Информационные системы оптимизации производства

Введение

Как отмечено в работах ряда авторов, например в [1] (Gudkova, 2026), весьма важную роль в оптимизации производственного процесса по выпуску конкурентной военной и гражданской продукции играют информационные системы, сопровождающие весь процесс от разработки продукции до ее реализации. Существует множество методик по оценке проектов внедрения информационных систем на предприятии: от обычной методики оценки технико-экономического обоснования проекта до специфических методик. При этом используются затратные методы, оценка единовременных затрат на закупку и внедрение ИТ-систем, а также оценка совокупной стоимости владения информационными системами (Total Cost of Ownership, ТСО).

Стандартными экономическими методами оценки эффекта являются оценка возврата инвестиций (Return on Investment, ROI), NPV – чистая приведенная стоимость проекта, расчет отдачи активов и капитала акционера. Однако для оценки эффективности цифровизации производства не существует единой признанной большинством пользователей методики. Все они имеют определенные недостатки. Чтобы предложить методику экономической оценки цифровизации высокотехнологичных промышленных предприятий, в первую очередь оборонно-промышленного комплекса (ОПК), необходимо сформулировать требования к ней.

Цель настоящего исследования – предложить методы и модели обоснования эффективного экономического развития высокотехнологичного промышленного производства, включая предприятия оборонно-промышленного комплекса.

Задачи исследования включают: описание методики, включающей показатели, определяющие конкурентоспособность и общую капитализацию предприятия; описание механизма управления экономической добавленной стоимостью и его алгоритма; систему управления разработками отечественных образцов военной и гражданской продукции мирового уровня.

Объектом исследования выступает высокотехнологичное промышленное производство, а предметом – предприятия, выпускающие продукцию мирового уровня.

Описание методики, включающей показатели, определяющие конкурентоспособность и общую капитализацию предприятия

Методика для реального использования в производственном процессе должна быть комплексной и позволять оценивать не только традиционно выделяемые производственные ресурсы предприятия (сырье, энергия, труд), но также должна оценивать влияние новой организации работы на основные показатели деятельности предприятия, включающие:

снижение сроков создания новой продукции;

повышение качества продукции;

снижение себестоимости выпускаемой продукции;

расширение рынков сбыта продукции и некоторые другие.

В конечном счете эти показатели определяют конкурентоспособность и общую капитализацию предприятия. При этом методика не должна быть сложной, поскольку она необходима для некрупных предприятий с целью обосновать акционерам целесообразность затрат на внедрение цифровых технологий.

Приказом № 748 от 28.12.2018 года Минэкономразвития РФ ввело в действие две методики:

1) расчета показателей производительности труда предприятия, отрасли, субъекта Российской Федерации;

2) расчета отдельных показателей. Добавленная стоимость (ДС), согласно методике, рассчитывается по следующей формуле:

ДС = ПП + РОТ + СВ + НС, (1)

где:

ПП – прибыль предприятия;

РОТ – сумма расходов на оплату труда работников;

СВ – сумма страховых взносов;

НС – сумма налогов, включаемых в себестоимость.

Основоположник марксизма-ленинизма в своей фундаментальной работе «Капитал» предложил деление получаемой фирмой выручки (W) на три составных элемента [2] (Marks, 2014):

W = С + ДС = С + (v + m), (2)

где

С – оплаченный организацией овеществленный прошлый труд;

ДС – вновь созданная данной фирмой стоимость;

v – оплата труда работников, непосредственно создающих новую стоимость;

m – прибыль собственника фирмы.

Именно в этом случае чистая продукция или добавленная стоимость выступает как источник экономического роста, а также результат повышения эффективности производства. Для оценки вклада цифровых технологий в рост интеллектуального капитала предприятия до приказа №748 от 28.12.2018 года предприятия ОПК могли использовать коэффициент добавленной стоимости предприятия, который был предложен А. Пуликом в 2000 году.

Добавленной является та стоимость товара или услуги, на которую возрастает стоимость данного товара в процессе обработки до момента продажи его потребителю. Она включает в себя фонд оплаты труда, арендную плату, амортизацию, ренту, проценты за пользование кредитом, а также полученную прибыль. Коэффициент добавленной стоимости предприятия является индикатором качества управленческих решений. Постоянная положительная величина этого показателя свидетельствует об увеличении стоимости компании, а отрицательная – о снижении. Это самый известный и распространенный показатель.

Экономическая добавленная стоимость показывает превышение чистой операционной прибыли после уплаты налогов и затрат на использование капитала. Другими словами, это есть норма прибыли, которую желает получить акционер на вложенные им деньги. CE (англ. Capital Employed, Invested Capital, Capital Sum) – инвестиционный капитал является суммой совокупных активов (Total Assets) из расчета на начало года за вычетом беспроцентных текущих обязательств (кредиторской задолженности поставщикам, бюджету, полученных авансов, прочей кредиторской задолженности). В балансе инвестиционный капитал представляет собой сумму строк «капитал и резервы» (стр. 1300) и «долгосрочные обязательства» (стр. 1400).

Таким образом, экономическая добавленная стоимость меньше прибыли и, соответственно, больше убытков на величину платы за капитал.

Экономическая добавленная стоимость – превышение рентабельности предприятия над средневзвешенной стоимостью капитала. Чем выше значение экономической добавленной стоимости, тем выше эффективность использования капитала у предприятия. Большие значения EVA свидетельствуют о высокой норме добавочной прибыли на капитал. Сравнение EVA нескольких предприятий позволяет выбрать более инвестиционно-привлекательное.

Описание механизма управления экономической добавленной стоимостью и его алгоритма

Для расчета добавленной стоимости можно сравнить показатели ROE (рентабельность капитала, уровень прибыльности) для аналогичных предприятий данной отрасли. Для сравнения целесообразно взять рентабельность управления капиталом предприятия, как собственным, так и заемным, в размере 10% годовых.

Основными рычагами и факторами управления экономической добавленной стоимостью (NOPAT – прибыль, получаемая от операционной деятельности, причем после уплаты налогов и до проведения процентных платежей; WACC – средневзвешенная стоимость капитала и CE – инвестиционный капитал) является повышение прибыльности/рентабельности предприятия за счет увеличения объема продаж. Это может быть достигнуто путем уменьшения затрат при производстве продукции за счет использования новых ИТ-технологий. Другие факторы – это стоимость материалов, сырья, заемного капитала, высококвалифицированного персонала. Любое предприятие заинтересовано в увеличении добавленной стоимости, так как этот показатель впоследствии отразится на конечной продукции.

Для расчета средневзвешенной стоимости капитала (WACC) используется формула:

WACC = Rс(E/V) + Rd(1 – t) (D/V), (3)

где

Rс, Rd – ожидаемая / требуемая доходность собственного капитала и заемного соответственно;

E/V, D/V – доля собственного и заемного капитала в капитале предприятия;

t – процентная ставка налога на прибыль.

В результате предлагается следующий алгоритм расчета добавленной стоимости:

1. Определите стоимость приобретенного сырья для производства новой продукции.

2. Определите затраты предприятия на производство продукции (заработную плату сотрудникам, затраты на электроэнергию, транспортные издержки, плату за аренду помещения, износ оборудования).

3. Прибавьте полученную сумму всех затрат к стоимости приобретенного сырья.

4. Определите размер торговой наценки.

5. Вычтите из показателя, полученного в пункте 3, торговую наценку. В результате получается показатель добавленной стоимости.

Для того чтобы увеличить добавленную стоимость, необходимо снизить затраты предприятия. На основе показателя EVA строится модель управления предприятием VBM (Value Based Managment), где все показатели предприятия влияют на изменения добавленной стоимости.

Для расчета добавленной стоимости материальных (компьютеры) и нематериальных (квалифицированный персонал) активов для высокотехнологичных предприятий предлагается использовать коэффициент добавленной стоимости VAC (Value Added Coefficient), определяемый по формуле:

VAC = CEE + HCE + SCE, (4)

где

СЕЕ (capital employed efficiency) – добавленная стоимость физического капитала, определяемая путем деления добавленной стоимости на инвестированный капитал. Она показывает, сколько добавочной стоимости создает одна единица физического капитала;

НСЕ (human capital efficiency) – добавленная стоимость человеческого капитала, определяемая делением добавочной стоимости на затраты на труд, и показывает способность рабочей силы создавать добавленную стоимость;

SCE (structural capital efficiency) – добавленная стоимость структурного капитала, определяемая делением разницы между добавленной стоимостью и человеческим капиталом (структурный капитал) на добавленную стоимость.

Система управления разработками отечественных образцов военной и гражданской продукции мирового уровня

Исходя из вышеизложенного, целевая задача управления разработками с помощью информационных систем, методов и моделей может быть сформулирована следующим образом:

в первом случае довести тактико-технические и эксплуатационные характеристики отечественного образца до уровня существующих лучших однотипных зарубежных образцов;

во втором случае управление разработками отечественного образца должно обеспечивать в минимально возможный временной отрезок достижение основных тактико-технических и эксплуатационных характеристик, соответствующих перспективному образцу [3] (Kokhno et al., 2026).

При решении задачи в первом случае – «дотягивание» технико-экономических параметров отечественного образца до уровня существующего лучшего мирового образца, исходим из следующих представлений: вводится в рассмотрение n-мерное метрическое пространство Р . Текущее состояние лучшего мирового образца и аналогичного отечественного описывается n-мерными векторами, фазовые координаты которых соответствуют технико-экономическим параметрам, совокупность которых характеризует исследуемый образец.

В n-мерном признаковом пространстве определяются точки, каждая из которых соответствует мировому и отечественному образцу. Вышеизложенные положения сформулируем в виде теоремы.

Теорема. Если разрабатывается промышленный образец продукции, превосходящий лучший мировой аналог с учетом выделенных ресурсов, то оптимизация производственного технологического процесса должна базироваться на принципе оптимальности.

Для наглядности на примере трехмерного пространства параметров (рис. 1) показана позиция лучшего мирового образца системы управления огнем самоходной артиллерийской гаубицы А и позиция аналогичного по назначению отечественного образца В. Эффективность системы управления огнем самоходной артиллерийской гаубицы (СУОСАГ) Р характеризуется в общем случае тремя параметрами:

дальность распознавания цели D;

точность стрельбы ;

время на подготовку и производство первого выстрела t:

P = f (D, ,t)

Следовательно, векторы А и В характеризуют эффективность СУОСАГ, т.е. являются интегральным показателем (ИП) качества, соответственно, мирового и отечественного образцов военной техники. При этом каждый из этих параметров, в свою очередь, определяется большим количеством технических параметров.

Рисунок 1. Позиционирование образцов в трехмерном пространстве параметров (L(A,B) – расстояние характеризирующее «удаленность» отечественного от лучшего мирового образца)

Например, точность зависит от различных погрешностей, таких как:

- погрешность согласования линии визирования и канала ствола самоходной артиллерийской гаубицы;

- погрешность определения курсового угла самоходной артиллерийской гаубицы;

- погрешность стабилизатора самоходной артиллерийской гаубицы;

- погрешность определения скорости стрельбы и т.д. (всего 22 наименования погрешностей), т.е. задача должна решаться в многомерном пространстве параметров.

Для оценки расстояния в многомерном пространстве между отечественным образцом В и лучшим мировым образцом А вводятся в рассмотрение весовые коэффициенты, определяющие значимость каждого параметра рассматриваемых образцов. Определение весовых коэффициентов –это самостоятельная задача, не имеющая формального решения и требующая привлечения экспертов.

Как правило, выбор весовых коэффициентов решается эвристическим способом путем опроса и обработки мнения экспертов или неформальной многошаговой процедуры выявления предпочтений лица, принимающего решения (ЛПР). С учетом весовых коэффициентов (j=1,….n) расстояние в выбранном n-мерном пространстве параметров между лучшим мировым образцом А (вектор параметров X(A) = (X (A),…,X (A)) и отечественным образцом В (вектор параметров X(В) = (X (В),…..,X (В)) представляется в виде:

L(A,B) = . (5)

Информация о мере удаленности мирового образца, принятого за эталон, от отечественного L(A,B) позволяет решить оптимизационную задачу, связанную с «подтягиванием» значений параметров (тактико-технических характеристик) отечественного образца (B) (j=1,...,n), которые обеспечат необходимое «приближение» отечественного образца, к образцу принятому за эталон при определенных ограничениях.

При определении «облика» лучшего мирового образца, как правило, не все необходимые параметры X(А)= (x …….x ) могут быть известны. Поэтому задачей разработчиков отечественного образца военной техники является получение таких сведений (данных), которые обеспечивают определение конкретных значений необходимых параметров.

После решения этой задачи определяется с учетом весовых коэффициентов (j=1……n) значение вектора параметров X изделия В, который обеспечивает в условиях ограничений максимально возможное «приближение» разрабатываемого (модернизированного) образца В к эталонному образцу А, т.е. обеспечивает минимально возможное удаление образца В от эталонного образца А:

L [X(A),X(B)] = min L [X(A),X(B)] =

= min . (6)

При этом достижение минимального «расстояния» L(A,B) между образцами А и В должно осуществляться в условиях ограничений ресурсов, имеющихся в распоряжении разработчиков промышленного образца В, т.е.:

R(X (B),…..,X (B)) R ,

где

R – ресурс, расходуемый на развитие отечественного образца В (или отдельных его параметров);

R – заданный предельный объем ресурсов, который может быть использован при разработке (модернизации) образца В.

Решение вышеприведенной задачи в общем виде при слишком большой ее размерности может представлять значительные трудности. Поэтому на практике целесообразно реализовать процедуру постановки и решения задачи покоординатного спуска, связанного с определением оптимальных значений основных параметров разрабатываемого образца, ранжированных с учетом их значимости с позиций «приближения» разрабатываемого образца к зарубежному эталону.

И, хотя подобный способ решения может не обеспечить необходимый экстремум функции (5), тем не менее он позволит получить практически приемлемый результат. Значительная экономия ресурсов, связанных с разработкой или модернизацией, может быть достигнута не только за счет максимально возможного использования научных результатов, полученных ранее при создании аналогичных или близких по назначению изделий военной техники, но и за счет данных об аналогичных зарубежных образцов.

При решении задачи создания отечественного образца в минимально короткие сроки, который бы соответствовал или превосходил лучший мировой образец, следует решать задачу в динамике. Полный цикл создания сложных технических систем составляет от трех до пяти и более лет [4–8] (Azoev et al., 2000; Alekseev et al., 2005; Gorelik et al., 2010; Porter, 2006; Vedyakova et al., 2021).

Оптимизация финансовых ресурсов в минимальное время при создании новых образцов сложных технических изделий предполагает заданную близость векторов z(t) и y(t), характеризующих текущие параметры рассматриваемых соответственно мирового и отечественного образцов представлена на рисунке 2. Всякое движение вдоль изохрон увеличивает время процесса, так как означает затрату времени без уменьшения отрезка времени, остающегося до момента достижения конечной точки [9–11] (Ripetskiy et al., 2025; Özdemir, 2024; Podinovskiy, 2014).

В других случаях изыскиваются наиболее эффективные решения в смысле надежности или простоты исполнения [12] (Kokhno et al., 2025).

q

t t t t

Рисунок 2. График процесса преследования

Таким образом, вышеприведенное математически-графическое описание исследуемого процесса может служить достаточно весомым доказательством теоремы.

Заключение

Следует отметить, что с позиции долгосрочной перспективы развития бизнеса компаний (предприятий, фирм, корпораций) главным показателем является прибыль инвесторов (акционеров) [13–15] (Kapsha, 2025; Vysotskaya et al., 2022; Klepach, 2023).

Необходимо также сказать о важности использования патентного подхода и патентной статистики для инновационного развития промышленного производства [16, 17] (Kashevarova et al., 2020; Bogomolov et al., 2019). Анализ использования патентной статистики китайскими компаниями в производственном процессе за последние 15 лет показывает: фирмы с более сильной активностью в области цифрового патентования, как правило, демонстрируют более высокую производительность после учета наблюдаемых характеристик (показателей) фирмы и годовых, отраслевых и региональных эффектов.

Инструментальная оценка переменных, основанная на пространственной инфраструктуре, дает вспомогательное доказательство против обратной причинности, а тесты надежности с использованием альтернативных показателей производительности, отстающих моделей, бинарных показателей инноваций, отраслевых исключений и тестов плацебо подтверждают стабильность результатов.

Анализ механизма также показывает, что интенсивность НИОКР частично опосредует эту связь, предполагая, что цифровые патенты не приводят автоматически к повышению производительности, а должны быть преобразованы за счет инвестиций в инновации, технологической модернизации и организационных процедур.

Анализ неоднородности показывает, что эффект производительности более заметен на негосударственных предприятиях и высокотехнологичных предприятиях, подчеркивая роль рыночных стимулов и поглощающей способности в формировании неравномерного распределения цифровых дивидендов.

Переопределяя цифровые патенты как инфраструктуру возможностей на уровне фирмы, это способствует исследованиям в области управления инновациями, устойчивого производственного потенциала и развития с использованием технологий, предоставляя на микроуровне доказательства из развивающейся экономики о том, как цифровые знания могут быть преобразованы в долгосрочную экономическую ценность.