ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОЦЕССОВ В УСЛОВИЯХ УМНОГО ПРОИЗВОДСТВА

МЕНЕДЖМЕНТ 31

Повышение эффективности производственных процессов в условиях умного производства

Проведен обзор основных направлений в организации интеллектуального производства. Разработана модель подготовки кадров для предприятий в условиях трансформации экономики. Предложены основные мероприятия и рекомендации по успешной реализации и внедрению инструментов Индустрии 4.0 на предприятиях нефтехимической промышленности, в том числе по подготовке кадров высокой квалификации. УДК статьи 65.01

Р.К. Нургалиев1

ФГБОУ ВО «Казанский национальный исследовательский технологический университет» (ФГБОУ ВО «КНИТУ»), канд. техн. наук, доцент, Nurgalievr@yandex.ru

А.А. Нургалиева2

ФГБОУ ВО «КНИТУ», канд. техн. наук, safarova а 79@mail.ru

1 заведующий кафедрой, г. Казань, Республика Татарстан, Россия

2 доцент кафедры, г. Казань, Республика Татарстан, Россия

Для цитирования: Нургалиев Р.К., Нургалиева А.А. Повышение эффективности производственных процессов в условиях умного производства // Компетентность / Competency (Russia). — 2021. — № 7. DOI: 10.24412/1993-8780-2021-7-31-35

ключевые слова

производственные процессы, Индустрия 4.0, цифровизация, кадровое обеспечение, инновационное управление

ифровизация оказывает влияние на производственные процессы, производительность и бизнес-модели, то есть системы взаимосвязанных и взаимозависимых видов деятельности, определяющих способ работы предприятия со своими клиентами, партнерами и поставщиками. Внедрение более эффективных и быстрых производственных систем и инновационных технологий позволяет сократить производственные процессы, ускорить выход на рынок новых продуктов и услуг и связанные с этим сроки поставки, сократить этапы производства, повысить возможности дифференциации продукции.

При изучении вопросов организации интеллектуального промышленного производства можно рекомендовать работы некоторых зарубежных и отечественных авторов. Так, Qian F., Zhong W. и Du W. уделяли особое внимание ключевым технологиям для интеллектуального и оптимального производства в обрабатывающей промышленности [1]. Bayart M. предложил обобщенную функциональную модель интеллектуального оборудования с функциями реконфигурации для реализации модульного проектирования, стандартизации систем и их отдельных единиц [2]. Mittal S., Khan A. M., Romero D., Wuest Th. структурировали различные характеристики, технологии и стимулирующие факторы, связанные с интеллектуальным производством, провели сравнительный обзор с аналогичными понятиями, такими как Индустрия 4.0, киберфизические производственные системы, умная фабрика, передовое производство. Авторы оценили полученную структуру путем сопоставления характеристик и технологических кластеров интеллектуального произ-

водства с принципами проектирования Индустрии 4.0 и киберфизических систем [3]. Сравнительный анализ методов и инструментов обеспечения эффективности интеллектуальных производственных систем осуществили D. Kibira, K. Morris, S. Kumaraguru [4]. Авторы рассмотрели современные методы и инструменты, используемые для установления и поддержания эффективной производительности системы, определили тенденции в области больших данных и информационных систем, интеграции, измерения производительности, направления ее повышения. Однако в указанных работах практически не уделяется внимание особенностям организации производственных процессов предприятий промышленного комплекса, в частности нефтехимической отрасли.

Концептуальные теоретические и практические аспекты перехода к умному производству в условиях циф-ровизации для повышения конкурентоспособности российских компаний с помощью использования новых производственных технологий проанализированы в работах Шинкевича А.И., Кудрявцевой С.С., Малышевой Т.В. [5-8]. Авторы исследовали концепцию и технологии умного производства, подходы к цифровой трансформации бизнес-процессов, стратегии цифрови-зации и новые бизнес-модели, провели оценку эффективности использования цифровых систем энерго- и ресурсосбережения в нефтехимическом комплексе. В указанных трудах говорится о необходимости цифровых трансформаций интеллектуальных производственных систем в нефтехимической промышленности, их принципов, особенностей, условий функционирования, позволяющих учитывать требо-

32 МЕНЕДЖМЕНТ

Рис. 1. Взаимосвязь показателей оценки процессов кадровой подсистемы управления на предприятии (обобщено авторами) [The interrelation of indicators for assessing the management personnel subsystem processes at the enterprise (summarized by the authors)]

вания потребителей и производства к ресурсосберегающей системе, обеспечивающей эффективность, устойчивость, экологичность деятельности предприятий промышленности.

В успешности процесса цифровиза-ции промышленности помимо внедрения инноваций и реализации устойчивого развития ключевую роль играют кадры. Инновационные и цифровые технологии являются мощным стимулом для создания и развития интеллектуальных производственных систем, но их внедрение должно стать осознанным выбором инновационного пути. Мы считаем, что при внедрении инноваций и переходе к интеллектуальным производственным системам недостаточно полно оценены возможности персонала, хотя именно высококвалифицированные кадры являются источником и инструментом модернизации нефтехимического производства.

Концептуальные знания — основа обеспечения конкурентоспособ-

Показатели развития персонала

коэффициент продвижения

уровень компетентности

эффективность обучения

количество программ обучения

Показатели текучести и обеспечения кадрами

уровень текучести

доля увольнении

уровень нежелательного оборота

индекс конфликтности

Показатели

приверженности

сотрудников

уровень вовлеченности

в миссию предприятия

индекс

удовлетворенности

эффективность обучения

Показатели, характеризующие эффективность системы управления

Коэффициент управляемости Норма численности

Доля персонала, задействованного в инновационных проектах управления Численность промышленно-производственного персонала в расчете на одного работника управления

Коэффициент экономичности труда работника аппарата

Коэффициент экономической эффективности управленческой деятельности

Коэффициент результативности управления производством и реализацией продукции

Уровень производительности

Показатели стимулирования кадров

Затраты на человеческие ресурсы

Выход целевого продукта

ности предприятий. Трансформация экономики и переход к умному производству ставят ряд стратегических задач в области управления кадрами. Их решение требует создания и совершенствования подходов к разработке и реализации современных стратегий и методов развития кадров, интегрирования знаний в систему управления предприятиями. Экономике и обществу нужны кадры, обладающие необходимыми компетенциями и цифровой грамотностью.

Успешный переход предприятия на новый этап цифровой модернизации обеспечивается за счет успешного перехода на более высокий уровень автоматизации и развития системы управления кадрами. В связи с этим важно определить показатели оценки кадровых процессов, которые являются основными параметрами в понимании этапа цифровой зрелости предприятия. В зависимости от уровня цифровиза-ции предприятия появляются новые компетенции и показатели — цифровая компетентность, которая понимается как «навыки взаимодействия с информационными, киберфизическими и другими инновационными технологиями, так и навыки работы с самой информацией, умение обобщать, передавать, применять, создавать алгоритмы автоматизации ее получения и обработки и т.д.» [9, 10].

Оценка цифровой компетентности основывается на следующих показателях:

индивидуальные: навыки взаимодействия с цифровыми медиа, обеспечение, обучение;

организационные: цифровая культура, обмен информацией, коммуникации, обеспечение развития, инфраструктура.

Система показателей оценки кадров характеризует процессы кадровой подсистемы управления на предприятии с целью повышения результативности, качества и производительности труда (рис. 1). Для оценки эффективности кадрового обеспечения необходимо применять данные показатели в комплексе с другими методами поддержки

МЕНЕДЖМЕНТ 33

принятия решении автоматизированных систем управления промышленными предприятиями.

Новые технологии, например беспроводные сети пятого поколения (5G), искусственный интеллект и передовая робототехника, позволяют в ближайшем будущем трансформировать большинство секторов экономики. Многие рабочие места станут более технологически интенсивными, в результате сотрудники будут нуждаться в некоторых базовых технологических навыках.

Проблема подготовки кадров с новыми навыками и компетенциями сохранится, пока работодатели продолжат внедрять новые технологии, адаптируясь к меняющимся условиям экономики. Работодатели, заказчики и система образования должны находить способы не только обучения персонала, но и повышения квалификации по мере необходимости, а заказчики — помогать им адаптироваться к реалиям цифровой экономики.

Поскольку без инновационного подхода к подготовке кадров, обладающих цифровыми компетенциями, система управления предприятием неэффективна, считаем целесообразным разработать модель опережающего обучения кадров, направленную на формирование компетенций в области цифровой грамотности (рис. 2).

Система подготовки кадров для цифровой экономики должна быть направлена на:

разработку базовой модели компетенций цифровой экономики, способствующей развитию цифровой грамотности и компетентности обучающихся;

организацию учебного процесса с привлечением ведущих специалистов в области цифровой экономики, способствуя этим сокращению разрыва между теорией и практикой;

разработку цифровых учебно-методических комплексов, виртуальных лабораторий для реализации образовательных программ;

актуализацию федеральных государственных образовательных стандартов (ФГОС) в части требований к форми-

рованию компетенций цифровой экономики.

Среди основных факторов торможения инновационной активности в развитии современных информационных систем можно выделить [11, 12]:

приоритет в развитии сырьевой, а не наукоемкой отрасли;

значительную недооценку человеческого капитала;

ориентацию на краткосрочные цели;

нарушение преемственности научно-технических знаний и др.

Таким образом, успешная реализация инновационных программ для развития цифровой экономики страны возможна с помощью:

Рис. 2. Модель подготовки кадров для предприятий в условиях трансформации экономики

[Model of personnel training for enterprises in the context of economic transformation (developed by the authors)]

Работодатели

Компетентный работник Z

Да

Универсальные компетенции

Общекультурные компетенции

Профессиональные компетенции

Формирование знаний, умений, навыков

Общеобразовательные учреждения

Учреждения профессионального образования

Научно-образовательные учреждения

Учреждения дополнительного образования

Система образования

Знания как стратегический и интеллектуальный ресурс Предприятие

Фокус: создание добавленной стоимости

Фокус: взаимодействие людей Человек

неявные знания

Фокус: обработка информации Информация явные знания

34 МЕНЕДЖМЕНТ

Статья поступила в редакцию 4.05.2021

эффективного подбора кадров для работы в командах, реализующих ключевые инновационные проекты;

оценки способности и готовности кадровых подразделений организаций, планирующих внедрение инновационных проектов;

организации и грамотного осуществления дальнейшего наращивания необходимой профессиональной компетентности кадров;

активизации работы со специализированными вузами.

Потенциал повышения эффективности посредством применения цифровых процессов и операционных моделей, использующих данные, зависит от специфики соответствующего сегмента химической отрасли. В первичных сегментах цепочки создания стоимости (сырье, энергия) повыше-

Список литературы

1. Qian F., Zhong W., Du W. Fundamental theories and key technologies for smart and optimal manufacturing in the process industry // Engineering. — 2017. — Vol. 3. — № 2.

2. Bayart M. Smart devices for manufacturing equipment // Robotica. — 2003. — Vol. 21. — № 3.

3. Mittal S., Khan M. A., Romero D., Wuest Th. Smart manufacturing: Characteristics, technologies and enabling factors // Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part B. Journal of Engineering Manufacture. — 2019. — Vol. 233(5).

4. Kibira D., Morris K., Kumaraguru S. Methods and tools for performance assurance of smart manufacturing systems // Journal of National Institute of Standards and Technology. — 2015.

5. Шинкевич А.И., Лубнина А.А. Специфика отраслевого потенциала соконкуренции инновационно-активных предприятий Республики Татарстан // Вестник Казанского технологического университета. — 2009. — № 5.

6. Шинкевич А.И., Кудрявцева С.С. К вопросу об эффективности производственных процессов в системе ресурсосбережения нефтехимических предприятий // Менеджмент социальных и экономических систем. — 2018. — № 3.

7. Малышева Т.В., Шинкевич А.И. Проблемы организации ресурсосберегающих и экологических производственных систем // Русский инженер. — 2019. — № 1(62).

8. Шинкевич А.И., Кудрявцева С.С., Шинкевич М.В. Тенденции бизнес-решений в развитии интеллектуального производства // Вестник университета. — 2020. — № 8.

9. Петрова А.К., Лашманова Н.В. Цифровая трансформация: кадровые подсистемы управления инновационным развитием промышленных предприятий // Инновации. — 2019. — № 8(250).

10. Issues of industrial production environmental safety in modern economy / Dyrdonova A.N. [et al.] // Ekoloji. — 2018. — Vol. 27. — № 106.

11. Ustaev R.M., Parakhina V.N., Patrick E., Novikova E.N. Human capital

in digital economy: modern trends and innovative development opportunities // The European Proceedings of Social & Behavioural Sciences. — 2019. — Vol. 4.

12. Шинкевич А.И., Барсегян Н.В. Пути повышения эффективности организации производственных процессов на нефтехимических предприятиях за счет применения систем автоматизации // Русский инженер. — 2019. — № 4(65).

ние эффективности может обеспечиваться, например, за счет использования удаленно управляемых процессов профилактического и упреждающего техобслуживания, а также за счет соответствующей эксплуатации оборудования. Во вторичных сегментах, которые находятся ближе к клиентам, более высокий потенциал повышения эффективности характерен для таких областей деятельности, как продажи, маркетинг и управление.

Основные мероприятия и рекомендации для предприятий нефтехимической промышленности с целью успешной реализации и внедрения инструментов Индустрии 4.0, в том числе по подготовке кадров высокой квалификации, должны быть направлены на:

совершенствование системы управления путем ее трансформации и внедрения цифровых и информационных технологий;

разработку системы определения и прогнозирования потребностей в кадрах для ключевых отраслей промышленности и подготовку кадров по соответствующим направлениям образовательными учреждениями;

поддержку стратегических перспективных образовательных технологий цифровой экономики путем создания венчурного фонда;

поддержку учреждений дополнительного образования грантами и субсидиями;

определение персонального профиля компетенций для определенных категорий работников путем создания цифровой платформы;

формирование и развитие у работников культуры инноваций и внедрения цифровых технологий;

разработку и совершенствование программ развития, способствующих цифровому мышлению кадров, что является не только ключевым фактором модернизации экономики, но и источником повышения ценности продукции;

внедрение подходов к управлению инновационными проектами с целью масштабирования технологий и цифровых платформ.

Kompetentnost / Competency (Russia) 7/2021

ISSN 1993-8780. DOI: 10.24412/1993-8780-2021-7-31-35

MANAGEMENT 35

Improving the Efficiency of Production Processes in a Smart Production Environment

R.K. Nurgaliev1, FSBEI HE Kazan National Research Technological University (FSBEI HE KNRTU), Assoc. Prof. PhD, Nurgalievr@yandex.ru

A.A. Nurgalieva2, FSBEI HE KNRTU, PhD, safarova_a_79@mail.ru

1 Head of Department, Kazan, Republic of Tatarstan, Russia

2 Associate Professor of Department, Kazan, Republic of Tatarstan, Russia

Citation: Nurgaliev R.K., Nurgalieva A.A. Improving the Efficiency of Production Processes in a Smart Production Environment, Kompetentnost'/ Competency (Russia), 2021, no. 7, pp. 31-35. DOI: 10.24412/1993-8780-2021-7-31-35

key words

production processes, Industry 4.0, digitalization, human resources, innovation management

References

We have reviewed the main directions in the organization of intelligent production at the enterprises of the petrochemical industry. We believe that the transformation of the economy raises a number of strategic questions for the sphere of human resources management. Today, conceptual knowledge becomes the basis for ensuring the competitiveness of enterprises, which requires the creation and improvement of approaches to the development and implementation of strategies for personnel development that meet modern requirements and methods, as well as the integration of knowledge into the enterprise management system. The key problem of the education system, society, economy in the context of the transition to smart production is the training of personnel with the necessary competencies and digital literacy. We have developed a model personnel training for enterprises in the context of economic transformation and proposed the main measures and recommendations for the successful implementation and implementation of Industry 4.0 tools at petrochemical enterprises, including for training highly qualified personnel.

1. Qian F., Zhong W., Du W. Fundamental theories and key technologies for smart and optimal manufacturing in the process industry, Engineering, 2017, vol. 3, no. 2, pp. 154-160.

2. Bayart M. Smart devices for manufacturing equipment, Robotica, 2003, vol. 21, no. 3, pp. 325-333.

3. Mittal S., Khan M. A., Romero D., Wuest Th. Smart manufacturing: Characteristics, technologies and enabling factors, Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part B. Journal of Engineering Manufacture, 2019, vol. 233(5), pp. 1342-1361.

4. Kibira D., Morris K., Kumaraguru S. Methods and tools for performance assurance of smart manufacturing systems, Journal of National Institute of Standards and Technology, 2015, p. 8099.

5. Shinkevich A.I., Lubnina A.A. Spetsifika otraslevogo potentsiala sokonkurentsii innovatsionno-aktivnykh predpriyatiy Respubliki Tatarstan [Specificity of industry potential of co-competition of innovative and active enterprises of the Republic of Tatarstan], Vestnik Kazanskogo tekhnologicheskogo universiteta, 2009, no. 5, pp. 101-108.

6. Shinkevich A.I., Kudryavtseva S.S. K voprosu ob effektivnosti proizvodstvennykh protsessov v sisteme resursosberezheniya neftekhimicheskikh predpriyatiy [On the issue of the efficiency of production processes in the resource-saving system of petrochemical enterprises], Menedzhment sotsial'nykh i ekonomicheskikh sistem, 2018, no. 3, pp.11-18.

7. Malysheva T.V., Shinkevich A.I. Problemy organizatsii resursosberegayushchikh i ekologicheskikh proizvodstvennykh sistem [Problems of the organization of resource-saving and environmental production systems], Russkiy inzhener, 2019, no. 1(62), pp. 34-37.

8. Shinkevich A.I., Kudryavtseva S.S., Shinkevich M.V. Tendentsii biznes-resheniy v razvitii intellektual'nogo proizvodstva [Trends in business decisions in the development of intelligent manufacturing], Vestnik universiteta, 2020, no. 8, pp. 41-47.

9. Petrova A.K., Lashmanova N.V. Tsifrovaya transformatsiya: kadrovye podsistemy upravleniya innovatsionnym razvitiem promyshlennykh predpriyatiy [Digital transformation: personnel subsystems of management of innovative development of industrial enterprises], Innovatsii, 2019, no. 8(250), pp. 81-86.

10. Dyrdonova A.N. Issues of industrial production environmental safety in modern economy, Ekoloji, 2018, vol. 27, no. 106, pp. 193-201.

11. Ustaev R.M., Parakhina V.N., Patrick E., Novikova E.N. Human capital in digital economy: modern trends and innovative development opportunities, The European Proceedings of Social & Behavioural Sciences, 2019, vol. 4, 86 P.

12. Shinkevich A.I., Barsegyan N.V. Puti povysheniya effektivnosti organizatsii proizvodstvennykh protsessov na neftekhimicheskikh predpriyatiyakh za schet primeneniya sistem avtomatizatsii [Ways to improve the efficiency of the organization of production processes at petrochemical enterprises through the use of automation systems], Russkiy inzhener, 2019, no. 4(65), pp. 48-51.