Россия
Россия
В настоящее время развитие судостроения является одним из критически значимых направлений промышленной политики России. Согласно «Стратегии развития судостроительной промышленности на период до 2035 года», оптимизация производственных мощностей, их модернизация и техническое перевооружение в числе других определены как ключевые ее задачи. Актуален вопрос цифровизации судостроительного проектирования, а именно разработки и внедрения эффективных цифровых инструментов для модернизации и развития работ по проектированию судостроительных объектов в части работ по определению стоимости их строительства и подготовки технико-экономических обоснований. Рассматривается создание концепта структуры цифровых инструментов для обеспечения производства расчетов стоимости в процессе проектирования объектов гражданского судостроения. Комплексный анализ процессов цифровизации отрасли и динамики развития нормативно-методологического обеспечения расчетов себестоимости проектируемой продукции позволил сформулировать ключевые преимущества внедрения цифровых технологий в парадигме цифровой трансформации судостроения, а также обосновать целесообразность поиска и разработки релевантных цифровых инструментов в обеспечении производственных процессов в судостроении, в частности при подготовке расчетов стоимости проектируемых объектов. Выбор наиболее эффективной концепции информационного инструмента в обеспечении стоимостных расчетов для проектируемых объектов в сфере гражданского судостроения осуществлялся посредством метода анализа иерархий. Сформулированы критерии, по которым производился выбор эффективной альтернативы, рассматриваются три возможные альтернативы информационного инструмента в обеспечении стоимостных расчетов для проектируемых объектов в сфере гражданского судостроения.
цифровизация проектирования, гражданское судостроение, расчет трудоемкости, расчет себестоимости, трудовые затраты
Введение
Ценообразование в судостроении обладает совокупностью специфических черт, определяющих его границы возможностей, перспективы и проблематику. Современные механизмы ценообразования в отечественном гражданском судостроении в эти неполные тридцать лет, прошедшие с момента разрушения действовавших институциональных и организационных процессов, определявших функционирование и развитие системы в целом и частностях, были вынуждены самостоятельно адаптироваться под стремительно менявшиеся условия. Как следствие, неуправляемый процесс привел к некоей стихийной перестройке, заложившей целый ряд проблем: актуальных, значимых и требующих разрешения в ближайшей перспективе [1].
Стоит отметить, что сложившаяся в сфере гражданского судостроения ситуация с ценообразованием таит в себе как угрозы, так и возможности. Консолидация усилий по инициации процессов разрешения накопившихся угроз, формированию и реализации выверенной политики реформ и нововведений позволит повысить эффективность ценообразовательных процедур, снизить риски при принятии управленческих решений, приобрести конкурентные преимущества для акторов судостроительной и смежных с ней отраслей [2, 3].
Одним из драйверов на пути к разрешению сложившейся проблематики выступают современные информационные технологии, среди которых для настоящего анализа могут быть условно выделены три группы: «тяжелые» системные программные продукты (CAD/PLM/ERP/MPM/PDM/CRM/MES-системы), «легкие» («микросервисинговые» программные продукты для решения локальных задач) и концепция цифровой платформы как развиваемого системного инструмента нового поколения для нужд отрасли [4].
В рамках настоящей статьи производился анализ по методу иерархий групп информационных технологий в обеспечении расчетов стоимости в сфере гражданского судостроения.
Метод анализа иерархий был создан в 70-х гг. Т. Саати. Метод заключается в поэтапном установлении приоритетов оцениваемых компонент (свойств) сравниваемых альтернатив путем попарного их сравнения [5].
Метод анализа иерархий
Произведенный анализ и выбор наиболее эффективной концепции информационного инструмента в обеспечении стоимостных расчетов для проектируемых объектов в сфере гражданского судостроения был осуществлен с помощью метода анализа иерархий.
I. Целью данного исследования является выбор информационного инструмента в обеспечении стоимостных расчетов для проектируемых объектов в сфере гражданского судостроения с целью последующего описания и моделирования в рамках выпускной квалификационной работы.
II. На базе анализа актуальных литературных источников [6–10] сформулированы критерии, по которым будет производиться выбор наиболее эффективной альтернативы:
1. К1 – увеличение информационного обеспечения пользователя: управление информацией в рамках системного информационного инструмента позволяет обеспечивать не только вертикальную интеграцию между источниками информации в ней, но и широкие возможности по формированию и развитию горизонтальных связей между обширным пулом разнородных поставщиков, обработчиков и потребителей информации, циркулирующей в границах системы.
2. К2 – повышение точности и качества стоимостных расчетов: применение цифрового инструмента способно обеспечить снижение трудоемкости выполнения стоимостных расчетов, в той или иной степени снизить количество ошибок за счет автоматизации целого ряда действий, входящих в контур процедуры расчета.
3. К3 – улучшение информационного взаимодействия участников: пользователи информационного инструмента, поддерживающие обмен обновляющимися базами данных по принципу распределенного сетевого управления, получают возможность иметь для проведения процедур расчета актуальную, разнородную, уточняющую информацию от всех участников сети.
4. К4 – положительный сетевой эффект от консолидации участников внутри общего рабочего контура: объединение в рамках единой системы множества участников с различным функционалом позволяет добиться эмерджентности – эффекта проявления в системе качеств и свойств, не характерных каждому из ее элементов поодиночке. Достигнуть этого возможно посредством широких возможностей самоорганизации подсистем, объединенных в единую структуру.
5. К5 – необходимая «цифровая зрелость» предприятия для внедрения: под «цифровой зрелостью» предприятия можно понимать организационные и технические изменения в работе предприятия, позволяющие эффективно использовать системные, комплексные цифровые продукты. В качестве категорий для оценки степени цифровой зрелости могут служить: стратегия и руководство, продукты и сервисы, управление клиентами, операции и цепочки поставок, корпоративные сервисы и контроль, информационные технологии, рабочее место и культура [11].
6. К6 – совокупные затраты на разработку и внедрение соответствующего инструмента.
7. К7 – соотношение «цель – затраты» на эксплуатацию.
III. Сформированы возможные альтернативы информационных инструментов для проведения сравнения:
1. А1 – «тяжелые» системные программные продукты (CAD/PLM/ERP/MPM/PDM/CRM/MES-системы). Это системы на базе программно-технических решений, разработанные для выполнения проектных работ, управления жизненным циклом объекта, обеспечения связи между планируемыми и реальными показателями объема и качества выпускаемой промышленной продукции, планирования ресурсов промышленного предприятия в связке с управлением процессами сбыта производимой продукции и т. д. [12–14].
2. А2 – «легкие» («микросервисинговые») программные продукты для решения локальных задач. Под микросервисинговым цифровым инструментом в рамках статьи будем понимать автономный программный продукт, который разрабатывается, реализуется и функционирует далее как малая независимая система, предоставляющая доступ к своей внутренней логике и данным с помощью определенного интерфейса [15].
Термин «микросервис» начал распространяться в сфере разработки архитектуры программного обеспечения с 2011 г., хотя схожие идеи появлялись и раньше. Каждый микросервис или микросервисинговый цифровой инструмент выступает независимой единицей при разработке и дальнейшем внедрении в производство. Это способствует повышению гибкости при его эксплуатации [16].
Популярность идеи микросервисной архитектуры цифровых инструментов объясняется тем, что цифровые технологии по своей сути являются модульными и при должном подходе способны беспрепятственно обеспечивать взаимосвязь оцифрованных процессов между собой и с внешними источниками подключений (принцип интероперабельности) [16].
Микросервисная архитектура в парадигме цифровой трансформации выступает альтернативой или же дополнением к громоздким монолитным структурам «тяжелых» программных продуктов, что призвано обеспечить адаптивность системы поддержки принятия решений, облегчить масштабируемость цифровизации производственных процессов.
Преимущества микросервисинговых цифровых инструментов заключаются в легкости и простоте их создания в сравнении с другими цифровыми продуктами, их атомарности и независимости, широких возможностях их комбинирования и тонкой настройке под нужды конкретного пользователя [17].
3. А3 – концепция цифровой платформы как развиваемого системного инструмента нового поколения для нужд отрасли. В общем смысле цифровая платформа – это единое пространство, в котором участники процессов интегрируются для сокращения общих издержек, повышения производительности труда, ускорения принятия управленческих решений.
Тем не менее понятие цифровой платформы несколько глубже. Рассмотрим подходы к определению цифровой платформы:
– обеспеченная высокими технологиями бизнес-модель, которая создает стоимость, облегчая обмены между двумя или большим числом взаимозависимых групп участников [18];
– система алгоритмизированных взаимоотношений значимого количества независимых участников отрасли, осуществляемых в единой информационной среде, приводящая к снижению транзакционных издержек за счет применения пакета цифровых технологий работы с данными и изменения системы разделения труда [19];
– бизнес-модель, основанная на высоких технологиях, которая создает прибыль за счет обмена между двумя или более независимыми группами участников, платформа напрямую сводит производителей и конечных потребителей, которые получают возможность взаимодействия без посредников [20];
– экосистема решений для клиентов или уровень бизнес-модели и потребительской ценности. Необходимый уровень предоставляемых продуктов и услуг создается при помощи персонализации, кастомизации, функционала, логистики, интегрированных в экосистему [21].
Следующим этапом является определение веса сформулированных критериев выбора путем установки приоритетности каждого критерия относительно других. Для этого была составлена матрица aij, представляющая собой отношение критерия i к критерию j. При этом
Далее производится нормировка матрицы, для этого необходимо определить сумму элементов каждого столбца:
и разделить все элементы матрицы на сумму элементов соответствующего столбца:
По полученным значениям рассчитывается среднее значение для каждой строки. Полученный столбец задает вес критериев с точки зрения поставленной цели. Этот столбец также называют весовым столбцом критериев по цели.
Полученные результаты веса критериев приведены в табл. 1.
Таблица 1
Table 1
Вес критериев
Weight of criteria
|
Критерий |
Место |
Вес в долях |
Вес, % |
|
|
К1 |
Необходимая «цифровая зрелость» предприятия для внедрения |
1 |
0,51 |
51,25 |
|
К2 |
Положительный сетевой эффект от консолидации участников внутри |
2 |
0,15 |
14,75 |
|
К3 |
Повышение точности и качества |
3 |
0,09 |
9,30 |
|
К4 |
Соотношение «цель – затраты» на |
4 |
0,07 |
7,20 |
|
К5 |
Улучшение информационного |
5 |
0,07 |
6,97 |
|
К6 |
Совокупные затраты на разработку |
6 |
0,06 |
6,24 |
|
К7 |
Увеличение информационного |
7 |
0,04 |
4,29 |
Исходя из полученных результатов, можно сделать вывод о том, что наиболее приоритетным критерием для нашей цели является необходимая «цифровая зрелость» предприятия для внедрения (51 %), положительный сетевой эффект от консолидации участников внутри общего рабочего контура (14 %), повышение точности и качества стоимостных расчетов (9,3 %) и др. Увеличение информационного обеспечения пользователя оценивается наименьшим весовым коэффициентом (4,29 %).
Далее была произведена оценка альтернатив по шкале от 1 до 10 (от худшего к лучшему) по вышеустановленным критериям. Результаты оценки представлены в табл. 2.
Таблица 2
Table 2
Оценка альтернатив
Evaluation of alternatives
|
Альтернатива |
К1 |
К2 |
К3 |
К4 |
К5 |
К6 |
К7 |
|
А1 |
6 |
5 |
5 |
4 |
3 |
3 |
4 |
|
А2 |
2 |
4 |
3 |
1 |
9 |
10 |
10 |
|
А3 |
9 |
8 |
9 |
10 |
1 |
1 |
2 |
Перемножив полученные значения оценок альтернатив (см. табл. 2) на веса критериев (см. табл. 1), получим значения скорректированной оценки для каждой из альтернатив. Результаты расчета приоритетности альтернатив представлены в табл. 3.
Таблица 3
Table 3
Приоритетность альтернатив
Priority of alternatives
|
Альтернатива |
Скорректированная оценка |
|
А1 |
3,7 |
|
А2 |
6,8 |
|
А3 |
4,0 |
В результате проведенного анализа установлено, что наиболее эффективной относительно заданных критериев альтернативой является А2 – «легкие» («микросервисинговые») программные продукты для решения локальных задач.
Заключение
В настоящей статье путем метода анализа иерархий был произведен анализ трех возможных альтернатив информационного инструмента в обеспечении стоимостных расчетов для проектируемых объектов в сфере гражданского судостроения. Для этого произведены формулировка и описание сравниваемых альтернатив, поиск и отбор критериев для сравнения, определение веса критериев, экспертная оценка альтернатив по выбранным критериям и расчет значений скорректированной оценки для каждой из сравниваемых альтернатив. Результаты проведенного анализа свидетельствует о том, что наиболее эффективной относительно заданных критериев альтернативой являются «легкие» («микросервисинговые») программные продукты для решения локальных задач.
1. Доклад о развитии цифровой экономики в России. Конкуренция в цифровую эпоху: стратегические вызовы для России / Международный банк реконструкции и развития. 2018. URL: https://www.vsemirnyjbank.org/ru/country/russia/publication/competing-in-digital-age (дата обращения: 20.04.2023).
2. Рогозин В. А., Рябенький Л. М. Создание системы автоматизированного управления трудоемкостью на ФГУП «Адмиралтейские верфи» // Судостроение. 2003.№ 2. С. 48-49.
3. Сафронов В. В., Барабанов В. Ф., Поваляев А. Д., Гаганов А. В. Концепция бесшовной интеграции управленческих систем // Вестн. Воронеж. гос. техн. ун-та. 2013. № 6. С. 34-40.
4. Capurro R., Hirland B. The Concept of Information. Annual Review of Information Science and Technology. Medford, N. Y.: Information Today, 2011. URL: http://www.capurro.de/infoconcept.html (дата обращения: 28.08.2020).
5. Саати Т. Л. Об измерении неосязаемого. Подход к относительным измерениям на основе главного собственного вектора матрицы парных сравнений // Cloud of Science. 2015. V. 2. N. 1. P. 5-39.
6. Плотников В. А. Цифровизация производства: теоретическая сущность и перспективы развития в российской экономике // Изв. Санкт-Петербург. гос. экон. ун-та. 2018. № 4 (112). С. 16-23.
7. Фернандес Р., Томан М., Лакизо А. Интеграция совместных процессов CAD/CAM-PLM/PDM в судострое-нии // Рац. упр. предприятием. 2018. № 1. С. 72-74.
8. Фернандес Р., Эрреро Х., Виллар Х., Лакизо А. Проектирование на основе правил с применением технологий больших данных // Рац. упр. предприятием. 2018. № 2. С. 48-53.
9. Doumeingts G., Chen D. Architectures for enterprise integration and interoperability: Past, present and future // Computers in industry. 2008. V. 59. N. 7. P. 647-659.
10. Гилева Т. А. Цифровая зрелость предприятия: методы оценки и управления // Вестн. Уфим. гос. нефтян. техн. ун-та. 2019. № 1 (27). С. 38-52.
11. Лютов А. Г., Чугунова О. И. Автоматизированная система управления качеством промышленного предприятия нефтегазовой отрасли // Вестн. Уфим. гос. авиац. техн. ун-та. 2014. Т. 18 (62). № 1. С. 141-148.
12. Кууз В. А. Современные системы планирования ресурсов промышленных предприятий как инструмент повышения эффективности их менеджмента // Внешнеэкон. бюл. 2005. № 3. С. 39-46.
13. Зироян М. А., Белозерский А. Ю., Меньшиков В. В. Математическое моделирование производственно-коммер-ческой деятельности промышленных предприятий // Изв. Тул. гос. ун-та. 2011. № 1. С. 102-110.
14. Дуданов Е. И., Кузьмичев М. С. Применение PDM-систем на промышленных предприятиях машино-строения // Материалы XXII Науч.-практ. конф. молодых ученых, аспирантов и студентов Нац. исслед. Мордов. гос. ун-та им. Н. П. Огарева (Саранск, 25 сентября - 01 октября 2018 г.). Саранск: Изд-во МГУ им. Н. П. Огарева, 2018. Ч. 1. С. 277-282.
15. Iansiti M., Lakhani K. Digital ubiquity: how connections, sensors and data are revolutionizing business // Harvard Business Review. 2014. N. 92. P. 3-11.
16. Zimmermann O. Microservices Tenets: Agile Approach to Service Development and Deployment. Computer Science // Research and Development. 2017. V. 32. N. 3-4. P. 13-26.
17. Маркова В. Д. Цифровизация управления: от АСУ к микросервисам // ЭКО. 2022. № 9. С. 83-87.
18. Стырин Е. М., Дмитриева Н. Е., Синятуллина Л. Х. Государственные цифровые платформы: от концепта к реализации // Вопр. гос. и муницип. упр. 2019. № 4. С. 31-60.
19. Месропян В. Цифровые платформы - новая рыночная власть. URL: htpps://www.econ.msu.ru/sys/raw.php?o=46781&p=attachment (дата обращения: 06.11.2022).
20. Пономарев А. А. Перспективы реализации национальной программы «Цифровая экономика в Российской Федерации» и федерального проекта «Информационная безопасность» // Экономика и предпринимательство. 2020. № 10. С. 9-18.
21. Глобальное исследование операций в 2018 году «Цифровые чемпионы» / PricewaterhouseCoopers - 2018. URL: http://www.pwc.ru/iot/digital-champions.pdf (дата обращения: 06.11.2022).
