Стратегическое планирование в высокотехнологичных отраслях: синтез программно-целевого подхода и сетевой адаптивности на основе фреймового представления знаний

1. Введение

Актуальность. Актуальность настоящего исследования обусловлена острой необходимостью модернизации стратегического планирования как ключевого экономико-управленческого инструмента, способного обеспечить ускоренное развитие отечественного высокотехнологичного приборостроения и сопряжённых с ним сегментов металлургии, формирующих его конструктивно-компонентную основу.

Актуальность настоящего исследования обусловлена острой необходимостью модернизации стратегического планирования как ключевого экономико-управленческого инструмента, способного обеспечить ускоренное развитие отечественного высокотехнологичного приборостроения и сопряжённых с ним сегментов металлургии, формирующих его конструктивно-компонентную основу. Несмотря на наличие определённого технического потенциала, российское приборостроение демонстрирует скромные темпы роста производительности труда: в 2024 году этот показатель составил 3,1% [19], что значительно уступает аналогичным значениям в Китае (6,4%) [4], США (4,7%) [25], а также средним показателям по БРИКС (5,3%) и миру в целом (4,6%) [27]. Доля инновационной продукции в отрасли не превышает 13,5% (в Китае — 29% [25], в США — 23% [26], в странах ОЭСР — 25% [27]), а рост инвестиций в основной капитал (4,5%) [17] остаётся недостаточным для обеспечения технологического суверенитета и конкурентоспособности.

В этих условиях внедрение современных методов стратегического планирования, ориентированных на цифровизацию, инновационное развитие и повышение адаптивности предприятий, перестаёт быть опциональным и становится объективной необходимостью.

Литературный обзор.

Современные подходы к стратегическому планированию в высокотехнологичных отраслях, таких как приборостроение и металлургия, всё более опираются на методологию ситуационного анализа, адаптивного управления и активного использования цифровых технологий, включая искусственный интеллект. Это позволяет не только прогнозировать и минимизировать риски, но и создавать инновационные решения для повышения устойчивости и конкурентоспособности предприятий [24, с. 54]. Важнейший вклад в теоретико-методологическую базу стратегического планирования внесли такие учёные, как Е. Н. Ведута [6, с. 175], разработавшая концепцию кибернетического планирования как инструмента обеспечения экономической и экологической безопасности; О. О. Смирнова [21, с. 302; 22, с. 42], заложившая основы системы стратегического планирования Российской Федерации и подчеркнувшая необходимость нормативно-методологической согласованности между уровнями государственного и корпоративного управления; Е. Б. Ленчук [14, с. 441; 15, с. 7], акцентировавший внимание на роли стратегического планирования как механизма снижения неопределённости в условиях глобальной трансформации и обеспечения технологического суверенитета.

Критически значимым является также вклад Г. Б. Клейнера [11, с. 13], предложившего системно-институциональный подход к стратегическому управлению, в котором стратегическое планирование рассматривается как процесс выявления и устранения диспропорций в сложных социально-экономических системах. Его работы подчёркивают необходимость сочетания количественных и качественных методов, а также важность верификации гипотез плана на основе причинно-следственных моделей.

Не менее фундаментальна роль Н. Ф. Федоренко [8, с. 124; 9, с. 89] и научной школы ЦЭМИ АН СССР, заложивших основы системы оптимального функционирования социалистической экономики (СОФЭ) на базе динамических межотраслевых моделей и методов «затраты–выпуск». В своих трудах Федоренко обосновал необходимость увязки долгосрочного планирования с ресурсными ограничениями, структурной перестройкой и целевыми приоритетами развития, что остаётся актуальным в условиях санкционного давления и задач импортозамещения.

В. С. Квинт [20 с. 245] одним из первых в постсоветской России обосновал переход от тактического регулирования к стратегическому управлению развитием, подчеркнув необходимость согласования целей, ресурсов и внешних вызовов в условиях высокой неопределённости.

Современная парадигма стратегического планирования формируется на стыке нескольких взаимодополняющих научных школ:

— кибернетическая школа (Е. Н. Ведута [6], В. М. Глушков [23]), ориентированная на обратную связь и автоматизацию принятия решений;

— балансово-прогнозная школа (Н. Ф. Федоренко [8, 9], В. В. Леонтьев [17], С. Г. Струмилин [8]), обеспечивающая устойчивость межотраслевых связей;

— адаптивно-ситуационная школа (Д. А. Поспелов [13], Б. Л. Кукор [12]), позволяющая оперативно реагировать на изменения внешней среды;

— институционально-стратегическая школа (Г. Б. Клейнер [11], Е. Б. Ленчук [14, 15], О. О. Смирнова [21, 22]), акцентирующая внимание на нормативной, правовой и организационной согласованности плановых решений.

Во-первых, кибернетическая школа, представленная трудами Е. Н. Ведуты [6, с. 175] и В. М. Глушкова [23, с. 252], заложила основы автоматизированного управления на принципах обратной связи, целеполагания и динамического равновесия. Ведута развивала концепцию кибернетического планирования как инструмента обеспечения экономической и экологической безопасности, подчёркивая необходимость интеграции нормативных показателей и управленческих воздействий в единую систему мониторинга и коррекции. Глушков, в свою очередь, предложил архитектуру Общегосударственной автоматизированной системы (ОГАС), которая стала прообразом современных цифровых платформ для координации межотраслевых потоков и принятия решений на основе актуальных данных.

Во-вторых, балансово-прогнозная школа, восходящая к работам Н. Д. Кондратьева [2], С. Г. Струмилина [8], В. В. Леонтьева [7] и систематизированная в трудах Н. Ф. Федоренко [8, 9], обеспечивает устойчивость межотраслевых связей через методы «затраты–выпуск», прогнозные балансы и долгосрочное согласование ресурсов и потребностей. Эта школа остаётся фундаментальной для расчёта мультипликаторов, оценки структурных сдвигов и моделирования цепочек добавленной стоимости, особенно в вертикально интегрированных отраслях, таких как приборостроение и металлургия.

В-третьих, адаптивно-ситуационная школа, разработанная Д. А. Поспеловым [13] и развитая Б. Л. Кукором [12], вводит в практику стратегического планирования гибкость, ситуационный анализ и классификацию проблемных ситуаций по трём типам: узкие места, коммуникационные сбои и дефицит компетенций. Центральным элементом этой парадигмы является дискретно-ситуационная сеть (ДСС), логико-лингвистическая модель (ЛЛМ) и фреймовое представление знаний, позволяющие оперативно выявлять угрозы, моделировать последствия решений и формировать альтернативные стратегии.

В-четвёртых, институционально-стратегическая школа, представленная Г. Б. Клейнером [11], Е. Б. Ленчуком [14, 15] и О. О. Смирновой [21, 22], акцентирует внимание на нормативно-правовой, организационной и территориальной согласованности плановых решений. Г. Б. Клейнер рассматривает стратегическое планирование как механизм устранения диспропорций в сложных системах, Е. Б. Ленчук подчёркивает его роль в обеспечении технологического суверенитета, а О. О. Смирнова — как инструмент реализации государственной политики на всех уровнях управления.

Параллельно с развитием этих школ в мировой практике, особенно в Китае, наблюдается активное внедрение цифровых технологий в процессы стратегического планирования. Исследователи, такие как Г. П. Беляков, С. А. Беляков и А. С. Шпак, анализируют опыт КНР по реформированию системы стратегического планирования на основе «стратегии заимствования технологий» и создания национальных инновационных экосистем [4, с. 1575]. Они подчёркивают, что цифровизация, включая использование больших данных, искусственного интеллекта и блокчейна, позволяет не только повысить точность прогнозов, но и создать механизмы «умного» регулирования, способные адаптироваться к изменениям в реальном времени.

Китайская модель демонстрирует, как сочетание государственного планирования с рыночной гибкостью и цифровыми платформами может обеспечить технологический прорыв даже в условиях внешних ограничений. Это особенно актуально для России, где аналогичные вызовы требуют не просто имитации зарубежного опыта, а его трансформации с учётом отечественных методологических традиций и институциональных особенностей.

Научная проблема исследования заключается в отсутствии комплексных, отраслево-специфичных методологических решений и инструментов стратегического планирования, адекватных особенностям высокотехнологичных производств. Это препятствует формированию устойчивых, гибких и взаимосвязанных организационно-технологических цепочек между приборостроением и металлургией.

Действующий Федеральный закон № 172-ФЗ «О стратегическом планировании в Российской Федерации», хотя и задаёт общую рамку, подвергается критике со стороны научного и экспертного сообщества за чрезмерную абстрактность, отсутствие конкретных индикаторов, практических инструментов и учёта отраслевой специфики, особенно в контексте вызовов цифровой трансформации. Более 60% профильных публикаций указывают на эти недостатки, что подтверждает потребность в разработке новых, прикладных методик.

Таким образом, современная парадигма стратегического планирования представляет собой синтез кибернетической точности, балансовой устойчивости, адаптивной гибкости и институциональной согласованности, дополненный возможностями цифровой трансформации, апробированными как в отечественной, так и в китайской научной среде. Именно такой комплексный подход обеспечивает устойчивость и конкурентоспособность промышленных комплексов в условиях глобальной нестабильности.

Цель исследования заключается в разработке и обосновании комплексной методологии стратегического планирования для высокотехнологичных отраслей промышленности, которая преодолевает недостатки существующих подходов, обеспечивает адекватную реакцию на вызовы цифровой трансформации и санкционного давления, а также позволяет формировать устойчивые и эффективные организационно-технологические цепочки на примере взаимосвязанных секторов приборостроения и металлургии.

Научная новизна состоит в синтезе отечественных теоретических школ (кибернетической, балансово-прогнозной, адаптивно-ситуационной и институционально-стратегической) в единую, отраслево-специфичную методологическую систему. Впервые предложена модель стратегического планирования, в которой фреймовое представление знаний выступает не только как инструмент информационного обеспечения, но и как основа для автоматизированного синтеза управленческих решений через механизм обратного логического вывода. Новизна также заключается в количественной оценке диспропорций в организационно-технологической цепочке «Научный сектор → Металлургия → Компонентная база → Производство КО → Логистика» с применением стоимостного анализа по модели Эдвардса–Белла–Ольсона (EBO), что позволило выявить ключевые драйверы и узкие места, требующие целенаправленного управляющего воздействия.

Авторская гипотеза: эффективность и устойчивость развития высокотехнологичного промышленного комплекса России может быть значительно повышена за счёт внедрения адаптивной системы стратегического планирования, основанной на фреймовом представлении знаний и интеграции цифровых технологий. Такая система, в отличие от рамочных подходов, позволит не только выявлять, но и оперативно устранять структурные дисбалансы между звеньями производственной цепочки, трансформируя убыточные сегменты (металлургия, научный сектор) из источников рисков в факторы устойчивого роста за счёт целенаправленных управляющих воздействий и государственной поддержки.

Методология исследования базируется на системном, ситуационном и адаптивном подходах к управлению. В качестве основного теоретико-методологического инструмента используется фреймовая модель, разработанная в рамках теории адаптивного управления, которая позволяет декомпозировать сложную социально-экономическую систему на управляемые единицы знаний. Для верификации гипотезы применялся сценарный анализ, позволяющий оценить устойчивость предложенной модели к изменениям внешних и внутренних параметров.

2. Основная часть

2.1. Логическая схема стратегического планирования по ситуационному и адаптивному управлению плановыми решениями

Современное стратегическое планирование в приборостроении базируется на принципах ситуационного анализа, адаптивного управления и цифровых технологий, включая искусственный интеллект, что обеспечивает не только минимизацию рисков, но и создание инновационных решений для повышения устойчивости и конкурентоспособности [12, 20]. Ключевым инструментом реализации этих принципов является фреймовое представление знаний, обладающее двойственной природой. С одной стороны, оно служит основой для сетевого управления знаниями, обеспечивая гибкость принятия решений и адаптацию к изменяющимся условиям. С другой стороны, его слоты «Целеполагание», «Анализ» и «Учёт» (в части сетевых методов) обеспечивают строгую иерархичность и программно-целевой подход, необходимый для устойчивости сложного промышленного комплекса.

Предприятия приборостроения характеризуются способностью выпускать сложную, наукоёмкую продукцию малыми сериями, используя широкий спектр технологий, проектных решений и вариантов комплектующих. Это требует гибкой, модульной и причинно-следственной (партикаузальной) организационно-функциональной структуры.

Предлагаемая логика построения производственной цепочки — «Управление, АСУ → Научный сектор → Металлургия → Компонентная база → Производство коммуникационного оборудования → Инфраструктура → Логистика → Эксплуатация → Утилизация» — отражает её гетерогенную и взаимозависимую природу, где каждое звено одновременно выступает и причиной, и следствием изменений в системе.

Эффективность функционирования такой структуры может быть обеспечена за счёт применения современных принципов сетевого взаимодействия: интеграции, синергии, прозрачности информационного обмена, модульности и глубокой цифровизации [7]. Именно это позволяет реализовывать адаптивные стратегии и обеспечивать устойчивое развитие отрасли в условиях внешних санкционных ограничений и внутренних структурных вызовов.

Для обеспечения эффективного стратегического планирования в сложной организационно-технологической цепочке приборостроения и металлургии необходимо перейти от описательных схем к формализованной системе управления, основанной на моделировании. Представленная ниже концептуальная модель стратегического планирования (Рисунок 1) является ключевым инструментом для реализации этого перехода.

Рисунок 1 – Концептуальная модель стратегического планирования на основе на основе фреймового представления знаний

Обозначения на рисунке: ДСС – дискретно-ситуационная сеть; ЛЛМ – логико-лингвистическая модель; 1 – определение субъектом нормативных показателей, характеризующих отклонение плана от равновесного состояния, а также управленческих воздействий, направленных на восстановление равновесия; 2 – передача показателей, характеризующих состояние объекта; 3 – передача данных о ключевых показателях деятельности; 4 – сопоставление ключевых показателей со значениями из базы знаний, выявление проблемных ситуаций и угроз; 5 – получение рекомендованных управленческих воздействий; 6 – моделирование последствий альтернативных вариантов управляющих воздействий; 7 – петля обратной связи по результатам моделирования; 8 – выдача субъекту управления рекомендованного управленческого воздействия; 9 – имплементация субъектом управляющего воздействия.

Авторский рисунок

Схема отражает взаимосвязь субъекта управления, объекта (организационно-технологической цепочки) и информационных моделей, формирующих основу для принятия решений и обеспечивающих участникам чёткое понимание своей роли в единой системе. Планирование координируется по функциям адаптивного управления — планированию, организации, координации и контролю, а разрешение стратегических проблемных ситуаций осуществляется через дерево целей на сетевом графике.

Концептуальная модель стратегического планирования (Рисунок 1) реализует двойственность подходов:

1. Иерархическая устойчивость обеспечивается деревом целей, сетевым планированием и нормативным регулированием (слоты «Целеполагание» и «Анализ»);

2. Сетевая гибкость — за счёт дискретно-ситуационной сети (ДСС), логико-лингвистической модели (ЛЛМ) и механизма обратного логического вывода, оперирующего фреймами как динамическими единицами знаний.

В настоящее время фреймовые структуры знаний широко применяются в экспертных системах и современных СППР, где они обеспечивают семантическую интерпретируемость данных, модульность представления знаний, возможность автоматического вывода решений на основе правил и логики. В предлагаемой модели фреймы выступают не просто как аналитический инструмент, а как функциональное ядро цифровой платформы стратегического планирования, интегрирующей данные из ERP, MES, WMS и внешних источников (статистика, рынок, регуляторика).

Плановая работа строится на экономической и семиотической моделях предприятия в рамках актуализированной семантической предметной области. Требуется создание информационных, семиотических и цифровых моделей субъекта и объекта, разработка деревьев целей, сетевое планирование производственных процессов и учёт межсекторного взаимодействия (отраслевого, пространственного, кластерного, сетевого, природно-продуктового). На этом этапе интегрируются модули адаптивного управления и целевого нормирования на основе фреймов; подготовка сценариев и обучение персонала носят непрерывный характер.

Обратный логический вывод служит основой концептуального каркаса: он автоматизирует синтез управленческих решений на основе фреймов, реализуя адаптивность, в то время как работа с деревом целей (в рамках слота «Учёт») обеспечивает иерархическую строгость и программно-целевую направленность. На этой основе формируются альтернативные сетевые графики достижения целей с использованием ресурсов объекта (металлургия, компонентная база), после чего обновляется логико-лингвистическая модель ДСС, описывающая стратегические проблемные ситуации и способы их устранения через фреймы и динамические когнитивные сценарии.

Визуализированная цепочка охватывает ключевые звенья — от научного сектора до логистики и утилизации, каждое из которых представляет собой функциональный блок, связанный с другими потоками материалов, информации и финансов. Для перехода от качественной схемы к управлению на уровне всей цепочки необходима количественная оценка эффективности и устойчивости каждого звена.

Ниже приведена Таблица 1, которая систематизирует основные параметры каждого звена цепочки согласно фреймовому представлению знаний.

Таблица 1 – Фреймовая структура отраслевого цикла производство коммуникационного оборудования (код ОКВЭД 26.30) при расчёте на 1 000 000 ед/год

Авторская таблица

Структура позволяет использовать фреймы как динамические единицы знаний в системе стратегического планирования, обеспечивая сквозную связь между диагностикой, прогнозом и принятием решений [12]. Эта таблица служит фундаментом для перехода от концептуальной модели к конкретным экономическим расчетам и формирует базу данных для дальнейшего анализа и принятия управленческих решений в рамках всего промышленного комплекса. Структура позволяет использовать фреймы в их двойственной роли: слоты «Целеполагание», «Анализ» и «Учёт» формируют устойчивый, иерархический каркас системы, тогда как слоты «Прогноз» и «Управляющее воздействие» обеспечивают её гибкость и способность к адаптации.

Такая детализация позволяет не только увязать этапы производственного цикла с ключевыми показателями эффективности и цифровыми инструментами управления, но и интегрировать логику отраслевой цепочки в последующий экономический и инвестиционный анализ. Это обеспечивает сквозную прослеживаемость результатов, выявление узких мест и формирование предложений по их устранению в рамках стратегического планирования.

2.2. Фреймовая модель оценки и повышения эффективности хозяйственной деятельности в организационно-технологической цепочке

Фреймовая модель, используемая в рамках исследования, представляет собой семиотическую структуру, позволяющую формализовать и структурировать сложные, слабоструктурированные социально-экономические системы. Основой модели служат концепции дискретно-ситуационной сети (ДСС) и концептуального каркаса сложной экономической системы, разработанные в рамках теории адаптивного управления [12]. Модель реализована в архитектуре экспертной системы «Руководитель». Использование фреймов позволило не только провести строгий количественный анализ (реализуя программно-целевой подход через слот «Анализ»), но и сформулировать конкретные, адаптивные управляющие воздействия для каждого звена цепочки (реализуя сетевой подход через слот «Управляющее воздействие»). Эта модель обеспечивает:

1. представление знаний об объекте управления (предприятие, организационно-технологическая цепочка) в виде иерархии фреймов;

2. связывание фреймов по функциям целеполагания, учёта, анализа, прогнозирования и управляющих воздействий;

3. применение логико-лингвистических моделей для верификации гипотез и сценариев плановых решений;

4. реализацию механизма обратного логического вывода для автоматизированного синтеза управленческих решений.

2.2.1. Практическое применение к ключевым звеньям цепочки.

Применение фреймовой модели позволило провести детальный анализ и расчеты по пяти ключевым звеньям организационно-технологической цепочки: Научный сектор (НИИ и КБ), Металлургия, Компонентная база, Производство коммуникационного оборудования (КО) и Логистика. Расчеты были выполнены в рамках четырех сценариев, включая базовый вариант («Ожидаемый») и три альтернативных («Минимальная рентабельность», «Максимальная рентабельность», «При субсидии»).

Фрагмент фрейма «Учет инфляции в производстве высокотехнологичной продукции»

1) Слот фрейма «Целеполагание»: цель фрейма — анализ влияния макроэкономических факторов (инфляция, тарифы, процентные ставки) на себестоимость и окупаемость проектов в рамках организационно-технологической цепочки, с акцентом на сохранение рентабельности не ниже критических значений (ROS ≥ 30% для Производства КО, ROS ≥ 20% для Компонентной базы).

2) Слот фрейма «Учёт». Переменные состояния и ресурсы:

— уровень инфляции в следующем периоде («растет»/«падает»);

— вероятность повышения тарифов на энергоресурсы («да»/«нет»);

— изменение ставки по кредиту («растёт»/«остаётся стабильной»).

Ключевые ресурсы, подверженные риску: энергетические ресурсы ( , , ), финансовые ресурсы (кредитный портфель), материальные затраты (особенно в Металлургии — 37–45% от себестоимости и в Производстве КО — 30–35%).

Базовые показатели (из Табл. 2): текущая ROS Производства КО = 30,9%, ROA = 98,71%; NPV цепочки = 552,7 млн руб.

3) Слот фрейма: «Прогноз». Модели и сценарии:

Модель 1 (Рост инфляции + рост тарифов): прогнозируется рост себестоимости на 8–12% в сегменте Производства КО и на 15–20% в Металлургии, что может снизить ROS Производства КО до 22–25% и привести к отрицательному NPV по цепочке.

Модель 2 (Рост ставки по кредиту до 10%): увеличение финансовых издержек на 25–30%, что снизит чистую прибыль Производства КО на 8–10% и может обнулить его сверхприбыль (PV = 2 449,1 млн руб.).

Цифровые решения для моделирования: использование цифровых двойников производственных процессов и WMS/MES-систем для симуляции сценариев и оценки чувствительности ключевых показателей. Цифровые двойники производственных звеньев формируют динамические слоты фреймов в реальном времени: данные из MES обновляют слот «Учёт» (оборудование, загрузка, простои); прогнозы из ИИ-моделей заполняют слот «Прогноз»; отклонения от KPI активируют правила в слоте «Управляющее воздействие», генерируя рекомендации в интеллектуальных системах.

4) Слот фрейма «Причинно-следственный анализ». Диагностика и выявление проблемных ситуаций:

Проблемная ситуация 1: рост инфляции → рост тарифов → увеличение доли затрат на сырьё и энергию в Металлургии (свыше 50%) → падение ROA (с 5,5% до <2%) → угроза отрицательной сверхприбыли (текущее значение PV = -150,6 млн руб.).

Проблемная ситуация 2: рост ставки по кредиту → увеличение финансовой нагрузки на Производство КО → снижение NPV (с 967,8 млн руб. до <500 млн руб.) → потеря инвестиционной привлекательности (IRR < 50%).

Ключевые индикаторы для мониторинга: ROS, ROA, доля затрат на сырьё и энергию, NPV, IRR.

Слот фрейма «Управляющее воздействие (УВ)». Правила вывода и рекомендуемые меры:

ЕСЛИ = Растет, ТО = Растет & = Растет & = Растет → Активировать УВ1: Внедрение энергосберегающих технологий и поиск альтернативных источников энергии (для Металлургии и Научного сектора).

ЕСЛИ = Да, ТО активируются управляющие воздействия:

УВ2: поиск альтернативных поставщиков сырья и комплектующих (для Металлургии и Компонентной базы, где зависимость от импорта является ключевым риском).

УВ5: сокращение издержек за счёт вертикальной интеграции и снижения доли сторонних работ в Производстве КО (с 10–18,5% до <8%).

ЕСЛИ = Растёт, ТО:

УВ3: рефинансирование кредита на льготных условиях (ставка 5,0–7,85% в уполномоченных банках).

УВ4: подача заявки на государственную субсидию (до 1 млрд руб.) для компенсации роста финансовых издержек.

5) В рамках фреймовой модели предусмотрено 14 типов управляющих воздействий (УВ), направленных на нейтрализацию выявленных рисков. Ключевым среди них является формирование стратегических запасов критически важных материалов и компонентов с целью снижения зависимости от внешних поставок и ценовой волатильности. Дополнительно применяются следующие меры: привлечение долгосрочных заёмных средств на льготных условиях, диверсификация поставщиков критически важных ресурсов, оптимизация внепроизводственных расходов, усиление финансово-аналитического блока путём найма специалиста по контроллингу, цифровая трансформация через внедрение современного программного обеспечения, а также реструктуризация существующего кредитного портфеля.

Вывод по фрейму: представленный фрейм обеспечивает оперативную реакцию на изменения внешней макроэкономической среды. В случае одновременного роста инфляции и тарифов на энергоресурсы система автоматически формирует управляющие рекомендации: либо внедрить ресурсоэффективные технологии, либо инициировать поиск альтернативных источников финансирования. Эта функциональность реализует принцип адаптивного управления и является ключевым элементом устойчивости стратегического плана в условиях высокой неопределённости [12]. Таким образом, абстрактные макроэкономические риски трансформируются в конкретные, формализованные управленческие решения, направленные на защиту ключевых финансовых показателей всей организационно-технологической цепочки.

2.2.2. Расчёты по звеньям цепочки.

Эмпирическая оценка выполнена на основе экспертных данных и расчётов, проведённых для каждого звена организационно-технологической цепочки по единой методике, основанной на фреймовом представлении знаний. Ниже приведены ключевые экономические показатели для базового сценария («Ожидаемый»).

Таблица 2 - Показатели для базового сценария («Ожидаемый») (млн руб.)

Авторская таблица

Интерпретация результатов:

1) Научный сектор и Металлургия демонстрируют отрицательный NPV и низкий IRR, что свидетельствует о низкой инвестиционной привлекательности этих звеньев в текущих условиях. Это объясняется высокой капиталоемкостью и низкой рентабельностью. Для убыточных звеньев (Научный сектор, Металлургия) предложены адаптивные управляющие воздействия (господдержка, техническое перевооружение), направленные на изменение их статуса.

2) Для драйверов роста (Производство коммуникационного оборудования (КО), Компонентная база) обеспечена иерархическая устойчивость через чёткие целевые показатели и нормативы. Компонентная база и Производство КО являются «локомотивами» цепочки, обеспечивая положительный NPV и высокий IRR. Особенно выделяется производство КО с IRR 71%, что делает его наиболее привлекательным для инвестиций.

3) Логистика имеет положительный NPV, но низкий IRR, что указывает на необходимость оптимизации затрат.

4) Общая цепочка показывает положительный NPV (552,7 млн руб.) и IRR 33.2%, что подтверждает общую эффективность проекта, несмотря на убыточность отдельных звеньев.

Анализ сценариев показал, что инвестиционная привлекательность цепочки сильно зависит от уровня рентабельности в сегменте производства коммуникационного оборудования и условий финансирования.

Сценарий 1 (Ожидаемый): NPV = 552,7 млн руб., IRR = 33,2%. Базовый сценарий, который можно считать реалистичным.

Сценарий 2 (Минимальная рентабельность по Приборостроению 30%): NPV = 2,180,3 млн руб., IRR = 33,2%. NPV = 218,3 млн руб.

Сценарий 3 (Максимальная рентабельность по Приборостроению 40%): NPV = 2,541,7 млн руб., IRR = 33,2%. Увеличение рентабельности ведет к росту стоимости проекта, однако IRR остается неизменным, так как он рассчитывается относительно капитала, а не дохода.

Сценарий 4 (При субсидии): NPV = 552,7 млн руб., IRR = 33,2%. Этот сценарий эквивалентен базовому, так как субсидия компенсирует убытки в НИИ и металлургии, но не меняет внутреннюю норму доходности.

Вывод по сценариям: для повышения эффективности всей цепочки необходимо сосредоточить усилия на повышении рентабельности в сегменте производства коммуникационного оборудования. Применение фреймовой модели позволяет быстро пересчитать все показатели при изменении входных параметров (например, роста цен на материалы или снижения ставки по кредиту), что является ее главным преимуществом. Предложенная модель может быть реализована в виде модульной интеллектуальной системе, включающей: базу фреймов (онтологию отраслевой цепочки), механизм обратного логического вывода, модуль сценарного анализа (Monte Carlo, чувствительность), интерфейс визуализации (дерево целей, сетевой график, тепловые карты рисков). Такая система совместима с отечественными платформами типа «1С:ERP», «ОСНОВА» или «Корпоративная информационная система» (КИС), поскольку её архитектура основана на модульной структуре фреймов и стандартизированных интерфейсах обмена данными, что соответствует принципам построения современных корпоративных ИТ-решений, ориентированных на адаптивное управление и цифровизацию промышленных процессов [12, с. 305; 20, с. 255]. При этом архитектура фреймовой модели допускает API-интеграцию с внешними системами учёта, планирования и мониторинга, что является стандартной практикой для платформ «1С:ERP» и «ОСНОВА».

2.3. Выводы.

На основании проведённого анализа с использованием фреймового представления знаний можно сделать следующие выводы:

Фреймовая модель является эффективным инструментом стратегического планирования в сложных, слабоструктурированных системах, таких как промышленный комплекс приборостроения и металлургии. Она позволяет формализовать знания, автоматизировать процесс принятия решений и обеспечивать адаптивность планов к изменяющимся условиям.

Анализ инвестиционной привлекательности по звеньям цепочки показал, что ключевыми драйверами роста являются производство коммуникационного оборудования и компонентная база. Эти звенья обеспечивают положительный денежный поток и высокую рентабельность.

Научный сектор и металлургия в текущих условиях демонстрируют отрицательный NPV и низкий IRR, что свидетельствует об их убыточности. Их развитие требует целенаправленной государственной поддержки (субсидий, налоговых льгот) или глубокой реструктуризации для повышения эффективности.

Логистика, несмотря на положительный NPV, характеризуется низким IRR и высокой долей амортизационных отчислений (32,2% от себестоимости), что указывает на необходимость оптимизации затрат и модернизации складской инфраструктуры.

Сценарный анализ подтвердил высокую чувствительность совокупной стоимости проекта к уровню рентабельности в сегменте производства коммуникационного оборудования. Повышение ROS с 30,9% до 40% увеличивает NPV более чем в 4,5 раза — с 552,7 млн руб. до 2 541,7 млн руб.

Применение фреймовой модели в её двойственной ипостаси — как иерархического каркаса и как сетевой системы управления — позволяет создать цифровой двойник промышленного комплекса. Такой двойник служит инструментом для постоянного мониторинга, прогнозирования и корректировки стратегии в режиме реального времени, обеспечивая не просто диагностику дисбалансов, а генерацию целостной стратегии, сочетающей жёсткое целеполагание с гибким реагированием на риски.

Таким образом, для достижения устойчивого развития промышленного комплекса приборостроения и металлургии необходимо использовать современные методы стратегического планирования, основанные на синтезе ситуационного и адаптивного управления, а также на широком применении цифровых технологий и искусственного интеллекта. Фреймовое представление знаний является одним из ключевых инструментов реализации этой задачи.

3. Заключение

Предложенная модель стратегического планирования, основанная на двойственной природе фреймового представления знаний, позволяет преодолеть ключевые недостатки действующей системы: её формализм, отрыв от отраслевой специфики и слабую адаптивность к внешним вызовам. Эмпирическая верификация на примере организационно-технологической цепочки «приборостроение — металлургия» подтвердила, что синтез программно-целевого подхода и сетевой гибкости обеспечивает не только диагностику, но и оперативную коррекцию структурных дисбалансов. Полученные результаты имеют практическую ценность для органов государственного управления, разработчиков промышленной политики и корпоративных стратегов, стремящихся к устойчивому развитию высокотехнологичных отраслей в условиях санкционного давления и цифровой трансформации. Таким образом, фреймовая модель представляет собой методологически обоснованный и практически применимый инструмент реализации стратегического планирования нового поколения.