Профессор кафедры «Управление бизнес-проектами» факультета бизнес-информатики и управления комплексными системами, доктор экономических наук, доцент
аспирант
The article considers the solution to the problem of inefficiency of traditional methods of forecasting business processes in high-tech industries in the conditions of a modern turbulent economic environment. The article aims to develop and substantiate an integrated approach to forecasting based on digital twin technology using methods of nonlinear sensitivity analysis amid data economics. The authors propose a conceptual model that makes it possible to move from reactive to proactive management, implementing the paradigm of making decisions from the future. The scientific novelty lies in the integration of digital counterparts of business processes with nonlinear sensitivity analysis and the expansion of the theory of business process management. The practical significance of the research consists in the proposed methodological recommendations for the introduction of digital twins, tools for assessing their economic effectiveness and approaches to creating new business models in data economics. The article will be useful to researchers in the field of digital transformation, managers of high-tech companies, as well as specialists in business process management, predictive analytics and data economics, aimed at increasing the sustainability and competitiveness of their companies.
В статье рассматривается решение проблемы неэффективности традиционных методов прогнозирования бизнес-процессов на высокотехнологичных производствах в условиях современной турбулентной экономической среды. Целью исследования является разработка и обоснование интегрированного подхода к прогнозированию на основе технологии цифровых двойников с применением методов нелинейного анализа чувствительности в контексте становления экономики данных. Авторами предложена концептуальная модель, позволяющая перейти от реактивного управления к проактивному, реализуя парадигму «принятия решений из будущего». Научная новизна заключается в интеграции цифровых двойников бизнес-процессов с нелинейным анализом чувствительности и расширении теории управления бизнес-процессами. Практическая значимость работы состоит в предложенных методических рекомендациях по внедрению цифровых двойников, инструментарии оценки их экономической эффективности и формировании подходов к созданию новых бизнес-моделей в экономике данных. Статья будет полезна исследователям в области цифровой трансформации, руководителям высокотехнологичных предприятий, а также специалистам по управлению бизнес-процессами, предиктивной аналитике и экономике данных, нацеленным на повышение устойчивости и конкурентоспособности своих компаний.