ТЕРМИНЫ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ: Цифровая экономика, Промышленный Интернет (IIoT), IoT-платформа, Индустрия 4.0, цифровой двойник

Приведенные Термины и Определения не претендуют на полноту, правоту и целостность, подлежат совместному дополнению, расширению, уточнению, видоизменению, однако не подлежат публичному распространению, передаче, публикации, копированию вне портала JSON.TV, поскольку являются интеллектуальной собственностью J’son & Partners Consulting (в ряде разделов для полноты информации и обоснования приведены материалы третьих лиц с обязательным указания источников). Цитирование возможно только с разрешения и со ссылкой на правообладателя данной работы.

1. Термины

ИНТЕРНЕТ ВЕЩЕЙ

Интернет Вещей (IoT, Internet of Things) – система объединенных компьютерных сетей и подключенных физических объектов (вещей) со встроенными датчиками и ПО для сбора и обмена данными, с возможностью удаленного контроля и управления в преимущественно автоматическом режиме, без участия человека. 

Различают потребительский(массовый) сегмент применения Интернета Вещей, куда входят персональные подключенные устройства – смарт-часы, различного рода трекеры, автомобили, устройства умного дома и т.д. и промышленный (индустриальный), куда входят отраслевые вертикали и межотраслевые рынки – промышленность, транспорт, сельское хозяйство, энергетика (Smart Grid), умный город (Smart City) и др.

ПРОМЫШЛЕННЫЙ ИНТЕРНЕТ

Промышленный Интернет (часто переводится на русский язык термином Индустриальный Интернет Вещей, Industrial Internet of Things / IIoT) – концепция и набор технологий для организации сетевого взаимодействия подключенных промышленных / производственных объектов («вещей» - изделий, зданий, машин, оборудования, робототехники, инструментов, устройств идентификации) к различным приложениям, платформам, информационным и управленческим системам разных уровней (приводы и сенсоры, контроль, управление разработкой, производством, реализацией и планированием) для осуществления преимущественно автоматического сбора, обработки, и передачи информации (о состоянии вещей, систем, окружающей среды, условиях их эксплуатации и операционных показателей), с возможностью удаленного контроля и управления без участия человека на основе научного анализа  получаемых данных (с инструментами DataScience, Big Data, Искусственного интеллекта, машинного / самообучения) в режиме близком к реальному времени. 

С помощью технологий Промышленного интернета возможно повысить качество производственных, закупочных, сбытовых и логистических процессов компании; организовать более совершенное управление разработкой, производством, эксплуатацией, предсказательным (до факта поломки и простоя) и послепродажным обслуживанием, утилизацией вещей и систем, то есть реализовать на уровне не достижимом ранее управление замкнутым жизненным циклом (Closed Loop Lifecycle) вещей и систем.

При этом появляется возможность реализации принципиально новых бизнес-моделей, таких, например, как контракт жизненного цикла на промышленное оборудование, контрактное производство как сервис, транспорт как сервис, безопасность как сервис, искусственный интеллект как сервис и др. Которые реализуются как переход от модели продажи устройств и оборудования, измеряемых количеством поставленного оборудования, к модели продажи функционала (результатов использования) устройств и оборудования «по требованию». Такая модель кардинально оптимизирует транзакционные издержки в кооперационных цепочках, которые приобретают качество самооптимизирующихся.

В модели «контракта жизненного цикла» производитель несет полную ответственность за свою продукцию на всем его жизненном цикле, вплоть до ее утилизации. А процесс модификации продукции фактически становится постоянным, интегрированным с процессами ее эксплуатации. Это так называемая модель Development and Operations (DevOps), то есть модель, объединяющая этапы разработки и эксплуатации в единый постоянно повторяющийся цикл, пришедшая из мира разработчиков программного обеспечения.

Для реализации такого подхода требуется, чтобы вся необходимая информация о фактическом состоянии ресурсов (сырье и материалы, электроэнергия, станки и промышленное оборудование, транспортные средства, здания, производство, маркетинг, продажи) как внутри одного, так и на разных предприятиях, была доступна автоматизированным системам управления разных уровней (приводы и сенсоры, контроль, управление производством, реализацией и планированием) в режиме близком к реальному времени.

Внедрение IoT требует изменения подходов к созданию и использованию автоматизированных информационных систем управления (АСУ) и общих подходов к управлению предприятиями и организациями. Такие процессы охватывают множество различных АСУ различных предприятий и организаций и задействуют множество различных устройств, что при использовании традиционного подхода к автоматизации в большинстве случаев невозможно реализовать в разумные сроки и за экономически обоснованный бюджет.

IoT может последовательно эволюционировать от подключения отдельных продуктов и объектов с целью их диагностики и контроля до объединения различных продуктов и более сложных технологических объектов управления в сети IoT, а сети IoT - в более сложные сетевые платформы и комплексные производственные решения (платформы платформ).

ИНДУСТРИЯ 4.0

Промышленный интернет является основой нового технологического уклада Индустрии 4.0, (называемой также Четвертой промышленной революцией), в основе которой лежит математическое (программное) моделирование физических объектов и процессов их функционирования.

Источник: J’son & Partners Consulting
 

Индустрия 4.0 в идеальном сценарии подразумевает переход на полностью автоматическое управление процессами на основе киберфизических систем (подключенных промышленных / производственных объектов со встроенным интеллектуальным функционалом, приложений и систем, существующих одновременно в виде физических объектов и их математических (цифровых) моделей), которые позволяют создавать виртуальную «цифровую» копию всех активов и процессов предприятия, доступную в режиме реального времени всем участникам цепочки добавленной стоимости за счет сквозной автоматизации производственных и бизнес- процессов, позволяющей в автоматическом режиме осуществлять оптимизационное управление (сквозной инжиниринг) различного рода ресурсами на протяжении всего жизненного цикла продукции - от разработки идеи, дизайна, проектирования до производства, эксплуатации и утилизации.

Источник: J’son & Partners Consulting

Для реализации концепции Индустрии 4.0 необходимо, чтобы стандарты интерфейсов и каналов коммуникаций позволяли осуществлять бесшовный обмен данными между подключенными промышленными объектами, приложениями, системами, внешними партнерами вдоль всей цепочки создания стоимости.
Отличительной особенностью проектов IoT (Индустрия 4.0) от проектов традиционной автоматизации (Индустрия 3.0) является отсутствие их локализации внутри одного предприятия, поскольку, IoT – это создание сквозных автоматических процессов, охватывающих множество информационных систем множества участников, для формирования автоматического взаимодействия в сложных кооперационных цепочках «поставщик – потребитель».
При этом принципиальным отличием экосистем IoT от традиционных систем-рынков является свойство самоооптимизации. В экосистемах IoT возможна сколь угодно детализированная и алгоритмически сложная оптимизация работы объектов не только как отдельных систем, но и реализация комплексного управления ими с учетом всего разнообразия взаимосвязей управляемых элементов.

ПЛАТФОРМА, ПРОМЫШЛЕННАЯ ПЛАТФОРМА, IoT-ПЛАТФОРМА

Промышленные платформы (IoT / IIoT платформы, платформы интернета вещей) являются ключевым звеном экосистемы Интернета вещей, играя роль интеграционного посредника (коммуникационную платформу, межплатформенное ПО / middleware) для организации бесшовной интеграции устройств, сетей и приложений: устройства и компоненты решений могут передавать данные в широком диапазоне форматов, используя различные протоколы связи.
Основные функции такой платформы состоят в управляемом сборе данных и реализации их автоматизированной или автоматической обработки между большим количеством участников экосистемы IoT в рамках сквозных процессов, как за счет собственной прикладной функциональности платформы, так и за счет API-интеграции с внешними по отношению к платформе информационными системами. При этом у каждого участника свои информационные системы и множественные устройства, работающие на разных операционных системах и использующих разные стандарты, которые присоединяются к различным сетям для передачи множественных данных о состоянии объектов, систем, окружающей среды.

Облачные IoT-платформы и сервисы являются технологической основой (эейблером) цифровизации отраслей, реализации бизнес-моделей цифровой экономики и новых принципов и технологий производства, таких как массовое индивидуализированное производство. Поскольку только облачный функционал позволяет агрегировать данные в облаке, анализировать их и предоставлять результаты анализа всем участникам цепочки создания добавленной стоимости в любой момент времени.

Следствием этого является полноценное использование глобальными вендорами IIoT-платформ облачной модели предоставления функций платформ, развитые аналитические возможности, ориентация на сквозную оптимизацию всей цепочки создания добавленной стоимости, ставка на открытость и формирование обширных экосистем разработчиков приложений на базе IIoT- платформ.

Поэтому термины «платформа», «IoT-платформа» и «облачный сервис» в контексте достижения высших уровней автоматизации, цифровизации отраслей и формирования цифровых двойников являются синонимами.

Использование IIoT-платформ может быть как замкнутым внутри промышленности, то есть применяться для цифровизации производственных предприятий и телеметрии установленного на промышленных предприятиях оборудования (телеметрии средств производства), так и для цифровизации других отраслей, обеспечивая функции телеметрии оборудования и промышленной продукции, используемой в других отраслях, не относящихся к промышленности: на транспорте, в ЖКХ, в сельском хозяйстве, медицине и пр.

Таким образом, использование базовых Промышленных платформ выходит далеко за пределы собственно промышленности, и охватывает все сферы применения оборудования и промышленной продукции в других отраслях, то есть все сферы экономики. Тем самым обуславливая критическую роль цифровизации промышленного сектора, который в свою очередь становится драйвером цифровизации всех других сегментов экономики.

Анализ мировой практики развития облачных сервисов показывает, что ключевым фактором возникновения полноценной потребности в гибридных и публичных облаках со стороны крупных предприятий и организаций является не мотив экономии на ИТ-инфраструктуре, а потребность в сквозной оптимизации деятельности всех участников цепочки создания добавленной стоимости, включая конечных потребителей, что возможно только в случае использования облачных платформ. Такая потребность возникает при пересмотре крупными компаниями своих бизнес- моделей в сторону бизнес-моделей цифровой экономики, поэтому долю корпоративных нагрузок, размещаемых в публичных облаках можно рассматривать как объективный количественный критерий для оценки уровня цифровизации экономики. Именно этот драйвер - возможность сквозной оптимизации всей цепочки создания добавленной стоимости, начиная от производства и заканчивая конечным потреблением и переход предприятий и организаций реального сектора на бизнес-модели цифровой экономики, выступает основным для внедрения облачных IoT-платформ, глобального роста потребления публичных и гибридных облачных сервисов в отраслях экономики и формирует основной экономический эффект.

IoT Платформами называют как специализированные пользовательские приложения, работающие с подключенными устройствами и другими системами (например, OnFarm), так и платформенные “конструкторы”, созданные для существенного снижения затрат для разработки приложений в IoT, например AWS IoT (от Amazon), Predix (General Electric), стек IoT решений от Microsoft, Telit и т.д. Минимальный функционал IoT платформы - это подключение и мониторинг устройств, организация двунаправленного трафика от устройств к приложениям и временное хранение данных, получаемых от устройств.

Вне зависимости от своего назначения ключевыми характеристиками IIoT-платформ и приложений, принципиально отличающих их от «традиционных» средств автоматизации, являются:

• Облачная (публичная, гибридная) модель предоставления функций приложений, что, в отличие от модели продажи лицензий для on-premise инсталляций позволяет провайдеру/разработчику накапливать и анализировать данные всех подключенных пользователей приложения. Массив данных и модели их анализа – основной актив любого разработчика таких приложений, на который ориентируются стратегические инвесторы при оценке стоимости разработчика.

• Открытость – платформы и сервисы осуществляют интенсивный двусторонний информационный обмен с большим разнообразием внешних систем. Обязательна API- интеграция с ERP и учетными приложениями, с приложениями PLM/SLM, системами поставщиков и покупателей с реализацией сквозной прослеживаемости.

• Полнофункциональность - за счет формирования экосистем, состоящих из «базовых» и аналитических IIoT-платформ, приложений IoT ERP и IoT PLM, суммарный функционал таких IIoT-экосистем охватывает как бизнес-процессы учета и планирования верхнего уровня (ERP, BI), так и производственные процессы (АСУТП), а также процессы управления продуктами и сервисами на всем их жизненном цикле (PLM/SLM).

• Микросервисная архитектура, позволяющая гибко настраивать функционал облачной платформы и приложения для конкретного пользователя.

• Преимущественно автоматический ввод первичных данных в систему, за счет API- интеграции с датчиками и промышленными контроллерами, а также за счет API-интеграции с платформами разработчиков этих датчиков и контроллеров или со специализированными платформами собирающими данные с них, что позволяет кардинально улучшить качество и оперативность поступления данных.

• Полноценное использование системы взаимоувязанных (интегрированных) имитационных математических моделей для вероятностного (стохастического) анализа данных, собираемых с подключенных объектов управления. При большом объеме и номенклатуре накопленных данных это позволяет корректно интерпретировать собираемые данные, строить прогнозы с высокой точностью и степенью детализации, и производить сценарный анализ с выбором наиболее оптимального сценария не только по производственным критериям, но и по финансовым критериям верхнего уровня (выручка, маржинальность) в разрезе продуктов и производственных мощностей с учетом вероятности этих сценариев. При этом такое моделирование непосредственно встроено в процессы планирования, исполнения и контроля, что делает адаптивным управление предприятием как элемента (звена) всей цепочки создания добавленной стоимости и несет основной экономический эффект.

Облик конкурентоспособной IIoT-платформы/приложения должен отвечать перечисленным выше требованиям.

Сквозная автоматизация, базирующаяся на использовании таких платформ и приложений, дает возможность очень глубокой оптимизации производственных и бизнес-процессов и позволяет добиться суммарного экономического эффекта на порядок и более превосходящего затраты на автоматизацию. Это открывает возможность перехода от ценообразования на функционал таких систем от затрат провайдера/вендора на предоставление соответствующего функционала, и перейти к гораздо более выгодному и для потребителя, и для поставщика систем автоматизации ценообразованию по принципу «от экономического эффекта», что значительно расширяет возможности для роста рынка таких приложений в денежном выражении.

Все возрастающая сложность IoT-решений требует более совершенных коммуникационных платформ и межплатформенного ПО (middleware), которое обеспечит бесшовную интеграцию устройств, сетей и приложений. Существует широкий спектр программных платформ, разработанных с целью поддержки и обеспечения работы IoT-решений.

ЦИФРОВОЙ ДВОЙНИК (DIGITAL TWIN)

Если удается интегрировать и оцифровать сквозным образом все звенья производственных и бизнес-процессов, информационных и ИКТ-систем, становится возможным сформировать полную (или частичную) цифровую копию производства (digital twin). Тем самым достигается, с одной стороны отражение всех реальных физических процессов в виртуальной (цифровой) модели производства; с другой стороны результаты цифрового моделирования могут обеспечивать обратную связь и создавать управляющее воздействие на реальные производственные процессы.

Цифровая копия производства (digital twin) – отражение всех реальных физических процессов производства в виртуальной (математической) модели в режиме реального времени, достижимое за счет сквозной интеграции и оцифровывания всех звеньев производственных и бизнес-процессов, информационных и ИКТ-систем.

Цифровая (математическая) модель производства позволяет в режиме реального времени:

• cледить за состоянием оборудования, активов, производственными процессами,

• cледить за состоянием продукта, купленного покупателем,

• реализовать полное или частичное автоматическое управление производством,

• осуществлять управление или обслуживание продукта на стороне покупателя,

• оптимизировать и повышать эффективность производства и управления, в идеальном сценарии – наладить процессы самооптимизации оборудования и производственных систем, а также характеристик продукта во время эксплуатации на стороне покупателя,

• интегрировать цифровую инфраструктуру компании в единую (общую) экосистему с партнерами, поставщиками и заказчиками, что обеспечивает совместное использование производственной и сервисной инфраструктуры, возможность размещения (и получения) заказов на общем маркет-плейсе, сбора и анализа общих данные из информационных систем партнеров, что еще больше повышает уровень утилизации и оптимизации ресурсов компаний- участников, повышает производительность производства.

Источник: J’son & Partners Consulting

ЦИФРОВИЗАЦИЯ

Цифровизация (в контексте компании, отрасли, экономики) - это переход к созданию добавленной стоимости с использованием все более автономных от непосредственного участия человека производственных и бизнес-процессов, имеющих свойство адаптивности (самооптимизации), основанное на использовании математических моделей (цифровых двойников), описывающих взаимосвязи метрик этих процессов, с преимущественно прямым получением первичных данных непосредственно в местах их возникновения от устройств и датчиков IoT, что позволяет достичь высокого качества данных (актуальность, релевантность, точность и полнота).

Основой цифровизации являются математические (цифровые) модели сквозных процессов производства и сбыта продукции - именно поэтому такое производство называется цифровым, позволяющим в близком к автоматическому режиме оптимизировать производство и сбыт по параметрам прибыльности, устойчивости бизнеса и минимизации негативного воздействия внешних факторов.
 

Источник: J’son & Partners Consulting на основе материалов GE и PTC

ЭКОНОМИКА

Экономика (экономическая система) – это управление хозяйственной деятельностью и ресурсами страны в различных отраслях, которое включает систему производства продукции и систему дистрибуции / торговли (или сферу услуг в широком смысле, возникающих в процессе потребления произведенных продуктов), а также производственные отношения между ними, которые формируются как внутри отдельного предприятия, так и во взаимодействии всех участников цепочки создания стоимости продукта (услуги).

Та страна получит преимущества в результате технологических и цифровых инноваций, в которой развиваются, взаимодействуют, совершенствуются и растут все составляющие экономики:

• производство товаров,

• развитая сфера услуг и кооперационных связей,

• непрерывная система воспроизводства, обеспечивающая рост производительности во всех отраслях.

В то же время:

«Любая нация или группа наций, которая не располагает развитым производственным сектором будет на милости у более компетентных стран.
Любое население, богатое или бедное нуждается в сильной производственной базе, чтобы процветать экономически и защищать себя политически».

(Источник: Джон Рин / JonRynn, 2000. Why Manufacturing Matters: A production-centered path to economic growth)

Источник: J’son & Partners Consulting

ЦИФРОВАЯ ЭКОНОМИКА

Цифровая экономика – это управление хозяйственной деятельностью и ресурсами страны в различных отраслях, включающее оцифрованную систему производства продукции и оцифрованную систему дистрибуции услуги / сервисы, потребление, торговля), в которой все революционные преобразования происходят в оцифровывании (ИКТ-низации) взаимосвязей (кооперационных цепочек) между участниками с одной стороны, а с другой стороны, в оцифровывании (ИКТ-низации) всех внутренних производственных и бизнес- процессов внутри каждой компании.

В отличие от традиционной экономики, представленной отдельно сферой услуг и сферой производства товаров с линейным жизненным циклом (разработка – производство - эксплуатация – утилизация) и неизменными на этапе эксплуатации характеристиками, при достижении наиболее сложных уровней цифровизации, в   цифровой экономике происходит кардинальная трансформация производственных отношений участников, результатом которой является объединение услуг и производства в единую цифровую (киберфизическую1) экосистему и встраивание сервисов (интеллектуальных систем) в сам продукт.

За счет создания и дальнейшего использования так называемых продуктово-сервисных систем (Product-Service System, PSS), то есть продуктов и сервисов, которые изначально проектируются как единая система, объединяющая физический продукт и все процессы, связанные с его производством, продажей и эксплуатацией. Собственно, термин «цифровая» в определении экономики нового производственного уклада происходит от наличия кибер-компоненты в продукте- сервисе. Данный подход, в отличие от традиционного, позволяет изначально проектировать сервисно-продуктовую систему под требования узких клиентских сегментов рынка и даже отдельных клиентов.

Ключевым преимуществом цифровой экономики перед традиционной является реализация возможности автоматического управления всей системой (или отдельными компонентами), а также ее практически неограниченное масштабирование без потери эффективности, что позволяет значительно повышать эффективность управления экономикой (хозяйственной деятельностью и ресурсами страны в различных отраслях) на микро и макроуровнях.

При этом:

• все элементы экономической системы присутствуют одновременно в виде физических объектов, продуктов и процессов, а также в виде их цифровых копий (математических моделей);

• все физические объекты, продукты и процессы за счет наличия цифровой копии и элемента «подключенности / сonnectivity» становятся частью интегрированной ИТ-системы;

• через наличие цифровых копий (математических моделей) и будучи частью единой системы все элементы экономической системы непрерывно взаимодействуют между собой в режиме, близком к реальному времени, моделируют реальные процессы и прогнозируемые состояния, и обеспечивают постоянную самооптимизацию всей системы.

В работе «Systems Engineering as a Foundation for PSS Development Project: Motivations and Perspectives»2 дано следующее определение кибер-физического продукта-сервиса: «Кибер- физический продукт-сервис как система состоит из материальных продуктов, нематериальных сервисов, программных компонент и кооперационной сети, а также организационных принципов и технологий, поддерживающих взаимодействие между этими компонентами в рамках целостной интегрированной архитектуры продукта-сервиса. Следовательно, кибер-физический продукт-сервис состоит из набора гетерогенных подсистем, находящихся в постоянном взаимодействии для предоставления полезных для клиента (потребителя) функций».

Таким образом, Цифровая экономика превращается в адаптивную кибер-физическую систему систем, организованную таким образом чтобы в каждый момент времени наиболее рационально использовать имеющиеся в ее распоряжении ресурсы за счет самооптимизации всех компонентов для максимально полного удовлетворения потребностей ее участников.
В части сквозного планирования и перепланирования всей цепочки создания добавленной стоимости важно отметить, что особенностью оптимизации, базирующейся на прямом автоматическом получении данных непосредственно из мест их возникновения в режиме близком к реальному времени, состоит в возможности полноценного использования вероятностных методов анализа собираемых данных и построения сложных систем имитационных математических моделей объектов управления, позволяющих в любой произвольный момент времени провести анализ «что если?» с любой степенью детализации, и выбрать наиболее оптимальный план действий.
 

Источник: J’son & Partners Consulting

Эффекты от «цифровизации экономики» будут тем мощнее в масштабе страны, чем сильнее развиты традиционные секторы (отрасли, бизнесы), сфера услуг и кооперационные связи между ними.

Следовательно, при цифровизации наибольшее преимущество получат те страны, в которых помимо сектора услуг и социальной сферы, существует здоровая производственная и эффективная воспроизводственная система (более подробно как это работает см. в конце документа).

ЭКОСИСТЕМА IoT

Экосистема – это система взаимодействия между участниками (даже конкурирующими) цепочки добавленной стоимости проектов (которая в модели развития решений и проектов интернета вещей называется «экосистема IoT»), в которой выгод от сотрудничества больше, чем конкуренции друг с другом. Используя общую инфраструктуру и интерфейс платформы, участники создают новые продукты и внедряют инновации, которые они никогда не смогли бы создать каждый по отдельности, и которые благодаря их сотрудничеству становятся доступны потребителям. В рамках такого взаимодействия каждый из участников продвигает общее решение. При этом результат достигается для всех участников цепочки создания добавленной стоимости/

В работе «New Perspectives for Generating Smart PSS Solutions – Life Cycle, Methodologies and Transformation»³ отмечается принципиально иной принцип разработки, производства и эксплуатации «умных» PSS: «…Создание добавленной стоимости PSS происходит в экосистемах, состоящих из множества заинтересованных сторон имеющих различные интересы и играющих различные роли в эволюционирующей сети взаимоувязанных активностей. Создание в такой сети кастомизированного решения может быть описано как сетецентрическая открытая система позволяющая «на лету» изменять взаимосвязи между ее гетерогенными элементами (участниками).

Цифровые описания («цифровые близнецы») составляют основу для «умного производства» и изменяют фокус при создании добавленной стоимости с производства продукта с неизменными на этапе эксплуатации продукта характеристиками на развитие продукта. Способность «умной» PSS менять свои характеристики на протяжении всего жизненного цикла базируется на механизмах самоорганизации внутри экосистемы, обеспечивающей интенсивное взаимодействие задействованных в формировании PSS компаний и организаций». В работе «Towards sustainability: PSS, digital technology and value co-creation» подчеркивается одновременное протяженное во времени существование всех элементов цепочки создания добавленной стоимости, которая из линейной и последовательной в традиционной экономике становится «закольцованной» системой систем в цифровой: «…Процесс создания добавленной стоимости также меняется с «цепочки создания добавленной стоимости», то есть набора последовательных во времени действий, на «сеть или созвездие создания добавленной стоимости» где различные участники одновременно вносят свой вклад в создание добавленной стоимости…».

Ключевые участники проектов Интернета вещей (Экосистемы IoT):

• поставщики устройств, используемых для подключения источников данных к IoT-платформе (производители сенсоров, дронов, с/х техники со встроенными датчиками и т.д.), имеющих подключение в публичную сеть Интернет и способных взаимодействовать с различными специализированными облачными платформами и сервисами IoT (так называемых «подключенных устройств»)

• провайдеры услуг связи (операторы)

• провайдеры базовых технологических IoT-платформ для сбора, хранения и обработки данных

• cистемные интеграторы

• разработчики (провайдеры) сервисов IoT-услуг и/или комплексных отраслевых платформенных решений (маркет-плейсов) 

участники кооперационных цепочек, как предприятия и организации, так и конечные потребители продуктов и услуг.

2.    ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ: более подробно про виды IoT-платформ и приложений

Существует    широкий    спектр    программных    платформ,    разработанных    с    целью поддержки и обеспечения работы IoT-решений.

Согласно классификации Berg Insight и First Analysis, большую часть IoT-платформ можно отнести к одной или сразу нескольким категориям:

• платформы по управлению коммуникациями (Connectivity Management Platforms, CMP);

• платформы по управлению сетями/данными (абонентами) - Network/Data (Subscriber) Management (NM);

• платформы по управлению устройствами (Device Management Platforms, DMP);

• платформы для обеспечения работы приложений (Application Enablement Platforms, AEP);

• платформы для разработки приложений (Application Development Platform, ADP).

Платформы по управлению коммуникациями (Connectivity Management Platforms, CMP) служат для того, чтобы облегчить предоставление услуг передачи данных на мобильные и другие сети связи. Такие возможности, как частные APN, фиксированная IP-адресация и безопасные VPN- коммуникации обеспечивают большую гибкость и более высокую надежность. Функционал по управлению устройствами и подключениями включает автоматизированную инициализацию, активацию и деактивацию, а также улучшенную визуализацию отчетов и контроль. Многие ведущие мобильные операторы до сих пор используют проприетарные платформы, разработанные внутри компании (in-house), в то время как другие операторы приняли решения сторонних поставщиков - Jasper, Ericsson, Amdocs и Comarch. Несколько поставщиков управляемых услуг М2М также предлагают платформы по управлению коммуникациями как составную часть своих предложений.

В классификации First Analysis выделяется также такая категория IoT-платформ как Network/Data (Subscriber) Management (NM) - управление сетями/данными (абонентами), которая близка к типу платформ Connectivity Management, описанному выше. Такие платформы относятся к классу ПО для администрирования, которое интегрировано в операторскую сеть мобильной связи (или работает поверх нее), для обеспечения предоставления услуг передачи данных для устройств/абонентов в дополнение к функции активации/деактивации и биллинга, загрузки сети, мониторинга ее производительности, изменений data-тарифов и пр. Продавцы и перепродавцы эфирного времени (операторы мобильной связи и MVNO), как правило, предоставляют клиентам доступ к такому ПО в рамках ежемесячной подписки на услугу передачи данных. Как и в случае платформ класса Device Management, которые будут рассмотрены ниже, пользователи таких платформ обычно рассчитывают на то, что им будет доступно это ПО в рамках подписки на услугу, однако некоторые клиенты могут также получить этот функционал в другой выделенной или интегрированной платформе класса NM. Примерами таких платформ являются Jasper4, Arkessa, M2M DataSmart, EMnify, Wireless Logic и др.

Платформы по управлению устройствами (Device Management Platforms, DM) обеспечивают удаленное управление IoT-устройствами. Такие платформы имеют широкий набор функциональных возможностей для удаленного управления, диагностики, обновления программного обеспечения и управления жизненным циклом приложений. Примерами таких платформ являются Axiros, Digi, Onion Omega, Redbend и др.

Платформы для обеспечения работы (поддержки) приложений (Application Enablement Platforms, AEP) спроектированы для ускорения и упрощения разработки IoT-решений. Они обеспечивают компоненты общего горизонтального решения, которые могут быть использованы в различных отраслях и рыночных сегментах. AEP-платформы позволяют компаниям сфокусироваться на дифференциации своих продуктов и услуг и избежать дублирования типового функционала (интеграция коммуникаций, управление устройствами, сбор и хранение данных, аналитика). Платформы для обеспечения работы приложений также являются интеграционной основой для распространенных ИТ-систем на предприятии – ERP, CRM и пр. Для защиты данных и обеспечения их безопасного обмена между множеством приложений и источниками данных, AEP-платформам необходимо иметь мощные системы для обеспечения безопасности и управления авторизацией пользователей. В целом рынок AEP находится на ранней стадии своего развития, с ограниченным числом специализированных провайдеров - PLAT.ONE, PTC ThingWorx, SeeControl, Xively и 2lemetry
(приобретена Amazon). Эти компании конкурируют с системными интеграторами и компаниями, которые разрабатывают подобный функционал самостоятельно (in-house)5.

Согласно определению First Analysis, платформы для обеспечения работы приложений (AEP) и платформы для разработки приложений (Application Development Platform, ADP) – это среда, которая предоставляет пользователям программные инструменты и/или шаблоны для создания (с минимальным использованием программного кода) приложений для конечных пользователей, преобразующих полученные данные в полезную информацию. Основной функционал таких платформ, как правило, включает обработку данных и управление ими, в том числе инструменты для визуализации, и в ряде случаев - более сложную аналитику. Кроме того, платформы AEP/ADP могут включать в себя платформу или даже полноценное решение для хостинга IoT/M2M- приложений, хранилища данных/запросов, решения для управления безопасностью, инструменты для интеграции со сторонним ПО и системами. По сравнению с другими типами IoT-платформ, AEP- платформы поддерживают более сложные функции, но их набор значительно варьируется в зависимости от поставщика.

Ключевым отличием промышленной AEP-платформы (IIoT AEP) от вообще AEP платформ является наличие в промышленных AEP-платформах в качестве минимального прикладного функционала цифровых двойников подключаемых объектов, функционала мониторинга и предиктивного технического обслуживания.

Специализированные промышленные AEP-платформы имеют две разновидности: мониторинговые платформы-агрегаторы данных, которые можно называть базовыми, и прикладные платформы для автоматизации производственных и бизнес-процессов в промышленности. Как правило, платформы первого вида, имея широкую номенклатуру шлюзов и API к IoT-устройствам и внешним приложениям, являются поставщиками данных для вторых, где основной упор сделан на аналитический функционал и проведение транзакций (исполнение операций). Анализ данных ведется в платформах обеих видов, а функции автоматизации производственных и бизнес- процессов промышленных предприятий с использованием этих данных реализуются только в прикладных платформах и сервисах.

Наряду с промышленными AEP, изначально разрабатываемыми как облачные IoT-платформы для мониторинга промышленного и инженерного оборудования, существуют мигрировавшие в облачные платформы отраслевые приложения класса Enterprise Resource Planning (ERP), так называемые IoT ERP или ERP поколения Индустрии 4.0. Такая миграция имеет место за счет интеграции функционала ERP с АСУТП и MES, что позволяет рассматривать IoT ERP как разновидность IIoT-платформ, и перехода разработчиков таких ERP с модели on-premise развертывания на модель SaaS, что дает возможность провайдеру накапливать большое количество данных от компаний-пользователей приложения. Аналогичные процессы трансформации наблюдаются и со стороны разработчиков конструкторских приложений (Product Lifecycle Management Systems, PLM), обогащаемые функционалом управления производственными процессами и эксплуатацией промышленных продуктов, и которые по аналогии с IoT ERP можно именовать IoT PLM.

Таким образом, среди прикладных облачных сервисов для промышленности представлены не только IIoT-платформы, но и предоставляемые по модели SaaS транзакционные, аналитические и конструкторские приложения, при этом отсутствует четкая граница между «платформами» и «приложениям», и в настоящем исследовании рассмотрены и те, и другие.

5 http://www.berginsight.com/ReportPDF/Summary/bi-platforms-sum.pdf

Экосистему промышленных облачных платформ и сервисов можно разделить на три вида платформ:

• базовые платформы, то есть платформы накапливающие и анализирующие данные, но не используемые непосредственно для автоматизации производственных и бизнес-процессов за исключением процессов мониторинга состояния оборудования,

• облачные транзакционно-аналитические приложения, реализующие логику управления бизнес- и производственными процессами,

• отдельный вид облачных приложений, трансформирующийся в платформенные – приложения для автоматизации процессов управления жизненным циклом продукта (PLM/SLM).

Экосистема облачных IIoT-платформ и приложений быстро расширяется как за счет появления изначально облачных платформ и сервисов, так и за счет перехода на облачную модель разработчиками on-premise приложений, причем не только приложений для автоматизации бизнеса, но и аппаратно-программных комплексов для автоматизации производственных процессов (АСУТП).

В настоящее время облачные IIoT-платформы и приложения уже представляют из себя сложную экосистему, продолжающую свое динамичное развитие. Степень их влияния на бизнес предприятий определяется реализуемой функциональностью и уровнем проникновения. Развитие происходит по обоим направлениям: растет проникновение и расширяется функциональность от простых учетных и информационных функций до сквозного оптимизационного планирования всей цепочки создания добавленной стоимости с учетом всего многообразия факторов.

Базовые IIoT-платформы класса AEP/ADP

Базовые промышленные IoT-платформы (IIoT-платформы) – это платформы класса AEP/ADP, реализующие возможность автоматического сбора данных о состоянии продуктов промышленности (физических объектов), что является основой формирования кибер-физической продуктово- сервисной системы, и имеющие встроенный функционал для создания систем мониторинга промышленного оборудования. Наличие встроенного функционала для мониторинга, оптимизации использования и предиктивного обслуживания дорогостоящего оборудования коммерческого (B2B) назначения (industrial assets), является основным отличием именно промышленных AEP IoT- платформ.

Основной функционал базовых IIoT-платформ, реализуемый самим разработчиком – это мониторинг состояния оборудования. Особенностью базовых платформ является то, что их функциональным наполнением занимаются в основном партнеры – участники экосистем. Также базовые платформы выполняют интеграционную функцию, состоящую в агрегации данных из различных источников и их предоставлении в прикладные платформы и сервисы, выполняющие аналитическую обработку этих данных.

Платформы и приложения с развитой аналитикой и моделированием

Накопление широкой номенклатуры данных за длительный исторический период привело к появлению специализированных платформ и приложений для анализа этих данных. Такие платформы близки к базовым IIoT-платформам, однако ключевой особенностью аналитических IIoT-платформ является наличие сложных имитационных моделей, реализованных с использованием технологий машинного обучения. Интеграция со всеми видами источников данные, как на уровне автоматизации производственных (АСУТП/MES), так и бизнес-процессов (ERP/BI/PLM) позволяет формировать сложную интегрированную систему моделей, оцифровывающих взаимосвязи производственных и бизнес-KPI, что, в свою очередь, дает возможность реализовать сквозное оптимизационное интегрированное планирование и управление, построенное на имитационном моделировании. Аналитические платформы по своему функциональному наполнению близки к базовым, но отличаясь ориентацией на имитационное моделирование имеют ограниченные возможности (номенклатуру API-коннекторов) для подключения устройств IoT, поэтому аналитические платформы используют интеграцию с базовыми IIoT-платформами, используя их в качестве интеграционных.

По применяемой модели тарификации аналитические платформы также близки к базовым - тарификация осуществляется по объему проанализированных данных от подключенных устройств. Существенное отличие аналитических платформ от базовых, во всяком случае в настоящее время, пока превалируют крупные проекты, является необходимость настройки моделей под конкретный кейс, что можно назвать внедрением. Соответственно, существенная часть выручки провайдеров аналитических IIoT-платформ приходится разовые платежи за услуги по настройке интегрированной модели, очистке данных и другие виды работ, составляющих внедрение, что характерно и для транзакционно-аналитических платформ, даже облачных.

Облачные прикладные транзакционно-аналитические платформы и приложения для автоматизации производственных (АСУТП, MES) и бизнес-процессов (ERP, BI) в промышленности

Облачные транзакционно-аналитические платформы и приложения – это системы, в которых заложена логика управления промышленным предприятием и его кооперационными цепочками, и которые таким образом охватывают функционал ERP и BI-систем, являясь их заменителями. От рассмотренных ранее IIoT-платформ класса AEP/ADP транзакционно-аналитические платформы и приложения отличаются существенно более широким функционалом, охватывающим не только процессы управления активами (предиктивное техобслуживание, в частности), но и все остальные функциональные модули, такие как управление производством, запасами, поставками, сбытом и отношениями с клиентами, финансами, кадрами, закрывая все потребности предприятия любого размера в автоматизации, и делая доступной сквозную автоматизацию не только для крупных, но и для средних и малых промышленных предприятий, что особенно ценно для реализации модели job shop (цехового распределенного производства) с принципиально более высоким уровнем автоматизации, делающего его более эффективным чем модель производства на крупных предприятиях. Наряду с облачной моделью предоставления, ключевой особенностью рассмотренных облачных платформ и приложений этого вида, отличающих их от традиционных ERP и BI-систем является то, что они представляют из себя единый замкнутый контур управления, включающий как средства автоматизации бизнес-процессов (ERP и BI), так и средства автоматизации производственных процессов (АСУТП, MES), то есть исполнительные системы. Фактически это новый класс средств автоматизации, условно именуемый IoT ERP, «пост-ERP» и «ERP для Индустрии 4.0». Еще одной особенностью IoT ERP является сквозная автоматизация, выходящая за рамки одного предприятия, то есть автоматизируется вся цепочка создания добавленной стоимости. Поэтому в состав таких платформ и сервисов обязательно входит функционал управления цепочками поставок и сбытом продукции в сочетании с реализации функций сквозной прослеживаемости (штрих-коды, RFID) и обмена электронными данными (EDI).

В части реализации развитых аналитических возможностей в «ERP 4.0» важно отметить, что именно благодаря облачной модели предоставления платформ и приложений IoT, и, как следствие, накопления большого объема данных в облаках провайдеров, стало возможным появление в

составе данных систем, а также в виде специализированных решений, функций предиктивной (вероятностной) аналитики, базирующихся на цифровых/математических моделях физических объектов управления. Такие модели позволяют описать взаимосвязи между всем набором измеряемых показателей, причем как на уровне производственного планирования, так и на уровне финансового управления, что дает возможность просчитывать и оперативно пересчитывать множество вариантов действий для выбора наиболее оптимального в конкретный момент времени, с возможностью его оперативной коррекции. Именно такой результат от перехода на IoT ERP ожидают промышленные предприятия.

Трансформационная роль IoT ERP состоит в том, что в отличие от традиционных средств автоматизации IoT ERP ориентированы на реализацию процессов, необходимых для поддержки бизнес-моделей цифровой экономики, базирующихся на продаже функций оборудования а не самого оборудования, и возможности глубокой кастомизации продукции под конкретного пользователя.

Облачные PLM платформы и приложения

Наличие в IIoT-платформах цифровых двойников подключенных объектов означает необходимость интеграции таких платформ с конструкторскими приложениями, в которых цифровые двойники создаются и модифицируются на всем их жизненном цикле. Для реализации бизнес-моделей цифровой экономики, которые предполагают, в частности, переход от массового производства некастомизируемой продукции к массовому индивидуализированному производству, индивидуальный двойник требуется для каждой из произведенных единиц продукта. Кроме того, для реализации требуемой новыми бизнес-моделями возможности модификации продукта на этапе его эксплуатации необходима организация автоматического получения данных PLM-приложениями о характере эксплуатации продукта, что также требует глубокой интеграции PLM-приложений с IIoT-платформами.

В свою очередь, разработчики PLM-приложений активно развивают направление IIoT, и также стремятся интегрировать PLM с собственными и сторонними IIoT-платформами, что формирует еще один тип игроков на рынке AEP IIoT-платформ – разработчиков PLM, таких как PTC, Siemens, Dassault, Autodesk и других. При этом не только IIoT-платформы от разработчиков PLM, но и сами PLM-приложения предлагаются в формате публичного и гибридного облака, что приводит к появлению нового класса PLM-приложений – облачных IoT PLM-платформ, ориентированных на управление всеми аспектами жизненного цикла кибер-физических продуктово-сервисных систем с использованием обратной связи от подключенных продуктов, производственных систем, бригад технического обслуживания и других источников данных. В отличие от «традиционных» PLM- приложений, IoT PLM охватывают не только управление продуктом, но и управление процессами его производства и эксплуатации, функционально пересекаясь таким образом с транзакционно- аналитическими платформами (IoT ERP) и базовыми IIoT-платформами.

Интеграция PLM с IIoT-платформами, позволяющая сквозным образом охватить этапы производства и эксплуатации, приводит к появлению новой модели монетизации для платформ IoT PLM – это возможность создания цифровой площадки для услуг производства и эксплуатации по требованию, связывающей через единый для всех цифровой образ продукта его разработчиков (конструкторские бюро), производственные площадки, логистику и эксплуатирующие продукт организации. Роль платформы – сквозная автоматизация всего процесса от дизайна до заказа производства, оплаты, логистики и эксплуатации с получением разработчиками обратной связи от эксплуатируемого продукта.

Набор функций IoT-платформ, предлагаемый вендорами, меняется в зависимости от стратегии поставщика решения. Однако часть функций, как правило, является общей для всех категорий платформ. Наиболее редкими являются платформы/приложения, имеющие не только функцию информационной поддержки принятия решений и контроля их исполнения, но и собственно исполнения, то есть являющиеся управляющими системами.

Лучшие универсальная IoT-платформы класса AEP/ADP DM NM, существующие на рынке, выполняет множество функций, включая управление устройствами и возможность подключения, разблокирования сервисов и разработка приложений. Другие функции включают аналитику, безопасность и возможности дополнительной интеграции с другими корпоративными системами и приложениями через управляемые API.

Соответственно, ключевой и наиболее интересной областью в развитии IoT-платформ с точки зрения стратегии является именно аналитика/визуализация/приложения (AEP/ADP), а не функционал Device Cloud и Network/Connectivity Management.

России нужны национальные отраслевые программы цифровизации, направленные на реализацию идеологии сквозного оптимизационного управления, охватывающего не только торгово-посредническую деятельность и сферу услуг, но и все отрасли промышленности. Только полноценная реализация таких программ создаст необходимые предпосылки для использования полнофункциональных средств автоматизации всеми участниками цепочек создания добавленной стоимости продуктов и услуг, и, как следствие, обеспечит быстрый рост рынка цифровых продуктов, сервисов и приложений в денежном выражении и количестве компаний-пользователей.

Отдельной задачей, которая должна ставиться на уровне бизнеса и государства при разработке программ и стратегий развития IoT и смежных рынков и технологий в России – это создание сильных отечественных производителей высокотехнологичной продукции высокого передела. Новые рынки и технологические тенденции позволяют российским компаниям разрабатывать новые продукты и решения, не оборачиваясь назад на старые рынки и технологии, а сразу ориентируясь на новые возможности, образующиеся на российском и международных рынках.

3.    ДРУГИЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ:

Автоматизированная система управления (АСУ) — ряд технологий производства, позволяющих осуществлять управление работой оборудования и контроль за работой оборудования при помощи электронно-вычислительных машин.

Устройства Интернета Вещей - электронные устройства, автоматически, без участия или с минимальным участием человека генерирующие и передающие в системы телеметрии и телеуправления данные, и исполняющие команды этих систем.

САПР (CAD или CADD) — система автоматизированного проектирования, программный пакет для создания конструкторской и технологической документации, 3D-модели и чертежи.

Среда исполнения (runtime system, runtime engine) – это вычислительное окружение, необходимое для исполнения компьютерной программы и доступное во время ее исполнения. В среде исполнения, как правило, невозможно изменение исходного текста программы, но может наличествовать доступ к переменным окружения операционной системы, таблицам объектов и модулей разделяемых библиотек.

AEP/ADP (Application Enablement/Development Platforms) - платформы для обеспечения работы (поддержки)/разработки приложений – это среда, которая предоставляет пользователям программные инструменты и/или шаблоны для создания (с минимальным использованием программного кода) приложений для конечных пользователей, преобразующих полученные данные в полезную информацию. Основной функционал таких платформ, как правило, включает обработку данных и управление ими, включая инструменты для визуализации, и ряде случаев - более сложную аналитику.

API (Application Programming Interface, интерфейс программирования приложений, интерфейс прикладного программирования) – это набор готовых классов, процедур, функций, структур и констант, предоставляемых приложением (библиотекой, сервисом) для использования во внешних программных продуктах. Используется программистами при разработке различных приложений. Открытые API (Open/public API) – общедоступные API, предоставляющие разработчикам программный доступ к проприетарным программным приложениям.

BPM (Business Process Management) – управление бизнес-процессами. Дисциплина, включающая любую комбинацию моделирования, автоматизации, исполнения, контроля, измерения и оптимизации процессов деловой активности, применяемую для поддержки исполнения корпоративных целей, охватывающих систем, сотрудников, клиентов и партнеров , как внутри организации, так и вне её.

BI (Business Intelligence) – процесс превращения данных в информацию и знания о бизнесе для поддержки принятия улучшенных и неформальных решений; информационные технологии (методы и средства) сбора данных, консолидации информации и обеспечения доступа бизнес-пользователей к знаниям; знания о бизнесе, добытые в результате углубленного анализа детальных данных и консолидированной информации.

CRM (Customer Relationship Management, управление отношениями с клиентами) – система управления взаимоотношения с клиентами, представляет собой прикладное программное обеспечение для организаций, предназначенное для автоматизации взаимодействия с заказчиками (клиентами) путём сохранения информации о клиентах и истории взаимоотношений с ними, установления и улучшения бизнес-процессов и последующего анализа результатов.

Data Mining (добыча данных, интеллектуальный анализ данных, глубинный анализ данных) — собирательное название, используемое для обозначения совокупности методов обнаружения в данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности.

Device Cloud (облако устройств) – это облачная среда для тестирования приложений, которая позволяет разработчикам удаленно оценивать работу приложений на большом спектре «умных» устройств. Некоторые Device Cloud состоят из виртуальных или эмулированных устройств, в то время как другие обеспечивают доступ к физическому оборудованию. Преимущества эмулированных Device Cloud – возможность тестирования масштабируемости путем обработки большого числа одновременных запросов. С другой стороны, Device Cloud с физическим оборудованием может предложить дополнительные сведения, например, как заряд батареи влияет на производительность приложений. Примеры: iDigi Device Cloud, Axeda и др. По данным РТС, к категории Device Cloud относятся облачные решения для хранения данных от устройств, которые можно извлекать для дальнейшей обработки.

Embedded OS (Встроенная операционная система) - простая операционная система для встраиваемых систем, т.е. специализированных микропроцессорных систем управления, которые работают, будучи встроенными непосредственно в устройства, которыми они управляют.

ERP-система (Enterprise Resource Planning, планирование ресурсов предприятия) – система планирования ресурсов предприятия, представляет собой корпоративную информационную систему, предназначенную для автоматизации учёта и управления.

Framework (фреймворк, дословно «структура, каркас») – это программное обеспечение, облегчающее разработку и объединение разных компонентов большого программного проекта. Может включать поддержку программ, компиляторы, библиотеки кода, наборы инструментов и интерфейсов прикладного программирования (API), которые объединяют все различные компоненты, чтобы активировать развитие проекта или решение.

MQTT (Message Queue Telemetry Transport) – упрощённый сетевой протокол, работающий поверх TCP/IP. Протокол получил широкое распространение благодаря своей простоте и открытости. MQTT разработан для устройств с ограниченными ресурсами и с низкой пропускной способностью, высокой задержкой или ненадежной сети. Основной концепцией проекта было минимизировать требования к пропускной способности сети и ресурсам устройств, а также обеспечить надежность и определенную степень гарантии доставки6.

OEE (Overall Equipment Effectiveness, общая эффективность оборудования) – распространённая система анализа общей эффективности работы оборудования, предназначенная для контроля и повышения эффективности производства и основанная на измерении и обработке конкретных производственных показателей.

On-premise software (на предприятии) – модель развёртывания и использования программного обеспечения, при которой программное обеспечение устанавливается и управляется внутри организации.

PLC (Power Line Communication) — технология передачи данных по линиям электропередачи (ЛЭП).

PLM (Product Lifecycle Management, управление жизненным циклом продукта) – технология управления жизненным циклом изделий. Организационно-техническая система, обеспечивающая управление всей информацией об изделии и связанных с ним процессах на протяжении всего его жизненного цикла, начиная с проектирования и производства до снятия с эксплуатации.

REST (Representational State Transfer, передача репрезентативного состояния) – метод взаимодействия компонентов распределённого приложения в сети Интернет, при котором вызов удаленной процедуры представляет собой обычный HTTP-запрос (обычно GET или POST; такой запрос называют REST-запрос), а необходимые данные передаются в качестве параметров запроса. Этот способ является альтернативой более сложным методам, таким как SOAP, CORBA и RPC. REST API (или RESTful API) – API, использующие REST.
6 http://mqtt.org/faq
RFID (Radio Frequency Identification, радиочастотная идентификация) – способ автоматической идентификации объектов, в котором посредством радиосигналов считываются или записываются данные, хранящиеся в так называемых транспондерах, или RFID-метках.
SDK (Software Development Kit, набор инструментальных средств разработки программ) – комплект средств разработки, который позволяет специалистам по программному обеспечению создавать приложения для определённого пакета программ, программного обеспечения базовых средств разработки, аппаратной платформы, компьютерной системы, игровых консолей, операционных систем и прочих платформ.

SLM (Service Level Management, управление уровнем услуг) – процесс, отвечающий за обсуждение и заключение выполнимых соглашений об уровне услуг, и обеспечивающий их выполнение. Управление уровнем услуг отвечает за соответствие процессов управления ИТ- услугами, соглашений операционного уровня и внешних договоров согласованным целевым показателям уровня услуги. Управление уровнем услуг отслеживает и предоставляет отчётность по уровням услуг, проводит регулярную оценку услуг совместно с заказчиками и определяет необходимые улучшения.

SCADA (supervisory control and data acquisition, диспетчерское управление и сбор данных) – программный пакет, предназначенный для разработки или обеспечения работы в реальном времени систем сбора, обработки, отображения и архивирования информации об объекте мониторинга или управления. SCADA может являться частью АСУ ТП, АСКУЭ, системы экологического мониторинга, научного эксперимента, автоматизации здания и т. д. SCADA-системы используются во всех отраслях хозяйства, где требуется обеспечивать операторский контроль за технологическими процессами в реальном времени. Данное программное обеспечение устанавливается на компьютеры и, для связи с объектом, использует драйверы ввода-вывода или OPC/DDE серверы. Программный код может быть как написан на языке программирования (например, на C++), так и сгенерирован в среде проектирования. Иногда SCADA-системы комплектуются дополнительным ПО для программирования промышленных контроллеров. Такие SCADA-системы называются интегрированными и к ним добавляют термин SoftLogic.

XaaS (Everything as a Service) – термин, относящийся к сфере облачных вычислений, предназначенный для обозначения широкого разнообразия услуг и приложений, предоставляемых пользователю по требованию через сеть Интернет, в отличие от on-premise услуг и приложений.

ZigBee – спецификация сетевых протоколов верхнего уровня использующих сервисы нижних уровней — уровня управления доступом к среде MAC и физического уровня PHY, регламентированных стандартом IEEE 802.15.4. ZigBee и IEEE 802.15.4 описывают беспроводные персональные вычислительные сети (WPAN). Спецификация ZigBee ориентирована на приложения, требующие гарантированной безопасной передачи данных при относительно небольших скоростях и возможности длительной работы сетевых устройств от автономных источников питания (батарей).

4.    ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ: для общей информации и согласованности взглядов. Особая роль сектора обрабатывающей промышленности

(Из материалов дорожной карты UK: “Международный опыт промышленной политики и уроки для Великобритании”).
Важно: Отчет подготовлен в рамках Форсайт-проектов в октябре 2013 г.
Авторы: Управление по делам науки при Правительстве Соединенного Королевства. И профессура Кэмбриджского университета.

В исследовании рассмотрен успешный опыт и инструменты поддержки производственного сектора девяти стран: США, Германии, Японии, Италии, Финляндии, Южной Кореи, Сингапура, Китая и Бразилии. Подобный анализ и апологетика развития сильного промышленного сектора в стране как ключевого базиса национальной экономики, являются как никогда актуальными для России. И хотя отечественный опыт остался за рамками исследования, задачи реиндустриализации в Российской Федерации, принимая во внимание внешнеполитическую напряженность, сравнимы по масштабам и сложности с первым опытом советского «Большого скачка» 30-х гг. XX века.

«Промышленная политика, согласно нашему определению, включает не только производственные отрасли. Она может быть направлена на сферу услуг, как это было в Великобритании, Ирландии, Исландии и Дубае по отношению к финансовой отрасли в последние два, три десятилетия - хотя и с крайне негативными последствиями. Или она может быть связана с продвижением определенных отраслей промышленности в первичном секторе. Среди выдающихся примеров - молочная промышленность Дании в конце 19-го и начале 20-го века (Chang, 2009a и 2009b), а в последнее время - лесная и лососевая промышленность Чили (Meissner, 1988, Clapp, 1995, UNCTAD, 2006) и соевая промышленность в Бразилии (Hosono & Hongo, 2012; Andreoni, 2013a).

Однако те, кто заинтересован в избирательной промышленной политике, делают больший акцент на необходимости продвижения сектора обрабатывающей промышленности. Причины для продвижения обрабатывающих отраслей многочисленны и разнообразны.

Во-первых, широко признается, что сектор обрабатывающей промышленности является основным источником роста производительности, основанного на технологиях, в современных экономиках. Не будет преувеличением утверждение, что обрабатывающая промышленность создала современный мир. Благодаря тому, что обрабатывающие производства сами естественным образом прибегали к механизации и химической обработке, чем другие виды экономической деятельности, сектор обрабатывающей промышленности является основным источником роста производительности на протяжении всей истории. Повышение производительности в сельском хозяйстве сильно ограничено природой с точки зрения времени, расстояний, почвы и климата. По своей природе многие виды услуг невосприимчивы к повышению производительности. В некоторых случаях увеличение производительности приведет к разрушению самого продукта. Если струнный квартет сыграет 27-минутное произведение за девять минут, мы не скажем, что производительность утроилась. Для некоторых других услуг более высокая производительность может вызвать снижение качества продукта. Рост производительности в розничных услугах в таких странах, как США и Великобритания, произошел за счет снижения качества самого розничного сервиса - меньше продавцов, более далекое расстояние до супермаркета, более длительное ожидание поставок и т.д. Глобальный финансовый кризис 2008 года также показал, что значительная часть недавнего роста производительности в области финансов была достигнута за счет снижения качества, т.е. создания чрезмерно сложных, более рискованных и даже мошеннических продуктов.

Во-вторых, многие экономические историки и экономисты утверждают, что сектор обрабатывающей промышленности, особенно сектор создания средств производства, был «учебным центром» капитализма в технологическом плане (Rosenberg, 1963 и 1982, Kaldor, 1981; Cohen & Zysman, 1987; Rowthorn & Wells, 1987; Park & Chan, 1989; Mokyr, 1990 и 2002; Mowery & Rosenberg, 1999; Guerrieri & Meliciani, 2005). Из-за его способности порождать производственное потребление (первичные затраты, например, машины, химикаты), то, что происходит в секторе обрабатывающей промышленности, является чрезвычайно важным для роста производительности других секторов.

Рост производительности в сельском хозяйстве, который мы наблюдали в последние 150 лет, не был бы возможен без развития обрабатывающих отраслей, производящих сельскохозяйственное машиностроение, химические удобрения, пестициды и все более растущего сектора генной инженерии.

Быстрое увеличение производительности в сфере услуг, таких как логистика и розничная торговля в последние пару десятилетий, также стало возможным благодаря отраслям обрабатывающей промышленности, производящим более эффективное транспортное оборудование, компьютеры и механизированные склады.

В-третьих, сектор обрабатывающей промышленности также всегда становисля источником организационных инноваций. Рост производительности за последние два столетия был обусловлен не только технологическими изменениями, но и организационными изменениями, большинство из которых возникло в промышленном секторе. Например, в эти дни многие рестораны быстрого питания используют «заводские» методы, превращая приготовление пищи в работу по сборке (assembly job), а иногда даже доставляя еду на конвейере (Yo! Sushi - самый знакомый пример для граждан Великобритании).

Другой пример, крупные розничные сети - будь то супермаркеты, сети магазинов одежды или интернет-магазины - применяют современные методы управления запасами (inventory management techniques), разработанные в промышленном секторе. Даже в сельскохозяйственном секторе в некоторых странах повышается производительность за счет применения организационных знаний производственного типа, таких как автоматизированное с помощью компьютеров питание (нидерландское сельское хозяйство является главным примером здесь).

В-четвертых, производственный сектор является основным источником спроса на высокопроизводительную деятельность других отраслей. Например, большинство услуг, которые имеют высокую производительность и высокие темпы роста производительности - иногда даже более высокие, чем у некоторых подсекторов в промышленности - в последнее время (например, финансовые, транспортные и бизнес-услуги) стали услугами для «производителей» (‘producer’ services), основными клиентами которых являются промышленные компании. Конечно, страны могут специализироваться на этих услугах, но в случае многих производственных услуг (например, инжиниринг, проектирование, управленческий консалтинг) их способность к экспорту не может поддерживаться в долгосрочной перспективе без сильного промышленного сектора. В этих услугах решающее значение имеют идеи (глубокое понимание / insights), полученные от производственного процесса и постоянного взаимодействия между поставщиком и клиентами. Учитывая это, ослабление производственной базы в конечном итоге приводит к снижению качества и возможности для экспорта этих услуг (Tassey, 2010; Fuchs & Kirchain, 2010; Pisano & Shih, 2012).

В-пятых, промышленный сектор, производящий физические и не скоропортящиеся продукты, имеет более высокую товарность (реализованная / проданная продукция в отношении к валовой стоимости создаваемой продукции), чем сельское хозяйство и услуги. Ключевой причиной низкой товарности услуг является тот факт, что для многих услуг требуется, чтобы их поставщики и потребители находились в одном месте. Никто еще не изобрел способ предоставлять парикмахерские услуги или уборку дома дистанционно. Конечно, эта проблема будет решена, если поставщик услуг (парикмахер или уборщик в приведенных выше примерах) может переехать в страну клиента, но в большинстве случаев это означает иммиграцию, которую страны в основном строго ограничивают. Учитывая это, растущая доля услуг в экономике означает, что страна, при прочих равных условиях, будет иметь более низкие экспортные доходы.

Это, в свою очередь, означает, что, если экспорт промышленных товаров не будет увеличиваться непропорционально, страна не сможет заплатить за такой же объем импорта, как и раньше. Кроме того, высокая товарность промышленного сектора придает критическую устойчивость экономике с сильным промышленным сектором, поскольку она может лучше защитить себя от внешних потрясений - как мы видели подобную эластичность экономики Германии после финансового кризиса 2008 года».

5.    Далее приводятся выдержки из исследования J’son & Partners Consulting

«Перспективы Индустрии 4.0 и цифровизации промышленности в России и в мире».

Индустриализация стала основным инструментом достижения экономического богатства стран, начиная с появления прядильных машин в конце XVIII века; при смене технологических укладов менялись местами мировые промышленные лидеры. Какой вызов она несет для промышленно развитых и промышленно развивающихся стран? На чем сегодня фокусируются страны, имеющие разный исторический опыт индустриализации? Какова роль национальных промышленных программ в концепции Индустрии 4.0? Насколько российская промышленность готова ответить на новые вызовы? Где место России на международной арене в гонке за производительность? Что является залогом успешной цифровизации и роста экономики? – на эти вопросы отвечают консультанты J’son & Partners Consulting в новом исследовании.

Увлечение концепцией постиндустриального общества, делающей ставку на развитие сервисной экономики (сферы услуг), а в настоящее время цифровой, необоснованно преуменьшило роль промышленности в обеспечении роста национального благосостояния.

Между тем, для устойчивого роста экономики необходимо развитие всех составляющих ее элементов (производственной системы и системы дистрибуции / сферы услуг). При этом здоровый производственный сектор является драйвером развития сферы услуг, а также источником долгосрочных успехов и процветания национальной экономики в целом. К такому выводу пришли все без исключения развитые страны в начале 2000-х годов, анализируя причины экономического упадка или роста крупнейших экономик.

В последнее время экономисты, политологи и государственные деятели большинства экономически развитых стран обращаются к теме развития собственного сектора обрабатывающей промышленности, машиностроения и станкостроения, привлекая внимание к тому факту, что богатство общества в целом и успех сервисной (цифровой) экономики в частности, зависят от «технических» и технологических возможностей промышленности.

Связано это с тем, что успехи в индустриальном развитии и рост обрабатывающих промышленности   непосредственно   влияют    на    рост    экономики    в    стране. Страна может добиться лидирующих позиций в экономике, экспорте и технологических компетенциях благодаря индустриальному развитию. Индустриализация является обязательным шагом к росту экономики.

В зависимости от объема экономики, ее комплексности и уровня технологического развития, страны по-разному формулируют свои стратегические задачи. Однако практически все промышленно развитые и развивающиеся страны для сохранения и укрепления своих конкурентных позиций в мире видят свое будущее в цифровой экономике нового технологического уклада и закрепили собственные национальные промышленные приоритеты как ответ на немецкую государственную программу Индустрия 4.0 (Industrie 4.0).

Индустрия 4.0 - это новый этап индустриализации стран, основанный на цифровой трансформации отраслей, направленный на поиск, разработку и внедрение новых промышленных технологий и инноваций, приводящих к росту производительности труда и эффективности использования ресурсов во всех сферах экономики.

В этом контексте промышленные революции приносят качественный скачок и новые возможности для повышения производительности, доходности, капитализации национальных бизнесов.

А скорость освоения высокопроизводительных инструментов, которые приходят вместе с новой технологической парадигмой, и их широкомасштабное внедрение, благодаря промышленным компетенциям и производственному мастерству граждан (Человеческий Капитал), является критическим фактором сохранения глобальной конкурентоспособности нации, обеспечения стабильного продолжающегося роста ВВП и возобновляемым ресурсом для развития социальной сферы страны и роста благосостояния граждан.

1.    Индустрия 4.0 – новый этап конкуренции и продолжение гонки за производительность, рост экономики и благосостояние населения

1.1.    Рост ВВП как индикатор здоровья экономики и показатель благосостояние нации

Непрерывное повышение уровня жизни и благосостоянии нации в соответствии с лучшими мировыми стандартами требует создания условий для роста экономики страны. Рост экономики – одна из основных целей государственного управления.

«Уровень жизни (уровень благосостояния) — степень удовлетворения материальных и духовных потребностей людей массой товаров и услуг, используемых в единицу времени.

Уровень жизни базируется на объёме реальных доходов на душу населения и соответствующем объёме потребления».

Одним из основных показателей рассматривают размер дохода на душу населения. Этот показатель позволяет сравнивать уровень жизни как групп населения в одной стране, так и между странами.

Организацией Объединенных Наций рекомендован перечень условий жизнедеятельности, которые в совокупности составляют понятие «уровень жизни»:

-    Рождаемость, смертность, продолжительность жизни.
-    Санитарно-гигиенические условия жизни.
-    Уровень потребления продовольствия.
-    Жилищные условия.
-    Возможности образования и культуры.
-    Условия труда и уровень занятости.
-    Баланс доходов и расходов.
-    Потребительские цены.
-    Обеспеченность транспортом.
-    Возможности для отдыха.
-    Система социального обеспечения.
-    Обеспечение прав и свобод человека …».

Источник: https://ru.wikipedia.org

Главным измерителем экономического роста страны является ВВП[1] (валовой внутренний продукт). В общем смысле ВВП - это стоимость всех произведенных товаров и услуг компаниями внутри страны за вычетом промежуточных материалов, сырья, семян, кормов, импорта, топлива, электроэнергии, услуг логистики, транспорта, торговли, финансовых, маркетинговых и т.п.

Измеряемый за длительный период времени, ВВП, с достаточно высокой точностью позволяет:

• характеризовать рост экономики, спад или рецессию;

• измерять и сравнивать производительность стран между собой;

• выступать мерилом успешности или неуспешности экономической политики в целом;

• отражать уровень жизни и оценивать благосостояние населения;

• идентифицировать приоритетные отраслевые направления развития в стране.

[1]    Использование показателя ВВП в рамках данного исследования рассматривается только в той части, в какой он характеризует рост доходов и потребления со стороны населения (или производства со стороны организаций) товаров и услуг. Детальное изучение показателей экономического роста и границы применения ВВП выходит за рамки предмета настоящего исследования, читатель может ознакомиться с ними самостоятельно (например, здесь: https://ru.wikipedia.org/wiki/ВВП_России)

Высокую значимость для оценки экономического развития ВВП имеет вследствие того, что он аккумулирует в себе добавленную стоимость, созданную всеми компаниями, бизнесами и учреждениями, работающими в стране.

Добавленная стоимость представляет собой образование добавочного капитала, который дополнительно создается в процессе производства товаров или услуг сверх используемых (как правило, покупных или импортируемых) ресурсов, материалов или сырья, благодаря применяемым производственным, технологическим, управленческим know-how внутри каждой компании.

Добавочный капитал, за который покупатель соглашается платить, создается дополнительными потребительскими ценностями и включается в конечную стоимость продукции.

Добавленная стоимость, таким образом, может быть малой или большой, и характеризует индивидуальные свойства продукта и способность компании преобразовывать ресурс в ценный для покупателя продукт.

На уровне экономики в целом размер добавленной стоимости, создаваемой в различных отраслях, характеризует уровень инновационности производственного, ИКТ сектора и сферы услуг (уровень может быть low-tech / medium-tech / high-tech – низкотехнологичный, среднетехнологичный, высокотехнологичный).

Все страны, таким образом, и каждая компания в отдельности, ищут способы преодолеть эффект коммодитизации («обезличивания», потери значимых для потребителя различий между продуктами какой-либо категории), повысить ценность своего продукта, а значит собственную конкурентоспособность в глазах потребителя.

«Коммодитизация (англ. – commoditization) – процесс перехода продукта из марочной категории в категорию рядовых продуктов (commodity). Коммодитизация происходит за счет постоянного совершенствования производственных технологий, благодаря чему продукты становятся всё более и более похожими – с точки зрения качества, возможностей, технических характеристик и пр., и потребителю становится безразлично, товар какой марки покупать (так как с его точки зрения все они одинаковые). С течением времени коммодитизации подвергаются все более сложные в технологическом плане товарные категории – от mp3-плейеров до компьютеров и даже автомобилей».

Источник: http://getclientsnow.ru/kommoditizaciya/

«Коммодитизация - "Обезличивание", потеря значимых для потребителей различий между продуктами какой-либо категории.

Примеры товарных категорий с высокой степенью коммодитизации: мука, сахар, цемент. 

Примеры из области услуг: аутсорсинг бухгалтерии, уборка офисов, нотариальные услуги».

(Источник: Толковый словарь маркетинговых терминов под редакцией С.Корчанова http://www.mraketing.ru)

1.2.    Источники роста экономики (роста ВВП)

Повышение благосостояния населения требует роста экономики. Для роста экономики необходим постоянный рост ВВП. Чтобы обеспечить рост ВВП необходимо производить больше товаров и услуг, а также повышать добавленную стоимость конечной продукции.

Источник:

Рост производства продукции обеспечивается за счет:

• привлечения дополнительных трудовых ресурсов,

• привлечения дополнительных финансовых ресурсов,

• повышения производительности труда в различных отраслях экономики за счет технологических, управленческих усовершенствований и применения современных машин и оборудования.

В условиях ограниченных ресурсов – страны (и компании) соревнуются в производительности. Тот, кто добивается повышения производительности труда раньше конкурентов, получает временный выигрыш в виде ренты – превышение доходов выше среднего уровня.

Именно производительность труда и способность создавать высокую добавленную стоимость, таким образом, генерирует экономический потенциал страны. В этой связи для усиления национальной экономической мощи, «человеческий капитал», от мастерства которого зависит конечная производительность, является гораздо более важным фактором, чем финансовый капитал сам по себе.

«Богатство нации – не деньги, а производительность ее людей», - к такому выводу пришел Адам Смит (один из основоположников современной политэкономии) в «Исследовании о природе и причинах богатства народов» в 1776 г. А от уровня технологического и научного развития страны зависит, предоставляются ли современные инструменты повышения производительности труда, и, обеспечивается ли поддержка в скорости их освоения на практике. По этой причине национальные промышленные программы закрепляют и защищают стратегические приоритеты страны.

1.3.    Предпосылки роста «традиционной» экономики, создания экономической независимости и информационной безопасности страны

Производственные возможности (промышленные компетенции и накопленные знания) определяют разные уровни богатства страны, потенциал экономического роста и, в конечном итоге, благосостояния населения.

Источник:

Уровни богатства (производственные возможности) экономики:

Нулевой уровень - потребление чужих товаров и услуг (импорт). Отсутствие производства в стране. Доход от перепродажи импорта.

1. Первый уровень – производство товаров на чужом оборудовании. Импортозависимость от производителя.

2. Второй уровень – производство собственного оборудования для производства различных товаров (сборочный уровень). Импортозависимость от производителей станков, сборочных линий, другого воспроизводственного оборудования, необходимого в производстве, от уровня доступных инноваций.

3. Третий уровень - производство оборудования для производства оборудования.

Это так называемое воспроизводственное оборудование (производство средств производства для производства средств производства – например, станки) – особый, главный вид машиностроения.

Воспроизводственный уровень создает самые богаты нации и наиболее влиятельные экономики, которые называют промышленные державы, от которых зависят страны- потребители этого оборудования.

Развитый воспроизводственный уровень в стране способен обеспечить быстрый рост промышленности по всем уровням, а также экономическую независимость и информационную безопасность.

Воспроизводственное оборудование формирует условия для расширенного воспроизводства, которое обеспечивает условия для богатства национальной экономики.
 

Источник:

Простое воспроизводство — непрерывно повторяющийся процесс производства экономических благ внеизменных размерах. Характерно для доиндустриального хозяйства, гдепреобладало сельскохозяйственное и ремесленное производство,основанное на ручном труде. При простом воспроизводстве весь прибавочный продукт идет наличное потребление. Простое воспроизводство является основойдля расширенного воспроизводства.

Расширенное воспроизводство — непрерывно повторяющийся процесс производства экономических благ в увеличенных размерах. При расширенном воспроизводствевозмещается не только израсходованный капитал (использованные сырье и материалы, изношенное оборудование),но и приобретаются дополнительно более совершенные и эффективные средства производства, постоянно повышается квалификация работников, а также появляется источник средств на развитие социальной сферы и охрану (воспроизводство) окружающей среды. Расширенное воспроизводство возможно только при непрерывном внедрении новейших достижений научно-технического прогресса в индустриальном производстве и применении более эффективных средств производства. Расширенное производство бывает двух типов:

Если национальный продукт увеличивается за счет вовлечения в производство дополнительных факторов — земли, труда, капитала — при их неизменной совокупной эффективности, то такой экономический рост называют экстенсивным. Примеры экстенсивного экономического роста — строительство нового завода, разработка новых источников полезных ископаемых, освоение новых сельскохозяйственных земель (освоение целины, осушение болот и др.). При экстенсивном воспроизводстве масштабы производства увеличиваются за счет привлечения дополнительных трудовых и материально-вещественных факторов производства на прежней технической основе и при том же уровне квалификации работников, т.е. весь прирост товаров и услуг обеспечивается увеличением расходов. Экономика носит затратный характер, а воспроизводство становится фондоемким (техника используется все менее эффективно) и ресурсоемким. Для продолжительного периода воспроизводства такого типа свойственны технический застой, затратный характер роста производства и в итоге — дефицит всех ресурсов.

Если объем производства увеличивается при неизменном или уменьшающемся количестве факторов производства, то такой экономический рост называют интенсивным.

Интенсивный тип воспроизводства предполагает увеличение реальных производства товаров и услуг за счет качественного совершенствования всех факторов производства - более эффективного использования ресурсов, улучшения способов (технологий) их использования, повышения качества, совершенствования организации производства, труда и управления. В результате достигается повышение производительности труда, отдачи основных фондов, изобретаются и внедряются новые технологии. В современных условиях теории воспроизводства развиваются как теории экономического роста, в которых центральными проблемами являются: 1) поиск факторов, от которых зависит устойчивый экономический рост; 2) разработка экономической политики, регулирование экономического роста.

Экономический рост является одной из важнейших экономических целей каждой страны. Расширенное воспроизводство обеспечивает экономический рост и постоянное увеличение возможностей экономики удовлетворять растущие потребности. До 60 — 70-х гг. XX в. преобладал экстенсивный рост. Производственные возможности страны лимитировались наличием в ней определенного количества первичных ресурсов (рабочей силы, минерального сырья и др.), их динамикой. В современных условиях научно-технический прогресс (НТП) имеет множество возможностей выхода за прежние границы благодаря новым способам применения традиционных ресурсов и создания новых видов сырья, конструкционных материалов, воспроизводство которых практически не лимитировано. Это позволяет достичь экономических успехов тем странам, которые не отличаются богатством природных ресурсов, но имеют динамичное научно-техническое развитие.

Для стран, проходящих стадию индустриализации, характерны высокие темпы экономического роста, но в постиндустриальной экономике эти темпы могут замедляться. Для развитых стран более актуальной является проблема обеспечения не столько высоких, сколько гарантированных темпов экономического роста. Эта проблема вызвана тем, что современная экономика развивается циклически, и на смену экономическому росту периодически приходят экономические спады, т.е. расширенное воспроизводство периодически сменяется суженным. Государство стремится препятствовать таким спадам, корректировать экономический рост. Поскольку экономический рост обеспечивается за счет дополнительных капиталовложений, часть национального дохода отвлекается от текущего потребления на расширение производства, т.е. ради будущего потребления. Поэтому проблемой воспроизводства является проблема выбора между накоплением и потреблением (между сегодняшним и завтрашним потреблением).

(Источник: «Теория общественного производства. Простое и расширенное воспроизводство». 2016) (Источник: «Расширенное воспроизводство и его типы», 2016)

Предприятия, работающие на воспроизводственном уровне, создают современные производственные мощности для всех других отраслей, автоматизируют, механизируют предприятия, обеспечивают непрерывное техническое перевооружение, внедряют инновации, а значит, повышают их производительность, и тем самым влияют на общий рост производительности по экономике в целом.

Чтобы работать на этом уровне, необходим непрерывный технологический прогресс, вложения в основные фонды, накопление знаний и одновременное развитие большого количества смежных промышленных отраслей.

Пример. Производство сборочной линии для автопроизводителей требует наличия в стране: производства шин, производства двигателей, обработки металла, покраски, широкой компонентной базы. В случае самоуправляемых автомобилей – встроенного инфокоммуникационного оборудования и интеллектуального ПО. При этом, чтобы быть эффективной и востребованной, воспроизводственная инфраструктура должна опережать потребности производителей, обеспечивая их инновационным, высокопроизводительным и доступным по цене оборудованием.

В связи с этим, воспроизводственный уровень сложно достижим. Однако, если в стране развиты все производственные уровни, то страна, во-первых, сама обеспечивает себя современной продукцией и оборудованием, а, во-вторых, все производства в комплексе и каждое по отдельности создают эффект возрастающей отдачи, когда, чем больше производится продукции – тем ниже ее удельная себестоимость и больше прибыль, что приводит к росту доходов компаний, богатству страны и росту благосостояния граждан.

Таким образом, машиностроение становится важнейшей частью экономической экосистемы, обеспечивая создание средств производства и непрерывные циклы расширенного воспроизводства

-    производства товаров потребления с одновременным ростом производительности и технологических компетенций.[2]

[2]    http://globalmakeover.com/sites/economicreconstruction.com/static/SeymourMelman/archive/de_re/Pr oductionCenteredEconomics.pdf

Эти 3 уровня производства формируют Производственную систему в стране, которая включает большое количество взаимосвязей участников, и которой для своего существования и развития необходим развитый сектор Услуг или Система дистрибуции.

Производство и Услуги вместе, таким образом, формируют Экономику.

В    общем    смысле, экономическая система состоит из производственной системы в стране, сферы услуг и взаимоотношений (кооперационных связей) между ними.
 

Источник:

Экономика (экономическая система) – это искусство управления хозяйственной деятельностью и ресурсами страны в различных отраслях, которое включает систему производства и систему дистрибуции / торговли (или сферу услуг в широком смысле, возникающих в процессе потребления произведенных продуктов), а также производственные отношения между ними, которые формируются как внутри отдельного предприятия, так и во взаимодействии всех участников цепочки создания стоимости продукта (услуги).

«Экономика (от др.-греч. οἶκος — дом, хозяйство, хозяйствование и νόμος — ном, территория управления хозяйствованием и правило, закон, буквально «правила ведения домашнего хозяйства») — хозяйственная деятельность общества, а также совокупность отношений, складывающихся в системе производства, распределения, обмена и потребления».

Источник: https://ru.wikipedia.org

«Экономическая деятельность стимулируется производством, которое использует природные ресурсы, труд и капитал; и подвергается постоянным изменениям благодаря развитию новых технологий и инноваций. Экономика является результатом комплекса процессов, которые включают в себя культуру, ценности, образование, эволюцию технологий, историю, социальную организацию, политическую структуру и правовые системы, а также географию, природные ресурсы и экологию в качестве основных факторов».

Источник: https://en.wikipedia.org/wiki/Economy

Производственный сектор производит    физическую    продукцию, воспроизводственный сектор обеспечивает научно-технологические совершенствования и рост производительности по всем отраслям, а система распределения (дистрибуции) – торговля, финансы, различные посредники - обеспечивают распределение продукции и превращение ее в деньги.

Для роста экономики, таким образом, нужно обязательное присутствие и непрерывное развитие всех трех компонент:

• производство товаров,

• развитая сфера услуг и кооперационных связей,

• непрерывная система воспроизводства, обеспечивающая рост производительности во всех отраслях.

При этом ни один из элементов экономической системы не является более важным, чем другие. Для любой страны производственный сектор и поддержка собственного воспроизводственного уровня является стратегически важной национальной задачей для развития экономики, сферы услуг (как мы рассмотрим далее) и обеспечения роста доходов и национального благосостояния.

Та страна получит преимущества в результате технологических и цифровых инноваций, в которой развиваются, взаимодействуют, совершенствуются и растут все составляющие экономики.

В то же время:

«Любая нация или группа наций, которая не располагает развитым производственным сектором будет на милости у более компетентных стран.
Любое население, богатое или бедное нуждается в сильной производственной базе, чтобы процветать экономически и защищать себя политически».

(Источник: Джон Рин / JonRynn, 2000. Why Manufacturing Matters: A production-centered path to economic growth)

1.4.    Предпосылки роста «цифровой» экономики

Последовательная эволюция технологий в мире создает новые производственные инструменты и возможности для различных экономических агентов, которые в результате синергетических эффектов на все отрасли, способствуют появлению новых экономических укладов, вплоть до взрывов роста производительности в отраслях, называемых «промышленными революциями».

Следует отметить, что термин «цифровая экономика» появился в мире в 1995 году[3], который в момент возникновения приравнивался к понятию «интернет-экономика» или «web-экономика, характеризуя процессы «интернетизации» отраслей.

Принимая во внимание современный технологический контекст и прогресс, достигнутый в информационных и коммуникационных технологиях (ИКТ) с одной стороны, а также широкую интеграцию ИКТ-технологий в производственные и бизнес-процессы, понятие 20-летней давности приобретает новое значение, описывая цифровую трансформацию различных отраслей   экономики под   воздействием   экосистем,   характеризуемых концепцией Индустрии 4.0.

В контексте эволюции технологий, J’son & Partners Consulting формулирует термин «цифровая экономика» следующим образом:

Цифровая экономика – это управление хозяйственной деятельностью и ресурсами страны в различных отраслях, включающее оцифрованную систему производства и оцифрованную систему дистрибуции услуги / сервисы, потребление, торговля), в которой все революционные преобразования происходят в оцифровывании (ИКТ-низации) взаимосвязей (кооперационных цепочек) между участниками с одной стороны, а с другой стороны, в оцифровывании (ИКТ-низации)    всех    внутренних    производственных    и    бизнес- процессов внутри каждой компании.

[3]    https://en.wikipedia.org/wiki/Digital_economy

Источник: 

При достижении наиболее сложных уровней цифровизации, в цифровой экономике происходит кардинальная трансформация производственных отношений участников, результатом которой является объединение производства и услуг в единую цифровую (киберфизическую[4]) экосистему, в которой:

• все элементы экономической системы присутствуют одновременно в виде физических объектов, продуктов и процессов, а также в виде их цифровых копий (математических моделей);

• все физические объекты, продукты и процессы за счет наличия цифровой копии и элемента «подключенности / сonnectivity» становятся частью интегрированной ИТ-системы;

• через наличие цифровых копий (математических моделей) и будучи частью единой системы все элементы экономической системы непрерывно взаимодействуют между собой в режиме, близком к реальному времени, моделируют реальные процессы и прогнозируемые состояния, и обеспечивают постоянную самооптимизацию всей системы.

Ключевым преимуществом цифровой экономики перед традиционной является реализация возможности автоматического управления всей системой (или отдельными компонентами), а также ее практически неограниченное масштабирование без потери эффективности, что позволяет значительно повышать эффективность управления экономикой (хозяйственной деятельностью и ресурсами страны в различных отраслях) на микро и макроуровнях.

Из приведенного выше определения следует, что цифровая экономика - это не отдельные отрасли или ИТ-компании, которые являются цифровыми. Это, прежде всего, существующая экономика - все традиционные отрасли и компании (обрабатывающая промышленность, сельское хозяйство, строительство, транспорт и т.д.), которые под влиянием цифровой трансформации за счет технологической эволюции революционизируют свои производственные и бизнес-процессы, и получают новые возможности для роста производительности и эффективности основного (существующего) бизнеса.

Эффекты от «цифровизации экономики» будут тем мощнее в масштабе страны, чем сильнее развиты традиционные секторы (отрасли, бизнесы), сфера услуг и кооперационные связи между ними.

Следовательно, при цифровизации наибольшее преимущество получат те страны, в которых помимо сектора услуг и социальной сферы, существует здоровая производственная и эффективная воспроизводственная система.

Преобладание низкотехнологичных секторов в экономике, или оцифровывание разрозненных сегментов – госуслуг, госзакупок, медицины, финансов, образования, ритейла и т.д. при наличии слабой импортозависимой производственной и воспроизводственной системы в стране, не окажет существенного оздоравливающего влияния на стагнирующую экономику и не даст существенного экономического эффекта в сравнении с тем, который могло бы обеспечить фундаментальное преобразование отраслей под воздействием элементов четвертой промышленной революции.

Важно отметить, что понятие цифровизации экономики в России имеет принципиальное отличие от происходящих процессов в мире. В России понятие «цифровизация» в настоящий момент сконцентрировано исключительно на создании новых видов СЕРВИСОВ, базирующихся на сборе и анализе данных с различных физических объектов (зданий и сооружений, транспортных средств, промышленного оборудования). И не охватывает вопросы кардинального изменения ситуации в производственной системе, подходов к проектированию, производству, сбыту и эксплуатации этих физических объектов, что заложено в концепцию Индустрии 4.0.

В отличие от такого подхода ведущие мировые промышленные державы (США, Германия, Италия, Япония, Китай) не рассматривают сервисы, базирующиеся на анализе «больших данных», как некую самостоятельную и самодостаточную сферу экономической деятельности, так называемую «цифровую экономику». Под «цифровой экономикой» они подразумевают именно процессы создания и использования единых производственно-сервисных (или продуктово-сервисных, PSS) систем. Вне такой системы сервисная компонента без физического продукта, даже базирующаяся на самых передовых технологиях, таких как, например, нейросети и Интернет Вещей, не даст существенного экономического эффекта и не может быть полноценно монетизирована.

[4]    Кибер-физическая – существующая одновременно в виде материальных элементов, и взаимодействующих между собой математических моделей этих элементов.
….
1.5.    Производство-центричный подход к росту экономики в развитых странах – уход от концепции «постиндустриального общества»

Промышленность является основой роста и диверсификации экономики, производительности труда и запроса на высококвалифицированных специалистов. Чем прочнее промышленный фундамент, тем больше конкурентных преимуществ в производственном секторе, тем больший экономический эффект принесет переход к следующему этапу – инновационной (цифровой) экономике – созданию уникальных (высокотехнологических) продуктов и услуг, которые основаны на инновационных способах работы, сложны для воспроизводства конкурентами, а потому обладают высоким экспортным потенциалом. Помимо этого, они содержат высокую добавленную стоимость, что обеспечивает рост экономики страны.

Между ростом обрабатывающей промышленности и экономическим ростом в стране существует прямая зависимость.

1.5.1.    Производственный сектор и производство товаров как мультипликатор роста других отраслей в постиндустриальной экономике

Развитие     сложного      машиностроения      и      обрабатывающей      промышленности формирует собственную производственную базу для создания различных видов продукции в стране, способствует повышению производительности труда в других отраслях за счет применения высокопроизводительного оборудования, и, тем самым, оказывает синергетический эффект на экономику в целом.

MAPI Foundation (Manufacturers Alliancefor Productivity and Innovation) оценили вклад промышленности в экономику США в 2016 году и пришли к выводу, что доля обрабатывающей промышленности в ВВП, которая оценивает объем промышленного производства, не полностью отражает влияние этого сектора на экономику.

Традиционная статистическая оценка не включает сложную комплексную цепочку добавленной стоимости, которую порождает производственная деятельность: из оценки выпадает стоимость исходных ресурсов, сырья, материалов и услуг, которые необходимы в производственной деятельности (Upstream Supply Chain - добыча сырья, производство и доставка комплектующих, расходных материалов и услуг, НИОКР, инвестиционная активность, дизайн-центры, транспорт, энергетика, инженерные и сервисные компании и т.д.); а также стоимость услуг по доставке, дистрибуции и продаже конечной продукции (Downstream Sales Chain - складская и транспортная логистика, оптовики, сервис-провайдеры, дистрибуторы и розничная торговля, реклама и маркетинг).

MAPI Foundation подсчитали промышленный мультипликатор в экономике, который составил 3,6 в 2016 году. Это означает, что каждый $1 добавленной стоимости в промышленном секторе генерирует $3,6 добавленной стоимости в экономике по всей цепочке   добавленной стоимости. Оценки в целом показали, что на всю цепочку создания стоимости в промышленности приходится более 1/3 ВВП США[5].

Стоит отметить, что обновленные оценки MAPI Foundation мультипликативного эффекта от внутреннего промышленного производства 2016 г. более чем в два раза выше ранее существующих оценок. Так, в 2014 г. MAPI Foundation давала мультипликатор для промышленности «всего» в 1,33[6]. Он, тем не менее, все равно был выше любого другого вида экономической деятельности.

[5]    https://mapifoundation.org/manufacturing-facts/2016/9/13/how-important-is-us-manufacturing-today
[6]    http://www.themanufacturinginstitute.org/Research/Facts-About-Manufacturing/Economy-and- Jobs/Multiplier/Multiplier.aspx
 

Источник

1.5.2.    Развитый промышленный сектор – основа сферы услуг и сервисной экономики

Сервисы (услуги) тесно привязаны к реальному сектору и материальной сфере (недвижимость продает продукцию строительства; туризм использует транспорт и авиацию; парикмахерские, рестораны и пр. используют различные виды оборудования для оказания услуг; финансовые и телекоммуникационные услуги возможны через работу высокотехнологичного ИКТ оборудования; магазины и интернет-магазины продают материальные товары и т.д). То есть все остальные сегменты прямо или косвенно зависят от производства товаров в том или ином виде.

Несмотря на то, что производство оборудования (машиностроение) в общем объеме добавленной стоимости, произведенной в России (ВВП) составляет не больше 2%, оно обеспечивает следующий уровень экономики - производство продукции во всех отраслях, которое составляет более 30% в ВВП.

Наличие широкой линейки товаров формирует работу для сферы услуг, которая составляет остальные 65% ВВП.

В результате, чем больше создается оборудования – тем больше производится товаров. А чем больше производится физических товаров – тем больше сектор услуг. В то же время, сложный дорогой наукоемкий продукт и оборудование формируют сопутствующий рынок услуг (сервисов) с высокой добавленной стоимостью в различных отраслях.
 

Чем больше зарплаты в стране за счет развитого промышленного сектора, тем больше люди способны платить за сервисы (и наоборот, в стране с низким платежеспособным спросом люди не в состоянии потреблять инновационные дорогие продукты и услуги).

Таким образом, производственная система играет первостепенную роль, от которой зависит вся остальная экономика. А для процветания экономики нужны ВСЕ производственные отрасли, поскольку они взаимосвязаны.

При этом, чем больше добавленной стоимости создается в стране на всех уровнях (в производстве оборудования, производстве товаров, продаже услуг) – тем богаче экономика и население.

Источник:

Для сравнения, в США создается добавленной стоимости в 15 раз больше (во столько же раз ВВП больше, чем в России).

1.5.3.    Производство готовой продукции – основа для развития компетенций, НИОКР, роста добавленной стоимости, зарплат, доходов компании, отраслей и страны в целом

Связано это с тем, что стоимость готовой продукции (продукт обрабатывающей промышленности) в 10 или даже 100 раз дороже, чем стоимость сырья. Поэтому та страна богаче, которая продает более дорогой продукт – с бОльшей ценностью и бОльшей добавленной стоимостью. Добавленная стоимость создается высокой квалификацией людей и развитием науки и технологий. И превращается в доходы компаний, высокие зарплаты, налоги для государства с возросшей налогооблагаемой базы, в развитие среднего и малого бизнеса.

Схему как это работает, подробно описал норвежский экономист Эрик Райнерт в книге «Почему богатые страны богатые, а бедные остаются бедными».

Вкратце это происходит следующим образом.

Стремительный рост производительности в какой-либо отрасли промышленности резко поднимает уровень жизни. Поднять уровень жизни людей можно, если повысить им зарплаты либо понизить цены.

Рост производительности в промышленности распространяется в виде растущих зарплат сначала по промышленному сектору, а затем автоматически по всей экономике.
Парикмахеры имеют ту же производительность, что и во времена Аристотеля, однако в индустриальных странах их зарплаты растут одновременно с зарплатами работников, занятых в промышленности. Так происходит со всеми профессиями, особенно в сфере услуг: в бедных странах люди работают не хуже, чем в богатых, а зарплаты получают гораздо меньше.

Рост прибыли и зарплат создают мощную покупательную способность вокруг определенных производственных кластеров. С точки зрения развития бизнеса, бедные страны страдают от нехватки инвестиций, потому что в них мало прибыльных инвестиционных возможностей, а мало их из-за низкой покупательной способности и высокого уровня безработицы.

Чем больше зарплаты в стране за счет развитого промышленного сектора, тем больше люди способны платить за сервисы (и, наоборот, в стране с низким платежеспособным спросом люди не в состоянии потреблять инновационные дорогие продукты и услуги).

Повышение зарплат оборачивается ростом спроса, а значит, новыми рабочими местами.

Растущие зарплаты и издержки побуждают промышленность к механизации и автоматизации, которая приводит к новому витку роста продуктивности и так далее, вверх по спирали растущего благосостояния.

С точки зрения государства - промышленный сектор и заводы могут приносить куда более высокие налоги, чем бедные крестьяне. А обеспечив стабильный рост налогооблагаемой базы, можно развивать социальную сферу, инфраструктуру и здравоохранение.

Таким образом, плоды технологического развития делятся между: а) предпринимателями и инвесторами, б) работниками, в) остальным местным рынком труда благодаря возросшей покупательной способности, г) государством в форме большей налогооблагаемой базой.

Если в стране нет сложных производств и продуктов, низкая добавленная стоимость – то проигрывают все уровни экономики и зарабатывают меньше, чем могли бы.

1.5.4.    Промышленность как причина создания спроса на специалистов высокой квалификации и новые профессии

Промышленность создает высокотехнологичные рабочие места и обеспечивает рост человеческого капитала в стране.

Знание, разработанное в одной области промышленности, переходит в другие, порождает развитие смежных отраслей и производств и формирует запрос на новые профессии и специальности, способствует созданию новых компаний, технологий и компетенций. Производственная диверсификация становится ключевой составляющей экономического роста.

Обрабатывающая промышленность создает самый высокий мультипликатор рабочих мест в экономике (1:4,6), то есть одно место в промышленности создает 4,6 других рабочих мест, так как большинство отраслей и производств, в том числе сфера услуг, зависят напрямую или косвенно от промышленного сектора (см. исследование Элизабет Скотт и Говарда Уаля 2013 г. «Multiplying jobs: How manufacturing contributes to employment growth in Chicago and the nation», Center for Urban Economic Development, University of Illinois at Chicago)[7].

Индустрия 4.0 (цифровая промышленность) создает еще больше смежных специальностей и рабочих мест, увеличивая мультипликатор до 1:16. Активно развиваются цифровое моделирование, совместное проектирование, цифровой инжиниринг, виртуальная / дополненная реальность (VR/AR), искусственный интеллект, data science, появляются специалисты по контролю за жизненным циклом и эксплуатацией продукции, специалисты по управлению и обслуживанию сложного умного оборудования и робототехники и т.д.

[7]    Мультипликатор создания новых рабочих мест учитывает три составляющие: прямой, косвенный и связанный эффекты. Прямой эффект – это одно созданное рабочее место в промышленности региона. Косвенный эффект измеряет количество новых рабочих мест, которые будут созданы в том же регионе у компаний-поставщиков сырья, товаров и услуг этого работодателя. Связанный эффект – создание рабочих мест в местной сервисной индустрии, для того, чтобы новый промышленный рабочий мог потратить свою зарплату.
http://dreamitdoitil.com/wp-content/uploads/2013/05/CUED_Manufacturing_Jobs_May2013.pdf

Источник:

Высокоразвитый промышленный сектор создает рабочие места с более высокой зарплатой. Между сырьем и готовым продуктом находится главный экономический фактор – человек (человеческий капитал), с его созидательной силой, предпринимательскими и организаторскими способностями, который участвует в процессе и создает новые знания, технологии, инновационный производственный процесс.

1.5.5.    Трудно воспроизводимые конкурентные преимущества при производстве сложных промышленных продуктов как источник роста НИОКР, доходов отдельных компаний, экспорта и экономики в целом

Достижения в науке и технологиях в развитом промышленном секторе создают сложно воспроизводимые конкурентные преимущества и барьер для входа в отрасль новых игроков (включая иностранных). Тем самым, создавая богатство стране и, в конечном итоге, обеспечивая богатство нации.

Термин «обрабатывающая промышленность» сочетает технологический прогресс, накопление знаний и технологического опыта, возрастающую отдачу и снижение издержек (расширение производства в промышленности приводит к снижению издержек – чем больше растет механизированное производство, тем меньше становятся издержки на единицу продукции), что приводит к богатству страны и росту благосостояния ее граждан – доходы компаний растут, обеспечивая финансовые возможности для дальнейшего совершенствования товара и вложения в НИОКР, а цена единицы продукции для населения падает.

Промышленным компаниям и производителям продвинутых инновационных услуг (например, разработчикам ПО) важно иметь большую долю на рынке, потому что большие объемы производства позволяют им снизить издержки производства за счет растущей отдачи. Растущая отдача означает власть над рынком: компании в большей степени могут влиять на цену того, что они продают. В такой ситуации экспорт богатых стран развивает их экономику (экспортируется продукция с высокой добавленной стоимостью), а экспорт бедных стран влечет для экономики вредные последствия (экспортируются, как правило, моноресурсы с низкой диверсификацией и малой добавленной стоимостью).

Создание сложных наукоемких высокотехнологичных продуктов формирует для экономики страны дополнительное преимущество – экспортные доходы.

Чем больше страна может производить (и экспортировать) сложных товаров, которые не могут повторить другие экономики и вынуждены их импортировать – тем богаче экономика и выше благосостояние ее граждан.

Самые сложные наукоемкие товары – промышленные, с высоким барьером на вход, требующие широкой диверсифицированной производственной базы, высококвалифицированного персонала, развитый уровень науки и промышленности в стране.

Источник:

Индекс «Сложности экономики» (MIT Economic Complexity Index)[8] рассчитывается на основе объема производственных знаний (productive knowledge), накопленных страной, которые определяют – сколько страна производит и экспортирует сложных промышленных товаров по всему миру. Динамика накапливаемого производственного потенциала в стране, выраженного в структуре экспорта товаров (продукция высоко или слабо диверсифицированной экономики), может наглядно прогнозировать возможности для роста или спада национального благосостояния.

[8]    https://atlas.media.mit.edu/static/pdf/atlas/AtlasOfEconomicComplexity.pdf

1.5.6.    Конкурентоспособность страны зависит от уровня развития обрабатывающей промышленности

Исторический анализ за последние 500 лет показал, что лидерами экономического развития стали страны, вставшие на путь индустриального развития. В первую очередь, это Венецианская Республика, Великобритания, Франция, Германия, Италия, Соединенные Штаты Америки, Япония и другие, ныне промышленно развитые страны.

Индустриализация – основной инструмент достижения экономического богатства страны. По выражению норвежского экономиста Эрика Райнерта: «Сегодня колония, как и 5 веков назад, - это страна, которой позволено производить только сырьевые товары» (Эрик С. Райнерт «Как богатые страны стали богатыми, и почему бедные страны остаются бедными» - Издательский дом Высшей школы экономики, 2017). Понимая это, многие развивающиеся страны, выбирают путь индустриализации экономики и сегодня добиваются более высоких темпов развития по сравнению с ведущими развитыми державами.

С другой стороны, промышленно развитые страны уже ощутили нарастающую конкуренцию со стороны промышленно развивающихся стран, в первую очередь Китая, Республики Корея, Индии, и осознают необходимость модернизации своего промышленного потенциала через реализацию специальных государственных программ стимулирования индустриальных инноваций.

В настоящее время конкурентоспособность страны определяется уровнем развития производительных сил и ростом уровня жизни населения.

Если страна благодаря непрерывному технологическому прогрессу способна наращивать производство, снижать стоимость продукции и при этом повышать зарплаты сотрудникам – это обеспечивает конкурентоспособность страны в глобальном масштабе (что отличается от модели бедных стран, которые являются конкурентоспособными только за счет дешевой рабочей силы).

ПРОИЗВОДИТЕЛЬНЫЕ СИЛЫ — средства производства и люди, приводящие их в действие благодаря трудовым навыкам, знаниям и производственному опыту.
К средствам труда относятся земля, производственные здания, сооружения, дороги, каналы, пути сообщения. Среди средств труда особое место занимают орудия труда, при помощи которых осуществляется непосредственное воздействие на предметы труда.

Средства производства образуют материально-техническую базу, производительное богатство общества, создаваемое I подразделением (производство средств производства).

Постоянное совершенствование средств производства является важнейшим фактором развития производительных сил. Для современного этапа развития производительных сил характерно применение высокопроизводительных машин-автоматов, робототехнических комплексов, роторных и роторно- конвейерных линий, передовых технологий — электронно-лучевых, плазменных и др.

Главным элементом производительных сил являются люди, трудящиеся. «Первая производительная сила всего человечества есть рабочий, трудящийся» (Ленин В. И. Полн. собр. соч., т. 38, с. 359). Средства производства могут функционировать, только соединяясь с живым трудом человека. В условиях научно- технической революции, охватившей все элементы производительных сил, неуклонно возрастает роль науки, которая превращается в непосредственную производительную силу.

Всеобщим предметом труда человека является природа в целом. Покорённые человеком её естественные силы (например, электричество, энергия атома, света, ветра, воды и т. д.) умножают могущество производительных сил человека. Рост вооружённости работника средствами производства и развитие его рабочей силы являются главными факторами исторического процесса повышения производительности труда как одного из всеобщих законов развития производительных сил.

Для роста экономики «необходимы коренное обновление материально-технической базы общества; ускорение научно-технического прогресса и превращение науки в полной мере в непосредственную производительную силу; активизация человеческого фактора, интенсификация производства и достижение на этой основе высшей производительности общественного труда и эффективности производства».

(Источник: Краткий экономический словарь, М., 1987, Экономический словарь http://www.ekoslovar.ru) (Источник: https://www.esperanto.mv.ru)

Современные производительные силы обусловлены общим состоянием науки и ее технико-технологическим применением в производстве.

Главная производительная сила – человек с его знанием, производственным опытом и трудовыми навыками.

Вещные производительные силы, или средства труда, – это все то, с помощью чего человек воздействует на предмет труда. К ним относятся и орудия – основные средства труда конкретного производственного процесса.

Средства труда подразделяются на естественные, взятые в готовом виде у природы, и искусственные, созданные человеком, включая производственную технику.

Функциональные производительные силы – это сам способ совместной деятельности людей (технологический способ производства). Сюда относятся распределение труда, его специализация, кооперация, комбинирование, последовательность технологических операций, управление технологическим циклом и др.

(Источник: Электронная библиотека РАН, Ю.К.Плетников, https://iphlib.ru/)

1.6.    Цифровизация и Индустрия 4.0 – продолжение борьбы за повышение производительности

Признание важности развития промышленности как мощного рычага роста ВВП явилось главной причиной пристального внимания к повсеместному изучению трансформирующего эффекта четвертой промышленной революции и применению концепции Индустрии 4.0 в различных отраслях экономики на протяжении последних нескольких лет.

Появившиеся государственные программы и промышленные политики в Германии, США, Китае, Японии, Великобритании, Корее и т.д. закрепляют развитие национального промышленного сектора в качестве одного из основных стратегических приоритетов. Индустрия 4.0 – это возврат к промышленности в новом, инновационном сценарии, на технологиях четвертого поколения.

Сегодня в контексте тренда на регионализацию (процесс обратный глобализации) и наметившейся тенденции возврата производственных мощностей на свою территорию, страны ставят перед собой задачи развития собственной диверсифицированной производственной базы и ожидают новый скачок в развитии от современных цифровых технологий. Как ответ на немецкую программу Индустрия 4.0, другие страны утвердили свои промышленные программы, включающие умное производство и развитие цифрового сектора.

Индустрия 4.0 представляет собой эволюцию технологий в промышленности, когда традиционные производственные процессы интегрируются с инфокоммуникационными технологиями (ИКТ / IoT) и информационными системами компании.

Источник:
 

1 http://json.tv/ict_telecom_analytics_view/perspektivy-industrii-40-i-tsifrovizatsii-promyshlennosti-v-rossii-i-mire- 20180312123158#_ftn1

4 В классификации Berg Insight платформа Jasper относится к классу Connectivity Management Platforms