МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ УРОВНЯ ЦИФРОВОЙ ЗРЕЛОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ АВИЦИОННОЙ ОТРАСЛИ
DOI:
https://doi.org/10.52167/1609-1817-2022-123-4-509-519Ключевые слова:
авиационная отрасль, цифровая трансформация, инструменты, технологии, модель, трансформация, вероятность, имитация, уровень зрелостиАннотация
В статье поставлена цель разработки методики количественного оценивания и прогнозирования уровня цифровой зрелости предприятий и основных бизнес-процессов авиационной отрасли. Модель цифровой зрелости авиационной отрасли рассматривается как композиция экспертно - взвешенных по уровню значимости технологий системы цифровой трансформации. В структурно-функциональной модели цифровой трансформации авиапредприятия наиболее перспективными и практически значимыми технологическими направлениями являются: «Инфраструктура и инструменты»; «Процессы и продукты»; «Данные»; «Модели»; «Кадры». Кадры оцениваются индивидуально по совокупности индикаторов качества. Интегрирующим фактором и инструментом в среде цифровой трансформации является технологии - Big Data. Формализация процесса оценки уровня цифровой зрелости предприятия опирается на многоподходную методику с использованием разделов теории вероятностей, математической статистики, теории нечетких множеств, имитационного моделирования, метода экспертных оценок. Нечеткая модель оценки уровня цифровой зрелости представляет композицию цифровых технологий: «Инфраструктура и инструменты»; «Процессы и продукты»; «Данные»; «Модели»; «Кадры». Оптимизация параметров нечеткой модели осуществляется имитационным исследованием. Агрегировние результатов нечеткого имитационного и аналитического оценивания уровня цифровой зрелости авиационного предприятия опирается на нейронный подход.
Библиографические ссылки
[1] Роджерс Д.Л. Цифровая трансформация: практическое пособие / пер. с англ. - М.: Точка, 2017. С. 7.
[2] Грибанов Ю.И. Цифровая трансформация социально-экономических систем на основе развития института сервисной интеграции: дис. ... д-ра экон. наук. - СПб.: Санкт-Петербургский государственный экономический университет, 2019. URL: https://unecon.ru/sites/default/files/dissgribanovui.pdf (дата обращения: 08.10.2020).
[3] Исаев Е.А., Коровкина Н.Л., ТабаковаМ.С. Оценка готовности ИТ-подразделения компании к цифровой трансформации бизнеса // Бизнес-информатика. 2018. № 2 (44). С. 55-64. DOI: 10.17323/1998-0663.2018.2.55.64.
[4] Методические рекомендации по цифровой трансформации государственных корпораций и компаний с государственным участием / Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации. URL: https://digital.gov.ru/ uploaded/files/mr-po-tst-gk.pdf (дата обращения: 08.10.2020).
[5] Прохоров А., Коник Л. Цифровая трансформация: анализ, тренды, мировой опыт. - М.: АльянсПринт, 2019. - 368 с.
[6] Оценка цифровой зрелости //cdto.wiki›
[7] strategy.cdto.ranepa.ru›4-2-cifrov...
[8]Методика расчета показателя »достижение »цифровой зрелости»...//consultant.ru›document/cons_doc_la...
[9]Государственная Программа «Цифровой Казахстан»//Утверждена Постановлением Правительства Республики Казахстан от 12 декабря 2017 года № 827
[10] Абдрахманова Г.И., Быховский К.Б., Веселитская Н.Н., Вишневский К.О., Гохберг Л.М. Цифровая трансформация отраслей: стартовые условия и приоритеты. XXII Международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества. - Москва, 2021 г. с. 11-16.
[11] Алтухов А.И., Дудин М.Н., Анищенко А.Н. Цифровая трансформация как технологический прорыв и переход на новый уровень развития России // Продовольственная политика и безопасность. 2020. – Том 7. – № 2. – С. 81-96. – doi: 10.18334/ppib.7.2.100923.
[12] Исаев Е.А., Коровкина Н.Л., Табакова М.С. Оценка готовности ИТ-подразделения компании к цифровой трансформации бизнеса// Методические положения по интеграции высокотехнологичных предприятий промышленности в цифровое пространство (на примере предприятий авиастроительной отрасли)» //cyberleninka.ru›article/n/metodich...
[13] Big Data - что такое системы больших данных? Развитие...//promdevelop.ru›industry/big-data.
[14] Big Data - что такое системы больших данных? Развитие...//promdevelop.ru›industry/big-data
[15] Что такое цифровой двойник (Digital twin): технология и ее... future2day.ru›texnologiya-cifrovyx...
[16] Рахметуллина С.Ж., Бугубаева А.Ж. Применение технологии Data Mining с целью прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха.//Вестник Восточно-Казахстанского технического университета им. Д. Серикбаева. – 2018. – №4 (82). – С. 177-183.
[17] Бююль А., Цефель П. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. ISBN: 5-93772-032-6. - М.: ДиаСофт, 2001. – 608 с.
[18] Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей [Текст]/ А.Н. Горбань. – М.: СССР-США СП «ПараГраф», 1990. – 160 с. 25.
[19]Методический подход к управлению рисками транспортно-логистического бизнес-блока холдинга «РЖД» // Конкурентоспособность в глобальном мире: экономика, наука, технологии . – 2016 . – No 9–1 .– С.79–82.
[20] Цифровая трансформация и цифровая зрелость бизнеса//datalab-nsu.ru›digital-transformat...// Zadeh, Lotfi. Fuzzy Sets / Information and Control, 8(3), June 1965. – P. 338–52.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2022 Беглан Тойганбаев, Кайрат Кошеков, Абай Кошеков, Карлыгаш Алибеккызы, Айжан Байдильдина
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
