Математическое моделирование системы факторов обеспечения технологического суверенитета предприятий машиностроения

Введение, обзор литературы, цель

Обеспечение технологического суверените та в машиностроении является сложным про цессом и требует не менее сложной инженер но - технической системы , включающей в себя подготовку квалифицированных специалистов , технологические инновации , исследования и разработки продукции , производственные ресурсы , промышленную экологию и другие аспекты системы . Сложная промышленная производственная система отличается высокой нелинейностью , многовариантностью и огра ниченной информацией . Ее сложная природа включает различные компоненты , многоуров - невость , открытость , нелинейность и динами ческую упорядоченность , что в итоге приводит к появлению структурной сложности .

В настоящее время вопросам обеспече ния устойчивого развития промышленных предприятий , технологического суверените та , выявлению его принципов становления , факторам , формам реализации , направлениям развития посвящено большое количество научных исследований отечественных уче ных – А . А . Афанасьева [1; 2], Д . Ю . Байда - рова [3], Н . В . Барсегян [4], М . С . Власовой [5], Ф . Ф . Галимулиной [6; 7], С . В . Ештокина [8], М . В . Кротовой [9], С . С . Кудрявцевой [10], М . В . Медведовой [11], В . К . Фальцмана [12], А . И . Шинкевича [13], Т . Н . Шушуновой

[14] и др . В зарубежных исследованиях также затронута проблема обеспечения технологи ческого суверенитета стран и его влияния на развитие инновационной экономики в усло виях трансформационных процессов [15–17].

Задача обеспечения технологического суве ренитета носит масштабный характер и охва тывает все подсистемы производства : снабже ния производственных процессов ( источники сырья , материалов , запчастей , комплектую щих ), основных фондов , IT- поддержки ( пере ход к отечественному программному обеспе чению ). Последнее становится неотъемлемым элементом выстраиваемой конкурентоспособ ной и эффективной системы менеджмента .

Отличительной особенностью предприятий машиностроительной отрасли является длительность жизненного цикла выпускаемой продукции. Принимая во внимание также ресурсные ограничения разного характера, связанные с недостатками инвестиций в развитие и модернизацию производства, пределы производительности труда и оборудования, уровень загрузки производственных мощностей и т. п., необходимо формировать ландшафт возможных направлений совершенствования деятельности предприятий, ведущий к росту его эффективности и конкурентоспособности. В этой связи перед предприятиями машиностроительного комплекса встает задача сформировать круг ключевых факторов успеха в условиях дефицита требуемых ресурсов, которые должны быть встроены в программы и стратегии развития машино строительных предприятий, а также отрасли в целом, что и отражает цель настоящего исследования. Для конкретизации будем использовать количественный подход к оценке и анализу ключевых факторов успеха. В этой связи под ключевыми факторами успеха будем понимать совокупно сть индикаторов производственно-технологического развития отрасли, позволяющих формировать конкурентное преимуще ство предприятия по различным направлениям развития – производственное, инновационное, научно-техническое и т. п.

Ключевые факторы успеха могут быть раз личного типа и классифицироваться по таким направлениям , как зависящие :

– от используемых производственных тех нологий ;

– стадий жизненного цикла выпускаемой продукции ;

– специфики производственного процесса ;

– производственных возможностей пред приятия ;

– научно - технического и инновационного потенциала предприятия ;

– кадрового состава и уровня компетенций персонала предприятия и т . п .

Методы исследования

Методологической основой исследования системы факторов обеспечения технологиче ского суверенитета предприятий машинострое ния выступили общенаучные методы : описания и сравнения , установления причинно - след ственных связей , формализации , системного и сравнительного анализа . Методической базой исследования послужили частные методы по знания : эконометриче ского моделирования , корреляционного и регрессионного анализа , компонентного и факторного анализа .

Результаты и дискуссия

В целях представления модели факторов успеха для предприятий машиностроительной отрасли в условиях обеспечения технологи ческого суверенитета воспользуемся агреги рованными статистиче скими показателями по отрасли машиностроения , проанализиро ванными авторами в сопоставимой динамике 2010–2022 гг . Описательные статистики , а также условные обозначения показателей для моделирования сведены в табл . 1.

Введем следующие обозначения для пере менных , участвующих в моделировании :

Х ₁ – доля высокотехнологичной и на укоемкой продукции в валовой добавленной стоимости , %;

Х ₂ – индекс промышленного производства ( ИПП ), %;

Табл. 1 . Описательная статистика показателей для моделирования (по машиностроительной отрасли)

Tab. 1. Descriptive statistics of indicators for modeling (for the engineering industry)

Переменная	Среднее	Минимум	Максимум	Размах	Станд. отк.	Коэффициент вариации
Х 1	21,9	19,6	25,0	5,4	1,6	7,4
Х 2	103,6	92,1	117,1	25,0	7,8	7,5
Х 3	75,5	66,6	84,4	17,8	5,2	6,8
Х 4	17,9	10,0	34,3	24,3	6,4	35,8
Х 5	6,0	4,9	6,9	2,0	0,6	10,2
Х 6	103,2	100,4	105,8	5,4	1,8	1,7
Х 7	96,0	94,7	99,6	4,9	1,6	1,7
Х 8	28,7	26,6	30,3	3,7	1,1	3,9
Х 9	40,8	39,6	42,3	2,7	0,9	2,1
Х 10	59 572,2	52 902,0	68 421,0	15 519,0	5204,9	8,7
Х 11	32,3	12,6	55,0	42,4	20,3	62,8
Х 12	869,2	580,3	1219,5	639,2	210,9	24,3
Х 13	175,3	58,7	589,3	530,6	189,3	108,0

Источник: рассчитано автором. Source: calculated by the author.

Х ₃ – ввод в действие основных фондов в расчете на 1 р . инвестиций ;

Х ₄ – доля инвестиций , направленных на реконструкцию и развитие , %;

Х ₅ – коэффициент обновления основных фондов ;

Х ₆ – индекс производительности труда , %;

Х ₇ – индекс изменения трудоемкости , %;

Х ₈ – потребление топливно - энергетических ресурсов на одного занятого , т . у . т .;

Х ₉ – доля потребления электроэнергии на технологические нужды , %;

Х ₁₀ – электровооруженность труда работ ников , кВт · ч ;

Х ₁₁ – доля предприятий , осуществляющих технологические инновации , %;

Х ₁₂ – образование отходов производства , тыс . тонн ;

Х ₁₃ – утилизация отходов производства , тыс . тонн .

Поскольку индикаторы выражены в разных единицах измерения , для последующего ана лиза и построения моделей была проведена их стандартизация , результаты которой как исходные данные для моделирования пред ставлены в табл . 2.

На основе расчета коэффициентов линей ной корреляции Пирсона была выявлена стати стически значимая связь между следующими парами показателей :

– доля высокотехнологичной и наукоемкой продукции в валовой добавленной стоимо сти и потребление топливно - энергетических ресурсов на одного занятого ( Х ₁ и Х ₈ ): коэф фициент корреляции составил 0,8, с ро стом одного показателя увеличивается другой , следовательно , чем выше доля наукоемкой продукции в формировании валовой добав ленной стоимости , тем выше потребление энергетических ресурсов на одного занятого , и наоборот ( Р ≤ 0,05);

– ввод в действие основных фондов в рас чете на 1 р . инвестиций и индекс изменения трудоемкости ( Х ₃ и Х ₇ ): коэффициент корреля ции составил 0,8, с ростом одного показателя увеличивается другой , следовательно , чем больше вводится в действие основных фондов , тем выше индекс трудоемко сти , и наоборот ( Р ≤ 0,05);

– ввод в действие основных фондов в рас чете на 1 р . инвестиций и доля предприятий , осуществляющих технологические инновации ( Х ₃ и Х ₁₁ ): коэффициент корреляции составил « минус » 0,8, с ростом одного показателя сни жается другой , следовательно , чем больше вводится в действие основных фондов , тем меньше доля предприятий , осуществляю щих технологические инновации , и наоборот ( Р ≤ 0,05); данное противоречивое утвержде -

Табл. 2 . Стандартизация исходных показателей модели

Tab. 2. Standardization of the initial indicators of the model

Год	Х 1	Х 2	Х 3	Х 4	Х 5	Х 6	Х 7	Х 8	Х 9	Х 10	Х 11	Х 12	Х 13
2010	–	1,5	–1,5	1,1	–0,2	1,1	–	–	–	–	–0,9	–	–
2011	–1,4	1,0	0,4	2,6	0,7	1,3	–	–	–	–	–0,8	–	–
2012	–1,1	–0,1	–1,1	–0,2	0,8	1,4	–	0,3	–	–1,3	–0,9	–	–
2013	–0,6	–0,9	0,8	–0,1	1,5	–0,5	–	0,2	0,2	–1,1	–0,9	–	–
2014	–0,2	–1,5	0,7	0,7	1,5	–0,4	–0,5	0,0	0,7	–1,0	–0,9	–	–
2015	–0,5	–1,1	–1,7	0,2	0,5	–1,1	1,1	–1,9	0,4	–0,8	–1,0	–	–
2016	–0,4	–0,3	1,7	0,0	–1,3	–1,6	2,2	–1,4	0,4	–0,5	–1,0	–0,5	–0,2
2017	–0,1	0,4	0,3	–0,5	–0,2	0,4	–0,8	–0,6	0,2	0,2	1,1	–0,4	–0,4
2018	–0,4	–0,5	–0,4	–0,4	–0,5	0,4	–0,3	–0,2	–1,1	0,4	1,0	0,7	2,2
2019	0,2	–0,8	1,1	–1,2	0,0	0,0	–0,1	0,4	–1,4	0,7	0,9	1,7	0,1
2020	1,9	0,8	–0,2	–0,9	–0,2	0,7	–0,7	0,8	–1,3	0,5	1,1	–1,4	–0,6
2021	1,0	1,7	–0,1	–0,7	–1,0	–1,4	–0,4	1,1	0,2	1,1	1,0	–0,6	–0,6
2022	1,5	–0,2	0,1	–0,5	–1,8	–0,3	–0,5	1,4	1,7	1,7	1,0	0,4	–0,6

Источник: рассчитано автором. Source: calculated by the author.

ние для машиностроительного комплекса мо жет быть объяснено негативной динамикой как по вводу в действие основных фондов , так и снижением уровня инновационной активности в машиностроении в последние годы ;

– коэффициент обновления основных фондов и доля потребления электроэнергии на технологические нужды (Х5 и Х9): коэффициент зали, что целесообразным является разделить совокупность показателей, характеризующих развитие предприятий машиностроительной отрасли на 4 группы факторов, о чем свидетельствуют собственные значения факторов, которые получились больше единицы (табл. 3).

Использование графического метода « ка менистой осыпи » также подтвердило целесо -

Табл. 3 . Компонентный анализ показателей, характеризующих развитие предприятий машиностроительной отрасли

Tab. 3. Component analysis of indicators characterizing the development of enterprises in the engineering industry

№ п/п	Собственное значение фактора	% объясняемой дисперсии фактора	Накопленное собственное значение фактора	Накопленный % объясняемой дисперсии фактора
1	5,339593	41,07379	5,33959	41,0738
2	3,421343	26,31802	8,76094	67,3918
3	1,861834	14,32180	10,62277	81,7136
4	1,287149	9,90115	11,90992	91,6148
5	0,601535	4,62719	12,51145	96,2420
6	0,488546	3,75805	13,00000	100,0000

Источник: рассчитано автором. Source: calculated by the author.

корреляции составил « минус » 0,9, с ростом одного показателя снижается другой , следова тельно , чем больше потребляется электроэнер гии на технологические нужды , тем меньше коэффициент обновления основных фондов , и наоборот ( Р ≤ 0,05);

– индекс изменения трудоемкости и доля предприятий , осуществляющих технологиче ские инновации ( Х ₇ и Х ₁₁ ): коэффициент корре ляции составил « минус » 0,9, с ростом одного показателя снижается другой , следовательно , чем меньше трудоемко сть производства , тем выше доля предприятий , осуществляющих технологические инновации , и наоборот ; следовательно у работников высвобождается время от производственной деятельности на прочие виды деятельности , способствующие инновациям – НИОКР , инжиниринг , проекти рование и т . п . ( Р ≤ 0,05).

Определим количество факторов успеха для предприятий машиностроительной отрасли, принимая во внимание ресурсные ограничения по росту объемов производства, инновационной активности, производительности труда и энергоэффективности, инвестициям. Для этого воспользуемся процедурой компонентного анализа, результаты которого пока- образность разделения совокупности показателей, характеризующих развитие предприятий машиностроительной отрасли на 4 группы факторов, о чем свидетельствует максимальное замедление темпов прироста дисперсии, объясняемой фактором, начиная с четвертого шага (рис. 1).

Далее на основе процедуры факторного анализа было получено распределение пока зателей предприятий машиностроительной от расли по ключевым факторам успеха ( табл . 4).

Показатель включался в « фактор успеха », если его коэффициент корреляции с фактором по модулю превышал 0,6 и являлся статисти чески значимым ( Р ≤ 0,05). В моделировании применялся метод вращения компонент « ци клический сдвиг » (Varimax raw).

Так , первый , наиболее значимый ключевой фактор успеха образован показателями , харак теризующими ресурсосбережение и наукоем - кость производства ( Х ₁ – доля высокотехно логичной и наукоемкой продукции в валовой добавленной стоимости , %; Х ₈ – потребление топливно - энергетических ресурсов на одного занятого , т . у . т .; Х ₁₀ – электровооруженно сть труда работников , кВт · ч ), на его долю при ходится 27 % успеха деятельности предпри -

Рис. 1. Метод «каменистая осыпь» для определения числа факторов

Fig. 1. The «rocky scree» method for determining the number of factors

Источник: рассчитано и построено автором.

Source: calculated and built by the author.

Табл. 4 . Распределение показателей предприятий машиностроительной отрасли по ключевым факторам успеха

Tab. 4. Distribution of indicators of enterprises in the engineering industry by key success factor

Показатель	Фактор 1	Фактор 2	Фактор 3	Фактор 4
	Ресурсосбережение и наукоемкость производства	Производительность труда, инновации, основные фонды	Основные фонды, энергоресурсы и инвестиции в модернизацию	Экологизация и темпы роста производства
Х 3	–0,22	–0,94	0,01	0,20
Х 7	–0,49	–0,78	0,30	0,07
Х 11	0,52	0,76	–0,32	0,02
Х 6	0,02	0,63	–0,58	0,17
Х 5	–0,12	0,16	–0,97	0,01
Х 9	0,15	–0,09	0,90	–0,12
Х 4	–0,70	–0,08	0,70	–0,11
Х 12	0,20	–0,06	–0,09	0,96
Х 2	0,22	0,18	0,05	–0,87
Х 13	–0,54	0,42	–0,11	0,63
Х 8	0,89	0,40	0,08	–0,07
Х 10	0,86	0,41	0,28	0,11
Х 1	0,74	0,23	0,06	–0,50
Извлеченная переменная	3,52	3,10	2,87	2,42
Доля объясняемой дисперсии	0,27	0,24	0,22	0,19

Источник: рассчитано автором. Source: calculated by the author.

ятий машиностроения в условиях ресурсных ограничений .

Второй по значимости ключевой фактор успеха образован показателями , характери зующими производительность труда , инно вационную активность и состояние основных фондов на предприятии ( Х ₃ – ввод в действие основных фондов в расчете на 1 р . инвести ций ; Х ₇ – индекс изменения трудоемкости , %; Х ₁₁ – доля предприятий , осуществляющих технологические инновации , %), на его долю приходится 24 % успеха деятельности пред приятий машиностроения в условиях ресурс ных ограничений .

Третий по значимости ключевой фактор успеха сформирован показателями , харак теризующими состояние основных фондов , энергоресурсы и инвестиции в модернизацию ( Х ₄ – доля инвестиций , направленных на ре конструкцию и развитие , %; Х ₅ – коэффициент обновления основных фондов ; Х ₉ – доля по требления электроэнергии на технологические нужды , %), на его долю приходится 22 % успе ха деятельности предприятий машинострое ния в условиях ресурсных ограничений .

Замыкающий четвертый по значимости ключевой фактор успеха сформирован пока зателями , характеризующими экологизацию и темпы роста производства ( Х ₂ – ИПП , %; Х ₁₂ – образование отходов производства , тыс . тонн ; Х ₁₃ – утилизация отходов производства , тыс .

тонн .), на его долю приходится 19 % успеха деятельности предприятий машиностроения в условиях ресурсных ограничений .

Таким образом , выделенные четыре фак тора формируют свыше 90 % (92 %) успеха предприятий машиностроительной отрасли в условиях ресурсных ограничений ( рис . 2).

Обращает на себя внимание , тот факт что доли дисперсий ключевых факторов успеха являются примерно равнозначными , что по зволяет говорить о необходимости их сбалан сированного сочетания для развития предпри ятий машиностроительной отрасли .

Реструктуризация промышленности спо собствовала смещению фокуса внимания с сырьевого характера производства в России к необходимости создания ряда собственных про изводственных систем , способных восполнить о слабленный технологический суверенитет национальной экономики . Локальных усилий ( на микроуровне ) недостаточно для обеспе чения существенного результата в развитии промышленности . На фоне текущих ускорен ных преобразований требуется формирование усовершенствованной методологической базы организации производства и обеспечения кон курентоспособного качества продукции маши ностроения путем развития системы принципов производственного менеджмента , адекватной специфике интегрированного взаимодействия предприятий . Авторами предложен комплекс

• ■    Ресурсосбережение и наукоемкость производства (фактор 1)

• ■    Производительность труда, инновации, основные фонды (фактор 2)

• ■    Основные фонды, энергоресурсы и инвестиции в модернизацию (фактор 3)

Экологизация и темпы роста производства (фактор 4)

• ■    Прочие факторы

Рис. 2. Доли дисперсий факторов, формирующих успех предприятий машиностроительной отрасли

Fig. 2. The share of variances of factors shaping the success of enterprises in the engineering industry Источник: составлено автором.

Source: compiled by the author.

Единой цифровой платформы

Совместного решения проблем

Соблюдения критической массы

। Единства

11 целей

Кооперации ] । Коммуникации и защиты [ । информации

Открытости । Системной [ Конвергенции | Унификации [ инженерии I I

Многомодельности

I________] ।________J !__________|                                              I I

Рис. 3. Принципы производственного менеджмента в контексте интеграции предприятий и обеспечения технологического суверенитета

Fig. 3. Principles of production management in the context of enterprise integration and ensuring technological sovereignty

Источник: составлено автором.

Source: compiled by the author.

принципов , который позволяет разработать регламент процесса интегрированного взаи модействия вузов и предприятий в условиях реализации наукоемкого проекта высокотех нологичной продукции , стандарты интеграции и конвергенции , повысить управляемость сложной технической системой , определить направления конвергенции производственных систем и обеспечить « мягкую » трансформацию производственных процессов в единую инте грированную систему ( рис . 3).

Отличие предложенной структуры прин ципов производственного менеджмента от известных частных принципов организации производства и интеграции состоит в комплекс ном подходе и адаптации производственных процессов к условиям высокой степени неопре деленности и риска посредством объединения знаний , компетенций , технологий на базе ин тегрированного взаимодействия предприятий .

Заключение

Таким образом , по результатам исследова ния можно сделать следующие выводы :

• 1)    успех развития предприятий машино строительной отрасли в равнозначной мере определяется сбалансированным сочетанием ресурсосбережения и наукоемкости производ ства ; повешением производительности труда , ростом инновационной активности , обновле нием основных фондов ; энергосбережением и инвестициями в модернизацию производства ; экологизацией и темпами роста производства ;

• 2)    существенное влияние на формирова ние успеха развития предприятий машино строительной отрасли оказывают реализация политики ресурсосбережения и повышение наукоемкости , технологичности производства ;

• 3)    предложенный комплекс принципов производственного менеджмента позволяет определить направления конвергенции произ -

• водственных систем и обеспечить «мягкую» трансформацию производственных процессов в единую интегрированную систему.

Представленные результаты моделирования и полученные на их основе выводы могут быть использованы на предприятиях машиностроительной отрасли при разработке программ модернизации научно-технологической базы с привязкой к ключевым показателям эффективности деятельности, что позволит проводить мониторинг качества реализации данных программ и инфраструктурных проектов отрасли, выявлять взаимосвязи между индикаторами производственно-технологического развития, выстраивать цепочку приоритетов развития в условиях ресурсных ограничений по инвестициям, производительности и производственным мощностям.