Подходы к анализу цифровой трансформации наукоемких организаций

Введение

Современные условия функционирования промышленных предприятий, научно-исследовательских институтов развития, высокотехнологичных компаний и отраслей предполагают реализацию стратегий трансформации для соответствия условиям цифровой экономики. Развитие высоких технологий, непрерывно возрастающая динамика межотраслевых взаимодействий системообразующих предприятий, большие вызовы, возникающие в следствие негативного влияния экзогенных факторов – все это обуславливает необходимость применение новых инструментов для поддержания и наращивания конкурентоспособности. При этом, одним из ключевых факторов, определяющих конкурентоспособность организации является ее способность к восприятию новых технологий, что, напрямую проистекает из технологической зрелости и готовности компании к цифровой трансформации.

Современные исследования сложных систем рассматривают цифровизацию как неотъемлемый процесс развития экономики. Так, в работе А.А. Петрова представлены основные проблемы, вызовы и риски, характеризующие процессы цифровой трансформации [1]. В работе И.С. Антонова, В.Н. Родионовой описана связь цифровой трансформации предприятия с его конкурентоспособностью [2]. И.М. Зайченко и др. в своей работе расширили методологический базис исследований цифровизации бизнеса [3]. И.В. Тарасов рассматривает цифровую трансформацию предприятия как стратегическую задачу, изучая предпосылки и предлагая подходы к осуществлению цифрового перехода [4].

Научные проблемы, возникающие как следствие неизбежной цифровизации экономики широко представлены в современной профильной литературе. Благодаря междисциплинарным свойствам возникающих задач и методов их решения, особую актуальность, как проявление цифровизации, представляют собой исследования в области поддержки принятия решений. Механизмы оцифровки бизнес-процессов, разработка инструментальных средств и методических рекомендации по поддержке принятия управленческих решений – важное направление современных исследований. Так, С.Л. Егоров в своей работе анализирует значение систем поддержки принятия управленческих решений в деятельности современных организаций [5], а А.В. Аверченков и пр. рассмотрели поддержку принятия управленческих решений в сфере логистических предприятий. Эффективные механизмы решения задач поддержки принятия управленческих решений представляют отдельную значимость в условиях неопределенности. Такие задачи в экономических системах нередко связаны с инновационным развитием, анализом систем с наукоемкой компонентой и являются благодатной почвой исследований [7].

Применение инструментария математического моделирования сложных систем является эффективным средством снижения неопределенности в современных экономических системах. Например, в работе [8] авторами представлены подходы на основе Парето-оптимизации. Широкое применение нашли методы нечеткой логики в разработке механизмов управления сложными производственными системами [9]. Инновационная деятельность и научные разработки являются приоритетным направлением методических разработок и систем принятия решений [10]. Применительно к задачам обеспечения экономического развития, исследователи предлагают различные механизмы обработки, анализа и прогнозирования. Например, в работе [11] для анализа научно-технологической безопасности авторами применяется инструментарий на основе теории случайных процессов. Обобщая краткий обзор, необходимо отметить, что цифровая трансформация, привносимые возможности и вызовы — перспективное и актуальное направление научных исследований.

Гипотезой исследования является предположение о тесной взаимосвязи конкурентоспособности наукоемких организаций, результативности управления, мониторинга и прогнозирования динамики изменения значимых показателей эффективности. В этой связи, представляется целесообразным использовать экономико-математическое моделирование для развития инструментария управления наукоемкими организациями в отношении оценки и прогнозирования динамики их функционирования. Целью исследования является совершенствование существующих механизмов количественного анализа функционирования наукоемких организаций в условиях цифровой трансформации. Указанная цель потребовала решения задачи актуализации инструментария мониторинга эффективности организаций с учетом цифровой трансформации. Научная новизна исследования заключается в разработанной системе индикаторов оценки наукоемких организаций и подходе к формированию индекса цифровизации. Верификация результатов с применением методов экономико-математического моделирования количественно подтвердила выводы о связи динамики развития организации и ее готовности к цифровой трансформации.

Цифровая трансформация экономических систем

Обеспечение цифровой трансформации – многокритериальная задача, включающая институциональный, управленческий, кадровый и технический аспекты, а также совершенствование аппаратной составляющей, обеспечивающей сопровождение технологических процессов. Внедрение новых технологий требует от персонала соответственного специализированного дополнительного обучения, а также адаптации к новым условиям работы. Также целесообразно уделять особое внимание сбору, хранению данных и применение инструментария для их анализа [12]. Цифровые технологии быстро развиваются, поэтому организации должны постоянно следить за новыми тенденциями и обновлять свои системы и процессы, в том числе системы безопасности. Таким образом, цифровая трансформация является необходимой задачей для организаций, которые хотят сохранить свою конкурентоспособность.

Оценка конкурентоспособности организации выступает существенным аспектом стратегического управления. Этот процесс включает в себя изучение внутренней и внешней среды организации для выявления ее сильных и слабых сторон. Есть несколько теоретических аспектов, связанных с оценкой конкурентного преимущества, в том числе подход, основанный на ресурсах, который называется моделью пяти сил Портера и анализ создания цепочки стоимости [13]. Ресурсный подход говорит нам о том, что конкурентное преимущество фирмы определяется ее уникальными ресурсами и способностями. Данные ресурсы могут являться материальными или нематериальными и также могут включать физические активы, человеческий капитал, организационную культуру и репутацию бренда. Данная теория подчеркивает важность выявления и использования уникальных ресурсов организации для достижения устойчивого конкурентного преимущества.

Реализация современных инструментов поддержки принятия решений с применением имитационного моделирования сложных систем трудно представить без использования информационных технологий, позволяющих автоматизировать расчеты и снизить время, требуемое на принятие управленческого решения, благодаря своевременной обработке массивов данных. В условиях непрерывного роста объема обрабатываемых данных, ускорения темпов роста технологического прогресса высокой конкуренции на мировых и внутренних рынках, разработка и внедрение цифровых инструментов поддержки принятия решений является необходимым фактором обеспечения конкурентоспособности наукоемкого предприятия. Создаваемые экономико-математические модели, методики и инструменты совершенствования процессов управления организациями достигают значительной большей эффективности при реализации их в виде информационно-аналитического продукта, благодаря синергетическому эффекту и единой интегрированной среде взаимодействия пользователя и системы.

Система индикаторов наукоемкой организации в условиях цифровой трансформации

На сегодняшний день, разработка аналитических решений на основе информационных систем является необходимостью, обуславливающей поступательное движение организации к эффективной реализации стратегий развития наукоемкого сектора экономики, обеспечивая рост конкурентоспособности предприятия, отрасли, региона и, как следствие, создания новых высокотехнологичных рабочих мест, обеспечивающих технологический задел на будущее. Именно поэтому, реализация информационно-аналитического инструментария, обеспечивающего автоматизацию процессов расчетов, предваряющих принятие управленческого решения, является важным аспектом оценки эффективности функционирования. Рассмотрим систему индикаторов для оценки конкурентоспособности организаций. Разобьем систему на несколько проекций, а именно на кадровый потенциал, финансово-экономическую устойчивость, инновационное развитие и эффективность управления и рассмотрим получившуюся систему.

Таблица 1 – Система индикаторов наукоемкой организации

Каждый из индикаторов, сгруппированных в проекции, характеризует эффективность функционирования предприятия с учетом актуальных изменений в экономике. Так, доля государственной поддержки отражает удельный вес государственных инвестиций в развитие и отражает степень поддержки государства и косвенно подчеркивает значимость организации для развития технологий в масштабах отрасли страны. Индикатор оценки оснащенности материально-технического обеспечения соответствует критерию цифровой экономики. Индикатор отвечает за эффективное функционирование организации в понимании соответствия современным реалиям отрасли. Данный пример иллюстрирует основные принципы, на основе которых была сформирована настоящая система индикаторов. К ним относятся: независимость индивидуальных показателей и групповых проекций, репрезентативность системы, собираемость информации и ряд других.

Применение данной системы предполагается в комплексе с методами экономико-математического моделирования, что позволяет автоматизировать процессы, предваряющие принятие решения, повысить точность и быстродействие управления, значительным образом сократить издержки мониторинга. Среди представленных индикаторов, в числе прочего, присутствует индекс цифровизации – комплексная характеристика, характеризующая общую готовность организации к реалиям цифровой экономики. Рассмотрим его расчет как интегральную характеристику по ряду составляющих, объединенных в группы индикаторов (таблица 2):

1. Кибербезопасность.

2. Квалификация персонала.

3. Цифровизация бизнес-процессов.

Каждая из перечисленных проекций индикаторов обладает своим весом, вносящий вклад в интегральную характеристику цифровой зрелости организации. Веса, представленные в таблице, рассчитываются статистически и нормированы таким образом, чтобы их сумма равнялась единице. Следует отметить, что базовым подходом является присвоение одинаковых весовых коэффициентов всем индикаторам, что и было проделано в рамках практической составляющей настоящей статьи.

Таблица 2 – Составляющие индекса цифровизации

Теоретические аспекты, представленные в рамках настоящей работы, были верифицированы посредством реализации численного эксперимента, основанного на модельных данных. Для верификации инструментария использовались методы вероятностной математики и машинного обучения, позволяющие произвести взаимную проверку с учетом требований объективности и адекватности итоговых ответов. Была произведена обработка данных и далее реализованы алгоритмы машинного обучения: классификация, решающие деревья и множественная регрессия. В качестве целевого алгоритма была выбрана множественная регрессия, которая показала также высокую точность, а также выделить соответствующие индикаторы.

Верификация проводилась на основе набора данных, содержащих информацию по наукоемким организациям сообразно с представленной системой индикаторов (таблица 1).

Таблица 1 – Характеристики выборки начальных данных численного эксперимента

Таблица 2 –Значения коэффициентов функции множественной регрессии

- Доля ФОТ в оборотных средствах, %

- Доля затрат на инновации от оборотных средств;

- Относительный индекс цифровизации;

- Централизованность управления.

Перечисленные индикаторы подтверждают зависимость цифровизации бизнес-процессов в организациях от инвестиционной деятельности, затрат на инновации, показателей эффективности управления и общих финансово-экономических результатов. Проведенный анализ позволил оценить влияние индикаторов на цифровую конкурентоспособность и их значимость в формировании цифрового предприятия. Применение алгоритмов машинного обучения на данных позволяют произвести оценку индикаторов конкурентоспособности организации и могут послужить основой для разработки мероприятий по мониторингу деятельности, показателей соответствия требованиям цифровизации и разработки стратегий модернизации для обеспечения конкурентоспособности.

Необходимо отметить значимость применения инструментария машинного обучения и точного математического аппарата для поддержки принятия управленческих решений. В современных условиях, развитие цифровых технологий позволяет говорить о значительном росте эффективности принятия решений с применением компьютеризированных инструментальных средств. Однако, с приходом новых промышленных технологий, развитием индустриального межконтинентального сотрудничества, диверсификацией и децентрализацией торгово-промышленных цепочек, организационная структура управления кратно усложнилась. Именно поэтому, в соответствии с целями и задачами, определенными институтами развития и потребностями агентов рыночной экономики, мониторинг среды их выполнения – важнейшая задача научного сообщества, решаемая в непрерывной синергии с бизнесом и государством.

Заключение

Целью настоящего исследования является совершенствование инструментов анализа экономических систем на основе экономико-математического моделирования. В рамках вычислительного эксперимента, была произведена демонстрация возможностей применения инструментария машинного обучения к анализу экономических данных. Для решения задачи оценки функционирования организаций в период цифровой трансформации была предложена система индикаторов и механизм вычисления индекса цифровизации предприятия. С применением инструментария экономико-математического моделирования количественно обосновано, что процесс цифровой трансформации зависит от ряда параметров, наиболее значимые из которых описаны в работе.

Настоящая работа наглядно показывает значимость применения информационных технологий для решения задач, возникающих в современной экономике. Разработанная с учетом требований к собираемости статистических данных система индикаторов отражает основные направления функционирования наукоемкой организации в современных условиях. С учетом введенного индекса цифровизации, достигается возможность решения задачи оценки цифровой зрелости организации и готовности к цифровой трансформации. Развитием представленных аспектов является формирование методического инструментария динамического анализа процессов цифровой трансформации с произвольной дискретизацией и возможностью обобщения на системы мезо- и макроэкономического уровня.