Formation of a model of digital transformation of innovative ecosystems in the industrial sector of the region

Full Text

Введение

Актуальность работы заключается в анализе процессов цифровой трансформации инновационных экосистем, созданных на основе технологических платформ, согласовании оцифрованных информационных данных, бизнес-процессов и промышленной инфраструктуры, представляющие функционал задач, процессов, стратегий и моделей цифровой трансформации промышленных предприятий РФ.

Автором предложены перспективные решения в сфере технологических инноваций и искусственного интеллекта, в целях развития цифровизации промышленности. С использованием экосистемного подхода, появляется дополнительная возможность инновационного преобразования бизнес-процессов, технологических моделей производства и структуры управления промышленными предприятиями. Экосистемный подход к организации функционирования промышленности, позволяет в ее инновационной деятельности, разрабатывать новые технологические модели, а также системы управления производственными бизнес-процессами.

В представленном исследовании, объектом выступает цифровая трансформация инновационной экосистемы промышленного предприятия на базе технологической платформы, предметом — отношения, возникающие при ее осуществлении, а также инструментарий и методическое обеспечение, используемые для обоснования данной модели.

В современных условиях, характеризующихся турбулентностью геополитических процессов, вызывающих дефицит главных стратегических ресурсов функционирования промышленных компаний — времени, технологий, сырья и кадров, отражающихся в нарушении экономических связей между государствами, важным моментом выступает необходимость выстраивания политики выявления внутренних резервов, которая отражает современный тренд экономического развития: переход от глобальной экономики к локальной.

Осуществить локализацию экономического развития сегодня — это означает создать условия для актуализации формирования регионального экономического потенциала в настоящем и сделать его конкурентоспособным в будущем, основываясь на локализации экономки.

Перспективность создания локальных инновационных систем, основывается на двух факторах. Первый фактор отражают научные положения, основанные на том, что в начале ХХI века обширную востребованность в инновационных исследованиях, среди экономистов США и Европы получил метод «концентрации зон экономики» в мировом пространстве, на основе показателей пиковых режимов, что позволило визуализировать данные инновационного развития государств по различным странам. «В различных регионах мира производится постоянный мониторинг уровня инновационной активности, с целью предоставления достоверной информации представителям инновационной деятельности для дополнительной реализации собственных возможностей в науке, НИОКР, бизнесе, различных индустриях цифрового сервиса» [1].

Особенно информативным в данных исследованиях представлен раздел по локализации взаимосвязанных между собой видов деятельности: зон концентрации выдающихся научных школ и уровня инновационных достижений отдельных (обособленных) территорий.

Предложенный Р. Флоридом, метод концентрации экономических зон в пиковом режиме, впервые был представлен в трудах ученого с мировым именем, Нобелевского У. Нордхауса, отразившим, что «экономическая активность как сумма инновационных инициатив, представленная в «пиковом режиме», связана в каждой стране, прежде всего, с отдельными локализованными зонами — городами и агломерациями» [2].

Локализацию инновационной активности в своих исследованиях представляет и американский экономист Э. Глейзер, комментируя ее следующим образом «нельзя не отметить, что «пятна» активности инновационной экономики. во внутренних регионах США, совпадают с локализацией крупных региональных технопарков и инновационных центров» [3].

Максимум концентрации инновационной активности в Канаде принадлежит городу Торонто, где сосредоточено до 40% ВВП страны [4]. Французская территориальная концентрация инновационной активности представлена в городах Париж, Лион, Марсель, Тулуза. В Японии концентрация представлена городами: Осака, Токио. Остальные регионы государства проигрывают двум, традиционно сложившимся зонам экономической деятельности.

По данным информационного агентства «Brookings Institution», на 20% всего мирового населения, которое проживает в крупных мегаполисах, отводится 46% мирового ВВП. Таким образом, 40 локальных регионов формируют тренды мирового развития и направления роста всей глобальной экономики, в контексте локальных (региональных) инновационных систем. В последний период, активизация локальных трендов представлена мегарегионами Китая, Азии, Австралии, Южной Америки.

Второй фактор, определяющий переход к локализации экономических зон связан с тем, что глобальная экономика не смогла представить эффективных решений в период пандемии короновируса, когда экономики отдельных стран перешли на локальные режимы функционирования. Кроме этого, в современных геополитических условиях, в условиях экономических санкций и запрета на использование российских инновационных технологий, переход к локальным экономическим процессам, представляется одним из основных подходов к национальной безопасности, инновационному развитию и укреплению технологического суверенитета государства.

Авторская гипотеза построения инновационных экосистем основывается на локализации экономических процессов, как в пространственном, так и в технологическом аспектах, повышающих эффективность инновационной деятельности, с учетом современных процессов цифровой экономики и интеллектуализации инновационной деятельности. Разновидностью локальных инновационных экосистем является региональная инновационная система.

1. Методы исследования

В исследования использованы методы анализа, синтеза, теоретического моделирования, научно-аналитические методы, статистические методы обработки результатов, методы обобщения информации, обработки данных.

2. Основная часть

Цифровая трансформация, в современных условиях, характеризующихся турбулентностью геополитических процессов, отражающих существенные нарушения и изменения в функциональных системах и системах управления экономическим развитием государств, представляет современный тренд экономического развития: переход от глобальной экономики к локальной, формировании новых подходов и новых взаимосвязей в всех экономических процессах на базе цифровых инноваций. Основным фактором востребованности цифровой экономики выступает удобство коммуникаций для пользователей и оказание новых услуг во всех сферах деятельности (таблица 1).

Таблица 1: Параметры трансформации и развития цифровой экономики в РФ [5].

Table 1: Parameters of transformation and development of the digital economy in the Russian Federation [17].

К ключевым факторам, способствующим осуществлению инновационной деятельности предприятий промышленности относятся: развитие научных знаний, информационных ресурсов, баз данных, повышение уровня компетенций и совершенствование человеческого капитала в сфере инноваций, дальнейшее развитие компонентов интеллектуальной собственности и инновационной инфраструктуры, с внедрением их в реальный сектор экономики. Создание высокотехнологичного производства с элементами интеллектуальной собственности и инновационной инфраструктуры позволяет осуществить взаимодействие инновационных подразделений промышленных предприятий с помощью сетевого обмена информацией, использовать в инновационных процессах предиктивную аналитику, значительно повысив эффективность производственных бизнес-процессов.

Объемы и качество сетевых интеллектуальных продуктов постоянно повышаются, отражая их высокий уровень зрелости технологий, в процессах контроля за их внедрением в производство и функционированием. Для осуществления управленческой деятельности, с помощью сетевых цифровых технологий, активно создаются цифровые технологические платформы, представляющие инновационные процессы развития промышленного сектора.

Понятие «платформы» в экономической науке появилось в начале 1990-х годов. Изначально дано понятие относилось к онлайн-сервисам, которые осуществляли коммуникацию поставщиков услуг с потенциальными клиентами. Основными целями создания данных платформ являются распространение технологий, со снижением связанных с этим транзакционных издержек, выступающих драйверам развития платформенных решений.

Кроме этого, значительная конкуренция вынуждает компании оптимизировать еще один показатель — время вывода новой продукции на рынок. Платформа предоставляет возможность для снижения стоимости временного ресурса, быстрого вывода на рынок новой продукции, высокой адаптивности к изменяющимся потребностям клиентов.

Современные бизнес-модели, фокусируются в границах основной индустрии, приносящей прибыль компаниям, а платформенные модели комбинируют подходы из различных видов экономической деятельности, формируя уникальные ценностные предложения. Зарождение и развитие платформенной экономики, во временном интервале, совпадает с развитием информационных сетей, обеспечивающих новые потенциальные возможности для взаимодействия субъектов хозяйствования, в целях освоения новых способов формирования добавленной стоимости, на основе использования внешних экосистем.

Технологические цифровые платформы, сочетая в себе множество цифровых инструментов, уменьшающих трудоемкость, время выполняемых работ и повышающих эффективность инновационных процессов, являются базами для проектирования и конструкторской деятельности, успешно содействуют созданию новых инновационных результатов, анализируют полученные данные с параметрами уже имеющихся аналогов, позволяющих в минимальном временном интервале осуществлять инновационную деятельность, реализовывать инновационные проекты, совершенствовать бизнес-модели и доводить конечный продукт до потребителей [6].

Экосистема, построенная на базе цифровой платформы, представляет для осуществления коммуникаций промышленных предприятий, совместно с оказанием сервисных услуг, сотрудничеством и конкуренцией, позволяя коммуницировать запросы резидентов платформы, путем их объединения вокруг определенного ценностного предложения, вызывающего интерес у участников, отражая в своей деятельности комплекс процессов трансформации инновационно-технологического развития цифровой платформы [7].

Цифровые экосистемы в промышленном секторе формируются в целях минимизации производственных и трансакционных затрат: затрат по представлению и разработке потенциального проекта, затраты на поиск инвестора, затрат на НИОКР, выполнения аналитических исследований, испытания образцов, подготовки производства к масштабному выпуску инновационной продукции, затраты на коммерциализацию инноваций, организации сервисного обслуживания и ремонта оборудования и др.

Основное требование к цифровой промышленной экосистеме отражается в формировании условий для сбалансированного и устойчивого взаимодействия участников экосистемы, в целях реализации необходимых бизнесов [8]. Деятельность экосистемы цифровых платформ отражается следующими показателями: результативностью, оперативностью, удобство пользованием, эффективностью множественных коммуникаций (сетевых связей), представлением требуемой информации и решений в сфере инновационной деятельности.

Цифровая трансформация уже существующих инновационных экосистем — это следующий этап развития цифровых платформ, интегрирующих новые сервисы, за счет подключать новых, дополнительных цифровых платформ. Другими словами — цифровая трансформация инновационных экосистем представляет укрупнение их создания и функционирования, за счет подключения новых структур: НИИ, подразделений науки, вузов, финансовых структур и специализированных сервисов, институтов развития, инфраструктурных подразделений, центров интеллектуальной собственности, центров развития компетенций [9]. На рисунке 1 предлагается структурная схема модели цифровой трансформации инновационной экосистемы на основе интеграции технологических платформ.

Рис.1: Структурная схема модели цифровой трансформации инновационной экосистемы на основе интеграции технологических платформ

В представленной модели цифровой трансформации инновационной экосистемы на основе интеграции технологических платформ отражен ряд особенностей, демонстрирующих локализацию процессов производства. К основным особенностям представленной модели относятся: локализация (обособление) информационных данных, последовательное (локальное) применение инструментов для обработки данных и взаимодействия с региональной инновационной системой (РИС).

В состав современных интеллектуальных структур экосистемы включаются IT"=пользователи, осуществляющие взаимодействие участников экосистемы по передаче и обмену информацией, с помощью цифровых сервисов общей платформы. Кроме этого, интеллектуальная составляющая цифровой экосистемы включает в себя: интегрированную сетевую и облачную инфраструктуру; сервисы информатизации, программное обеспечение и специализированные приложения аналитики, искусственного интеллекта и машинного обучения [10]. На рисунке 2 отражен алгоритм создания и функционирования модели цифровой трансформации инновационной экосистемы.

Рис. 2: Алгоритм создания и функционирования модели цифровой трансформации инновационной экосистемы региона

Автором предлагается, в целях упорядочения использования результатов искусственного интеллекта в цифровой технологической платформе, возложить данную функцию на региональные центры интеллектуальной собственности, которые могут включать: информационные, аналитические и инфраструктурные сервисы, технологии искусственного интеллекта, интеллектуальные бизнес-приложения.

Эффекты от использования искусственного интеллекта представляют оптимизацию и повышение бизнес-процессов; развитие возможностей роботизации и автоматизации производственных и трудовых процессов; повышение компетенций персонала и его концептуального мышления. Наиболее используемые в настоящее время «платформы искусственного интеллекта:

• «Qlik Sense» — приложение для бизнес-аналитики, помогающее определить сведения по запросам в базах данных;
• «TIBCO Data Science» — комплексная платформа аналитики, применяемая полный спектр современных аналитических методов по управлению данными компаний» [11].

Ключевыми направлениями применения искусственного интеллекта в промышленном секторе выступают «цифровые двойники» объектов, в целях оптимизации производственных, инновационных и технологических процессов, применение интеллектуальных экспертных систем и систем поддержки управленческих решений, с использованием больших данных [12].

Основные результаты и выводы

1. Выявлена перспективность создания локальных инновационных систем, основывающаяся на двух факторах: «концентрации зон экономики» в мировом пространстве, отсутствие эффективных решений глобальной экономики решений в период дестабилизации экономических процессов.
2. Предложена авторская гипотеза построения инновационных экосистем, основывающаяся на локализации экономических процессов, как в пространственном, так и в технологическом аспектах, повышающих эффективность инновационной деятельности, с учетом современных процессов цифровой экономики и интеллектуализации инновационной деятельности.
3. Обоснован подход к организации управленческой деятельности, на базе трансформации цифровых технологий и использования цифровых технологических платформ, представляющих инновационные подходы и процессы развития ее инновационности, а также возможности для снижения стоимости временного ресурса, быстрого вывода на рынок новой продукции, высокой адаптивности к изменяющимся потребностям клиентов.
4. Разработана структурная модель цифровой трансформации инновационной экосистемы на базе интеграции технологических платформ.
5. Предложен алгоритм формирования модели цифровой трансформации инновационной экосистемы региона, с учетом локализации инновационных процессов.

Вывод: Предлагаемая модель цифровой трансформации инновационной экосистемы на базе технологических платформ способствует эффективному развитию отраслей промышленности и промышленных предприятий, поддерживает процессы инновационного развития и расширяет направления технологической модернизации промышленного комплекса РФ, являясь перспективным инструментом повышения его конкурентоспособности.

Конкурирующие интересы: Конкурирующих интересов нет.

About the authors

Nikolay M. Tyukavkin

Author for correspondence.
Email: tnm-samara@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6049-897X

Doctor of Economics, Professor, Head of the Department of Economics of Innovation

References

Supplementary files

Supplementary Files

Action

1. JATS XML

Download

2. Fig. 1: A block diagram of the digital transformation model of the innovation ecosystem based on the integration of technological platforms

Download (164KB)

Indexing metadata

3. Fig. 2: The algorithm of creation and functioning of the model of digital transformation of the innovation ecosystem of the region

Download (428KB)

Indexing metadata