МОДЕЛИ И ИНСТРУМЕНТЫ УПРАВЛЕНИЯ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИЕЙ В ПРОМЫШЛЕННОСТИ

MODELS AND TOOLS FOR MANAGING DIGITAL TRANSFORMATION IN INDUSTRY

Mukhamediyarov Elmir Rinatovich

Postgraduate student, Moscow International Academy,

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

В современной промышленности успех цифровой трансформации определяется не столько выбором технологий, сколько способностью управлять их внедрением и масштабированием. Ключевая проблема заключается в переходе от пилотных проектов на основе искусственного интеллекта к их полномасштабной интеграции в бизнес-процессы и систему корпоративной ответственности. Согласно прогнозам, к 2027 году мировые инвестиции в цифровую трансформацию приблизятся к 4 трлн. долларов США, при этом наибольший объём расходов ожидается в обрабатывающих отраслях. Однако, как показывают исследования, лишь около 30% пилотных проектов «Индустрии 4.0» масштабируются на уровне предприятия, а более 85% компаний застревают в «пилотном тупике» сроком свыше года. В данной статье предлагается оригинальная интеграционная модель управления цифровой трансформацией, синтезирующая процессный подход (включая стандартизированную нотацию BPMN), архитектурную интеграцию ИТ/ОТ (на основе референсной модели RAMI 4.0) и систему управления рисками ИИ (с учётом рамки NIST AI RMF и стандарта ISO/IEC 42001). Научная новизна работы заключается в комплексном рассмотрении этих аспектов как взаимосвязанных контуров управления. Эмпирической основой служат кейсы «Глобальной сети маяков» Всемирного экономического форума и исследования экономического эффекта процессной аналитики, подтверждающие практическую значимость предлагаемого подхода.

ABSTRACT

 In modern industry, the success of digital transformation is determined not so much by the choice of technologies, but by the ability to manage their implementation and scaling. The key challenge lies in the transition from pilot projects based on artificial intelligence to their full-scale integration into business processes and the corporate accountability system. According to forecasts, global investments in digital transformation will approach $4 trillion by 2027, with the largest volume of spending expected in manufacturing sectors. However, research shows that only about 30% of "Industry 4.0" pilot projects are scaled at the enterprise level, and more than 85% of companies are stuck in a "pilot purgatory" for over a year. This article proposes an original integration model for managing digital transformation, synthesizing a process approach (including the standardized BPMN notation), IT/OT architectural integration (based on the RAMI 4.0 reference model), and an AI risk management system (considering the NIST AI RMF framework and the ISO/IEC 42001 standard). The scientific novelty of the work lies in the comprehensive consideration of these aspects as interconnected management loops. The empirical basis consists of cases from the World Economic Forum's "Global Lighthouse Network" and research on the economic effect of process analytics, confirming the practical significance of the proposed approach.

Ключевые слова: цифровая трансформация, промышленность, искусственный интеллект, управление изменениями, процессное моделирование, интеграция ИТ/ОТ, управление рисками.

Keywords: digital transformation, industry, artificial intelligence, change management, process modeling, IT/OT integration, risk management.

Введение

В текущем десятилетии цифровая трансформация промышленности перешла в фазу, где конкурентное преимущество определяется не наличием технологий, а умением превращать точечные инновации в устойчивую операционную практику. Макроэкономические тренды свидетельствуют о высоких ставках: объём мировых инвестиций в цифровизацию, по прогнозам, достигнет почти 4 трлн долларов США к 2027 году при среднегодовом темпе роста 16,2% [9]. Однако на микроуровне сохраняется значительный разрыв между инвестициями и результатами. Исследования показывают, что около 70% инициатив в области «Индустрии 4.0» не выходят за рамки пилотной стадии [2, 7]. Основная проблема состоит не в дефиците технологий или финансирования, а в системном управленческом кризисе, связанном с отсутствием сквозной интеграции цифровых решений в бизнес-процессы и архитектуру принятия решений.

Результаты

Методология этого исследования строится на объединении трёх ключевых принципов управления. Рассматривая их не по отдельности, а вместе, мы получаем полную и работоспособную модель для руководства цифровой трансформацией.

1. Модель зрелости цифровой трансформации (ACATECH). Данная модель задаёт стратегическую перспективу, описывая шесть ступеней эволюции предприятия — от компьютерной автоматизации до адаптивной организации. Она акцентирует внимание на четырёх критических для масштабирования областях: ресурсы, информационные системы, организационная структура и культура [15].
2. Процессно-ориентированное управление (стандарт ISO/IEC 19510:2013, BPMN). В данном исследовании нотация BPMN рассматривается как практический инструмент для преодоления разрыва между бизнес-целями и их технической реализацией. Она служит общим визуальным языком, позволяющим бизнес-аналитикам, руководителям и IT-специалистам совместно проектировать и формализовать, как именно цифровой сервис или алгоритм ИИ будет встроен в операционную деятельность. Такой подход превращает абстрактную идею в чёткий «контракт» — документированную схему процесса, где определены этапы, ответственные, данные, события и целевые показатели (KPI) [5, 10]. Это позволяет не только корректно сформулировать требования к внедрению, но и в дальнейшем контролировать исполнение и оценивать эффект.
3. Управление рисками искусственного интеллекта. Внедрение ИИ создаёт новые классы операционных и этических рисков. В работе анализируются два ключевых инструмента: стандарт ISO/IEC 42001:2023, задающий требования к системе менеджмента ИИ [11], и рамка управления рисками NIST AI RMF 1.0, предлагающая практический цикл функций (регулирование, отображение, измерение, управление) [12].

Эмпирическую базу составили открытые кейсы компаний из «Глобальной сети маяков» ВЭФ (2024–2025 гг.) и исследование Forrester Consulting по методологии Total Economic Impact™ [3, 4, 13].

Обсуждение

Из проведённого анализа следует, что преодоление «пилотного тупика» требует не разрозненных мер, а внедрения трёх взаимосвязанных контуров управления.

1. Процессно-ценностный контур: ИИ как сервис процесса. Устойчивая ценность ИИ возникает только тогда, когда его возможности жёстко привязаны к конкретным бизнес-задачам. Процессная модель (BPMN) должна фиксировать место внедрения ИИ-сервиса, его владельца, входные данные и целевые показатели эффективности (KPI). Это превращает алгоритм из «чёрного ящика» в управляемый элемент процесса, предотвращая его деградацию в бесполезную аналитическую панель [10]. Экономические расчёты подтверждают эффективность такого подхода: исследование Forrester демонстрирует показатель ROI на уровне 383% при окупаемости менее 6 месяцев за счёт повышения прозрачности и управляемости процессов [13].

2. Архитектурный контур масштабируемости: интеграция ИТ/ОТ. Главным барьером для масштабирования является разрыв между информационными (ИТ) и операционными (ОТ) технологиями [7]. Этот разрыв образует «последнюю милю» интеграции, которая часто остаётся непроработанной в пилотных проектах. Управленческая модель должна заранее проектировать не алгоритм, а полный «контур доставки ценности»: от сбора данных с оборудования до их обработки, обеспечения качества, кибербезопасности и обновления моделей. Практическим ориентиром служит референсная архитектурная модель RAMI 4.0, которая помогает структурировать диалог между специалистами разных областей и избежать проблемы несовместимости данных при тиражировании решений [14].

3. Контур доверия и управления рисками ИИ. Внедрение ИИ в критические процессы неизбежно повышает уровень операционных рисков. По данным опроса McKinsey (2024), 44% организаций уже столкнулись с негативными последствиями использования генеративного ИИ, при этом только 18% имеют четкие структуры для управления этими рисками [8]. На мой взгляд, управление рисками ИИ должно быть «вшито» в операционную систему предприятия. Практичным решением представляется комбинация стандарта ISO/IEC 42001:2023, задающего организационный каркас, и операционных функций из рамки NIST AI RMF (регулирование, отображение, измерение, управление). В промышленном контексте это означает назначение ответственных за ИИ-продукты, отображение контекста и рисков применения моделей, установление метрик их качества и производительности, а также наличие процедур для корректирующих действий и отката.

Предложенные управленческие модели должны быть верифицированы через измеримые бизнес-результаты. Анализ данных от лидеров трансформации («маяков» ВЭФ) позволяет сформулировать конкретные ориентиры для промышленных предприятий (Таблица 1). Так, в среднем по данным 2024–2025 гг. отмечается рост производительности труда на 50–53%, снижение энергопотребления на 22–25%, сокращение отходов на 55% и уменьшение конверсионных затрат на 26% [3, 4]. Эти результаты достигаются не самими технологиями, а их глубокой интеграцией в процессы, что подчёркивается в кейсах через моделирование и анализ первопричин.

Таблица 1.

Примеры измеримых эффектов цифровых инициатив в промышленности (по данным публичных источников)

Заключение

Проведённый анализ позволяет сделать вывод, что цифровая трансформация в промышленности — это в первую очередь управленческая, а не технологическая задача. Предложенная интеграционная модель, объединяющая процессно-ценностный, архитектурный и риск-ориентированный контуры управления, представляет собой практический инструмент для преодоления «пилотного тупика». Данные лидирующих предприятий («маяков») доказывают, что системный подход к интеграции ИИ в бизнес-процессы способен обеспечивать двузначный и даже кратный рост ключевых показателей эффективности. Однако, как показывают исследования, масштабирование технологий должно неотъемлемо сопровождаться масштабированием компетенций в области управления рисками. В противном случае компания рискует получить не «масштабируемую эффективность», а «масштабируемую ошибку». Таким образом, успех трансформации определяется способностью организации синхронно развивать технологическую инфраструктуру, процессное управление и культуру ответственного внедрения инноваций.

Список литературы:

1. Van Der Aalst W. et al. Process mining manifesto //International conference on business process management. – Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2011. – С. 169-194.
2. Всемирный экономический форум. Четвертая промышленная революция и фабрики будущего. //Trade & Industrial Policy Strategy. Pretoria: TIPS. – 2018. – Т. 4.
3. Всемирный экономический форум. ВЭФ отмечает компании, трансформирующие глобальное производство за счёт инноваций в области ИИ. Пресс-релиз. 08.10.2024. URL: https://www.edb.gov.sg/en/about-edb/media-releases-publications/world-economic-forum-recognizes-leading-companies-transforming-global-manufacturing-with-ai-innovation.html (дата обращения: 22.01.2026).
4. Всемирный экономический форум. Глобальная сеть «маяков» 2025. Пресс-релиз. 14.01.2025. URL: https://www.butzel.com/alert-global-lighthouse-network-pioneering-manufacturing-excellence (дата обращения: 22.01.2026).
5. Object Management Group. Модель и нотация бизнес-процессов (BPMN) версии 2.0. 12.2010. URL: https://www.omg.org/spec/BPMN/2.0/ (дата обращения: 22.01.2026).
6. Dilda V. et al. Manufacturing: Analytics unleashes productivity and profitability //Report, McKinsey & Company. – 2017.
7. McKinsey: Восемь драйверов ценности Индустрии 4.0. 21.05.2021. URL: https://manufacturingdigital.com/top10/mckinsey-eight-industry-40-value-drivers (дата обращения: 22.01.2026).
8. McKinsey & Company. Состояние искусственного интеллекта в начале 2024 года. 30.05.2024. URL: https://blog.pmpractice.ru/wp-content/uploads/2024/07/the-state-of-ai-in-early-2024-final.pdf?ysclid=ml723rgm1392413512 (дата обращения: 22.01.2026).
9. International Data Corporation (IDC). Мировые расходы на цифровую трансформацию прогнозируются почти до 4 трлн долларов США к 2027 году. 30.05.2024. URL: https://www.telecomtv.com/content/digital-platforms-services/worldwide-spending-on-digital-transformation-is-forecast-to-reach-almost-4-trillion-by-2027-idc-50519/ (дата обращения: 22.01.2026).
10. ISO/IEC 19510:2013. Информационные технологии — Модель и нотация бизнес-процессов (BPMN). 2013. URL: https://www.iso.org/standard/62652.html (дата обращения: 22.01.2026).
11. ISO/IEC 42001:2023. Информационные технологии — Искусственный интеллект — Система менеджмента. 2023. URL: https://www.iso.org/standard/81230.html (дата обращения: 22.01.2026).
12. AI N. Artificial intelligence risk management framework (AI RMF 1.0) //URL: https://nvlpubs. nist. gov/nistpubs/ai/nist. ai. – 2023. – С. 100-1.
13. Forrester Consulting. Совокупный экономический эффект платформы «Селонис» (процессная аналитика). 2025. URL: https://tei.forrester.com/go/celonis/processIntelligence/docs/TheTEIOfCelonis.pdf (дата обращения: 22.01.2026).
14. Schweichhart K. Reference architectural model industrie 4.0 (rami 4.0) //An Introduction. – 2016. – Т. 40.
15. Schuh G. et al. (ред.). Индекс зрелости «Индустрии 4.0»: управление цифровой трансформацией компаний. Обновление 2020. URL: https://www.acatech.de/wp-content/uploads/2020/04/aca_STU_MatInd_2020_en_Web.pdf (дата обращения: 22.01.2026).