Оценка эффективности внедрения сквозных цифровых технологий — практическая методика и влияние на ВВП

СОТ представляет методику расчета эффективности внедрения цифровых продуктов, разработанную группой экспертов, на примере комплекса ИНКОНА и применительно к промышленному сектору России.

Следует отметить, что достижение необходимых показателей возможно только при совокупном применении элементов Индустрии 4.0: платформами управления жизненным циклом изделий, средствами автоматизированного проектирования, автоматизированным производством, корпоративной культурой и другими. Без управления данными об объекте и человеке и информации о взаимодействии человека с объектом (в нашем случае — технология ИНКОНА) эффективность остальных элементов Индустрии 4.0 резко снижается, в отдельных случаях теряет функциональные возможности полностью.


Исходные данные

При определении исходных параметров расчета эффективности применялись:

1. Комплексный отчет McKinsey «Цифровая Россия 2018».

2. Международные практики:

отчеты и декларации промышленников о результатах внедрения элементов Индустрии 4.0, методологически схожих с компонентами и технологическими приемами ИНКОНА.

3. Метод Дельфи как способ установки исходных показателей, основанный на экспертном мнении представителей промышленности.

В состав экспертной группы вошли более 27 экспертов разного уровня и отраслевой направленности. В нашем случае использовали возможность экспертов задействовать подконтрольные ресурсы для формирования оценки.

4. Снижение/сокращение межоперационных издержек по усредненным показателям на базе показаний Дельфи и публичной информации об эффективности внедрения элементов цифровизации.

Методика, основанная на теории трансакционных издержек Р. Коуза, трудах К. Эрроу и О. Уильямсона, позволяет производить оценку величины межоперационных издержек относительно самих операций. Сокращение ТАИ является одним из самых важных показателей внедрения, при этом по мере снижения операционных издержек должны улучшаться показатели, из-за которых они существуют.

5. Эмпирический способ.

В число организаций, которые являлись предметом анализа, входят: АО «Вертолетная Сервисная Компания», АО «Новосибирский авиаремонтный завод», АО «Вертолет-сервис», АО «Камов», АО «УЗГА», АО «ХК «Сухой», АО «Иркут», АО «ЦС «Звездочка», АО «Севмаш», АО «РСК «МиГ», а также более 100 поставщиков комплектующих изделий, средств наземного обслуживания и вооружений. Последние изыскания проводились на основе контрактов с АО «Вертолеты России», фактически включавших элементы идеологии ИНКОНА.


Опорные источники

Для расчета удельных итоговых показателей применялись:

1. Комплексный отчет McKinsey – «Цифровая Россия 2018».

2. Многоуровневый эффект с учетом мультипликативного показателя для государства.

3. Приведенная далее методика, являющаяся совокупностью общепринятых отечественных и международных практик для такого рода вычислений.



Расчет эффективности

E = [P + А]*K = [P + f’(p)]*K

Основная формула

E=[P+A]∗K

Где P – эффект от внедрения в производство, A – эффект от использования потребителем, K – мультипликативный эффект для государства.

Прямой эффект. Пример (P не ограничивается Pc, Po, Ni)

P=Pc+Po+Ni

Pc – снижение себестоимости и повышение качества продукции; как следствие – повышение показателей престижа и репутации – 8 -16%

Po – эффект от улучшения качества ППО – 15-25%

Ni – эффект от повышения эффективности НИОКР – 10-15%

Итого: P = 10-15%

Закон распределения вероятностей Гаусса определяет уточненный результат от прямого эффекта

P=1/(σ√π)∗e^(-(x-a)^2/(2σ^2 ))

a – математическое ожидание, х – дискретный интервал, σ – среднеквадратичное отклонение.

Принимая а = x; , σ = 4,5

P=1/(4,5√π)∗e^0 = 0.125

Таким образом, прямой эффект в процентном отношении: P=12.5%


A – эффект от использования потребителем

A = M + Eq + Sp + Os + Co

M – управление эксплуатацией 10-15%

Eq – повышение функциональной готовности объекта/продукта (availability) – 13-18%

Sp – оптимизация логистической поддержки – 8-13%

Os – безопасность (в т.ч. экология, профессиональная осведомленность) – 1-3%

Сo – реакция на рекламации, сокращение рекламаций – 2-5%

Итого: A = 5-10%

Закон распределения вероятностей Гаусса определяет уточненный результат указанного эффекта (аналогично P) A =7,5%

A  является производной линейной функцией от P,  т.е. U=f’(p) = a*p = 0.6*12.5%

Где a – линейный коэффициент.


K — мультипликативный эффект для государства

 — оптимизация и ускорение производственных циклов – 5-7%

 — увеличение экспортного потенциала российских товаров и услуг за счет повышения престижа и маркетинговой ценности российской продукции – 5-8%

 — повышение качества рабочей силы из за новых методов подачи/усвоения профессиональных знаний, новых методов выполнения работы – 5-10%

 — снижение брака и невосполнимых материальных/ресурсных потерь – 3-7%

 Итого: K = 5-10%

Закон распределения вероятностей Гаусса определяет уточненный результат указанного эффекта (аналогично P) K =7,5%


E = [P + A]*K = [P + f’(p)]*K

E = [12.5% + 7.5%]*1.075 = 21,5%

Эффект от внедрения ИНКОНА в совокупности с иными по функциональному назначению элементами Индустрии 4.0 в суммарном относительном выражении составляет 21,5%.



Внедрение INCONA применительно к России

Доля цифровой экономики в ВВП России составляет 3,9%, что в 2–3 раза ниже, чем у стран-лидеров: США – 10,9%, Китай – 10%, ЕС – 8,2%, Бразилия – 6,2%.
(данные Глобального института McKinsey)

Применение глубокой цифровизации по модульному принципу, использование конечных продуктов – систем обращения с информацией – INCONA в различных отраслях и сферах хозяйственной деятельности наряду с другими элементами цифровой экономики позволит обеспечить существенный рост макроэкономических показателей в краткосрочной и долгосрочной перспективах, а по ряду направлений – выйти на опережающие показатели в мире.

Цифровые преобразования – один из главных факторов мирового экономического роста. По оценкам Глобального института McKinsey сегодня Россия не входит в группу лидеров развития цифровой экономики по многим показателям: уровню цифровизации, доле цифровой экономики в ВВП, средней задержки в освоении технологий, применяемых в странах-лидерах.

Потенциал роста доли цифровой экономики в структуре ВВП России от внедрения INCONA в совокупности с иными элементами Индустрии 4.0 на 2025 год может составить до 8,7%.

Показатели по промышленному сектору и ВВП в целом. Эффект внедрения INCONA в совокупности с иными по функциональному назначению элементами Индустрии 4.0

Для калькуляции использованы показатели исследований: Росстат; ЦБ РФ; IHS; IMF; The Internet of Things: Mapping the value beyond the hype, McKinsey Global Institutе.

При внедрении INCONA и последующем обеспечении показателей эффективности общий прирост ВВП России может составить 0,275 — 0,932% в год.