://fastsalttimes.com/sections/obzor/1875.html —
Промышленный интернет вещей в России (дата обращения:
04.09.2019).

4.http://24ri.ru/down/open/prediktivnye-tehnologii-odin-iz-elementov-cifrovizacii-proizvodstva.html — Предиктивные технологии один из элементов
цифровизации производства (дата обращения:
14.09.2019).

5.
https://www.pwc.com/gx/en/industries/industry-4.0.html — Индустрия
4.0.: глобальное исследование цифровых операций 2018 года (дата обращения:
14.10.2019).

6. http://www.mka.ru/categories/82/10586/
— В России утвержден первый национальный стандарт Интернета вещей (дата
обращения 01.10.2019).

7.
https://news.myseldon.com/ru/news/index/191173805?requestId=08c699e4-4f67-4f82-9129-e46e73f1d6ca — Сервис SELDON NEWS
(дата обращения 11.10.2019).

8. https://levashove.ru/tsifrovizatsiya-rossii/ — Цифровая Россия: новая реальность (дата обращения:
01.10.2019).

9.
http://www.fanucamerica.com/fanucamerica-news/press-releases/PressReleaseDetails.aspx?id=79
– Лидеры автоматизации производства кооперируются: оптимизация производства
через аналитику (дата обращения: 11.10.2019).

10.
http://sloanreview.mit.edu/article/the-bigsqueeze-how-compression-threatens-old-industries/ — Большое сжатие: чего бояться старым отраслям ?
(дата обращения 16.10.2019).

11.
http://newsroom.toyota.co.jp/en/detail/10679722/ —
«Toyota увеличивает объем инвестиций в искусственный
интеллект, упорядочивает отношения с Preferred
Networks Inc.»
(дата обращения: 16.10.2019).

12.
https://ict-online.ru/news/n172244/ —
Рынок облачных услуг в России вырос на 20 млрд. рублей (дата обращения:
17.10.2019).

13.
https://data.cnews.ru/ — CNews. Цифровая трансформация (дата обращения: 13.10.2019).