Формирование стратегии цифровой трансформации промышленных предприятий

Устинова О.Е.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 3 (Июль-сентябрь 2022)

Цитировать:
Устинова О.Е. Формирование стратегии цифровой трансформации промышленных предприятий // Вопросы инновационной экономики. – 2022. – Том 12. – № 3. – С. 1427-1442. – doi: 10.18334/vinec.12.3.115129.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=49551586
Цитирований: 11 по состоянию на 07.12.2023

Аннотация:
Цифровизация считается одним из важнейших факторов изменений в производственной цепочке создания стоимости, поэтому компании активно занимаются планированием своей цифровой трансформацией. Цифровизация позволяет производственным компаниям управлять сложными производственными процессами и открывает новые возможности в отношении эффективности, адаптивности и автоматизации, тем самым обеспечивая конкурентоспособность и рост. Для достижения этих целей цифровые технологии необходимо внедрить во все сферы деятельности компании. Однако различные исследования показывают, что некоторые из них по-прежнему испытывают трудности с внедрением цифровой технологий. Одна из часто упоминаемых причин заключается в том, что руководство не имеет четкого представления о том, какие решения в части цифровизации действительно перспективны из широкого спектра существующих подходов для конкретной ситуации. Вследствие подобной неопределенности руководители компаний также испытывают сложности с составлением стратегии цифровой транформации. В данной работе в результате анализа динамики цифровой трансформации на основе статистических данных компаний разных стран и обобщения подходов к формированию стратегии цифровой трансформации промышленных предприятий схематично представлен процесс цифровой трансформации на основе модели зрелости.

Ключевые слова: цифровизация, цифровая трансформация, цифровые технологии, стратегия, промышленные компании

Финансирование:
Статья подготовлена по результатам исследований, выполненных за счет бюджетных средств по государственному заданию Финуниверситета.

JEL-классификация: M31, M38, M39



Введение

В настоящее время одной из самых многообещающих технологических и деловых возможностей для организаций является цифровая трансформация, получившая название Индустрии 4.0 или Четвертой промышленной революции, основанная на включении лучших возможностей обработки растущего объема доступной информации. Важный элемент этой трансформации составляет искусственный интеллект, тесно связанный с обработкой массивной информации, большими данными, использованием передовых компьютерных алгоритмов и взаимосвязью между устройствами и людьми. В новой парадигме технологического развития широко используются такие выражения, как большие данные, Интернет вещей (IoT), блокчейн, киберфизические системы, киберпроизводитель и т.д. Цифровые технологии фиксируют, обрабатывают, передают и интегрируют аналоговую информацию, например, данные, документы и процедуры, в цифровые (виртуальные) значения, которые затем используются в рабочих системах производственных компаний. Примерами являются дополненная реальность [20] (Nee, Ong, Chryssolouris et al., 2012), радиочастотная идентификация [18] (Louw, Walker, 2018) и системы управления данными [23] (Porter, Heppelmann, 2015). Важно при этом подчеркнуть, что внедрение цифровых технологий, включая трансформацию существующих организационных структур и процессов, позволит провести успешную цифровизацию производственных систем компании и ее в целом. Информационно-коммуникационные технологии в течение многих лет постоянно стимулировали технологическое развитие в машиностроении и смежных отраслях. В наши дни создаются интеллектуальные технические системы, общающиеся и взаимодействующие друг с другом через Интернет. Эти так называемые киберфизические системы все чаще находят применение в промышленном производстве. Они основаны на тесном взаимодействии механики, электроники и программного обеспечения. Использование таких систем в промышленном производстве часто декларируется как Smart Factory, т.е. способности объединять в сеть интеллектуальные машины, операционные ресурсы, средства для хранения и транспортировки и т.п. на специальной основе, формирующей эффективные сети с добавленной стоимостью [14] (Gausemeier, Plass, 2014). Это, в свою очередь, открывает перед производственными компаниями широкий спектр возможностей для повышения производительности, например, за счет гибких производственных процессов, более ориентированных на клиента продуктов или новых форм взаимодействия человека и машины [16] (Kagermann, Wahlster, Helbig, 2013). Среди наиболее успешных компаний в условиях цифровизации, чья рыночная власть постоянно увеличивается, следует выделить крупные корпорации, такие как Microsoft, Apple, Google, Amazon и Facebook. Несмотря на то, что цифровая трансформация уже много лет является одной из основных проблем компаний, различные исследования показывают, что предприятия по-прежнему сталкиваются с трудностями при внедрении цифровизации. Причин тому множество: неясные цели, неуправляемые риски, неочевидные потенциальные выгоды, отсутствие конкретного бюджета и т.д. [15] (Horváth, Reichmann, Baumöl, Hoffjan, Möller, Pedell et al., 2018). Перед компаниями стоит задача из множества вариантов реализации выбрать именно те, которые соответствуют позиции компании и обещают успех [8] (Bley, Leyh, Schäffer, 2016). Не существует всеобъемлющего видения или стратегического плана комплексной реализации цифровой трансформации.

Целью данной работы выступает обобщение подходов к формированию стратегии цифровой трансформации промышленных предприятий и выявление тенденций цифровой трансформации на основе анализа статистических данных компаний разных стран, в результате которого схематично представлен процесс цифровой трансформации на основе модели зрелости. Методологическую основу исследования составляют концепции формирования корпоративной и инновационной стратегии. Исследовательская часть включала анализ научно-методических работ в области цифровой трансформации промышленных компаний. В качестве гипотезы выдвинуто предположение о том, что уровень цифровой зрелости компаний формируется на основе внешних (технологических) и внутренних (способности инвестировать в соответствующие цифровые возможности) факторов.

Обзор литературы

Процесс цифровой трансформации связан не только с исключительно приобретением цифровых технологий, но и умениями их использовать [13] (Flott, Callahan, Darzi, Mayer, Urol, 2016). Отправной точкой в ​​формировании цифровой компании является создание цифровой стратегии. При этом она должна быть точной и согласованной с общей корпоративной стратегией [19] (Ochoa, 2016). Это означает, что компаниям следует согласовать свою организационную структуру, развитие человеческих талантов, механизмы финансирования, а также показатели эффективности с выбранной цифровой стратегией [9] (Catlin, Scanlan, Willmott, 2015). Цифровая стратегия описывает намерения компаний в отношении ее цифровизации, включая применение цифровых технологий для производственных процессов и предоставляемых продуктов или услуг, преобразование или создание бизнес-моделей на основе цифровых технологий [25] (Schallmo, Williams, Lohse, 2018). При этом цифровые инструменты управления на основе использования программных продуктов предлагают несколько возможностей осуществления операций с информацией [2] (Pogodina, Ustinova, 2022). Технологии Индустрии 4.0 позволяют сократить время вывода на рынок новой продукции, повысить результативность взаимодействия с клиентами, более эффективно использовать ресурсы [3] (Trachuk, Linder, 2020). Некоторые авторы отмечают значимость построения экосистем, имеющих непосредственное отношение к цифровым технологиям, и высокой компетентности в области работы с большими данными [1] (Klimanova, Basaev, 2022). Таким образом, успех цифровой стратегии зависит не только от типа используемой технологии, но и от способности компании инвестировать в соответствующие цифровые возможности, согласовывая при этом как цифровую стратегию, так и общую стратегию организации [9] (Catlin, Scanlan, Willmott, 2015).

Историческим ориентиром в оценке внедрения цифровых технологий является модель зрелости возможностей (CMM – Capability Maturity Model). Эта модель оценивает уровень цифровой интеграции в организациях по проектированию и разработке программного обеспечения. Они способствуют оценке технологического внедрения в организациях [27] (Schwer, Hitz, Wyss, Wirz, Minonne, 2018). Кроме того, она полезна для определения плана действий, направленного на достижение более высоких уровней зрелости. Модель зрелости может выступать в качестве референта для сравнения с другими организациями в том же секторе экономики или уровня цифрового развития разных секторов [12] (De Carolis, Macchi, Negri, Terzi, 2017).

Начиная процесс цифровой трансформации, компании необходимо знать текущий уровень ее цифровой зрелости. Такая оценка позволит быть в курсе доступных возможностей и возможных сценариев действий [6] (Blatz, Bulander, Dietel, 2018). Концепция цифровой зрелости связана со сравнением текущего состояния организации или процесса с идеальным или полностью готовым состоянием [26] (Schumacher, Erol, Sihn, 2016). Модели зрелости можно использовать для оценки и сравнения процессов улучшения с целью определения развития возможностей в конкретной организационной области на основе достигнутых успехов [11] (De Bruin, Freeze, Kaulkarni, Rosemann, 2005).

Важно отметить, что модели зрелости не являются моделью готовности, поскольку последняя оценивает готовность системы к технологическому вмешательству, а модель зрелости показывает ее текущее состояние [26] (Schumacher, Erol, Sihn, 2016). Модели зрелости следует понимать как полезные инструменты для понимания статус-кво организационных способностей с целью разработки мер по их улучшению [5] (Becker, Knackstedt, Pöppelbuß, 2009), помогая компаниям обеспечить процесс цифровизации. На этом пути организациям помимо приобретения технологий необходимо понимать, как следует взаимодействовать с другими системами и как такое взаимодействие может повысить ценность, предоставляемую их конечным клиентам [13] (Flott, Callahan, Darzi, Mayer, Urol, 2016). Цифровая зрелость достигается не только тогда, когда оцифровываются производственные процессы, но и тогда, когда мысли и организационная культура преобразуются в цифровую перспективу, определяя эффективность организации [4] (Álvarez Marcos, Capelo Hernández, Álvarez Ortiz, 2019). Модели зрелости рассматривают цифровую трансформацию как развивающийся путь, который проходит через последовательные цифровые этапы, характеризующиеся растущей цифровой интеграцией. При этом организации учатся точно реагировать на возникающую конкурентную цифровую среду. Цифровизация производственных компаний осуществляется в целях горизонтальной интеграции посредством сети создания ценности и вертикальной интеграции всех корпоративных уровней [24] (Posada, Toro, Barandiaran et al., 2015). Вертикальная интеграция или интеграция внутри компании (или картирование внутренней интеграции) состоит из оценки системы по-другому, чтобы определить важные области для их помощи [21] (Pérez-Lara, Saucedo-Martínez, Marmolejo-Saucedo et al., 2020). Корпоративное планирование, производство, управление производством, контроль и приводы являются примерами информационных систем; подсистемы и физические «вещи» являются элементами типичной производственной системы. Такая интеграция в производственную систему обеспечивает гибкость, реконфигурируемость, а также быструю адаптацию к различным типам продукции. Вертикальная интеграция позволяет обрабатывать собранную массивную информацию прозрачным образом [24] (Posada, Toro, Barandiaran et al., 2015).

Результаты

Как уже было отмечено, отправной точкой процесса цифрового преобразования компании является определение фактического положения путем оценки текущей производительности. На основе этого может быть сформулирована вытекающая из бизнес-стратегии целевая позиция компании, ориентированная на спрос. Путь от фактического к целевому положению можно конкретизировать с помощью стратегии цифровой трансформации. Поскольку цифровизация описывает многообразные социально-технические явления, процессы использования технологий в более широком индивидуальном, организационном и общественном контекстах [17] (Legner, et al., 2017), стратегия цифровизации придерживается общей корпоративной стратегии. Она представляет собой целостное намерение компании оптимизировать всю деятельность, связанную с процессом цифровой трансформации, для создания конкурентных преимуществ за счет новых технологий и методов [22] (Pfenning, Eigner, 2020).

Рейтинг IMD – Мировой рейтинг цифровой конкурентоспособности (World Digital Competitiveness Ranking) на протяжении пяти лет оценивает способность и готовность 64 стран внедрять и использовать цифровые технологии в качестве ключевого фактора экономических преобразований в бизнесе, правительстве и обществе в целом. Методология Центра мировой конкурентоспособности IMD исходит из следующего: на основе анализа, проведенного ведущими учеными, и собственных исследований все критерии сгруппированы в подфакторы. Подфакторы, независимо от количества содержащихся в них критериев, имеют одинаковый вес при общей консолидации результатов. В случае с рейтингом мировой конкурентоспособности вес каждого подфактора составляет 5% (20 х 5 = 100). Это позволяет «фиксировать» вес подфакторов независимо от количества критериев, которые они включают.

На рисунке 1 представлена информация по странам в отношении цифровой трансформации компаний исходя из представленной выше методологии (индекс от 1 до 10). Лидерами в данной области с показателями выше 7 в 2022 г. являются Дания (7,69), Финляндия, Индия, Норвегия, Швеция и США (7,03). Индекс выше 6 имеют компании таких стран, как Канада, Китай, Казахстан, Сингапур, Израиль, США и др. Следующую группу стран (индекс выше 5) составляют Австралия, Австрия, Бельгия, Франция др. В отношении цифровой трансформации российских компаний наблюдается отрицательная динамика, так, в 2018 и 2019 гг. индексы составляли 5,45 и 5,49 соответственно, а начиная с 2020 г. происходит понижение с 4,77 до 4,56 в 2021 г. За 2022 год данные по РФ не представлены. Замедление темпов цифровой трансформации может быть обусловлено разными причинами, в том числе нечеткими целями, нехваткой финансирования таких проектов, негативным предыдущим опытом внедрения цифровых технологий, сложностями процессов интеграции отдельных участков в единую цифровую систему, неуправляемыми рисками, неочевидными потенциальными выгодами и др.

Рисунок 1. Цифровая трансформация в компаниях

Источник: составлено автором на основе [28].

В успехе цифровой трансформации немаловажное значение имеют технологические (цифровые) навыки. Среди стран, имеющих наивысший индекс (больше 8), необходимо отметить Финляндию, Данию, Швецию, Нидерланды, Сингапур, Норвегию и США. Показатель более 7 имеют такие страны, как Китай, Канада, ОАЭ, Индия, Великобритания и др. Следующая группа стран (с показателем выше 6) представлена Ирландией, Австралией, Австрией, Казахстаном, Италией и др. В отношении Российской Федерации за 2022 год данные по РФ не представлены, а по предыдущим периодам вновь наблюдается ежегодная отрицательная динамика с 7,12 в 2018 г. до 6,13 в 2021 г. Таким образом, необходимость развития внутрикорпоративных, профессиональных и общеобразовательных программ обучения в целях формирования цифровых, технологических навыков становится очевидной.

Рисунок 2. Цифровые/технологические навыки

Источник: составлено автором на основе [28].

В отношении стран – лидеров по использованию больших данных и аналитики следует выделить Данию, Израиль, ОАЭ, и США с показателями выше 6. При этом США в 2022 году достигли индекса 7,2. Следующая группа стран оценена со значениями выше 5 и включает Австрию, Канаду, Китай, Казахстан, Ирландию, Великобританию и др. В отношении Российской Федерации следует отметить положительный тренд, так, в 2018 году индекс составлял 3,9, в последующие годы – выше 5. В целом подобная динамика отмечается у большинства стран и скорее обусловлена объективными предпосылками увеличения информационных потоков и необходимостью их обработки.

Рисунок 3. Использование больших данных и аналитики

Источник: составлено автором на основе [28].

Проведенный анализ позволяет констатировать недостаточное внимание со стороны руководства в отношении необходимости разработки и внедрения стратегии цифровой трансформации российских компаний и сокращения отставания от стран-лидеров. Важно подчеркнуть, что на постсоветском пространстве компании Казахстана имеют рейтинг выше, нежели российские. Для достижения более высоких рейтинговых результатов и повышения конкурентоспособности российским промышленным компаниям необходимо оценить существующий уровень цифровой зрелости и определить целевые позиции для повышения своей производительности.

На основе моделей зрелости компании могут систематически фиксировать свой статус эффективности. Предварительно предприятию следует определить направление, в котором оно планирует развиваться в будущем. Учитывая, что внешние воздействия зачастую затрудняют достижение цели, компаниям следует своевременно осуществлять корректировки цифровой трансформации, осознавая при этом целевую позицию. На рисунке 4 представлен процесс цифровой трансформации на основе моделей зрелости в направлении целевой позиции – повышения производительности.

Рисунок 4. Процесс цифровой трансформации на основе модели зрелости

Источник: составлено автором.

Текущее положение компании требует оценки с точки зрения цифровой зрелости, в том числе формирования текущего профиля производительности. Оценка цифровой зрелости может включать несколько направлений, в том числе ресурсные возможности, процессы управления и организацию профессиональной деятельности, коммуникации, используемые технологии, способы хранения, передачи и обработки информации, компетенции сотрудников и уровень организационной культуры.

На следующем этапе следует определить позицию, которой промышленная организация хочет достичь в будущем (целевая позиция). При этом важно учитывать основные положения корпоративной стратегии и корпоративные цели, поскольку от этого в значительной степени зависит будущий уровень зрелости, которого компания планирует достичь. Предварительно необходимо осуществить стратегическое предвидение. Систематическое предвидение развития рынков, технологий и бизнес-среды служит для определения перспективной будущей позиции компании в области цифровизации. При этом требуется точное видение будущего, чтобы соответствующим образом скорректировать последующую стратегию. Для стратегического предвидения используются два общепризнанных метода: анализ тенденций и метод сценариев [14] (Gausemeier, Plass, 2014). Они подходят для определения двух целевых позиций с разными временными горизонтами, которые шаг за шагом строятся друг на друге. Чтобы оценить среднесрочное развитие цифровизации, к примеру временной горизонт около 5 лет, необходимо провести анализ тенденций, т.е. возможное будущее развитие, которое в определенной степени можно наблюдать в текущий момент времени и которое будет оказывать влияние на будущий бизнес благодаря вероятности его возникновения и силе воздействия. За анализом тенденций следует оценка долгосрочного развития цифровизации во временном горизонте примерно 10 лет. С помощью сценарной техники в рамках прогноза систематически предвосхищаются будущие события. Будущие сценарии обычно представляют собой понятные описания возможных будущих ситуаций. Они очерчивают различные мыслимые возможности развития конкретной рассматриваемой области с выбираемым горизонтом планирования, а также подходят для оценки долгосрочных разработок.

Затем следует оценить влияние будущих изменений на организацию. Полученные результаты используются для формирования профиля производительности конкретной компании. Из целевого/фактического сравнения уровней производительности, содержащихся в профиле, как правило, становится очевидным повышение показателя производительности. Реализация таких мероприятий должна быть отражена в виде стратегии цифровой трансформации, описывающей на основе итерационного подхода процесс трансформации компании от текущей позиции к организации в будущем или целевой позиции. Цель контроллинга предпосылок состоит в том, чтобы проверить, верны ли допущения, предусмотренные стратегией. При обнаружении отклонений в реализации необходимо своевременно скорректировать саму стратегию.

Известные подходы к разработке стратегий цифровизации состоят из трех общих фаз: анализ исходной ситуации, определение целевой позиции и планирование мер по реализации:

- анализ исходной ситуации может проводиться с помощью классических методов анализа (SWOT-анализ, GAP-анализ и др.). Важно подчеркнуть, что применение этих методов во многом зависит от предыдущих знаний и опыта пользователя в области цифровой трансформации и может привести к различным результатам;

- определение целевой позиции не всегда подкрепляется методами предвидения. Существуют опасения, что при определении будущей позиции могут быть непреднамеренно упущены существенные аспекты. Более того, в настоящее время нет единого детального методологического подхода, показывающего, как текущая позиция может развиться, учитывая постоянные изменения во внешней среде;

- внедрение цифровизации зачастую реализуется с помощью планов действий или дорожных карт. Их состоятельность в части содержания во многом зависит от мастерства автора. Взаимозависимости, препятствия или синергизм между мерами и стратегическими программами не всегда могут быть определены на систематической основе.

На рисунке 2 представлена методология исследования дизайна (DRM), состоящая из четырех фаз [7] (Blessing, Chakrabarti, 2009).


Этапы/вехи Полученные результаты


Рисунок 2. Методология разработки стратегий цифровизации

Источник: [7] (Blessing, Chakrabarti, 2009).

Как уже отмечалось ранее, оценка эффективности в условиях цифровизации является отправной точкой методологии, служащей для определения текущей эффективности компании с социотехнической точки зрения и использования выбранной модели зрелости. На фоне того, что цифровизация оказывает влияние не только на технические составляющие компании, во многих случаях утвердился социотехнический подход. Цель его состоит в определении текущего профиля производительности, отражающего положение компании и выявляющего сильные и слабые стороны и отправные точки для повышения производительности.

На начальном этапе необходимо определить подходящую модель зрелости. Пригодность модели зависит от различных факторов (например, включенных критериев оценки, усилий по проведению оценки с точки зрения времени, персонала и т.п.). Решающим фактором является то, насколько модель имеет различные критерии с несколькими уровнями эффективности. В некоторых моделях зрелости эти критерии объединены в поля или области. В идеале критерии и уровни эффективности должны сопровождаться краткими описаниями. Уровень производительности считается достигнутым в случае, когда критерии, содержащиеся в описании, полностью выполнены [10] (Christiansen, 2009). Модели зрелости с подробным описанием особенно подходят для разработки стратегий. Существует большое количество моделей зрелости цифровизации с различной направленностью. Поэтому компаниям сначала необходимо определить требования к ней. Например, в случае горизонтальной интеграции может быть предусмотрено несколько уровней производительности: от отсутствия взаимосвязи IT-систем во всей цепочке создания стоимости, частичного подключения IT-систем к сети на отдельных этапах цепочки создания стоимости внутри компании до обширной взаимосвязи ИТ-систем внутри компании и за ее пределами и полной интеграции всех IT-систем во всей цепочке создания стоимости от поставщика к производителю и клиентам. Если рассматривать критерий системной инженерии, то могут быть представлены следующие уровни производительности: использование классических методов разработки, применение междисциплинарных инженерных и классических подходов, внедрение системной инженерии, подразумевающей целостное и междисциплинарное развитие системы и распространение продвинутой системной инженерии, учитывающей ранние этапы разработки продукта.

Заключение

В данной работе представлена ​​процедура, позволяющая разработать стратегию цифровизации с использованием модели зрелости. Целевые позиции могут быть определены в два разных момента времени, что поддерживает постепенную цифровую трансформацию компании. В частности, промышленные компании получают подходящий инструмент для определения соответствующих аспектов цифровизации и планирования их реализации в стратегии. Вместе с тем следует отметить, что методологический подход в настоящее время еще недостаточно учитывает взаимозависимости между критериями модели зрелости. Однако выявленные взаимозависимости должны быть приняты во внимание во время реализации, чтобы наилучшим образом использовать синергетический эффект. В настоящее время учет взаимосвязей все еще выполняется вручную и зачастую только при планировании реализации, что в основном обусловлено опытом пользователя. Для отслеживания достижений в реализации стратегии цифровой трансформации необходим непрерывный контроллинг происходящих событий во внешней среде и их тенденции. Для эффективного управления реализацией могут быть использованы индикаторы, отслеживающие ход развития, направленного на повышение производительности. Для достижения целевых уровней производительности в стратегии цифровизации целесообразно определить конкретные меры для каждого уровня. Ход выполнения отдельных мер проще отслеживать, если он поддерживается мониторингом цифровой трансформации.

Учитывая изложенное, подчеркнем, что основным инструментом как для запуска и управления цифровой стратегией, так и процесса трансформации является модель зрелости. Организации необходимо признать ее технологические возможности и будущий статус. Эти аспекты помогают разработать конкретные действия, способные направлять организацию к повышению производительности в процессе цифровой трансформации.


Источники:

1. Климанова Я.Д., Басаев З.В. Стратегии цифровой трансформации бизнес-моделей на российском рынке розничной торговли // Экономика, предпринимательство и право. – 2022. – № 6. – c. 1723-1742. – doi: 10.18334/epp.12.6.114964.
2. Погодина Т.В., Устинова О.Е. Цифровые инструменты управления компаниями: теория и практика // Вестник Удмуртского университета. – 2022. – № 32(1). – c. 48–55.
3. Трачук А.В., Линдер Н.В. Влияние технологий индустрии 4.0 на повышение производительности и трансформацию инновационного поведения промышленных компаний // Стратегические решения и риск-менеджмент. – 2020. – № 2. – c. 132-149.
4. Álvarez Marcos J., Capelo Hernández J., Álvarez Ortiz J. I. La madurez digital de la prensa española. Estudio de caso // Revista Latina de Comunicación Social. – 2019. – № 74. – p. 499–520.
5. Becker J., Knackstedt R., Pöppelbuß J. Developing maturity models for IT management // Business and Information Systems Engineering. – 2009. – № 3. – p. 213–222.
6. Blatz F., Bulander R., Dietel M. Maturity model of digitization for SMEs. Maturity model to measure the status of digitization in SMEs // In 2018 IEEE International Conference on Engineering, Technology and Innovation: ICE/ITMC 2018 – Proceedings. 2018. – p. 1–9.
7. Blessing L. T. M., Chakrabarti A. DRM, a Design Research Methodology. - London: Springer, 2009.
8. Bley K., Leyh C., Schäffer T. Digitization of German Enterprises in the Production Sector. Do they know how “digitized” they are? // In Surfing the IT innovation wave: 22nd Americas Conference on Information Systems (AMCIS 2016): San Diego, CA, 11–14 August 2016. Americas Conference on Information Systems; Association for Information Systems. AMCIS. Red Hook, NY: Curran Associates Inc. 2016. – p. 736–746.
9. Catlin T., Scanlan J., Willmott P. Raising your digital quotient // McKinsey Quarterly. – 2015.
10. Christiansen S.-K. Methode zur Klassifikation und Entwicklung reifegradbasierter Leistungsbewertungs- und Leistungssteigerungsmodelle. / Dissertation, Fakultät für Maschinenbau, HNI-Verlagsschriftenreihe, Band 264. - Universität Paderborn, Paderborn, 2009.
11. De Bruin T., Freeze R., Kaulkarni U., Rosemann M. Understanding the main phases of developing a maturity assessment model // In Australasian Conference on Information Systems (ACIS). 2005. – p. 109.
12. De Carolis A., Macchi M., Negri E., Terzi S. A maturity model for assessing the digital readiness of manufacturing companies. / In Advances in production management systems. The path to intelligent, collaborative and sustainable manufacturing., 2017. – 298–305 p.
13. Flott K., Callahan R., Darzi A., Mayer E., Urol F. A patient-centered framework for evaluating digital maturity of health services: A systematic review // Journal of Medical Internet Research. – 2016. – № 18(4). – p. 1–10.
14. Gausemeier J., Plass C. Zukunftsorientierte Unternehmensgestaltung. Strategien, Geschäftsprozesse und IT-Systeme für die Produktion von morgen. / 2nd ed. - Munich: Hanser, 2014.
15. Horváth P., Reichmann T., Baumöl U., Hoffjan A., Möller K., Pedell B. (Eds.). Transformation im Controlling. Umbrüche durch VUCA-Umfeld und Digitalisierung. / 1st ed. (Controlling, Special Edition. - Munich: Vahlen Franz, 2018.
16. Kagermann H., Wahlster W., Helbig J. Recommendations for implementing the strategic initiative INDUSTRIE 4.0. / Final report of the Industrie 4.0 Working Group. acatech – Deutsche Akademie der Technikwissenschaften e.V. - Berlin, 2013.
17. Legner C., et al. Digitalization: opportunity and challenge for the business and information systems engineering community // Bus. Inf. Syst. Eng. – 2017. – № 59(4). – p. 301–308.
18. Louw L., Walker M. Design and implementation of a low cost RFID track and trace system in a learning factory // Procedia Manuf. – 2018. – № 23. – p. 255–260.
19. Lorenzo Ochoa O. Modelos De Madurez Digital: ¿En Qué Consisten Y Qué Podemos Aprender De Ellos? // Boletín de Estudios Económicos. – 2016. – № 71(219). – p. 573–590.
20. Nee A., Ong S.K., Chryssolouris G. et al. Augmented reality applications in design and manufacturing // CIRP Ann Manuf Technol. – 2012. – p. 657–679.
21. Pérez-Lara M., Saucedo-Martínez J., Marmolejo-Saucedo J. et al. Vertical and horizontal integration systems in Industry 4.0 // Wirel Netw. – 2020. – № 26. – p. 4767–4775.
22. Pfenning P., Eigner M. A novel procedure model for developing individualized digitalization strategies // Proc. Des. Soc. Des. Conf. – 2020. – № 1. – p. 667–676.
23. Porter M.E., Heppelmann J.E. How smart, connected products are transforming companies // Harvard Bus Rev (HBR). – 2015. – № 93. – p. 96–114.
24. Posada J., Toro C., Barandiaran I. et al. Visual computing as a key enabling technology for Industrie 4.0 and Industrial Internet // IEEE Comput Graphics Appl. – 2015. – № 35. – p. 26–40.
25. Schallmo D., Williams C. A., Lohse J. Clarifying digital strategy-detailed literature review of existing approaches // The XXIX ISPIM Innovation Conference – Innovation, The Name of the Game. 2018. – p. 1–22.
26. Schumacher A., Erol S., Sihn W. A maturity model for assessing industry 4.0 readiness and maturity of manufacturing enterprises // Procedia CIRP. – 2016. – № 52. – p. 161–166.
27. Schwer K., Hitz C., Wyss R., Wirz D., Minonne C. Digital maturity variables and their impact on the enterprise architecture layers // Problems and Perspectives in Management. – 2018. – № 16(4). – p. 141–154.
28. World Competitiveness Ranking. [Электронный ресурс]. URL: https://www.imd.org/centers/world-competitiveness-center/rankings/world-competitiveness/ (дата обращения: 08.07.2022).

Страница обновлена: 20.12.2023 в 18:37:12