Logo Международный форум «Евразийская экономическая перспектива»
На главную страницу
Новости
Информация о журнале
О главном редакторе
Подписка
Контакты
ЕВРАЗИЙСКИЙ МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-АНАЛИТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ English
Тематика журнала
Текущий номер
Анонс
Список номеров
Найти
Редакционный совет
Редакционная коллегия
Представи- тельства журнала
Правила направления, рецензирования и опубликования
Научные дискуссии
Семинары, конференции
 
 
Проблемы современной экономики, N 2 (70), 2019
ЭКОНОМИКА, УПРАВЛЕНИЕ И УЧЕТ НА ПРЕДПРИЯТИИ
Конников Е. А.
старший преподаватель высшей инженерно-экономической школы
Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого,
аспирант кафедры экономики и управления предприятиями и производственными комплексами
Санкт-Петербургского государственного экономического университета


Нечетко-множественная модель оценки уровня инвестиционной привлекательности интеграции аддитивных технологий в производственный процесс промышленного предприятия
Определение эффективных векторов модернизации, на сегодняшний день, является одной из наиболее актуальных проблем, стоящих перед представителями отраслей промышленности. Переход к шестому технологическому укладу способствует ужесточению конкурентной борьбы практически на всех рынках промышленной продукции. Во многом это обусловлено тем, что существующие технологические системы находятся на пике своей эффективности. Дальнейшее развитие требует качественных изменений. Однако, кардинальная модернизация является долгосрочным и высокорисковым процессом. Именно поэтому вопрос создания эффективных моделей оценки стратегических направлений модернизации технологических процессов становится все более актуальным для промышленных предприятий. В рамках данной статьи подробно рассматривается вектор модернизации технологических процессов промышленного предприятия, основанный на интеграции аддитивных технологий. В результате, формируется модель, позволяющая оценивать уровень инвестиционной привлекательности интеграции аддитивных технологий в производственный процесс промышленного предприятия
Ключевые слова: аддитивные технологии, шестой технологический уклад, производственный процесс, нововведения, промышленное предприятие, нечетко-множественный подход
УДК 330.45; ББК 65.053   Стр: 83 - 86

На сегодняшний день процесс перехода к шестому технологическому укладу стал очевиден каждому. Существующие технологические системы достигают оптимизационного пика, что, в условиях конкурентной среды, порождает необходимость их качественного изменения (кардинальной модернизации). Данная проблема особенно актуальна для представителей отраслей промышленности, так как инвестиции в данном случае носят более долгосрочный характер. Ее решению всегда уделялось внимание [4, 11, 13]. Однако, раскрывая суть качественных изменений технологических процессов на промышленном предприятии, мы говорим о формировании новой промышленности, «Промышленности 4.0» [12].
Существующие научные школы исследуют, как правило, узкие направления модернизации технологических процессов промышленных предприятий, которые имеют отраслевую, географическую или потребительскую специфику. При этом процесс кардинальной модернизации подразумевает изменение одной из следующих составляющих технологического процесса:
1. Оборотных ресурсов, в частности интеграция новых материалов, с целью получения новых свойств конечного продукта, и/или получения принципиально нового продукта и/или снижение производственных издержек;
2. Технологий производства, что, как правило, выражается в интеграции нового производственного оборудования;
3. Потребительской ценности, что позволяет выходить на принципиально новые рынки, и/или выходить на смежные рынки, и/или удовлетворять иные потребности уже существующих покупателей.
Эффективность каждого из возможных направлений модернизации технологических процессов может кардинально разниться в зависимости от множества факторов. Однако, на уровне стратегического планирования, промышленное предприятие может применять каждое из описанных направлений. Процесс сравнения данных направлений может строиться на основе трех ключевых критериев:
1. Капиталоемкость;
2. Уровень риска;
3. Долгосрочный экономический эффект.
Следует предположить, что долгосрочный экономический эффект выше при интеграции новых материалов и/или технологий производства. Это объясняется тем, что исключительно использование новых материалов и/или технологий производства позволит сформировать принципиально новые свойства конечного продукта, которые, в свою очередь, позволят создавать новую потребительскую ценность. При этом уровень риска имеет незначительные отклонения для большинства возможных сценариев. Капиталоемкость при этом имеет значительно более низкие результаты в случае направлений, не предполагающих интеграцию новых материалов и/или технологий производства. В первую очередь, это обусловлено тем, что данные рынки ненасыщенные, а производители не в состоянии создавать эффект от масштаба. Следовательно, наиболее перспективным для промышленных предприятий, в рамках перехода к новому технологическому укладу, является модернизация технологических процессов, посредством интеграции новых материалов и/или технологий производства [14,17].
Одними из ключевых передовых производственных технологий, обеспечивающих переход к шестому технологическому укладу, являются аддитивные технологии. Аддитивные технологии (от английского Additive Fabrication) — обобщенное название технологий, предполагающих изготовление изделия по данным цифровой модели (или CAD-модели) методом послойного добавления (add, англ. — добавлять, отсюда и название) материала [9]. Реализация технологических решений на основе аддитивного оборудования подразумевает одновременную интеграцию новых материалов и принципиально новых технологий производства.
В статье [16] утверждается, что аддитивное производство в настоящее время позиционируется как источник новой промышленной революции. Данная технология дает возможность производить уникальные изделия без применения специализированных инструментов. Идентичного мнения придерживаются авторы статьи [15]. Авторы рассматривают аддитивное производство как новый, революционный этап в мировом производстве. В качестве экономических преимуществ аддитивных технологий рассматриваются: снижение постоянных расходов; отсутствие расходов на дополнительное оборудование, а, следовательно, и амортизационных расходов, связанных с дополнительным оборудованием; снижение рисков и уменьшение управленческих расходов. В статье [18] авторами отмечаются практически неограниченные возможности в области дизайна конечного изделия; отсутствие необходимости в специализированной оснастке и низкие издержки.
Таким образом, можно заключить, что процесс интеграции аддитивных технологий в существующие производственные процессы промышленных предприятий в ближайшем будущем может стать объективной реальностью. Однако, принятие решения об интеграции аддитивных технологий на коммерческие промышленные предприятия является комплексным и неоднозначным. Данное решение зависит от множества факторов, а результат подвержен высокому уровню неопределенности. Следовательно, вопрос формирования инструмента оценки инвестиционной привлекательности подобного перехода является чрезвычайно актуальным. Автором принято решение сформировать инструмент, позволяющий определить уровень инвестиционной привлекательности интеграции аддитивных технологий в производственный процесс промышленного предприятия.
Подобные комплексные объекты становились объектами исследования многих авторов. Методология оценки схожих по структуре объектов достаточно разнообразна и представлена в таких работах как [1, 3, 5, 6]. Практический аспект применения подобных моделей оценки представлен в работах [4, 7, 8, 14]. Отдельно необходимо выделить работу [10]. В данной работе автор предлагает принципиально новый подход к оценке уровня качества производственного процесса, учитывающий изменения, как во внешней, так и во внутренней среде. Также необходимо отдельно отметить работу [2], так как в данной работе автор рассматривает оценку синергетического эффекта взаимодействия объектов макро уровня. Специфика объекта такова, что применение какого-либо из распространенных методов оценки в чистом виде не эффективно. Точная и адаптивная модель оценки перспективности инвестиционной привлекательности интеграции аддитивных технологий не может строиться на исключительно статистической или исключительно экспертной информации. Невозможность использования статистических методов оценки определяется невозможностью получения достаточного количества эмпирического материала для формирования достоверной базы исследования. При этом экспертные методы несут субъективные черты, что значительно повышает риск ошибки эксперта. Решение вопроса повышения точности результатов оценки подобных явлений, лежит в области применения моделей, построенных на базе теории нечетких множеств. Методы, основанные на теории нечетких множеств, базируются на системе экспертных оценок, однако, в отличие от статистических и экспертных методов оценки, они дают возможность учитывать уровень неопределённости, по­средством использования функций принадлежности (µ(х) ∈ [0; 1]) подмножества заданному множеству.
В данном случае оценка инвестиционной привлекательности интеграции аддитивных технологий производится на базе системы показателей, выстроенных по иерархическому принципу, и определяемых в различных единицах измерения. На первом уровне системы находятся укрупненные критерии, совокупное взаимодействие которых синергетически влияет на уровень инвестиционной привлекательности. В данном случае предполагается использовать затратный подход и измерять инвестиционную привлекательность через потенциал снижения затрат. Второй уровень системы представлен конкретными показателями, оказывающими влияние на тот или иной критерий. Надо отметить, что данные показатели описывают состояние как внешней, так и внутренней среды промышленного предприятия. При этом, как уже отмечалось ранее, они включают в свой состав как статистические, так и экспертные величины. Система данных показателей представлена в таблице 1.
Таблица 1
Показатели, характеризующие уровень инвестиционной привлекательности интеграции аддитивных технологий в производственный процесс промышленного предприятия
Составлено автором на основании эмпирического исследования
Сформированная модель имеет 2 лингвистические переменные:
Переменная №1 — уровень инвестиционной привлекательности интеграции аддитивных технологий в производственный процесс промышленного предприятия
Переменная №2 — уровень каждого рассматриваемого частного показателя (всего 20 показателей). Терм-множество каждой лингвистической переменной состоит из 5 подмножеств:
Лингвистическая переменная №1:
1. Абсолютно непривлекательна;
2. Практически непривлекательна;
3. Привлекательность неопределённая;
4. Достаточно привлекательна;
5. В высшей степени привлекательна.
Лингвистическая переменная №2
1. Чрезвычайно низкое значение показателя;
2. Низкое значение показателя;
3. Среднее значение частного показателя;
4. Допустимое значение показателя;
5. Высокое значение показателя.
Каждому из показателей присвоен свой уровень значимости ri. В соответствии с иерархией системы было установлено, что показатели первого уровня имеют одинаковую значимость, так как каждый из них характеризует отдельную составляющую, оказывающую влияние на интегральный показатель, и не может рассматриваться в отрыве от остальных. Показатели второго уровня одинаково значимы для показателей первого уровня, следовательно, доли значимости равномерно распределяются внутри каждой группы. На рисунке 1 приведена иерархическая система влияния показателей вместе с установленной значимостью каждого из них.
Рис. 1. Система показателей и уровни значимости показателей значимости привлекательности аддитивных технологий
Составлено автором на основании эмпирического исследования
В качестве классификатора уровня перспективности интеграции новых материалов применяется разработанный Недосекиным А.О. и наиболее часто применяемый, стандартный пятиуровневый 01-классификатор, где функции принадлежно­сти — трапециевидные треугольные числа [13]. Данный классификатор имеет 5 узловых точек, в которых значение функции принадлежности равно единице (0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9).
Для каждого из частных показателей сформирован классификатор текущих значений. Данные классификаторы строятся на основе статистической информации по отраслям, а критерием распределения является частота попадания значения показателя в интервал. В том случае, если показатель является экспертным, классификатор также строится на основе экспертной оценки.
По результатам расчета каждого из частных показателей, проводится распознавание их значений по критерию λij ∈ [0; 1]. Данный показатель соотносит значения частных показателей со значениями 01-носителя:

(1)

где a3* и а4* — Т-числа i-го подмножества терм-множества.

По результатам распознавания значений частных показателей, рассчитывается интегральный показатель уровня инвестиционной привлекательности интеграции аддитивных технологий в производственный процесс промышленного предприятия:

(2)
где pj — узловые точки 01-носителя

Полученный интегральный показатель уровня инвестиционной привлекательности интеграции аддитивных технологий в производственный процесс промышленного предприятия лингвистически интерпретируется, аналогично частным показателям. В завершении мы получаем трактовку уровня перспективности интеграции аддитивных технологий и степень уверенности исследователя в данной трактовке.
Лингвистическая интерпретация конечного результата позволяет точно ответить на вопрос стоит ли предприятию инвестировать в технологический переход, а лингвистическая интерпретация промежуточных результатов позволит понять причину того или иного ответа. Дальнейшее развитие данной модели заключается в ее апробации. По результатам апробации предполагается уточнение нечетко-логических классификаторов частных показателей, а также уточнение их состава и весов. Данная модель будет полезна как развитым промышленным предприятиям, думающим об интеграции аддитивных технологий, так и ученым-исследователям в области передовых производственных технологий.


Литература
1. Аренков И.А., Домнин В.Н., Погребова О.А. Маркетинг и брендинг в нефтегазовой промышленности: Монография / Под ред. И.А. Аренкова. — Санкт-Петербург, 2015.
2. Багиев Г.Л. Маркетинг технологий и инновационной культуры системно-пространственного комплекса «ПНО» // Производство, наука и образование России: новые вызовы: Сборник материалов III международного конгресса / Под общ. ред. С.Д. Бодрунова. — 2017. — С. 655–665.
3. Багиев Г.Л., Пинчук А.В. Стратегия независимой потребительской оценки стейкхолдерами маркетинговой системы уровня эффективности социальных и экономических инноваций на основе blockchain-технологии // Маркетинг в России. 2018: Справочник Гильдии Маркетологов / Под общ ред. И.С. Березина. — М., 2018. — С. 83–93.
4. Багиев Г.Л., Селимьянова И.Г., Сучков В.А. Проблемы энергосберегающих нововведений и эффективность промышленного производства: Монография / Багиев Г.Л., Селимьянова И.Г., Сучков В.А. и др. — Ленинград, ЛГУ, 1987. — 191 с.
5. Багиев Г.Л., Серова Е.Г. Моделирование материально-виртуальных потребительских ценностей и математическая компетентность маркетологов (дизайн — структура — модель — функция — оценка) // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. — 2017. — № 1–2 (103). — С. 94–100.
6. Глушак Н.В., Алексеев А.А., Титов А.Б. Ситуационная оценка направлений реализации национального инновационного потенциала // Вестник Орловского государственного аграрного университета. — 2012. — №1(34). — С. 166–169.
7. Забелин Б.Ф. Анализ систем оперативно-производственного планирования // Экономические науки. — 2009. — № 54. — С.149–152.
8. Забелин Б.Ф. Экономическая природа процесса управления развитием организационных форм производственных систем // Экономика и предпринимательство. — 2016. — № 6 (71). — С. 1052–1055.
9. Зленко М.А., Попович А.А., Мутылина И.Н. Аддитивные технологии в машиностроении. — СПб.: Изд. СПБПУ, 2013. — С. 5.
10. Клочков Ю.С. Методика оценки уровня качества производственного процесса // Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова. — 2010. — № 4 (32). — С. 62–64.
11. Клочков Ю.С., Яницкая Т.С., Стрельников Е.А., Ярыгин С.А., Прохорова О.В. Методика моделирования бизнес-процессов // Проблемы машиностроения и автоматизации. — 2005. — № 4. — С. 26–34.
12. Конников Е.А., Барсков В.В. Цель российской промышленности и результаты ее достижения на современном этапе // Экономика и предпринимательство. — 2015. — № 11–2 (64). — С. 167–170.
13. Недосекин А.О. Методологические основы моделирования финансовой деятельности с использованием нечетко-множественных описаний: Дисс.... докт. экон. наук / Санкт-Петербургский государственный университет экономики и финансов. — СПб., 2003.
14. Погребова О.А. Сегментация российских потребителей отрасли товаров и услуг здорового образа жизни //Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Экономика и менеджмент. — 2015. Т. 9. — № 3. — С. 119–128.
15. Cătălina Cozmei, Florentin Caloian. Additive manufacturing flickering at the beginning of existence // Procedia Economics and Finance № 3, 2012;
16. Christian Weller, Robin Kleer, Frank T. Piller Economic implications of 3D printing: Market structure models in light of additive manufacturing revisited // International Journal of Production Economics, June 2015;
17. Konnikov E.A., Pogrebova O.A., MaskovaYu.R., Glukhov V.V. Real options valuation of additive production // Всборнике: Reliability, Infocom Technologies and Optimization (Trends and Future Directions) 6th International Conference ICRITO. 2017. С. 557–563;
18. Stephen Mellor, Liang Hao, David Zhang Additive manufacturing: A framework for implementation // International Journal of Production Economics, March 2014.

Вернуться к содержанию номера

Copyright © Проблемы современной экономики 2002 - 2019
ISSN 1818-3395 - печатная версия, ISSN 1818-3409 - электронная (онлайновая) версия