Технико-экономические аспекты разработки и внедрения специализированной онтологии для управления жизненным циклом продукции в машиностроительной отрасли

Гарина И.О.1
1 Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана, Россия, Москва

Статья в журнале

Вопросы инновационной экономики (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 10, Номер 3 (Июль-сентябрь 2020)

Цитировать:
Гарина И.О. Технико-экономические аспекты разработки и внедрения специализированной онтологии для управления жизненным циклом продукции в машиностроительной отрасли // Вопросы инновационной экономики. – 2020. – Том 10. – № 3. – С. 1147-1166. – doi: 10.18334/vinec.10.3.110602.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=44082104
Цитирований: 10 по состоянию на 28.06.2023

Аннотация:
Рассмотрены актуальные проблемы управления жизненным циклом продукции в машиностроительной отрасли. Выявлены и систематизированы источники транзакционных издержек при формировании контрактов жизненного цикла на наукоемкую технически сложную машиностроительную продукцию с участием множества контрагентов. Предложен подход к разработке и внедрению специализированной онтологии в качестве инструмента повышения эффективности интегрированной поддержки продукции и снижения транзакционных издержек. Сформулированы основные требования к разрабатываемой онтологии, определены технические аспекты ее реализации, предложены способы оценки экономической эффективности.

Ключевые слова: управление жизненным циклом, контракты жизненного цикла, транзакционные издержки, производство, машиностроение, онтология, децентрализация

JEL-классификация: M11, O32, O33



Введение

Объем данных в рамках жизненного цикла (далее – ЖЦ) продукции машиностроительной отрасли постоянно растет под влиянием роста сложности компонентов, их количеств, увеличения числа участников, требований, сопровождающей документации, пр. В условиях быстроразвивающихся технологий эффективное производство должно стремиться к минимизации времени выполнения заказа и оптимизации ресурсов и процессов управления жизненным циклом (далее – УЖЦ), учитывая интересы всех участников процесса и адаптируясь к постоянно меняющимся реалиям [1] (Garina, 2019). Общей проблемой УЖЦ является обеспечение эффективности интегрированной поддержки высокотехнологичной продукции в современных условиях. Наиболее актуальной данная проблема является для долгосрочных контрактов жизненного цикла (далее – КЖЦ) с участием множества контрагентов: заказчик – головной исполнитель – проектант – соисполнители.

С 2008 года Европейский центр экспертизы КЖЦ [2] (Shpakova, 2017) проводит аналитические и статистические исследования и предоставляет консалтинговые услуги в рамках реализации проектов на основе КЖЦ. Теоретические исследования по данной теме сфокусированы на проблеме взаимодействия и мотивации участников КЖЦ в рамках институциональной теории [3] (Melnik, 2018), вопросе выбора для сотрудничества внутренних подразделений или внешних субъектов. Многие исследователи сходятся в выборе стороннего участника (поставщика услуги), опираясь на вопросы эффективности [4] (Khutyz, 2017). Говоря о государстве, выбор частного поставщика основан на идеологических аргументах, связанных с прозрачностью деятельности правительства, чья функция может заключаться в оптимизации общественного излишка, удовлетворенности конечных потребителей или лобби политика [4] (Khutyz, 2017).

Одним из перспективных направлений исследований являются институциональные ограничения, существующие в разных странах и определяющие особенности контрактных взаимоотношений государства и частных фирм. На данный момент сформировались четыре основных направления теоретических исследований: финансирование, факторы успешной реализации, риски, длительность контракта [5].

Целью настоящей работы является разработка подходов к снижению транзакционных издержек, возникающих при заключении КЖЦ на машиностроительную продукцию специального назначения. Научная новизна предложенных в работе подходов состоит в создании специализированной единой онтологии предметной области для формализации данных и знаний в рамках УЖЦ продукции. Авторская гипотеза состоит в том, что разработка и внедрение специализированной онтологии позволит сократить транзакционные издержки, возникающие при движении технически сложной машиностроительной продукции по стадиям жизненного цикла, а также создаст инфраструктуру для дальнейшего внедрения технологий Индустрии 4.0, за счет чего станет возможным повышение эффективности УЖЦ и уменьшение общей стоимости ЖЦ изделия.

Основные характеристики контрактов жизненного цикла и особенности их применения

Согласно ч. 16 ст. 34 Закона № 44-ФЗ «О контрактной системе в сфере закупок работ, услуг для обеспечения государственных и муниципальных нужд», под контрактом жизненного цикла подразумевается заключение долгосрочного соглашения между государством и частным исполнителем, в рамках которого второй берет на себя обязательства по закупке или проектированию, строительству, ремонту, эксплуатации или утилизации объекта закупки [1] (Garina, 2019). В экономически развитых странах такие контракты являются вариантом взаимовыгодного партнерства между производителем и государством, при котором одна сторона проектирует, производит, обслуживает объект закупки. Такие контракты различаются по количеству стадий жизненного цикла объекта закупки, которые покрываются в рамках контракта, и схемой его финансирования.

Основной характеристикой КЖЦ является создание изделий или услуг и их предоставление в пользование в соответствии с заранее согласованными требованиями, а не их эксплуатация. Также в рамках КЖЦ исполнитель, являющийся частным партнером, не несет рисков, связанных со спросом на объект контракта, потому что получает доход не от конечных потребителей, а от государственного партнера в виде платежей за «функциональную доступность» объекта контракта, а именно за соответствие объекта согласованным функциональным требованиям. В течение срока действия контракта заказчик обязуется производить выплаты исполнителю на заранее согласованных условиях. Выбор исполнителя для заключения КЖЦ с участием государства производится на основе конкурсной процедуры. КЖЦ применяется в отношении объектов государственной и муниципальной собственности, а также услуг, исполняемых и оказываемых государственными и муниципальными органами, учреждениями и предприятиями в целях реализации общественно значимых проектов. КЖЦ является договором, включающим в себя элементы различных договоров, предусмотренных федеральными законами.

В рамках КЖЦ взаимодействуют государство в роли заказчика, формирующего перечень требований к объекту закупки, выбирающего исполнителя/поставщика на конкурсной основе, а также осуществляющего платежи согласно условиям контракта; производственные предприятия или частные компании в роли исполнителя, реализующего проект на всех этапах контракта с привлечением соисполнителей, обеспечивающего соответствующие требованиям характеристики и качество объекта и передающего объект в собственность заказчику на этапе эксплуатации; конечные потребители объекта закупки.

КЖЦ предоставляет ряд преимуществ как для заказчика, так и для исполнителя. Для заказчика это:

· объединение стадий ЖЦ объекта закупок (проектирование, производство, поставка, обслуживание, утилизация) и повышение за счет этого мотивации и качества выполнения работ исполнителем, который ответственен за все этапы ЖЦ продукции и работает с их результатами;

· снижение организационных издержек на выбор и взаимодействие с исполнителями и поставщиками, так как это ложится на исполнителя;

· объединение всех этапов в единый цикл, позволяющий оптимизировать затраты на выполнение контракта за счет более эффективного использования ресурсов исполнителя.

Преимущества использования КЖЦ для частного партнера:

· возможность самостоятельного выбора средств реализации контракта;

· стабильность партнерства с государственным заказчиком, а также долгосрочное финансирование;

· загруженность производственных мощностей на период контракта;

· прибыль проекта не зависит от итогового спроса на произведенную продукцию.

Что касается рисков, то для частного партнера проблемой может являться задача привлечения значительного объема инвестиций на начальном этапе, а также некорректное планирование издержек в долгосрочном периоде [3] (Melnik, 2018). Для государственного партнера риски можно разделить на политические (отсутствие регулирования, изменение законодательства), комплексные (риски, связанные с изменением технических требований к предмету закупки в течение ЖЦ), коммерческие (проблема долгосрочного планирования) [4] (Khutyz, 2017).

Для реализации КЖЦ на производство специальной техники часто используется концепция контрактов с возмещением затрат на проектирование и производство. Такие контракты появились вместе с потребностью в сложных военных системах, где принципиально важны были технико-тактические характеристики военной техники (достижение коэффициента готовности). Контракты с возмещением затрат на проектирование и производство предполагают разработку уникальных изделий, обладающих новыми характеристиками для удовлетворения требований заказчика. Главным условием со стороны заказчика являются технические характеристики и требования к продукту, сроки реализации, а также максимально допустимый бюджет. Для таких контрактов важную роль имеет взаимодействие производителя с заказчиком, в идеальной концепции – и с будущим потребителем производимой продукции, за счет чего обеспечивается наращивание научно-технического и военно-технического потенциала при экономическом стимулировании изготовителя наукоемких изделий, прежде всего в области НИОКР, военных и двойных технологий.

КЖЦ с возмещением затрат на проектирование и производство для случаев сложных и уникальных продуктов позволяет добиться максимального соблюдения технических требований за счет того, что все обоснованные затраты будут покрыты заказчиком [7] (Kuznetsova, Kondusov, Kornipaeva, 2017). При этом данный подход требует от производителя ведения полной спецификации видов работ и учета затрат по ним, включая привлечение субподрядных организаций и их работ, используемых материалов и деталей, ведение строгой отчетности и учет всех затрат на проектирование и производство. Для заказчика становится важным постоянный контроль за технико-экономической деятельностью производителя с учетом необходимости верификации получаемых данных. При этом мониторинг [8] (Kuznetsova, Kondusov, Serdyuk, Sergeev, 2017) со стороны заказчика посредством единого информационного пространства, реализуемого системами УЖЦ, гарантирует эффективные методы проведения работ и эффективный контроль над затратами при выполнении контракта.

Обладая долгосрочным характером, КЖЦ в терминологии теории контрактов является неполным контрактом, что означает невозможность прописать в договоре все возможные условия относительно будущих событий. Это автоматически предполагает необходимость постоянного вмешательства (включая использование судебной системы) для корректирования условий договора и урегулирования спорных моментов. Виттингтон в своем исследовании сравнивает два проекта в автодорожной индустрии в США, финансирование в которых реализовывалось с помощью традиционных государственных закупок и с использованием КЖЦ [9] (Whittington, 2012). При равной общей стоимости проектов (около 27,5 млн долл.) в случае использования КЖЦ транзакционные издержки оценены в 3,5 млн долларов. Исследование ОЭСР [10] выявило тенденцию роста транзакционных издержек, которые на данный момент являются большой частью расходов, а их рост негативным образом влияет на ценность использования КЖЦ.

Проблемы управления жизненным циклом изделия в условиях цифровизации производства

Согласно ГОСТ 56136-2014, ЖЦ – это совокупность явлений и процессов существования типовой конструкции изделия от ее замысла до утилизации или отдельного экземпляра изделия от момента завершения его производства до утилизации [11]. ЖЦ изделия состоит из стадий, выделяемых по признакам работ на них и их результатов. Стадии ЖЦ, в свою очередь, делятся на этапы, выделяемые по признакам контроля проверки характеристик проектных решений типовой конструкции и (или) физических характеристик экземпляров изделий.

Концепция ЖЦ изделия развивается более шестидесяти лет, описывая каждую стадию продукта. Между тем наряду с появлением и развитием систем автоматизированного проектирования (далее – САПР) постепенно росли проблемы с доступностью данных и контролем над изменениями, связанным с ними [12]. В качестве решения были разработаны и внедрены системы управления данными о продуктах для обеспечения простого, быстрого и безопасного доступа к актуальным данным на этапе проектирования [13] (Ameri, Dutta, 2005). Однако такие САПР аккумулировали лишь часть всей информации жизненного цикла продукта [14] (Elgueder, Cochennec, Roucoules, Rouhaud, 2010) и не могли обеспечить достаточной поддержки «неинженерных» данных. Тогда была предложена концепция УЖЦ для поддержки процессов сбора, представления, извлечения и повторного использования как инженерных, так и «неинженерных» знаний в течение всего жизненного цикла продукта, предназначенная для упрощения управления знаниями в рамках предприятия или между предприятиями [13] (Ameri, Dutta, 2005). Таким образом, УЖЦ суммирует все действия, связанные с проектированием, производством, использованием и поддержкой продукции, и включает в себя процессы от первых идей до утилизации [15] (Stark, 2011).

Главной задачей УЖЦ является обмен информацией и знаниями между всеми участниками в течение всего ЖЦ изделия. Это нетривиальная задача, поскольку различные программные системы, используемые сегодня предприятиями для поддержки своих бизнес-процессов, часто полагаются на разные модели данных и не имеют возможности интеграции друг с другом. Также данные разных этапов ЖЦ хранятся в отдельных системах, которые обновляются различными отделами, ответственными за свою единицу этапа ЖЦ [1] (Garina, 2019). Эти системы со временем расширяют функциональность и ориентируются на индивидуальные требования конкретного отдела, поэтому модели продуктов, форматы данных и поддерживаемые процессы часто различаются в этих системах, что значительно снижает эффективность управления ЖЦ и ведет к повышению транзакционных издержек.

Существует несколько моделей для разделения жизненного цикла продукта на отдельные фазы. В зависимости от конкретного продукта, фазы могут включать в себя различные бизнес-процессы. В контексте производства этап проектирования состоит из разработки требований, спецификации продукта и прототипирования. Большая часть исследований и разработок происходит на этом этапе. Далее на этапе производства описываются процессы, связанные с заготовкой и производством компонентов продукта, а также их сборкой. На этап использования изделия приходится большая часть управления запасными частями и обслуживания клиентов. Жизненный цикл продукта заканчивается фазой утилизации. Продукт частично обновляется путем замены компонентов или полностью перерабатывается в случае принятия решения об утилизации. Действия на всех этапах могут отличаться в зависимости от компонентов продукта. Большинство высокотехнологичных продуктов состоят из нескольких типов компонентов, например: электронных, механических, гидравлических, пневматических, программных. Для каждого из этих типов создаются определенные данные, которыми требуется управлять. Этот процесс может поддерживаться в цифровом виде программными средствами УЖЦ. Наиболее распространенные данные ЖЦ высокотехнологичного продукта, которым нужно управлять, – это метаданные продукта, такие как идентификационный номер, размер, вес или условия хранения. В зависимости от отрасли, могут быть актуальны и другие артефакты, например: технические характеристики, геометрические чертежи или 3D-модели, обычно представляемые в виде данных САПР, руководств и отчетов об испытаниях.

Тренд развития информационно-логистических систем демонстрирует движение от систем, автоматизирующих деятельность отдельного предприятия, к платформам и даже экосистемам реального времени, автоматизирующим и оптимизирующим совместную деятельность участников [16] (Shiboldenkov, Nesterova, 2019). Одно из основных требований к таким платформам – это децентрализация управления едиными данными на протяжении ЖЦ продукции.

Основополагающим условием децентрализованного управления данными является формирование единого пространства справочников материалов и комплектующих, на основе которого все участники ЖЦ будут строить свои процессы и модели [18] (Evgenev, 2014). Использование единого информационного пространства и дальнейшая интеграция на концептуальном уровне обеспечит следующие преимущества:

- сокращение информационного разрыва между стадиями и участниками ЖЦ, что позволит выстроить сквозной процесс, учитывающий требования, допущения и стандарты, вовлечь всех участников и эффективно использовать собранные данные;

- актуализация и консолидация данных, а также управление требованиями заказчика, учитывая версионирование, возможную верификацию участниками и использование интеллектуальных аналитических и предиктивных инструментов, что, в свою очередь, повысит качество обслуживания и увеличит его срок;

- сокращение разрыва длительности цикла «проектирование – производство» за счет минимизации потерь времени при переходе от одной фазы ЖЦ изделия к другой за счет сквозной автоматизированной поддержки процессов;

- снижение непроизводственных затрат конструкторов и технологов при подготовке документации, а также ее формализация, что позволит участникам процессов сконцентрироваться на основных задачах;

- снижение стоимости разработки за счет унификации и повышения доли заимствованных деталей и узлов;

- ускорение процесса разработки изделий за счет значительно большей оперативности обмена информацией между участниками;

- повышение управляемости и прозрачности работы конструкторских, технологических и производственных подразделений (улучшение системы управления потоком работ на проекте);

- организация совместной работы распределенных коллективов, в том числе международных;

- соответствие принятым стандартам, а значит, расширение рынков сбыта.

Таким образом, очевидна потребность в разработке подхода, позволяющего формализовать данные и знания в рамках УЖЦ продукции.

Подход к разработке и внедрению специализированной онтологии

Внедрение и развитие унифицированных систем напрямую влияет на транзакционные издержки, позволяя оптимизировать и значительно снижать их. Единое информационное пространство упростит взаимодействие как между заказчиком и производителем, так и между производителем и субподрядчиками [17].

Одним из наиболее эффективных способов хранения, управления и извлечения информации с учетом всех вышеперечисленных особенностей является онтология. Основной задачей онтологии является формализация знаний конкретной области с использованием концептуальных схем. Эти схемы включают в себя классы объектов, связи между ними и правила, актуализированные для этой области. Сами онтологии включают в себя атрибуты, понятия, экземпляры и отношения. Экземпляр – низкоуровневый компонент, являющийся абстрактным или физическим объектом. Классификация подобных объектов – одна из основных задач онтологий. Понятие – это группа, включающая в себя экземпляры и другие понятия. Атрибуты – именованные значения, используемые для хранения информации, которая относится к объекту. Атрибут может быть сложным типом, например другим объектом.

Согласно [19], онтология предметной области определяется как кортеж следующего вида: 𝑂𝑑 = 〈𝐶, 𝐴, 𝑅,𝐷〉, где C – множество классов предметной области, A – множество атрибутов этих классов, R – отношение частичного порядка на множестве классов, 𝑅 ⊆ 𝐶 × 𝐶, 𝐷 – множество областей допустимых значений атрибутов.

Классы определяются тройкой 〈𝑑𝑖, 𝐹(𝑑𝑖), 𝑉(𝑑𝑖)〉, где 𝑑𝑖 – имя класса, 𝐹(𝑑𝑖) = {𝑓𝑖𝑗} – множество признаков класса, 𝑉(𝑑𝑖) = {𝑣𝑖𝑞} – объем класса, 𝑣𝑖𝑞 – объекты, имеющие признаки 𝐹(𝑑𝑖).

Пусть 𝐵(𝐹(𝑑𝑖)) = {∅, 2|𝐹(𝑑)|} – булеан содержания множества признаков 𝐹(𝑑𝑖) некоторого класса 𝑑𝑖, где 2|𝐹(𝑑)| – множество всех подмножеств содержания 𝐹(𝑑𝑖). Элементы булеана образуют частично упорядоченное множество по включению его элементов – решетку (𝐵(𝐹(𝑑𝑖)) ≤, ∧, ∨).

Любой элемент 𝐹(𝑑𝑖) ∈ 𝐵( [𝐹(𝑑𝑖)), 𝐻 ∈ [1, 2|𝐹(𝑑)|] полученной решетки считается содержанием некоторого класса 𝑑𝑖𝐻, обобщающего понятие 𝑑𝑖, если 𝐹(𝑑𝑖𝐻) ⊆ 𝐹(𝑑𝑖).

Решетка 𝐾(𝑑𝑖) = (𝐵(𝐹(𝑑𝑖)) ≤, ∧, ∨) всех подмножеств содержания начального класса 𝑑𝑖 называется концептуальным «каркасом» онтологии предметной области. Концептуальный «каркас» онтологии предметной области является необходимой структурой, содержащей начальный класс 𝑑𝑖.

Онтологии, описывающие концепцию УЖЦ, можно разделить на три различные группы: инженерные, производственные и онтологии жизненного цикла [20]. Инженерные онтологии описывают продукт или процесс и его особенности, например сверление отверстий, а производственные онтологии описывают ресурсы и процессы на уровне производства, например станки или этапы производства. Онтологии жизненного цикла описывают сквозное управление ЖЦ, фокусируясь на более абстрактных понятиях. Они также могут описывать продукты или машины, но не в том виде, что две рассмотренные ранее, так как сосредотачиваются на связи ресурсов и информации между различными этапами ЖЦ. Онтологии жизненного цикла затрагивают абстрактный метауровень управления данными.

Особое внимание в рамках УЖЦ отводится этапам проектирования и производства, так как принято считать, что именно эти два этапа оказывают максимальное влияние на качество финальной продукции в машиностроительной отрасли [21] (Lee, Ma, Thimm, Verstraeten, 2008). Стоит отметить, что спецификация в рамках УЖЦ может покрывать подсборки, составные части, материалы, необходимые для производства финальной продукции [26] (Reid, Sanders, 2010), однако спецификация на этапе проектирования чаще всего отличается от производственной.

Факт отличия спецификаций иллюстрирует различные взгляды на одно и то же в реальном мире. Конструкторская спецификация описывает только форму и функционирование, а производственная дополняет технические характеристики, способ производства или поставщика. Это говорит о том, что несколько производственных деталей могут быть видом одной и той же конструкторской детали. Описанное различие может применяться и на уровне продукта. К тому же могут существовать версии для конкретного региона или клиента, основанные на той же функциональной концепции.

В машиностроении функциональность продукта определяет его структуру. Например, можно разделить грузовой автомобиль на двигатель, шасси и кузов. В реальных же условиях его структуру можно разделить на электрику, гидравлику и т.д. Производственная структура, в свою очередь, состоит из сборок. Например, группа электрических элементов никогда не будет представлена в производственной спецификации, ведь они никогда не будут собраны в физическую сборку.

Также отметим, что спецификой УЖЦ в отечественном машиностроении может являться создание технологий двойного назначения с потенциалом применения в перспективных образцах военной и гражданской техники [22, 23] (Drogovoz, 2011; Sadovskaya, Drogovoz, Kulikov, Streltsov, 2012). Зарубежный опыт развития национальных инновационных систем также свидетельствует о военно-гражданской интеграции процессов производства наукоемкой продукции машиностроения [24, 25] (Drogovoz, Paskhina, 2011; Drogovoz, Kulikov, Raldugin, 2016).

С учетом всех задач и потребностей следует выделить ряд специфичных требований к специализированной онтологии в области управления жизненным циклом продукции машиностроительной отрасли.

1. Разграничение понятий продукта и экземпляров продукта. Обычно термин «продукт» используется как концепция, представленная моделью, чертежом, а также как его физическая реализация. При этом конкретный грузовой автомобиль со своим идентификатором, в который встроены определенные части, например конкретный двигатель со своим идентификатором, является экземпляром продукта.

2. Представление данных продуктов и деталей для разных этапов УЖЦ. Виды деталей, используемых в продуктах, различаются в зависимости от стадий УЖЦ и участников. Поставщик может рассматривать деталь как сборку, в то время как производитель считает ее частью, не имеющей подструктуры и относящейся к производителю. Существуют различные требования в отношении информации и моделей для деталей, поскольку они сильно зависят от стадий. Например, на ранней стадии проектирования детали могут не нуждаться в наборе параметров для метода заготовки, в то время как эта информация потребуется для планирования производства на стадии изготовления.

3. Модели распределенного рабочего процесса. В УЖЦ информация о продукте, как и сам продукт, меняется на разных этапах. Онтология требуется для поддержания рабочих процедур, регулирующих процессы внутри предприятия и между его участниками. Информация может быть доступна, проверена, изменена, передана или взята в качестве входных данных для этапов производства, например сборки узла в соответствии с производственной спецификацией. Рабочие процедуры, поддерживающие эти процессы, должны быть структурированы в зависимости от процессов: слабо – для динамических процессов в начале разработки продукта, сильно – на этапе согласования изменений производственных документов продукта, уже находящегося в производстве или даже используемого.

4. Безопасное управление распределенными группами и управление правами доступа. УЖЦ включает в себя предоставление достоверной информации уполномоченному участнику в определенный момент, поэтому обеспечение верных прав доступа для защиты конфиденциальности, целостности и доступности всей информации крайне важно. Необходимо учитывать распределенные настройки, в том числе международные, поскольку участники ЖЦ часто находятся и работают в разных странах с различными законодательством, регламентами и стандартами. Онтология должна поддерживать создание наборов правил для управления правами с учетом таких особенностей.

5. Подход к проектированию. Модель предлагаемой онтологии следует наиболее распространенному подходу в литературе по УЖЦ, применяя частично центрированную модель, поскольку части продукта являются объектами, которые по своей природе содержат большую часть данных продукта. Часть – это конкретная сущность в продукте, а не документы, связанные с продуктом. Данные разных этапов жизненного цикла, аккумулируемые в различных системах, должны быть сохранены и синхронизированы, а также поддерживаться в актуальном состоянии и быть доступными для всех отделов. Проекты, основанные на фундаментальной онтологии, обеспечивают богатую семантику за счет семантической основы для формализации информации о продукте и отношений между ними.

Разрабатываемая специализированная онтология должна представлять собой точную семантику для обеспечения взаимодействия с другими онтологиями. Необходимо предусмотреть возможность использовать ее повторно или расширить выборочно ее части. Модульность является необходимым условием расширяемости, т.е. добавления новых функциональных возможностей или интеграции новых предметно-ориентированных знаний. Расширяемость необходима для применения онтологии в различных секторах, таких как автомобилестроение, авиация, строительство и т.д.

Подход к оценке экономической эффективности применения специализированной онтологии в контрактах жизненного цикла

Для проверки гипотезы о том, что разработка и внедрение специализированной онтологии позволят сократить транзакционные издержки, тем самым снижая общую стоимость ЖЦ изделия, определим источники экономических выгод от применения специализированной онтологии. Анализ стоимости жизненного цикла (далее – СЖЦ) обеспечивает основу для последующего определения предполагаемых общих дополнительных затрат на разработку, производство, использование и утилизацию конкретного объекта.

Анализ СЖЦ – это экономический анализ, направленный на оценку общих затрат на производство, эксплуатацию и вывод из эксплуатации продукта. Этот анализ предоставляет важные исходные данные для процессов принятия решений на этапах проектирования, разработки, использования и утилизации [27] (Furch, 2011). Прогнозирование стоимости жизненного цикла при проектировании модели продукта реализуется методами статистики и нейронных сетей. На ранних стадиях проектирования осваивается более 70% от общей стоимости жизненного цикла продукта, и важно принимать во внимание альтернативные конкурирующие концепции с их преимуществами и выгодами. Производители могут оптимизировать свои проекты, оценивая альтернативы и проводя исследование по оптимизации затрат и выгод. Чтобы оптимизировать СЖЦ, они могут оценить различные стратегии эксплуатации, технического обслуживания и вывода из эксплуатации. Анализ СЖЦ может быть эффективно использован при оценке затрат на конкретные виды деятельности, например, при оценке различных концепций и подходов к техническому обслуживанию, решении проблем конкретной части продукта или решении проблем, связанных только с жизненным циклом выбранного продукта или фазы и стадии ЖЦ [28, 29] (Mai, Xu, Sun, Wang, Fan, Sun, 2011).

Анализ СЖЦ используется для оптимизации концепции проекта и наиболее эффективен на ранних стадиях ЖЦ. Тем не менее анализ также может быть актуализирован и использован на последующих стадиях для поиска областей значительной неопределенности затрат и риска. Полученные затраты ЖЦ могут быть использованы для расчета срока службы или установления оптимального интервала обслуживания изделия [27] (Furch, 2011).

В общем случае при оценке эффективности эксплуатации объекта в течение жизненного цикла следует ориентироваться на метод расчета чистой приведенной стоимости (Net Present Value, NPV) с определенными оговорками:

где – денежные притоки от использования объекта на интервале ; – денежные оттоки на создание, содержание и обслуживание объекта на интервале ; – транзакционные издержки на интервале ; – ставка дисконтирования, t – интервал жизненного цикла объекта; – планируемое время эксплуатации; – затраты на утилизацию.

Поскольку выгоды от проекта (потребительская ценность блага) не зависят от типа контракта, можно сконцентрироваться только на затратах, которые складываются из стоимости самого проекта (проектирование и производство объекта, его дальнейшее обслуживание) и сопутствующих ему транзакционных издержек. Определим чистую приведенную сумму этих затрат (Net Present Costs, NPC) для КЖЦ следующим образом:

где – инвестиции в создание объекта на интервале t = 0; – текущие затраты на содержание и обслуживание объекта на интервале t; – планируемое время эксплуатации; – затраты на утилизацию.

К транзакционным издержкам относятся сопутствующие производству косвенные затраты на поиск, актуализацию и консолидацию информации, необходимой для проектирования, производства и эксплуатации, заключение контрактов с субподрядчиками и поставщиками, издержки координации и т.д.

Транзакционные издержки можно разделить на три категории: сделки, управление, способы принятия управленческих решений.

К сделкам относятся издержки, формирующиеся при взаимодействии участников контракта с целью соблюдения условий и максимизации своих эффектов, а также издержки на ведение переговоров и принятие решений. Управленческие издержки обусловлены проблемами контроля, разделения ответственности, доступности и полноты информации. Что касается причин возникновения управленческих издержек, то наиболее распространенной является ситуация, когда инициатива принадлежит одному участнику процесса, а полномочия принимать решения – другому, при этом между ними существует разрыв. Здесь возникают затраты на достижение соглашений, которые, в свою очередь, могут и не быть достигнуты.

Обобщенно можно утверждать, что предпосылками к появлению транзакционных издержек являются неполнота и несовершенство информации, а также отсутствие единой версии правды для всех участников контракта, неполная спецификация прав собственности, отсутствие формализации договоренностей и разделения ответственности, а также оппортунизм, заключающийся в преследовании контрагентами личных целей.

Структуру издержек можно представить как множество издержек при переходе между этапами ЖЦ, т.е. при передаче от одного ответственного за стадию к другому:

где – транзакционные издержки i-ой операции на t-ом интервале ЖЦ; – количество операций на t-ом интервале ЖЦ.

Транзакционные издержки i-ой операции, в свою очередь, будут содержать кортеж издержек разного типа, например издержки на коммуникации, на доступ к информации, актуализацию документации, поддержку и консультирование после передачи на следующий этап и пр.

Тогда формула (2) может быть представлена с учетом (3) в следующем виде:

Проблема транзакционных издержек является критически важной в рамках КЖЦ, и их снижение является важной задачей, решение которой позволит увеличить привлекательность подобного рода отношений как для заказчиков, так и для исполнителей. Для анализа возможных решений необходимо подробнее рассмотреть жизненный цикл продукта.

Внедрение специализированной онтологии и возможность совместного сквозного использования общих инструментов для работы с данными позволит значительно сократить кортеж издержек между этапами стадий ЖЦ, тем самым значительно уменьшить СЖЦ. Для экономической оценки этих эффектов введем в формулу (5) коэффициент снижения транзакционных издержек и определим величину оптимизированных чистых приведенных затрат следующим образом:

где k < 1 – коэффициент снижения транзакционных издержек.

Заключение

Онтология позволит решить проблему неполноты данных, рассмотренную в статье, за счет непрерывного доступа к единому источнику информации. Наличие онтологии позволит ускорить развитие продукции, что сократит время выхода на рынок более совершенных продуктов. Единые данные будут формализованы, сохранены и синхронизированы, а также доступны для всех участников с соответствующими правами. Использование онтологий сделает возможной локализацию проблемы контроля доступа: вместо контроля над доступом к множеству различных ресурсов необходимо сосредоточиться лишь на защите одного канала. Таким образом, использование специализированной онтологии в рамках УЖЦ обеспечит эффективное управление данными о продукте и его частях, а также повышение качества инструментов интегрированной поддержки высокотехнологичной продукции. Совокупный эффект внедрения специализированной онтологии приведет к снижению транзакционных издержек ЖЦ продукции и СЖЦ продукции в целом, что подтверждает выдвинутую гипотезу.

Дополнительным преимуществом инвестиции в развитие единой специализированной онтологии является создание ИТ-инфраструктуры для дальнейшего внедрения технологий Индустрии 4.0 – блокчейн, смарт-контрактов, цифровых двойников, искусственного интеллекта и других [30, 31, 32, 33] (Drogovoz, Koshkin, 2019; Popkovich, 2020; Drogovoz, Leus, 2019; Dadonov, Garina, 2019). Внедрение технологий Индустрии 4.0 обеспечит формирование кумулятивных эффектов в области УЖЦ продукции машиностроительной отрасли, что является направлением дальнейших исследований.


Источники:

1. Гарина И.О. Реструктуризация предприятия машиностроительной отрасли при внедрении стратегии управления жизненным циклом продукции // Будущее машиностроения России (Москва, 24-27 сен. 2019 г.): Cб. докладов XXII всеросс. науч. конференции молодых ученых и специалистов / Союз машиностроителей России, ФГБОУ ВО «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)». М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2019. С. 889-891.
2. Шпакова Р.Н. Контрактная система в сфере закупок товаров, работ, услуг для государственных и муниципальных нужд. М.: МГИМО-Университет, 2017. 422 с.
3. Мельник Е.Н. О востребованности контрактов жизненного цикла в сфере транспортной инфраструктуры / В сб.: Механизмы развития социально-экономических систем региона. Воронеж: ВГУ, 2018. С. 37-43.
4. Хутыз З.М. Контракт жизненного цикла как форма государственно-частного партнёрства // Вестник Академии знаний. 2017. № 4 (23). С. 196-199.
5. European PPP Expertise Centre, EPEC. [Electronic resource] // URL: http://www.eib.org/epec/index.htm (дата обращения 01.03.2020).
6. О контрактной системе в сфере закупок товаров, работ, услуг для обеспечения государственных и муниципальных нужд [Электронный ресурс]: Федер. закон от 18.07.1999 г. № 183-ФЗ: с измен. от 13.07.2015 г. // Официальный интернет-портал правовой информации: Гос. система прав. информ. URL: http://pravo.gov.ru/proxy/ips/?docbody=&nd=102164547 (дата обращения 09.04.2020).
7. Кузнецова В. Б. Модель контракции с возмещением издержек производства при оптимизации стоимости владения наукоемких изделий / В. Б. Кузнецова, Д. В. Кондусов, А. А. Корнипаева // Компьютерная интеграция производства и ИПИ-технологии : материалы VIII Всерос. науч.-практ. конф., 16-17 нояб. 2017 г., Оренбург. – Оренбург: ОГУ, 2017. – С. 91-94.
8. Кузнецова В. Б. Функциональное моделирование системы мониторинга эксплуатации наукоемких изделий / В. Б. Кузнецова (Кондусова), Д. В. Кондусов, А. И. Сердюк, А. И. Сергеев // СТИН. – 2017. – No 5. – С. 2-6. (переводная версия Kuznetsova, V. B. Monitoring System for High-Tech Equipment / V. B. Kuznetsova, D. V. Kondusov, A. I. Serdyuk, A. I. Sergeev // Russian Engineering Research, 2017. - Vol. 37, No. 10. - P. 892-896, DOI: 10.3103/S1068798X17100136)
9. Whittington J. (2012) When to Partner for Public Infrastructure? Transaction Cost Evaluation of Design-Build Delivery. [Electronic resource] // Journal of the American Planning Association. Vol. 78. No. 3. P. 269–285.
10. Government at a Glance 2013 [Electronic resource] // Organization for Economic Co-operation and Development. URL: https://www.oecd.org/greece/government-at-a-glance-information-by-country.htm (дата обращения 05.04.2020)
11. ГОСТ Р 56136-2014. Управление жизненным циклом продукции военного назначения. Термины и определения. [Электронный ресурс]. // URL: http://www.consultant.ru/cons/cgi/online.cgi?req=doc&base=OTN&n=7998#08654410555262664 (дата обращения 17.05.2020)
12. CIMdata: PDM to PLM: Growth of An Industry (2003). [Electronic resource]. URL: https://www.cimdata.com/en/resources/complimentary-reports-research/articles (дата обращения 11.02.2020)
13. Ameri, F., Dutta, D.: Product lifecycle management: closing the knowledge loops. Comput.-Aided Des. Appl. 2, 577–590 (2005).
14. Elgueder, J., Cochennec, F., Roucoules, L., Rouhaud, E.: Product–process interface for manufacturing data management as a support for DFM and virtual manufacturing. Int. J. Interact. Des. Manuf. IJIDeM. 4, 251–258 (2010).
15. J. Stark, Product lifecycle management: 21st century paradigm for product realisation. Decision engineering, London and New York: Springer, 2nd ed. ed., 2011.
16. Шиболденков В.А., Нестерова Е.С. Применение смарт-технологий в управлении жизненным циклом продукции в современных производственных системах // IX Чарновские чтения (Москва, 6–7 дек. 2019 г.): сб. трудов всеросс. науч. конференции по организации производства / ФГБОУ ВО «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)» [и др.]. М: НОЦ «Контроллинг и управленческие инновации», 2019. С. 173-180.
17. Садовский Г.Л., Дроговоз П.А. Модель открытых инноваций как инструмент повышения конкурентоспособности машиностроительного предприятия // Будущее машиностроения России (Москва, 24-27 сен. 2019 г.): Cб. докладов XXII всеросс. науч. конференции молодых ученых и специалистов / Союз машиностроителей России, ФГБОУ ВО «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)». М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2019. С. 1002-1005.
18. Евгенев Г.Б. Онтологическая методология создания интеллектуальных систем в машиностроении // Известия вузов. Машиностроение. 2014. №6 (651).
19. Кулинич А.А. Концептуальные «каркасы» онтологий в поддержке принятия решений в условиях неопределенности. [Электронный ресурс]. // URL: http://xn--80aai1dk.xn--p1ai/journal/files/documents/44-redaktor/prsk_2015/prsk_2015_39-48.pdf (дата обращения: 3.05.2020).
20. Нестеров Б. В. Применение онтологической модели представления знаний к задаче стандартизации и хранения информации об общепромышленном оборудовании. [Электронный ресурс]. URL: http://raai.org/resurs/papers/kii2012/doclad/Kulinich.doc (дата обращения: 27.03.2020).
21. S. G. Lee, Y.-S. Ma, G. L. Thimm, and J. Verstraeten, “Product lifecycle man- agement in aviation maintenance, repair and overhaul,” Computers in Industry, vol. 59, no. 2-3, pp. 296–303, 2008.
22. Дроговоз П.А. Концептуальное проектирование системы стратегического управления процессами военно-гражданской интеграции в высокотехнологичных отраслях машиностроения // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Серия: Машиностроение. 2011. № S4. С. 5-19.
23. Садовская Т.Г., Дроговоз П.А., Куликов С.А., Стрельцов А.С. Стратегическое управление процессами военно-гражданской интеграции высокотехнологичных предприятий в условиях глобализации экономики // Аудит и финансовый анализ. 2012. № 3. С. 325-344.
24. Дроговоз П.А., Пасхина О.М. Национальные инновационные системы в машиностроении: зарубежный опыт // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Серия: Машиностроение. 2011. № S4. С.45-59.
25. Дроговоз П.А., Куликов С.А., Ралдугин О.В. Национальные модели стратегического развития оборонной промышленности: зарубежный опыт и отечественная практика // Экономические стратегии. 2016. № 4. С.20-37.
26. R. D. Reid and N. R. Sanders, Operations management: An integrated approach. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons Inc, 4th ed. ed., 2010.
27. J. Furch. Mathematical model for the prediction of life cycle costs of combat vehicles. Proceedings of the Sixth International Conference on Intelligent Technologies in Logistics and Mechatronics Systems 2011; 48-52.
28. Z. Q. Mai, T. T. Xu, L. Sun, X. L. Wang, J. M. Fan, A. Q. Sun. Cost Estimation of Product Life Cycle. Proceedings of the Second International Conference on Advances in Materials and Manufacturing Processes 2011; 582-585.
29. A. Thaduri, A. K. Verma, U. Kumar. Comparison of reliability prediction methods using life cycle cost analysis. Proceedings of the Fifty-ninth Annual Reliability and Maintainability Symposium 2013.
30. Дроговоз П.А., Кошкин М.В. Анализ инновационных технологий в промышленности: блокчейн, интернет вещей // Вестник университета (ГУУ). 2019. № 3. С. 38-43.
31. Попкович Т.Г. Эффекты от внедрения PLM-систем в авиакосмической отрасли промышленности // XLIV Академические чтения по космонавтике, посвященные памяти академика С.П. Королева и других отечественных ученых – пионеров освоения космического пространства (Москва, 28-31 янв. 2020 г.): сб. тез. всеросс. науч. конференции / РАН [и др.]; ФГБОУ ВО «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)». М: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2020. Т. 1. С. 393-395.
32. Дроговоз П.А., Леус Н.А. Мировые тенденции развития предиктивной аналитики больших данных в промышленной сфере // Экономика и предпринимательство. 2019. № 4. С. 168–176.
33. Дадонов В.А., Гарина И.О. Совершенствование систем управления жизненным циклом наукоемкой продукции на основе блокчейн-технологии // XLIII Академические чтения по космонавтике, посвященные памяти академика С.П. Королева и других отечественных ученых – пионеров освоения космического пространства (Москва, 29 янв. – 1 фев. 2019 г.): сб. тез. всеросс. науч. конференции / РАН [и др.]; ФГБОУ ВО «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)». М: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2019. Т. 1. С. 180-182

Страница обновлена: 30.12.2023 в 09:34:05