Если цифровой инжиниринг становится основной деятельностью то любая компания становится

Цифровой инжиниринг — это комплекс услуг цифрового организационно-технологического дизайна и оптимизации производственно-логистических процессов и режимов работы оборудования.

Услуги включают поставку, настройку, адаптацию и внедрение программного обеспечения, выполнение инженерных работ, которые используются при модернизации действующих или при создании новых умных производств, логистических центров, лабораторий, автоматизированного и роботизированного оборудования и мехатроники^[1].

Основа цифрового инжиниринга — глубокое понимание взаимосвязей физических процессов, происходящих в изделии или продукте на всех этапах жизненного цикла и умение рассчитать их взаимное влияние на измеряемые характеристики.

Применение цифровой информационной модели в качестве инструмента сопровождения проекта на всех стадиях жизненного цикла позволяет:

• повысить достоверность технических решений, сократить сроки рассмотрения проекта и снизить операционные расходы.- обеспечить на этапах строительства и эксплуатации целевое расходование средств и соблюдение сроков на всех этапах реализации проекта.
• снизить риски благодаря участию в ранних стадиях проекта и возможности высокой степени проработки модели.

Возможность контроля процесса реализации проекта в режиме «on-line» с помощью цифровых моделей дает возможность упростить работу проектной команды на всех этапах экспертизы и сопровождения проекта, повысить безопасность инвестиций и эффективность мониторинга инвестиционной фазы.

Типы цифровых двойников[править]

Цифровой двойник изделия (DT1) — аналог физического объекта в цифровой среде, созданный на основе взаимосвязанных математических моделей физических процессов, протекающих в объекте, на основе выполнения десятков тысяч виртуальных испытаний в специальном образом организованном процессе^[2]

Цифровой двойник производства (DT2) — учет технологических особенностей производственных процессов в цифровом двойнике изделия в рамках единой цифровой модели

«Умный» цифровой двойник первого уровня (SDT1) —  объединение цифрового двойника объекта/продукта (DT1) и цифрового двойника производства (DT2) в рамках единой цифровой модели

«Умный» цифровой двойник второго уровня (SDT2) — объединение «умного» цифрового двойника объекта/продукта (SDT1) и данными о фактических условиях эксплуатации(SDS) в рамках единой цифровой модели

«Умная» цифровая тень  (SDS) изделия/продукта формируется на основе «умной» модели, которая адекватно описывает поведение реального объекта/продукта на всех режимах эксплуатации (пуски и остановы, нормальные условия работы и отклонения от нормальных условий, аварийные ситуации и пр.).

Мировой рынок цифрового инжиниринга[править]

Технология «цифровых двойников», совмещающая в себе промышленный Интернет вещей и цифровое моделирование, во многих странах (США, Япония, Германия, Франция) активно внедряется на всех стадиях жизненного цикла продукции — от разработки до эксплуатации. По прогнозу консалтинговой компании Gartner, к 2021 г. примерно половина крупных промышленных компаний в мире будет использовать данную технологию. Внедрение «цифровых двойников» для моделирования и оценки различных сценариев позволит сократить количество отказов оборудования в среднем на 30 %, считают эксперты компании PTC.

Оценить мировой рынок цифрового компьютерного инжиниринга сложно. Например, в части программного обеспечения, по оценкам компании CIMdata, объем рынка так называемого традиционного PLM (mainstream PLM), который содержательно наиболее близок понятию «цифровое проектирование и моделирование», в 2017 году составил $27,16 млрд. Мировой рынок так называемого полного PLM (comprehensive PLM), по оценкам CIMdata, в 2017 году составил $43,7 млрд (рост 7,6 % по сравнению с 2016 годом), а к 2023 году достигнет $72,4 млрд^[3].

C географической точки зрения крупнейшими рынками традиционного PLM являются США, Япония и Германия. Рынок традиционного PLM оценивается в США в $7,7 млрд, в Японии — в $3,82 млрд, в Германии — $3,75 млрд, До 2022 г рынок будет расти на 6 % ежегодно (Источник: портал « CNews»^[4]).

В большинстве развитых стран действуют национальные стратегии и программы цифровизации экономики и общества. Их цели и задачи в целом схожи, но несколько отличаются подходы к реализации стратегий. Часть инициатив встроена в более широкую наднациональную научно-технологическую и инновационную повестку. Так, стратегии цифрового развития Германии (Digital Strategy 2025) и других стран ЕС согласуются с общеевропейской цифровой повесткой (OECD, 2017).

Рынок цифрового инжиниринга в России[править]

В России уровень использования технологий цифрового проектирования и моделирования в производственном секторе невысок^{[насколько и кто утверждает]}.

По данным компании CIMdata, в части программного обеспечения рынок цифрового проектирования и моделирования в России (традиционный PLM) составляет 0,5 % от мирового рынка. Тем не менее все большеШаблон:Сколько российских компаний внедряют инструменты цифрового инжиниринга^{[также по данным компании?]}.

Сегодня этому в значительной способствует запуск Российской программы «Цифровая экономика Российской Федерации», внимание государства к ускоренному внедрению цифровых технологий и включение этой тематики в число приоритетных направлений развития до 2024 г. согласно Указу № 204.

В качестве примера использования цифрового инжиниринга можно привести опыт АО «Вертолеты России». В рамках реализации концепции цифровой трансформации АО «Вертолеты России» внедряют комплекс цифровых технологий в конструкторско-технологическую подготовку (системы трехмерного проектирования). Важное место отводится имитационному моделированию процессов производства.^{[5][нет источника]}

Компания^{[неопределённость]} активно использует в своей работе PLM-систему. В частности для разработки вертолетной техники используются решения NX и Teamcenter компании Siemens. Благодаря использованию технологии ошибки исправляются на ранних стадиях проектирования и во время испытаний не происходят поломки. Кроме того, удалось повысить качество создаваемых 3D-моделей, сократить сроки электронного согласования конструкторской документации и снизить количество конструкторских ошибок. При этом компания стала меньше тратить средств на доработку своей техники для серийного производства.Шаблон:Насколько^{[нет источника]}

Первым пилотным проектом холдинга по созданию и производству летательного аппарата с использованием информационных технологий стала разработка вертолета Ка-226Т. Он был полностью спроектирован в виртуальном пространстве без использования бумажных носителей. Это позволило в два раза снизить затраты на разработку вертолета и на внесение изменений при последующей модернизации машины (Источник: Ростех^[6]) .

ПАО «УАЗ» реализует трансформацию производственной деятельности на основе концепции «Цифровая платформа УАЗ», в рамках которой осуществляется разработка принципиально новой платформы внедорожника 2020. Компания запустила проект по внедрению технологий цифровой фабрики для проектирования и производства продукции с целью поддержки стратегии нишевого производителя для глобальных рынков. Основными цифровыми решениями являются система управления жизненным циклом продукции (PLM), цифровое проектирование продуктов и технологических процессов (CAD/CAM/CAE), системы управления производственными процессами (MES) и Интернет вещей. При реализации цифровой трансформации приоритетом является обеспечение кибербезопасности систем и развитие информационной инфраструктуры в целом (Источник: концепция «Цифровая платформа УАЗ»^[7]).

В России одним лидером в области цифровых технологий является госкорпорация «Росатом». Правительство России наделило ее статусом центра компетенции в рамках федеральной программы «Цифровая экономика Российской Федерации».

В Росатоме принята единая цифровая стратегия сроком до 2030 года. В соответствии с ней госкорпорация будет создавать собственные цифровые продукты, добиваться эффектов от реализации своих цифровых проектов и заниматься разработками в области квантовых вычислений.

Активно цифровые технологии развивает топливная компания Росатома «ТВЭЛ». Компания до 2022 г. Намерена вложить 350 миллионов рублей в научные исследования по созданию новой продукции с помощью инструментов цифрового инжиниринга.
Реализуются цифровые проекты в области оперативного контроля и управления производством тепловыделяющих сборок (ТВС) для энергетических реакторов и их комплектующих на Новосибирском заводе химконцентратов. Выполняются цифровые проекты в области закупочной деятельности, планирования и учета ремонтов на предприятиях дивизиона, в области кибербезопасности.

Одним из ярких примеров применения цифровых технологий является создание топливной компанией системы очистки буровых растворов с использованием цифрового двойника изделия. Были разработаны и проанализированы более 100 вариантов конструкции изделия. Созданный образец по своим показателям превзошел зарубежные аналоги. Такой параметр вибросита как ускорение достиг 9g вместо целевого значения в 7g. Кроме того, был спроектирован вариант изделия с пиковым ускорением в 10g и мобильный вариант конструкции с возможностью транспортировки (источник: портал «ГИС-Профи»^[8]).

АО «ЦПТИ» (г. Москва) первым в атомной отрасли создал цифрового двойника ядерно- и радиационно-опасного объекта (ЯРОО) с использованием цифровых технологий на площадке радиохимического завода АО «СХК» (г. Северск, Томская область) в рамках проекта по выводу ЯРОО из эксплуатации. В ходе работы была получена актуальная информация об объекте и воссоздан путем применения инструментов 3D-моделирования цифровый двойник ЯРОО. Также была проведена работа по интегрированию данных радиационного обследования зданий и оборудования в цифровую модель, что в дальнейшем позволит точно оценить объемы РАО. Созданная цифровая модель радиохимического завода по своей сложности, содержанию и масштабу является первым в атомной отрасли опытом реализации проекта по выводу с использованием цифровых технологий и может составить конкуренцию лучшим мировым практикам.^{[нет источника]}

Источники[править]

Ссылки[править]

• «Что такое цифровая экономика? Тренды, компетенции, измерение», доклад НИУ «Высшая школа экономики», 9-12 апреля 2019 г.
• The Evolution of Digital Twin — and How Emerging Tech Is Driving Adoption, Дэвид Иммерман, бизнес-аналитик корпоративного маркетинга PTC.
• Building a Bridge to a Smart, Connected Future, 2 апреля 2020 г.
• Аналитический отчет по развитию российского и международного рынка по направлению Национальной технологической инициативы «Технет» «Прогноз развития рынков, включенных в направление НТИ «ТЕХНЕТ».
• Проект «Цифровая платформа УАЗ», Создание российской системы управления жизненным циклом продукта. Переход к цифровому проектированию изделий и процессов.

Введение

Становление и
формирование цифровой в современных условиях экономики является одним из
приоритетных направлений для большинства стран. Внедрение цифровых технологий привело
к кардинальным изменениям и определило траекторию развития экономики и всего
общества в целом.

В период 2019-2022 годов
наблюдается мощная трансформация бизнес-моделей и всей социальной сферы,
вызванные мировой пандемией новой короновирусной инфекции и широкомасштабным
внедрением цифровых технологий нового поколения, которые получили наименование
«сквозных».

К «сквозным» технологиям
необходимо отнести искусственный интеллект (ИИ) и робототехнику, Интернет
вещей, технологии беспроводной связи и т.п. Как показала практика, применение
«сквозных» технологий повышает производительность труда на 40 %. Эффективное применение
новых цифровых технологий будет определять уровень международной конкурентоспособности
как отдельно взятых компаний, так и стран (объединений стран) в целом, а также
создавать нормативно-законодательную основу для процессов цифровизации в виде
нового направления права – цифрового.

Государственный вектор
внедрения цифровых технологий, в том числе, и в Российской Федерации,
становится магистральным направлением национального развития экономики каждой
страны. Однако развитие цифровой экономики для всего социума,
отдельных компаний и домохозяйств сопровождается как позитивными (повышением
доступности различного рода услуг и качества жизни общества), так и негативными
последствиями (например, поляризацией общества по принципу доступности цифровой
среды, возникновением рисков и угроз утечки, в том числе и персональных,
данных, ростом киберпреступности, снижением уровня кибербезопасности и т.д.).

Текущий этап цифровизации
экономики, наряду с несомненными позитивными последствиями порождает и новые
технологические и организационно-управленческие вызовы и угрозы, требует
адекватного ответа, развития теоретических основ и прикладных моделей, а также
нормативно-правовой базы законодательного регулирования

Основным вектором
развития является цифровизация экономики на базисе прорывных it-/Smart-технологий, включения мощнейших вычислительных систем
и устройств, а также развитие искусственного интеллекта и нейронных сетей
глубокого обучения.

Современный
этап реализации отдельных проектов концепции «Smart City» («Умный Город») с
внедрением искусственного интеллекта (ИИ) и развитием цифрового инжиниринга
предполагает интегрирование в единую систему таких основных направлений, как дальнейшее
развитие цифрового экономического базиса, включение в производственные процессы
прорывных IT-технологий, фундаментальное сращивание био-, нано- и
социо-гуманитарных технологий, развитие умных экологических систем. В этой
связи тема, посвященная анализу перспектив развития цифрового инжиниринга с применением
нейронных сетей и компьютерных алгоритмов в процессе разработки инновационных и
экономически эффективных способов развития национальной экономики, приобретает
еще большую актуальность.

Внедрение основ концепции
«Smart City» («Умный Город») означает
широкое применение цифровых инжиниринговых технологий и искусственного
интеллекта. В этой связи тема научного исследования, связанного с оценкой
перспектив применения компьютерных алгоритмов и нейронных сетей в процессе
разработки инновационных и экономически эффективных способов развития цифрового
инжиниринга, является актуальной и злободневной.

Объектом исследования являются
общественные отношения в условиях цифровой трансформации, предметом –
применение искусственного интеллекта и других сквозных технологий при
реализации инжиниринговых проектов и программ в цифровой среде.

Цель
исследования: выявление специфики цифровой трансформации и цифровизации
процессов инжиниринга, а также включения возможностей искусственного интеллекта
и других сквозных технологий в программах внедрения цифрового инжиниринга.

Научная гипотеза – в целях эффективного
развития российской экономики необходима цифровая трансформация, а также смена
парадигмы цифрового развития и смещение вектора функционирования компаний и
организаций в сферу сквозных технологий, в частности, платформенных решений
Интернета вещей /IIoT, а также применений технологий Big Data.

Научная
новизна: уточнение
понятийно-категориального аппарата цифровой трансформации, развития
теоретических основ применения сквозных технологий, в частности, моделирование трансформации
информационных технологий, цифровой трансформации организации, разработка
моделей процесса
принятия IIoT-решения российскими компаниями и IIoT-зрелости
принимаемых решений.

Сделан вывод о
том, что внедрение сквозных
технологий, включая алгоритмы и системы искусственного интеллекта и нейронных
сетей в рамках реализации цифровых инжиниринговых проектов, является
одним из наиболее актуальных и перспективных направлений в рамках цифровой
трансформации организаций.

Основная
часть. Развитие понятийно-категориального аппарата цифровой трансформации

Интенсивное
развитие IT- и Smart-технологий создало предпосылки качественного перехода их
применения в экономических отношениях. Разработка программных решений и
расширение компетенций по автоматизации бизнес-процессов и деятельности
государственных структур привело к широкомасштабной трансформации и
формированию цифровой экономики.

Понятия «цифровая
экономика» и «цифровые деньги», широко используемые сегодня, были впервые
введены свыше 25 лет назад профессором Массачусетского технологического
института, США [1]
Николасом Негропонте. Однако до сих пор не существует единого определения
дефиниции «цифровая экономика». Это способствует созданию существенных
препятствий на пути его концептуального оформления.

По
мнению президента группы всемирного банка Джима Ён Кима, сегодня всё человечество
переживает информационно-коммуникационную революцию. Число беднейших
домохозяйств, имеющих мобильные телефоны выше, чем уровень доступности к
комфортным бытовым условиям или питьевой воде [2].
Цифровая экономика, как одно из последствий научно-технического прогресса,
означает перевод производства и распределения благ в цифровой интернет-среде [4,
5].

Развитие
цифровых технологий приводит к многообразию взаимосвязей между компаниями,
социально-экономическими системами, социальными платформами, экосистемами и
человеком (обществом) [3, 11]. Это сопровождается экспоненциальным ростом
трансакций, накапливанию гигантских объёмов данных, сведений и информации, что
приводит к усложнению интеграционных связей, последствия которого человечеству
ещё только предстоит оценить. Указанные последствия требуют от каждого человека
новых цифровых компетенций, способностей и навыков, а также высокой скорости
адаптации в цифровой среде обитания и производства.

Цифровая экономика – это система процессов и способов деятельности,
основанные на применении цифровых технологий, связанных с электронными бизнесом
и торговлей, позволяющих осуществлять реализацию цифровых товаров и услуг в
киберпространстве [3]. Иными словами, цифровая экономика – это система
заключения сделок с помощью электронных средств передачи, обмена и хранения
информации (стационарного и мобильного интернета) с применением возможностей
электронных средств платежа, криптовалюты и цифровой валюты.

В широком смысле, цифровая экономика – это создание сетевой, системно-организованной
пространственной структуры экономических отношений между хозяйствующими
субъектами, которая включает секторы создания и использования новой информации,
цифровые технологии и цифровые продукты, телекоммуникационные услуги,
электронный бизнес, электронную торговлю (Интернет-торговлю), электронные
рынки, дистанционные механизмы заключения сделок, дистанционное обслуживание,
дистанционное образование и ряд других компонентов [9].

На рисунке 1
представлена трансформация информационных технологий за последнее десятилетие.

Громоздкие электронно-вычислительные машины (ЭВМ)	Высокопроизводительные мобильные устройства и смартфоны	Полная доступность телекоммуникаций и вычислительных мощностей
Простейшие изолированные компьютерные программы и обеспечение	Структурированные программное обеспечение, расширяемые приложения, применение стандартных протоколов и компонентов	Непрерывная разработка и тестирование нового программного обеспечения
Текстовый интерфейс в виде командной строки	Лаконичный, эффективный, интуитивно понятный дизайн приложений	Вовлечение в глобальное информационное пространство всех групп пользователей
Оффлайн-продажи программного обеспечения на физических носителях	Онлайн-маркетплайсы приложений и программного обеспечения	Новые модели монетизации и ускорение обновления приложений
Простые прикладные расчеты	Полная автоматизация крупных компаний	Проектирование и развитие комплексных программных решений

Рисунок 1 – Трансформация информационных
технологий [4]

Благодаря
синергетическому эффекту применения новых информационных технологических
возможностей стала возможной разработка и широкое внедрение производительных
решений типовых и нестандартных задач в интересах общества, бизнеса и
государства. Для реализации перехода к цифровой экономике необходимы новый тип
экономических отношений, новый тип производства, новый тип оказания услуг,
новый тип государственного и общественного регулирования. Формирование цифровой
экономики подразумевает осуществление трех этапов развития: автоматизацию,
цифровизацию и реинжиниринг (цифровой инжиниринг), а также цифровую
трансформацию [6].

Цифровой
инжиниринг – это новейшая технологическая концепция, позволяющая развивать
интеллектуальную экосистему, направленную на повышение эффективности
производства, качества работ и услуг, а также оптимизацию всех
бизнес-процессов. При помощи интеграции реального производства и виртуальных
возможностей сквозных цифровых технологий становится доступными новый
инструментарий разработки, производства и продвижения конечного продукта [13,
15].

Цифровой инжиниринг – это процедуры осуществления
технических консультационных услуг, связанных с различными фазами реализации
производственных процессов (разработкой, подготовкой, сопровождением и реализацией
продукции), использующие информационные технологии и искусственный интеллект.
Иными словами, что цифровой инжиниринг – это программное обеспечение
современной системы оказания услуг по организационно-технологическому дизайну и
оптимизации протекания производственных процессов и прагматизация рабочих
режимов машин и оборудования.

Под сквозными
технологиями следует понимать применение автономных роботов, больших баз данных,
искусственного интеллекта (ИИ), Интернет вещей (IoT).

Под
искусственным интеллектом (ИИ) в данной работе автор понимает способность
цифровых алгоритмов и самообучающихся нейронных сетей решать поставленные
задачи, а также разрабатывать сценарии устранения выявленных и прогнозируемых
проблем, связанных с жизнедеятельностью как отдельного человека, так и всего
общества в целом. Данное определение искусственного интеллекта применимо к
процессу реализации различных проектов развития, использующих интеллектуальные
процессы, свойственных человеку. Это, прежде всего, способность человека
абстрактно размышлять, обобщать, анализировать, систематизировать,
трансформировать полученные данные в информацию, интерпретировать и обучаться
на приобретенном опыте.

Иными
словами, искусственный интеллект (ИИ) – это компьютерные алгоритмы, которые позволяют
достаточно полно и приближенно отображать работу нейронных связей в мозге
человека, отождествляемые с глубоким машинным обучением и применением
технологий виртуальной реальности. Таким образом, искусственный интеллект – это
группа специальных методов, используемых в целях решения различного рода задач.

Отдельные
методы могут включать алгоритмы на базе машинного обучения. Машинное обучение –
вид компьютерных алгоритмов, в котором конкретный алгоритм учится решать ту или
иную задачу. Подвидом машинного обучения является процесс глубокого обучения, в
котором применяются более сложные математические модели и алгоритмы обучения на
основе нейронных сетей. Нейронная сеть состоит из одного или нескольких слоев
нейронов, каждый из который определяет какой-либо определенный аспект. Это
попытка описать работу человеческого, естественного интеллекта.

Следует
отметить, что понятие искусственного интеллекта не является концептуально новым. Впервые данный термин появился
еще в середине 50-х годов ХХ века, точнее, в 1956 году, на конференции
Дартмутского университета, на которой американский информатик Дж. Маккарти обозначил этот термин
и дал ему точное и емкое определение: искусственный интеллект является наукой
о создании интеллектуальных машин и компьютерных
программ [1].

В процессе цифровой
трансформации и формирования цифрового общества Интернет вещей (Internet of Things, IoT) становится инновационной средой
реализации всех сфер жизнедеятельности человека, включая
производственно-технологический и финансовый сектор, услуги, транспорт и пр., в
которой Интернет-технологии осуществляют взаимодействие между собой,
позволяющими обмениваться данными о функционировании экономических субъектов,
реагировать на изменения внешних и внутренних факторов, оказывать влияние на процессы,
без вмешательства человека [12].

В данной работе под Интернетом
вещей (пер. с англ. Internet of Things, IoT) следует понимать совокупность большого количества
взаимосвязанного технологического информационного оборудования (сенсоров, приборов
учета, различных датчиков и т.п.), соединенных проводными и беспроводными
каналами связи, подключенными посредством мобильных операторов связи к сети
Интернет, позволяющая осуществить полную интеграцию физических
производственно-экономических процессов с виртуальной средой цифровых устройств,
компьютерного оборудования, и сквозных цифровых технологий.

Промышленный (индустриальный)
Интернет вещей (Industrial Internet
of Things, IIoT),
как сегмент Интернета вещей, становится неотъемлемой частью функционирования
российских компаний и бизнеса. IIoT – это совокупность объединенных компьютерных сетей
предприятий и компаний и подключенных к ним промышленных объектов, оснащенных
встроенными датчиками и специально разработанным программным обеспечением в
целях сбора и обмена информацией, позволяющая осуществлять удаленный мониторинг
и управление в автоматизированном режиме.

Моделирование
цифровой трансформации

Цифровой
инжиниринг включает разработку, поставку, настройку и адаптацию программного
обеспечения, выполнение различного рода инженерных работ, использующихся при
осуществлении реконструкции или модернизации действующего производственного
процесса, а также при создании нового «умного» производства, мехатроники и
иного автоматизированного и роботизированного оборудования, логистических
центров и умных лабораторий, а также алгоритмов искусственного интеллекта.

На рисунке 2
представлены основные элементы концепции цифрового инжиниринга [8].

Цифровой инжиниринг
Возможности рынка	Применение новых технологий	Ожидаемые эффекты
Конвергенция рынка труда и информационных технологий	Искусственный интеллект	Алгоритмы, получающие информацию, самообучающиеся, меняющиеся
Подключенные устройства	Машинное обучение и нейронные сети
Рынок индивидуального подхода	Интернет вещей	Самостоятельный обмен информацией бытовыми и индустриальными устройствами
Оптимизация рынка труда	Большие базы данных (Big Data)	Эффективное управление государством, бизнесом, процессами за счет аналитики данных
Создание цифровых двойников	3D-печать	Компьютерное проектирование
Сверхбыстрые изменения рынка	BIM-технологии
Оптимизация всех процессов	Роботизация	Восприятие окружающей среды, адаптация к изменениям
Блокчейн	Самый надежный способ хранения открытой информации в открытом доступе
Быстрая беспроводная связь 5G	Сбор и обмен большими данными в 20 раз быстрее сети 4G

Рисунок 2 – Основные элементы концепции
цифрового инжиниринга [5]

Иными
словами, цифровой инжиниринг – это создание интеллектуального продукта и услуг нового
поколения при помощи сквозных цифровых технологий.

Модель
цифровой трансформации, разработанная в рамках научных исследований РАНХиГС,
позволяет реализовать любую стратегию реализации процесса цифровизации
практически в любой организации, состоит из шести указанных на рисунке 3
блоков.

Модель цифровой трансформации	Применение новых технологий	Ожидаемые эффекты
Модели	Широкомасштабное применение моделей в инновационной среде	Непрерывный инновационный процесс, оптимизация процесса принятия решений
Процессы	Оптимизация процессов (бережливое производство, дизайн мышления)	Мониторинг в соответствии с инновационными трендами
Люди	Уникальный человеческий капитал	Быстрое обучение новым навыкам, успешное развитие
Данные	Стратегический подход к эффективному управлению данными	Всесторонний доступ к данным в режиме реального времени,
Безопасность данных
IT-инфраструктура, инструментарий	Мощные, надежные, гибкие системы и инструменты (сквозные технологии)	Создание инфраструктуры, эффективно содействующей цифровой трансформации
Культура	Эффективное взаимодействие между государством, бизнесом, обществом	Принципы открытого и прозрачного взаимодействия, способствующего цифровой трансформации

Рисунок 3 – Моделирование цифровой
трансформации организации [6]

Изначально
данную модель применял ПАО Сбербанк в процессе трансформации своей деятельности
в целях внедрения систем искусственного интеллекта. Однако она может быть с
успехом применена в цифровой трансформации практически любой структуры или
организации.

Таким образом,
под цифровой трансформацией следует понимать строительство новой экосистемы,
базирующейся на новых принципах и повсеместном применении IT-технологий,
предоставляющих качественно новые возможности.

По данным
Gartner в 2016 году в мировой
экономике применялось более 6,4 млрд подключенных единиц различного
оборудования, что на 30 % выше, чем в 2015 году [14].
Прогнозируется, что к 2030 году глобальный рынок интернета вещей составит около
24,1 млрд единиц объединенных устройств, и будет приносить ежегодный доход
более 1,5 трлн долл. США [12]. Кроме того, по
прогнозам экономистов, к 2030 году эффективность применения интернета вещей
составит 11 % от мирового ВВП [10].

По данным J’son &
Partners Consulting объем российского рынка M2M и IoT в 2019 г. достиг 64
млрд руб., а количество подключенных к WAN устройств IoT/M2M составило почти 23
млн, увеличившись на 21% по отношению к 2018 г. По прогнозам, к 2025 г. В
России через eSIM будет осуществлено подключение около
25% всех IoT-устройств, по состоянию на конец
2022 года доля IoT-устройств не
превысит 7% [7].

Ожидается, что в
Российской Федерации в стоимостных единицах измерения данный сегмент к
обозначенному времени составит 705,5 млн. долл. США, количество единиц
объединенного в сеть оборудования составит от 385,03 до 442,14 млн. [10].

По состоянию на февраль
2022 года база TAdviser содержит информацию о более чем 600 проектов в сфере
интернета вещей. Аналитики отмечают, что российский рынок промышленного
интернета вещей остается фрагментированным, значительная часть проектов носят
узконаправленный характер, однако со смещением спроса индустриальных заказчиков
на универсальные «экосистемные» решения. Развитию рынка способствует ускорение
всеобщей цифровизации, усиление конкуренции во всех сферах, а также дефицит
человеческих ресурсов.

Методика оценки развития
российских регионов включает такой критерий эффективности, как «цифровая
зрелость» [8],
представляющий собой удельный вес цифровизации региональных органов
исполнительной власти (РОИВ) и местного самоуправления, а также деятельности в
таких сферах, как здравоохранение, образование, строительства, ЖКХ,
общественный транспорт, применяющих отечественные IT-решения. Динамика роста цифровой зрелости закреплена в
Постановлении Правительства РФ [9].
К 2030 году цифровая зрелость всех российских регионов должна составить 100%
(по состоянию на 2022 год – около 18%).

В ходе научного
исследования автором был модифицирован алгоритм принятия IIoT-решений для российских
предприятий. Модель процесса принятия IIoT-решений представлена на рисунке 4 [10].

На рисунке 5 отражена
модель оценки IIoT-зрелости, позволяющая минимизировать участие человека.

В процессе
принятия и реализации IIoT-решений используется массив данных, поступающих с
различных устройств и датчиков (Big Data), это дает возможность
для применения Data-Driven подхода с разработкой цифровых бизнес-моделей.

Этап	Процесс	Комментарий
1	Выбор устройств	Обеспечение достоверности и целостности передаваемых на IIoT-платформу данных
2	Выбор каналов связи	Выбор Федерального мобильного оператора в целях формирования оптимального перечня услуг с учетом специфики компании
3	Выбор Интернет-технологий	Применение межмашинного взаимодействия (М2М) и возможностей IIoT платформы.
4	Сбор, хранение данных и их аналитика	В целях обеспечения аутентичности IIoT-устройств и безопасности системы хранения данных, необходима интеграция устройств вручную, что требует от уральских компаний больших усилий высококвалифицированных IT-специалистов
5	Работа приложений и сервисов	Доработка приложений и сервисов в зависимости от специфики компании, применение, формирование экосистем, подразделяющихся на Smart-энергетику, Smart-транспорт, Smart-экологию, Smart-ЖКХ и пр.
6	Информационная безопасность функционирования компании	Использование надежных и защищенных информационных и технологических решений
7	Технологическая поддержка IIoT-решения	Реализация поддержки целостного IIoT-решения по принципу «от устройства до платформы» при помощи компании-агрегатора
8	Интеграция	Применение возможностей IIoT-интеграторов, специализирующихся в конкретных сферах
9	Оценка эффективности IIoT-решения	— расчет чистой дисконтированной стоимости, индекса доходности, внутренней нормы доходности и т. п.); — построение динамических экономико-математических и имитационных моделей; — оценка соотношения полученного экономического эффекта к понесенным затратам [7]; — оценка прироста конечного продукта; — применение экспертных оценок.

Рисунок 4 – Моделирование процесса принятия
IIoT-решения [11]

	Действие / Решение
Разработка экономико-правовых рекомендаций и мероприятий	Автоматическое принятие решений
Поддержка принятия решений
Прогнозирование
Интерактивные панели
Статистическая отчетность	Ручной процесс

Рисунок 5 –
Моделирование IIoT-зрелости принимаемых решений [12]

Одним из
примеров цифровой трансформации отечественных компаний является «DD Цифровые технологии» –
российская компания, созданная в 2018 году в г. Екатеринбурге, основной вид
деятельности которой заключается в оптимизации процесса принятия решений в ходе
реализации цикла переработки нефтепродуктов с использованием искусственного
интеллекта.

Компания на
современном этапе сотрудничает с такими гигантами отрасли, как Газпромнефть,
Сибур, Роснефть, Башнефть, выстраивается взаимовыгодное партнерство с такими
компаниями, как Schneider Electric и Инфосистемы Jet.

В таблице 1
представлены IT-проекты,
реализуемые компанией, с применением математического моделирования и алгоритмов
искусственного интеллекта.

Таблица 1 – Реализуемые IT-проекты компании DD Цифровые технологии
(2018-2021 гг.) в рамках цифрового инжиниринга [13]

№ пп	Наименование проекта	Наименование IT-продукта	Основные характеристики	Примечания
1	Жидкофазные реакторы идеального смешения	Разработка уточняющих ML-моделей	Математическое моделирование процессов полимеризации легких олефинов в емкостных и петлевых реакторах с учетом неидеальности	Подбор кинетических параметров. Адаптация моделей для работы online на потоке промышленных данных
Разработка рекомендательных моделей	Подбор оптимального управляющего воздействия	Разработка документации
2	Процесс «Таторей»	Разработка кинетической схемы. Построение строгой модели	Математическое моделирование реактора трансалкилирования и диспропорцио-нирования	Учет неподвижного слоя и аксиального потока.
3	Процесс каталитического риформинга с квазинепрерывной регенерацией
Разработка модели деградации катализатора со временем	Реализация кинетической модели риформинга и модели газового реактора с комбинированным аксиальным и радиальным движением газа
4	Моделирование результатов измерения по стандарту D86 на основании состава исследуемого нефтепродукта	Разработка и тестирование математической модели эксперимента	Решение задачи – симуляция кривой разгонки D86 по начальному составу смеси углеводородов	Предсказание температурных точек для исследуемых фракций
5	Ректификационная колонна.	Математическое моделирование и симуляция работы ректификационной колонны в варианте равновесных ступеней и неравновесных ступеней	Равновесная и неравновесная модели. Учет диффузии и конвективного массо- и теплопереноса в колонне	Тестирование на производственных данных. Прогнозирование мольного состава отбираемых потоков пара и жидкости
6	Трубчатая печь подогрева сырья	Математическое моделирование газодинамических процессов в камерах печи с учетом геометрии и расположения змеевиков, положения шиберных задвижек и метеоусловий.	Построение моделей машинного обучения для прогнозирования потребления топлива печами нагрева сырья	Прогнозирование потребления топлива при заданном перепаде температур по нагреваемому продукту и положении задивжек/дамперов
7	Печи высокотемпера-турного отжига и агрегаты выпрямляющего отжига	Разработка информационной системы. Определение закономерностей появления момента прогара	Анализ производственных данных	Оценка износа нагревательных элементов
8	Теплообменное оборудование	Моделирование машинного обучения работы теплообменного оборудования в целях прогнозирования выходной температуры обеих сред по двум или трем измерения
9	Экструзия полипропилена	Определение причин аварийных остановок, детекция аномалий в сигналах динамического оборудования с целью предсказания его аварийной остановки.
10	Установка синтеза фенолформальдегид-ной смолы	Построение моделей машинного обучения в целях прогнозирования ключевых таргетов	Разработка рекомендательной системы для операторов
11	Установка производства серы из отходящих газов металлургического производства, в т.ч. с помощью процесса Клауса	Определение таргетов для моделирования, моделирование степени конверсии сырья в целевой продукта на основании параметров технологического режима	Анализ данных объекта исследования, проверка целостности и достаточности полученных данных для решения задачи. Предобработка данных, проверка ключевых гипотез	Подготовка отчета об обследовании

Практика
работы и внедрение разработок компании в течение 3 последних лет
свидетельствует о том, что эффективность производства (маржинальный доход
компании) в различных проектах увеличился на 5-10%.

Оценку
эффективности внедрения сквозных технологий, в частности алгоритмов
искусственного интеллекта, в проектах цифрового инжиниринга можно осуществить
следующим образом:

Э_ст
= [К (Э_пр + Э_у + Э_пот)],
(1)

где Э_ст –
экономическая эффективность внедрения сквозных технологий в проектах цифрового
инжиниринга, %;

К –
мультипликатор экономической эффективности внедрения сквозных технологий в
проектах цифрового инжиниринга для государства, коэффициент [б/р];

Э_пр
– экономическая эффективность внедрения сквозных технологий в производственные
процессы, %;

Э_у –
экономическая эффективность внедрения сквозных технологий в процессы оказания
услуг, %;

Э_пот –
экономическая эффективность от использования сквозных технологий конечным
потребителем, %.

Возможные
эффекты от внедрения сквозных технологий в рамках реализации цифровых
инжиниринговых проектов представлены в таблице 2.

Таблица 2
– Экономическая эффективность внедрения сквозных технологий [14]

№ п/п	Ожидаемый экономический эффект	Величина, %
1	Снижение себестоимости продукции, работ	8-15
2	Повышение качества продукции, работ	8-16
3	Улучшение деловой репутации	8-16
4	Улучшение качества предпроектного обследования	8-16
5	Повышение эффективности внедрения НИОКР	10-15
	Экономическая эффективность внедрения сквозных технологий в производственные процессы, Эпр	12-12,5
6	Снижение себестоимости оказания услуг	15-20
7	Повышение качества оказания услуг	15-20
	Экономическая эффективность внедрения сквозных технологий в процессы оказания услуг, Эу	17,5
8	Повышение качества эксплуатационных работ	10-15
9	Повышение функциональной готовности продукции	13-18
10	Оптимизация логистических цепочек	8-13
11	Повышение экологической безопасности	3
12	Сокращение претензий на качество	3
	Экономическая эффективность от использования сквозных технологий конечным потребителем, Эпот	8,25
13	Оптимизация производственных процессов	5-7
14	Увеличение экспортного потенциала российской продукции	5-7
15	Повышение качестве человеческого капитала	5-10
16	Сокращение брака и невосполнимых ресурсов	3-7
	Мультипликатор экономической эффективности внедрения сквозных технологий в проектах цифрового инжиниринга для государства, К	6,125% (1,06125)

Таким образом, подставляя
в формулу 1 полученные в таблице 2 результаты прогностической оценки возможных
экономических эффектов от внедрения сквозных технологий в цифровые
инжиниринговые проекты, получаем:

Э_ст
= [К (Э_пр + Э_у + Э_пот)] = [1,06125 (12 + 17,5
+ 8,25)] = 40%.

Прогнозная величина экономической эффективности внедрения
сквозных технологий в проектах цифрового инжиниринга в процессе цифровой
трансформации российской экономики в суммарном относительном выражении составит
около 40%.

Выводы

В ходе
исследования показано, что внедрение сквозных технологий, включая алгоритмы и
системы искусственного интеллекта и нейронные сети в процессе реализации
цифровых инжиниринговых проектов, является одним из наиболее актуальных и
перспективных направлений в рамках развития цифровизации экономики и цифровой
трансформации.

Прогностическая
оценка экономической эффективности внедрения сквозных технологий на текущем
этапе цифровой трансформации российской экономики составит 40%. Таким образом нашла
свое подтверждение основная гипотеза о необходимости смены парадигмы цифрового
развития и смещения вектора функционирования компаний и организаций в сферу
сквозных технологий, в частности, применения искусственного интеллекта, платформенных
решений Интернета вещей /IIoT [16], а также применений технологий Big Data.

[1]Being Digital (фундаментальная статья Николоса Негропонтэ по
цифровой экономике за 1995 год, часть 2). – [Электронный ресурс]. – Режим
доступа: https://habr.com/ru/company/philtech/blog/354418/ (дата обращения 05.06.2021 г.).

[2]Опубликован
доклад Всемирного банка «Цифровые дивиденты». http://www.inesnet.ru/2016/01/opublikovan-doklad-vsemirnogo-banka-cifrovye-dividendy/ – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://habr.com/ru/company/philtech/blog/354418/ (дата обращения 04.06.2021 г.).

[3]Ефимушкин В.А. Понятие цифровой экономики.
– [Электронный ресурс]. – Режим доступа:
https://bi.hse.ru/data/2017/03/30/1168539176/КС28.03%20- %20Владимир%20Ефимушкин.pdf
(дата обращения 24.05.2021 г.).

[4]Составлено
автором по: Цифровая трансформация. Быстрый страт. – [Электронный ресурс]. –
Режим доступа: https://stepik.org/lesson/501060/step/1?unit=492688 (дата обращения 06.10.2022 г.).

[5]Составлено
автором по: Цифровая инженерия – катализатор развития промышленности. – [Электронный
ресурс]. – Режим доступа: https://controlengrussia.com/innovatsii/cifrovye-dvojniki/cifrovaya-inzheneriya/
(дата обращения 25.07.2022 г.).

[6]Составлено по: Организационные структуры и команды цифровой
трансформации в системе государственного управления. Аналитический отчет. – [Электронный
ресурс]. – Режим доступа: https://hr.cdto.ranepa.ru/os-0-organizacionnye-struktury-i-komandy-cifrovoj-transformacii (дата обращения 02.10.2022 г.). Этика и «цифра»:
этические проблемы цифровых технологий. Аналитический отчет. – [Электронный
ресурс]. – Режим доступа: https://ethics.cdto.center/ (дата обращения 02.10.2022 г.).

[7]Интернет
вещей, IoT, M2M рынок России. – [Электронный
ресурс]. – Режим доступа: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Интернет_вещей,_IoT,_M2M_(рынок_России) (дата обращения 02.10.2022 г.).

[8]Губернаторов
оценят по «цифровой зрелости» регионов. – [Электронный ресурс]. – Режим
доступа: https://www.cnews.ru/news/top/2021-04-14_v_rossii_otsenyat_rabotu_gubernatorov
(дата обращения 18.07.2022 г.).

[9]Построено
автором по: Постановление
Правительства РФ от 3 апреля 2021 г. N 542
«Об утверждении методик расчета показателей
для оценки эффективности деятельности высших должностных лиц (руководителей
высших исполнительных органов государственной власти) субъектов Российской
Федерации и деятельности органов исполнительной власти субъектов Российской
Федерации, а также о признании утратившими силу отдельных положений
постановления Правительства Российской Федерации от 17 июля 2019 г.
N 915». – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://ivo.garant.ru/#/document/400584539/paragraph/1/doclist/1100/showentries/0/highlight/цифровая%20зрелость:2 (дата обращения 18.07.2022 г.).

[10]Построено
автором по статистическим материалам Компании «Центр 2М». URL:
https://center2m.ru/ (дата обращения 17.07.2022 г.).

[11]Федеральный
оператор связи Центр 2М. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://center2m.ru/ (дата обращения 17.07.2022
г.).

[12]Разработано автором по материалам Компании «Центр 2М». URL:
https://center2m.ru/ (дата обращения 17.07.2022 г.).

[13]Составлено автором по: Проекты DD Цифровые технологии, –
[Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://DD Цифровые технологии.ru/projects
(дата общения 21.05.2021 г.).

[14]Составлено
по: Оценка эффективности внедрения сквозных цифровых технологий: практическая
методика и влияние на ВВП. – [Электронный ресурс]. – Режим
доступа: https://sot-union.ru/9092020-2/ (дата обращения 05.10.2022
г.).

Объединяя цифровые, физические и виртуальные сферы, цифровая инженерия и передовые технологии способствуют переосмыслению методов разработки и производства продуктов. Продвигаясь в этом направлении, цифровая инженерия приводит нас к созданию интеллектуальных продуктов, услуг и технологических подходов следующего поколения, которые повышают ее ценность для конечного пользователя.

Ни у кого нет сомнения в том, что технологии влияют на нашу жизнь, меняя не только ее стиль, но и наш образ поведения. В сфере промышленности преобразование на основе цифровых технологий называют четвертой промышленной революцией, или «Индустрией 4.0» (Industry 4.0), которая, согласно определению, представляет собой прогнозируемое событие — массовое внедрение киберфизических систем в производство и повседневность.

Однако ускоренное внедрение в жизнь и бизнес только того, что просматривается на текущий момент развития цифровизации, — это всего лишь верхушка айсберга. Еще никогда в истории человечества жизнь и ее качество, причем не только в самых развитых странах, не менялись так быстро. Каждый день появляются все новые и новые научные и инженерно-технические разработки и, соответственно, новые области их применения. Большинство этих новых приложений возникает благодаря растущей вычислительной мощности, быстрым каналам подключения, дешевому хранилищу данных и высокопроизводительным датчикам. По данным Gartner, в 2020 г. во всем мире, с высокой степенью вероятности, будет использоваться 20,4 млрд подключенных устройств. Причем это касается всех без исключения отраслей, включая автомобилестроение, производство промышленной продукции, высокие технологии, энергетику, коммунальные услуги и многое другое.

Цифровизация позволяет выполнять индивидуальные настройки производственного процесса и удовлетворять конкретные потребности клиентов, предлагая им более чем одно решение. Среди преимуществ для конечных пользователей — простота реализации и использования, а также интерактивность. С таким подходом клиенты сразу видят основные предлагаемые продукты и быстрее разграничивают их характеристики.

Цифровая инженерия, безусловно, играет важную роль при правильной реализации цифровизации и служит путем для улучшения и трансформации традиционных процессов, а также ускорения изменения технологического ландшафта. Помимо того, что цифровая инженерия позволяет собирать данные для совершенствования бизнеса, она также служит мостом, который объединяет процессы, происходящие в реальном времени, с цифровым сегментом управления производственными и технологическими процессами в индустрии.

Что такое цифровая инженерия

Цифровую инженерию можно рассматривать как общую технологическую концепцию, которая позволяет развивать интеллектуальную подключенную экосистему, направленную на повышение качества обслуживания и оптимизацию функций предприятия. Благодаря комбинированию цифровых, физических и виртуальных сфер [2] становятся доступны новые способы разработки и производства продуктов для конечных потребителей.

С ростом числа научных исследований и конструкторских разработок, а также, соответственно, их инженерных реализаций цифровая инженерия способствует созданию интеллектуальных продуктов и услуг следующего поколения (рис.).

По этим причинам цифровая инженерия продолжает привлекать все более широкую бизнес-экосистему. Например, Zinnov Research (исследовательская и консалтинговая компания, специализирующаяся на проектировании и цифровой трансформации) ожидает, что глобальные расходы на цифровую инженерию вырастут с $223 млрд в 2018 г. до $667 млрд к 2023 г.

Сфера применения цифровой инженерии охватывает весь жизненный цикл продукта, включая этап концептуального планирования, проектирование и производство продуктов, а также мониторинг (включая встроенную инфраструктуру) в течение жизненного цикла услуги.

По словам экспертов, поставщики из разных секторов ИТ-сферы стремятся оптимизировать платформы и хотят, чтобы они поддерживали все возможные функции, а вот пользователю нужен уникальный набор функций, которые могут адаптироваться к меняющимся потребностям. Соответственно, оцифровка данных и их перевод в сервис становятся все более важными, а получение больших объемов данных (так называемых больших данных с соответствующей аналитикой) из различных источников стало необходимым для создания ощутимой коммерческой ценности. Это стремление создать ценность для бизнеса и способствовать экспоненциальной цифровой трансформации вызывает интерес у лидеров инженерных исследований и разработок во всем мире.

Исчезновение границ

За последние три десятилетия ИТ-инфраструктура значительно улучшилась, и это цифровое преобразование оказало значительное влияние на все без исключения организации и предприятия. Однако быстро, буквально на глазах, меняющееся будущее требует трансформации нового вида, охватывающей не только ИТ, но и инжиниринг, который позволит персонализировать и оптимизировать взаимодействие с пользователями за счет цифровых и других прорывных технологий.

Традиционный разрыв между «верхним этажом» и цехом, то есть между управленцами и производственным персоналом, стирается из-за новых компонентов систем управления и оборудования, подключенных к «Интернету вещей» (Internet of Things, IoT). Это подключение может мгновенно обеспечить самую глубокую видимость любого процесса с любого места не только предприятия, а даже всего мира. Внедрение «умных технологий» в цеха производственных предприятий повышает эффективность производства и сокращает общие затраты. Это и есть одна из главных составляющих успеха цифровой инженерии.

Помимо систем управления производственными процессами (Manufacturing Execution System, MES), основу для интеллектуальных фабрик обеспечивают службы управления производственными активами. Под этими активами сейчас понимается совокупность машин, оборудования, зданий и сооружений, а также персонала, то есть всего того, что участвует в производстве продукта и создании добавленной стоимости. Такие системы контролируют инфраструктуру, которая снабжает заводы энергией и обеспечивает бесперебойную работу производственных линий. Только в последние несколько лет технологические и коммерческие причины вынудили компании работать через операционные технологии (OT) и обеспечили их конвергенцию, или, говоря простым языком, слияние с ИТ [1]. Интеграция OT и ИT привлекательна тем, что помогает избежать разделения технологических областей и области менеджмента и ответственности. Объединение процесса и информационного потока открывает множество возможностей, особенно в том случае, когда к «Интернету вещей» подключается все больше устройств.

Цифровизация: проблемы и возможности

На пути цифровизации, как и в любом другом начинании, существуют определенные трудности. Поскольку цифровая инженерия находится на ранней стадии развития, многие предприятия пытаются масштабировать уже имеющуюся инженерию до желаемого уровня и тем самым оказать положительное влияние на бизнес, повысив прибыль производства (что и является конечной целью любого предприятия). Изменения в управлении следует соотносить с усилиями по цифровому проектированию, поскольку это может привести к модификациям на уровне организации.

При оценке финансовых возможностей цифровой инженерии необходимо увязать изменения структуры управления с конкретной утвержденной бизнес-целью, чтобы гарантировать успех проекта. Учитываемые параметры могут включать выпуск продукта, достижение заданного уровня качества и обеспечение устойчивости производства, обусловливаемые каким-либо рычагом — людьми, процессами или технологиями. Меры, предпринимаемые цифровыми инженерами, по-прежнему ориентированы на человека. Искусственный интеллект, алгоритмы машинного обучения, IIoT и все остальные футуристические технологии должны затрагивать жизнь и способствовать созданию устойчивого и инклюзивного общества. Соответственно, успех трансформации методом цифровой инженерии следует измерять по возврату стоимости, а не только по возврату инвестиций.

Наконец, поскольку организации концентрируются на данных, долгосрочные преимущества цифрового инжиниринга должны выходить за рамки бизнес-аналитики и способствовать достижению показателей, лучше поддающихся количественному определению, например, таким как снижение затрат на проведение инвентаризации.

Долой однообразие

Цифровая инженерия разрушает границы между физическим и цифровым мирами. Эти технологические концепции могут выступать в роли катализатора и рулевого колеса, помогать устранять однообразные и повторяющиеся процедуры и таким образом максимизировать рентабельность и повышать эффективность. Хотя это направление еще находится на ранней стадии развития, все технологические гиганты уже осознали ту большую роль, которую цифровая инженерия сыграет для будущего клиентов и бизнеса. Революция цифровой инженерии уже на пороге и в ближайшие годы будет только набирать обороты.

Сколько это стоит и как платить?

В России внедряют проект по цифровому инжинирингу, который призван произвести «технологическую революцию», в том числе, и на предприятиях пищевой и агропромышленности.

О правовых и экономических особенностях цифрового инжиниринга в интервью sfera.fm рассказала Оксана Головченко, старший преподаватель Департамента международного и публичного права Юридического факультета  Финансового университета при Правительстве РФ.  

— Правительство РФ в рамках реализации проекта по цифровому инжинирингу планирует сформировать эффективную систему поддержки российских программных решений для обрабатывающей промышленности. Какая именно поддержка необходима? 

— С точки зрения законодательства Российской Федерации о налогах и сборах, цифровой инжиниринг представляет собой реализацию консультационной услуги, обеспечивающей технологическое сопровождение производственных процессов на каждой стадии производства товаров (работ, услуг).

Согласно п. 3 ст. 164 НК РФ реализация консультационных услуг подлежит обложению по ставке 20% вне зависимости от содержания соответствующей услуги. Во избежание нарушений со стороны налогоплательщиков в данной сфере и отказа со стороны компетентных органов государственной власти в налоговой сфере в возмещении сумм НДС, сторонами по договору предусматривается обязательное оформление результата оказанной услуги, иначе, затраты будут признаны необоснованными, что усложняет деятельность налогоплательщиков, но, с другой стороны, минимизирует налоговые правонарушения.

Уход от налогообложения в данной сфере, является препятствием для осуществления налогового стимулирования эффективного функционирования цифрового инжиниринга, используемого для развития промышленных технологий в России. Однако, применение данного инструмента, является необходимым условием развития экономики страны посредством налогового стимулирования консультационного сопровождения модернизации существующих производств обрабатывающей промышленности.

При этом, налоговое стимулирование должно предусматривать не только снижение налоговой ставки по налогу на добавленную стоимость, но и налогу на имущество организаций, налогу на прибыль организации, в том числе, снижение затрат организаций и индивидуальных предпринимателей на страховые взносы.
Более того, государственная поддержка развития цифрового инжиниринга, может сводиться к выделению денежных средств из бюджета для покрытия затрат исполнителя услуг с целью обеспечения их доступности.

— Какие могут быть результаты такой поддержки?

— Результатами государственной поддержки будут являться не только уменьшение стоимости цифрового инжиниринга, но и эффективное развитие данной сферы услуг, предусматривающее увеличение налоговых поступлений в бюджетную систему Российской Федерации на долгосрочную перспективу.

— Поясните, как, когда и в каких отраслях перерабатывающей промышленности и агросектора может быть внедрен проект «Цифровой инжиниринг», который предусматривает внедрение технологий виртуальных испытаний продукции?

— Проект «цифровой инжиниринг» может быть внедрен в любую отрасль перерабатывающей промышленности и агросектора, однако, необходимо учитывать особенности контрольных и надзорных мероприятий, осуществляющие в соответствующей сфере.

Более того, основу данных правоотношений составляет модернизация устаревшего оборудования на технически-сложное, высокотехнологичное оборудование, способствующее увеличению производственных мощностей. В данной связи необходимо понимать, что получение государством дохода от перерабатывающих производств, с учетом стимулирования реализации проекта цифрового инжиниринга, будет носить долгосрочный характер.

Однако, в тех отраслях перерабатывающей промышленности, в которых пользователем конечного продукта является потребитель, видится не целесообразным использовать технологии виртуальных испытаний, так как это требует к себе особо пристального внимания, которое может оказать только человек. 

— Как вы видите реализацию в России проекта «Продукция будущего» — расширение возможностей по кастомизации продукции, то есть выпуску изделий под заказ конкретного потребителя?

— Индивидуальное изготовление продукции под заказ носит двойственный характер. Если это уникальные вещи, то стоимость их производства будет значительно выше стоимости товаров (работ, услуг), производимые для неограниченного круга лиц. В последнем случае, качество товаров (работ, услуг) не становится хуже индивидуальных проектов.

Данные правоотношения усложняют администрирование налогов, так как необходимо обоснование экономической целесообразности в приобретении организацией индивидуальных товаров (работ, услуг), если, конечно, последующее производство товаров (работ, услуг) также будет носить индивидуальный характер для конечного потребителя. Более того, индивидуализация производства может создать препятствие для поддержания конкурентной рыночной среды, но будет способствовать развитию производств и сделать ориентир на уникального потребителя, способного приобрести уникальные товары (работы, услуги) за более высокую стоимость, что предусматривает увеличение доходов в бюджет страны.

— Насколько реально внедрить в российской перерабатывающей промышленности технологии дополненной реальности, про которую говорится в планах Правительства РФ о стратегическом направлении цифровой трансформации обрабатывающей промышленности?

— Внедрение в российскую перерабатывающую промышленность технологий дополнительной реальности видится востребованным и необходимым в настоящее время. Однако, это требует дополнительных вложений как со стороны государства, так и со стороны предпринимателей. Совместная работа на долгосрочную перспективу будет способствовать получению необходимого результата, нацеленного на эффективное развитие экономики страны. Более того, инвестиционные и наукоемкие проекты, обеспечивающие дополнительные инвестиции для модернизации перерабатывающих производств, требуют к себе не меньшее внимание со стороны государства. 

— Сводная стратегия развития обрабатывающей промышленности РФ до 2024 года и на период до 2035 года, утвержденная Правительством РФ (№ 1512-р) предусматривает внедрение таких технологий как: искусственный интеллект; новые производственные технологии; робототехника и сенсорика; новые коммуникационные интернет-технологии; интернет вещей; технологии виртуальной и дополненной реальности. Насколько это все действительно необходимо российской перерабатывающей промышленности и агросектору? 

— Внедрение новых цифровых технологий в перерабатывающую промышленность и аграрный сектор экономики видится необходимым, своевременным и оправданным ввиду потребностей экономики в создании новых видов инновационной продукции для конкурентоспособности страны на международном рынке. Потребности общества меняются. В связи с этим, в рамках трансформации экономических отношений, возникают потребности в удовлетворении национальных интересов общества в целом.

Подготовил Игорь Кузнецов, sfera.fm 

Ответы на все вопросы (все модули) по предмету «УПРАВЛЕНИЕ ПРОЕКТАМИ»

Ответы на 1 модуль по предмету «УПРАВЛЕНИЕ ПРОЕКТАМИ»

1. Перечислите группы процессов управления проектами
инициация, планирование, выполнение, контроль и завершение

2. Что входит в понятие «инициация проекта»?
официальное объявление о начале проекта, поиск заинтересованных сторон, выделение реальных целей проекта, определение коммерческой выгоды

3. По каким стратегическим соображениям санкционируются проекты?
требования рынка, стратегические возможности/нужды предприятия, требования заказчика, технологический прогресс и законодательные требования

4. Кто такой менеджер проекта?
это лицо, назначаемое исполняющей организацией ответственным за достижение целей проекта

5. Какой характер имеет план управления проектом?
итеративный

6. Назовите основные цели проекта с точки зрения производства
повышение качества и безопасности производственного процесса, сокращение отходов, сокращение времени для развертывания, использование более доступных материалов, сокращение числа этапов производства

7. Что такое портфель проектов?
это набор проектов или программ и других работ, объединённых вместе с целью эффективного управления данными работами для достижения стратегических целей

8. Назовите основные цели проекта с точки зрения продажи и маркетинга
расширение рынка, увеличение доли рынка, сокращение времени выхода на рынок, продление времени жизни продукта, повышение качества обслуживания клиентов, повышение качества и безопасности продуктов, улучшение репутации, сокращение стоимости

9. Что такое управление проектами?
это отдельная область менеджмента, предназначенная специально для управления временной деятельностью с уникальными результатами

10. Какие характеристики критичны для менеджера проекта?
профессиональные навыки, результативность, личные качества

11. Существуют ли связи между управлением проектами, программами и портфелями?
да, существуют

12. Что такое стандарт?
это официальный документ, в котором в целях добровольного многократного использования устанавливаются характеристики продукции, правила осуществления и характеристики процессов производства, эксплуатации, хранения, перевозки, реализации и утилизации, выполнения работ или оказания услуг

13. Что такое офис управления проектами?
это подразделение или организация, чья сфера деятельности варьируется от оказания поддержки в управлении проектами до прямого управления проектами

14. Что входит в понятие «завершение проекта»?
официальное заявление о завершении проекта, документирование степени выполнения задач и извлеченных из проекта уроков, закрытие контрактов, высвобождение ресурсов для других начинаний

15. Что входит в понятие «контроль проекта»?
мониторинг проекта, определение производительности участников, сверка с планом проекта

16. Что входит в понятие «выполнение проекта»?
исполнение работ, определенных в плане управления проектом, координация людей и ресурсов, интеграция и выполнение операций проекта

17. Имеет ли проектная деятельность отличия от операционной, и если имеет, то какие?
да, имеет: проектная деятельность имеет ограниченный срок, большое количество рисков, большое количество изменений, команда формируется для одного проекта

18. Назовите основные цели проекта с точки зрения финансов
повышение прибыли, сокращение затрат, повышение рентабельности, повышение устойчивости доходов

19. Назовите основные цели проекта с точки зрения организационных факторов
привлекательность для акционеров, улучшение имиджа, сокращение потребности в квалифицированной рабочей силе, сокращение времени на обучение персонала, улучшение обмена информацией, повышение заинтересованности работников, повышение производительности, улучшение условий труда

20. Что такое программа проектов?
это ряд связанных друг с другом проектов, управление которыми координируется для достижения преимуществ и степени управляемости, недоступных при управлении ими по отдельности

21. Какова роль менеджера проекта в управлении взаимоотношениями с заинтересованными сторонами проекта?
развитие и поддержание взаимоотношений со спонсором проекта, менеджером проекта со стороны заказчика, персоналом проекта и бизнес-менеджером исполнителя

22. Приведите примеры проектной деятельности
разработка нового продукта или услуги, строительство здания, внедрение нового процесса на предприятии

23. Что входит в понятие «планирование проекта»?
определение решаемой задачи, составление плана реализации проекта и его расписания, в котором указано, что и когда нужно сделать, кто будет этим заниматься и во что это обойдется, определение рисков и способы реагирования на них

24. Что такое проект?
временное предприятие для создания уникальных продуктов, услуг или результатов

25. Каковы критерии успешности проекта?
проект завершен в установленные сроки, в рамках выделенного бюджета, при удовлетворении заказчика

Ответы на 2 модуль по предмету «УПРАВЛЕНИЕ ПРОЕКТАМИ»

1. Перекрывающийся тип связи между фазами, это:
когда фаза начинается еще до завершения предыдущей фазы

2. Что не является критическим фактором успеха при планировании этапа?
Разработаны новые стратегии, стандарты и процедуры процесса управления проектом

3. Что такое заинтересованные стороны проекта?
лица или организации, активно вовлеченные в проект и/или интересы которых могут быть затронуты выполнением проекта

4. Команда проекта состоит из:
менеджера проекта, команды управления проектом и других членов команды проекта

5. С какой целью следует разделять проект на этапы или фазы?
для более легкого управления, планирования и контроля

6. Когда затраты и вовлечение персонала в проект достигают пикового значения?
по мере выполнения работ

7. Когда затраты и вовлечение персонала в проект стремительно падают?
на этапе завершения

8. Определите правильную характеристику итерационного типа взаимосвязи между проектами.
уменьшает способность обеспечения долгосрочного планирования, влечет за собой необходимость в готовности всех членов команды проекта

9. Что такое менеджер по операциям?
ключевое лицо в основной области деятельности предприятия, имеющие дело непосредственно с производством и обслуживанием реализуемых продуктов и услуг предприятия

10. Какие основные характеристики отображает структура жизненного цикла проекта?
стоимость и вовлечение персонала, влияние заинтересованных сторон, способность влиять на конечные характеристики продукта

11. Какая связь не является основным типом взаимосвязи между фазами проекта?
линейная иерархическая

12. Последовательный тип связи между фазами, это:
когда фаза может начинаться только после завершения предыдущей фазы

13. Что такое функциональный руководитель?
ключевое лицо в рамках административной или функциональной области предприятия, таких как отдел кадров, финансовый отдел, отдел поставок

14. Определите правильную характеристику перекрывающегося типа взаимосвязи между проектами
повышает риск, может привести к повторению работ, уменьшает сроки выполнения проекта

15. Что не является целью планирования этапов проекта?
установление областей применения проекта, целей и подходов

16. Когда возможно влияние на конечные характеристики продукта без существенного изменения его стоимости?
в начале проекта

17. Что такое жизненный цикл проекта?
это набор последовательных или перекрывающихся фаз проекта

18. Какова структура жизненного цикла проекта?
начало проекта, организация и подготовка, выполнение работ проекта, завершение проекта

19. Когда существенно нарастает стоимость изменений и коррекции ошибок?
на этапе завершения

20. Что входит в компетенции менеджеров портфеля?
рассмотрение и отбор проекта с точки зрения его рентабельности, ценности, рисков

21. Определите правильную характеристику последовательного типа взаимосвязи между проектами.
уменьшает неопределенность, но исключает варианты для сокращения сроков выполнения проекта

22. Когда затраты и вовлечение персонала в проект невелики?
в начале

23. Когда влияние заинтересованных сторон, риск и неопределенность имеют наибольшее значение?
в начале проекта

24. Что не входит в компетенции менеджеров проектов?
координация деятельности менеджеров портфелей, выдача распоряжений по отдельным проектам

25. Итерационный тип связи между фазами, это:
когда на любое заданное время планируется только одна фаза, а планирование следующей осуществляется по мере выполнения работ в рамках текущей фазы и получения результатов

Ответы на 3 модуль по предмету «УПРАВЛЕНИЕ ПРОЕКТАМИ»

1. Что такое устав проекта?
первый официальный документ проекта, подтверждающий существование проекта 

2. Какая группа процессов не является частью групп процессов управления проектами?
группа процессов руководства операционной деятельностью 

3. Что такое мониторинг и управление рисками?
применение планов реагирования на риски, отслеживание идентифицированных рисков, мониторинг остаточных рисков, выявление новых рисков и оценка процессов управления рисками на протяжении всего проекта 

4. Что такое осуществление общего управления изменениями?
анализ всех запросов на изменение, их утверждения и управления изменениями результатов, активов процессов организации, документов проекта и плана управления проектом 

5. Что описывает план управления проектом?
как проект будет планироваться и исполняться, как будет производиться его мониторинг и управление, как он будет завершен 

6. Что не подтверждает группа процессов завершения?
спонсор проекта получил прибыль от вложенных в проект денег 

7. Группы процессов зависят от прикладной области и никогда не повторяются в рамках одного проекта, и никогда не взаимодействуют.
нет 

8. Какая группа процессов не входит в группу процессов исполнения?
определение операций и их последовательности 

9. Что не может происходить при завершении проекта или фазы?
проверка требований качества и результатов измерений для подтверждения использования соответствующих стандартов качества и рабочих инструкций 

10. Какие процессы не входят в группу процессов инициации?
набор команды управления проектом 

11. Каково основное назначение группы процессов мониторинга и управления?
отслеживание, анализ и регулирование хода и эффективности выполнения проекта 

12. В соответствии со Стандартом, Устав проекта не включает в себя:
план управления проектом 

13. На какую группу процессов затрачивается большая часть бюджета проекта?
на осуществление процессов группы процессов исполнения 

14. Что такое процесс управления проектами?
это набор взаимосвязанных действий и операций, осуществляемых для получения заранее определенного продукта или услуги 

15. Что не является процессом завершения?
анализ затрат на выполнение проекта 

16. Что включает мониторинг?
создание отчетов о статусе проекта, его измерении и прогнозировании 

17. Что такое контроль качества?
процесс мониторинга и документирования результатов действий, направленных на обеспечение качества 

18. Верно ли утверждение, что сбор требований, определение содержания, создание иерархической структуры работ, определение операций и их последовательности, оценка ресурсов, оценка длительности операций, управление рисками и планирование закупок происходят в рамках группы процессов планирования?
да 

19. Что включает в себя группа процессов исполнения?
координацию людей и ресурсов, интеграцию и выполнение операций проекта в соответствии с планом управления проектом 

20. Что такое управление стоимостью?
процесс мониторинга статуса проекта для корректировки бюджета проекта и внесения изменений в базовый план по стоимости 

21. Верно ли утверждение, что после завершения процесса планирования, внесение изменений в план управления проектом не возможны?
нет 

22. Что не включает в себя группа процессов мониторинга и управления?
разработка вариантов и действий для расширения возможностей и снижения угроз для целей проекта 

23. Какова цель процессов мониторинга и управления?
выявление отклонений от плана управления проектом 

24. Являются ли группы процессов фазами проекта?
нет 

25. Как группа процессов мониторинга и управления осуществляет мониторинг и управление работами?
в рамках группы процессов и в рамках всего проекта 

Ответы на 4 модуль по предмету «УПРАВЛЕНИЕ ПРОЕКТАМИ»

1. Какой процесс не входит в группу процессов управления стоимостью проекта?
расчет рентабельности

2. Что такое риск?
неопределенное событие или условие, которое, в случае наступления, влияет хотя бы на одну цель проекта

3. Какой процесс не является процессом управления сроками проекта?
создание иерархической структуры работ

4. Что такое содержание проекта?
работы, которые необходимо выполнить, чтобы получить продукт, услугу или результат с заданными характеристиками

5. Управление рисками проекта включает в себя следующие процессы:
все вышеприведенные примеры

6. Процессы управления закупками проекта осуществляются, как правило, в следующей последовательности:
планирование закупок, осуществление закупок, управление закупочной деятельностью, закрытие закупок

7. Процессы управления человеческими ресурсами проекта осуществляются, как правило, в следующей последовательности:
разработка плана управления человеческими ресурсами, набор команды проекта, развитие команды проекта, управление командой проекта

8. Обозначьте, какие процессы включает в себя управление интеграцией проекта:
1. разработка устава
2. разработка плана управления проектом
3. руководство и управление исполнением проекта
4. мониторинг и управление работами проекта
5. осуществление общего управления изменениями
6. завершение проекта или фазы
7. выработка данных проекта, таких как стоимость, расписание
8. предоставление прогнозов, позволяющих корректировать информацию о текущей стоимости и текущем расписании

1,2,3,4,5,6

9. Какие процессы и действия включает в себя управление интеграцией проекта?
процессы, необходимые для определения, уточнения, комбинирования, объединения и координации различных процессов и операций управления проектом

10. Что такое интеграция?
это объединение в целое каких-либо частей, элементов

11. Процессы управления коммуникациями в проекте осуществляются, как правило, в следующей последовательности:
определение заинтересованных сторон проекта, планирование коммуникаций, распространение информации, управление ожиданиями заинтересованных сторон проекта, подготовка отчетов об исполнении

12. Какие процессы включает в себя управление стоимостью проекта?
оценка стоимости, определение бюджета, управление стоимостью

13. Что позволяет членам команды проекта участвовать в его планировании и принятии решений?
распределение ролей и ответственностей между членами команды проекта

14. На какой стадии планирования жизненного цикла происходит разработка плана управления стоимостью?
планирование

15. Эффективные коммуникации призваны объединить:
всё вышеперечисленное

16. Перечислите процессы управления содержанием проекта:
1. сбор требований
2. управление содержанием
3. определение содержания
4. факторы среды предприятия
5. создание иерархической структуры работ
6. подтверждение содержания
7. обоснование плана управления проектом

1,2,3,5,6

17. Каждый процесс, входящий в группу процессов коммуникации происходит в каждом проекте:
не менее одного раза, в одной или нескольких фазах проекта, если проект разбит на фазы

18. Как может называться часть команды проекта, отвечающая за выполнение действий по управлению и руководством проекта?
любой из вышеперечисленных вариантов

19. Что такое управление содержанием проекта?
определение и включение в проект тех и только тех работ, которые необходимы для успешного выполнения проекта

20. Заключение контракта на поставку продукта или оказания услуг является одним из способов:
распределения ответственности за управление или разделения потенциальных рисков

21. Перечислите все виды коммуникаций, применяемые в процессе выполнения проекта.
все вышеперечисленные

22. Согласно Стандартам PMI , чем является управление сроками проекта?
областью знаний

23. Что такое управление стоимостью проекта?
это процесс планирования, разработки бюджета и управления расходами для обеспечения завершения проекта в рамках утвержденного бюджета

24. Целями управления рисками являются:
все вышеперечисленные примеры

КОНТРОЛЬ

1. Какой резерв не оказывает никакого влияния на предшествующие и последующие операции?
независимый резерв

2. Как рассчитывается отклонение от календарного плана?
путем вычитания из приобретенной стоимости БСВР той стоимости, которую проект (или задача) должен был приобрести на текущий момент БСЗР

3. Какая величина показывает суммарную плановую стоимость работ, которые должны были быть осуществлены к текущему моменту?
бюджетная (сметная) стоимость запланированных работ

4. В результате чего происходит потеря эластичности сетевого графика?
в результате сокращения резервов времени выполнения работ и появления большего количества критических или почти критических операций

5. Чему соответствует оптимальный календарный план проекта?
минимуму общих затрат

6. Какой подход к управлению является отличительной чертой проектного менеджмента?
командный подход

7. Каково соотношение количества участников проекта на фазе разработки и фазе реализации?
количество участников проекта на фазе разработки значительно меньше, чем на фазе реализации

8. Какая оценка продолжительности выполнения не принимается для каждой работы проекта?
идеальная скорость выполнения

9. Как называется исполнитель, если он берется за выполнение всех работ по проекту?
генеральным подрядчиком или генеральным контрактором

10. С чего должен начинаться и чем заканчиваться сетевой граф?
начинаться с единственного начального события и заканчиваться единственным конечным событием

Часть ответов из контроля (правильность не гарантирую):

1) Какое количество областей знаний описывает Стандарт PMBOK?

10

2) Структура жизненного цикла проекта отображает

всё вышеперечисленное

3)Какова последовательность процессов в рамках жизненного цикла проекта?
организация и подготовка, выполнение работ, мониторинг качества, сдача готового проекта заказчику

4)Назовите цели планирования этапов
все перечисленные пункты

5) Какие работы производятся в рамках группы процессов инициации?
все перечисленные пункты

6) Кто рассматривает проект с точки зрения его рентабельности, ценности, рисков и других аспектов проекта?
менеджер портфеля

7) Критическими факторами успеха при проведении планирования этапа являются следующие моменты:
все перечисленные пункты

Кто является ключевым лицом в рамках административной или функциональной области предприятия, таких как отдел кадров, финансовый отдел, бухгалтерия или отдел поставок?
функциональный руководитель

9) Дайте определение операционной деятельности
процесс определения тех операций, которые необходимо выполнить для производства результата

10) К какой группе процессов относится набор команды проекта, развитие команды проекта, управление командой проекта?
группа процессов инициации

11) К какой группе процессов относится сбор требований, определение содержания и создание ИСР (иерархической структуры работы)?
группа процессов планирования

12) Какой тип взаимосвязи между фазами применяется в процессе управления проектами
любой из перечисленных