«Цифровая экономика» и оптимизация российского оборонно-промышленного комплекса
Российский оборонно-промышленный комплекс (ОПК) испытывает ряд системных проблем и нуждается в оптимизации своей структуры, бизнес-процессов, системы управления.
Большие надежды возлагаются в последнее время на современные информационные технологии, «цифровую экономику» [1]. В то же время, попытки их внедрения могут остаться формальными, восприниматься в самом ОПК как дань моде, и, в конце концов, не принести желаемого повышения эффективности его работы. Необходим экономический анализ конкретных благоприятных изменений в ОПК, которые могут быть обеспечены, опять-таки, конкретными технологиями. Именно такой анализ должен предшествовать любым программам «цифровизации», «перехода к новой индустриальной модели» и т.п. В противном случае ресурсы (иногда весьма значительные) будут потрачены впустую, а системные проблемы ОПК продолжат усугубляться.
Информационные технологии, как и любые технологии – это именно средство решения определенных проблем. Поэтому следует начать именно с анализа проблем российского ОПК и перспектив его развития. В числе негативных явлений, которые отмечают как работники и руководители предприятий ОПК, так и заказчики его продукции, и представители органов государственной власти:
низкая эффективность продукции, высокие издержки на ее приобретение и эксплуатацию, как следствие – низкий спрос и низкая конкурентоспособность продукции ряда предприятий;
высокие производственные издержки;
высокая длительность разработки и освоения производства новых образцов продукции, недостижение планируемого уровня их совершенства.
При этом следует учитывать особое положение предприятий ОПК. Они выпускают стратегически важную для обеспечения национальной безопасности продукцию. Поэтому даже при высокой стоимости владения, низкой надежности изделий и готовности их парков (а также при задержках разработки и освоения производства, недостижении требуемых характеристик новой продукции), заказчик зачастую не имеет возможности выбрать иного поставщика, как на конкурентных рынках продукции гражданского назначения. Как правило, на рынках продукции ОПК действуют принципы ценообразования «затраты плюс», поэтому даже высокая производственная себестоимость будет покрываться заказчиком. Однако завершение форсированного перевооружения российских Вооруженных сил и сокращение возможностей государственного бюджета делают практически неминуемой масштабную конверсию предприятий ОПК, их «разворот» в сторону конкурентных рынков продукции гражданского назначения. На этих рынках все вышеперечисленные слабые стороны становятся критичными. Да и на рынках продукции ОПК, выпускаемой по гособоронзаказу, эти негативные явления становятся все более нетерпимыми.
Таким образом, предприятия российского ОПК нуждаются в развитии по описанным ниже направлениям. Рассматривая их, мы также проясним роль конкретных информационных технологий в повышении эффективности работы российского ОПК.
Повышение эффективности и конкурентоспособности продукции
Особенно это актуально для сложной продукции длительного пользования – авиационной, морской, автомобильной, бронетанковой техники, и др. Как показывает системный технико-экономический анализ, помимо собственно совершенствования изделий как таковых, снижение стоимости владения и эксплуатации парков изделий, повышение их готовности требуют развития системы послепродажного обслуживания, технического обслуживания и ремонта (ТОиР), материально-технического (логистического) обеспечения (МТО) эксплуатации. Более конкретно, основные направления развития в данной сфере – это:
развитие территориально распределенной сети ремонтных центров, складов запчастей;
оптимизация планов и программ ТОиР парков изделий с учетом специфики их реальной эксплуатации;
предоставление эксплуатантам дополнительных услуг, повышающих готовность парка при минимальных затратах с их стороны, в т.ч. аренды сменных изделий, предоставления отремонтированных изделий и их компонентов взамен требующих длительного ремонта, и др.;
внедрение прогрессивных стратегий эксплуатации изделий (с высокими требованиями к надежности), в т.ч. эксплуатации по техническому состоянию (основанной на мониторинге текущего состояния и предыстории эксплуатации каждого изделия и его критических компонентов) и предиктивного, профилактического ТОиР (который проводится заранее, не дожидаясь, пока эксплуатационные повреждения приведут к необратимой деградации изделий и их компонентов);
внедрение интегрированной логистической поддержки (ИЛП) – т.е. когда поставка запчастей планируется в реальном времени на основе данных о текущем состоянии, а также прогнозов его изменения (см. предыдущий пункт) для каждого изделия и его компонентов.
Как показывает передовая практика (увы, пока, в основном, зарубежная) и математическое моделирование, такие инновации в сфере прикладного программного обеспечения позволяют сократить суммарные затраты на ТОиР парков изделий и потери из-за их простоя в несколько раз, при неизменных характеристиках самих изделий, надежности и ремонтопригодности их компонентов. Однако практическая реализация этих решений требует специфических информационных технологий и систем.
ИЛП и прогрессивные стратегии эксплуатации парков изделий требуют постоянного мониторинга технического состояния компонентов всего парка изделий в эксплуатации в реальном времени. Такие возможности предоставляют лишь недавно появившиеся технологии «интернета вещей» (IoT – Internet of Things), подразумевающие дешевую массовую «чипизацию» различных изделий и их компонентов, их связь в единую информационную сеть с автоматической передачей данных.
Оптимизация стратегий ТОиР парков изделий, в т.ч. территориально распределенных, оптимизация сети ремонтных центров и складов, их снабжения и т.п., требует уже технологий искусственного интеллекта, машинного обучения, анализа больших массивов данных. Это еще один класс технологий «цифровой экономики».
Итак, технологии искусственного интеллекта и «интернета вещей» открывают возможности реализации прогрессивных стратегий послепродажного обслуживания, ТОиР продукции ОПК. Соответствующий эффект может быть выражен в сокращении стоимости владения парком изделий и поддержания его бесперебойной эксплуатации на заданном высоком (близком к 100%) уровне.
Сокращение сроков разработки и освоения производства новой продукции и обеспечение заданных ее характеристик
Решение проблем в сфере создания и освоения производства новой продукции требует, как уже стало совершенно очевидным, как технологических, так и организационных изменений в российском ОПК.
В сфере научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ (соответственно НИР и ОКР) целесообразна автоматизация научных и инженерных расчетов, которая развивается уже несколько десятилетий. Часто замещение натурного эксперимента виртуальным, т.е. компьютерным моделированием (если его достоверность достаточна), позволяет многократно сократить длительность исследований и испытаний, и затраты на экспериментальную базу.
Внедрение систем автоматизированного проектирования (САПР) позволяет сократить длительность ОКР и подготовки производства:
как за счет автоматизации рутинных операций,
так и за счет параллельной работы больших (иногда даже территориально распределенных) коллективов инженеров,
а также за счет быстрой обратной связи конструкторов с технологами, что позволяет сократить объем переделок и риск затягивания предпроизводственных стадий жизненного цикла изделий (ЖЦИ).
При этом, как показал реальный отечественный и зарубежный опыт, маловероятно, что произойдет сокращение стоимости соответствующих предпроизводственных стадий ЖЦИ (которое ожидалось при внедрении соответствующих информационных технологий). Однако сокращается их длительность. Экономический эффект от таких улучшений – возможность выигрыша во временной конкуренции – очень актуальной на рынках высокотехнологичной продукции гражданского назначения. Соответствующий выигрыш можно оценить количественно (а в сфере продукции военного назначения фактор времени может иметь значение, вообще не измеряемое деньгами).
Но есть и другие проблемы в части исследований и разработки новой продукции ОПК, в решении которых также важна роль информационных технологий. Само формирование требований к новой продукции, анализ рынка и маркетинг – это задачи, которые сейчас должны решаться точно, а не интуитивно. Целесообразно иметь возможность «проиграть» на виртуальных моделях жизненный цикл будущих продуктов, причем, с различными характеристиками, чтобы оценить объемы выпуска потребных ресурсов и экономическую эффективность реализации проекта. Причем, эту виртуальную модель будущего продукта, его «цифровой двойник», следует демонстрировать и потенциальным заказчикам, согласуя с ними конкурентоспособные параметры, повышая их лояльность и снижая риски того, что новый продукт «не попадет в рынок». Итак, эффективность создания «цифровых двойников» и их использования на этапах маркетинга и внешнего проектирования изделий определяется повышением точности планирования параметров будущей продукции, повышением ее конкурентоспособности, снижением рыночных рисков, повышением качества бизнес-планирования.
Однако требования к будущему продукту, в т.ч. сформированные вышеописанным образом, могут оказаться невыполнимыми, а попытки «довести» новое изделие приведут к задержкам его серийного производства, см. рис. 1. Многочисленные примеры таких явлений в российском ОПК уже стали предметом недовольства на уровне высшего военно-политического руководства страны [2].
Причина в том, что создание новых технологий и прикладные НИР – высокорисковая деятельность, успех которой не гарантирован. Современная концепция создания новой наукоемкой продукции подразумевает опережающее создание научно-технического задела (НТЗ), до принятия решения о разработке изделия (подробнее см. [3]). Вначале следует рассмотреть несколько альтернативных концепций будущего изделия, и выбрать из них ту, которая позволяет удовлетворить заданным требованиям и основана на доступных, зрелых технологиях.
В сфере прикладных НИР также актуальны технологии компьютерного моделирования, создания «цифровых двойников» гипотетических изделий, использующих те или иные новые технологии. Это, в частности, позволит оценить совместимость различных новых и известных технологий, сократив риски их интеграции. Только при наличии мощных средств интеллектуального моделирования можно объективно оценить эффективность альтернативных концепций будущих изделий и выбрать оптимальную концепцию.
Таким образом, технологии компьютерного моделирования, в т.ч. интеллектуального, внедряемые на стадиях прикладных НИР и ОКР, также призваны повысить конкурентоспособность новой продукции и сократить длительность и риски ее создания. Эти эффекты также поддаются количественной оценке.
Повышение экономической эффективности производства и снижение производственных затрат
В сфере повышения экономической эффективности производства традиционно делается акцент на снижении издержек. Однако стереотипные пути решения этой задачи (тотальная экономия на закупках, персонале и оборудовании), увы, плохо совместимы как с обеспечением высокого качества продукции, так и с сохранением приемлемой социальной ситуации на предприятиях ОПК, сбережением их потенциала. Кроме того, это экстенсивные пути, их результативность ограничена, и они не позволяют решить задачу радикального снижения издержек. Более рациональный путь вытекает из системного экономического анализа причин высоких издержек производства на предприятиях ОПК. Часто в качестве таковых называют технологическую отсталость. Однако нередко предприятия ОПК уже оснащены высокопроизводительным современным оборудованием с высокой степенью автоматизации. И при этом их производственно-экономические показатели остаются неудовлетворительными, или даже усугубляются. Нередко низка загрузка именно такого, дорогостоящего и высокопроизводительного оборудования. Первопричина высокой производственной себестоимости – в неоптимальной отраслевой структуре многих отраслей ОПК, в нерациональной индустриальной модели, как принято называть сейчас. Схематично она изображена на рис. 2.
Многие предприятия остаются вертикально интегрированными предприятиями полного цикла производства, полностью производя конечные изделия и все их основные компоненты. Как следствие, каждое такое предприятие содержит все основные переделы и полный комплект оборудования на каждом из них. Причем, эти цеха или участки выпускают соответствующие компоненты или производят соответствующие операции лишь в интересах своего предприятия, что и определяет низкую загрузку их мощностей.
Внедрение современного высокопроизводительного, автоматизированного оборудования экономически оправданно лишь при больших масштабах производства. Они достигались бы, если бы на этом оборудовании выпускались соответствующие компоненты или производственные услуги в интересах всей отрасли. Т.е. следует формировать центры специализации, оснащенные высокопроизводительным и высокотехнологичным оборудованием, причем, гибким, выпускающим свою продукцию в интересах нескольких поставщиков конечных изделий – системных интеграторов. Такая отраслевая структура называется сетевой, см. рис. 3.
Она способна обеспечить в несколько раз меньшую себестоимость производства сложных изделий, по сравнению с предприятиями полного цикла, особенно при малой загрузке их мощностей. Многократно сокращаются потребности в инвестициях в техническое перевооружение предприятий, что особенно важно сейчас, в период сокращения финансовых возможностей предприятий ОПК и государственного бюджета, а также введения зарубежными странами ограничений на поставку высокотехнологичного производственного оборудования. Обладает сетевая индустриальная модель и рядом прочих преимуществ – гибкостью, возможностью оперативного удовлетворения меняющегося спроса [4]. Однако ее практическая реализация встречает ряд проблем. Прежде всего, это контрактные риски, порождаемые взаимодействием независимых заказчиков и поставщиков. Свести их до приемлемого уровня можно лишь при условии, что смена контрагента возможна за очень короткое время и при низких издержках. И здесь путь к реализации более прогрессивной индустриальной модели открывают информационные технологии. В данном случае это уже упоминавшиеся технологии «цифрового двойника» изделий, CALS-технологии, позволяющие в едином формате передавать данные о конструкции и технологиях изготовления изделий и их компонентов, в идеале – непосредственно на числовое программное управление (ЧПУ) автоматизированного производственного оборудования центров специализации. Также это технологии поиска подходящих контрагентов в реальном времени (в основе которых, опять-таки, технологии искусственного интеллекта, машинного обучения, анализа больших массивов данных), необходимые для организации систем управления цепочками поставок (SCM, Supply Chain Management).
Подчеркнем, что эти технологии повысят эффективность производства в ОПК и позволят кратно снизить себестоимость производства лишь при условии, что их внедрение будет сопровождаться:
кардинальной производственной реструктуризацией отраслей ОПК, переходом от замкнутых предприятий полного цикла к сетевым структурам с центрами специализации и системными интеграторами,
гибкой сменой контрагентов и формированием из центров специализации и системных интеграторов виртуальных производственных объединений под конкретные проекты и заказы.
В противном случае внедрение соответствующих технологий в сфере производства бессмысленно. Сама по себе автоматизация, особенно при низкой загрузке мощностей, лишь повышает затраты.
* * *
Таким образом, информационные технологии и технологии «цифровой экономики», в т.ч.: системы автоматизированного проектирования, технологии суперкомпьютерного моделирования и интеллектуального анализа данных, CALS-технологии, «цифровые двойники» изделий, технологии «интернет вещей», и др. способны принести реальный экономический эффект в российском ОПК, обеспечив сокращение длительности создания новой продукции и производственных издержек, повышение ее конкурентоспособности и рост спроса на нее на конкурентных рынках. Для этого предприятия ОПК должны будут перейти к новым операционным и организационным стратегиям, в т.ч. сетевой структуре отрасли с гибким формированием виртуальных производственных объединений, опережающему созданию НТЗ, оптимизации параметров будущей продукции и технологий на основе взаимодействия с потенциальными заказчиками, эксплуатации по техническому состоянию и интегрированной логистической поддержке изделий.
Клочков Владислав Валерьевич, д.э.н., к.т.н., заместитель генерального директора по стратегическому развитию ФГБУ «Национальный исследовательский центр «Институт имени Н.Е. Жуковского
