Цифровая трансформация промышленности: оценка зрелости организаций

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Глобальный тренд цифровой трансформации как закономерный этап развития любой организации проходит в новых для нее социально-экономических условиях и требует выработки общих моделей протекания данного процесса, а также систем оценки достижений основных показателей цифрового развития. Цель работы состоит в анализе подходов к определению и оценке цифровой зрелости экономических субъектов и выявлению тенденций развития ее методик. Объектом исследования выступает процесс цифровой трансформации экономики. Предметом исследования является методология оценки уровня цифровой зрелости организаций. Методологической основой настоящего исследования выступают основы системного и сравнительного анализа, методы синтеза, индукции и дедукции. Авторами продемонстрировано, что термин «цифровая зрелость» получил распространение практически во всех сферах экономики. На примере отечественного опыта показано, что вопросы оценки цифровой зрелости актуальны на всех уровнях управления, в том числе государственном. Выделены основные составляющие роста цифровой зрелости организаций. В результате анализа методик выявлено, что количество анализируемых сфер деятельности организации для оценки уровня ее цифровой зрелости расширяется-от анализа технических и технологических основ деятельности до квалификации персонала и ИТ-философии.

Об авторах

Олеся Игоревна Донцова

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

Email: oidontsova@fa.ru
кандидат экономических наук, доцент; доцент Департамента экономической теории, ведущий научный сотрудник Института финансово-промышленной политики Москва, Российская Федерация

Нияз Мустякимович Абдикеев

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

Email: nabdikeev@fa.ru
доктор технических наук, профессор; директор Института финансово-промышленной политики Москва, Российская Федерация

Сузанна Робертиновна Бекулова

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

Email: srbekulova@fa.ru
младший научный сотрудник Института финансово-промышленной политики Москва, Российская Федерация

Список литературы

  1. Chanias S., Hess T. Understanding Digital Transformation Strategy Formation: Insights from Europe's Automotive Industry. Pacis, 2016. 296 p. URL: https://www.researchgate.net/publication/311443349_Understanding_Digital_Transformation_Strategy_Formation_Insights_from_Europe's_Automotive_Industry (дата обращения: 07.09.2022).
  2. Чапо Д., Калязина С.Е., Багаева И.В., Зотова Е.А. Оценка готовности российских промышленных предприятий к цифровой трансформации. Глобальный научный потенциал. 2019; 9(102):140-145.
  3. B. Wernicke, Stehn L., Sezer A., Thunberg M. Introduction of a digital maturity assessment framework for construction site operations. International Journal of Construction Management. 2021. doi: 10.1080/15623599.2021.1943629
  4. Teichert R. Digital Transformation Maturity: A Systematic Review of Literature. Acta Universitatis Agriculturae et Silviculturae Mendelianae Brunensis, 2019; 67(6):1673-1687.
  5. Кириллина Ю.В. Цифровая трансформация и цифровая зрелость организации. Актуальные научные исследования в современном мире. 2020; 7(63):72-80.
  6. Гилева Т.А. Цифровая зрелость предприятия: методы оценки и управления. Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. Серия: Экономика. 2019;1(27):38-52. doi: 10.17122/2541-8904-2019-1-27-38-52.
  7. Медведева Л.Ф., Архипова Л.И. Цифровая зрелость как фактор конкурентного преимущества в бизнесе. Big Data and Advanced Analytics. 2021; 7: 86-98.
  8. Lahrmann G., Marx F., Winter R., Wortmann F. Business Intelligence Maturity: Development and Evaluation of a Theoretical Model. 2011 44th Hawaii International Conference on System Sciences. Washington: IEEE, 2011: 1-10. doi: 10.1109/HICSS.2011.90.
  9. Leipzig T., Gamp M., Manz D., Schöttle K., Ohlhausen P., Oosthuizen G., Palm D., Leipzig K. Initialising customer-oriented digital transformation in enterprises. Procedia Manufacturing. 2017, vol. 8, pp. 517-524. doi: 10.1016/j.promfg.2017.02.066.
  10. Дериземля В.Е., Тер-Григорьянц А.А. Методические положения оценки цифровой зрелости экономических систем. Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Экономика. 2021; 1:39-55. doi: 10.22363/2313-2329-2021-29-1-39-55
  11. Ustundag A., Cevikcan E. Industry 4.0: Managing the Digital Transformation, Springer Series in Advanced Manufacturing. Switzerland: Springer International Publishing; 2018. 286 р. doi: 10.1007/978-3-319-57870-5
  12. Carolis D., Macchi M., Negri E., Terzi S. Guiding manufacturing companies towards digitalization a methodology for supporting manufacturing companies in defining their digitalization roadmap. 2017 International Conference on Engineering, Technology and Innovation (ICE/ITMC). Madeira: IEEE, 2017, pp. 487-495. doi: 10.1109/ICE.2017.8279925.
  13. Philipp R. Digital readiness index assessment towards smart port development. Sustainability Management Forum. 2020; 28: 49-60. doi: 10.1007/s00550-020-00501-5
  14. Банных Г.А. Концептуализация понятия цифровой зрелости университета в контексте цифровой трансформации высшего образования. Вестник Майкопского государственного технологического университета. 2022; 1:110-120. doi: 10.47370/2078-1024-2022-14-1-110-120.
  15. Попов Е.В., Симонова В.Л., Черепанов В.В. Уровни цифровой зрелости промышленного предприятия. Journal of New Economy. 2021; 2: 88-109. doi: 10.29141/2658-5081-2021-22-2-5
  16. Курлов В.В., Косухина М.А., Курлов А.В. Модель оценки цифровой зрелости промышленного предприятия. Экономика и управление. 2022;28(5):439-451. doi: 10.35854/1998-1627-2022-5-439-451
  17. Кузьмин П.С. Цифровизация промышленности: эмпирическая оценка цифровой зрелости предприятий. Стратегические решения и риск-менеджмент. 2021;12(3):220-235. doi: 10.17747/2618-947X-2021-3-220-235

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


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».