Введение(Introduction). Характерной чертой современного этапа экономического развития является начавшийся переход к более прогрессивному способу производству, обусловленному качественными преобразованиями материально-технической базы и рабочей силы вследствие цифровой трансформации производственных и бизнес-процессов.  Это должно послужить началом циклического подъема производительности труда.

Рост производительности труда, как известно, – это, во-первых, дополнительный прирост продукции; во-вторых, сокращение затрат вследствие снижения доли заработной платы в структуре себестоимости и доли затрат на сырье вследствие сокращения производственного цикла; в-третьих, повышение уровня конкурентоспособности, поскольку покупателю предлагается более дешевый и качественный продукт.

В модели цифрового предприятия доминантой роста производительности труда является информация, не просто преобразующая знания в новую информацию, а позволяющая исключить выполнение рутинных функций работником, освободить его для творческого труда. Эти функции, начиная с мониторинга внутренней и внешней среды, прогнозирования, планирования, до организации (с учетом затрат и результатов) и контроля процесса производства (посредством цифровых технологий) передаются искусственному интеллекту.

Проблема повышения производительности труда вышла за рамки национальной. Это обусловлено тем, что последние два десятилетия ознаменованы мировым снижением темпов роста показателей производительности  труда. Так, по группе стран-членов ОЭСР данное снижение произошло с 1,6 до минус 0,7%, в США (выступают в роли фронтира) с 2,2% до 1,2%, в 2022 г. падение составило минус 1,1%, в Российской Федерации темпы роста снизились с 5,1 до 3,7% (рис. 1).

Общеизвестны три основные причины снижения темпов роста производительности труда.

Первая причина связана с физическим и моральным износом основных фондов, что приводит в первом случае к производственным потерям, связанным с высокими эксплуатационными расходами, затратами на ремонт, простоям и увеличению производственного цикла. В случае морального износа – с недоамортизацией при замене оборудования до срока изнашивания, ростом затрат на утилизацию, изменением отдельных технологических переделов, переналадкой, затратами на привлечение более квалифицированного персонала и обучение имеющегося и т.п.

Вторая причина связана с низкой оплатой труда, являющейся антистимулом приобретения более производительного оборудования, с которым будут связаны, как было уже отмечено, дополнительные расходы на утилизацию, привлечение сотрудников с новыми компетенциями или подготовку имеющихся, что позволит выполнить задания более качественно с меньшими ошибками.

Третья причина связана с организацией производственного процесса, выраженной в недостаточной материальной, технической и кадровой подготовке производства, производственных подразделений, вспомогательных служб и хозяйств и т.п.

На данном этапе экономического развития решение проблемы роста производительности труда видят в цифровой трансформации всех отраслей экономики, в то время как темпы внедрения составляющих цифровизации опережают темпы роста производительности труда (эффект Солоу).

Однако большинство авторов (Метляхин и др., 2020; Нечаев, 2021; Пороховский, 2019; Акаев, Садовничий, 2021) считают, что только симбиоз человека и искусственного интеллекта позволит повысить производительность труда, но для этого целесообразно выделение рутиной и когнитивной составляющей производственного процесса. Искусственный интеллект будет востребован для решения рутинных задач, а непрограммируемые задачи когнитивного характера будет решать человек (Акаев, Садовничий, 2021). В связи с этим предложена методика расчета производительности труда в условиях цифровизации (Акаев, Садовничий, 2021).

Цель исследования (Theaimofthework): обосновать возможности и эффекты использования организационно-технологических моделей «Фабрики будущего» в обрабатывающей промышленности России для роста производительности труда.

Материалы и методы исследования (Materials and Methods). Информационной базой исследования послужили данные, находящиеся в открытом доступе, в частности, данные, представленные НИУ ВШЭ РФ, ОЭСР. В работе нашли применение следующие методы: общенаучные (анализ, синтез), формально-логические (метод аргументации, индукции), специфические (экономико-статистический, графический).

Результаты исследования и их обсуждение (Results and Discussion). В условиях современных реалий принятие управленческих решений сопряжено с получением, обработкой, анализом и передачей огромного массива постоянно меняющейся информации. Использование цифровых технологий позволит:

во-первых, сократить время на получение, обработку и передачу информации, что дает возможность ускорить принятие решения;

во-вторых, рассчитать альтернативные варианты решения с позиций эффективности и последствий.

Рост производительности труда связывают не просто с автоматизаций, роботизацией производства, а с созданием организационно-технологических моделей производства нового поколения, получивших название «Фабрики будущего». Отличия данных моделей производства от традиционных в том, что они производят глобально конкурентоспособный, наукоемкий и кастомизированный продукт, используя не только цифровые, но и гибридные технологии (или NBIC-конвергенцию, представляющую слияние N –   нанотехнологий, B – биотехнологий, I – информационных и C– когнитивных технологий) в одном технологическом процессе, решают проблему импортозамещения, способствуют развитию экспорта интеллектуалоемкой российской продукции.

«Фабрика будущего», согласно классификации Технет НТИ, представлена тремя последовательными моделями (Цифровой, Умной и Виртуальной Фабриками), использующими пять агрегированных технологических инструментов (рис. 2).

«Цифровая Фабрика» (автоматизация до 95%) представляет собой производство, в основе которого лежит использование цифры на стадии моделирования, проектирования конкурентоспособных высокотехнологичных производственных процессов и персонализированной продукции нового поколения на всем протяжении ее жизненного цикла (План мероприятий…, 2023). Использование цифровых платформ, робототехники и высокотехнологичного оборудования (станки с числовым программным управлением, 3-D принтеры и т.п.) позволило объединить в единую цепочку все этапы производственного процесса, начиная от цифрового проектирования и моделирования цифрового аналога продукта, процесса и его виртуального испытания, заканчивая его реальным производством.  Так, например, виртуальное испытание цифрового двойника продукта или процесса, имитирующего его работу в различных условиях в течение проектного срока службы, за короткий промежуток времени позволяет определить недоработки конструкции, устранить недочеты и такой передел, как доработка в процессе эксплуатации (Неволин, 2018).

«Умная Фабрика» – производство как кастомизированного, так и аналогового продукта, управление всеми технологическими процессами осуществляет искусственный интеллект (100%-ная автоматизация, что позволяет исключить неточности, ошибки со стороны человеческого фактора, приводящие к потерям). Это предполагает наличие высокотехнологичного оборудования, контрольно-измерительных приборов и автоматизированных систем управления технологическими процессами, предоставляющих возможность быстро реагировать «на изменения в цепочке поставок и нуждах потребителей в режиме реального времени» (Капустина, Кондратенко, 2020) посредством гибкой («автоматизированной») переналадки оборудования, изменения параметров процесса.

«Виртуальная Фабрика» – это производная процесса постепенного слияния «Цифровых» и «Умных» Фабрик, продуктом которого является «виртуальная модель всех организационных, технологических, логистических процессов, территориально распределенных «цифровых» и «умных» производств, представленных для пользователя как единый объект» (Экспертное…, 2023), что предполагает цифровое управление всем производственным процессом, начиная с поставки сырья, заканчивая утилизацией продукта.

Анализ литературных источников показал, что предприятия обрабатывающей промышленности на данном этапе используют модель «Цифровой Фабрики», поэтапно вводя ее технологические инструменты. Это обусловлено тем, что данная модель имеет модульную структуру (Экспертное мнение…, 2023), к тому же выбор инструментов обусловлен особенностями их развития, материально-технической базой, поставленными целями и вытекающими из них задачами, имеющимися проблемами и возможностями и т.п. 

НИУ ВШЭ был разработан показатель, позволяющий оценить степень цифровизации отраслей экономики и социальной сферы, получивший название «Индекс цифровизации отраслей экономики и социальной сферы», рассчитываемый на основе пяти субиндексов (методология расчета представлена в (Индекс цифровизации…, 2023)).

Индекс цифровизации обрабатывающей промышленности, субиндексы цифровизации и показатели, позволяющие их рассчитать по методике НИУ ВШЭ, представлены на рис. 3.

Рис. 3. Показатели уровня цифровизации предприятий обрабатывающей промышленности РФ в 2021 г.

(составлено авторами по (Индекс цифровизации…, 2023; Индикаторы …, 2022; Цифровая экономика, 2023))

Fig. 3. Indicators the level of digitalization of the manufacturing industry enterprises in Russia in 2021

(Compiled by the authors (Индексцифровизации…, 2023; Digital Economy Indicators,2022; Digital Economy, 2023))

Индекс цифровизации в обрабатывающей промышленности в 2019 г. составил 17,2, в 2020 г. – 17,6 (Индекс цифровизации…, 2023), в 2021 г. вырос на 1,5 пункта. Однако по оценкам специалистов НИУ ВШЭ, период 2022-2023 гг. будет ознаменован снижением темпов роста данного показателя. Это связывается с рядом очевидных и возможных факторов. К первой группе отнесены следующие факторы:

- отсутствие доступа к ряду цифровых технологий иностранного производства (программное обеспечение, облачные сервисы, микроэлектроника);

- рост затрат на разработку и внедрение отечественных аналоговых программ. Так, создание и внедрение отечественного программного обеспечения на тех предприятиях, где уже было использовано иностранное, не приведет к росту субиндекса «Цифровизация бизнес-процессов», но будет иметь место увеличение субиндекса «Затраты на внедрение и использование цифровых технологий»;

- утечка IT-специалистов. Будет иметь место снижение субиндекса «Цифровые навыки персонала». Однако эта утечка может быть компенсирована масштабированием программ дополнительного образования, увеличением числа бюджетных мест в вузах, готовящих профильных специалистов.

К возможным факторам снижения может быть отнесено сокращение IT-бюджетов предприятий и, как следствие, ограничение их инвестиционных возможностей (НИУ ВШЭ…, 2023).

Ранжирование показателей, приведенных на рис. 3, по степени востребованности показало, что основная масса предприятий анализируемого сектора экономики использует технологии сбора и обработки данных, облачные сервисы, средства проектирования и моделирования (их используют около 30% предприятий). Для сравнения, облачными сервисами пользуются в Германии 42% предприятий, в Великобритании – 53%, в Скандинавских странах до 75%, программами анализа данных – 17%, 25%, до 24%, соответственно (Индикаторы цифровой экономики, 2021).

Менее востребованными оказались технологии «Цифровые двойники», искусственного интеллекта (их используют менее 4% предприятий). Для сравнения, технологии искусственного интеллекта используют в Германии 11% предприятий, в Скандинавских странах – 8-24% предприятий (Индикаторы цифровой экономики, 2021).

Исследования, проводимые ранее Ассоциацией индустрии компьютерных технологий (CompTIA), показали, что внедрение IT-технологий имеет мультипликативно-акселеративный эффект: рост инвестиций в информационные технологии приводит к росту производительности и, соответственно, к росту ВВП. В свою очередь, рост ВВП на 1%   генерирует прирост IT-инвестиций на 10% и, наоборот (Платонов, 2007). 

Динамика изменения производительности труда в обрабатывающей промышленности и расходов, связанных с цифровизацией производства и реализации продукции за период 2019-2021 гг. (данные за предыдущие периоды отсутствуют), приведены в таблице1.

Таблица 1

Производительность труда и затраты на внедрение и использование цифровых технологий в обрабатывающей промышленности (составлено авторами на основе (Индикаторы цифровой экономики, 2021, 2022; Цифровая экономика, 2023; Валовая добавленная…, 2023))

Table 1

Labor productivity and costs for the application and use of digital technologies in the manufacturing industry

(Compiled by the authors on the basis (Digital Economy Indicators, 2021, 2022; Digital Economy, 2023; Gross value added…, 2023))

По данным таблицы1, в 2020 г. имело место и снижение затрат на разработку и внедрение цифровых технологий, и снижение темпов выработки, что может быть объяснено кризисными явлениями, вызванными пандемией. Однако в 2021 г. рост затрат (+49,9%) коррелировался с ростом производительности труда (+3,5%). В целом, за период 2019-2021 гг. затраты на разработку и внедрение цифровых технологий выросли на 29,5%, а производительность труда – на 6,2%. Помимо этого, выросла доля затрат в валовой добавленной стоимости. Согласно исследованиям НИУ ВШЭ, 46% затрат пришлось на закупку современного оборудования, а 32% – на программное обеспечение (Цифровая трансформация…, 2023), в 2021 г. выросли затраты на покупку отечественного программного обеспечения на 8,4% (с 30,4% в 2020 г. до 38,8% в 2021 г.) (Индикаторы цифровой экономики, 2022). 

Как видно, рост затрат в краткосрочном периоде не привел к соответствующему росту производительности труда (так называемый парадокс Солоу), имеет место временной лаг: сам процесс создания продукта в обрабатывающей промышленности представляет сложную систему технологических переделов от рутинных до высокопроизводительных и, соответственно, с разными компетентностными характеристика сотрудников,  сложной системой внутренней и внешней коммуникации, с территориально разрозненными поставщиками и покупателями и т.п. Все это не позволяет в полной мере использовать возможности, которые предоставляют три цифровые модели «Фабрики будущего».  К тому же, ситуация в условиях санкций осложняется тем, что разрабатываемые системы отечественного программного обеспечения не всегда совместимы и требуется полная замена программного продукта и т.п.

Но несмотря на отсутствие краткосрочного эффекта, цифровые технологии являются факторами-акселераторами (Балабанова, Чижова, 2022), поскольку каждая из моделей «Фабрики будущего» высокоприбыльна (в условиях «Цифровой» рост от 10% до 50%, «Умной» – почти в 2 раза (План мероприятий…, 2023) и высокопроизводительна. Это связано с тем, что использование цифровых технологий, искусственного интеллекта и т.п. позволяет:

во-первых, объединить в один взаимосвязанный управляемый процесс несколько самостоятельных (научные исследования, моделирование, технологический процесс, логистику, организационное управление, реализацию продукции и послепродажное обслуживание, утилизацию продукта);

во-вторых, повысить добавленную стоимость и снизить затраты на единицу продукции (снижение затрат в условиях «Цифровой» – от 10% до 50%, «Виртуальной» – на 40% (План мероприятий…, 2023)) за счет сокращения производственного цикла (в условиях «Цифровой» – от 20 до 70%, «Умной» – в 2-4 раза (План мероприятий…, 2023)) и времени вывода товара на рынок, устранения ряда технологических переделов и  повышения гибкости производства, сокращения процента потерь и брака вследствие использования автоматизированных систем контроля и устранения воздействия человеческого фактора,  ресурсосбережения (например, сокращения количества используемого оборудования на 7-15% (План мероприятий…, 2023)) и т.д.;

в-третьих, повысить точность прогнозирования, принятия управленческих решений;

в-четвертых, сократить трансакционные издержки на поиск информации и со стороны производителя, и со стороны потребителя.

Заключение. Россия в течение уже длительного периода отстает в темпах роста производительности труда в обрабатывающей промышленности от ведущих стран мира, включая страны-члены ОЭСР (в целом) и США (в частности).

Причины низких темпов роста производительности труда в РФ общеизвестны:

1) физический и моральный износ основных средств;

2) низкая оплата труда;

3) недостаточная материальная, техническая и кадровая подготовка производства.

В настоящее время помочь в решении данных проблем могут цифровые технологии, позволяющие оперативно обрабатывать, анализировать и передавать огромный массив постоянно меняющейся информации. Получили распространение организационно-технологические модели производства нового поколения, в совокупности названные «Фабриками будущего».

Предприятия обрабатывающей промышленности РФ на данном этапе используют преимущества модели «Цифровой Фабрики», которая по своим характеристикам наиболее пригодна. Анализ эффективности ее применения проводят с помощью показателей цифровизации, рассчитываемых по методике НИУ ВШЭ. Дальнейшее изменение показателей цифровизации видится неоднозначным, их росту мешает ряд факторов, связанных, в том числе, с западными санкциями и СВО.

Внедрение IT-технологий имеет мультипликативно-акселеративный эффект: рост инвестиций в информационные технологии приводит к росту производительности труда. Однако имеет место не краткосрочный эффект, а отложенный на долгосрочный период, поскольку каждая из моделей «Фабрики будущего» высокоприбыльна и высокопроизводительна.

Информация о конфликте интересов: авторы не имеют конфликта интересов для декларации.

Conflicts of Interest: the authors have no conflict of interests to declare.