Применение BPM и DPA платформ в алгоритмизации деятельности предприятий промышленности

Левина Е.В.1
1 Институт проблем рынка РАН, Россия, Москва

Статья в журнале

Экономика, предпринимательство и право
Том 12, Номер 4 (Апрель 2022)

Цитировать:
Левина Е.В. Применение BPM и DPA платформ в алгоритмизации деятельности предприятий промышленности // Экономика, предпринимательство и право. – 2022. – Том 12. – № 4. – С. 1245-1254. – doi: 10.18334/epp.12.4.114338.

Аннотация:
Применения цифровых платформ в деятельности предприятий промышленности становится актуальным и необходимым в современных условиях, что непосредственно влияет на их конкурентоспособность и устойчивое развитие. Целью статьи становится анализ возможностей цифровых систем управления бизнес-процессами и их применение в деятельности промышленных предприятий. Объект исследования – возможности BPM-платформ в деятельности промышленных предприятий. Предметом исследования являются особенности применения платформенных решений в алгоритмизации производственных и управленческих процессов. Методологию исследования представили следующие общенаучные и частнонаучные методы: методы анализа и синтеза для выявления особенностей и возможностей цифровых платформ, структурно-функциональный и системный подходы для исследования структуры и выделения элементов цифровых систем с целью разработки сквозных ИК-процессов, математико-статистические методы анализа открытых эмпирических данных, ситуационный подход для изучения пространственно-временных показателей, влияющих на эффективность бизнес-процессов. Результаты исследования. В работе рассмотрены особенности применения BPM и DPA платформ в деятельности промышленности предприятий в условиях развития нового экономического ландшафта, раскрыта необходимость перехода к данным технологиям и возможность их использования как на оборудовании самого предприятия, так и с помощью облачных сервисов, что обеспечит снижение издержек компаний. Выводы. Автором статьи проанализированы возможности использования цифровых платформ и облачных сервисов промышленными предприятиями. Применение. Результаты исследования могут быть использованы для дальнейшего изучения возможностей цифровых платформ в алгоритмизации деятельности промышленных предприятий России.

Ключевые слова: цифровые платформы, BPM-платформы, DPA-платформы, облачные сервисы, цифровая трансформация, промышленность, алгоритмизация, устойчивое развитие, конкурентоспособность

Финансирование:
Статья подготовлена в рамках государственного задания ИПР РАН, тема НИР «Институциональная трансформация экономической безопасности при решении социо-эколого-экономических проблем устойчивого развития национального хозяйства России».

JEL-классификация: O31, O32, O33



Введение

Условия формирования нового экономического ландшафта актуализируют необходимость развития и расширения использования информационно-коммуникационных технологий в производственных и управленческих процессах функционирования бизнес-структур. Цифровая трансформация обуславливает масштабирование инновационного технико-технологического обеспечения на деятельность предприятий промышленности и создание цифровых платформ регулирования деятельности бизнес-структур.

Теоретическая база исследования

Проблема инновационного технико-технологического обеспечения современных предприятий носит междисциплинарный характер, поэтому для ее исследования применяются методы, приемы и технологии различных научных направлений.

Вопросы цифровизации системы государственного управления, цифровой трансформации экономики освещены в трудах Демидова А.Ю., Лукашова А.И. [4], Москвитиной Н.В. [6], Никитиной А.С., Борисенко И.И. [7], Шеера В.А. [13] и пр.

Вопросы применения платформенных решений в деятельности предприятий промышленности рассмотрены Брынцева А.Н. [2], Голофаст Т.И. [3], Осиповой И.В., Меньщиковой В.И. [9], Субботина А.С. [11] и др.

Проблемы алгоритмизации бизнес-процессов, системы управления предприятий, исследования особенностей и возможностей цифровых платформ затронуты в работах Брынцева А.Н., Лапина А.В. [1], Никишова С.И. [8], Рыжова А.П. [10] и др.

Несмотря на достаточно глубокое и всестороннее исследование алгоритмизации бизнес-процессов, вопросы применения цифровых платформ на производстве и в управлении, а также объединения их на общей платформе требуют дальнейшего рассмотрения.

Методология исследования

В контексте проводимого исследования были использованы следующие методы, технологии и подходы:

· дискурс-анализ исследований российских и зарубежных ученых, чьи работы посвящены цифровизации бизнес-процессов, внедрению цифровых платформ и элементов искусственного интеллекта в работе с большими объемами данных, особенностям развития технико-технологического обеспечения предприятий промышленности;

· методы анализа и синтеза для выявления возможностей применения цифровых платформ в алгоритмизации управленческих и производственных процессов в деятельности промышленных предприятий;

· структурно-функциональный и системный подходы, позволяющие исследовать архитектуру BPM-платформ в контексте организации бизнес-процессов компаний;

· методы вторичного анализа открытых статистических данных;

· ситуационный подход, обеспечивающий изучение развития систем управления бизнесом в условиях импортозамещения.

Предложенные методы, подходы, приемы и технологии позволяют рассмотреть особенности применения платформенных решений в деятельности промышленных предприятий в современных условиях и выявить проблемы, с которыми сталкиваются бизнес-структуры в условиях цифровой трансформации экономики.

Результаты исследования

В настоящее время в России наблюдается интенсификация процессов разработки отечественного программного обеспечения для систем государственного управления, здравоохранения, образования, а также для промышленности. Нормативно-правовая база, создаваемая для регулирования цифровой трансформации экономики и управления, национальные проекты, государственные программы свидетельствуют о государственной поддержке и заинтересованности органов власти в развитии цифрового суверенитета страны. К перечню данных документов и правовых актов следует отнести Национальный проект «Цифровая экономика Российской Федерации», «Стратегию технико-технологического развития РФ до 2035 года», государственную программу «Научно-технологическое развитие Российской Федерации на 2019-2030 годы», «Стратегию развития информационного общества в Российской Федерации на 2017 - 2030 годы», «Национальная стратеги развития искусственного интеллекта до 2035 года», утверждённая Указом Президента №490 от 10 октября 2019 года и иные нормативно-правовые документы, регулирующие развитие и внедрение информационно-коммуникационных технологий в различные сферы. Перечисленные документы актуализируют необходимость распространения цифровых платформ, обеспечивающих прозрачность и скорость взаимодействия акторов, интеграцию коммуникативных технологий (клиентских сервисов, мессенджеров для входа первичной информации), применение искусственного интеллекта в работе с большими данными (BigData), масштабирование широкополосного интернета и использования интернета вещей. Именно развитие цифровых платформ, позволяющих использование искусственного интеллекта в обработке информации, в основе которых лежит отечественное ПО и аппаратные комплексы, становится необходимым для российской промышленности в условиях экономических санкций и импортозамещения.

В процессе алгоритмизации производственных и управленческих процессов в настоящее время выделяют системы BPM (Business Performance Management – система управления эффективностью бизнеса) и DPA (Digital Process Automation – цифровая автоматизация процессов). Причем если первая система позволяет выявить логику и архитектуру существующих бизнес-процессов и автоматизировать их, то вторая система обеспечивает цифровую трансформацию всей организации, поэтому DPA- платформу относят к категории высокоуровневых.

Рис. 1. – Алгоритмизация бизнес-процессов на основе BPM- платформ

Источник: составлено автором по данным [1]

В структуре BPM-платформы можно выделить три уровня:

1. Внешний уровень: каналы входа первичной информации: мессенджеры, клиентские сервисы, CRM-системы (система взаимодействия с клиентами); проектное управление; корпоративные порталы (интранет), автоматизация документооборота, HR-процессов, адаптации и обучения персонала; широко используемые ERP-системы для хранения и обработки данных, к числу которых можно отнести SAP, 1C.

2. Внутренний уровень: оптимизация бизнес-процессов, аналитика, статистика, интеграция внутренних и внешних систем.

3. Глубинный уровень (ядро платформы): case-менеджмент, инструменты low-code – программирования, искусственный интеллект, цифровое рабочее место.

На современном этапе рынок становится гиперавтоматизированным и предъявляет новые требования к цифровым платформам, среди которых можно выделить: скорость, оперативность развертывания и безопасность работы, которая может быть реализована как на инфраструктуре организации, так и в режиме удаленной работы, что является условием адаптивности и стабильности. Для соответствия указанным требованиям основу (ядро) платформ составляет low-code, который представляет собой набор сервисов и инструментов, который может быть подобран под специально заданную область. Еще одним условием становится возможность использования платформы в виде облачного сервиса, что помогает существенно экономить на затратах за счет оптимизации вложений в IT- инфраструктуру, приобретений лицензий, программного обеспечения. По данным исследования Accenture (компании, деятельность которой связана с управленческим консалтингом, информационными технологиями и аутсорсингом), около 80% предприятий рассматривают облачные технологии как фактор устойчивого развития организации [2].

При переходе к облачным сервисам промышленному предприятию следует провести ряд расчетов, а именно: рассчитать, в какую сумму бизнес-структуре обходится классический центр обработки данных (ЦОД), включающий в себя системы хранения и обработки данных, коммуникационное оборудование, лицензии на необходимое ПО и аппаратные комплексы, серверы, затраты на специалистов, обеспечивающих деятельность организации в данном секторе, затраты, связанные с обеспечение информационной безопасности и пр. Далее необходимо сравнить полученный результат с предложениями провайдеров облачных сервисов. Причем, следует отметить, что в настоящее время сами провайдеры реализуют поддержку данных расчетов, посредством разработки критериев, которые зависят, в первую очередь, от самого предприятия, которое осуществляет запрос на облачный сервис. Благодаря индивидуализации расчет получается более точным и клиентоориентированным.

По оценкам НИУ ВШЭ, объем затрат предприятий на технологии постоянно растет, а к 2023 году составит 23,4% (рис.2). С целью оптимизации затрат на технико-технологическое обеспечение становится возможным использование облачных сервисов, которые позволят снизить затраты на лицензии, обслуживание, аппаратные комплексы, серверы и пр.

Рис. 2. – Доля технологий в обзем объеме затрат предприятий

Источник: составлено автором по данным [12; 20].

Переход «в облако» позволил многим компаниям относительно успешно существовать в период локдауна, связанного с распространением коронавирусной инфекции Covid-19. Поэтому к числу преимуществ облачных решений следует отнести: гибкое масштабирование, оптимизация процессов разработки программ и их тестирование, безопасность и надежность данных, а также снижение расходов на ИТ-инфраструктуру.

В конце октября 2021 года Минпромторг заявил о создании маркетплейса отечественного программного обеспечения для предприятий промышленности. Данный сервис позволит бизнес-структурам получить доступ к российскому софту, оформив подписку, причем предполагается, что частично затраты будут компенсироваться за счет государственных субсидий.

Выводы и заключения

В ходе проведенного исследования авторы пришли в следующим выводам и заключениям:

1. Цифровая трансформация экономики предъявляет новые требования к технико-технологическому обеспечению предприятий промышленности, становится необходимым использование цифровых платформ с применением элементов искусственного интеллекта.

2. Производственные и бизнес-процессы строятся на BPM и DPA платформах, которые могут быть развернуты как на инфраструктуре предприятия, так и посредством облачных сервисов.

3. Облачные решения обладают рядом преимуществ для предприятий, которые включают в себя гибкое масштабирование, оптимизация процессов разработки программ и их тестирование, безопасность и надежность данных, а также снижение расходов на ИТ-инфраструктуру.

[1] Больше, чем BPM. Обзор платформы цифровой трансформации ZPlatform Cloud //Tadviser: Государство. Бизнес. Технологии [Электронный ресурс] URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B4%D1%83%D0%BA%D1%82:ZSoft_ZPlatform_Cloud_(%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B5%D0%B5_ZOcean_Cloud) (Дата обращения: 03.12.2021)

[2] Как посчитать экономику внедрения облачных технологий? //Tadviser: Государство. Бизнес. Технологии [Электронный ресурс] URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%A7%D0%B5%D0%BA-%D0%BB%D0%B8%D1%81%D1%82:_%D0%BA%D0%B0%D0%BA_%D0%BF%D0%BE%D1%81%D1%87%D0%B8%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C_%D1%8D%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B8%D0%BA%D1%83_%D0%B2%D0%BD%D0%B5%D0%B4%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BE%D0%B1%D0%BB%D0%B0%D1%87%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D1%82%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B9 (дата обращения: 03.12.2021).


Источники:

1. Брынцев А.Н., Лапин А.В., Левина Е.В. Повышение экономической безопасности промышленности на основе платформенных решений // РИСК: Ресурсы, информация, снабжение, конкуренция. – 2020. – № 4. – c. 73-77. – doi: 10.33051/0130-3848-2020-4-73-77 .
2. Брынцев А.Н. Цифровая экономика и угрозы будущего промышленных компаний // Российский экономический интернет-журнал. – 2020. – № 4. – c. 10.
3. Голофаст Т. И. Оценка влияния технологизации производства на обновляемость продукции // Вестник Омского университета. Серия: Экономика. – 2018. – № 3(63). – c. 101-106. – doi: 10.25513/1812-3988.2018.3.101-106.
4. Демидов А.Ю., Лукашов А.И. Отдельные подходы к цифровой трансформации государственного управления // Государственная служба. – 2021. – № 1(129). – c. 28-34. – doi: 10.22394/2070-8378-2021-23-1-28-34 .
5. Левина Е.В. Алгоритмизация оценки корпоративных ресурсов промышленных предприятий // РИСК: Ресурсы, информация, снабжение, конкуренция. – 2021. – № 3. – c. 41-46. – doi: 10.33051/0130-3848-2021-3-41-46 .
6. Москвитина Н.В. Цифровая трансформация государственного управления // Социология. – 2021. – № 4. – c. 114-128.
7. Никитина А.С., Борисенко И.И. Цифровая трансформация государственного управления. / Монография. - Екатеринбург: Уральский государственный педагогический университет, 2020. – 140 c.
8. Никишов С.И. Адаптивно-интегрированная логистика и искусственный интеллект. / Монография. - М.: ООО «Белый ветер», 2021. – 261 c.
9. Осипова И.В., Меньщикова В.И. Идентификация рисков технического перевооружения промышленных предприятий и ключевые направления управления ими // Социально-экономические явления и процессы. – 2017. – № 2. – c. 91-97.
10. Рыжов А.П. Гибридный интеллект. Сценарии использования в бизнесе. - Новосибирск: Академиздат, 2019. – 116 c.
11. Субботин А.С. Развитие «умных» технологий в производственных и бизнес-процессах вертикально-интегрированных нефтяных компаниях // Российский экономический интернет-журнал. – 2021. – № 4.
12. Абдрахманова Г.И., Вишневский К.О.,Гохберг Л.М. и др. Цифровая трансформация отраслей: стартовые условия и приоритеты. / докл. к XXII Апр. междунар. науч. конф. по проблемам развития экономики и общества. Монография. - М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2021. – 239 c.
13. Шеер А.-В. Индустрия 4.0: от прорывной бизнес-модели к автоматизации бизнес-процессов. / Учебник. - М.: Издательский дом «Дело» РАНХиГС, 2020. – 272 c.

Страница обновлена: 29.04.2022 в 09:51:30