Цифровая трансформация: открытие нового измерения в эффективности производства

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Производственный сектор находится на пороге цифровой революции, которая обещает коренным образом изменить его операционный ландшафт. Исследование посвящено цифровой интеграции в сфере производства и освещает процесс цифровой трансформации и его последствия. Дискуссия начинается с анализа текущего состояния цифровой трансформации в производственном секторе, с особым акцентом на технологиях Интернета вещей (IoT), искусственного интеллекта (AI), цифрового двойника (DT) и робототехники, которые находятся на переднем крае повышения эффективности и стимулирования инноваций. Значительное внимание уделено опыту Китая в цифровой трансформации производства и вызовам, с которыми могут столкнуться производители, включая культурную инертность и недостаток навыков. Описаны пути преодоления этих препятствий. Рассматриваются варианты выхода на перспективные траектории и инновации в цифровизации производства, прогнозируются последствия появления таких технологий, как передовая робототехника, связь 5G, устойчивые производственные практики и тенденции кастомизации. Акцентируется стратегическая важность цифровой трансформации производства и конкурентные преимущества, которые она предоставляет. В исследовании очерчены стратегические рамки проблематики цифровой трансформации в производственном секторе, оно представляет интерес как для работников науки и образования, так и для практиков, задействованных в сфере цифровизации.

Об авторах

Цзинь Баймин

Российский университет дружбы народов

Email: 1042238023@pfur.ru
аспирант кафедры национальной экономики, экономический факультет Российская Федерация, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6

Роберт Оганесович Воскеричян

Российский университет дружбы народов

Автор, ответственный за переписку.
Email: voskerichyan-ro@rudn.ru
доцент кафедры национальной экономики, экономический факультет Российская Федерация, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6

Список литературы

  1. Ahmed, E., Yaqoob, I., Hashem, I.A. T., Khan, I., Ahmed, A.I. A., Imran, M., & Vasilakos, A.V. (2017). The role of big data analytics in Internet of Things. Computer Networks, 129, 459-471. https://doi.org/10.1016/j.comnet.2017.06.013
  2. Attaran, S., Attaran, M., & Celik, B.G. (2024). Digital Twins and Industrial Internet of Things: Uncovering operational intelligence in industry 4.0. Decision Analytics Journal, 10, 100398. https://doi.org/10.1016/j.dajour.2024.100398
  3. Banga, K. (2022). Digital technologies and product upgrading in global value chains: Empirical evidence from Indian manufacturing firms. The European Journal of Development Research, 1-26. https://doi.org/10.1057/s41287-020-00357-x
  4. Baranauskas, G. (2020). Digitalization impact on transformations of mass customization concept: conceptual modelling of online customization frameworks. Marketing & Management of Innovations, (3). https://doi.org/10.21272/mmi.2020.3-09
  5. Brunetti, F., Matt, D.T., Bonfanti, A., De Longhi, A., Pedrini, G., & Orzes, G. (2020). Digital transformation challenges: strategies emerging from a multi-stakeholder approach. The TQM Journal, 32(4), 697-724. https://doi.org/10.1108/TQM-12-2019-0309
  6. Budagov, A.S., & Sukhova, N.A. (2020). Problems of effective business digital transformation management. European Proceedings of Social and Behavioural Sciences. https://doi.org/10.15405/epsbs.2020.10.03.48
  7. De Oliveira, R.I., Sousa, S.O., & De Campos, F.C. (2019). Lean manufacturing implementation: bibliometric analysis 2007-2018. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 101, 979-988. https://doi.org/10.1007/s00170-018-2965-y
  8. Erol, T., Mendi, A.F., & Doğan, D. (2020, October). Digital transformation revolution with digital twin technology. In 2020 4th international symposium on multidisciplinary studies and innovative technologies (ISMSIT) (pp. 1-7). IEEE. https://doi.org/10.1109/ISMSIT50672.2020.9254288
  9. Georgakopoulos, D., Jayaraman, P.P., Fazia, M., Villari, M., & Ranjan, R. (2016). Internet of Things and edge cloud computing roadmap for manufacturing. IEEE Cloud Computing, 3(4), 66-73. https://doi.org/10.1109/MCC.2016.91
  10. Goel, R., & Gupta, P. (2020). Robotics and industry 4.0. A Roadmap to Industry 4.0: Smart Production, Sharp Business and Sustainable Development, 157-169. https://doi.org/10.1007/978-3030-14544-6_9
  11. Grieves, M. (2014). Digital twin: manufacturing excellence through virtual factory replication. White paper, 1, 1-7
  12. Gul, R., Leong, K., Mubashar, A., Al-Faryan, M.A. S., & Sung, A. (2023). The Empirical Nexus between Data-Driven Decision-Making and Productivity: Evidence from Pakistan’s Banking Sector. Cogent Business & Management, 10(1), 2178290. https://doi.org/10.1080/23311975.2023.2178290
  13. Helo, P., & Hao, Y. (2022). Artificial intelligence in operations management and supply chain management: An exploratory case study. Production Planning & Control, 33(16), 1573-1590. https://doi.org/10.1080/09537287.2021.1882690
  14. Kagermann, H. (2013) Securing Germany’s future as a production location. Implementation recommendations for the future project Industry 4.0. Berlin: Forschungsunion. 116 p
  15. Kamble, S., Gunasekaran, A., & Dhone, N.C. (2020). Industry 4.0 and lean manufacturing practices for sustainable organisational performance in Indian manufacturing companies. International journal of production research, 58(5), 1319-1337. https://doi.org/10.1080/00207543.2019 .1630772
  16. Lasi, H., Fettke, P., Kemper, H.G., Feld, T., & Hoffmann, M. (2014). Industry 4.0. Business & information systems engineering, 6, 239-242. https://doi.org/10.1007/s12599-0140334-4
  17. Li, R., & Qiao, H. (2019). A survey of methods and strategies for high-precision robotic grasping and assembly tasks-Some new trends. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 24(6), 2718-2732. https://doi.org/10.1109/TMECH.2019.2945135
  18. Lom, M., Pribyl, O., & Svitek, M. (2016, May). Industry 4.0 as a part of smart cities. In 2016 Smart Cities Symposium Prague (SCSP) (pp. 1-6). IEEE. https://doi.org/10.1109/SCSP.2016.7501015
  19. Lu, Y. (2017). Industry 4.0: A survey on technologies, applications and open research issues. Journal of industrial information integration, 6, 1-10. https://doi.org/10.1016/j.jii.2017.04.005
  20. Saeed, S., Altamimi, S.A., Alkayyal, N.A., Alshehri, E., & Alabbad, D.A. (2023). Digital transformation and cybersecurity challenges for businesses resilience: Issues and recommendations. Sensors, 23(15), 6666. https://doi.org/10.3390/s23156666
  21. Shi, Y. (2022). Digital economy: Development and future. Bulletin of Chinese Academy of Sciences (Chinese Version), 37(1), 78-87. https://doi.org/10.16418/j.issn.1000-3045.20211217002
  22. Singh, M., Fuenmayor, E., Hinchy, E.P., Qiao, Y., Murray, N., & Devine, D. (2021). Digital twin: Origin to future. Applied System Innovation, 4(2), 36. https://doi.org/10.3390/asi4020036
  23. Sundar, R., Balaji, A.N., & Kumar, R.S. (2014). A review on lean manufacturing implementation techniques. Procedia Engineering, 97, 1875-1885. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2014.12.341
  24. Tran, M.Q., Doan, H.P., Vu, V.Q., & Vu, L.T. (2023). Machine learning and IoT-based approach for tool condition monitoring: A review and future prospects. Measurement, 207, 112351. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2022.112351
  25. Wang, W., Guo, Q., Yang, Z., Jiang, Y., & Xu, J. (2023). A state-of-the-art review on robotic milling of complex parts with high efficiency and precision. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 79, 102436. https://doi.org/10.1016/j.rcim.2022.102436
  26. Wang, Y., & Su, X. (2021). Driving factors of digital transformation for manufacturing enterprises: A multi-case study from China. International Journal of Technology Management, 87 (2-4), 229-253. https://doi.org/10.1504/IJTM.2021.120932
  27. Wolf, M., Semm, A., & Erfurth, C. (2018). Digital transformation in companies-challenges and success factors. In Innovations for Community Services: 18th International Conference, I4CS 2018, Žilina, Slovakia, June 18-20, 2018, Proceedings (pp. 178-193). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-93408-2_13
  28. Yanyu W., Xin, S. (2021). Driving factors of digital transformation for manufacturing enterprises: a multi-case study from China. International journal of technology management. 87(2/4), 229-253.
  29. Zhu, Z., Tang, X., Chen, C., Peng, F., Yan, R., Zhou, L., Li, Z., & Wu, J. (2022). High precision and efficiency robotic milling of complex parts: Challenges, approaches and trends. Chinese Journal of Aeronautics, 35(2), 22-46. https://doi.org/10.1016/j.cja.2020.12.030

© Баймин Ц., Воскеричян Р.О., 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах