Цифровые технологии в лесной промышленности: перспективы и барьеры

Кравченко П.П.1, Бурцев Д.С.1
1 Национальный исследовательский университет ИТМО, Россия, Санкт-Петербург

Статья в журнале

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

Том 12, Номер 2 (Апрель-июнь 2022)

Цитировать:
Кравченко П.П., Бурцев Д.С. Цифровые технологии в лесной промышленности: перспективы и барьеры // Вопросы инновационной экономики. – 2022. – Том 12. – № 2. – С. 1029-1050. – doi: 10.18334/vinec.12.2.114874.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=48939613

Аннотация:
В статье отражено текущее состояние и перспективы цифровых технологий, применяемых на предприятиях лесной промышленности. Исследованы научные труды по тематике управления лесопромышленным предприятием с использованием цифровых технологий. Проведен сравнительный анализ традиционной и инновационной модели предприятий лесной промышленности. Определены зарекомендовавшие себя и активно применяемые цифровые технологии, осваиваемые, а так же перспективные в освоении инновации на цепочке создания ценности предприятия лесной промышленности. Выявленные цифровые технологии были классифицированы в зависимости от этапа цепочки создания ценности, на котором они применяются, а также их текущего статуса применения на практике. Для каждой выявленной технологии приведено её практическое назначение в рамках предприятия лесной промышленности. В заключительной части работы были обозначены основные препятствия, с которыми сталкиваются предприятия при внедрении цифровых технологий в лесной промышленности, предложены основные пути решения выявленных проблем, а также поставлены основные вопросы для дальнейших исследований по тематике имплементации цифровых технологий в лесной промышленности.

Ключевые слова: лесная промышленность, лесопромышленный комплекс, цифровые технологии, цифровая экосистема

JEL-классификация: O31, O32, O33, L73



Введение

Лесная промышленность (или лесопромышленный комплекс) является одной из основных обрабатывающих отраслей в мире. Она занимает высокую долю в экономике среди отраслей промышленности таких стран, как Канада, Россия, Бразилия, США, Швеция, Норвегия и Финляндия [1] (Feng, Audy, 2020) (Feng, Audy, 2020)(Feng, Audy, 2020). Российская Федерация является мировым лидером по запасам древесины. На территории государства сосредоточено более 20% лесов планеты, что во много раз больше, чем в Скандинавских странах, США и Канаде [2] (Butko, Yakovenko, 2021). В то же время доля России на мировом рынке лесоматериалов составляет всего около 3%, что связано, с одной стороны, с использованием устаревших технологий лесозаготовки и деревообработки – в результате 50% экспорта приходится на круглый лес и пиломатериалы, то есть продукцию с низкой добавленной стоимостью [2] (Butko, Yakovenko, 2021), а с другой стороны, с низкими объемами лесозаготовки – используется менее 40% от доступной расчетной лесосеки [3] (Polyanskaya, Tambi, Mikhaylova, 2020). Текущее развитие отрасли лесной промышленности находится на уровне третьего технологического уклада [4] (Gavrikov, Melnikova, 2019), что прямо указывает на необходимость в преобразованиях и технологических изменениях с использованием цифровых технологий в лесопромышленном комплексе с целью его комплексного развития.

Цифровые технологии активно развиваются и внедряются на многих предприятиях различных отраслей. Лесная промышленность не осталась в стороне, однако значительно отстает в темпах внедрения инновационных решений [7, 9] (Bespalova, Polyanskaya, Lipinskaya, Gryazkin, Kazi, 2021; Choudhry, O’Kelly, 2018). На практике существуют такие технологические решения, которые себя зарекомендовали и применяются в большинстве случаев на всех предприятиях лесной промышленности [6] (Akberdina, 2018). Однако диапазон осваиваемых и перспективных технологий для внедрения в лесной промышленности гораздо шире того, что сейчас используется у предприятий на практике [1, 7–15] (Feng, Audy, 2020; (Bespalova, Polyanskaya, Lipinskaya, Gryazkin, Kazi, 2021; Choudhry, O’Kelly, 2018; Scholz, De Meyer, Marques, Pinho, Boaventura-Cunha, Van Orshoven, Rosset, Künzi, Kaarle, Nummila, 2018; Boitsov, Vagizov, Pavlov, Istomin, Aksenova, 2021; Cimino Chiara, Negri Elisa, Fumagalli Luca, 2019; Marques, Rasinmäki, Soares, Amorim, 2018; Veile, Kiel, Marius Müller, Kai-Ingo Voigt, 2019; Vagizov, Istomin, Miheev, Potapov, Yagotinceva, 2021). Результаты от внедрения цифровых технологий в лесной промышленности различны, но в большинстве случаев заключаются в сокращении финансовых и временных затрат, получении достоверных данных о работе предприятии. Так, Беспалова В.В и другие российские ученые [7] (Bespalova, Polyanskaya, Lipinskaya, Gryazkin, Kazi, 2021) говорят о том, что за счет имплементации цифровых решений возникает экономия времени, энергии, а также повышение эффективности и производительности производства. Канадские исследователи Джинграс Дж.-Ф. и Шаретт Ф. [8] утверждают, что современные технологические решения приводят к максимизации сбора фундаментальных, пространственно-явных данных об операционной среде в режиме реального времени, минимизации времени ожидания и потерь времени в пути грузовых машин и оптимизации работы системы поддержки принятия решения при управлении цепочкой поставок. Американские авторы Харш Чаудри и Глен О'Келли [9] (Choudhry, O’Kelly, 2018) отмечают, что цифровые технологии приводят к снижению затрат на доставку древесины, повышению уровня добычи древесины (реализации доступного лесного фонда), повышению эффективности предприятия за счет сбора и обработки данных в реальном времени, автоматизации процессов от рубки до логистики, оптимизации принятия управленческих решений за счет подробной аналитики данных. Канадские ученые Фэн Ю. и Оди Дж.-Ф. [1] (Feng, Audy, 2020) (Feng, Audy, 2020)(Feng, Audy, 2020) в своем исследовании делают вывод о положительном влиянии цифровых технологий на предприятия лесной промышленности, поскольку их внедрение приводит к снижению операционных затрат, повышению эффективности производства, ускорению логистики, ускорению скорости передачи информации, улучшению контроля и получению четкой информации о работе каждого организационного процесса. Вагизов М.Р и другие [15] (Vagizov, Istomin, Miheev, Potapov, Yagotinceva, 2021) заявляют о том, что за счет использования цифровых решений появляется возможность предиктивной аналитики – прогнозировать и визуализировать изменения в лесном фонде с целью снижения вероятности возникновения нежелательных событий и сопутствующих им затрат.

В данном исследовании была поставлена следующая цель – провести комплексный анализ цифровых технологий в лесной промышленности для определения их текущего состояния, перспектив, а также барьеров, возникающих при внедрении современных технологических решений на всей цепочке создания ценности лесопромышленного предприятия. Объект исследования – цифровые технологии в лесной промышленности. Предмет исследования – особенности, перспективы и барьеры, характерные для цифровых технологий, используемых на цепочке создания ценности лесопромышленного предприятия. Задачи научной работы заключаются в следующем: в определении того, что из себя представляет современное предприятие лесной промышленности; в проведении сравнительного анализа традиционной и инновационной моделей лесопромышленного предприятия; в определении и классификации цифровых технологий, встречающихся на цепочке создания ценности лесопромышленного предприятия; в определении функционала выявленных технологий на каждом этапе цепочки создания ценности предприятия лесной промышленности; в определении проблем, с которыми сталкиваются предприятия лесопромышленного комплекса при внедрении цифровых технологий, а также способов их решения. В исследовании предложен новый подход к классификации цифровых технологий в лесной промышленности в зависимости от статуса их применения на цепочке создания ценности лесопромышленного предприятия – активно применяемые, осваиваемые, перспективные. Можно предположить, что большинство современных цифровых технологий для лесной промышленности находятся в статусе осваиваемых или перспективных в освоении, внедрении.

Методы исследования

Для достижения обозначенной выше цели работы были применены следующие методы исследования: проведен анализ научных работ авторов в области исследования цифровых технологий лесной промышленности, позволивший определить текущее состояние и перспективы инноваций, используемых в лесной промышленности, их функционал, а также проблемы и возможные результаты от внедрения; использован метод сравнительного анализа для выявления отличий традиционной и инновационной модели предприятия лесной промышленности; классифицированы цифровые технологии в лесной промышленности в зависимости от этапа на цепочке создания ценности предприятия, а также их текущего статуса применения на практике.

Результаты исследования

Определим, что представляет из себя лесная промышленность, а также современное предприятие лесопромышленного комплекса. Лесная промышленность (или лесопромышленный комплекс) формируется из трех направлений – лесозаготовка, деревообработка, а также глубокая переработка древесины (лесохимия и целлюлозно-бумажная промышленность) [3] (Polyanskaya, Tambi, Mikhaylova, 2020). Данные процессы неразрывно и технологически связаны между собой и формируют цепочку создания ценности в лесной промышленности. Первичным этапом в лесозаготовке является лесоводство, заключающееся в поиске и отводе лесосеки и проведении иных лесосечных работ, в том числе оценка и планирование лесовосстановительных работ. На основном этапе в лесозаготовке подразумевается заготовка круглых лесоматериалов (хлыст, балансы, пиловочник и т.д.), затем на первом этапе деревообработки формируется продукция первичной механической обработки (доски, брусья, бруски, шпалы и т.д.), на втором этапе деревообработки (глубокая переработка) формируется продукция вторичной обработки (клееный брус или брусок, бумага, картон, целлюлоза, топливные гранулы и брикеты). Предприятия лесной промышленности могут быть исключительно лесозаготовительными, исключительно деревообрабатывающими или осуществлять только глубокую переработку. Однако современное предприятие лесной промышленности формируется из всех вышеупомянутых направлений [1, 7–10] (Feng, Audy, 2020; Bespalova, Polyanskaya, Lipinskaya, Gryazkin, Kazi, 2021; Choudhry, O’Kelly, 2018; Scholz, De Meyer, Marques, Pinho, Boaventura-Cunha, Van Orshoven, Rosset, Künzi, Kaarle, Nummila, 2018). Иными словами, цепочку создания ценности у современного предприятия лесной промышленности можно представить следующим образом: лесоводство – лесозаготовка – деревообработка – логистика – маркетинг.

В настоящее время предприятия лесопромышленного комплекса достаточно консервативны в рамках ведения собственного бизнеса. Несмотря на наличие возможностей внедрения цифровых решений в бизнес, руководители не желают внедрять такие технологии, игнорируя явные преимущества, получаемые при имплементации современных решений [1, 9] (Feng, Audy, 2020; Choudhry, O’Kelly, 2018). Менеджеры опираются на традиционную систему ведения бизнеса в лесной промышленности, однако некоторые организации придерживаются инновационной модели, связанной с созданием цифровой экосистемы предприятия лесной промышленности. Поэтому конечной целью внедрения цифровых технологий в лесной промышленности является создание цифровой экосистемы на всей цепочке создания ценности предприятия лесопромышленного комплекса [1, 7–10] (Feng, Audy, 2020; Bespalova, Polyanskaya, Lipinskaya, Gryazkin, Kazi, 2021; Choudhry, O’Kelly, 2018; Scholz, De Meyer, Marques, Pinho, Boaventura-Cunha, Van Orshoven, Rosset, Künzi, Kaarle, Nummila, 2018).

Рассмотрим сравнительный анализ традиционной и инновационной моделей современного предприятия лесной промышленности, приведенный в таблице 1.

Таблица 1

Сравнительный анализ традиционной и инновационной моделей современного предприятия лесной промышленности

Процесс
Традиционная система
Цифровая экосистема
Система управления, учета и планирования
Бумажный документооборот, электронная фиксация данных на его основе, информация фиксируется на бумаге или планшете
Электронный документооборот, фиксация информации в мобильном приложении или устройствах с последующей загрузкой в информационную систему, поддержка принятия решений за счет анализа информационных данных от датчиков и оборудования на основе искусственного интеллекта [1, 7, 8] (Feng, Audy, 2020; Bespalova, Polyanskaya, Lipinskaya, Gryazkin, Kazi, 2021) и других технологий
Лесоводство
Учет лесного фонда вручную с записями в журнал
Учет лесного фонда с использованием дронов или мобильных систем сканирования [1, 7–9] (Feng, Audy, 2020; Bespalova, Polyanskaya, Lipinskaya, Gryazkin, Kazi, 2021; Choudhry, O’Kelly, 2018), получение информации о лесном фонде от датчиков Интернета вещей [15] (Vagizov, Istomin, Miheev, Potapov, Yagotinceva, 2021), предупреждение и тушение пожаров с использованием дронов [1, 7, 9–11] (Feng, Audy, 2020; Bespalova, Polyanskaya, Lipinskaya, Gryazkin, Kazi, 2021; Choudhry, O’Kelly, 2018; Scholz, De Meyer, Marques, Pinho, Boaventura-Cunha, Van Orshoven, Rosset, Künzi, Kaarle, Nummila, 2018; Boitsov, Vagizov, Pavlov, Istomin, Aksenova, 2021)
Лесозаготовка и деревообработка
Ручная рубка и обработка, использование лесозаготовительных комбайнов, деревообрабатывающих станков
Использование робототехнических комплексов для рубки и деревообработки с возможностью внесения необходимых параметров, в том числе по требованию клиента [1, 7–11] (Feng, Audy, 2020; Bespalova, Polyanskaya, Lipinskaya, Gryazkin, Kazi, 2021; Choudhry, O’Kelly, 2018; Scholz, De Meyer, Marques, Pinho, Boaventura-Cunha, Van Orshoven, Rosset, Künzi, Kaarle, Nummila, 2018; Boitsov, Vagizov, Pavlov, Istomin, Aksenova, 2021), а также для глубокой переработки [13] (Marques, Rasinmäki, Soares, Amorim, 2018); передача данных о работе оборудования датчиков Интернета вещей [1, 7–10] (Feng, Audy, 2020; Bespalova, Polyanskaya, Lipinskaya, Gryazkin, Kazi, 2021; Choudhry, O’Kelly, 2018; Scholz, De Meyer, Marques, Pinho, Boaventura-Cunha, Van Orshoven, Rosset, Künzi, Kaarle, Nummila, 2018)
Логистика
Строительство лесных дорог без предварительного проектирования, использование спутниковой навигации для транспортировки леса
Строительство лесных дорог с проектированием на основе цифровых двойников [1] (Feng, Audy, 2020) (Feng, Audy, 2020)(Feng, Audy, 2020), доставка некоторых лесоматериалов на дронах, передача данных о перевозящей лес машине в режиме реального времени в приложение с возможностью отслеживания ее движения
Маркетинг
Выход на клиента через третьих лиц или за счет использования авторитетных связей
Анализ потребительского спроса на основе преобразования информации внешней среды с использованием технологий больших данных [7] (Bespalova, Polyanskaya, Lipinskaya, Gryazkin, Kazi, 2021), выход на клиента с использованием цифровых инструментов – рекламы в интернет-ресурсах, продвижения в социальных сетях и т.д.
Источник: составлено авторами по материалам [1, 7–11, 15] (Feng, Audy, 2020; Bespalova, Polyanskaya, Lipinskaya, Gryazkin, Kazi, 2021; Choudhry, O’Kelly, 2018; Scholz, De Meyer, Marques, Pinho, Boaventura-Cunha, Van Orshoven, Rosset, Künzi, Kaarle, Nummila, 2018; Boitsov, Vagizov, Pavlov, Istomin, Aksenova, 2021; Vagizov, Istomin, Miheev, Potapov, Yagotinceva, 2021).

Традиционная система основана на бумажном документообороте, а также применении ручного труда. Цифровая экосистема предприятия лесной промышленности, в свою очередь, подразумевает полную оцифровку входящих и исходящих данных, комплексный анализ этих данных для поддержки принятия управленческих, производственных, логистических и маркетинговых решений за счет использования передовых технологий на всей цепочке создания ценности.

Рассмотрим классификацию цифровых технологий на примере всей цепочки создания ценности современного лесопромышленного предприятия: лесоводство – лесозаготовка и деревообработка – логистика – маркетинг, а также необходимую для предприятия на всей цепочке создания ценности систему управления, учета и планирования. Классификация представлена в таблице 2.

Таблица 2

Классификация цифровых технологий на всей цепочке создания ценности современного предприятия лесной промышленности

Статус применения
Этап цепочки создания ценности
Система управления, учета и планирования
Лесоводство
Лесозаготовка и деревообработка
Логистика
Маркетинг
Активно применяемые технологии
Прикладные программные средства: ЕГАИС – для отчетности перед государством (в РФ); 1С:Предприятие, ERP – для управления, учета и планирования ресурсов предприятия
ERP (система планирования ресурсов предприятия);
кросс функциональные мобильные приложения и устройства – в некоторых процессах
MES (система управления производственными процессами);
ERP (система планирования ресурсов предприятия);
GPS (спутниковая система навигации);
кросс функциональные мобильные приложения и устройства – в некоторых процессах
CAD (система автоматизированного проектирования);
GPS (спутниковая система навигации);
программные решения по управлению логистикой (1С, ERP);
кросс функциональные мобильные приложения и устройства – в некоторых процессах
Программные решения по управлению маркетингом (1С, ERP)
Осваиваются
Искусственный интеллект (AI) [1, 7, 8] (Feng, Audy, 2020; Bespalova, Polyanskaya, Lipinskaya, Gryazkin, Kazi, 2021);
технологии больших данных (Big data) [1, 7–10] (Feng, Audy, 2020; Bespalova, Polyanskaya, Lipinskaya, Gryazkin, Kazi, 2021; Choudhry, O’Kelly, 2018; Scholz, De Meyer, Marques, Pinho, Boaventura-Cunha, Van Orshoven, Rosset, Künzi, Kaarle, Nummila, 2018);
машинное обучение (Machine learning) [1, 8, 10, 15] (Feng, Audy, 2020; Scholz, De Meyer, Marques, Pinho, Boaventura-Cunha, Van Orshoven, Rosset, Künzi, Kaarle, Nummila, 2018; Vagizov, Istomin, Miheev, Potapov, Yagotinceva, 2021);
глубокое обучение (Deep learning) [8]
Искусственный интеллект (AI) [1, 7, 8] (Feng, Audy, 2020; Bespalova, Polyanskaya, Lipinskaya, Gryazkin, Kazi, 2021);
Интернет вещей (IOT) [1, 15] [1] (Feng, Audy, 2020; Vagizov, Istomin, Miheev, Potapov, Yagotinceva, 2021);
лазерные системы сканирования (Laser scanning systems) [7, 9] (Bespalova, Polyanskaya, Lipinskaya, Gryazkin, Kazi, 2021; Choudhry, O’Kelly, 2018);
компьютерное зрение (Computer vision) [1] (Feng, Audy, 2020);
лидар (LiDAR) [1, 8–10, 15] (Feng, Audy, 2020; Choudhry, O’Kelly, 2018; Scholz, De Meyer, Marques, Pinho, Boaventura-Cunha, Van Orshoven, Rosset, Künzi, Kaarle, Nummila, 2018; Vagizov, Istomin, Miheev, Potapov, Yagotinceva, 2021);
дроны (Drones) [1, 7–9] (Feng, Audy, 2020; Bespalova, Polyanskaya, Lipinskaya, Gryazkin, Kazi, 2021; Choudhry, O’Kelly, 2018);
машинное обучение (Machine learning) [15] (Vagizov, Istomin, Miheev, Potapov, Yagotinceva, 2021)
Искусственный интеллект (AI) [1, 7, 8] (Feng, Audy, 2020; Bespalova, Polyanskaya, Lipinskaya, Gryazkin, Kazi, 2021);
Интернет вещей (IOT) [1, 7–10] (Feng, Audy, 2020; Bespalova, Polyanskaya, Lipinskaya, Gryazkin, Kazi, 2021; Choudhry, O’Kelly, 2018; Scholz, De Meyer, Marques, Pinho, Boaventura-Cunha, Van Orshoven, Rosset, Künzi, Kaarle, Nummila, 2018);
лазерные системы сканирования (Laser scanning systems) [7, 9] (Bespalova, Polyanskaya, Lipinskaya, Gryazkin, Kazi, 2021; Choudhry, O’Kelly, 2018);
компьютерное зрение (Computer vision) [1] (Feng, Audy, 2020);
цифровые двойники (Digital twins) [12] (Cimino Chiara, Negri Elisa, Fumagalli Luca, 2019)
Искусственный интеллект (AI) [1, 7, 8] (Feng, Audy, 2020; Bespalova, Polyanskaya, Lipinskaya, Gryazkin, Kazi, 2021);
дроны (Drones) [1] (Feng, Audy, 2020);
цифровые двойники (Digital twins) [1] (Feng, Audy, 2020)
Искусственный интеллект (AI) [1] (Feng, Audy, 2020);
технологии больших данных (Big data) [1] (Feng, Audy, 2020)
Перспективны в освоении
Облачные вычисления (Cloud computing) [1, 8] (Feng, Audy, 2020)
Робототехнические комплексы (Robotic systems) [11] (Boitsov, Vagizov, Pavlov, Istomin, Aksenova, 2021);
виртуальная реальность (VR) [8, 10] (Scholz, De Meyer, Marques, Pinho, Boaventura-Cunha, Van Orshoven, Rosset, Künzi, Kaarle, Nummila, 2018);
дополненная реальность (AR) [8];
3D-моделирование (3D modelling) [15] (Vagizov, Istomin, Miheev, Potapov, Yagotinceva, 2021)
Робототехнические комплексы (Robotic systems) [1, 7–11, 13] (Feng, Audy, 2020; Bespalova, Polyanskaya, Lipinskaya, Gryazkin, Kazi, 2021; Choudhry, O’Kelly, 2018; Scholz, De Meyer, Marques, Pinho, Boaventura-Cunha, Van Orshoven, Rosset, Künzi, Kaarle, Nummila, 2018; Boitsov, Vagizov, Pavlov, Istomin, Aksenova, 2021; Marques, Rasinmäki, Soares, Amorim, 2018);
виртуальная реальность (VR) [8, 10] (Scholz, De Meyer, Marques, Pinho, Boaventura-Cunha, Van Orshoven, Rosset, Künzi, Kaarle, Nummila, 2018);
дополненная реальность (AR) [8];
3Д-моделирование (3D modelling) [7] (Bespalova, Polyanskaya, Lipinskaya, Gryazkin, Kazi, 2021);
3D-печать (3D printing) [1, 7] (Feng, Audy, 2020; Bespalova, Polyanskaya, Lipinskaya, Gryazkin, Kazi, 2021)
Робототехнические комплексы (Robotic systems) [1] (Feng, Audy, 2020);
виртуальная реальность (VR) [8, 10] (Scholz, De Meyer, Marques, Pinho, Boaventura-Cunha, Van Orshoven, Rosset, Künzi, Kaarle, Nummila, 2018)
Дополненная реальность (AR) [8];
машины с дистанционным управлением (Remote controlled vehicles) [8];
автономные машины (Autonomous vehicles) [1, 8] (Feng, Audy, 2020)
Виртуальная реальность (VR);
дополненная реальность (AR)
Источник: составлено авторами по материалам [1, 7–13, 15] (Feng, Audy, 2020; Bespalova, Polyanskaya, Lipinskaya, Gryazkin, Kazi, 2021; Choudhry, O’Kelly, 2018; Scholz, De Meyer, Marques, Pinho, Boaventura-Cunha, Van Orshoven, Rosset, Künzi, Kaarle, Nummila, 2018; Boitsov, Vagizov, Pavlov, Istomin, Aksenova, 2021; Cimino Chiara, Negri Elisa, Fumagalli Luca, 2019; Marques, Rasinmäki, Soares, Amorim, 2018;Vagizov, Istomin, Miheev, Potapov, Yagotinceva, 2021).

Если рассматривать активно применяемые цифровые технологии на данный момент, то в их статусе находятся повсеместно используемые прикладные программные решения – система ЕГАИС, представляющая собой средство отчетности перед государством для лесозаготовительных и деревообрабатывающих предприятий об использовании лесного фонда Российской Федерации, а также 1С:Предприятие, используемое на большинстве российских предприятий, или система ERP, используемая на российских и зарубежных предприятиях, которые предназначены для управления, учета и планирования ресурсов лесопромышленного предприятия, в том числе их производные программные решения активно используются в логистике и маркетинге. Так же себя зарекомендовали кроссфункциональные мобильные приложения и устройства на основе компьютерного зрения и искусственного интеллекта для учета лесоматериалов, подсчета кубометров и аналогичных операций. Стоит отметить, что такие мобильные приложения не являются основополагающей и крайне необходимой частью для функционирования лесопромышленного предприятия по сравнению с другими упомянутыми технологиями, однако представляют собой удобные и доступные инструменты, применяемые на некоторых этапах процессов лесоводства, лесозаготовки и деревообработки, а также логистики. Для навигации активно применяются спутниковые системы как на лесных участках, так и при перевозке леса и лесоматериалов. В лесозаготовке и деревообработке применяются стандартные технологические решения – MES (система управления производственными процессами), в логистике – CAD (система автоматизированного проектирования). Система ERP (система планирования ресурсов предприятия) применяется в лесозаготовке и деревообработке, а также в лесоводстве.

Осваиваемыми технологиями в системе управления, учета и планирования являются технологии, способные осуществлять поддержку в принятии решений – искусственный интеллект, технологии больших данных, машинное обучение и глубокое обучение. В лесоводстве дроны и лидар могут применяться как средства учета, инвентаризации и пожарного предупреждения, Интернет вещей – как источник постоянных достоверных данных о лесном фонде, компьютерное зрение и лазерные системы сканирования – для анализа состояния древесных пород, а искусственный интеллект и машинное обучение – для анализа и предиктивной аналитики лесного фонда. В лесозаготовке и деревообработке тоже может использоваться Интернет вещей – как источник данных о состоянии техники, лесозаготовительных и деревообрабатывающих процессов, лазерные системы сканирования и технологии компьютерного зрения для выявления параметров леса при его рубке или обработке, искусственный интеллект для решения производственных задач, цифровые двойники для обучения сотрудников и проектирования продукции деревообработки, в том числе в синергии с MES [12] (Cimino Chiara, Negri Elisa, Fumagalli Luca, 2019). В логистике существует возможность использования дронов как перевозчиков малых объемов лесоматериалов внутри лесосеки для их дальнейшей погрузки на машину, использования цифровых двойников для проектирования лесных дорожных сетей, а также применение технологий искусственного интеллекта для поиска и выбора оптимальных логистических маршрутов. В маркетинге технологии больших данных можно использовать для анализа потребностей целевой аудитории, в чем будет содействовать искусственный интеллект.

Перспективными технологиями являются облачные вычисления, робототехнические комплексы, виртуальная и дополненная реальность, 3D-печать и 3D-моделирование, а также машины с дистанционным и автономным управлением. В особенности стоит уделить внимание технологиям виртуальной и дополненной реальности в маркетинге как возможности создания виртуального опыта для клиента – осмотр лесозаготовительной и деревообрабатывающей продукции в онлайн-режиме в виртуальном пространстве.

Более подробное представление о функциональных возможностях цифровых технологий в лесной промышленности представлено в таблице 3.

Таблица 3

Назначение цифровых технологий в лесной промышленности на всей цепочке создания ценности современного предприятия лесной промышленности

Этап
Технология
Практическое назначение
Система управления, учета и планирования
Лесоводство
Лесозаготовка и деревообработка
Логистика
Маркетинг
Искусственный интеллект (AI)
Поддержка принятия решений [1, 7, 8] (Feng, Audy, 2020; Bespalova, Polyanskaya, Lipinskaya, Gryazkin, Kazi, 2021)
Анализ состояния древесных пород [7, 8] (Bespalova, Polyanskaya, Lipinskaya, Gryazkin, Kazi, 2021)
Поиск решений производственных проблем [1, 7, 8] (Feng, Audy, 2020; Bespalova, Polyanskaya, Lipinskaya, Gryazkin, Kazi, 2021);
обработка заказов и передача данных на робототехнические комплексы [1] (Feng, Audy, 2020)
Расчет оптимальных путей поставок, помощь в организации складских операций [1] (Feng, Audy, 2020)
Анализ потребностей клиентов [1] (Feng, Audy, 2020)
Виртуальная реальность (VR)
Поддержка принятия решений
Обучение сотрудников [8, 10] (Scholz, De Meyer, Marques, Pinho, Boaventura-Cunha, Van Orshoven, Rosset, Künzi, Kaarle, Nummila, 2018)
Обучение сотрудников [8, 10] (Scholz, De Meyer, Marques, Pinho, Boaventura-Cunha, Van Orshoven, Rosset, Künzi, Kaarle, Nummila, 2018)
Обучение сотрудников [8, 10] (Scholz, De Meyer, Marques, Pinho, Boaventura-Cunha, Van Orshoven, Rosset, Künzi, Kaarle, Nummila, 2018)
Визуализация продукции
Дополненная реальность (AR)
Поддержка принятия решений
Обучение сотрудников [8]
Обучение сотрудников [8]
Обучение сотрудников [8]
Визуализация продукции
Машинное обучение (Machine learning)
Поддержка принятия решений [1, 8, 10, 15] (Feng, Audy, 2020; Scholz, De Meyer, Marques, Pinho, Boaventura-Cunha, Van Orshoven, Rosset, Künzi, Kaarle, Nummila, 2018; Vagizov, Istomin, Miheev, Potapov, Yagotinceva, 2021)
Прогноз состояния лесного фонда [15] (Vagizov, Istomin, Miheev, Potapov, Yagotinceva, 2021)
Диагностика состояния оборудования
Оптимизация логистики
Предиктивная аналитика поведения клиентов
Глубокое обучение (Deep learning)
Поддержка принятия решений [8]
Прогноз состояния лесного фонда
Диагностика состояния оборудования
Оптимизация логистики
Предиктивная аналитика поведения клиентов
Технологии больших данных (Big data)
Поддержка принятия решений [1, 7–10] (Feng, Audy, 2020; Bespalova, Polyanskaya, Lipinskaya, Gryazkin, Kazi, 2021; Choudhry, O’Kelly, 2018; Scholz, De Meyer, Marques, Pinho, Boaventura-Cunha, Van Orshoven, Rosset, Künzi, Kaarle, Nummila, 2018)
Прогноз состояния лесного фонда, имитационное моделирование
Диагностика состояния оборудования, имитационное моделирование
Оптимизация логистики
Анализ потребностей клиентов [1] (Feng, Audy, 2020)
Облачные вычисления (Cloud computing)
Хранение данных предприятия в облачном хранилище [1, 8] (Feng, Audy, 2020)
Хранение данных, визуализация
Хранение данных, визуализация
Хранение данных, визуализация
Хранение данных, визуализация
Дроны (Drones)
Поддержка принятия решений
Мониторинг лесных массивов, учет лесного фонда, обеспечение противопожарной охраны [1, 7–9] (Feng, Audy, 2020; Bespalova, Polyanskaya, Lipinskaya, Gryazkin, Kazi, 2021; Choudhry, O’Kelly, 2018))
-
Обеспечение логистики малогабаритных грузов [1] (Feng, Audy, 2020)
-
Интернет вещей (IOT)
Поддержка принятия решений
Передача данных о состоянии лесного фонда [1, 15] (Feng, Audy, 2020; Vagizov, Istomin, Miheev, Potapov, Yagotinceva, 2021), обеспечение противопожарной охраны [1] (Feng, Audy, 2020)
Контроль и передача данных о лесозаготовительных и деревообрабатывающих процессах, а также состоянии оборудования и техники [1, 7–10] (Feng, Audy, 2020; Bespalova, Polyanskaya, Lipinskaya, Gryazkin, Kazi, 2021; Choudhry, O’Kelly, 2018; Scholz, De Meyer, Marques, Pinho, Boaventura-Cunha, Van Orshoven, Rosset, Künzi, Kaarle, Nummila, 2018)
Передача данных о продукции на складе, организация складского учета
-
Компьютерное зрение (Computer vision)
Поддержка принятия решений
Контроль качества и учет лесного фонда [1] (Feng, Audy, 2020)
Определение параметров, контроль качества продукции [1] (Feng, Audy, 2020)
Учет продукции
-
Лазерные системы сканирования (Laser scanning systems)
Поддержка принятия решений
Контроль качества и учет лесного фонда [7, 9] (Bespalova, Polyanskaya, Lipinskaya, Gryazkin, Kazi, 2021; Choudhry, O’Kelly, 2018)
Определение параметров, контроль качества продукции [7, 9] (Bespalova, Polyanskaya, Lipinskaya, Gryazkin, Kazi, 2021; Choudhry, O’Kelly, 2018)
Учет продукции
-
Лидар (LiDAR)
Поддержка принятия решений
Учет лесного фонда [1, 8–10, 15] (Feng, Audy, 2020; Choudhry, O’Kelly, 2018; Scholz, De Meyer, Marques, Pinho, Boaventura-Cunha, Van Orshoven, Rosset, Künzi, Kaarle, Nummila, 2018; Vagizov, Istomin, Miheev, Potapov, Yagotinceva, 2021)
-
-
-
3D-печать (3D-printing)
Поддержка принятия решений
Разработка замещающих поставщиков компонентов
Создание дизайна и макета продукции деревообработки, разработка кастомизированной продукции [1, 7] (Feng, Audy, 2020; Bespalova, Polyanskaya, Lipinskaya, Gryazkin, Kazi, 2021), разработка замещающих поставщиков компонентов
Уменьшение числа звеньев в цепях поставок
Визуализация продукции
3D-моделирование (3D-modelling)
Поддержка принятия решений
Создание 3D-моделей деревьев [15] (Vagizov, Istomin, Miheev, Potapov, Yagotinceva, 2021), моделирование лесного фонда
Создание дизайна и макета продукции деревообработки [7] (Bespalova, Polyanskaya, Lipinskaya, Gryazkin, Kazi, 2021)
Моделирование логистических операций
Визуализация продукции
Цифровые двойники (Digital twins)
Поддержка принятия решений
Обучение сотрудников, создание двойника лесного фонда для отслеживания его параметров
Обучение сотрудников, проектирование продукции деревообработки с учетом заданных свойств [12] (Cimino Chiara, Negri Elisa, Fumagalli Luca, 2019)
Обучение сотрудников, проектирование лесных дорог [1] (Feng, Audy, 2020), проектирование склада
-
Робототехнические комплексы (Robotic systems)
Поддержка принятия решений
Тушение пожаров, контроль лесного фонда [11] (Boitsov, Vagizov, Pavlov, Istomin, Aksenova, 2021), работы по лесовосстановлению
Рубка, трелевка, погрузка, разработка деревообрабатывающей продукции, в том числе по индивидуальным заказам [1, 7–11] (Feng, Audy, 2020; Bespalova, Polyanskaya, Lipinskaya, Gryazkin, Kazi, 2021; Choudhry, O’Kelly, 2018; Scholz, De Meyer, Marques, Pinho, Boaventura-Cunha, Van Orshoven, Rosset, Künzi, Kaarle, Nummila, 2018; Boitsov, Vagizov, Pavlov, Istomin, Aksenova, 2021), глубокая переработка древесины [13] (Marques, Rasinmäki, Soares, Amorim, 2018)
Погрузка, разгрузка [1] (Feng, Audy, 2020)
-
Машины с дистанционным управлением (Remote controlled vehicles)
Поддержка принятия решений
Работы по лесовосстановлению
Рубка, трелевка, погрузка, разгрузка
Погрузка, разгрузка, Вывозка леса [8]
-
Автономные машины (Autonomous vehicles)
Поддержка принятия решений
Работы по лесовосстановлению
Рубка, трелевка, погрузка, разгрузка
Погрузка, разгрузка, Вывозка леса [1, 8] (Feng, Audy, 2020)
-
Источник: составлено авторами по материалам [1, 7–13, 15] (Feng, Audy, 2020; Bespalova, Polyanskaya, Lipinskaya, Gryazkin, Kazi, 2021; Choudhry, O’Kelly, 2018; Scholz, De Meyer, Marques, Pinho, Boaventura-Cunha, Van Orshoven, Rosset, Künzi, Kaarle, Nummila, 2018; Boitsov, Vagizov, Pavlov, Istomin, Aksenova, 2021; Cimino Chiara, Negri Elisa, Fumagalli Luca, 2019; Marques, Rasinmäki, Soares, Amorim, 2018;Vagizov, Istomin, Miheev, Potapov, Yagotinceva, 2021).

Для технологий, которые присутствуют не на всех этапах цепочки создания ценности лесопромышленного предприятия (табл. 2), было предложено их логичное перспективное функциональное назначение (табл. 3). Например, технологии больших данных были представлены в таблице 2 только на двух этапах из пяти – «система управления, учета и планирования» и «маркетинг», поскольку в работах исследователей [1, 7–10] (Feng, Audy, 2020; Bespalova, Polyanskaya, Lipinskaya, Gryazkin, Kazi, 2021; Choudhry, O’Kelly, 2018; Scholz, De Meyer, Marques, Pinho, Boaventura-Cunha, Van Orshoven, Rosset, Künzi, Kaarle, Nummila, 2018) были обозначены только эти этапы, хотя на практике перспективно использование технологий больших данных как в лесоводстве, лесозаготовке и деревообработке, так и в логистике. Исходя из данных таблицы 3, можно сделать вывод о том, что функционал цифровых технологии в основном связан с поддержкой принятия решений, сбором данных из среды предприятия лесной промышленности и их полной оцифровкой, диагностикой и предиктивной аналитикой, визуализацией, обучением сотрудников, а также учетом лесного фонда, оборудования и продукции.

В процессе внедрения цифровых технологий предприятия лесной промышленности сталкиваются с рядом проблем. Исследователи сходятся в следующих позициях:

1. Высокая стоимость и высокие требования к персоналу, технологическая и практическая сложность в реализации – требуются существенные вложения в технологии, а также высококвалифицированный персонал, способный внедрять и использовать эти технологии. В данном случае в первую очередь организации требуется существенная сумма на дорогостоящие технологические решения, связанные с затратами на покупку цифровых технологий, работы по их внедрению и интероперабельности с существующими производственными системами, а также работы по обеспечению их бесперебойного функционирования, в том числе в условиях резких климатических изменений в случае работы технологий на открытом воздухе [1, 7, 8, 10] (Feng, Audy, 2020; Bespalova, Polyanskaya, Lipinskaya, Gryazkin, Kazi, 2021; Choudhry, O’Kelly, 2018; Scholz, De Meyer, Marques, Pinho, Boaventura-Cunha, Van Orshoven, Rosset, Künzi, Kaarle, Nummila, 2018). С другой стороны, необходимы существенные затраты на квалифицированный персонал – перед управленцами стоит выбор, заключающийся в переобучении текущих кадров, либо в привлечении новых и дорогостоящих специалистов [1, 7, 9, 14] (Bespalova, Polyanskaya, Lipinskaya, Gryazkin, Kazi, 2021; Choudhry, O’Kelly, 2018). Проблема со специалистами в особенности актуальна в крупных государствах, таких как США, Канада, Финляндия и Россия, в которых добыча леса ведется вдали от мегаполисов и крупных городов [1] (Feng, Audy, 2020), что значительно увеличивает стоимость услуг работников, не желающих переезжать и работать в тяжелых климатических условиях. С точки зрения решения проблемы персонала на государственном уровне актуальна разработка учебных программ и дисциплин, нацеленных на развитие компетенций по работе и внедрение цифровых технологий в лесной промышленности, а предприятие, в свою очередь, может повышать квалификацию кадров через существующие образовательные программы и курсы смежных отраслей. Финансовая проблема должна решаться за счет мер государственной поддержки в рамках стратегии развития лесного комплекса [16], а также за счет собственных инициатив предприятий, связанных с готовностью вкладываться в технологии, искать инвесторов, запрашивать возможные субсидии у государства.

2. Отсутствие GSM-покрытия на трудноудаленных участках подразумевает невозможность внедрения некоторых цифровых технологий, работа которых напрямую зависит или связана с постоянным подключением к сети Интернет. Так, отсутствие GSM-покрытия на удаленных участках исключает возможность внедрения технологии Интернета вещей (Internet of things) – делает недоступным поддержание связи между устройствами в реальном времени, а альтернатива в виде технологий, работа которых основана на взаимодействии со спутниковыми системами, очень дорогая и имеет технические ограничения [7–9] (Bespalova, Polyanskaya, Lipinskaya, Gryazkin, Kazi, 2021; Choudhry, O’Kelly, 2018). В рамках решения данной проблемы государству целесообразно, с одной стороны, создание качественной спутниковой сети Интернет, а с другой – заключение договоров с телекоммуникационными компаниями на строительство вышек сотовой связи с уровнем сигнала 2G/3G/4G-LTE в трудноудаленных территориях.

3. Малое количество случаев внедрения цифровых технологий на практике – в то время как инновационных технологий существует достаточно большое количество, не все предприятия готовы внедрять такие технологии, поскольку на практике их внедряют средние и крупные игроки лесной промышленности, которые составляют меньшинство от всех лесозаготовителей, среди которых преобладают предприятия малого бизнеса, ведущие консервативный стиль управления и не заинтересованные в совершенствовании производства [1, 9] (Feng, Audy, 2020; Choudhry, O’Kelly, 2018). Для решения проблемы поможет более частое упоминание успешного использования современных технологий в лесной промышленности, например, в журналах лесной промышленности, новостных порталах по данной тематике, в конференциях, в интервью с предпринимателями, внедряющими инновации. Иными словами, необходимо создать информационный фон – внедрение цифровых технологий имеет место и эффективно даже на некрупных предприятиях.

4. Отсутствие четкого взаимодействия между государством и лесозаготовителем в вопросах финансирования, внедрения, создания благоприятных условий для имплементации цифровых технологий – данная проблема наблюдается во всех странах, у которых лесная отрасль занимает довольно значительную долю экономики (США, Россия, Канада, Финляндия). В первую очередь это связано с упомянутым выше распределением игроков на рынке лесного хозяйства – имеется огромное количество мелких частных бизнесов, не заинтересованных в цифровых решениях [9] Choudhry, O’Kelly, 2018), что сильно подрывает содержание стратегий развития лесного комплекса многих государств, поскольку из-за отсутствия связи между государством и предприятиями указанные меры поддержки неактуальны и не востребованы среди мелких игроков [1] (Feng, Audy, 2020), поскольку такие меры, с одной стороны, не соответствуют интересам некрупных предприятий, а с другой – информация о государственной поддержке буквально до них не доходит. В данном случае необходимо активизироваться в первую очередь государству и пытаться доводить информацию до всех игроков отрасли, например, за счет отправки представителей в регионы, организации встреч с предпринимателями, доведения информации о том, что инновационный вектор развития, согласно Стратегии развития лесного комплекса [16], поощряется льготами и субсидиями. Также за счет встреч с предпринимателями имеется возможность корректировки вышеупомянутой стратегии развития за счет учета мнения малых предприятий.

Заключение

Таким образом, исследование позволило определить, что большинство современных цифровых решений для лесной промышленности на данный момент находятся только в статусе осваиваемых или перспективных в освоении, при этом их комплексное внедрение позволяет создать лесопромышленному предприятию цифровую экосистему. Цифровые технологии в лесной промышленности в первую очередь направлены на поддержку принятия решений предприятия, сбор данных из среды предприятия лесной промышленности и их полную оцифровку, диагностику и предиктивную аналитику, визуализацию, обучение сотрудников, а также на учет лесного фонда, оборудования и продукции. Высокая стоимость и недостаток высококвалифицированного персонала, отсутствие GSM-покрытия, малое количество случаев внедрения технологий, а также недостаточное взаимодействие между государством и лесозаготовителями являются основными препятствиями при внедрении цифровых технологий на предприятиях лесной промышленности. Сокращение финансовых и временных затрат, получение достоверных данных о работе предприятия являются основными преимуществами при имплементации современных технологических решений.

Для дальнейших исследований, связанных с имплементацией цифровых технологий в лесной промышленности, следует обозначить три направления:

1. Обоснование выбора эффективного способа внедрения цифровых технологий в лесной промышленности на практике.

2. Выбор и обоснование методики оценки эффективности цифровых технологий в лесной промышленности.

3. Эффект и его количественная оценка от внедрения цифровых технологий на предприятии лесной промышленности.


Источники:

1. Feng Y., Audy J.-F. Forestry 4.0: a framework for the forest supply chain toward Industry 4.0 // Gestão & Produção. – 2020. – № 4. – doi: 10.1590/0104-530X5677-20.
2. Butko G.P., Yakovenko N.V. Increasing the competitiveness of the timber industry complex by means of innovative development // Aktualʹnye napravlenia naucnyh issledovanij XXI veka: teoria i praktika. – 2021. – № 2(53). – p. 7-17. – doi: 10.34220/2308-8877-2021-9-2-7-17.
3. Полянская О.А., Тамби А.А., Михайлова А.Е. Развитие лесопромышленного комплекса Российской Федерации: проблемы и перспективы // Петербургский экономический журнал. – 2020. – № 4. – c. 65-74. – doi: 10.24411/2307-5368-2020-10039.
4. Гавриков Л.Н., Мельникова Е.В. Современные инструменты управления бизнес-процессами в лесопромышленном комплексе // Инновации в химико-лесном комплексе: тенденции и перспективы развития: Материалы Всерос. науч.-практ. конф. Красноярск, 2019. – c. 80-82.
5. Пудовкина О.Е. Формирование цифровой экосистемы промышленной кооперации на базе передовых цифровых платформ в условиях реиндустрилизации // Вестник университета. – 2020. – № 9. – c. 41-48. – doi: 10.26425/1816-4277-2020-9-41-48.
6. Акбердина В.В. Трансформация промышленного комплекса России в условиях цифровизации экономики // Известия Уральского государственного экономического университета. – 2018. – № 3. – c. 82-99. – doi: 10.29141/2073-1019-2018-19-3-8.
7. Bespalova V.V., Polyanskaya O.A., Lipinskaya A.A., Gryazkin A.V., Kazi I.A. Digital technologies in forestry // 2nd all-russian scientific-technical conference on digital technologies in forest sector: IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. Saint Petersburg, 2021.– doi: 10.1088/1755-1315/806/1/012008.
8. Gingras J.-.F., Charette F. FPInnovations’ Forestry 4.0 Initiative. FPInnovations. Cofe.org. [Электронный ресурс]. URL: https://cofe.org/files/2017_Proceedings/FPInnovations%20Gingras%20Charette%20Forestry%204.0%20for%20COFE%202017.pdf .
9. Choudhry H., O’Kelly G. Precision forestry: a revolution in the woods. McKinsey&Company, Paper & Forest Products. [Электронный ресурс]. URL: https://www.mckinsey.com/industries/paper-and-forest-products/our-insights/precision-forestry-a-revolution-in-the-woods?cid=eml-web.
10. Scholz J., De Meyer A., Marques A.S., Pinho T.M., Boaventura-Cunha J., Van Orshoven J., Rosset C., Künzi J., Kaarle J., Nummila K. Digital technologies for forest supply chain optimization: existing solutions and future trends // Environmental Management. – 2018. – № 6. – p. 1108-1133. – doi: 10.1007/s00267-018-1095-5.
11. Boitsov A., Vagizov M., Pavlov V., Istomin E., Aksenova A. Robotic systems in forestry // 2nd all-russian scientific-technical conference on digital technologies in forest sector: IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. Saint Petersburg, 2021.– doi: 10.1088/1755-1315/806/1/012034.
12. Cimino Chiara, Negri Elisa, Fumagalli Luca Review of digital twin applications in manufacturing // Computers in Industry. – 2019. – doi: 10.1016/j.compind.2019.103130.
13. Marques A.S., Rasinmäki J., Soares R., Amorim P. Planning woody biomass supply in hot systems under variable chips energy content // Biomass and Bioenergy. – 2018. – p. 265-277. – doi: 10.1016/j.biombioe.2017.11.016.
14. Johannes W. Veile, Daniel Kiel, Julian Marius Müller, Kai-Ingo Voigt Lessons learned from Industry 4.0 implementation in the German manufacturing industry // Journal of Manufacturing Technology Management. – 2019. – № 5. – p. 977-997. – doi: 10.1108/JMTM-08-2018-0270.
15. Vagizov M.R., Istomin E.P., Miheev V.L., Potapov A.P., Yagotinceva N.V. Visual Digital Forest Model Based on a Remote Sensing Data and Forest Inventory Data // Remote Sensing. – 2021. – № 20. – doi: 10.3390/rs13204092.
16. Стратегия развития лесного комплекса Российской Федерации до 2030 года. Minpromtorg.gov.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://minpromtorg.gov.ru/common/upload/files/docs/Project_les2030_20102017.pdf.

Страница обновлена: 27.11.2022 в 13:56:42