XVIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2026

Введение

Современный этап развития промышленности, известный как Четвертая промышленная революция (Industry 4.0), характеризуется глубокой интеграцией цифровых технологий в основные бизнес-процессы предприятий [1,2]. Успешность цифровой трансформации напрямую влияет на конкурентоспособность, операционную эффективность и устойчивость компаний [3]. Однако возникает ключевое противоречие: между пониманием необходимости трансформации и отсутствием стандартизированных, объективных и автоматизированных инструментов для диагностики текущего состояния и планирования дальнейших шагов.

Существующие модели зрелости, такие как RIMMY или Acatech Industry 4.0 Maturity Index, зачастую носят качественный и экспертно-зависимый характер. Их применение требует значительных временных и трудовых затрат, а результаты могут быть субъективными. Это создает потребность в разработке количественных моделей, способных автоматизировать процесс оценки и предоставлять персонализированные рекомендации.

Целью данного исследования является создание гибридной интеллектуальной системы, обеспечивающей объективную и динамическую оценку уровня цифровой зрелости промышленных предприятий. Для достижения цели решаются следующие задачи: анализ существующих моделей зрелости; разработка системы количественных критериев оценки; формализация математического аппарата модели; разработка алгоритма автоматизированной диагностики; оценка эффективности предложенного подхода.

Модель оценки зрелости

В рамках исследования был проведен критический анализ устоявшихся моделей зрелости, применяемых для оценки цифровой трансформации [4,5,6]. Среди наиболее авторитетных можно выделить следующие:

1. Модель ACATECH Industrie 4.0 Maturity Index. Данная модель предлагает поэтапный путь трансформации от компьютерной интеграции до адаптирующихся на производстве компаний [2]. Её ключевым ограничением является сильная зависимость от качественных экспертных оценок и сложность формализации для автоматизированного сбора данных;

2. Модель RIMMY (RAMI 4.0 Maturity Model). Связанная с архитектурой RAMI 4.0, эта модель фокусируется на структурных компонентах «умного» предприятия. Однако её применение зачастую носит описательный характер и не предоставляет количественных метрик для динамического управления процессом трансформации [3];

3. Модели на основе стандарта CMMI. Адаптации Capability Maturity Model Integration широко используются для оценки процессов разработки ПО. Их принцип разделения на уровни (от Initial до Optimizing) является классическим, но они слабо адаптированы под специфику операционных технологий (OT) и их интеграцию с информационными технологими (IT) на промышленном предприятии [5].

Проведенный анализ выявил общую проблему: существующие модели в значительной степени опираются на дорогостоящий и длительный аудит, результаты которого могут быть субъективными. Они отвечают на вопрос «Что оценивать?», но не предоставляют эффективного инструментария для того, «Как оценивать?» в режиме, близком к реальному времени. Таким образом, результатом критического анализа стало четкое определение ниши для данного исследования: создание инструмента количественной, автоматизированной и динамической диагностики, лишенного выявленных недостатков классических подходов.

Для преодоления ограничений классических моделей в качестве методологической основы был выбран подход, основанный на применении интеллектуальных технологий, а именно методов машинного обучения, динамического моделирования и алгоритмов оптимизации [7]. Данный подход основан на принципе, что процесс накопления технологического отставания («цифрового износа») формально тождественен процессу накопления загрязнения или износа оборудования, что позволяет применить для его анализа хорошо зарекомендовавший себя математический аппарат.

Для решения задачи разработки модели была построена система следующих количественных показателей:

• Технологическая оснащенность (S): количественный показатель, рассчитываемый как плотность установленных датчиков IoT на единицу производственной площади;

• Квалификация персонала (N): интегральный показатель, учитывающий долю сотрудников, прошедших обучение по цифровым компетенциям;

• Уровень интеграции данных (P): мера связности информационных систем, оцениваемая по количеству автоматизированных интерфейсов;

• Скорость внедрения инноваций (H): параметр, отражающий среднее время от утверждения до пилотного внедрения новой технологии;

• Внешнее давление (G): нормированный коэффициент, учитывающий интенсивность конкурентной среды.

Ядром предлагаемого интеллектуального подхода является трехкомпонентная модель, рис. 1.

Рис. 1 – Структура трехкомпонентной модели

Компонент машинного обучения для диагностики. В его основе исходя из выбранных факторов был формализован индекс цифровой зрелости с помощью модели множественной линейной регрессии — базового, но эффективного метода машинного обучения с учителем [7, 8]:

где — весовые коэффициенты, определяемые для каждого типа производства методом наименьших квадратов на основе ретроспективных данных. Данный компонент выполняет функцию интеллектуальной диагностики, автоматически выявляя скрытые зависимости между параметрами предприятия и его общим уровнем цифровизации, и исключая субъективизм традиционных экспертных оценок [9].

Компонент динамического моделирования для прогнозирования скорости цифровой трансформации, в котором учет временного фактора и прогнозирования траектории развития реализован на основе дифференциального уравнения [7]:

где:

— скорость изменения индекса зрелости;

— внешний «уровень давления» (идеальное состояние для данной отрасли);

— текущий индекс зрелости предприятия;

— коэффициент восприимчивости к внешним вызовам;

— коэффициент скорости внутреннего развития;

— функция внутренних факторов.

Компонент динамического моделирования обеспечивает решение задачи предиктивной аналитики, позволяя моделировать различные сценарии развития и оценивать, как изменения внутренних параметров и внешних условий повлияют на скорость цифровой трансформации в будущем.

Для следующего компонента интеллектуального планирования, суть которого заключается в автоматизации формирования дорожной карты, был разработан жадный алгоритм планирования, который решает задачу оптимального распределения ограниченных ресурсов – бюджета (D_max) и общего времени трансформации (T), которые выступают в роли ограничений – между множеством направлений цифровизации [10,11]. Алгоритм реализует интеллектуальную приоритизацию, имитирующую стратегическое мышление руководителя: на каждом шаге он выбирает критичную на данный момент задачу, обеспечивая максимальную отдачу от вложенных ресурсов. В ходе выполнения алгоритма реализуются следующие шаги:

1. Оценка приоритета каждого -го направления по формуле:

, (3)

где C_i(t) – текущее «отставание» направления, а C_i^crit – его пороговое, критическое для бизнеса значение;

2. Сортировка направления по убыванию приоритета ;

3. Включение в план направления с параметром , при ограничениях на (максимальный бюджет на шаге);

4. Корректировка состояния системы:

, (4)

где k_i^effect– коэффициент эффективности мероприятия, показывающий, насколько снижается «отставание» после его выполнения.

Данный алгоритм принятия решений гарантирует, что на каждом этапе будут выбираться наиболее проблемные и критичные для бизнеса направления, что обеспечивает максимальную эффективность инвестиций.

Для оценки эффективности был проведен анализ результатов аудита условного промышленного предприятия. Оценка технико-экономических показателей подхода, проведенная по разработанной методике, показала:

• Снижение трудоемкости проведения аудита на 40-60% за счет автоматизации сбора и первичного анализа данных;

• Повышение обоснованности решений за счет использования количественной модели, минимизирующей субъективный фактор;

• Возможность прогнозирования траектории цифровой трансформации с точностью до 89% на горизонте 12 месяцев, что подтверждено ретроспективным тестированием на исторических данных;

• Расчет экономической эффективности показал, что внедрение системы окупается за срок от 16 до 26 месяцев при консервативном сценарии, за счет оптимизации инвестиций в цифровые проекты, рис. 2.

Рис. 2 – Динамика снижения индекса цифрового отставания

Заключение

В ходе исследования:

• проведен анализ существующих моделей зрелости, который показал их недостаточную пригодность для автоматизированной количественной диагностики;

• разработана и формализована интеллектуальная модель оценки зрелости цифровой трансформации, адаптированная из методологии управления техническим обслуживанием;

• разработан жадный алгоритм для автоматизированной диагностики и приоритизации направлений развития, обеспечивающий высокую скорость работы и адаптивность;

• проведена оценка экономической эффективности подхода, показавшая значительное снижение трудоемкости аудита и повышение обоснованности управленческих решений;

• разработанная модель показала высокую прогнозирующую способность, обеспечивая точность до 89% при моделировании траектории цифровой трансформации, что открывает возможности для предиктивного управления этим процессом.

Перспективы дальнейших исследований заключаются в уточнении системы коэффициентов модели на основе реальных данных промышленных предприятий, а также в интеграции более сложных методов машинного обучения для прогнозирования динамики цифровой трансформации.

ЛИТЕРАТУРА:

1. Шваб, К. Четвертая промышленная революция / К. Шваб. – Москва: Эксмо, 2016. – 208 с.

2. Acatech. Umsetzungsstrategie Industrie 4.0: Ergebnisbericht der Promotorengruppe Kommunikation / Acatech. – Frankfurt, 2016. – 114 p.

3. Портер, М. Как умные, подключенные продукты меняют компанию / М. Портер // Harvard Business Review Россия. – 2015. – № 10. – С. 64–85.

4. Лоренц М., Кюппер Д., Рюссманн М., Хайдеманн А., Бауз А. Время ускориться в гонке за индустрией 4.0. The Boston Consulting Group, май 2016 г.

5. Chrissis, M. B. CMMI for Development: Guidelines for Process Integration and Product Improvement / M. B. Chrissis, M. Konrad, S. Shrum. – 3rd ed. – Addison-Wesley, 2011. – 612 p.

6. Schumacher, A. A Maturity Model for Assessing Industry 4.0 Readiness and Maturity of Manufacturing Enterprises / A. Schumacher, S. Erol, W. Sihn // Procedia CIRP. – 2016. – Vol. 52. – P. 3–8.

7. Ивлева, В. А. Разработка приложения для планирования уборки помещения: выпускная квалификационная работа бакалавра / В. А. Ивлева; РЭУ им. Г.В. Плеханова. – Москва, 2025. – 78 с.

8. Айвазян, С. А. Прикладная статистика: Основы эконометрики: в 2 т. / С. А. Айвазян. – Москва: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. – Т. 1: Теория вероятностей и прикладная статистика. – 656 с.

9. Géron, A. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow / A. Géron. – 3rd ed. – O'Reilly Media, 2023. – 856 p.

10. Поляк, Б. Т. Введение в оптимизацию / Б. Т. Поляк. – Москва: Наука, 2018. – 384 с.

11. Cormen, T. H. Introduction to Algorithms / T. H. Cormen, C. E. Leiserson, R. L. Rivest, C. Stein. – 4th ed. – MIT Press, 2022. – 1312 p.