Разработка стратегической карты управления знаниями в компаниях, внедряющих достижения Индустрии 4.0

Колясников М.С.1, Кельчевская Н.Р.1
1 Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина

Статья в журнале

Вопросы инновационной экономики
Том 10, Номер 4 (Октябрь-декабрь 2020)

Цитировать:
Колясников М.С., Кельчевская Н.Р. Разработка стратегической карты управления знаниями в компаниях, внедряющих достижения Индустрии 4.0 // Вопросы инновационной экономики. – 2020. – Том 10. – № 4. – С. 2233-2250. – doi: 10.18334/vinec.10.4.111214.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=44491714

Аннотация:
Целью данной статьи является предложение рационального подхода к построению стратегической карты управления знаниями в условиях Индустрии 4.0, которая представляет собой план практической реализации выбранной стратегии менеджмента знаний, отражающий влияние кибер-физических элементов и систем интеллектуального анализа на основные бизнес-процессы компании с точки зрения потоков возникающих информации и знаний. Рассматриваемая карта направлена на поддержание практических успехов компании по внедрению Индустрии 4.0 для создания высокой потребительской ценности и повышения конкурентоспособности в долгосрочной перспективе. В качестве методической базы использованы процессный подход для отражения структуры бизнес-процессов, трансформирующихся под влиянием Индустрии 4.0, и ситуационный подход, предполагающий, что выбор стратегии управления знаниями находится под влиянием организационного контекста, т.е. условий работы организаций и ее уровня зрелости. В результате авторами предложен подход к разработке стратегической карты управления знаниями и рассмотрен случай внедрения данной карты на примере процесса организации приема заявок от клиентов в системе «умного» производства, использующего аддитивные технологии (3D печать). Оригинальность подхода заключается в использовании идеи о ценностном предложении Индустрии 4.0 для отражения основных направлений трансформации бизнес-процессов под влиянием кибер-физических элементов и систем интеллектуального анализа. Практическое значение работы в том, что менеджеры могут использовать предложенный подход для отражения логики получения, использования, обмена и сохранения знаний в процессах, которые учитывают все аспекты ценностного предложения Индустрии 4.0.

Ключевые слова: управление знаниями, Индустрия 4.0, стратегическая карта, практика менеджмента, бизнес-процессы

JEL-классификация: O31, O32, O33, D83



Введение

Индустрия 4.0 представляет собой актуальное направление, тренд, который призван поддержать процессы формирования потребительской ценности за счет преобразований основных и вспомогательных бизнес-процессов на основе внедрения киберфизических элементов и систем интеллектуального анализа данных [1] (Ghobakhloo, 2018). Формирование конкурентных преимуществ в таких условиях рождается на основе получения, обмена и использования знаний о преимуществах Индустрии 4.0 перед традиционными технологическими решениями, которые не могут поддержать нужный уровень индивидуализации продуктов и услуг, достижение необходимого контроля над производственными системами и социальной включенности стейкхолдеров за счет сетевой интеграции [2] (Muller, 2019).

Управление знаниями в данном случае является одним из ключевых бизнес-процессов, позволяющих систематизировать подходы к внедрению технологических решений, и становится методической основой для понимания источников создания и удержания ценности в рамках подхода, в котором знания признаются одним из ключевых элементов конкурентоспособности компании [3] (Koh, Gunasekaran, 2006). Знания представляют собой кристаллизованные элементы значительных массивов данных и информации, последовательно раскрывающие основы процессов создания потребительской ценности [4, 5] (Nonaka, Toyama, Hirata, 2008; Greiner, Bohmann, Krcmar, 2007). Они представляют собой уже интерпретированные и проанализированные информацию и большие данные, которые сочетают в себе как общее понимание вопроса, так и учитывают детали конкретных деловых ситуаций или технологических процессов в организации [6] (Chierici et al., 2019). Несмотря на то, что значимое конкурентное преимущество в основном рождается на основе уникальных знаний, которые конкретны для каждой организации, методы и подходы к управлению знаниями, направленные на планирование, организацию, контроль и мотивацию процессов получения, обмена, использования и сохранения знаний, могут иметь универсальные черты для всех компаний.

Множество компаний по всему миру пытаются внедрить элементы Индустрии 4.0 в своих производственных системах или использовать рассматриваемые технологические изменения в масштабе всей бизнес-модели, однако только небольшая доля могут сообщить о своих практических успехах [2, 7, 8] (Muller, 2019; Wang, Wang, 2020; Rajput, Singh, 2019). Число пионеров внедрения «Интернета вещей», искусственного интеллекта или больших данных ограничивается рядом факторов, связанных с размером, социальной обстановкой, внешней средой компаний и др. Все это говорит о том, что обилие концепций и теоретических подходов к управлению знаниями в современной литературе не всегда приводит к практическому пониманию значения управления знаниями, поэтому необходима разработка методических аспектов данного направления, которая раскрывается в конкретной стратегической карте управления знаниями. Ее сутью является отражение практической логики внедрения стратегий внешней и внутренней персонализации и кодификации знаний в Индустрии 4.0 [9] (Kolyasnikov, Kelchevskaya, 2020).

При практическом внедрении стратегии управления знаниями в условиях цифровизации и Индустрии 4.0 необходимо ответить на существенный вопрос: какие знания и в каком объеме (уровень глубины) конкретно для данной компании нужны сотрудникам для построения, поддержания стабильной работы и развития бизнес-процессов с применением достижений Индустрии 4.0? Знания касаются двух фундаментальных сфер компании, следующих трендам Индустрии 4.0, это технологические аспекты производственной системы, рождающиеся в процессе внедрения киберфизических систем, а также взаимодействующие с ними социальные элементы, возникающие в процессе интеллектуального анализа и на основе открытости технических систем для взаимодействия с людьми, которые в совокупности поддерживают формирование «искусственного» интеллектуального капитала [10] (Gashenko, Khakhonova, Zima, Orobinskaya, 2020). Каждое направление стратегической карты должно учитывать особенности этих элементов в свете выбранной стратегии внутренней или внешней персонализации, или кодификации знания.

Целью данной статьи является предложение рационального подхода к разработке стратегической карты управления знаниями на базе ситуационного подхода к управлению, которая призвана обратить внимание менеджеров на определенные задачи, проблемы и условия, которые будут сопровождать процессы управления знаниями на пути к полномасштабному внедрению киберфизических систем и технологий интеллектуального анализа. Идеей такого подхода становится приоритетное движение всех компаний от «новичков» в сфере Индустрии 4.0 к компаниям-«маякам», что отражает законченную логику самой предлагаемой модели, ориентированной на практику [11]. При этом компаниям, которые планируют оставаться на уровне последователей, также целесообразно использовать предложенные идеи для повышения уровня управленческой рефлексии. Разработка стратегической карты является необходимым условием для практического внедрения выбранной стратегии, оно наполняет смыслом выработанное видение с учетом практических ограничений, а также стимулирует управленцев искать альтернативы, выбирать наиболее эффективные и результативные решения для развития компании. Статья построена следующим образом. Сначала мы делаем обзор литературы по практическим аспектам стратегии управления знаниями в условиях Индустрии 4.0 и обозначаем элементы ценностного предложения, характерные для нее, затем излагаем основные положения подхода к разработке стратегической карты управления знаниями. В эмпирической части работы мы предлагаем апробацию предложенного подхода на примере процесса управления заявками в системе умного производства и делаем выводы на основе примера, отражаем практическую значимость полученного результата и направления дальнейшего исследования.

1. Влияние Индустрии 4.0 на практические аспекты стратегии управления знаниями

Практическое внедрение Индустрии 4.0 основано на понимании ключевых областей внедрения, которые отражены в киберфизических элементах (например, RFID-технологии, датчики, сенсоры и т.п. [1, 12] (Ghobakhloo, 2018; Kosacka-Olejnik, Pitakaso, 2019)) и системах интеллектуального анализа, получаемых в результате транзакций в производственной среде данных (например, надстройки в ERP-системах, поддерживающие облачные технологии [13] (Nazarov, Morozova, Kokovikhin, 2020) и искусственный, обучающийся интеллект [14] (Kupper et al., 2018), подходы к анализу больших данных [15] (Gnizy, 2019)). Все данные области внедрения рождают ценностное предложение – ясное и простое изложение преимуществ Индустрии 4.0, которое ложится в основу практического внедрения стратегии управления знаниями для того, чтобы максимально раскрыть потенциал Индустрии 4.0 в рамках существующих и преобразованных на ее основе бизнес-процессов.

Киберфизические элементы Индустрии 4.0 преобразуют внутреннюю среду компании инкрементально: последовательно трансформируют логистические цепочки для достижения результативности в соответствии с операционными задачами, которые стоят перед каждым подразделением [9, 16] (Kolyasnikov, Kelchevskaya, 2020; Queiroz et al., 2019). Идея «Интернета вещей» приводит в первую очередь к тому, что физические элементы инфраструктуры перестают быть пассивными компонентами [1, 8] (Ghobakhloo, 2018; Rajput, Singh, 2019), всецело зависящими от человеческого воздействия, они широко осуществляют поддерживающую функцию обмена знаниями, снабжая интеллектуальные системы или непосредственных операторов производственных систем необходимой для принятия решений информацией и данными, которые затем кристаллизуются в организационные знания. Например, оператор, следуя по пространству цеха, может отслеживать не только технические параметры текущих процессов, но и оценивать уровень загрузки, износа оборудования, принимать решения для организации предупредительных ремонтов [2, 17] (Muller, 2019; Rachinger et al., 2019). Киберфизическая среда также существенно влияет на взаимодействие с клиентами, все заказы формируются в стандартизированной форме автоматически, уникальным остается дизайн продуктов, который дорабатывается, оптимизируется сотрудниками компании после одобрения заказа – преобразуются его физические параметры и подбираются нужные материалы [12] (Kosacka-Olejnik, Pitakaso, 2019). В сфере услуг клиенты также получают возможность индивидуализировать свои заказы для того, чтобы подбирать нужную периодичность, длительность, задачи, которые будут осуществлены или решены в ходе оказания услуги [18] (Barata, Rupino Cunha, Coyle, 2019).

Элементы интеллектуального анализа в Индустрии 4.0 предполагают, что обучающиеся системы искусственного интеллекта также влияют на поведение людей, снижая уровень рутины в решении повседневных задач работников [19] (Wilkesmann, Wilkesmann, 2018). Системы с элементами искусственного интеллекта поддерживают на современном уровне развития технологий базовое принятие решений, в них заложены алгоритмы, которые направлены на обучение на примерах уже осуществленных решений в производственной и управленческой среде, позволяя также снизить риск человеческой ошибки. Они отслеживают паттерны движения, физиогномические признаки и т.п. для прогнозирования психологического состояния человека, распознавания задач, стоящих перед ними, и последующего базового обучения для снижения рутинной нагрузки на работников [20] (Oesterreich, Teuteberg, 2016). Каждый сотрудник имеет собственный персональный коммуникатор, связанный с киберфизической средой (например, смартфон), с помощью которого он может отслеживать состояние системы в целом на основе прозрачных визуальных рядов: графиков, диаграмм, карт и списков, таблиц и интерактивных элементов для того, чтобы интерпретировать их и принимать соответствующие решения в любом удобном месте [1] (Ghobakhloo, 2018). Каждый клиент также погружается в собственный индивидуализированный информационный контекст, подобранный для него с помощью интеллектуального анализа его запросов с последующим формированием ценностных предложений. Ключевым в такой системе, которую мы будем называть в дальнейшем цифровой маркетинг, становится обратная связь, которая позволяет поддержать развитие системы и устранение в ней нерезультативных практик.

Ценностное предложение Индустрии 4.0. Управление знаниями в условиях Индустрии 4.0 – это концепция, в большей степени ориентированная на практику, таким образом, в литературе подчеркиваются результаты применения актуальных трендов киберфизических систем и систем интеллектуального анализа в бизнес-среде и отмечается роль в создании ценности [1, 2, 9, 12, 17] (Ghobakhloo, 2018; Mueller, 2019; Kolyasnikov, Kelchevskaya, 2020; Kosacka-Olejnik, Pitakaso, 2019; Rachinger et al., 2019)). Ценностное предложение Индустрии 4.0 – это логичное и прозрачное изложение преимуществ практического внедрения Индустрии 4.0, направленного на поддержание основных и вспомогательных бизнес-процессов, создающих основную потребительскую ценность и поддерживающих конкурентоспособность компании.

Элементы бизнес-процессов, поддерживающие индивидуализацию, должны обеспечивать учет параметров услуг или товаров, заданных клиентом в соответствии со своими потребностями и предпочтениями [1] (Ghobakhloo, 2018). Клиент может задавать не только пространственные характеристики детали, но и определять требования к материалам, условиям эксплуатации, формулировать не конкретные параметры дизайна, а общие комментарии по назначению объекта, полагаясь на знания компании и т.п. [21] (Kolyasnikov, Kelchevskaya, 2020). Поэтому каждый заказ необходимо формализовать с позиций требований заказчика, например, учесть пожелания в типовой форме или прописать краткие инструкции для заполнения формы заявки на сайте.

Возможность включенности (более широкое понятие, чем вовлеченность, предполагающее акцент не только на психологических аспектах и мотивации, но и физическом участии в организации и поддержке производственных процессов) для стейкхолдеров также может быть ценностным предложением Индустрии 4.0, оно означает восприятие индивидов в составе сообщества определенной степени локализации, которое разделяет общие ценности (например, шеринг вещей, а не их приобретение в собственность), ограничения (узкая группа важных клиентов или целевых клиентов компании, которые пользуются специальными функциями мобильных приложений компании или клиенты, пользующиеся приоритетом ввиду неполных возможностей передвижения и т.п.), дает возможность удовлетворять личные амбиции (например, Индустрия 4.0 повышает вовлеченность сотрудников за счет более привлекательной творческой работы, когда основная монотонная работа поддерживается программными продуктами), направлять свои усилия в общее русло организационной деятельности, а не культивировать подход «ожидания окончания рабочего дня».

Важно понимать, что заставляет работников заниматься своим делом, какую роль в этой структуре мотивов играют нематериальные стимулы, такие как профессиональный интерес, высокая доля творческих задач в структуре рабочего времени и т.п. Расширение позиций для альтернативного выбора – это ценностное предложение Индустрии 4.0, которое рождается за счет системной интеграции и обработки больших данных, связанных с повышением качества знания о возможных сценариях развития событий и спектре мер, которые могут быть предприняты. Иными словами, анализ больших данных может стать источником скрытых, неожиданных и на первый взгляд нерациональных трендов, которые могут быть использованы для повышения конкурентоспособности компании или для удовлетворения личных предпочтений клиентов. Выбор становится важным принципом современной экономики, поддерживая стремление к индивидуальности, но обеспечивая включенность клиентов, сотрудников и партнеров компании. С логистической точки зрения, альтернативный выбор может опираться на расширение линейки продуктов, их «кастомизированных» (customized) свойств, осуществление переговоров на основе цифровых платформ [22] (Gottge, Menzel, Forslund, 2020).

Улучшение контроля и повышение доступности также является ценностью для стейкхолдеров, ключом к решению их задач по достижению управляемости и принятию эффективных решений [1] (Ghobakhloo, 2018). Например, трекинг материальных объектов или использование датчиков температуры, движения, давления и т.п. в совокупности дает представления о важных изменениях в окружающей среде или самих производственных процессах, более точная калибровка данных процессов позволяет достигать беспрецедентного уровня качества продуктов и услуг, повышая эффективность использования ресурсов. Повышение доступности, в свою очередь, расширяет возможности стейкхолдеров, в первую очередь клиентов, влиять на компанию, создавая поток обратной связи, что является ключом к стратегическому объективному осмыслению текущей позиции и конкурентного преимущества, а также просто вносит вклад в улучшение операционной работы компании.

2. Метод исследования

Концептуальной основой для разработки практических инструментов менеджмента знаний является ситуационный подход, который предполагает, что организационный контекст – значимый фактор, влияющий на принятие управленческих решений в процессе выбора стратегии управления знаниями в компаниях, внедряющих Индустрию 4.0 [9] (Kolyasnikov, Kelchevskaya, 2020). Колясников М.С. и Кельчевская Н.Р. (2020) показывают, что стратегия управления знаниями значимо связана с областью внедрения технологий Индустрии 4.0 – киберфизических систем и систем интеллектуального анализа, которые обуславливают значимые различия в процессах создания ценности для стейкхолдеров [9] (Kolyasnikov, Kelchevskaya, 2020). В данном исследовании мы дополнительно будем опираться на процессный подход [23] (Kelchevskaya, Chernenko, Pelymskaya, Kiseleva, Kolyasnikov, 2016) для того, чтобы определить структуру, последовательность и ресурсное обеспечение основных процессов (в том числе обеспечение ключевым ресурсом – знаниями), создающих ценность для заинтересованных сторон – клиентов, поставщиков и сотрудников.

Стратегическая карта управления знаниями в Индустрии 4.0это план практической реализации выбранной логики долгосрочных действий по управлению знаниями при внедрении киберфизических систем и систем интеллектуального анализа, который в масштабах организации и ее окружения формализует вопросы планирования, организации, контроля и мотивации при заданном уровне зрелости компании, предписывает или рекомендует конкретные действия и выделяет центры ответственности в области получения, обмена, хранения и использования интересующего компанию класса знаний для поддержки результативных основных и вспомогательных бизнес-процессов и повышения уровня управленческой рефлексии. Стратегическая карта уделяет должное внимание управленческому воздействию не только на технологические факторы (как и с какой глубиной получать знания о конкурентоспособных технологиях), но и на социальные факторы, относящиеся к человеческому капиталу и организационной культуре, их преобразованию в сфере достижений Индустрии 4.0 на основе искусственного интеллекта, ценности анализа больших данных, виртуализации и дополненной реальности. Использование понятия «карта» предполагает визуализацию процессов получения и обмена знаниями во внутренней среде и четкое определение принципов и возможных путей поддержания и трансформации существующей бизнес-модели. Это означает, что обязательно должны быть идентифицированы и приняты во внимание или пересмотрены элементы ценностного предложения для всех стейкхолдеров (для клиентов, поставщиков и сотрудников важны ценности Индустрии 4.0: индивидуализация «по цене массового продукта», социальная включенность (участие клиентов в социальных трендах, например, в шеринговой компании на примере ранее рассмотренного кейса), формирование целостного представления и множества альтернатив для разумного выбора), а также стратегические цели использования ресурсов компании, которые позволят его удержать и развивать (например, «снижение издержек», «улучшение сервиса», «снижение рисков», или более широко, «управление рисками»).

Предлагаемое решение отличается от дорожных карт, которые регламентируют сценарии внедрения и, по сути, являются детализированными планами по последовательному осуществлению мероприятий [24] (Ma, Liu, Nakamori, 2006). Стратегическая карта позволяет отследить взаимосвязь между выбранной стратегией управления знаниями и конкретными действиями, расшифровывает элементы бизнес-модели в процессном разрезе для организации работы в соответствии с принципами и технологическими возможностями Индустрии 4.0. Вместо громоздких планов по целой серии мероприятий, которые имеют сомнительные горизонты реализации, она задает конечное видение внедрения практических инструментов четвертой промышленной революции в данных условиях. Менеджеры отвечают на вопрос: «Как бы выглядели процессы, если бы мы внедрили Индустрию 4.0?». Стратегическая карта служит своеобразным эталоном для сверки текущего и желаемого уровня зрелости внедрения Индустрии 4.0 для сверки менеджерами при аудите бизнес-процессов, направленных на формирование структурного капитала [23] (Kelchevskaya, Chernenko, Pelymskaya, Kiseleva, Kolyasnikov, 2016). Универсальные технологические решения внедряются в компаниях по уровню зрелости, в соответствии с представлениями менеджеров и специалистов, идентифицируются необходимые интеллектуальные ресурсы (например, элементы программного обеспечения, облачных технологий) для их поддержки. Таким образом, компания имеет возможность последовательно отразить влияние Индустрии 4.0 на все бизнес-процессы, в то же время соблюдая целостность всей модели управления компанией.

3. Результаты и обсуждение

Процесс разработки стратегической карты управления знаниями состоит из нескольких предложенных нами этапов, которые разделены на подготовительные действия, моделирование стратегической карты, коррекцию и контроль, мотивацию. С одной стороны, он должен отражать логику и последовательность управленческих действий, осуществлять поддержку в расстановке приоритетов, с другой стороны, он должен содержать в себе последовательность операционных действий и череду проектов, которые будут направлены на улучшение и трансформацию инфраструктуры компании в сторону усиления технологических и социальных трендов Индустрии 4.0 (рис. 1).

Рисунок 1. Подход к разработке стратегической карты управления знаниями в компаниях, внедряющих достижения Индустрии 4.0.

Источник: составлено авторами.

Подготовительные действия включают оценку уровня зрелости компании для выбора возможной стратегии управления знаниями для каждой области внедрения Индустрии 4.0, базовую формализацию бизнес-процессов и идентификацию барьеров для каждого бизнес-процесса или для компании в целом, в зависимости от масштабов компании и числа ее диверсифицированных подразделений [9] (Kolyasnikov, Kelchevskaya, 2020). Подготовительные действия нужны для того, чтобы определить изначальную ситуацию в компании в системе координат Индустрии 4.0 с позиций технологической готовности, лояльности ценностям новой экономики и способностью устойчиво поддерживать бизнес-процессы, построенные с учетом ее принципов. Подготовка занимает минимальное количество времени управленцев и определяет, нужна ли в компании трансформация или она будет эксплуатировать существующую бизнес-модель для генерации прибыли в ближайшие несколько лет. Вероятно, что какая-то часть компаний выберет именно второй путь, поэтому процесс разработки карты управления знаниями для них закончится на первом этапе. Процессу формализации бизнес-процессов первоначально нужно уделить умеренное внимание, избегая трудоемкой детализации, остановившись только на основных бизнес-процессах, выделяя только самые значимые подпроцессы.

Подготовительные действия могут осуществляться в индивидуальном формате, для компаний с небольшим числом сотрудников и бизнес-процессов (мы полагаем, что, исходя из рационального уровня управляемости, число сотрудников в таких компаниях – от 2 до 15), в остальных случаях необходимо полагаться на постоянную или эпизодическую работу команды управленцев, специалистов и представителей операционного персонала. Важно также, чтобы сотрудники с различным уровнем опыта и профессиональных компетенций из различных предметных областей вошли в состав команды по составлению содержательной части карт по управлению знаниями.

Моделирование стратегической карты осуществляется следующим этапом: после оценки силы барьеров и признания готовности руководства предпринять усилия для осуществления управления знаниями в условиях следования трендам Индустрии 4.0. При выборе осуществляется применение стратегии управления знаниями для бизнес-процесса или всей бизнес-модели (для небольшой компании). В дальнейшем нами рассмотрена содержательная часть стратегической карты для стратегии внутренней кодификации при поддержке умного производства. Стратегическая карта в содержательном плане представляет собой процессную схему, в которой расшифрована логика работы выбранной стратегии управления знаниями в рамках операционных процессов. Она содержит действия в рамках подпроцессов, осуществляемые сотрудниками вручную или программным обеспечением автоматически, необходимые входящие и выходящие интеллектуальные ресурсы и знания в каждой области внедрения, элементы ценностного предложения Индустрии 4.0 для стейкхолдеров и карьерные треки с соответствующими зонами ответственности. Для каждой карты ценностное предложение должно также определять, каким образом будут поддерживаться ценности адхократической культуры (в частности, высокая включенность, снижение интеллектуальной рутины и др.). Требования к человеческому капиталу могут быть выражены в базовом формате для того, чтобы иметь возможность дополнять их на уровне разработки конкретных требований к квалификации при планировании треков.

Стратегические карты разрабатываются последовательно, поэтому компаниям можно начать их внедрение с отдельных бизнес-процессов, например, в производственных бизнес-процессах можно начать их разработку с начала логистической цепочки – поступления заявки (см. пример далее), на основе которой предпринимаются дальнейшие действия: производится формирование портфеля заявок, заказ материалов, подбор необходимых технологических условий для изготовления продукта или оказания услуги. В логике стратегической карты должна прослеживаться иерархия от данных к знанию по степени формализации информации и уровню ее осмысления. На данном этапе менеджерам необходимо формализовать каждый бизнес-процесс с позиций управления знаниями, добавив в него источники данных и знаний в составе интеллектуальных ресурсов, а также обозначить ИТ-решения, необходимые для поддержки данного процесса. Все это потребует определенных элементов и практических навыков процессного аудита – исследования мнения исполнителей при формировании понимания, а также соответствия проектной и операционной документации реально поддерживаемым на практике процессам для определенной гарантии полноты понимания управленцами текущей ситуации в компании. Локальная трансформация одного подпроцесса может впоследствии стать центром компетенций Индустрии 4.0 и масштабировать свою модель в другие подразделения.

На этапе осуществления контроля формируются карьерные треки для каждого работника (для ключевого персонала, целевых талантов – индивидуально, для других работников возможно построение карьерного трека в рамках должности, что определяется менеджерами в зависимости от ситуации). Обязательным условием является определение желаемого срока формирования компетенций, необходимых для перехода на следующий уровень, для сотрудников, имеющих «короткие» треки с длительными этапами перехода, необходимо обеспечить информирование о перспективах работы и вариантах альтернативной реализации своего человеческого капитала в компании и ротации в подразделениях. Естественно, что часть рабочих функций или мест будут элиминированы в ходе трансформации, поэтому необходимо продумать и формализовать логику осуществления диалога с сотрудниками, предложив им расширение их компетенций или альтернативные возможности стать участниками процессов трансформации компании согласно трендам Индустрии 4.0. В негативных сценариях часть сотрудников могут отказаться от дальнейшей работы в компании, при этом важно проводить выходные интервью для того, чтобы понимать причины увольнения, позитивный и отрицательный опыт работы, связанный с компанией.

Разработка стратегической карты на примере умного производства. В данном разделе мы проведем апробацию предложенного решения на примере одного из ключевых бизнес-процессов для производственных компаний, организующих систему умного производства с применением аддитивных технологий (рис. 2).

Рисунок 2. Пример разработанной индивидуальной карты управления знаниями для процесса обработки заявки в стратегии «умное производство» для компании-последователя, занимающейся аддитивным производством (технологическое преобразование).

Примечание: цветом выделены действия в рамках подпроцессов, которые требуют непосредственного участия человека в рамках операционной деятельности. В заштрихованных прямоугольниках без цвета указаны элементы ценностного предложения для стейкхолдеров с позиций Индустрии 4.0.

Источник: составлено авторами.

Слева в карте записываются источники знаний и интеллектуальных ресурсов, а также их краткое описание. Справа формируются исходящие потоки данных и знаний, которые используются в других бизнес-процессах, которые также будут использованы в отдельных индивидуальных картах. Отдельное внимание уделяется центрам ответственности, их компетенциям и базам знаний, которые они используют для принятия решений. Ручные операции выделяются цветом или формализуются иным образом для оценки их влияния в общих масштабах бизнес-модели и в рамках конкретного подпроцесса. Результатом рассмотренного подпроцесса является автоматизированное информационное сообщение о резервировании машинного времени под конкретную операцию. Также может быть отдельно рассмотрен подпроцесс 0.2, который отражает логику работы со сложным заказом, требующим высокой квалификации инженера при оценке материалов, которые нужно подобрать для данного заказа.

При разработке карьерных треков и центров ответственности формализуются более глубоко требования к должностям, которые применяются при разработке индивидуальных карт, составляющих общую стратегическую карту управления знаниями, акцентирующую внимание управленцев на ценностных предложениях Индустрии 4.0 в каждом отдельном подпроцессе. Карьерный трек обозначает логику роста сотрудника компании по уровню должности в соответствии с его обязанностями, уровнем ответственности и квалификации, каждый трек снабжен информацией о продолжительности и последовательности пребывания в конкретной должности. Например, трек инженера может начинаться с работы оператора обработки заказов, где он знакомится с кейсами моделирования на практике, затем с повышением, он может принимать решения о приеме заявок в производство, затем относительно материалов и т.п. С движением по карьерному треку растет уровень ответственности и управленческих функций в поддержке операционной и проектной деятельности. С содержательной точки зрения необходимо рассмотреть планирование карьерных треков как форму предупреждения социального сопротивления изменениям при внедрении Индустрии 4.0, оно предполагает, что управленцы понимают, какие рабочие места будут элиминированы, а какие трансформированы в ближайшее время, и способны предложить индивидуальные условия для всех работников. Каждый трек сигнализирует о центрах ответственности в рамках подпроцессов, которые принимают решения для их операционной поддержки, сообщения о неполадках, отклонениях и т.п. С повышением уровня на карьерном треке возрастает уровень участия в принятии решений по совершенствованию всех подпроцессов.

Заключение

С практической точки зрения значимостью обладают возможность и условия, а также последовательность применения разработанных стратегических инструментов по управлению знаниями в повседневной деятельности компании. В работе мы показали подход к внедрению стратегий управления знаниями на основе стратегических карт, которые отражают влияние ценностного предложения Индустрии 4.0 на бизнес-процессы и дали пример трансформации производственной стратегии под влиянием умного производства. Нами был предложен подход, раскрывающий практическую логику выбранных долгосрочных действий при внедрении киберфизических элементов и систем интеллектуального анализа, отличающийся этапами моделирования стратегического выбора на основе определения уровня зрелости и области внедрения, диагностирования силы барьеров и разработки индивидуальных карт трансформации бизнес-процессов под влиянием ценностного предложения Индустрии 4.0, что позволяет определить направления организационной и социальной трансформации бизнес-моделей компаний под влиянием современных технологических трендов.

Практическую значимость предложенного подхода подтверждает апробация методики при моделировании процесса обработки заявки, которая позволила определить источники и содержание необходимых интеллектуальных ресурсов и знаний, требования к центрам ответственности и их карьерным трекам, а также идентифицировать ценностное предложение организационных и технических решений, сформированных с применением концепции Индустрии 4.0.

Ограничением исследования является применение ситуационного подхода к управлению знаниями, целесообразность которого может рассматриваться наряду с универсальной концепцией, которая предполагает существование инструментов и практик управления знаниями, подтверждающих свою эффективность в любых условиях.

В дальнейшем исследовании необходимо уделить большее внимание практическим аспектам управления знаниями и разработке дорожных карт, представляющих собой перечень проектов и сценариев, необходимых для успешного полномасштабного внедрения технологий Индустрии 4.0. Сценарный подход является перспективным, поскольку позволит оценить влияние целой группы внешних факторов на успешность проектов, а также разработать подходы к управлению рисками в долгосрочной перспективе.


Источники:

1. Ghobakhloo M. The future of manufacturing industry: a strategic roadmap toward Industry 4.0 // Journal of Manufacturing Technology Management. 2018. Vol. 29, № 6. P. 910–936. https://doi.org/10.1108/JMTM-02-2018-0057
2. Müller J.M. Business model innovation in small- and medium-sized enterprises: Strategies for industry 4.0 providers and users // Journal of Manufacturing Technology Management. 2019. Vol. 30, № 8. P. 1127–1142. https://doi.org/10.1108/JMTM-01-2018-0008
3. Koh S.C.L., Gunasekaran A. A knowledge management approach for managing uncertainty in manufacturing // Industrial Management & Data Systems. 2006. Vol. 106, № 4. P. 439–459. https://doi.org/10.1108/02635570610661561
4. Nonaka I., Toyama R., Hirata T. Managing flow: a process theory of the knowledge-based firm. Palgrave Macmillan, 2008. 255 p. https://www.palgrave.com/gp/book/9780230553767
5. Greiner M.E., Bohmann T., Krcmar H. A strategy for knowledge management // Journal of Knowledge Management. 2007. Vol. 11, № 6. P. 3–15. https://doi.org/10.1108/13673270710832127
6. Chierici R. et al. Transforming big data into knowledge: the role of knowledge management practice // Management Decision. 2019. Vol. 57, № 8. P. 1902–1922. https://doi.org/10.1108/MD-07-2018-0834
7. Wang S., Wang H. Big data for small and medium-sized enterprises (SME): a knowledge management model // Journal of Knowledge Management. 2020. Vol. 24, № 4. P. 881–897. https://doi.org/10.1108/JKM-02-2020-0081
8. Rajput S., Singh S.P. Industry 4.0 − challenges to implement circular economy // Benchmarking: An International Journal. 2019. Vol. 1, № 1. P. 1–23. https://doi.org/10.1108/BIJ-12-2018-0430
9. Kolyasnikov M.S., Kelchevskaya N.R. Knowledge management strategies in companies: Trends and the impact of Industry 4.0 // Upravlenets (The Manager). 2020. Vol. 11, № 4. P. 82–96. http://upravlenets.usue.ru/ru/-2020/678-2017-10-31-11-47-02
10. Gashenko I. V. et al. Competition between human and artificial intellectual capital in production and distribution in Industry 4.0 // Journal of Intellectual Capital. 2020. Vol. 21, № 4. P. 531–547. https://doi.org/10.1108/JIC-11-2019-0275
11. McKinsey. Четвертая промышленная революция Целевые ориентиры развития промышленных технологий и инноваций. Информационный документ: http://www3.weforum.org/docs/WEF_%D0%A7%D0%B5%D1%82%D0%B2%D0%B5%D1%80%D1%82%D0%B0%D1%8F_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%BC%D1%8B%D1%88%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%B0%D1%8F%20%D1%80%D0%B5%D0%B2%D0%BE%D0%BB%D1%8E%D1%86%D0%B8%D1%8F.pdf, 2019. 47 p. Дата обращения 10.11.2020.
12. Kosacka-Olejnik M., Pitakaso R. Industry 4.0: state of the art and research implications // Logforum. 2019. Vol. 15, № 4. P. 478–485. https://doi.org/10.17270/J.LOG.2019.363
13. Nazarov D.M., Morozova A.S., Kokovikhin A.Y. SAP analytic cloud: A tool for the formation of professional competencies of business analyst // CEUR Workshop Proceedings. 2020. Vol. 2570. P. 1–4. https://doi.org/10.17270/J.LOG.2019.363
14. Kupper D. et al. AI in the factory of the future: The ghost in the machine // The Boston Consulting Group. 2018. P. 1–16. https://www.bcg.com/en-ca/publications/2018/artificial-intelligence-factory-future.aspx. Дата обращения 10.11.2020.
15. Gnizy I. Big data and its strategic path to value in international firms // International Marketing Review. 2019. Vol. 36, № 3. P. 318–341. https://doi.org/10.1108/IMR-09-2018-0249
16. Queiroz M.M. et al. Industry 4.0 and digital supply chain capabilities // Benchmarking: An International Journal. 2019. Vol. ahead-of-p, № ahead-of-print. https://doi.org/10.1108/BIJ-12-2018-0435
17. Rachinger M. et al. Digitalization and its influence on business model innovation // Journal of Manufacturing Technology Management. 2019. Vol. 30, № 8. P. 1143–1160. https://doi.org/10.1108/JMTM-01-2018-0020
18. Barata J., Rupino Cunha P., Coyle S. Evolving manufacturing mobility in Industry 4.0: the case of process industries // Journal of Manufacturing Technology Management. 2019. Vol. 31, № 1. P. 52–71. https://doi.org/10.1108/JMTM-10-2018-0361
19. Wilkesmann M., Wilkesmann U. Industry 4.0 – organizing routines or innovations? // VINE Journal of Information and Knowledge Management Systems. 2018. Vol. 48, № 2. P. 238–254. https://doi.org/10.1108/VJIKMS-04-2017-0019
20. Oesterreich T.D., Teuteberg F. Understanding the implications of digitisation and automation in the context of Industry 4.0: A triangulation approach and elements of a research agenda for the construction industry // Computers in Industry. Elsevier B.V., 2016. Vol. 83. P. 121–139. https://doi.org/10.1016/j.compind.2016.09.006
21. Колясников М.С., Кельчевская Н.Р. Использование больших данных в стратегическом управлении знаниями компании, следующей трендам Индустрии 4.0 // Лидерство и менеджмент. 2020. Vol. 7, № 3. P. 405–426. https://www.elibrary.ru/item.asp?id=44062762
22. Gottge S., Menzel T., Forslund H. Industry 4.0 technologies in the purchasing process // Industrial Management & Data Systems. 2020. Vol. 120, № 4. P. 730–748. https://doi.org/10.1108/IMDS-05-2019-0304
23. Кельчевская Н.Р. et al. Процессный подход к управлению структурным капиталом промышленного предприятия // Экономика и менеджмент систем управления. 2016. Vol. 2, № 20. P. 39–48. https://www.elibrary.ru/item.asp?id=25988194
24. Ma T., Liu S., Nakamori Y. Roadmapping as a way of knowledge management for supporting scientific research in academia // Systems Research and Behavioral Science. 2006. Vol. 23, № 6. P. 743–755. https://doi.org/10.1002/sres.708

Страница обновлена: 24.03.2021 в 19:23:03