УДК: 338.984
https://doi.org/10.25198/2077-7175-2025-5-51
EDN: RKFDWF


просмотр

ЦИФРОВИЗАЦИЯ ДАННЫХ В СИСТЕМЕ СКВОЗНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ РАБОТ В МАШИНОСТРОЕНИИ

С. Г. Фомин
Институт экономики Уральского отделения Российской академии наук, Екатеринбург, Россия
e-mail: semafom@gmail.com

Аннотация. Актуальность исследования определяется, с одной стороны, спросом экономических субъектов на цифровизацию процессов планирования, а с другой – задачей разработки методических подходов, обеспечивающих наличие и качество данных для такого планирования.

Цель исследования – обоснование подхода к цифровизации данных для обеспечения сквозного планирования работ в холдингах машиностроения.

Методы исследования включают общенаучные подходы (анализ, синтез и систематизация), инструментарий моделирования (диаграмма сущность-связь, диаграмма потоков данных), прикладные практики (сервисного подхода для информационных технологий, бережливого производства и теории ограничений).

Результаты работы представлены в виде разработанного итерационно-инкрементального подхода к формированию данных в системе сквозного планирования на цифровой платформе. Подход включает классификацию данных для планирования на всех уровнях управления в холдингах; систематизацию потерь на этапах работы с данными планирования и направления устранения потерь; определение стадий зрелости нормативно-справочной информации на всех уровнях планирования (структурное подразделение, предприятие, холдинг) как части единой цифровой платформы планирования холдинга; установление взаимосвязи результативности между данными планирования, цифровой платформой сквозного планирования и производственной цепочкой создания ценности. По результатам апробации, проведенной в машиностроительных холдингах России, получены различные результаты, среди которых: существенное повышение производственной дисциплины сроков выполнения заказов и сокращение запасов; повышение вовлеченности персонала в планирование на цифровой платформе.

Предложенный итерационно-инкрементальный подход имеет теоретическое значение для развития методов организации планирования и формирования соответствующих данных на цифровой платформе отраслевых производственных холдингов, а также практико-ориентированное значение для достижения предприятиями желаемых бизнес-результатов.

Направления дальнейших исследований лежат в области более глубокой интеграции операционного и продуктового планирования в рамках единой цифровой платформы предприятия и расширения этой платформы для взаимодействия с поставщиками и потребителями.

Настоящее исследование может быть рекомендовано широкому кругу исследователей и специалистов, вовлеченных в изучение и развитие процессов внутрифирменного планирования.

Ключевые слова: цифровизация планирования, холдинг, система сквозного планирования, цифровизация данных, машиностроение, данные для планирования.

Благодарности. Исследование выполнено в соответствии с государственным заданием Минобрнауки России для ФГБУН Института экономики УрО РАН на 2025 год.

Для цитирования: Фомин С. Г. Цифровизация данных в системе сквозного планирования работ в машиностроении // Интеллект. Инновации. Инвестиции. – 2025. – № 5. – С. 51–63. – https://doi.org/10.25198/2077-7175-2025-5-51.


Литература

  1. Баришполец В. А. Обоснование решений при сквозном планировании и управлении созданием сложных технических (человеко-машинных) систем // Моделирование, декомпозиция и оптимизация сложных динамических процессов. – 2010. – Т. 25, № 1(25). – С. 91–106. – EDN: VZFZTT.
  2. Брагина А. В., Вертакова Ю. В., Евченко А. В. Развитие сквозных технологий планирования деятельности промышленного предприятия в условиях цифровизации экономики // Организатор производства. – 2020. – Т. 28, № 1. – С. 24–36. – EDN: NAERLQ.
  3. Бушуева Л. И., Афанасьев В. Б. Управление цифровой трансформацией процесса планирования продаж и операций в организации // Корпоративное управление и инновационное развитие экономики Севера: Вестник Научно-исследовательского центра корпоративного права, управления и венчурного инвестирования Сыктывкарского государственного университета. – 2024. – Т. 4, № 1. – С. 53–64. – https://doi.org/10.34130/2070-4992-2024-4-1-53. – EDN: RXXGEO.
  4. Варфоломеева В. А., Архипова И. И. Влияние цифровизации на управление высокотехнологичными предприятиями машиностроения // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2022. – Т. 2, № 4(124). – С. 145–150. – https://doi.org/10.36871/ek.up.p.r.2022.04.02.017. – EDN: OOFAIE.
  5. Взаимосвязь скрытых потерь с инструментами бережливого производства / В. А. Смирнов [и др.] // Компетентность. – 2013. – № 2(103). – С. 36–39. – EDN: PXVJRJ.
  6. Гастев А. К. Как надо работать. Практическое введение в науку организации труда. – М. : Экономика, 1922. – 46 с.
  7. Евченко А. В., Есенкова Г. А., Демченко А. А. Совершенствование методики и инструментария сквозного планирования функционирования и развития предприятия промышленности в условиях цифровой экономики // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Экономика. Социология. Менеджмент. – 2019. – Т. 9, № 6(35). – С. 115–125. – EDN: DNYPOD.
  8. Зеневич А. М., Пунчик З. В. Датацентричность как тренд развития корпоративных информационных систем // Эколого-экономические и технологические аспекты устойчивого развития Республики Беларусь и Российской Федерации. Сборник статей III Международной научно-технической конференции: в 3 т., Минск, 03 декабря 2020 года. – Минск, 2021. – Т. 3, С. 179–182. – EDN: KWUVZA.
  9. Сухомлинов А. И. Архитектура информационной системы оперативного планирования в промышленности, основанного на производственных знаниях // Синергия науки и практики в контексте инновационных прорывов в развитии экономики и общества: национальный и международные аспекты. Сборник научных статей по итогам Международной научно-практической конференции, Санкт-Петербург, 09–10 декабря 2019 года. – Санкт-Петербург, 2019. – С. 93–96. – EDN: ZYXQFQ.
  10. Фомин С. Г., Ермакова Ж. А. Цифровизация системы планирования на предприятиях машиностроения: результаты, проблемы, перспективы // π-Economy. – 2024. – Т. 17, № 5. – С. 9–31. – https://doi.org/10.18721/je.17501. – EDN: LOYOAM.
  11. Фомин С. Г., Ермакова Ж. А. Модернизация системы внутрифирменного производственного планирования на предприятиях // Вестник Академии. – 2024. – № 4. – С. 87–98. – https://doi.org/10.51409/v.a.2024.12.01.008. – EDN: LDSCQA.
  12. Ханкарова М. С., Хлебников К. В. Цифровизация деятельности предприятий нефтегазового сектора // МИЛЛИОНЩИКОВ-2023: Материалы VI Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых с международным участием, Грозный, 30–31 мая 2023 года. – Грозный, 2023. – С. 567–572. – https://doi.org/10.26200/GSTOU.2023.52.10.108. – EDN: THRUFI.
  13. Clancy R., O’Sullivan D., Bruton K. (2023) Data-driven quality improvement approach to reducing waste in manufacturing. The TQM Journal. Vol. 35. No. 1, pp. 51–72. – https://doi.org/10.1108/tqm-02-2021-0061. (In Eng.).
  14. Clancy R., et. al. (2020) Systematic Mapping Study of Digitization and Analysis of Manufacturing Data. International Journal of Industrial and Systems Engineering. Vol. 14. No. 9, pp. 717–731. (In Eng.).
  15. Eriksson K. M., Carlsson L., Olsson A. K. (2022) To digitalize or not? Navigating and merging human- and technology perspectives in production planning and control. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. Vol. 122. No. 8, pp. 4365–4373. – https://doi.org/10.1007/s00170-022-09874-x. (In Eng.).
  16. Jin T., et al. (2024) A Business-Model-Driven Approach to Task-Planning Knowledge Graph Construction. Applied Sciences. Vol. 14. No. 23, pp. 11090. – https://doi.org/10.3390/app142311090. (In Eng.).
  17. Orlicky J. (1975) Material Requirements Planning: The New Way of Life in Production and Inventory Management. New York: McGrow-Hill, 292 p. (In Eng.).
  18. Resman M., et al. (2021). A Five-Step Approach to Planning Data-Driven Digital Twins for Discrete Manufacturing Systems. Applied Sciences. Vol. 11. No. 8, pp. 3639. – https://doi.org/10.3390/app11083639. (In Eng.).
  19. Thun S., Bakås O., & Storholmen T. C. B. (2022) Development and implementation processes of digitalization in engineer-to-order manufacturing: enablers and barriers. AI & Society. Vol. 37. No. 2, pp. 725–743. – https://doi.org/10.1007/s00146-021-01174-4. (In Eng.).
  20. Wagner S., et al. (2023) From framework to industrial implementation: the digital twin in process planning. Journal of Intelligent Manufacturing. Vol. 35. No. 8, pp. 3793–3813. – https://doi.org/10.1007/s10845-023-02268-0. (In Eng.).
  21. Wallace T. F. (2004) Sales and Operations Planning: The How-To Handbook. Ohio: T.F.Wallace & Company, 266 p. (In Eng.).
  22. Wight O. (1981) MRP II: Unlocking America’s Productivity Potential. Boston: CBI Publishing Co., 555 p. (In Eng.).