Цифровая трансформация системы управления промышленными кластерами

Донцова О.И.1
1 Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Россия, Москва

Статья в журнале

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

Том 12, Номер 2 (Апрель-июнь 2022)

Цитировать:
Донцова О.И. Цифровая трансформация системы управления промышленными кластерами // Вопросы инновационной экономики. – 2022. – Том 12. – № 2. – С. 897-910. – doi: 10.18334/vinec.12.2.114836.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=48939604
Цитирований: 8 по состоянию на 07.12.2023

Аннотация:
Проблема модернизации российской экономики является чрезвычайно актуальной и широко признаваемой в различных сферах российского общества. Основным контекстом модернизации выступают формирующаяся вокруг России трансформация глобальных политических, экономических и социальных процессов. Важным элементом организации процесса цифровой трансформации российской экономики представляется его методологическое обеспечение. В статье аргументировано сформулировано, что в парадигме развития новых производственных технологий продвигаются технологии цифрового проектирования, моделирования и управления жизненным циклом продукта (технология разработки цифровых двойников); технологии гибкого («умного») производства, децентрализованные системы планирования и управления производством, платформенные решения для цифровизации технологических процессов на обрабатывающих производствах. Материалы научного исследования могут быть полезны специалистам в экономической сфере, ученым, аспирантам, а также представителям малого и среднего бизнеса.

Ключевые слова: кластеры, промышленность, промышленные кластеры, цифровизация, цифровая трансформация, малый и средний бизнес

JEL-классификация: O31, O33, L26, M21



Введение

Актуальность темы статьи. Актуальность модернизации российской экономики в соответствии с технологическими и социокультурными аспектами постиндустриального общества отмечалась еще в начале второй декады ХХ века [1] (Inozemtsev, 2010). Реализуя модель догоняющего технологического развития, Россия сталкивается со сложной задачей сокращения разрыва с находящимися в авангарде инновационного развития странами преимущественно за счет эксплуатации существующих, а не создания новых технологий [2] (Suslov, Kravchenko, 2014).

Запланированная в настоящее время технологическая трансформация российской экономики полагает не только модернизацию морально и физически устаревших основных фондов на существующих промышленных предприятиях, но и создание принципиально новых предприятий и отраслей [3, 4] (Gazizullin, 2014; Korovin, 2014). Едва ли не ключевым вектором формирования нового технологического профиля российской экономики, согласно действующей стратегии развития, является цифровая трансформация и формирование вокруг нее принципиально новых промышленных и инновационных кластеров [1]. Наряду со структурной трансформацией экономики в целом, проникновение цифровых технологий в традиционные отрасли российской промышленности создает значительную возможность для роста производительности и снижения трансакционных издержек производства одновременно с развитием сопутствующих наборов сервисных услуг [5] (Inshakova, Ryzhenkov, Inshakova, 2019).

Важным элементом организации процесса цифровой трансформации российской экономики представляется его методологическое обеспечение. Широко рекомендуемым методом планирования технологических преобразований является метод форсайта, который предполагает использование таких техник, как метод Дельфи, сценарный прогноз, выработка решений посредством мозгового штурма, построение дорожных карт [6] (Geum, Park, 2013).

Цель исследования состоит в обосновании научно-методологических положений цифровой трансформации системы управления промышленными кластерами. В статье раскрыты основные проблемы цифровой трансформации управления промышленными кластерами. К методам, которые были применены в процессе исследования, отнесены: сравнение и обобщение данных, группировка, сравнительного анализа и экспертных оценок, синтеза, системного подхода.

Согласно общей схеме технологической модернизации отраслей российской экономики, которая была предложена Сусловым и Кравченко, агрегированная модель проекта цифровой трансформации системы управления промышленными кластерами может иметь вид следующих последовательных шагов:

1. Анализ актуальных проблем цифровизации и сфер ее приложения в промышленном секторе России.

2. Технологический форсайт.

3. Построение технологических дорожных карт процесса цифровой трансформации российской промышленности.

4. Создание инвестиционного профиля программы цифровой трансформации [2] (Suslov, Kravchenko, 2014).

В настоящее время в России реализуется государственная программа цифровой трансформации национальной экономики – «Цифровая экономика 2024». Ключевые цели данной программы затрагивают такие сферы, как государственное управление, расширение доступа домохозяйств к высокоскоростному интернету, цифровизация сферы социальных услуг, развитие отечественных решений в области цифровых технологий [2].

Стоит отметить, что паспорт национального проекта «Цифровая экономика» не содержит строгих целей по цифровой трансформации именно промышленного сектора. Одновременно с этим ключевыми задачами данной программы являются элементы создания необходимой для цифровой трансформации институциональной и технологической инфраструктуры. В частности, ставятся задачи формирования нормативно-правовой базы государственного регулирования в сфере цифровой экономики; развитие национальной инфраструктуры передачи данных на основе технологии высокоскоростного интернета стандарта 5G (промышленный интернет); формирование на базе отечественных высших учебных заведений системы стабильной подготовки квалифицированных для работы в условиях цифровой трансформации кадров; повышение уровня информационной безопасности на основе отечественных технологических разработок; развитие импортозамещения в сфере ключевых цифровых технологий [3].

Говоря о цифровой трансформации системы управления промышленными кластерами, необходимо выделить ключевые технологии, вокруг которых происходит развитие мировой диджитализации. Предполагается, что технологии цифровой трансформации являются базовыми для новой глобальной волны инноваций.

В соответствии с исследованием международной компании PwC выделяется восемь базовых технологий цифровой экономики:

1. Искусственный интеллект (программные алгоритмы машинного принятия решений).

2. Дополнительная реальность (аудио- и видеоналожение на существующие физические объекты).

3. Виртуальная реальность (компьютерная 3D-симуляция реального окружения человека).

4. Блокчейн (децентрализованная технологиия распределения данных и совершения транзакций).

5. Беспилотные транспортные средства (беспилотные автомобили, летательные и гидроаппараты).

6. Интернет вещей (технология подключения объектов физической инфраструктуры к единой сети и дистанционного управления ими).

7. Робототехника.

8. 3D-печать (создание физических трехмерных объектов на основе компьютерных моделей) [4].

В парадигме развития новых промышленных технологий в Германии, которые общепринято определять термином Индустрия 4.0, выделяются следующие тенденции:

1. Развитие гибких, модульных и саморазвивающихся промышленных систем, в основе которых лежат энергосберегающие технологии, технологии обработки данных на основе искусственного интеллекта.

2. Разработка самообучающихся, основанных на глубоком предиктивном анализе данных, решений на базе технологий машинного обучения.

3. Развитие модульных промышленных решений на основе сенсорных технологий и технологий электропривода в области приборостроения, станкостроения, энергетического и энергосберегающего машиностроения.

4. Развитие высокоскоростных промышленных коммуникаций, промышленного интернета, инфраструктуры для хранения и обработки больших массивов данных [7] (Klatt, 2019).

Помимо обозначенных выше цифровых технологий, в настоящее время отмечается значительный потенциал такого направления, как квантовые вычисления.

Квантовые технологии базируются на законах квантовой физики и направлены на создание высокопроизводительных вычислительных мощностей, которые на несколько порядков превышают сегодняшние компьютерные технологии.

Помимо квантовых вычислений, активные исследования на предмет применения данного типа технологий проводятся в сфере коммуникаций и криптографии, метрологии и сенсорики [8].

При переходе к вопросам практической имплементации обозначенных выше цифровых технологий четвертой промышленной революции стоит отметить ключевую роль в данном процессе предприятий – пионеров в области применения технологий цифрового производства.

Согласно принятым на сегодня паттернам внедрения цифровых производственных технологий (на примере Индустрии 4.0), в качестве характерных особенностей предприятий-пионеров являются:

▪ реализация моделей управления на основе системы предиктивного анализа больших данных;

▪ практическая имплементация гибких методов управления проектами (Agile, «водопад», канбан и другие);

▪ предложение рынку комплексных платформенных решений (экосистем) в сфере цифровых производственных технологий;

▪ активное внедрение моделей обучения персонала работе с современными системами управления.

Согласно данным Всемирного экономического форума, в список предприятий-пионеров или предприятий-маяков в сфере Индустрии 4.0 включаются предприятия из различных стран и различных отраслей экономики (табл. 1).

Таблица 1

Предприятия-маяки Индустрии 4.0

Предприятие
Регион предприятия
Отрасль
Bayer
BMW
Bosch Automotive
Danfoss
Foxconn Industrial Internet
Haier
Johnson & Johnson
Phoenix Contact
Procter & Gamble
Rold
Sandvik Coromant
Saudi Aramco
Schneider Electric
Siemens Industrial Automation
Tata Steel
Италия
Германия
Китай
Китай
Китай
Китай
Ирландия
Германия
Чехия
Италия
Швеция
Саудовская Аравия
Франция
Китай
Нидерланды
Фармакологическая промышленность
Автомобильная промышленность
Бытовая техника
Тепловая автоматика
Промышленные интернет-технологии
Климатическое оборудование
Косметологические товары
Электронное оборудование
Косметологические товары
Бытовая техника
Инструментальное производство
Нефтегазовая промышленность
Энергетическое приборостроение
Приборостроение
Металлургия

Источник: World Economic Forum.

Основой новых промышленных технологий Индустрии 4.0 являются цифровые психофизические системы (CPS), которые связывают производство, логистику поставок, потребителей и сервисное обслуживание в единые цифровые экосистемы. В своей совокупности цифровые технологии формируют новый образ жизненного цикла промышленной продукции.

Одним из перспективных элементов развития проектирования и моделирования промышленных технологий в Индустрии 4.0 становится создание цифровых аналоговых моделей физических товаров и технологий. Данные модели создаются на основе дополненной реальности и технологий виртуально и являются существенным конкурентным преимуществом при тестировании будущего товара на протяжении всего его жизненного цикла, который также успешно моделируется [9] (Stark, Damerau, 2019).

Наличие существенных технологических изменений при использовании промышленных цифровых технологий выдвигает новые требования к управлению бизнес-процессами в организационных системах, которые их используют. В данном аспекте речь идет в первую очередь о смещении центра принятия решений от интуитивного на ориентированный анализ данных [10] (Plakhin, 2019). Также развитие получают платформенные решения (экосистемы) на базе как физических, так и виртуальных кластеров. Наряду с этим необходима адаптация институциональных и социокультурных норм включения человека в работу промышленных цифровых экосистем.

Одним из важных вопросов цифровой трансформации системы управления промышленными кластерами представляются определенные сдвиги в цепочке создания стоимости конечного продукта [11–13] (Vartanova, 2016; Almusaedi Khasan Kkhayun Abbas, Kelchevskaya, 2021; Isaychenkova, 2019).

Одной из тенденций смещения цепочки создания стоимости промышленной продукции в рамках Индустрии 4.0 является формирование в рамках платформенных решений или экосистем новых виртуальных (цифровых) моделей сервисного обслуживания.

Следующей важной тенденцией представляется кастомизация или индивидуальный подход к реализации промышленного решения для конечного потребителя внутри цифровой экосистемы. Реализация данного подхода происходит при помощи технологий анализа больших данных и технологий искусственного интеллекта [14].

Наряду с кастомизацией происходит цифровая интеграция пользователя промышленным продуктом или технологией в экосистему разработчика на протяжении всего жизненного цикла продукта, что также добавляет вектор трансформации в цепочку создания конечной стоимости продукции промышленного кластера [15, 16] (Baranova, Mayorov, 2017; Zarkovich, 2012).

В качестве следующего важного фактора цифровой трансформации систем управления промышленными кластерами целесообразно принять изменения структуры источников доходов для продукции промышленного назначения. В цифровую продукцию промышленного назначения входят сервисные услуги на протяжении всего жизненного цикла, которые позволяют сформировать гибкую и динамично изменяющуюся структуру генерирования дохода.

Еще одним новым элементом цепочки стоимости новых промышленных технологий становятся данные, которые в цифровой экономике становятся де-факто альтернативным видом стандартизированного товара, по принципу сырьевых или ресурсных товаров.

Таким образом, инфраструктура хранения, обработки, передачи и обеспечения безопасности данных создает дополнительную технологическую надстройку новых цифровизированных решений в сфере промышленности, что прямо отражается на архитектуре стоимости современного цифровизированного промышленного продукта. Одной из перспективных технологий, которая может быть широко использована в парадигме безопасной передачи данных, является система распределенных реестров, или блокчейн. Отдельно в контексте оптимизации процессов цифрового документооборота и передачи информации стоит выделить такую опцию распределенных реестров, как смарт-контракты [17] (Groshev, Pelikhov et al., 2019).

Цифровизация различных сфер экономической и социальной жизни является одним из основных векторов научно-технологического развития не только в России. Так, стратегией развития высоких технологий Германии предполагается активная цифровизация таких сфер деятельности, как здравоохранение, защита климата, энергосбережение, транспорт, пространственное развитие, безопасность, промышленность (Индустрия 4.0). Основной тенденцией развития автотранспортной промышленности Германии является декарбонизация используемого топлива, а также системная интеграция транспорта в единую климатическую и энергетическую экосистему на основе цифровой трансформации [18] (Andreeva, 2022). В промышленности приоритеты отдаются цифровой трансформации таких отраслей, как машиностроение, авиастроение, приборостроение, энергетика и энергосбережение [19].

Цифровизация промышленности является одним из приоритетов технологического развития и в других странах. Например, стратегия развития высоких технологий Швеции также выделяет среди основных направлений цифровую трансформацию на базе Индустрии 4.0, энергоэффективность, устойчивое развитие, подготовку квалифицированных кадров для цифровых секторов экономики. Среди критических цифровых технологий, которые планируется развивать в Швеции, находятся 3D-печать, Интернет вещей, беспилотные транспортные технологии [20].

Цифровая трансформация российской экономики реализуется в соответствии с положениями национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации», которая является составной частью единого плана достижения национальных целей России.

Система управления цифровой трансформацией российской экономики базируется на общей системе управления национальными проектами Российской Федерации (табл. 2).

Таблица 2

Матрица распределения обязанностей в проекте цифровой трансформации экономики России

Ответственный исполнитель
Обязанности
Президиум Совета
Утверждение паспорта национальной программы «Цифровая экономика», его изменений, контроль реализации программы
Правительственная комиссия
Утверждение документов по исполнению федеральных проектов, контроль реализации федеральных проектов
Президиум правительственной комиссии
Рассмотрение и утверждение паспорта национальной программы, изменений к нему, утверждение документов об исполнении федеральных проектов, оценивает эффективность реализации программы
Подкомиссия по цифровой экономике
Рассмотрение и утверждение документов о реализации запланированных мероприятий федеральных проектов в рамках программы
Подкомиссия по искусственному интеллекту
Рассмотрение и утверждение документов о реализации запланированных мероприятий федеральных проектов развития искусственного интеллекта
Проектный офис – Аналитический центр при Правительстве России
Обеспечение информационного взаимодействия участников программы, обеспечение аналитического и методологического сопровождения программы,
Проектный офис Правительства России
Мониторинг реализации национальной программы
Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций
Организация подготовки проекта паспорта программы и изменений к нему, рассмотрение отчетов о реализации проектов
Ответственные ФОИВы
Исполнение мероприятий национальной программы
АНО «Цифровая экономика»
Взаимодействие с бизнес-сообществом, научно-образовательными учреждениями, координация рабочих групп и центров компетенций, поддержка высокотехнологичных стартапов, экспертиза проектов
Рабочие группы
Подготовка проектов документов, исполнение мероприятий федеральных проектов
Центры компетенций
Исполнение мероприятий федеральных проектов
Источник: составлено автором на основе данных сайта Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации.

Базовыми технологиями российской национальной программы цифровой трансформации являются:

▪ большие данные;

▪ новые производственные технологии;

▪ промышленный интернет;

▪ искусственный интеллект;

▪ технологии беспроводной связи;

▪ робототехника и сенсорика;

▪ квантовые технологии;

▪ системы распределенного реестра;

▪ виртуальная и дополненная реальность [5].

Лидирующей компанией в сфере развития искусственного интеллекта и нейротехнологий является экосистема «Сбер», которая создается на базе крупнейшего финансового учреждения России – ПАО «Сбербанк России». Мировыми лидерами в развитии данного направления цифровизации являются американские корпорации Amazon, IBM, а также китайская Baidu. Среди российских участников кластера развития технологий искусственного интеллекта присутствуют такие компании, как Avito, Яндекс, Mail.RU и другие. В дорожных картах формирования научно-технологического кластера в сфере искусственного интеллекта планируется активное развитие таких субтехнологий, как компьютерное зрение (системы видеообнаружения и распознавания лиц), обработка естественного языка (машинный перевод текста), распознавание речи (синхронный перевод), интеллектуальные системы автоматизированного принятия решений (постановка медицинских диагнозов, персонализированная подборка контента).

Национальным лидером в сфере развития технологий виртуальной и дополненной реальности призван стать Дальневосточный федеральный университет (ДВФУ). В технологичный кластер развития данной технологии в России входят компании Formica, «Газпром», Antilatenc и другие. Признанными мировыми лидерами в развитии технологий виртуальной и дополненной реальности являются компании Google, Oculus (США), Huawei, Alibaba (Китай). В парадигме развития технологий виртуальной и дополненной реальности разрабатываются комплексные решения в таких сферах, как создание виртуальных рабочих мест, создание виртуальных образовательных платформ, виртуальные тренажеры, виртуальная медицина.

Национальными лидерами России в сфере квантовых технологий являются «Росатом» и МГУ им. М.В. Ломоносова. В инновационный кластер входят такие образовательные учреждения России, как МФТИ, НГТУ, МИСиС, Сколтех, Физико-технический институт им. А.Ф. Йоффе и другие. Мировыми лидерами в данном сегменте цифровых технологий являются американские Google, IBM, а также канадская компания D-Wave Systems.

Заключение

Выявленные проблемы. В разрезе развития отдельных направлений структурной трансформации экономики в целом и промышленности России в частности, в соответствии с действующей концепцией развития, формируются российские компании-лидеры. Основной задачей данных компаний является создание вокруг себя кластеров углубленного развития вверенной технологии.

Авторские рекомендации. В парадигме развития новых производственных технологий продвигаются технологии цифрового проектирования, моделирования и управления жизненным циклом продукта (технология разработки цифровых двойников); технологии гибкого (умного) производства, децентрализованные системы планирования и управления производством, платформенные решения для цифровизации технологических процессов на обрабатывающих производствах. Мировыми лидерами в разработке новых производственных технологий являются Dajiang Innovation Technology, Rolls-Royce, Dassault Systemes. В России продвижением инноваций в данном направлении занимаются «Газпромнефть», Аскон, Росатом, FORT и другие.

В рамках развития робототехники и сенсорики планируется активно развивать технологии дистанционного управления роботехническими системами, развитие человеко-машинных интерфейсов в реабилитационной медицине, гибкие робототехнические линии производства, мультисенсорные устройства мониторинга состояния климата и т.д. Признанными мировыми лидерами в разработке технологий робототехники и сенсорики являются Boston Dynamics, ABB, Kuka. В России на лидирующих позициях в данном секторе цифровых технологий находятся NetRobotics, Abacy, Promobot, Bitrobotics и другие.

Цифровые технологии распределенного реестра находят свое применение главным образом в сфере финансовых услуг и электронного документооборота. В данном направлении развиваются возможности предоставления платформенных решений в сферах дистанционной идентификации личности, организация финансовых расчетов с опорой на смарт-контракты, управление цифровыми энергосистемами. Мировыми лидерами в сфере технологий распределенного реестра являются J.P. Morgan, Alibaba, Tencent. В российском сегменте разработок в области технологий распределенного реестра выделяются «Сбер», Waves, Qiwi, Digital Forest.

Перспективным направлением цифровой трансформации российской промышленности являются беспроводные технологии. В контексте данной технологии предоставляются возможности формирования сети промышленного беспроводного интернета, управление энергоэффективностью на основе технологий Интернета вещей, спутниковые системы связи, формирование систем дистанционного управления производственными процессами. Мировыми лидерами в развитии беспроводных технологий являются Huawei, ZTE, Nokia. Национальными лидерами России в данном направлении являются «Ростех» и «Ростелеком».

[1] О национальной программе // Программа «Цифровая экономика Российской Федерации». URL: https:/​/​digital.ac.gov.ru/​about/ (дата обращения: 22.11.2021).

[2] Президент Российской Федерации. Указ Президента РФ от 21 июля 2020 г. № 474 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года» // Гарант. URL: http:/​/​base.garant.ru/​74404210/ (дата обращения: 19.01.2022).

[3] Президиум Совета при Президенте Российской Федерации по стратегическому развитию и национальным проектам. Паспорт национального проекта Национальная программа «Цифровая экономика Российской Федерации» // Гарант. URL: http:/​/​base.garant.ru/​72296050/ (дата обращения: 19.01.2022).

[4] PwH. The Essential Eight // PWC Global. URL: https:/​/​www.pwc.com/​gx/​en/​issues/​technology/​essential-eight-technologies.html (дата обращения: 27.01.2022).

[5] Министрество цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации. Цифровые технологии // Цифровая экономика. URL: https:/​/​digital.gov.ru/​ru/​activity/​directions/​878/ (дата обращения: 25.04.2022).


Источники:

1. Иноземцев В.Л. Модернизация России в контексте глобализации // Мировая экономика и международные отношения. – 2010. – № 2. – c. 90-103.
2. Суслов В.И., Кравченко Н.А. Формирование инновационной экономики: концептуальные основы, методы и модели. - Новосибирск: ИЭОПП СО РАН, 2014. – 346 c.
3. Газизуллин Н.Ф. Новая индустриализация России. Теоретические и управленческие аспекты. - СПб.: НПК Рост, 2014. – 237 c.
4. Коровин Г.Б. Теоретические аспекты новой индустриализации России // Современные исследования социальных проблем (электронный научный журнал). – 2014. – № 6.
5. Inshakova E.I., Ryzhenkov A.Y., Inshakova A.O. Neo-Industrialization of the Russian Economy: Technological and Digital Development. / In: Ubiquitous Computing and the Internet of Things: Prerequisites for the Development of ICT. Studies in Computational Intelligence / Ed. by Popkova E. - Cham: Springer, 2019.
6. Geum Y., Park Y. The state-of-the-art of public-sector technology roadmaps: A taxonomical approach to energy technology roadmaps // Science and Public Policy. – 2013. – № 40. – p. 327-339.
7. Klatt K. Key themes of Industry 4.0. - Munich: Research Council of the Plattform Industrie 4.0, 2019.
8. Проектный офис ФИПС. Квантовые технологии. - М.: Федеральный институт промышленной собственности, 2020. – 81 c.
9. Stark R., Damerau T. Digital Twin. / In: CIRP Encyclopedia of Production Engineering / Ed. by Laperrière L., G R. - Berlin: Springer, 2019.
10. Плахин А.Е. Дуализм позиции стейкхолдеров как основа управления промышленными парковыми структурами // Вопросы инновационной экономики. – 2019. – № 1. – c. 167-174. – doi: 10.18334/vinec.9.1.39797.
11. Вартанова М.Л. Инновационные технологии в совершенствовании управления промышленными предприятиями // Экономические отношения. – 2016. – № 4. – doi: 10.18334/eo.6.4.37532.
12. Алмусаеди Хасан Кхайун Аббас, Кельчевская Н.Р. Исследование детерминант цифровизации в России на основе кластеризации регионов и анализа уровня их зрелости // Вопросы инновационной экономики. – 2021. – № 4. – doi: 10.18334/vinec.11.4.113928.
13. Исайченкова В.В. Формирование эффективных промышленно-производственных кластеров в условиях цифровизации // Экономические отношения. – 2019. – № 3. – doi: 10.18334/eo.9.3.40934.
14. Big Data Value Association. Strategic Research, Innovation and Deployment Agenda for an AI PPP. 2019.
15. Баранова И.В., Майоров С.В. Формирование цифровой среды инновационно-ориентированной кластерной структуры // Вопросы инновационной экономики. – 2017. – № 3. – doi: 10.18334/vinec.7.3.38195.
16. Заркович А.В. Кластерный подход к формированию региональных инновационных систем (на примере Белгородской области) // Экономика, предпринимательство и право. – 2012. – № 6.
17. Грошев А.Р., Пелихов Н.В. и др. Кластерные инициативы: противоречия и особенности в управлении процессами кластеризации региональной экономики // Экономика, предпринимательство и право. – 2019. – № 4. – doi: 10.18334/epp.9.4.41412.
18. Андреева Т.А. Совершенствование организационных механизмов реализации мультиагентных проектов в кластерных образованиях // Лидерство и менеджмент. – 2022. – № 2. – doi: 10.18334/lim.9.2.114207..
19. The Federal Government of Germany. Research and innovation that benefit the people. The High-Tech Strategy 2025. Berlin: 2018.
20. Government Offices of Sweden. Smart industry - a strategy for new industrialisation for Sweden. Stockholm: 2017.

Страница обновлена: 24.01.2024 в 12:42:30