Improvement of Digitalization Support Institutions as a Strategic Direction for Improving the Technological level of the Russian Manufacturing Industry

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The digital transformation of industry is one of the priorities of the development of the economy of the Russian Federation, as the introduction of modern technologies in production has a positive impact on the development of other industries. The basis for the introduction of digital technologies in industry is the desire for a comprehensive increase in efficiency and the creation of conditions for the successful operation of industries. Increasing the effectiveness of institutional support for the digitalization of Russian industry is especially relevant in the context of increasing geopolitical tensions. In this regard, the authors conducted a study aimed at analyzing the organizational structure of tools to support digitalization of the manufacturing industry and developing recommendations for its improvement. The authors analyzed the structure of the institutions of digitalization of the Russian industry, which includes six main institutions. Priority technologies and directions for the development of digitalization of industry corresponding to global trends are highlighted. According to the authors, in order to create a single digital space, a single platform can be created on which institutions can be located and interaction between them can be organized through the allocated priority technologies. Based on the results of the analysis of the organizational structure of tools to support the digitalization of the manufacturing industry, proposals have been developed to create a system of digitalization of the Russian industry that meets the level of threats to the Russian economy from the alliance of countries led by the United States.

References

  1. Kraus S., Jones P., Kailer N., Weinmann A., Chaparro-Banegas N., Roig-Tierno N. Digital Transformation: An Overview of the Current State of the Art of Research // SAGE Open. 2021. No. 11(3). doi: 10.1177/21582440211047576
  2. Franco M., Guimarães J., Rodrigues M. Organisational agility: systematic literature review and future research agenda // Knowledge Management Research & Practice. 2022. Pp. 1-18. doi: 10.1080/14778238.2022.2103048
  3. Rauniyar K., Wu X., Gupta S., Modgil S., Kumar A. Digitizing global supply chains through blockchain // Production Planning & Control. 2023. Pp. 1-22. doi: 10.1080/09537287.2023.2189614
  4. Baiyere A., Salmela H., Tapanainen T. Digital transformation and the new logics of business process management // European Journal of Information Systems. 2020. No. 29(3). Pp. 238-259, doi: 10.1080/0960085X.2020.1718007
  5. Доржиева В.В. Цифровая трансформация промышленности и промышленная политика в условиях внешних ограничений // Вопросы инновационной экономики. 2023. № 2. С. 637-648. doi: 10.18334/vinec.13.2.117692.
  6. Краковская И.Н., Корокошко Ю.В., Слушкина Ю.Ю. Цифровая трансформация бизнес-моделей в промышленности: эволюция и перспективы развития // Информационное общество. 2023. № 2. С. 12-21. doi: 10.52605/16059921_2023_02_12.
  7. Лавренко Е.В., Мечикова М.Н. Цифровая трансформация промышленности: российский и зарубежный опыт // Вестник Сибирского института бизнеса и информационных технологий. 2022. № 1. С. 47-52. doi: 10.24412/2225-8264-2022-1-47-52
  8. Хорошилов Д.Н., Свиридова С.В., Бабаков М.А. Особенности системного подхода к управлению инновационным потенциалом предприятия в условиях цифровизации // ФЭС: Финансы. Экономика. Стратегия. 2021. № 3. С. 48-55.
  9. Лепеш Г.В. Цифровая трансформация промышленного сектора экономики // Технико-технологические проблемы сервиса. 2022. № 2. С. 3-15.
  10. Мугутдинов Р.М., Горовой А.А. Особенности цифровой трансформации в промышленности // Вестник Академии знаний. 2022. № 1. С. 216-226.
  11. Бабкин А.В., Шкарупета Е.В., Гилева Т.А. [и др.] Методика оценки разрывов цифровой зрелости промышленных предприятий // МИР (Модернизация. Инновации. Развитие). 2022. № 3. С. 443-458. doi: 10.18184/2079-4665.2022.13.3.443-458.
  12. Powell W. W., Koput K. W., Smith-Doerr L. Interorganizational collaboration and the locus of innovation: Networks of learning in biotechnology // Administrative Science Quarterly. 1996. No. 1. Pp. 116–145.
  13. Miles R.E., Miles G., Snow C.C., Blomqvist K., Rocha H.O. The I-form organization // California Management Review. 2009. No. 4. Pp. 61–76.
  14. Baldwin C., Von Hippel E. Modeling a paradigm shift: From producer innovation to user and open collaborative innovation // Organization Science. 2011. No. 6. Pp. 1399–1417.
  15. Katz M.L., Shapiro C. Systems competition and network effects // Journal of Economic Perspectives. 1994. No. 2. Pp. 93–115.
  16. Захаров В.Я., Трофимов О.В., Фролов В.Г., Кудайбергенова Н.С. Механизмы интеграции и кооперации сложных экономических систем в соответствии с концепцией «Индустрия 4.0» // Вопросы инновационной экономики. 2019. № 4. С. 1341-1356. doi: 10.18334/vinec.9.4.41283.
  17. Толстых Т.О., Агаева А.М. Экосистемная модель развития предприятий в условиях цифровизации // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. 2020. № 1(33). С. 37-49. doi: 10.21685/2227-8486-2020-1-3.
  18. Виханский О. С., Каталевский Д. Ю. Конкурентное преимущество в эпоху цифровизации // Российский журнал менеджмента. 2022. № 1. С. 5–27. doi: 10.21638/spbu18.2022.101
  19. Adner R., Puranam P., Zhu F. What is different about digital strategy? From quantitative to qualitative change // Strategy Science. 2019. No. 4. Pp. 253–261.
  20. Никонорова А.В., Баширова С.В., Викулина Е.В. Глава 3. Трансформация управления производственными процессами под влиянием цифровизации // Инновационно-технологические тренды развития промышленности в условиях цифровизации экономики : Коллективная монография / Под научной редакцией М.Я. Веселовского, Н.С. Хорошавиной. – Москва : Общество с ограниченной ответственностью «Издательство «Мир науки», 2022. С. 80-100.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».