КОНЦЕПТУАЛЬНЫЕ АСПЕКТЫ ПОСТРОЕНИЯ И ИНТЕРПРЕТАЦИИ ИНДЕКСОВ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

В фокусе статьи находится проблема формирования, построения, измерения и отслеживания динамики индексов оценки цифровой трансформации промышленных предприятий. Проанализированы композиционные особенности, преимущества и ограничения трех индексов, которые имеют достаточно хорошую сфокусированность на сопоставлении отраслей промышленности (хотя бы укрупненных групп отраслей) по уровню цифровой трансформации или цифровой зрелости с учетом их специфики и которые составлялись хотя бы несколько лет: Industrial Digitalization Index MGI McKinsey, Индекс готовности умной индустрии Всемирного экономического форума, Индекс цифровизации отраслей экономики и социальной сферы ВШЭ. Основной тезис статьи состоит в необходимости разработки единого, непрерывного и релевантного российской практике индекса цифровой трансформации промышленных предприятий с учетом всего того положительного опыта в концептуальных и методических разработках индексов оценки цифровизации, которые удалось наработать исследовательско-аналитическим коллективам международных и российских проектов в данной области. Вместе с тем автор отмечает необходимость избежать ретроспективного построения индексов на основе запаздывающих статистических данных и ориентации только на хорошо апробированные цифровые технологии. Представляется очень важным учесть необходимость внедрения стратегического вектора в методики измерения уровней цифровой трансформации промышленных предприятий. Недостаточно укрупненным образом сгруппировать показатели внедрения цифровых технологий и назвать их некими индексами или субиндексами в качестве основных маркеров цифровой трансформации. С точки зрения статистики такой подход может быть совершенно корректным, достоверным, верифицируемым. Но возникает вопрос относительно продуктивного потенциала сгруппированных технологий в контексте эволюции моделей бизнеса, особенно в промышленности. В рамках построения любых индексов и методов оценки динамики цифровой зрелости, цифровизации, цифровой трансформации лучше столкнуться с неизбежной неопределенностью в части потенциала некоторых фронтирных технологий в попытке предвидеть стык технологических факторов и будущих ниш для моделей бизнеса. При таком подходе индексы цифровой трансформации для промышленных предприятий приобретают проективную и инструментальную функции, поскольку выступают в некотором смысле дорожной картой. Они позволяют улучшить стратегическое видение в вопросах достижения более поздних стадий цифровой зрелости у самих компаний из различных отраслей и секторов промышленности, а также у их стейкхолдеров, ассоциаций, государственных органов (в первую очередь тех, которые отвечают за цифровизацию и промышленную политику).

1. Бодрунов С.Д. (2018). Конвергенция технологий – новая основа для интеграции производства, науки и образования. Экономическая наука современной России, 80(1): 8–19.

2. Васильковский С.А., Ковалева Г.Г., Абдрахманова Г.И., Вишневский К.О., Зинина Т.С., Рудник П.Б. (2022). Индекс цифровизации отраслей экономики и социальной сферы. Цифровая экономика, 63. www.issek.hse.ru.

3. Гилева Т.А. (2019). Цифровая зрелость предприятия: методы оценки и управления. Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. Серия: Экономика, 1(27). https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovaya-zrelost-predpriyatiya-metody-otsenki-i-upravleniya.

4. Горбачев М.И., Петренко А.П., Карпунин Н.А. (2019). Международный опыт определения уровня развития цифровой экономики с помощью индексов. Управление рисками в АПК, 2(30): 69–82. https://doi.org/10.53988/24136573-2019-02-05.

5. Илькевич С.В. (2022). Эвристическая модель «эффективного интерпретатора» в портфельных инвестициях в высокотехнологичные компании. Стратегические решения и риск-менеджмент, 13(2): 116–128. https://doi.org/10.17747/2618-947X-2022-2-116-128.

6. Илькевич С.В. (2023). Интегративная теория жизненного цикла технологий четвертой промышленной революции. Экономические науки, 10(227): 44–54. https://doi.org/10.14451/1.227.44.

7. Кобзев В.В., Бабкин А.В., Скоробогатов А.С. (2022). Цифровая трансформация промышленных предприятий в условиях новой реальности. π-Economy, 15(5): 7–27. https://doi.org/10.18721/JE.15501.

8. Печаткин В.В., Вильданова Л.М. (2021). Уровень цифровизации видов экономической деятельности как фактор их конкурентоспособности в условиях пандемии. Вопросы инновационной экономики, 11(1): 47–60. https://doi.org/10.18334/vinec.11.1.111893.

9. Трачук А.В., Линдер Н.В. (2020). Влияние технологий индустрии 4.0 на повышение производительности и трансформацию инновационного поведения промышленных компаний. Стратегические решения и риск-менеджмент, 2(11): 132–149. https://doi.org/10.17747/2618-947X-2020-2-132-149.

10. Трачук А.В., Линдер Н.В. (2023). Внедрение цифровых платформ промышленными компаниями как источник конкурентных преимуществ. Стратегические решения и риск-менеджмент, 14(1): 18–32. https://doi.org/10.17747/2618-947X-2023-1-18-32.

11. Acciarini C., Borelli F., Capo F., Cappa F., Sarrocco C. (2022). Can digitalization favour the emergence of innovative and sustainable business models? A qualitative exploration in the automotive sector. Journal of Strategy and Management, 15( 3): 335–352. https://doi.org/10.1108/JSMA-02-2021-0033.

12. Anackovski F., Kostov M., Pasic R., Kuzmanov I. (2021). The impact of Industry 4.0 on education and future jobs. In: 56th International Scientific Conference on Information, Communication and Energy Systems and Technologies, 185–188. https://doi.org/10.1109/ICEST52640.2021.9483516.

13. Atkins C., White O., Padhi A., Ellingrud K., Madgavkar A., Neary M. (2023). Rekindling US productivity for a new era. McKinsey Global Institute, February 16. https://www.mckinsey.com/mgi/our-research/rekindling-us-productivity-for-a-new-era.

14. Bonini V., Galelli P., Minetto A., Morbiducci R., Delponte I. (2019). Effects of the digital transformation on the contemporary city project. Rivista Tema, 5(1): 61–71. https://doi.org/10.30682/tema0501f.

15. Bota-Avram C. (2023). Agenda for future research and conclusions. In: Science mapping of digital transformation in business. SpringerBriefs in business. Cham, Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-26765-9_6.

16. Chen X., Han T. (2019). Disruptive technology forecasting based on Gartner Hype Cycle. In: 2019 IEEE Technology & Engineering Management Conference. Atlanta, GA, 1–6. https://doi.org/10.1109/TEMSCON.2019.8813649.

17. Dedehayir O., Steinert M. (2016). The hype cycle model: A review and future directions. Technological Forecasting and Social Change, 108: 28–41. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2016.04.005.

18. Ferreira F., Faria J., Azevedo A., Marques A.L. (2021). Product lifecycle management enabled by industry 4.0 Technology. Advances in Transdisciplinary Engineering, 3(Advances in Manufacturing Technology): 349–354. https://doi.org/10.3233/978-1-61499-668-2-349.

19. Gärtner B. (2018). Industry 4.0 maturity index: A new index provides companies with guidance for carrying out the transformation to Industry 4.0. ASSEMBLY, November 6. https://www.assemblymag.com/articles/94546-industry-40-maturity-index.

20. Global smart industry readiness index initiative (2021). World Economic Forum. https://www.weforum.org/projects/global-smart-industry-readiness-index-initiative/.

21. Gordon R.J. (2018). Why has economic growth slowed when innovation appears to be accelerating? NBER, Working Paper w24554. https://ssrn.com/abstract=3170773.

22. Grenčíková A., Kordoš M., Berkovič V. (2020). The impact of Industry 4.0 on jobs creation within the small and medium-sized enterprises and family businesses in Slovakia. Administrative Sciences, 10(3): 71. https://doi.org/10.3390/admsci10030071.

23. Guo X., Li M., Wang Y., Mardani A. (2023). Does digital transformation improve the firm’s performance? From the perspective of digitalization paradox and managerial myopia. Journal of Business Research, 163: 113868. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2023.113868.

24. Kim B. (2003). Managing the transition of technology life cycle. Technovation, 23(5): 371–381. https://doi.org/10.1016/S0166-4972(02)00168-2.

25. Kondo Y., Asatani K., Sakata I. (2022). Evaluating emerging technologies on the Gartner Hype Cycle by network analysis: A display technology case study. In: Portland International Conference on Management of Engineering and Technology. Portland, OR, 1–11. https://doi.org/10.23919/PICMET53225.2022.9882631.

26. Kregel I., Koch J., Plattfaut R. (2021). Beyond the hype: Robotic process automation’s public perception over time. Journal of Organizational Computing and Electronic Commerce, 31(2): 130–150. https://doi.org/10.1080/10919392.2021.1911586.

27. Nambisan S., Wright M., Feldman M. (2019).The digital transformation of innovation and entrepreneurship: Progress, challenges and key themes. Research Policy, 48(8): 103773. https://doi.org/10.1016/j.respol.2019.03.018.

28. Priestley M., Sluckin T.J., Tiropanis T. (2020). Innovation on the web: The end of the S-curve? Internet Histories, 4(4): 390–412.

29. Souhail S., Ibtissam E.H., Anass C. (2023). Maturity models as a support for Industry 4.0 implementation: Literature review.

30. In: Masrour T., El Hassani I., Barka N. (eds.). Artificial intelligence and industrial applications. Lecture notes in networks and systems. Cham, Springer, vol. 771. https://doi.org/10.1007/978-3-031-43524-9_9.

31. Suarez-Fernandez de Miranda S., Aguayo-González F., Salguero-Gómez J., Ávila-Gutiérrez M.J. (2020). Life cycle Engineering 4.0: A proposal to conceive manufacturing systems for Industry 4.0 Centred on the human Factor (DfHFinI4.0). Applied Sciences, 10(13): 4442. https://doi.org/10.3390/app10134442.

32. Taylor M., Taylor A. (2012). The technology life cycle: Conceptualization and managerial implications. International Journal of Production Economics, 140(1): 541–553. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2012.07.006.

33. The Global smart industry readiness initiative: Manufacturing transformation insights report 2022 (2022). World Economic Forum, White Paper, February. https://www3.weforum.org/docs/WEF_The_Global_Smart_Industry_Readiness_Index_Initiative_2022.pdf.

34. Titov S., Trachuk A., Linder N., Pathak R.D., Samson D., Husain Z., Sushil S. (2023). Digital transformation enablers in high-tech and low-tech companies: A comparative analysis. Australian Journal of Management, 48(4): 801–843. https://doi.org/10.1177/03128962231157102.

35. Unleashing business model innovation in US manufacturing report 2023 (2023). World Economic Forum, White Paper, November. https://www3.weforum.org/docs/WEF_Unleashing_Business_Model_Innovation_in_US_Manufacturing_2023.pdf.

36. Van Heerden L. Which industries are the most digital, and why? (2019). https://journeyapps.com/blog/which-industries-most-digital-why/.

37. Xu X., Lu Y., Vogel-Heuser B., Wang L. (2021). Industry 4.0 and Industry 5.0 – Inception, conception and perception. Journal of Manufacturing Systems, 61: 530–535. https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2021.10.006.