Механизм оценки цифровой зрелости персонала промышленных предприятий

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Сложившиеся тренды в развитии мировой экономики задают вектор инновационного обновления субъектов промышленности Российской Федерации. Внедрение современных компьютерных программ и прогрессивного информационного обеспечения отечественных разработчиков является основой достижения цифровой независимости и технологического суверенитета предприятий. Осуществление тотальной цифровизации без учета цифровой зрелости персонала может стать началом трудно реализуемого пути, сопровождающегося большим количеством кадровых рисков и экономических потерь. В связи с этим вопросы адекватной оценки цифровой зрелости персонала приобретают особую актуальность. Цель настоящего исследования заключается в формировании механизма оценки цифровой зрелости персонала, обеспечивающего эффективную реализацию оценочных процедур, последовательно раскрывающих ключевые инструменты, позволяющие объективно определить уровень готовности специалистов к работе в цифровой среде и продвижению промышленных предприятий на новый уровень технологического развития. Материалы и методы. Использованы методы структурного анализа и синтеза, обобщения, аналогии, моделирования, системного анализа, оптимизации. Результаты. Разработаны предложения по оценке и повышению цифровой зрелости персонала российских промышленных предприятий, расширяющие методологический инструментарий современных руководителей и формирующие опору для ускорения модернизационных процессов, переводящих предприятия в состояние инновационной активности. Выводы. Представленные в исследовании разработки и выводы имеют высокую практическую значимость для развития ключевых компетенций российских предприятий, создающих основу для достижения поставленных целей и повышения конкурентоспособности в условиях турбулентной экономики. Стратегическим ориентиром для дальнейших исследований являются вопросы методического и технологического обеспечения разработанных предложений.

Об авторах

Вера Ансаровна Васяйчева

Самарский национальный исследовательский университет имени академика С. П. Королева

Автор, ответственный за переписку.
Email: vasyaycheva_va@ssau.ru
ResearcherId: V-4643-2018

кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры управления человеческими ресурсами

Россия, Самара

Список литературы

  1. Васяйчева В. А., Соловова Н. В. К вопросу об оценке цифровой зрелости персонала предприятий // Международный научно-исследовательский журнал. 2024. № 7 (145). doi: 10.60797/IRJ.2024.145.184
  2. Солодилова Н. З., Маликов Р. И., Гришин К. Е. Методический инструментарий оценки состояния региональной предпринимательской экосистемы // Экономика региона. 2018. Т. 14, № 4. С. 1256– 1269. doi: 10.17059/2018-4-16. EDN VPKTOB
  3. Птухина И. В., Дьячкова А. В., Фаизова А. Р. Индекс цифровизации и цифровая зрелость как ключевые показатели в стратегии России // Весенние дни науки: сб. докл. Междунар. конф. студ. и молодых ученых. Екатеринбург: УрФУ, 2022. C. 1538–1543. EDN GHNWMG
  4. Романец Е. А. Цифровая зрелость как инструмент оценки государственной политики в сфере здравоохранения на соответствие национальной цели «Цифровая трансформация» // Когнитивные науки в информационном обществе. 2022. Т. 2, № 3. Ст. 5. EDN TZZBWS
  5. Иванова В. В., Лезина Т. А., Стоянова О. В. Система оценки готовности компаний к цифровой трансформации // Управление бизнесом в цифровой экономике / под общ. ред. И. А. Аренкова, М. К. Ценжарик. СПб.: СПбГУ промышленных технологий и дизайна, 2019. С. 89–92. EDN KFJCQE
  6. Исмагилова Л. А., Галимова М. П., Гилева Т. А. Инструменты организации процессов создания конкурентоспособной продукции в цифровой экономике // Вестник Казанского государственного технического университета им. А. Н. Туполева. 2018. Т. 74, № 3. С. 43– 51. EDN PMBTCZ
  7. Карпов О. Э., Храмов А. Е. Информационные технологии, вычислительные системы и искусственный интеллект в медицине: монография. М.: ДПК Пресс, 2022. 480 с.
  8. Кириллина Ю. В. Цифровая трансформация и цифровая зрелость организации // Актуальные научные исследования в современном мире. 2020. № 7-3 (63). С. 72–80. EDN FSETNQ
  9. Цифровая трансформация: ожидания и реальность: докл. к XXIII Ясинской (Апрельской) междунар. науч. конф. по проблемам развития экономики и общества / Г. И. Абдрахманова, С. А. Васильковский, К. О. Вишневский и др.; рук. авт. кол. П. Б. Рудник; под науч. ред. Т. С. Зининой, П. Б. Рудника. М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2022. 221 с.
  10. Васяйчева В. А. Концептуальные основы обеспечения эффективности инновационной деятельности промышленных предприятий: монография. Самара: Самарама, 2024. 195 с.
  11. Сухочев В. И., Валиев Ш. З. Как сформировать и оценить компетентность будущего менеджера? Статья вторая // Высшее образование сегодня. 2010. № 4. С. 57–61. EDN MGUQFF
  12. Гилева Т. А. Цифровая зрелость предприятия: методы оценки и управления // Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. Серия: Экономика. 2019. № 1 (27). С. 38–52. doi: 10.17122/2541-8904-2019-1-27-38-52. EDN WAQCQB
  13. Кийкова Е. В., Кийкова Д. А. Опыт проведения оценки готовности персонала к цифровой трансформации предприятия // Современные наукоемкие технологии. 2021. № 11-2. С. 250–254. doi: 10.17513/snt.38919. EDN AJGXBL
  14. Ismagilova L. A., Gileva T. A., Galimova M. P., Glukhov V. V. Digital business model and SMART economy sectoral development trajectories substantiation // O. Galinina, S. Andreev, S. Balandin, Y. Koucheryavy (eds). Internet of Things, Smart Spaces, and Next Generation Networks and Systems. Springer, Cham, 2017. P. 13–28. doi: 10.1007/978-3-319-67380-6_2
  15. Macchi M., Fumagalli L. A maintenance, maturity assessment method for the manufacturing industry // Journal of Quality in Maintenance Engineering. 2013. Vol. 19, no. 3. P. 295–315. doi: 10.1108/JQME-05-2013-0027
  16. Snow C. C., Fjeldstad Ø. D., Langer A. M. Designing the digital organization // Journal of Organization Design. 2017. Vol. 6. Article 7. doi: 10.1186/s41469-017-0017-y
  17. Weber C., Königsberger J., Kassner L., Mitschang B. M2DDM – A maturity model for data driven manufacturing // Procedia CIRP. 2017. Vol. 63. P. 173–178. doi: 10.1016/j.procir.2017.03.309
  18. Zavareh T., Eigner M. Determination of engineering digitalization maturity // Proceedings of the Design Society. Vol. 1. P. 1193–1202. doi: 10.1017/pds.2021.119
  19. Saaty T. L. Decision making for leaders: The Analytic Hierarchy Process for decisions in a complex world. Pittsburgh: University of Pittsburgh, 2000. 315 p.
  20. Новичков Н., Долганова О., Новичкова А. Об оценке готовности компании к цифровой трансформации // Общество и экономика. 2018. № 8. С. 84–95. doi: 10.31857/S020736760000815-5. EDN YCMTPN
  21. Auer N., Kalemba S., Stormer C., Boehm A., Cetin H., Gutjahr A., Neumann F., Kersken V., Weber G., Zimmermann G. How to measure the accessibility maturity of organizations – A survey on accessibility maturity models for higher education // Frontiers in Computer Science. 2023. Vol. 5. Article 1134320. doi: 10.3389/fcomp.2023.1134320
  22. Klötzer C., Pflaum A. Toward the development of a maturity model for digitalization within the manufacturing industry’s supply chain // Proceedings of the 50th Annual Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS) / ed. by T. X. Bui, R. Sprague (Jr). Hilton Waikoloa Village, Hawaii: IEEE, 2017. P. 4210–4219. doi: 10.24251/HICSS.2017.509

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».