Совершенствование производственной системы машиностроительного предприятия с учетом цифровой трансформации организационной структуры и кадрового обеспечения тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.02.22, кандидат наук Никифорова Татьяна Вячеславовна

• Никифорова Татьяна Вячеславовна
• кандидат наук
• 2022

Оглавление диссертации кандидат наук Никифорова Татьяна Вячеславовна

ВВЕДЕНИЕ

1 ОРГАНИЗАЦИЯ ПРОИЗВОДСТВА В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ ПРЕДПРИЯТИЯ

1.1 Современные тенденции цифровой трансформации производственных

предприятий в машиностроении

1.2 Технологии Индустрии 4.0 в машиностроительной отрасли

1.3 Перспективные интеллектуальные информационные технологии

1.4 Организация человеко-компьютерного взаимодействия в смешанной интегрированной информационной среде цифрового предприятия

Выводы по главе

2 СМЕШАННАЯ ИНТЕГРИРОВАННАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ СРЕДА

ЦИФРОВОГО ПРЕДПРИЯТИЯ

2.1 Организационная структура смешанной интегрированной

информационной среды цифрового предприятия

2.2 Формально-логическая модель смешанной интегрированной информационной среды цифрового предприятия

Выводы по главе

3 МЕТОДИКИ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ СИСТЕМЫ ПРЕДПРИЯТИЯ С УЧЕТОМ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ

3.1 Методика рационального внедрения интеллектуальных средств информатизации и компьютеризации производственных процессов

3.2 Методика обеспечения готовности производственного персонала к работе в смешанной интегрированной информационной среде цифрового предприятия

Выводы по главе

4 ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА ПОСТРОЕНИЯ СМЕШАННОЙ ИНТЕГРИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СРЕДЫ ЦИФРОВОГО ПРЕДПРИЯТИЯ

4.1 Имитационное моделирование рационального внедрения интеллектуальных средств информатизации и компьютеризации производственных процессов

4.2 Имитационное моделирование обеспечения готовности производственного персонала к работе в смешанной интегрированной информационной среде цифрового предприятия

Выводы по главе

5 ВНЕДРЕНИЕ МЕТОДИК СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ СИСТЕМЫ ООО «САМАРААВТОЖГУТ» С УЧЕТОМ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ

5.1 Результаты применения методики рационального внедрения интеллектуальных средств информатизации и компьютеризации производственных процессов

5.2 Результаты применения методики обеспечения готовности производственного персонала к работе в смешанной интегрированной информационной среде цифрового предприятия

Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ АКТЫ О ВНЕДРЕНИИ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Совершенствование производственной системы машиностроительного предприятия с учетом цифровой трансформации организационной структуры и кадрового обеспечения»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Современные тенденции цифровой трансформации производственного предприятия с целью повышения его конкурентоспособности предполагают активное внедрение в производство цифровых технологий. Программа «Цифровая экономика Российской Федерации», утвержденная распоряжением Правительства РФ № 1632-р от 28 июля 2017 года, определяет необходимость внедрения цифровых технологий в различные сферы производства.

Цифровые технологии становятся инструментами повышения результативности, производительности и эффективности производственных процессов за счет увеличения объема производства и/или сокращения используемых ресурсов. Цифровая трансформация предполагает изменение производственной системы предприятия, его основных, вспомогательных, обслуживающих процессов, технологического контроля качества и организации труда. Согласно концепции Индустрия 4.0 процессы производства, структурирования и обслуживания должны быть оцифрованы и интегрированы на основе взаимного проникновения информационных технологий и промышленности. Внедрение искусственного интеллекта приводит к появлению интеллектуальных информационных технологий, что способствует изменению организационной структуры предприятия, сокращению персонала и переориентации кадрового обеспечения на выполнение новых должностных обязанностей.

При этом актуальной является научно-техническая проблема определения рационального замещения человеческих ресурсов интеллектуальными системами и реализации эффективных форм организации труда в условиях человеко-компьютерного взаимодействия в едином информационном пространстве. Существующие исследования в данном направлении проводятся в рамках разработки коллаборативных промышленных роботов и интеграции информационных ресурсов. Однако вопросы формирования организационной

структуры, определения рационального соотношения кадрового обеспечения и интеллектуальных информационных систем в условиях цифровой трансформации на сегодняшний день не решены.

Степень разработанности проблемы.

Проблемы и противоречия цифровой трансформации рассмотрены в работах Н.И. Антипиной, С.А. Воронцова, Т.А. Гилевой, Х. Голдштейна, Т.А. Головиной, Р.А. Иманова, В.В. Камневой, Ю.А. Ковальчук, В.В. Коровкина, Т.И. Кузнецовой, К.П. Мартина-Шилдса, Б. Паньшина, К.Х. Тана, В.Н. Чакпитака. Особенности организации производства и организации труда цифрового предприятия отражены в работах Т.В. Александровой, В. Джафари-Садегия, М.Д. Джонса, Ф. Зауи, И.В. Каблашовой, И.Н. Косаревой, И.В. Попова, Т. Саарикко, Ю.А. Саликова, М.А. Скляр, Е. Устюговой, И.Н. Хаймович. Принципы и особенности человеко-компьютерного взаимодействия обсуждаются в работах А.С. Баканова, Дж. Баптиста, Ю.И. Грибанова, В.Г. Коноваловой, А.А. Петрова, И.П. Савченко, Е.В. Ширинкиной и др.

Цель исследования: совершенствование методологических и системотехнических принципов цифровой трансформации производственных предприятий путем рационального внедрения интеллектуальных информационных технологий.

Задачи исследования:

1. Провести анализ существующих методов и технологий организации производства при цифровой трансформации предприятия.

2. Разработать формально-логическую модель смешанной интегрированной информационной среды цифрового предприятия с применением онтологического описания процессов информационного взаимодействия.

3. Разработать методику рационального внедрения интеллектуальных средств информатизации и компьютеризации производственных процессов.

4. Разработать методику обеспечения готовности производственного персонала к работе в смешанной интегрированной информационной среде цифрового предприятия, учитывающую, в отличие от аналогов, особенности

человеко-компьютерного взаимодействия для достижения наиболее полного соответствия квалификации работника выполняемой работе.

5. Разработать и реализовать экспертную систему построения смешанной интегрированной информационной среды цифрового предприятия.

6. Провести исследование и апробацию предложенных методик и экспертной системы на предприятии машиностроительной отрасли.

Объект исследования - предприятия машиностроительной отрасли в ходе цифровой трансформации.

Предмет исследования - построение смешанной интегрированной информационной среды цифрового предприятия путем внедрения технологий искусственного интеллекта.

Методы исследования. Поставленная в работе цель достигается с использованием методов современной теории управления, организации производства, инженерии знаний, математического и имитационного моделирования, системного анализа и поддержки принятия решений, элементы теории массового обслуживания. Информационной базой диссертационного исследования послужили публикации и результаты международных и отечественных исследований по рассматриваемой проблематике, существующие практические и теоретические подходы, статистические данные и аналитические отчеты о результатах цифровой трансформации.

Научная новизна:

1. Разработана формально-логическая модель смешанной интегрированной информационной среды цифрового предприятия, отличающаяся от аналогов возможностью онтологического описания процессов применения интеллектуальных средств информатизации и компьютеризации производственных процессов в составе экспертных систем цифровой трансформации производства.

2. Впервые предложена методика рационального внедрения интеллектуальных средств информатизации и компьютеризации

производственных процессов, позволяющая сократить время обработки производственных задач и количество дефектов.

3. Разработана методика обеспечения готовности производственного персонала к работе в смешанной интегрированной информационной среде цифрового предприятия, учитывающая в отличие от аналогов особенности человеко-компьютерного взаимодействия для достижения наиболее полного соответствия квалификации работника выполняемой работе.

Теоретическая значимость работы состоит в развитии методологических и системотехнических принципов цифровой трансформации производственных предприятий на основе рационального внедрения технологий искусственного интеллекта.

Практическая значимость:

1. Предложенные в диссертации формально-логическая модель смешанной интегрированной информационной среды цифрового предприятия и организационная структура на ее основе позволяют сократить количество альтернативных вариантов цифровой трансформации предприятия и объемы связанных с ними инвестиций, и тем самым повысить эффективность производственного менеджмента.

2. Разработанная экспертная система построения смешанной интегрированной информационной среды цифрового предприятия позволяет повысить эффективность организации труда путем увеличения оперативности и надежности выполнения работ.

3. Реализация предложенных методик на участке сборки жгутов производства автомобильных компонентов ООО «Самараавтожгут» обеспечивает эффективное внедрение технологий искусственного интеллекта в процессе цифровой трансформации при сохранении кадрового обеспечения.

Соответствие диссертации паспорту научной специальности. Результаты исследования соответствуют пункту 3 «Разработка методов и средств информатизации и компьютеризации производственных процессов, их документального обеспечения на всех стадиях», пункту 4 «Моделирование и

оптимизация организационных структур и производственных процессов, вспомогательных и обслуживающих производств. Экспертные системы в организации производственных процессов» и пункту 6 «Разработка и реализация принципов производственного менеджмента, включая подготовку кадрового обеспечения и эффективность форм организации труда» паспорта научной специальности 05.02.22 - Организация производства.

Положения, выносимые на защиту:

1. Формально-логическая модель смешанной интегрированной информационной среды цифрового предприятия.

2. Методика рационального внедрения интеллектуальных средств информатизации и компьютеризации производственных процессов.

3. Методика обеспечения готовности производственного персонала к работе в смешанной интегрированной информационной среде цифрового предприятия.

4. Экспертная система построения смешанной интегрированной информационной среды цифрового предприятия, позволяющая повысить эффективность организации труда путем снижения времени обработки задач и количества отказов.

Достоверность результатов диссертационного исследования подтверждается методологически обоснованным использованием теоретических методов, сравнением практических результатов с существующими системотехническими решениями апробацией разработанных методик в практике организации производства.

Апробация и внедрение результатов работы.

Результаты диссертации внедрены на производстве автомобильных компонентов ООО «Самараавтожгут», ООО «Открытый код», а также использованы в учебном процессе Самарского государственного технического университета на программах бакалавриата и магистратуры по направлению «Программная инженерия». Результаты проведенного автором исследования обсуждались на Международных и Российских научных конференциях.

Публикации. Основные результаты диссертации представлены в 18 научных публикациях, в том числе 3 статьях, опубликованных в рецензируемых периодических изданиях, рекомендованных ВАК РФ, 6 статьях в научных изданиях, индексируемых базой данных Scopus и Web of Science.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти разделов, заключения и списка литературы. Текст диссертации содержит 167 страниц основного текста, 50 рисунков и 4 таблицы. Список литературы включает 220 наименований.

1 ОРГАНИЗАЦИЯ ПРОИЗВОДСТВА В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ ПРЕДПРИЯТИЯ

1.1 Современные тенденции цифровой трансформации производственных

предприятий в машиностроении

Успех предприятия зависит от эффективного применения современных цифровых технологий в основных направлениях своей деятельности. По мере развития информационных технологий возрастает необходимость в использовании инновационных методов управления и организации производства. Повсеместное распространение и внедрение цифровых технологий на предприятиях приводит к изменениям в процессах принятия управленческих решений, планировании, организации производства и труда.

Внедрение цифровых технологий на предприятия происходит в результате развития цифровой экономики. В рамках Указа Президента РФ от 9 мая 2017 г. № 203 «О Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017-2030 годы» на законодательном уровне было сформулировано понятие цифровой экономики [85]. В утвержденной Распоряжением Правительства РФ программе от 28 июля 2017 г. № 1632-р «Цифровая экономика Российской Федерации» поднимается важность цифровой экономики и применения цифровых технологий в различных сферах производства [86]. Как отмечается Камневой В.В. [52], Паньшиным Б. [93], Митрофановой И.В. [78], Саликовым Ю.А. [119], Саарикко Т. [198] основной целью цифровой экономики является создание оптимальных организационных и нормативно-правовых условий в каждой отрасли производства, обеспечение высокого темпа роста экономки за счет качественного изменения структуры и системы управления, подготовка высококвалифицированных кадров.

В рамках реализации Указа Президента Российской Федерации от 7 мая 2018 года № 204 «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года» с целью внедрения цифровых

технологий во все сферы деятельности предприятий встает приоритетная задача цифровой трансформации [91].

Цифровая трансформация в узком смысле представляет собой процесс внедрения современных технологий в процессы предприятия [114]. Трансформация одновременно направлена на совершенствование существующих процессов и на создание конкурентных преимуществ, за счет изменения и создания новых технологических процессов внутри предприятия [4, 44, 169]. В работах Лебедева И.М. [72], Рябова О. [115], Устюговой Е. [132] обсуждается, что цифровая трансформация - это переход от традиционной системы управления и организации производства к инновационной, который предполагает внедрение цифровых технологий в деятельность предприятия. В работах Алешина А.В. [2], Алешкина Н.А. [3], Антипиной Н.И. [7], Гарифуллина Б.М. [26], Джонеса М.Д. [180], Мартина-Шилдса [191], Шумахера С. [202] отмечается, что использование информационных технологий должно быть направлено на совершенствование производственной системы предприятия, преобразование процесса производства и/или его трансформацию в цифровую форму для получения и/или удержания конкурентных преимуществ.

Использование цифровой трансформации и новых цифровых знаний является ключевым фактором эффективного развития производства [1, 44, 198].

Трансформация предполагает изменения основных, вспомогательных и обслуживающих процессов предприятия [36, 102, 162], производственной системы [3], технологического контроля качества [108], оперативного планирования производства, организации труда работников [154].

Повышение уровня организации производства в условиях цифровой трансформации требует решения ряда теоретических проблем: классификация и содержание задач организации производства, разработка методов исследования организации производства, определение принципов организации производства [8, 127], обоснование оптимальных пропорций производственных мощностей, количественная оценка и анализ уровня организации производства [17, 24, 192].

В работах Бухта Р. [21], Гнездовой Ю.В. [29], Головиной Т.А. [30], Террара Д. [208] отмечается, что цифровые технологии становятся инструментами повышения результативности, эффективности процесса производства и расширения объема производимых операций. Ожидаемый экономический эффект цифровой трансформации - повышение производительности за счет увеличения объема производства и/или сокращения объема используемых для производства ресурсов. Применение цифровых технологий становится вектором повышения результативности [51] и оптимизации структуры предприятия [62, 103, 166]. По мнению Грибанова Ю.И. [33], цифровая трансформация является инструментом повышения эффективности производства за счет сокращения затрат и рационального использования имеющихся компетенций и инфраструктуры, а использование систем искусственного интеллекта позволит повысить производительность сотрудников.

Результаты аналитического отчета McKinsey & Company [175] показали, что перспективами цифровой трансформации для предприятий являются:

- повышение производительности труда за счет автоматизации на 45-55 %;

- уменьшение простоев оборудования на 30-50 %;

- снижение затрат на техническое обслуживание оборудования на 10-40 %;

- увеличение скорости вывода продукта на 20-50 %.

Для успешной цифровой трансформации внедрение новых цифровых технологий является необходимым, но не достаточным условием [200].

Бахин Е.В. [125] считает, что цифровая трансформация должна быть направлена на решение конкретных промышленных задач, а достижимый эффект от трансформации процессов во многом зависит от особенностей и потребностей конкретного предприятия [132].

По мнению Кузьменко И.Ю. [125], перевод производственных процессов на новый технологический уровень позволит достичь оптимизации затрат, роста эффективности и производительности. Основными направлениями применения цифровых технологий является использование цифровой проектно-конструкторской и эксплуатационной документации, применение цифровых

моделей и проведение виртуальных испытаний, адаптация системы технического регулирования и стандартизации к специфике новых технологий и др.

Грибанов Ю.И. [33] выделяет оптимизацию процессов предприятия как одно из ключевых преимуществ применения цифровых технологий. Внедрение цифровых технологий делает возможным автоматизацию простых процессов, исключая промежуточные этапы в сложных процессах. Это позволяет предприятиям эффективно использовать свои ресурсы.

Специалисты компании SAP отмечают, что интеллектуальные технологии позволяют автоматизировать процессы в масштабе компании и предоставлять аналитику для принятия решений. Это дает возможность непрерывной оптимизации, совершенствования процессов, сокращения времени простоя, повышения продуктивности и эффективности рабочих процессов [200].

Результаты аналитического отчета KMDA [187] показали, что по сравнению с 2018 годом на 19 % больше предприятий перешли к практическим шагам цифровой трансформации, 91 %, участвующих в исследовании предприятий находятся на этапе цифровой трансформации. Ключевыми препятствиями цифровой трансформации является нехватка компетенций и квалификации, внутреннее сопротивление персонала, страх, отсутствие стратегии, нехватка квалифицированных кадров, риск получить низкий возврат инвестиций.

По результатам исследований [89, 186] отсутствие стратегии развития персонала, недостаток квалифицированных кадров и недостаток требуемого уровня квалификации является основным фактором, препятствующим развитию цифровой трансформации. Исследования [158] показывают, что только 15 % персонала владеют навыками, необходимыми для внедрения цифровых процессов, 64 % считают, что не обладают подобными компетенциями.

По мнению Дэвида П. и Райта Г. [159] основной причиной медленного перехода на новые технологии является необходимость организационных и концептуальных изменений в методах, которыми определяются и структурируются производственные задачи.

Потенциал цифровой трансформации производственной системы с использованием новых технологий ограничен нехваткой компетенций среди работников и отсутствием их готовности к взаимодействию [90, 124]. Отсутствие специалистов вынуждает работодателей проводить мероприятия по переподготовке и повышению квалификации, но только 42 % персонала пользуются такой возможностью. По мнению 94 % работодателей, приобретение новых навыков должно стать неотъемлемой частью рабочего процесса [205].

Из-за того, что существующие подходы по цифровой трансформации предприятий направлены на получение экономической выгоды, возникают риски, приводящие к внушительным затратам на создание и поддержку интеллектуальных систем [75]. Цифровой трансформации также присущи риски, связанные с ограничением контроля принимаемых решений искусственным интеллектом. Поскольку все усилия по цифровой трансформации акцентируются на непосредственное внедрение технологий, часто возникает проблема неэффективного использования ресурсов, которое не приводит к ожидаемому росту производства и повышению целевых показателей [75, 122, 157, 194, 220].

На сегодняшний день проверенные методики внедрения искусственного интеллекта на производственных предприятиях с учетом потребностей и возможностей отсутствуют. По данным исследования [187] 70 % предприятий считают, что в большинстве случаев цифровая трансформация предполагает копирование лучших практик, опыта и мнения менеджмента [68]. Многие организации все еще находятся в процессе поиска методик и инструментов.

По мнению Косаревой И.Н. [62] изменение организационных структур в ходе цифровой трансформации связаны с рисками, так как внедрение готовых решений часто заканчивается неудачей. Существующие методики и инструментальные средства не всегда позволяют снизить риски и решить вопросы реорганизации предприятия на различных этапах [15]. По мнению Амелина С.В. и Щетиной И.В. [5] это вызывает необходимость организовывать деятельность предприятия с учетом особенностей перехода на новые принципы цифровой

экономики, прогнозировать возможные проблемы, разрабатывать решения и предложения по минимизации негативных последствий.

Кей Ферт-Баттерфилд [131] говорит о важности комплексной оценки проблем, которые существуют в сфере цифровых технологий и искусственного интеллекта. Поскольку потенциальные негативные последствия внедрения цифровых технологий могут быть непредсказуемы, необходимо своевременно принимать меры по устранению существующих проблем [57, 65, 165].

Шептунов С.А. [125] предлагает три этапа внедрения цифровых технологий. Первый этап предполагает внедрение сервисных технологий, которые позволят повысить качество и уровень предоставляемых услуг. На втором этапе -интеграция цифровых технологий, которые меняют устоявшиеся структуры предприятий. На третьем этапе возникают новые возможности и новые типы предприятий с новым технологическим подходом в производстве.

Грибанов Ю.И. [33] выделяет иные этапы цифровой трансформации:

1. Планирование, в рамках которого необходимо сформировать направления развития, набор технологий, выделить ресурсы, требующие модернизации, сформулировать возможные проблемы и препятствия, которые могут появиться во время цифровой трансформации;

2. Повышение квалификации и обучение персонала, которое предполагает готовность творчески мыслить, понимание потенциала цифровых технологий и их применение в условиях изменения рабочих процессов для повышения эффективности и продуктивности;

3. Отказ от неэффективных технологий, которые убыточны и ресурсоемки для поддержания цифровых процессов, а их модернизация сложная и дорогая.

Компании SAP [200] и BCG [152] включают другое содержание элементов стратегии цифровой трансформации:

- Перевод выполняемых вручную процессов в цифровой формат, преобразование аналоговых документов в цифровые данные;

- Внедрение цифровых технологий: искусственный интеллект, машинное обучение и аналитика, позволяющие применять усовершенствованный анализ

данных, автоматизацию в реальном времени и сложные алгоритмы обучения. Внедрение стратегии обучения и переобучения сотрудников с целью реализации потенциала интеллектуальных технологий;

- Управление изменениями корпоративной культуры. Около 63% руководителей считают проблемы корпоративной культуры главным препятствием на пути цифровой трансформации.

Определение стадий цифровой трансформации привязано к критически важным областям его деятельности. Определение направлений и критериев успешности цифровой трансформации производственной системы предприятия с помощью модели структурирования элементов цифровой трансформации бизнеса Вестермана Д., Боннэ Д. и Макафи Э. [19] приведены на Рисунке 1.1.

Рисунок 1.1 - Модель структурирования элементов цифровой трансформации бизнеса Вестермана Д., Боннэ Д., Макафи Э. (составлено автором на основе [19])

Существующие подходы проведения цифровой трансформации в работах [26, 209] можно разделить на две группы. Согласно первому подходу подбираются подходящие цифровые технологии. Проводится анализ деятельности предприятия, поиск «узких мест», требующих совершенствования, например, производственный процесс. Данный подход определяется критериями оценки результатов внедрения технологий и предполагает включение цифровой трансформации в стратегический план развития предприятия. Алгоритм первого подхода отражен на Рисунке 1.2.

Рисунок 1.2 - Алгоритм цифровой трансформации от предприятия к технологии

По второму подходу изначально выбирается конкретный перечень цифровых технологии, а затем определяются предприятия и отрасли, в которых реализация выбранных технологий может быть целесообразной. Выбор предприятия для

внедрения технологий происходит с учетом критериев доступности и необходимых ресурсов. Для данного подхода начальной точкой являются технологии, а предприятие рассматривается как место, где возможно внедрение выбранных технологий (Рисунок 1.3).

Рисунок 1.3 - Алгоритм цифровой трансформации технологии к предприятиям

В период цифровой трансформации стали появляться инструменты, которые помогают предприятиям адаптироваться к условиям цифровой экономики и ускорить процессы трансформации. Например, у компании Террасофт разработана платформа «Creatю», которая помогает компаниям ускорять цифровую трансформацию [130]. Готовые инструменты для автоматизации CRM-задач, позволяют управлять бизнес-процессами и автоматизировать их.

Программно-аппаратное решение компании «Центр 2М» КМЭО позволяет провести внедрение цифровых технологий, включая автоматизацию ручного труда, повышение надежности оборудования, интеллектуальную систему управления [112].

Решение SAP «S/4HANA Cloud» позволяет на основании информации об использовании ресурсов в режиме реального времени для понимания распределения нагрузки и внесения корректировок производить планирование производственных операций, оптимизации производства и материальных потоков, обеспечивает гибкие и эффективные производственные процессы, динамическое перераспределение ресурсов [201].

«DMA Pulse» от KMDA - цифровое решение для оценки потенциала и динамики изменений компании в процессе цифровой трансформации для принятия эффективных решений. Организационная структура предприятия или отдельный список сотрудников загружается в систему. Каждому функциональному подразделению присваивается соответствующий блок вопросов [186].

На сегодняшний день существуют примеры внедрения цифровых технологий на предприятиях машиностроительной отрасли, где цифровая трансформация положительно отразилась на качественных и количественных показателях бизнеса. Например, концерн General Motors при разработке автомобильных деталей применяет технологии генеративного дизайна. Для определения наиболее подходящего варианта детали по заданным параметрам, проводится анализ тысячи возможных виртуальных вариантов. Использование интеллектуальных информационных технологий позволило облегчить конструкцию 14 моделей автомобилей в среднем на 159 килограмм по сравнению с предыдущими версиями.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Никифорова Татьяна Вячеславовна, 2022 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Авдеева, Е.С. Цифровая трансформация в экономике / Е. С. Авдеева, В. В. Еризко // Россия: тенденции и перспективы развития. - 2018. - №13-1. - С. 232-238.

2. Алешин, А.В. Финансовые аспекты цифровой трансформации промышленности / А.В Алешин, В.А. Алешин, А.Ю. Никитаева // Вестник Академии знаний. - 2019. - №6 (35). - С. 37-43.

3. Алешкин, Н.А. Совершенствование процесса изготовления и монтажа электроники в условиях организации цифрового производства / Н.А. Алешкин, А.А. Петрушевская // Наука и бизнес: пути развития. - 2019. - № 8 (98). - С. 2730.

4. Алтухова, Н.Ф. Условия реализации цифровой трансформации в организации // Экономика. Налоги. Право. - 2018. - №2. - С. 70 - 75

5. Амелин, С.В. Организация производства в условиях цифровой экономики / С.В. Амелин, И.В. Щетинина // Организатор производства. - 2018. -Т.26. - № 4. - С. 7-18.

6. Андреев, М.В. Построение адаптивной системы управления предприятием с использованием мультиагентных технологий / М.В. Андреев, А.В. Иващенко, П.О. Скобелев, А.В. Царев // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия: Технические науки. - 2009. - № 1 (23). - С. 5-13.

7. Антипина, Н.И. Трансформация российского бизнеса в условиях перехода к цифровой экономике: отраслевой и региональные аспекты. Экономическая наука современной России. - 2018. - Т. 2. - С.102-114.

8. Антипов, Д.В. Методология и инструментарий организации и управления сбалансированным взаимодействием элементов производственной системы машиностроительного предприятия : специальность 05.02.22 «Организация производства» : диссертация на соискание ученой степени доктора

технических наук / Антипов Дмитрий Вячеславович ; Сам. гос. аэрокосм. ун-т им. С.П. Королева]. - Самара, 2014. - 316 с.

9. Арзамасцев, А.А. Мультиагентный подход в имитационном моделировании / А.В. Улыбин, А.А. Арзамасцев // Вестник российских университетов. Математика. - 2010. - Т. 15. - № 5. - С. 1470-1471.

10. Арфае, А.В. Формирование и развитие интеллектуального капитала в системе управления человеческими ресурсами компании / А.Ф. Тихомиров, А.В. Арфае // Вестник Забайкальского государственного университета. - Т. 23. - № 10. - 2017. - С. 111-119.

11. Бабкин, А.В. Цифровая экономика и «Индустрия 4.0»: проблемы и перспективы / А.В. Бабкин // Труды научно-практической конференции с международным участием: под ред. д-ра экон. наук, проф. А.В. Бабкина. - Санкт-Петербург, 2017. - 685 с.

12. Баканов, А.С. Об одном подходе к разработке модели интеллектуального человекокомпьютерного взаимодействия // Вестник университета. - 2013. - № 16. - С. 282-288.

13. Балабан, В.А. О моделировании организационных структур предприятий / В.А. Балабан // Известия Дальневосточного федерального университета. Экономика и управление. - 2001. - № 2 (18). - С. 64-71.

14. Белова, Л.Г. Индустрия 4. 0: возможности и вызовы для мировой экономики / Л.Г. Белова, О.М. Вихорева, С.Б. Карловская // Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика. - 2018. - № 3. - С. 167-183.

15. Бойко, И.П. Экономика предприятия в цифровую эпоху / И.П. Бойко, М.А. Евневич, А.В. Колышкин // Российское предпринимательство. - 2017. -Том 18. - № 7. - С. 1127-1136. DOI: 10.18334/rp.18.7.37769.

16. Болгов, А.Н. Искусственный интеллект во взаимодействии «Человек-компьютер» / А.Н. Болгов, Н.В. Фомина // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. - 2012. - Т. 2. - № 8. С. 444-445.

17. Борзова, Е.П. Проблема соотношения человеческого фактора и алгоритмов искусственного интеллекта в экономике и финансовой сфере //

Московский экономический журнал. - 2018. - №5 (2). - С. 63-69. DOI: 10.24411/2413-046X-2018-15051.

18. Бровкова, М.Б. Системы искусственного интеллекта в машиностроении: Учеб. пособие / М.Б. Бровкова. - Саратов: Сарат. гос. техн. ун-т, 2004. - 119 с.

19. Бубнова, Ю.Б. Трансформация бизнес-модели банка в условиях цифровой экономики // Известия БГУ. - 2019. - №3. - С. 425 - 433.

20. Булгаков, С.В. Применение мультиагентных систем в информационных системах / С.В. Булгаков // Перспективы науки и образования. - 2015. - № 5 (17). - С. 136-140.

21. Бухт, Р. Определение, концепция и измерение цифровой экономики / Р. Бухт, Р. Хикс // Вестник международных организаций. - 2018. - Т. 13. - № 2. - С. 143-172 (на русском и английском языках). DOI: 10.17323/1996-7845-2018-02-07.

22. Васильев, А.П. Искусственный интеллект на основе нейронных сетей / А.П. Васильев, А.Х Абрамов // Academy. - 2018. - № 5 (32). - С. 15-17.

23. Волков, И. Организация современного производства жгутов для спецтехники // «Со-Единение», информационный бюллетень. - 2011. - №1 (6). -URL: https://ostec-group.ru/upload/iblock/197/197e67c05ebe0a59dcc77aa6adbbe b8d.pdf (дата обращения: 18.03.2020).

24. Володин, А.В. Организация производства во вспомогательных процессах машиностроительных предприятий: известные подходы и задачи их совершенствования / А. В. Володин // Вестник Южно-Российского государственного технического университета (НПИ). Серия: Социально-экономические науки. - 2019. - № 3. - С. 52-55. - DOI 10.17213/2075-2067-20193-52-55.

25. Воронцов, С.А. «Искусственный интеллект» в современной политической и правовой жизнедеятельности общества: проблемы и противоречия цифровой трансформации / С.А. Воронцов, А.Ю. Мамычев // Территория новых возможностей. - 2019. - №4. - URL: https://cyberleninka.rU/article/n/iskusstvennyy-intellekt-v-sovremennoy-politicheskoy i-

pravovoy-zhiznedeyatelnosti-obschestva-problemy-i-protivorechiya-tsifrovoy (дата обращения: 03.04.2021).

26. Гарифуллин, Б.М. Цифровая трансформация бизнеса: модели и алгоритмы / Б. М Гарифуллин, В. В Зябриков // Креативная экономика. - 2018. -№9. - С. 1345 - 1358.

27. Гилева, Т.А. Разработка стратегии цифровой трансформации предприятия с учетом возможностей бизнес-экосистем / Т.А. Гилева, А.В. Бабкин, Г.А. Гилёв Экономика и управление. - 2020. - №26(6). - С. 629-642.

28. Гимаров, В.А. Информационные мультиагентные технологии в экономике / В.В. Гимаров, В.А. Гимаров, И.В. Иванова // Транспортное дело России. - 2011. - № 3. - С. 35-36.

29. Гнездова, Ю.В. Аналитический обзор развития цифровой экономики в России: современность и перспективы // Россия: тенденции и перспективы развития. - 2018. - №13-1. - С. 484-485.

30. Головина, Т.А. Развитие цифровых платформ как фактор конкурентоспособности современных экономических систем / Т.А. Головина, А.В. Полянин, И.Л. Авдеева // Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. - 2019 . - Т. 14 (4). - С. 551-564.

31. Горбачевская, Е.Н. История развития нейронных сетей / Е.Н. Горбачевская, С.С. Краснов // Вестник Волжского университета им. В. Н. Татищева. - 2015. - №. 1 (23). - С. 52-56.

32. Горбаченко, Н.А. Сценарная онтология учебного симулятора / Н.А. Горбаченко, А.В. Иващенко // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. - 2016. - Т. 18. - № 4 (4). - С. 720-725.

33. Грибанов, Ю.И. Цифровая трансформация социально-экономических систем на основе развития института сервисной интеграции: дис. ... д-р. экон. наук / Ю.И. Грибанов; науч. консультант: Руденко М.Н; СПбГЭУ. - Санкт-Петербург, 2019. - 355 с.

34. Гурьянов, А.В. Организация цифровых производств Индустрии 4. 0 на основе киберфизических систем и онтологий / А.В. Гурьянов, Д.А. Заколдаев,

А.В. Шукалов, И.О. Жаринов, М.О. Костишин // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. - 2018. - № 18. - № 2. - С. 268-277.

35. Деловой портал «Управление производством», автоматизация производства. Автоматизация и роботизация производства «Камаза». - URL: https://up-pro.ru/library/information_systems/automation_production/robot-kamaz/ (дата обращения: 18.03.2020).

36. Демьянова, О. Влияние цифровизации на кадровую политику / О. Демьянова, Э. Ахметшина // Проблемы теории и практики управления. - 2018. -№ 04. - С. 117-122.

37. Добрынин, А.П. Цифровая экономика - различные пути к эффективному применению технологий (BIM, PLM, CAD, IOT, Smart City, BIG DATA и другие) /

A.П. Добрынин, В.П. Куприяновский, П.В. Куприяновский, С.А. Синягов, К.Ю. Черных // International Journal of Open Information Technologies. - 2016. - № 1. - С. 4-11.

38. Егорова, Е.Е. Процедура проектирования организационной структуры / Е.Е. Егорова // Вестник Московского государственного университета печати. -2011. - № 9. - С. 192-197.

39. Единое информационное пространство взаимодействия субъектов научной и инновационной деятельности: монография / под ред. В.В. Трофимова,

B.Ф. Минакова. - Санкт-Петербург: Изд-во СПбГЭУ, 2017. - 103 с.

40. Елохов, А.М. Подходы к оценке результатов цифровой трансформации экономики России / А.М. Елохов, Т.В. Александрова // Учет. Анализ. Аудит. -2019. - Т.6(5). - С. 24-35. https://doi.org/10.26794/2408-9303-2019-6-5-24-35.

41. Журавлева, М.Н. Совершенствование системы управления и развития персонала на предприятие / М.Н. Журавлева, Л.В. Минченко, Е.В. Подавалкина // Научный журнал НИУ ИТМО. Серия «Экономика и экологический менеджмент». - № 2. - 2018 . - С. 75-80.

42. Зайнетдинов, Э. 30 бизнес-процессов, которые изменятся из-за искусственного интеллекта. - URL: https://hype.ru/deecrypto-store-club/30-biznes-

processov-kotorye-izmenyatsya-iz-zaiskusstvennogo-intellekta-dkvza585 (дата

обращения: 26.06.2019).

43. Зозуля, Д.М. Цифровизация российской экономики и Индустрия 4.0: вызовы и перспективы // Вопросы инновационной экономики. - 2018. - Т. 8. - № 1. - С. 1-14.

44. Иванов, Д.В. Интегрированные системы управления как решение проблемы повышения эффективности производства конструктивно сложной продукции / Д.В. Иванов, Е.А. Матвеева // Инфокоммуникационные технологии, 2021, № 2. - С. 249-256.

45. Иващенко, А.В. Методы и средства управления согласованным взаимодействием персонала научно-производственного предприятия в интегрированной информационной среде: дисс. ... канд техн. наук: 05.13.10 / Иващенко Антон Владимирович: науч. рук. С.А. Прохоров. - Пенза, 2012. - 366 с.

46. Иващенко, А.В. Инфраструктурные модели цифровой экономики / А.В. Иващенко, С.А. Корчивой, С.А. Прохоров // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. -2018. - № 20. - №6 - 2. - С. 373-378.

47. Иващенко, А.В. Технологии интеллектуального контроля производственных процессов / А.В. Иващенко, П.В. Ситников // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. - 2018. - Т. 20. - № 6-2 - С. 321-327.

48. Ильин, А.С. Роль искусственного интеллекта в менеджменте / А. С. Ильин, Г.М. Панченко, М.В. Ковалёва // Academy. - 2018. - №12 (39). - С. 50-52.

49. Иманов, Р.А. Развитие цифровой экономики: искусственный интеллект в отечественном промышленном производстве / Р.А. Иманов, С.В. Пономарева, Д.И. Серебрянский // Региональные проблемы преобразования экономики. -2018. - № 6 (92). - С. 5-11.

50. Инжиниринговая компания АЭМ-технологии. - URL: https://www.aemtech.ru/mediacenter/novosti-aem-texnologii (дата обращения: 18.03.2020).

51. Каблашова, И.В. Инновационное развитие системы управления предприятием в условиях цифровой трансформации / И.В. Каблашова, И.В. Логунова, Ю.А. Саликов // Организатор производства. - 2019. - Т. 27, № 2. - С. 46-58. DOI: 10.25987/VSTU.2019.92.57.005.

52. Камнева, В.В. Цифровая экономика, цифровизация и цифровая трансформация // Скиф. - 2020. - №2 (42). - С. 377-381

53. Карпов, Э.А. Организация производства и менеджмент: учебное пособие / Э.А. Карпов. - 4-е изд., стер. - Старый Оскол: ТНТ. - 2010. - С. 768. - ISBN 9785-94178-137-9.

54. Касперович, С.А. Организация производства и управление предприятием : учебное пособие для студентов технических специальностей / С. А. Касперович, Г. О. Коновальчик. - Минск: БГТУ. - 2012. - С. 344. - ISBN 978985-530-199-9.

55. Кельчевская, Н. Р. Особенности управления человеческим капиталом на предприятиях в условиях цифровой экономики / Н. Р. Кельчевская, Е. В. Ширинкина // Инновации в менеджменте. - 2018. - № 4(18). - С. 24 - 31.

56. Кисловец, О.В. Совершенствование организационной структуры предприятия / О.В. Кисловец, Д.В. Рыбин, О.С. Сермягина // Проблемы экономики и менеджмента. - 2017. - № 2 (66). - С. 32-34.

57. Ковальчук, Ю.А. Цифровой потенциал региональных рынков как новый стратегический фактор развития франчайзинговых предприятий / Ю.А. Ковальчук, И.А. Алексеев // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Экономика и менеджмент. - 2017. - № 11 (2). - С. 149-158.

58. Коновалова, В.Г. Оборотная сторона медали: социальные и этические проблемы внедрения цифровых технологий // Журнал «Управление персоналом и интеллектуальными ресурсами в России». - 2019. - №1. - Т8. - С. 61-67.

59. Коновалова, В.Г. Отношение российских работодателей к автоматизации в сфере управления персоналом: технологии искусственного интеллекта и подбор персонала / В.Г. Коновалова, А.И. Тихонов // Управление

персоналом и интеллектуальными ресурсами в России. - 2019. - №2. - Т. 9. - С. 79-84.

60. Коровкин, В. В. Перспективы цифровой трансформации российского машиностроения / В.В. Коровкин, Г.В. Кузнецова // Ars Administrandi (Искусство управления). -2020. - Т. 12 - № 2. - С. 291-313. DOI: 10.17072/2218-9173-2020-2291-313.

61. Коршунова, Е.А. Моделирование организационной структуры предприятия на различных этапах жизненного цикла / Коршунова Е.А., А.М. Пищухин // Вестник Оренбургского государственного университета. - № 4. -2009. - С. 88-93.

62. Косарева, И.Н. Особенности управления предприятием в условиях цифровизации / И.Н. Косарева, В.П. Самарина // Вестник евразийской науки. -2019. - №3. - С. 20-29.

63. Круг, П.Г. Нейронные сети и нейрокомпьютеры. - Москва: Изд-во МЭИ, 2002. - 176 с.

64. Ксенофонтов, В.В. Нейронные сети // Проблемы науки. - 2020. - № 11 (59). - С. 28-29.

65. Кудрявцев, Г.И. Цифровая экономика: концепция управления крупным высокотехнологичным предприятием / Г.И. Кудрявцев, П.О. Скобелев // Горизонты экономики. - 2017. - № 5. - С. 54-62.

66. Кузнецова, Т. И. Цифровое предприятие в концепции «Индустрия 4. 0» / Т.И. Кузнецова, Г.М. Иванов, О.И. Опарин // Гуманитарный вестник. - 2017. - № 12 (62). - С. 10-23.

67. Кулагин, В. Digital@Scale: Настольная книга по цифровизации бизнеса / В. Кулагин, Ю. Мефферт, А. Сухаревски // М.: Интеллектуальная Литература. -2019. - 293 с. ISBN 978-5-6042320-7-1.

68. Кунцман, А.А. Построение эффективной архитектуры предприятия как необходимое условие адаптации к цифровой экономике / А.А. Кунцман // Вопросы инновационной экономики. - 2018. - Том 8. - № 4. - С. 753 - 770. DOI: 10.18334/vinec.8.4.39477.

69. Куприяновский, В.П. Кибер-физические системы как основа цифровой экономики / В. П. Куприяновский, Д.Е. Намиот, С.А. // International Journal of Open Information Technologies. - 2016. - Т. 4. - № 2. - С. 18-25.

70. Ландсберг, С.Е. Особенности построения информационных систем с использованием мультиагентных технологий / С.Е. Ландсберг, А.А. Хованских // Вестник Воронежского государственного технического университета. -2014. - Т. 10. - № 3(1). - С. 37-39.

71. Лаптева, Е.Н. Проблемы перехода отечественного машиностроения к технологиям Индустрии 4.0 / Е.Н. Лаптева, О.В. Назарочкина. // Машиностроение и компьютерные технологии. - 2019. - №. 5. - С. 11-20.

72. Лебедев, И.М. Социально-психологические условия внедрения цифровизации в строительстве: дисс. ... канд. психол. наук. Мытищи, 2019. -264 с.

73. Лебедев, И.М. Оценка управленческой ситуации внедрения цифровизации в строительной организация: социально-психологические аспекты // Человеческий капитал. - 2019. - №8 (128). - С. 105-119.

74. Любанова, Т.П. Проблемы развития рыночной идеологии персонала российских промышленных предприятий в свете формирования цифровой экономики и «умного» общества / Т.П Любанова, Д.М Зозуля, Л.М. Щерба, Ю.А. Олейникова // Экономика и предпринимательство. - 2017. - № 9-1(86-1). - С. 847-853.

75. Мамаева, Г.А. ИТ-решения для цифровой трансформации бизнеса // Эпоха науки. - 2018. - №13. - С. 81-86.

76. Махитько, В.П. Имитационное моделирование в мелкосерийном производстве / В.П. Махитько, И.Н. Хаймович, А.С. Клентак // Вестник Самарского муниципального института управления. - 2019. - № 3. - С. 17 - 25.

77. Методическое обеспечение организации ресурсосберегающих производственных систем в условиях цифровизации нефтехимической отрасли. -URL: http://www.kstu.ru/servlet/contentblob?id=294707 (дата обращения: 18.03.2020).

78. Митрофанова, И.В. Цифровая экономика как понятие и как явление: теоретико-концептуальный аспект / И.В. Митрофанова, С.В. Землянская, О.П. Горшкова, А.Б. Щербина // Экономика: вчера, сегодня, завтра. - 2019. - Т. 9. - № 5А. - С. 241-253.

79. Мокаева, А.А. Повышение производительности труда за счет применения трансформируемой сборочной системы с использованием коллаборативной робототехники / Д.В. Лапин, А.А. Мокаева, В.В. Серебренный // Известия Южного федерального университета. Технические науки. - 2019. - № 7 (209). - С. 92-101.

80. Национальный кодекс этики в сфере искусственного интеллекта от 02.09.2021 № 204/2-2021. - URL: https://www.garant.ru/article/1487350/ (дата обращения: 18.03.2020).

81. Национальный стандарт российской федерации. Системы искусственного интеллекта. Классификация систем искусственного интеллекта. ГОСТ Р 59277-2020 системы искусственного интеллекта. Классификация систем искусственного интеллекта. Дата введения 01.03.2021. - URL: https://docs.cntd.ru/document/1200177292 (дата обращения: 18.03.2020).

82. Никитин, Н.С. Мультиагентные технологии в планировании производства: особенности и преимущества использования / Н.С. Никитин // Инновации и инвестиции. - 2017. - № 5. - С. 206-210.

83. Новицкий, Н.И. Организация производства: учебное пособие / Н.И. Новицкий, А.А. Горюшкин // под ред. Н.И. Новицкого. - Москва: КНОРУС, 2009. - 352 с.

84. Норвиг, П. Искусственный интеллект. Современный подход / П. Норвиг, Р. Стюарт. Москва: Изд-ский дом «Вильямс». - 2006. - 1410 с.

85. О Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017-2030 годы: Указ Президента РФ от 09.05.2017 г. №203. - URL: http://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/71570570/ (дата обращения: 22.08.2021).

56. Об утверждении программы «Цифровая экономика Российской Федерации»: Распоряжение от 28 июля 2017 года №1632-р. - URL: http://government.ru/docs/28653/ (дата обращения: 22.0S.2021).

57. Омаров, М.М. Цифровые технологии как маркетинговый инструментарий определения возможностей предприятия в стратегической перспективе / М.М. Омаров, Е.С. Афанасьева //Известия Международной академии аграрного образования. - 2016. - № 31. - С. 131-133.

SS. Открытый ресурс Apache Jena URL: http://jena.apache.org/ (дата обращения: 20.06.2020).

S9. Отчет Глобального центра по цифровой трансформации бизнеса: Digital Vortex. How Digital Disruption Is Redefining Industries, - 2019. -URL:https://www.imd.org/contentassets/d4b32Sf064cS44cdS64a79369baS405a/digital-vortex.pdf (дата обращения: 22.0S.2020).

90. Отчет Массачусетского технологического института: Digital Transformation: A Roadmap For Billion-Dollar Organizations, 2011. - URL: https://www.capgemini.com/resources/digital-transformation-a-roadmap-for-billiondollar-organizations/ (дата обращения: 22.0S.2020).

91. Официальный сайт Президента России. - URL: http://kremlin.ru/acts/bank/43027 (дата обращения 22.07.2020).

92. Панкратова, Н.Д. Разработка аналитической платформы технического объекта для кибер-физических систем / Н.Д. Панкратова, В.А. Панкратов // Системный анализ в проектировании и управлении. - 2019. - № 23. - №1. - С. 321-332.

93. Паньшин, Б. Цифровая экономика: понятия и направления развития // Наука и инновации. - №3 (193). - 2019. - С. 48-55.

94. Петров, А.А. Человек, искусственный интеллект и управление // Россия: тенденции и перспективы развития. - 2020. - №15-1. - С. 498-505.

95. Петухов, С.В. Справочник мастера машиностроительного производства: Учеб. пособие / С.В. Петухов. - 2-е изд., испр. и доп. - М.: Инфра-Инженерия, 2019. - 352 с.

96. Печеркин, С.А. Взаимодействие агентов в мультиагентных системах / С.А. Печеркин // Инновации в науке. - 2016. - №3-1 (52). - С. 41-45.

97. Плакиткин, Ю.А. Программы «Индустрия 4.0» и «Цифровая экономика Российской Федерации»

возможности и перспективы в угольной промышленности / Ю.А Плакиткин, Л.С. Плакиткина. - URL: https://mining-media.ru/ru/article/ekonomic/13423-programmy-industriya-4-0-i-tsifrovaya-ekonomika-rossijskoj-federatsii-vozmozhnosti-i-perspektivy-v-ugolnoj-promyshlennosti (дата обращения: 10.02.2020).

98. Платформа Protégé. - URL: http://protege.stanford.edu/ (дата обращения: 26.06.2019).

99. Платформа дистанционной тренировки навыков нового поколения Робот Альберт. - URL: https://robotalbert.com/ (дата обращения: 10.02.2020).

100. Плотников, В.А. Цифровизация производства: теоретическая сущность и перспективы развития в российской экономике // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. - 2018. - № 4 (112). - С. 16-24.

101. Плотникова, Н.П. Модели, алгоритмы и реализация нейронных сетей в многопроцессорных и распределенных вычислительных средах: дис. ... канд. технических наук: 05.13.01 / Н.П. Плотникова // Мордовский государственный университет им. Н.П. Огарева. - Саранск, 2014. - С. 137.

102. Попов, Е.В. Особенности управления развитием цифровой экономики / Е.В. Попов, К.А. Семячков // Менеджмент в России и за рубежом. - 2017. - № 2. - С. 54-61.

103. Попов, И.В. Цифровые модели управления предприятием / И.В. Попов, М.М. Киселева, Е.А. Яковлева // УЭПС: управление, экономика, политика, социология. - 2019. - № 3. - С. 58-64. DOI: 10.24411/2412-2025-2019-00042.

104. Приказ Минтруда России от 18.11.2014 № 896-н «Об утверждении профессионального стандарта «Специалист по информационным системам»» (Зарегистрировано в Минюсте России 24.12.2014 № 35361). - URL: https://softonit.ru/upload/iblock/f15/06.015.pdf (дата обращения: 18.03.2020).

105. Приказ Минтруда России от 19.05.2014 № 317-н «Об утверждении профессионального стандарта «Инженер технической поддержки в области связи (телекоммуникаций)»» (Зарегистрировано в Минюсте России 09.06.2014 № 32619). - URL: https://softonit.ru/upload/iblock/b85/06.010.pdf (дата обращения: 18.03.2020).

106. Профессиональная подготовка рабочих в системе формирования рынка труда в России. Социальный бюллетень. - URL: https://ac.gov.rU/archive/files/publication/a/14635.pdf (дата обращения: 18.03.2020).

107. Профстандарт: 06.026. Системный администратор информационно-коммуникационных систем. - URL: https://classinform.ru/profstandarty/06.026-sistemnyi-administrator-informatcionno-kommunikatcionnykh-sistem.html (дата обращения: 18.03.2020).

108. Прохоров, А. Цифровая трансформация. Анализ. Тренды. Мировой опыт / А. Прохоров, Л. Коник. - URL: https://digitalatom.ru/digital-transformation-book (дата обращения: 10.02.2020).

109. Прушакевич, И.И. Организационная структура современного предприятия / И.И. Прушакевич // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. - 2016. - №10-1. - С. 218-226.

110. Рамзаев, В.М. Организационно-экономическое моделирование системы управления цехом на машиностроительном предприятии / В.М. Рамзаев, И.Н. Хаймович // Вестник Самарского муниципального института управления. -2020. - № 3. - С. 59-71.

111. Романов, В.П. Интеллектуальные информационные системы в экономике: Учебное пособие / В.П. Романов; под ред. д.э.н., проф. Н.П. Тихомирова. - Москва: Экзамен, 2003. - 496 с.

112. Российский информационный оператор ПРТС ООО «ЦЕНТР 2М» -по бизнес-модели MVNO, разработчик платформенных решений в области M2M и промышленного Интернета вещей. - URL: https://center2m.ru/kmeo (дата обращения: 18.03.2020).

113. Россия 2025: от кадров к талантам / The Boston Consulting Group, октябрь 2017. - URL: https://image-src.bcg.com/Images/Russia-2025-report-RUS_tcm9-188275.pdf (дата обращения: 10.09.2020).

114. Рыжков, В. Что такое digital-трансформация? Komanda-a.pro, 2016 (дополненная редакция 2019). - URL: http://komanda-a.pro/blog/digital-transformation (дата обращения: 22.08.2020).

115. Рябов, О. Интеллектуальный потенциал и парадигмы цифрового мышления //Цифровая инфраструктура - драйвер экономики Казахстана,-Костанай, 29 июня 2018. - Цит. по URL: https://magarif-uku.ru/ru/teachers-room/socialno-psikhologicheskie-aspekty-c/ (дата обращения: 29.09.2018).

116. Савченко, И.П. Инновации в системе управления персоналом компаний / И. П. Савченко, О.В. Гранадская // APRIORI. Серия: Гуманитарные науки. - 2015. - № 2. - С. 47.

117. Савченко, И.П. Современные подходы кадрового планирования на предприятии / И.П. Савченко, О.В. Гранадская // Новый университет. Серия: Экономика и право. - 2014. - № 10 (44). - С. 26-29.

118. Садовничий, В.А. Выступление в Московском университете на Всероссийском научно-практическом форуме с международным участием «Цифровизация-2018». Москва, МГУ им. М.В. Ломоносова, 3-5 декабря 2018 года. - URL: https://www.msu.ru/news/forum-tsifrovizatsiya2018.html (дата обращения: 10.03.2019)

119. Саликов, Ю.А. Тенденции изменений в управлении человеческими ресурсами предприятия в условиях цифровой экономики / Ю.А. Саликов, И.В. Каблашова, И.В. Логунова // Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий. - 2019. - Т. 81. - № 2 (80). - С. 393-399.

120. Сервис RDF - Semantic Web Standards - URL: http://www.w3.org/RDF/ (дата обращения: 26.07.2019).

121. Сервис управления оборудованием. - URL: https://www.cat.com/ru_RU/support/operations/cat-connect-solutions.html (дата обращения: 18.03.2020).

122. Симонов, Н. Каждая четвертая компания потерпела неудачу в цифровой трансформации // Директор информационной службы. - 2017. - №9. -С. 6.

123. Система формирования исследовательских компетенций и технологических заделов в научной и образовательной деятельности: монография / под ред. В.В. Трофимова, В.Ф. Минакова. - Санкт-Петербург: Изд-во СПбГЭУ,

2018. - 180 с.

124. Скляр, М.А. Цифровизация: основные направления, преимущества и риски / М.А Скляр, К.В. Кудрявцева // Экономическое возрождение России. -

2019. - № 3 (61). - С. 103-114.

125. Соколвяк, Г. Цифровые инновации в машиностроении / Г. Соколвяк // Журнал Энергорынок. - № 5 (170). - 2019. - С. 26-33. - URL: Шрв://ацим.рфМр-content/uploads/2019/07/Журнал-Энергорынок-№5-2019r.pdf (дата обращения: 15.08.2020).

126. Степанов, И.Г. Организация производства: Учеб. пособие / И.Г. Степанов // НФИ КемГУ. - Новокузнецк. - 2003. - С. 93. - ISBN 5-8353-0237-1.

127. Стефанова, Н.А. Модель цифровой экономики / Н.А. Стефанова, А.П. Седова // Карельский научный журнал. - 2017. - № 1. - С. 91-93.

128. Тельнов, Ю.Ф. Программная реализация информационно -образовательного пространства на основе многоагентной технологии и онтологического подхода / Ю.Ф. Тельнов, А.В. Данилов, В.А. Казаков // Открытое образование. - 2015. - №6. - С. 73-82.

129. Терехов, В.И. Методика подготовки данных для обработки импульсными нейронными сетями / В.И Терехов, Р.В. Жуков // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. - 2017. - №2. - С. 31-36.

130. Террасофт. Платформа Creatio для управления бизнес-процессами и CRM. - URL: https://www.terrasoft.ru/page/digital-transformation#main-banner (дата обращения: 18.03.2020).

131. Трофимов, В.В. Искусственный интеллект в цифровой экономике // Известия СПбГЭУ, 2019. - №4 (118). - С. 105- 09.

132. Устюгова, Е. Цифровизация промышленности как инструмент повышения эффективности производства. Лучшие практики и новые решения. // Ъ-Приволжье-Online от 19.09.2018 - URL: https://www.kommersant.ru/doc/3744965 (дата обращения: 29.09.2018).

133. Формат данных SPARQL Query Language for RDF. - URL: http://www.w3.org/TR/rdf-sparql-query/ (дата обращения: 26.06.2020).

134. Хаммер, М. Реинжиниринг корпорации: Манифест революции в бизнесе / М. Хаммер, Дж. Чампи. - Москва: Изд-во Манн, Иванов и Фербер. -2011 . - 288 с.

135. Цифровая Россия: новая реальность / McKinsey & Company? B.km 2017. - URL: https://www.mckinsey.eom/ru/~/media/mckinsey/locations/ europe%20and%20middle%20east/russia/our%20insights/digital%20russia/digital-russia-report.pdf (дата обращения: 18.03.2020).

136. Цифровая экономика: 2019: краткий статистический сборник / Г.И. Абдрахманова, К.О. Вишневский, Л.М. Гохберг и др.; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». - Москва: НИУ ВШЭ, 2019. - 96 с.

137. Цхададзе, Н.В. Трансформация промышленности в условиях перехода к «индустрии 4.0» // Вестник Московского университета МВД России. - 2020. -№ 7. - С. 288-291. D0I:10.24411/2073-0454-2020-10432.

138. Чаркин, Е.И. Стратегическое развитие информационных технологий и связи // Автоматика, связь, информатика. - 2017. - №4. - С. 2-5.

139. Что такое цифровая экономика? Тренды, компетенции, измерение: докл. к XX Апр. междунар. науч. конф. по проблемам развития экономики и общества, Москва, 9-12 апр. 2019 г. / Г. И. Абдрахманова, К. О. Вишневский, Л. М., Гохберг и др. ; науч. ред. Л. М. Гохберг ; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». - Москва: Изд. дом Высшей школы экономики, 2019. - 82 с.

140. Чурилин, С.В. Базовая концептуальная модель данных конструкторско-технологической подготовки производства в едином информационном пространстве предприятия / С.В. Чурилин, И.Н. Хаймович // Известия Самарского научного центра РАН. - 2020. - Т. 22. - № 4 (96). - С. 57-63.

141. Шваб, К. Четвертая промышленная революция / К. Шваб - Москва: «Эксмо», 2016. - 208 с.

142. Шевелева, А.В. Практика применения искусственного интеллекта в сфере управления персоналом нефтегазовых компаний / А.В. Шевелева, В.С. Шевелев // Вестник Кемеровского государственного университета. Серия: Политические, социологические и экономические науки. - 2019. - Т. 4. - № 3. -С. 354-360. DOI: https://doi.org/10.21603/2500-3372-2019-4-3-354-360.

143. Шинкевич, А.И. Методическое обеспечение организации ресурсосберегающих производственных систем в условиях цифровизации нефтехимической отрасли : дисс. ... доктор техн. наук: 05.02.22 / Шинкевич Алексей Иванович; науч конс.. В.П. Мешалкин. - Казань, 2019. - 380 с.

144. Ширинкина, Е.В. Моделирование влияния компонентов человеческого капитала на уровень цифровизации промышленных предприятий // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. - 2019. - № 12. - С. 51-60.

145. Ширинкина, Е.В. Трансформация концепции управления человеческим капиталом в зависимости от этапов развития промышленности // Вопросы управления. - 2019. - № 2 (38). - С. 269-274. D0I:10.22394/2304-3369-2019-2-269-274.

146. Ширинкина, Е.В. Цифровые кадры как новый показатель качества человеческого капитала // Современная научная мысль. - 2018. - № 4. - С. 181184.

147. Эшби, У.Р. Конструкция мозга. Происхождение адаптивного поведения. Москва: Изд-во Иностранной литературы, 1962. - 397 с.

148. Abeliansky, A. Automation and Demographic Change / A.Abeliansky, K. Prettner // Working Paper 05 2017, University of Hohenheim, Faculty of Business, Economics and Social Sciencе. - 2017. - 34 p.

149. Acemoglu, D. Demographics and Automation / D. Acemoglu, P. Restrepo // MIT Department of Economics Working Paper. - March 7. - 2018. № 18-05. - URL: https://ssrn.com/abstract=3138621 http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3138621.

150. Albukhitan, S. Developing Digital Transformation Strategy for Manufacturing // Procedia Computer Science. - 2020. - Volume 170. - рр. 664-671. -URL:https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.03.173 (дата обращения: 27.10.2020).

151. Ananyin, V. Digital organization: Transformation into the new reality / V. Ananyin, K. Zimin, M. Lugachev, R. Gimranov, K. Skripkin // Бизнес-информатика. -2018. - № 2 (44) (eng). - С. 45-54. D0I:10.17323/1998-0663.2018.2.45.54.

152. Andersen, P The digital path to business resilience / K. Close, M. Grebe, P. Andersen, V. Khurana, M. Franke, R. Kalthof // Boston Consulting Group. - July 06, 2020. - URL: https://web-assets.bcg.com/af/28/359647864f67a53a16ec1e5200cc/bcg-the-digital-path-to-business-resilience-jul-2020.pdf (дата обращения: 10.08.2020).

153. Autor, D. The skill content of recent technological change: an empirical investigation / D. Autor, F. Levy, R. Murnane // Quarterly Journal of Economics. -2003. - Vol. 118 (4). - Р. 1279-333.

154. Baptista, J. Digital work and organisational transformation: Emergent Digital/Human work configurations in modern organisations / J Baptista, M. Stein, S. Klein, M. Watson-Manheim, J. Lee // The Journal of Strategic Information Systems. -2020. - V. 29, Issue 2. - URL: https://doi.org/10.1016/jjsis.2020.101618 (дата обращения: 27.11.2019).

155. Barman, A. Big Data in human resource management - Developing Research Context / A. Barman, H. Ahmed. - 2015. DOI: 10.13140/RG.2.1.3113.6166

156. Bentley, P.J. Should we fear artificial intelligence? STOA / P.J. Bentley, M. Brundage, O. Haggstrom, T. Metzinger, J. Gutenberg // Science and Technology Options Assessment. - 2018. - р. 40. DOI: 10.2861/412165.

157. Chakpitak, N. Thailand in the Era of Digital Economy: How Does Digital Technology Promote Economic Growth? / N. Chakpitak, P. Maneejuk, S. Chanaim, S. Sriboonchitta // Studies in Computational Intelligence. - 2018. - № 753. - pp. 350-362.

158. Corporate Leaders: сайт корпоративных лидеров. - URL: http://www.corporate-leaders.com/sitescene/custom/userfiles/file/Research/ sapskillsfordigitaltransformation.pdf (дата обращения: 18.03.2020).

159. David, P.A. General Purpose Technologies and Surges in Productivity: Historical Reflections on the Future of the ICT Revolution / P.A. David, G. Wright. -January, 2012. D01:10.5871/bacad/9780197263471.003.0005.

160. Djuric, A.A. framework for collaborative robot (CoBot) integration in advanced manufacturing systems / A. Djuric, R.J. Urbanic, J. Rickli // SAE International Journal of Materials and Manufacturing. - 2016. - № 9. DOI 10.4271/2016-01-0337.

161. Dolganova, О. Company readiness for digital transformations: problems and diagnosis / O. Dolganova, E. Deeva // Бизнес-информатика. - 2019. - Т. 13. - № 2 (eng). - С. 59-72. D0I:10.17323/1998-0663.2019.2.59.72.

162. Enik, O.A. Configuration of management accounting information system for multi-stage manufacturing / O.A. Enik, A.V. Ochepovsky, S.V. Mkrtychev // Journal of Physics: Conference Series. International Conference Information Technologies in Business and Industry 2018 - Enterprise Information Systems. - 2018. - vol. 1015. - Iss. 4. - 042039. D0I:10.1088/1742-6596/1015/4/042039.

163. Fleischmann, A. S-BPM in the wild / A. Fleischmann, W. Schmidt, C. Stary, - Springer, 2015. - 376 р.

164. Fleischmann, A. Subject-oriented modeling and execution of multi-agent business processes / A. Fleischmann, U. Kannengiesser, W. Schmidt, C. Stary // Web Intelligence (WI) and Intelligent Agent Technologies (IAT), 2013 IEEE/WIC/ACM International Joint Conferences. - 2013. - рр. 138-145.

165. Goldstein, H. Editorial: The Digital Economy Act and Statistical Research // Journal of the Royal Statistical Society. Series A: Statistics in Society. - 2017. - vol. 180. - Iss. 4. - pp. 945-946.

166. Gong, Ch. Developing a unified definition of digital transformation / Ch. Gong, V. Ribiere // Technovation. - 2021. - v. 102. - URL: https://doi.org/10.1016/j.technovation.2020.102217 (дата обращения: 27.10.2020).

167. Gorodetskii, V.I. Self-organization and multiagent systems: I. Models of multiagent self-organization / V.I. Gorodetskii // Journal of Computer and Systems Sciences International. - 2012. - vol. 51. - issue 2. - pp. 256-281.

168. Grace, K. When will AI exceed human performance? Evidence from AI experts / K. Grace, J. Salvatier, A Dafoe, B. Zhang, O. Evans. - URL: https://arxiv.org/pdf/1705.08807.pdf (дата обращения: 27.10.2020).

169. Grebe, M. The leaders' path to digital value / M. Grebe, M. RüBmann, M. Leyh, M. Roman Franke, W. Anderson. - 2021 - URL: https://web-assets.bcg.com/3d/38/f23ac101408d8a08a62853295e6b/bcg-the-leaders-path-to-digital-value-jun-2021.pdf (дата обращения: 18.03.2020).

170. Guinan, P. Creating an innovative digital project team: Levers to enable digital transformation / P. Guinan, S. Parise, N. Langowitz // Business Horizons. -2019. - Volume 62. - Issue 6. - рр. 717-727. - URL: https://doi.org/10.1016Zj.bushor.2019.07.005 (дата обращения: 27.10.2020).

171. Hagendorff, T. The ethics of AI ethics: an evaluation of guidelines / T. Hagendorff // Minds & machines. - 2020. - № 30. - С. 99-120.

172. Halaska, M. Is there a Need for Agent-based Modelling and Simulation in Business Process Management? / M. Halaska, R. Sperka // Organizacija. - 2018. - vol. 51. - № 4. - рр. 255-270. D0I:10.2478/orga-2018-0019.

173. Hecklau, F. Holistic Approach for Human Resource Management in Industry. 4.0 / F. Hecklau, M. Galeitzke, S. Flachs, H. Kohl // Procedia CIRP. - 2016. -№ 54. - Р. 1-6.

174. IFR press conference // IFR (International Federation of Robotics). - 2019. - P. 32. - URL: https://ifr.org/downloads/press2018/IFR%20World%20Robotics%20 Presentation%20-%2018%20Sept%202019.pdf (дата обращения: 21.03.2020).

175. Industry 4.0 at McKinsey's Model Factories. Get Ready for the Disruptive Wave. McKinsey Digital. - URL: https://capability-center.mckinsey.com/files downloads/2016/digital4.0modelfactoriesbrochure_0.pdf (дата обращения: 20.01.2019).

176. Industry 4.0 Survey. 2016 Global. [Электронный ресурс]. -URL: https://www.pwc. com/gx/en/industries/industries-4.0/landing-page/industry-4.0-building-your-digitalenterprise-april-2016.pdf (дата обращения: 14.01.2018).

177. Industry 4.0: What's in store in the fourth industrial revolution. Intheblack.

URL: https://www.intheblack.com/articles/2017/09/01/digitalfourth-industrial-

revolution (дата обращения: 15.01.2018).

178. Ivaschenko, A. HR decision-making support based on natural language processing / A. Ivaschenko, M. Milutkin // Communications in Computer and Information Science 1083. - 2019. - 152 - 161. - URL: https://doi.org/10.1007/978-3-030-29743-5_12 (дата обращения: 20.03.2020).

179. Jafari-Sadeghia, V. Exploring the impact of digital transformation on technology entrepreneurship and technological market expansion: The role of technology readiness, exploration and exploitation / V. Jafari-Sadeghia, A. Garcia-Perezb, E. Candeloc, J. Couturierd // Journal of Business Research. - 2021. - Volume 124. - рр. 100-111. - URL: https://doi.org/10.1016/jjbusres.2020.11.020 (дата обращения: 27.10.2020).

180. Jones, M.D. Past, present, and future barriers to digital transformation in manufacturing: A review / M. D. Jones, S. Hutchesona, J. D. Cambab // Journal of Manufacturing Systems. - URL: https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2021.03.006 (дата обращения: 27.10.2020).

181. Kelly, John E., III. The Future of Cognitive Computing. Web Video. Third Annual IBM Research Cognitive Colloquium: Augmenting Human Intelligence. Mission Bay Conference Center at USCF. - URL: research.ibm.com/cognitive-computing/#sf (дата обращения: 22.03.2020).

182. Khaimovich, I. Data modelling for analysis of readness of municipal education in industry 5.0 / I.N. Khaimovich, V.M. Ramzaev, V.G Chumak // CEUR Workshop Proceedings. - 2020. - Vol. 2667. - P. 1-4.

183. Khaimovich, I.N. Data modelling to analyze how the cities in the volga region correspondent to the digital state format / I.N. Khaimovich, V.M. Ramzaev, V.G Chumak // CEUR Workshop Proceedings. - 2018. - Vol. 2212. - P. 46-55.

184. Khaimovich, I.N. Development of data model for the functioning of production active elements based on information interaction / I.N. Khaimovich, V.M. Ramzaev // CEUR Workshop Proceedings. - 2018. - Vol. 2212. - P. 38-45.

185. Khandelwal, P. BWIBots: A platform for bridging the gap between AI and human-robot interaction research / P. Khandelwal, S. Zhang, J. Sinapov, M. Leonetti, J. Thomason, F. Yang, I. Gori, M. Svetlik, P. Khante, V. Lifschitz, J. Aggarwal, R. Mooney, P. Stone // The International Journal of Robotics Research. - 2017. - рр. 125.

186. KMDA - цифровые решения для бизнеса. - URL: https://komanda-a.pro/audit (дата обращения: 18.03.2020).

187. KMDA. Цифровая трансформация в России - 2020/ Обзор и рецепты успеха. - URL: https://drive.google.com/file/d/1xVK4lSanDZSCN6kGAHXikr GoKgpVlcwN/view (дата обращения: 10.08.2020).

188. Kragic, D. Interactive, collaborative robots: challenges and opportunities / D. Kragic, J. Gustafson, H. Karaoguz, P. Jensfelt, R. Krug // Proceedings of the Twenty-Seventh International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-18). -2018 - p. 18-25.

189. Letouze, E. Towards a human artificial intelligence for human development / E. Letouze, A. Pentland // ITU Journal: ICT Discoveries. - 2018. - Special Issue 2. -URL: https://dam-prod.media.mit.edu/x72019/01/16/HumanAI%20( 1 )%20(1 ).pdf (дата обращения: 22.03.2020).

190. Liao, Y. Past, present and future of Industry 4.0 - a systematic literature review and research agenda proposal / Y. Liao, S. Deschamps, Loures, E.F.R. Ramos // International Journal of Production Research. - 2017. - vol 55. - № 12. - P. 36093629. DOI: 10.1080/00207543.2017.1308576.

191. Martin-Shields, C.P., Peacekeeping's Digital Economy: The Role of Communication Technologies in Post-Conflict Economic Growth / C.P. Martin-Shields, N. Bodanac // International Peacekeeping. - 2017. - URL: https://doi.org/10.1080/13533312.2017.1408413 (дата обращения: 03.04.2021).

192. Mas, J. Social partners in the digital ecosystem: Will business organizations, trade unions and government organizations survive the digital revolution? / M. Mas, A. Gómez // Technological Forecasting and Social Change. -2021. - р. 162. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2020.120349.

193. Missikoff, M. А software engineering approach to Ontology building / A. De Nicola, M. Missikoff, R. Navigli // Information Systems. - 2009. - 34 (2). - pp. 258-275.

194. Mkrtychev, S.V. Methodology to design management accounting information systems // Fuzzy Technologies in the Industry - FTI 2018. Proceedings of the II International Scientific and Practical Conference. Сер. «CEUR Workshop Proceedings». - 2018. - С. 21-28.

195. Plotnikov, A.V. The impact of digital transformation on the economy / A. V. Plotnikov, K. Demiryurek, H. Kawamorita, S. D. Mikhailova // Московский экономический журнал. - 2020. - № 7, pp. 163-173. DOI: 10.24411/2413-046X-2020-10518.

196. Pouchard, L. Ontology Engineering for Distributed Collaboration in Manufacturing / L. Pouchard, N. Ivezic, C. Schlenoff // Proceedings of the AIS2000 Conference, USA, [online]. - URL: https://tsapps.nist.gov/publication/get_pdf.cfm?pub_id=822127 (дата обращения: 22.03.2020).

197. Qin, J. A categorical framework of manufacturing for Industry 4.0 and beyond / J. Qin, Y. Liu, R. Grosvenor // Procedia CIRP. - 2016. - № 52. - p. 173-178.

198. Saarikko, T. Digital transformation: Five recommendations for the digitally conscious firm. / T. Saarikko, H. Westergren, T. Blomquist // Business Horizons. -2020 - V. 63. - Issue 6. - рр. 825 - 839 https://doi.org/10.1016Zj.bushor.2020.07.005.

199. Sadrfaridpour, B. et al. Modeling and control of trust in human-robot collaborative manufacturing // Robust Intelligence and Trust in Autonomous Systems. -Springer, Boston. - MA. - 2016. - P. 115-141.

200. SAP Insights. Что такое цифровая трансформация?. - URL: https://www.sap.com/cis/insights/what-is-digital-transformation.html (дата обращения: 10.08.2020).

201. SAP S/4HANA Cloud - система планирования ресурсов предприятия (ERP) со встроенными интеллектуальными технологиями. - URL: https://www.sap.com/cis/products/s4hana-erp.html (дата обращения: 18.03.2020).

202. Schumacher, S. The Impact of the Digital Transformation on Lean Production Systems / S. Schumacher, A. Bildstein, T. Bauernhansl // Procedia CIRP, Volume 93, 2020, Pages 783-788, ISSN 2212-8271. - URL: https://doi.org/10.1016Zj.procir.2020.03.066 (дата обращения: 27.10.2020).

203. Simek, D. How robot/human orchestration can help in an HR department: A case study from a pilot implementation / D. Simek, R. Sperka // Organizacija. -2019. - vol. 52. - №. 3. - рр.204-217. DOI:10.2478/orga-2019-0013.

204. Sirkin, H. The Robotics Revolution. The Next Great Leap in Manufacturing / H. Sirkin, M. Zinser, J. Rose. - Boston: BCG. - 2015. - 28 р.

205. Skills for Digital Transformation: Research Report / P. Hoberg, H. Krcmar G. Oswald, B. Welz. In Collaboration with. - Technical University of Munich, Chair for Information Systems, 2015. - URL: https://docplayer.net/23886961-Skills-for-digital-transformation-research-report-patrick-hoberg-helmut-krcmar-gerhard-oswald-bernd-welz-in-collaboration-with.html (дата обращения: 18.03.2020).

206. Tan, K.H. Using Big Data to Make Better Decisions in the Digital Economy / K.H. Tan, Ji G., C.P. Lim, M.-L. Tseng // International Journal of Production Research. - 2017. - vol. 55, № 17. - pp. 4998-5000.

207. Teixeira, J., Reis, A., Mendes, F., Vergara, L. Collaborative robots and ergonomics. DOI 10.1007/978-3-030-14730-3_83.

208. Terrar, D. What is Digital Transformation? Theagileelephant.com. - URL: http://www.theagileelephant.com/what-is-digital-transformation (дата обращения: 22.08.2020).

209. The 2017 State of Digital Transformation, Brian Solis. - URL: https://marketing.prophet.com/acton/ media/33865/altimeter - the-2017-state-of-digitaltransformation? (дата обращения: 10.02.2020).

210. Toni, M. Digitalization of industrial enterprises / M. Toni, M. Nikola // Научни трудове на Съюза на учените. - Пловдив. Серия А: Обществени науки, изкуство и култура. - 2019. - vol. 5. - pp. 165-168.

211. T-time. A magazine from Trellebord Group. - URL: https://ipaper.ipapercms.dk/TrelleborgAB/t-time-1-2020/?page=1 (дата обращения: 18.03.2020).

212. Wagner, T. Industry 4.0 Impacts on Lean Production Systems. In: 49th CIRP Conference on Manufacturing Systems (CIRP-CMS 2016) / T. Wagner, S. Herrmann, S. Thiede // Procedia CIRP 63. - 2017. - P. 125-131.

213. Wilson, H.J. Collaborative intelligence: humans and AI are joining forces. H.J. Wilson, P.R. Daugherty // Harvard Business Review. - 2018. - July-August. - р. 11.

214. Wooldridge, М. An Introduction to Multiagent Systems // John Wiley & Sons Ltd, 2009. - 488 р.

215. World Economic Forum Cologny / Geneva, Switzerland. - URL: http://www3.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_2018.pdf (дата обращения: 18.03.2020).

216. World Economic Forum Cologny / Geneva, Switzerland. - URL: http://www3.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_2020.pdf (дата обращения: 18.03.2020).

217. World Economic Forum Cologny / Geneva, Switzerland. - URL: http://www3.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_2019.pdf (дата обращения: 18.03.2020).

218. Xu, Y., Koivumaki, T. Digital business model effectuation: An agile approach. Computers in Human Behavior. - 2019. - V. 95. - p. 307-314. https://doi.org/10.1016/j.chb.2018.10.021.

219. Zang, S. Human resource management in the era of Big Data / S.Zang, M. Y // Journal of Human Resource and Sustainability Studies. - 2015. - № 3. - рр. 41-45.

220. Zaoui, F. Roadmap for digital transformation: A literature review / F. Zaoui, N. Souissi // Procedia Computer Science. - 2020. -Volume 175. - рр. 621-628. -URL:https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.07.090 (дата обращения: 27.10.2020).

ПРИЛОЖЕНИЕ АКТЫ О ВНЕДРЕНИИ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ

®

САМАРААВТОЖГУТ

ООО "Самараавтожгут", 443093. г. Омара, ул. Дзержинского, 11, тел. [phone]. факс: [phone] ИНН/КПП 6311039749/63 ПО1001,ОГРН 1026300519409, ОКПО 43957004, http://samigut.com

УТВЕРЖДАЮ Генеральный директор

г. Самара

. Дорофеев 2021

09 июля 2021

АКТ

внедрения результатов диссертационной работы Никифоровой Татьяны Вячеславовны, представленной на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.02.22 - Организация производства (машиностроение)

Настоящим актом подтверждаем, что результаты диссертационной работы Никифоровой Татьяны Вячеславовны на тему «Совершенствование производственной системы машиностроительного предприятия с учетом цифровой трансформации организационной структуры и кадрового обеспечения», представленной на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.02.22 - Организация производства (машиностроение) внедрены в ООО «Самараавтожгут».

Результаты диссертации были использованы в ходе реализации проекта «Создание интеллектуальной системы контроля производственных процессов на основе технологий компьютерного зрения» при разработке следующих модулей:

• модуль фото/видео контроля сборки блока предохранителей;

• модуль распознавания видеопотока с налобной камеры;

• модуль формирования цифровых моделей панелей для сборки жгутов;

• модуль осуществления контроля факта выполнения операций, на этапе сборки и тестирования.

Предложенные в диссертации формально-логическая модель смешанной интегрированной информационной среды цифрового предприятия и организационная структура на ее основе позволяет сократить количество альтернативных вариантов по цифровой трансформации предприятия и объемы связанных с ними инвестиций и тем самым повысить эффективность производственного менеджмента. Разработанная экспертная система оптимального замещения кадрового обеспечения искусственным интеллектом позволяет повысить эффективность организации труда путем наращивания оперативности и надежности выполнения работ.

Реализация предложенных методик на производстве автомобильных компонентов в ООО «Самараавтожгут» обеспечивает эффективное внедрение киберфизических систем в процессе цифровой трансформации при сохранении кадрового обеспечения.

Технический директор

А.А. Губинский

ореп-сеттта>

ОТКРЫТЫЙ код

Общество с ограниченной ответственностью "Открытый код"

Россия. 443001, г. Самара, ул. Ульяновская, д. 52. этаж 15, коми 14 Тел./факс: [phone] (02/03/04) [e-mail] | www.o-code.ru

ОГРН 1036300222100 | ИНН 6313007301 | КПП 631501001

№

г. Самара

АКТ

'й ООО «Открытый код»

23 августа 2021 г.

О.Л Сурнин

внедрения результатов диссертационной работы Никифоровой Татьяны Вячеславовны, представленной на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.02.22 - Организация производства (машиностроение)

Настоящим актом подтверждаем, что результаты диссертационной работы Никифоровой Татьяны Вячеславовны на тему «Совершенствование производственной системы машиностроительного предприятия с учетом цифровой трансформации организационной структуры и кадрового обеспечения», представленной на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.02.22 - Организация производства (машиностроение) внедрены в ООО «Открытый код».

Предложенные в диссертации формально-логическая модель и организационная структура смешанной интегрированной информационной среды цифрового предприятия позволили сократить количество альтернативных вариантов по цифровой трансформации предприятия в ходе реализации проекта «Создание интеллектуальной системы контроля производственных процессов на основе технологий компьютерного зрения».

Методика оптимального замещения кадрового обеспечения интеллектуальными средствами информатизации и компьютеризации производственных процессов позволила повысить эффективность организации труда на 30% и надежности выполнения работ до 95% за счет внедрения модулей на основе технологий компьютерного зрения.

Методика моделирования и расчета стратегий развития и перераспределения персонала в условиях цифровой трансформации позволила перераспределить часть персонала на другие производственные операции и увеличить количество циклов производства на 60 операций.

Директор по управлению проектами -Исполнительный директор, к.т.н.

МИНОБРНАУКИ РОССИИ

№•>) САМАРСКИЙ V / ПОЛИТЕХ

федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Самарский государственный технический университет» (ФГБОУ ВО «СамГТУ»)

ул. Молодогвардейская, 244, гл. корпус, г. Самара, 443100 Тел.: [phone], факс: [phone], e-mail: [e-mail] ОКПО 07068396 _ОГРН 1026301167683. ИНН 6315800040. КПП 631601001

'Р но учебной работе, д.п.н.

О.В. КХмюва

2021 г.

АКТ

внедрения результатов диссертационной работы Никифоровой Татьяны Вячеславовны, представленной на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.02.22 - Организация производства (машиностроение)

Настоящим актом подтверждаем, что результаты диссертационной работы Никифоровой Татьяны Вячеславовны на тему «Совершенствование производственной системы машиностроительного предприятия с учетом цифровой трансформации организационной структуры и кадрового обеспечения», представленной на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.02.22 - Организация производства (машиностроение) внедрены в учебный процесс ФГБОУ ВО «Самарский государственный технический университет».

Результаты диссертационной работы, а именно формально-логическая модель и организационная структура смешанной интегрированной информационной среды цифрового предприятия, методика оптимального замещения кадрового обеспечения интеллектуальными средствами информатизации и компьютеризации производственных процессов, методика моделирования и расчета стратегий развития и перераспределения персонала в условиях цифровой трансформации использованы при выполнении лабораторных работ по дисциплинам «Методология программной инженерии». «Моделирование». «Проектирование и архитектура программных систем» и «Управление программными проектами» по профилю бакалавриата 09.03.04 Программная инженерия и направлению магистратуры 09.04.04 Программная инженерия, а также при выполнении выпускных квалификационных работ бакалавра и магистра.

Директор института

автоматики и информационных технологий, к.т.н.. доцент

Н.Г. Губанов

Заведующий кафедрой «Вычислительная техника», д.т.н.. профессор

А.В. Иващенко