РАЗРАБОТКА ИНДУСТРИАЛЬНЫХ ПРОДУКТОВ ПРЕДПРИЯТИЙ: ЦИФРОВОЙ ЖИЗНЕННЫЙ ЦИКЛ

РАЗРАБОТКА ИНДУСТРИАЛЬНЫХ ПРОДУКТОВ ПРЕДПРИЯТИЙ: ЦИФРОВОЙ ЖИЗНЕННЫЙ ЦИКЛ

Научная статья

Майорова К.С.*

ORCID: 0000-0001-7218-0221,

Санкт-Петербургский Государственный Морской Технический Университет, Санкт-Петербург, Россия

* Корреспондирующий автор (Mayorova[at]smtu.ru)

Аннотация

Целью данного исследования является определение и рассмотрение особенностей разработки продуктов промышленных предприятий посредством перестройки их жизненного цикла в цифру. Автором было определено влияние от внедрения «живых» устройств в производства на управление жизненным циклом индустриальных продуктов. Рассмотрены особенности и специфика перехода подключенных продуктов к цифровой разработке новых продуктов. Проведен анализ создания сети цифрового управления жизненным циклом индустриальных продуктов промышленных предприятий. Рассмотрены ключевые факторы и этапы, формирующие план цифрового преобразования жизненного цикла продукта предприятий промышленной отрасли.

Данное исследование было проведено, основываясь на научной литературе и публикациях по поставленной проблематике в области цифрового преобразования жизненного цикла продукта предприятий промышленной отрасли. В контексте внедрения подключенных устройств на промышленных предприятиях жизненный цикл создаваемых ими продуктов видоизменяется, и в настоящее время рассматривается новая концепция цифрового управления жизненным циклом продукта.

Автором было отмечено, что цифровое управление жизненным циклом продукта – всеобъемлющая комплексная концепция, радикально отличающаяся от обычного корпоративного мышления, позволит промышленным предприятиям полностью обновить производство своих продуктов и услуг, а также связанные с ним процессы, трудовые ресурсы и взаимодействие с потребителями. Цифровое управление жизненным циклом продукта станет основой для разработки индустриальных услуг и продуктов в условиях активного развития подключенных устройств благодаря четырем главным возможностям: гибкость, масштабируемость, подключенность и интеллектуальное программное обеспечение.

Ключевые слова: жизненный цикл, «smart» продукт, подключенные устройства, экономика промышленности, цифровизация, цифровое управление, трансформация, индустрия 4.0.

DEVELOPMENT OF INDUSTRIAL PRODUCTS OF ENTERPRISES: A DIGITAL LIFECYCLE

Research article

Mayorova K.S.*

ORCID: 0000-0001-7218-0221,

St. Petersburg State Marine Technical University, Saint Petersburg, Russia

* Corresponding author (Mayorova[at]smtu.ru)

Abstract

The purpose of this study is to identify and examine the features of the development of products of industrial enterprises by restructuring their life cycle into a digital one. The author of the study determines the impact of the introduction of "live" devices in production on the management of the life cycle of industrial products, discusses the features and specifics of the transition of online products to the digital development of new products and conducts an analysis of the creation of a network of digital life cycle management of industrial products in industrial enterprises. The article also includes an assessment of the key factors and stages forming the plan of digital transformation of the product life cycle of industrial enterprises.

This research is based on the scientific literature and publications on the issues raised in the field of digital transformation of the product life cycle of industrial enterprises. In the context of the introduction of online units in industrial enterprises, the life cycle of the products they create is changing. Currently a new concept of digital product lifecycle management is being considered.

The author notes that digital product lifecycle management as a comprehensive integrated concept that is radically different from the usual corporate thinking will allow industrial enterprises to conduct a complete overhaul of the production of their products, services, as well as related processes, labor resources, and interaction with consumers. Digital product lifecycle management will become the foundation for the development of industrial services and products in the context of active development of online units due to four main features: flexibility, scalability, connectivity, and intelligent software.

Keywords: life cycle, "smart" product, online units, industrial economics, digitalization, digital management, transformation, industry 4.0.

Введение

Активное распространение цифровизации в рамках концепции «Индустрия 4.0» послужило толчком масштабного развития цифровых технологий и рынков, и в такой жесткой конкурентной среде жизненно важно развитое управление жизненным циклом продукта. Ключ к нему – синхронизация управления жизненными циклами оборудования и программного обеспечения. По мере того, как цифровизация развивается на предприятии, оборудование, продукты, станки и другие производственные активы будут устаревать медленнее, чем программное обеспечение, которое их контролирует. Решение данной дилеммы кроется в интеграции и синхронизации циклов разработки аппаратного и программного обеспечения. Однако, этого еще не произошло на большинстве промышленных предприятий, унаследовавших традиционные продукты, не подключенных к сети, но исключительно синхронизация предотвратит несогласованность аппаратных и программных функций на более позднем этапе их развития.

Цифровые технологии, порожденные концепцией «Индустрия 4.0», помогут создать мир, в котором потребители будут требовать от предприятий не только выпуска тех или иных вещей, но и результатов, обеспечиваемых цифровыми сервисами, интегрированными в них. Средства анализа данных постепенно проникнут в промышленный сектор и приведут к совершенно новому этапу развития экономики. Промышленные предприятия откажутся от производства «базовых» низкомаржинальных продуктов, рассчитанных на обезличенного потребителя, и персонализируют взаимодействие с ними, насколько это будет возможно. Потребители в свою очередь начнут требовать интерактивных, так называемых «живых» устройств и сервисов с действительно высокой потенциальной ценностью.

Одной из определяющих особенностей цифровизации промышленной отрасли станет то, что предприятиям, которые привыкли иметь дело с корпоративными потребителями, придется начать мыслить так, будто они работают на потребительском рынке. Это произойдет из-за набирающей силу тенденции, известной как «промышленный консюмеризм», то есть главным критерием успеха или неудачи станут опыт потребления созданного продукта и качество сервиса. В итоге только данные факторы и будут иметь значение при определении ценности для заказчика. Это происходит в силу изменений потребительских предпочтений – и, следовательно, опровергает распространенную точку зрения, согласно которой широкомасштабная цифровизация будет развиваться исключительно благодаря усилиям бизнеса, ведь потребность в переменах рождается на стороне спроса, а не предложения. Как было отмечено выше, подобные изменения вызваны феноменом «промышленного консюмеризма» [3] и появлением «живых» устройств, в связи с чем очень скоро привычные для нас вещи станут носителями конфигурируемого программного обеспечения (ПО), определяющего спектр доступных сервисов и итоговую прибыльность продукта. Это будет иметь огромное значение для промышленных предприятий и очень сильно повлияет на то, как именно они управляют своими продуктами.

Исходя из вышеизложенного, целью исследования является определение и рассмотрение особенностей разработки продуктов промышленных предприятий посредством перестройки их жизненного цикла в цифру. В связи с установленной целью необходимо решить следующие задачи:

• определить какое воздействие оказывает НИОКР на промышленную отрасль в условиях цифровизации;
• рассмотреть особенности перехода подключенных продуктов к цифровой разработке новых продуктов, а также ее специфику;
• провести анализ создания сети цифрового управления жизненным циклом продукта предприятия промышленной отрасли;
• рассмотреть ключевые факторы и этапы, формирующие план цифрового преобразования жизненного цикла продукта промышленного предприятия.

Материалы и принципы исследования

Данное исследование было проведено, основываясь на научной литературе и публикациях по поставленной проблематике в области цифрового преобразования жизненного цикла продукта предприятий промышленной отрасли. В контексте внедрения цифровых технологий на промышленных предприятиях жизненный цикл создаваемых ими продуктов видоизменяется, и в настоящее время рассматривается новая концепция цифрового управления жизненным циклом продукта (DPLM - digital product lifecycle management).

Исходя из анализа выше указанных источников, были сделаны следующие предположения, а именно:

• появление подключенных устройств способствует радикальному изменению всей технологической цепочки разработки и проектирования индустриальных продуктов;
• решающее значение будут иметь продукты и услуги, основанные на ПО, и гиперперсонализированный потребительский опыт;
• цифровое управление жизненным циклом продукта станет основой для разработки индустриальных услуг и продуктов в условиях активного развития «живых» устройств благодаря четырем главным возможностям: гибкость, масштабируемость, подключенность и интеллектуальное ПО;
• жизненные циклы индустриальных продуктов должны быть синхронизированы, но не привязаны друг к другу.

Основные результаты

Вся технологическая цепочка разработки и проектирования продуктов промышленной отрасли – от поиска идей и проектирования до прототипирования, тестирования и ввода в производство – полностью меняется с появлением «умных» подключенных продуктов. Развитое цифровое управление жизненным циклом продукта станет отправной точкой для разработки продуктов в новую эру управляемых данными «живых» (подключенных) устройств, делающих возможным гиперперсонализированный потребительский опыт сделать более гибким. В настоящем исследовании под «подключенными продуктами» будем понимать объекты, устройства и машины, оснащенные датчиками, управляемые программным обеспечением (ПО) и подключенные к сети Интернет. По умолчанию подключенные продукты собирают все данные, которые представляют интерес, о том, что с ними происходит, анализируют их и обмениваются с другими устройствами. Таким образом они развиваются, превращаясь из статичных и не подключенных к сети машин сначала в подключенные продукты, управляемые «умным» ПО, а затем – в продукты, которые находятся в постоянном потоке коммуникаций с пользователями и производителем, а когда на следующем этапе появится адаптивный пользовательский интерфейс, появятся и настоящие «живые продукты».

Благодаря так называемой подключенности продуктов к программно-ориентированным сервисам производители смогут мгновенно реагировать на изменения спроса на рынке. Для абсолютной готовности к потенциальным рыночным скачкам важно внедрить цифровизованные процессы НИОКР – в рамках настоящего исследования новый подход к управлению жизненным циклом продукта (PLM - product lifecycle management). В будущем НИОКР в промышленном секторе экономики будет учитывать тот факт, что данные уже сами по себе являются коммерческим продуктом предприятий. Ценность подключенных продуктов и предлагаемых ими «умных» услуг будет формироваться благодаря платформам, которые предоставляют их для программных экосистем, рассчитанных на множество партнеров и позволяющих адаптировать и персонализировать опыт потребителей (см. Рисунок 1).

Рис. 1 – Воздействие НИОКР на промышленную отрасль

Примечание: составлено автором

 

Согласно исследованиям, рыночная аналитика различных отраслей экономики показывает, что в будущем предприятиям выгоднее предлагать потребителям не традиционные товары, а подключенные продукты со встроенными сервисами. Проанализировав модели промышленных предприятий с оборотом 25–55 млрд. долл., выпускающих типовое промышленное оборудование и автомобили, было установлено, что те предприятия, которые станут лидерами цифровизации в двух указанных отраслях, повысят прибыль EBITDA на 1,2–2,35 млрд. долл. [3]. Данный показатель на сегодняшний день стал одним из популярных показателей, показывающим какой доход принес бизнес в текущем периоде, а следовательно, его можно использовать для оценки рентабельности инвестиций и возможностей самофинансирования. Те же предприятия, которые не станут внедрять цифровые технологии в свои производства, потерпят колоссальные убытки, например, автомобильная отрасль потеряет 850 млн. долл., а производители промышленного оборудования – 490 млн. долл. [9].

Развитие подключенных к сети приложений, безусловно, важно, но цифровое лидерство в экосистеме и опыт цифровизации будут иметь далеко идущие последствия как для самих предприятий, так и для потребителей. Например, бытовая техника, автомобильные колеса, почтовые посылки, дома и другие вещи обладают крайне ограниченными возможностями по работе с данными и быстрой адаптации. В идеале, например, фитнес-браслеты могли бы не просто измерять параметры физического состояния, но и передавать эти данные своим производителям, чтобы те могли предлагать потребителям услуги по мониторингу здоровья и тренировочные программы. Однако из-за ограничений мобильной связи и низкой вычислительной мощности устройств подобные потребительские предложения пока лишь тестируют рынок, и далеки от того, чем они могли бы стать с точки зрения массового распространения, сложности, времени отклика, положительного потребительского опыта и практической помощи пользователям.

В ближайшем будущем промышленные предприятия со своими партнерами по экосистеме будут поставлять сервисы, создающие ценность, вместе с оборудованием, повышающим удобство работы, и для того, чтобы мир взаимосвязанных объектов интернета вещей (IoT - internet of things) обеспечил приятный и удобный интерфейс, нужно лишь, чтобы скорость передачи и обработки данных обеспечила постоянную и доступную связь в реальном масштабе времени между пользователем, устройством и поставщиком услуг. Это станет возможным с будущим стандартом мобильной связи 5G, который появится примерно с 2020 г., и с новыми поколениями поставщиков облачной вычислительной мощности [1]. Аппаратные средства преимущественно станут контейнерами «умного» кода, их функциональность будет зависеть от ПО, а их ценность будет определяться эффективностью нового вида сотрудничества – сотрудничества человека и машины – и потребительским опытом в целом.

Переходя к промышленному интернету вещей (IIoT - industrial internet of things), установленные, например, в заводском цеху интеллектуальное ПО и робот со встроенными сенсорами (коллаборативный робот, он же кобот) будут в считанные секунды самостоятельно адаптироваться к сотруднику-человеку, дополняя его возможности и компенсируя слабости. В связи с чем важно различать такие понятия, как «подключение» и интерфейс «живого» продукта. Сенсорные экраны могут быть внешне очень привлекательными, но их недостаточно. Главное – удобство пользования, и добиться его сложно, так как функциональность должна адаптироваться к самым разным производственным ситуациям, которые могут возникнуть на предприятиях. Интерфейсы для таких вещей, как станки или роботы на реальном производстве, должны естественно дополнять физические и интеллектуальные способности пользователя, тем самым повышая его эффективность и удовлетворение от труда (см. Рисунок 2).

Рис. 2 – Новые дизайн и архитектура продукта для поддержки скорости, гибкости и гиперперсонализации [11]

 

Предприятия промышленной отрасли активно готовятся к новой эре «живых» устройств. Агентство Gartner, которое занимается исследованиями ИТ-рынка, установило, что 40% промышленных продуктов, разработанных в 2016 г., уже имели встроенные датчики, микрочипы или модемы для передачи данных [14]. Это обнадеживает, учитывая, что сети мобильной передачи данных пока все еще раздроблены. Например, с двигателей реактивных самолетов собирают информацию со скоростью 5000 показаний в секунду, а в крыльях некоторых самолетов сейчас 20 000 датчиков для сбора данных. Инновационные предприятия предвосхищают появление новой эры подключенных продуктов – планируется, что к концу 2020 г. будет насчитываться уже около 200 млрд «умных» объектов. Исследования показывают, что инвестиции в облачные технологии в настоящее время достигли в среднем 14% от ИТ-бюджетов предприятий. Агентство IDC считает, что к 2022 г. более 50% бюджетов предприятий будут выделены на облачные технологии [8].

Однако, появление подключенных устройств невозможно осуществить без новых подходов к управлению их жизненным циклом. Промышленным предприятиям необходимо перестроить не только устаревшие процессы разработки производства, но и процессы обслуживания для ускорения жизненного цикла своих продуктов и для большей гибкости. Появление «живых» устройств создает предпосылки для активного развития навыков у инженеров в таких областях, как программное обеспечение, управление данными и сети. В связи с чем им придется взаимодействовать с совершенно новыми для них заинтересованными сторонами, такими как конечные пользователи и партнеры по экосистемам, что потребует серьезных культурных изменений. Однако возникает дилемма по вопросу адекватного цифрового управления жизненным циклом продукта, которое в целом действует с использованием преимуществ предлагаемых связанных технологий работы с данными, что позволяет создать эффективную сеть разработки продукта (см. Рисунок 3).

Рис. 3 – Сеть цифрового управления жизненным циклом продукта [15]

 

В отличие от устаревших процессов PLM, которые обрабатывали данные линейно – от разработки идей до окончания эксплуатации продуктов – такая сеть работает с данными циклично. Исходя из Рисунка 3, потребуется четыре ключевые характеристики PLM: скорость, масштабируемость, интеллект и подключенность.

1. Скорость. В условиях цифровизации различные функции промышленных предприятий должны взаимодействовать друг с другом с минимальным временем отклика. Например, чем более быструю оценку концептов изделий удастся обеспечить с помощью повторяющихся тестовых циклов проектирования и прототипирования, тем быстрее производство сможет поставлять высокомаржинальные продукты или необходимые рынку услуги. Как только появляется информация о новых рыночных изменениях – например, через социальные сети или краудсорсинг – оно должно в считанные минуты превращаться в задачу изменения характеристик продукта для подразделений НИОКР или в задачу смены имиджа для отдела маркетинга. Технологии всегда важны для повышения гибкости производства, ведь имитационное моделирование с использованием высокопроизводительных вычислений значительно ускоряет циклы проектирования и тестирования. Быстрое прототипирование позволяет обеспечить бережливость, итеративность и гибкость производства, а также доработку продуктов еще на ранних этапах их проектирования.
2. Масштабируемость – вторая по важности особенность развитого цифрового управления жизненным циклом продукта, которая тесно связана с первой. Говоря о масштабируемости, обычно имеется в виду возможность расширения объема предложения. При цифровизации масштабируемость будет касаться как расширения, так и сокращения, то есть не только умения быстро выявить спрос и удовлетворить его, но и способность снизить или остановить производство с минимальными потерями, когда спрос падает. Кроме того, масштабируемость – это повышение эффективности разработки продукта при снижении затрат. На практике это может привести к снижению затрат на управление продуктов на 30–70%. Некоторые предприятия сообщают даже о десятикратном повышении эффективности рабочей силы [2].

Создание концепта, проектирование, тестирование и производство должны проходить быстро, а полученный продукт или услуга служат платформой и контейнером для непрерывного и быстро обновляемого ПО и новых предложений услуг, и таким образом, можно будет достаточно быстро масштабировать продукт или услугу, руководствуясь реакцией рынка. Например, производители автомобилей и промышленного оборудования, используя высокопроизводительные вычисления, оценивают огромное количество вариантов дизайна трансмиссии, сокращая число физических прототипов. Такой подход не только увеличит выручку, но и снизит затраты НИОКР на единицу продукции, повышая эффективность разработки. Также, скорее всего, потребуется полная модернизация аппаратных функций, ПО и пользовательского интерфейса продуктов, ведь если просто внедрить новые функции, сервисы и технологии, масштабирования не получится. В идеале концепция продукта должна быть полностью переосмыслена. Конечно, внедрение концепции быстрой и гибкой масштабируемости потребует времени.

3. Интеллект. В корпоративные процессы следует включить мощные инструменты аналитики, а подключенные продукты должны быть оснащены достаточно «умным» программным обеспечением. Это необходимо для того, чтобы знать какие продукты или услуги нужны в тот или иной момент на рынке. Таким образом ПО будет информировать о рыночных тенденциях и индивидуальных потребностях или предпочтениях заказчиков, чтобы команды НИОКР смогли учесть их в работе. Именно интеллектуальное ПО PLM позволит довести подключенные продукты до уровня «умных» устройств, реализуя постоянное переосмысление, перестраивание и гиперперсонализацию, а также адаптируемый в режиме реального времени пользовательский интерфейс. Интеллектуальное ПО PLM с высокой степенью подключенности может включать в продукт услуги из экосистемы партнеров, продлевая таким образом срок его службы. Высокотехнологичные компании используют унифицированное ПО управления жизненным циклом приложения и продукта (ALM-PLM – application and product lifecycle management). Это позволяет им разрабатывать единый набор требований для аппаратных и программных компонентов, обеспечивая более высокие результаты и сокращая время выхода продуктов на рынок.
4. Подключенность, которая становится объединяющим началом для всего PLM-подхода. В схеме жизненного цикла продукта много ступеней – от идеи, концепта, дизайна, прототипа, тестирования, производства, использования и сервисной поддержки до окончания эксплуатации продукта. Все этапы должны быть взаимосвязаны с помощью единого, прозрачного, а главное – интегрированного потока информации. В итоге предприятие окажется встроено в экосистему внешних поставщиков, партнеров, субподрядчиков и потребителей. Для извлечения выгоды из существующих в ней процессов планирования, знаний, аналитики и действий и обеспечить всем максимальные финансовые выгоды, должен постоянно функционировать общий для всех механизм обмена данными. Промышленным предприятиям стоит стремиться как можно полнее использовать цифровое моделирование, например, цифровые двойники продуктов, функционирующих на местах, позволят улучшить работу. Уже сейчас PLM-системы могут создавать цифровых двойников и управлять ими в течение всего жизненного цикла продукта [12]. Ожидается, что такие цифровые модели станут широко применяться в производственных и сервисных системах для прогнозного обслуживания, ремонта, улучшения дизайна на протяжении всего срока службы продуктов.

Исходя из рассмотренных выше функций приходим к выводу, что управление жизненным циклом потенциально сможет получить максимальную выгоду от «живых» устройств. Различные функции промышленных предприятий будут действовать достаточно быстро и гибко для адаптации к меняющимся потребностям потребителей и разработки продуктов, которые охватывают как материальные, так и цифровые производственно-сбытовые цепочки. Они окажутся достаточно открытыми и пластичными, чтобы потребители, партнеры и поставщики могли влиять на стратегию на протяжении всего жизненного цикла продукта, и в полной мере использовать всю силу данных – самой ценной внутренней и внешней валюты цифрового промышленного предприятия.

Обсуждение

Цифровое управление жизненным циклом продукта – всеобъемлющая комплексная концепция, радикально отличающаяся от обычного корпоративного мышления, которая позволяет предприятиям полностью обновить производство своих продуктов и услуг, а также связанные с ним процессы, трудовые ресурсы и взаимодействие с потребителями. Продукты, чей жизненный цикл управляется DPLM, будут проектироваться, испытываться, производиться, выпускаться, распространяться и использоваться в средах с высочайшей степенью автоматизации, с беспрецедентными скоростью и масштабированием.

Достижение сквозной цифровой трансформации DPLM возможно благодаря сочетанию в себе широкого спектра технологий (см. Рисунок 4), включая искусственный интеллект (ИИ), постоянно подключенные к сети высокотехнологичные датчики, аналитику реального масштаба времени, дополненную, смешанную и виртуальную реальность, генеративный дизайн и сочетание комплектующих, краудсорсинг, 3D-печать с ультраотсрочкой, граничный интеллект, блокчейн, социальные сети, гибкие пленочные электронные схемы и весь спектр автономной робототехники [7]. В первую очередь создается обратная связь от потребителей и аналитика рынка. Они необходимы для обеспечения внедрения и адаптации продуктов и услуг в соответствии с потребностями рынка. Потребитель участвует в ходе всего процесса, и это еще одно преимущество DPLM. Отличительные признаки рабочей силы при цифровом управлении жизненным циклом продукта – тесное сотрудничество, подключенность и цифровая дополненность, что ускоряет процессы управления задачами и освоения новых навыков.

Рис. 4 – Комбинированный эффект цифрового управления жизненным циклом продукта [16]

 

Жизненный цикл продукта затрагивает три ключевые области: проектирование, производство и эксплуатацию. Например, использование цифровых двойников при разработке продуктов позволяет инженерам визуализировать, прототипировать, моделировать и тестировать продукты до их создания. Использование продукта можно имитировать в большом количестве реальных сценариев, а не только в заранее определенных обстоятельствах, что значительно уменьшит число итераций, необходимое для разработки высококачественных продуктов. Например, консалтинговая компания Accenture инвестирует в исследования по трем аспектам Индустрии 4.0., которые изменят способы создания, производства и эксплуатации продуктов: (1) процессы, (2) связанные с ними трудовые ресурсы, (3) потребители.

 

Таблица 1 – Исследования Accenture по трем аспектам Индустрии 4.0

	Проектирование	Производство	Обслуживание
Процессы	- Основанное на быстрых и коротких итерациях (быстрый подход); - Высокоавтоматизированное и дополненное передовыми методами ИИ.	- Оптимизация количества деталей (минимизация при повышении качества); - Оптимизация продукта в целом, создание гибко конфигурируемого и адаптивного интеллектуального продукта; - Оптимизация расположения производства и цепочка поставок с использованием информации в режиме реального времени.	- Отслеживание использования продукта и потребностей клиента в режиме реального времени; - Самонастройка и адаптация в соответствии с потребностями клиента; - Определение и прогнозирование будущих потребностей в продуктах и услугах; - Тесная интеграция с платформой для доставки услуг в режиме реального времени.
Трудовые ресурсы	- Совместная работа; - Краудсорсинг; - Расширенное (например, с использованием носимых устройств и информации в режиме реального времени)	- Динамическое планирование, наем, снабжение; - Расширенное обучение по требованию; - Управление любыми работами с участием людей и роботов.	- Дистанционные мониторинг, диагностика и ремонт; - Управление сервисами по различным организациям.
Потребители	- С учетом обратной связи потребителей и тенденций рынка – на ранней стадии и в ходе жизненного цикла; - Совместные инновации с ключевыми потребителями – включая ранние пилотный проект и развертывание	- Поставка продуктов и услуг в требуемый момент времени (например, при помощи 3D-печати); - Отслеживание комплектующих по всей цепочке поставок.	- Интеллектуальное прогнозирование потребностей потребителей и доставка необходимых услуг в нужное время; - Сбор отзывов о неудовлетворенных потребностях для включения в будущие продукты и услуги.

 

Необходимость перехода к DPLM обоснована потребностью в преобразовании устаревших продуктов в «живые» устройства и внедрении новых цифровых технологий в существующие процессы разработки продукта для достижения высокого уровня эффективности. Внедрение таких технологий позволяет сократить сроки разработки, бюджеты на разработку и производственные затраты примерно на 40%. Имитационные модели показывают, что для типичного промышленного предприятия с годовым объемом продаж 25 млрд долл. развертывание DPLM приведет к повышению EBITDA на 100–150 млн долл. в год [18].

На данный момент уже существует несколько чрезвычайно интересных примеров продуктивного использования DPLM. Зная, как используются подключенные продукты, производители могут обогащать потребительский опыт, например, собирая и анализируя данные для каждого грузовика на рабочих площадках, сервисные бригады производителей тяжелого оборудования, такие как Caterpillar, могут помочь потребителям оптимизировать автопарк. Производитель электромобилей Tesla, например, дистанционно производит обновления ПО для распространения новейших технологий на весь парк проданных автомобилей. DPLM также может значительно расширить сферу НИОКР и проектирования, привлекая в нее внешних исполнителей и даже конечных пользователей. Например, производитель компьютеров Deli создал платформу совместной работы IdeaStorm для создания идей и управления портфелем продуктов в режиме реального времени. Он предоставил цифровой инструментарий для потенциальных изобретателей, собрав 24 000 идей, из которых 550 были реализованы. Аналогично французский производитель оружия DCNS использует виртуальную реальность и так называемые смешанные создающий эффект присутствия среды, чтобы потребители могли испытывать новые продукты на разных этапах разработки [17].

Наконец, есть серьезные достижения, основанные на коммуникациях внутри организаций. Например, производители аэрокосмической и оборонной промышленности используют носимые устройства для удаленного доступа к продуктам. Сотрудники на местах консультируются со специалистами, передавая им изображения продуктов, находящихся в эксплуатации, через интернет-очки. Такие компании как Hyundai, вооружают мобильными приложениями менеджеров по комплектации для получения текущих данных, обновляя и дополняя ими задачи рабочих процессов.

Обзор разработки собственного индивидуального PLM-процесса представлен в Таблице 2. Данный план дает представление о том, когда потребуется следующий шаг цифровизации, в зависимости от того, насколько быстро целевой рынок может перейти к цифровой экономике. По мнению специалистов, срок реализации данного плана составляет от 6 до 12 месяцев, в зависимости от того, насколько предприятие готово к цифровым вызовам нового рынка.

 

Таблица 2 – План перехода к цифровому жизненному циклу продукта

Жизненный цикл продукта	Ключевые сегменты	ЭТАП 1.	ЭТАП 2.	ЭТАП 3.	Цифровой жизненный цикл продукта
		Создание основы	Подготовка к результатам	Результат: цифровизация жизненного цикла продукта
	Операционная модель	Выход за пределы компании и расширение фокуса в сторону услуг	Расширение цепочки создания ценности для выбора дополнительных партнеров и предприятий, и использования внешних мощностей	Оптимизация структуры для создания новых услуг и потоков данных
	Процесс	Гармонизация продуктовых инноваций и процессов жизненного цикла по всему предприятию	Рационализация процессов открытых инноваций и систем управления открытыми инновациями таким образом, чтобы включать всю экосистему управления жизненным циклом продукта	Создание процессов, постоянно использующих результаты анализа данных в жизненном цикле продукта
	Культура	Пропаганда лидерского видения, создание цифровых навыков, поощрение предпринимательского мышления	Создание культуры открытых инноваций и навыков сотрудничества	Развитие культуры принятия решений с быстрой адаптацией к прорывам и изменениям
	Цифровая инфраструктура	Развертывание дополнительных возможностей жизненного цикла продукта для повышения эффективности	Использование облачных решений и социальных сетей для расширения предприятия	Создание гибкой масштабируемой инфраструктуры для разработки «умных» продуктов
	Технологии	Приоритизация инвестиций для использования новых технологий в продуктах и услугах	Установление партнерских отношений в области технологий и наращивание потенциала в области НИОКР	Интеграция новых технологий в продукты и услуги

 

Исследования показывают, что лишь около трети руководителей довольны тем, насколько эффективно на их предприятиях идеи преобразуются в готовые к продаже продукты, услуги или бизнес-модели. При этом только 21% считают, что располагают эффективным процессом использования внешних идей, а 28% жалуются на «отставание от рынка» как на ключевую причину неудач инноваций [19]. Качественно разработанный план внедрения PLM позволит приступить к созданию эффективных процессов разработки продукта, которые потребуются в эпоху ориентированных на результат потребителей и подключенных продуктов.

Заключение

Успешные процессы разработки окажутся успешными, если убрать барьеры между изолированными друг от друга функциями и подразделениями – от управления цепочками поставок до послепродажного обслуживания и поддержки потребителей. На многих стадиях такого процесса потребуются совершенно новые способы коммуникаций, микропроцессы, которые еще предстоит создать, новое ПО и человеческий вклад извне. На практике переход дополнительно осложняется тем, что под одной корпоративной крышей придется уживаться старому и новому «мирам».

На переходном этапе инженеры-технологи и разработчики продуктов будут заниматься «живыми гибридами» – дополнять устаревшие продукты интеллектуальным ПО, таким образом доля услуг в промышленных товарах начнет расти. Поэтому разработчикам, если они хотят, чтобы у их работодателей росли выручка и прибыль, предстоит обратить внимание на совершенно новые предложения для потребителей. Это потребует изменившихся процессов управления и адекватно обученных команд с подходящими навыками и творческими способностями, на фоне чего могут понадобиться новые специалисты в области цифровой разработки продуктов.

Сквозной поток соответствующих данных обеспечит более подробной информацией о том, что и где выполняют команды. В итоге процесс полноценного цифрового развития будет производить и обрабатывать намного больше данных, чем при старых подходах. И каждый раз, когда инженер создает новую функцию продукта, эксперт по ПО разрабатывает решение конкретной проблемы, а в производство поступает новый компонент, таким образом будет появляться новая информация. Терабайты данных ежедневно будут собираться, перерабатываться и отфильтровываться, чтобы весь персонал, участвующий в процессе разработки, имел доступ к необходимой информации. Конечно же, все это создает определенные риски, ведь неоптимальный цифровой процесс разработки создает дополнительные затраты, ослабляет креативность и командную дисциплину. И тогда недавно введенная практика обработки данных НИОКР или DPLM может потерпеть неудачу. В случае поступления слишком больших объемов нерелевантных, плохо отобранных данных в отделы дизайна и команды проектирования и прототипирования процесс разработки индустриальных продуктов может потерпеть неудачу.

Ключевой риск, который легко упустить из виду, заключается в том, что персонал может не справиться с большим технологическим прыжком. Старым специалистам-разработчикам с доцифровым опытом НИОКР придется погрузиться в новую экосистему и переварить огромный объем информации с рынка и многих других источников. Их переход от классической практики разработки неподключенных продуктов к цифровой может оказаться очень сложным и болезненным. Совсем недавно многие промышленные предприятия перешли от чертежей на ватмане, трафаретов и клееных моделей к трехмерному цифровому представлению продуктов и прототипов. Теперь в передовых отраслях с цифровым подходом, таких как автомобилестроение, переход от идеи к концепту, затем к детальному проектированию, тестированию, выпуску и доработке происходит на одной непрерывной ленте конвейера данных, которая расширяется на каждом этапе.

В конечном итоге, цифровизация, как результат Индустрии 4.0., дала толчок и продолжает стимулировать промышленные предприятия не только к осознанию формирования нового подхода к управлению жизненным циклом своих продуктов, в рамках которого подключенные устройства выступают в роли инструмента для роста производительности и стабильности производства, но и к решению важных проблем создания новой концепции цифрового управления жизненным циклом продукта, т.к. новые условия, в которых промышленные предприятия вынуждены существовать, отличаются необходимостью сделать гиперперсонализированный потребительский опыт более гибким гибко и мгновенно реагировать рыночные скачки. Внедрение подключенных устройств в производства, изменение технологических цепочек создания индустриальных продуктов, расширенное гиперперсонализированное человеко-машинное взаимодействие — все это создаст предпосылки для развития новых подходов к цифровому управлению жизненным циклом продуктов предприятий в современных условиях.

Конфликт интересов Не указан.

Conflict of Interest None declared.

Список литературы / References

1. Акбердина В.В. Трансформация промышленного комплекса России в условиях диджитализации экономики / В.В. Акбердина // Известия Уральского государственного экономического университета. 2018. Т. 19, № 3. С. 82−99.
2. Балашова Е.С. Научно-практические основы формирования стратегии устойчивого развития экономики промышленности / Е.С. Балашова, И.П. Красовская, Е.А. Малышев и др. // Вестник ЗабГУ. - 2020. - №3. – С. 80-89.
3. Accenture, “Bridgemakers: Guiding Enterprise Disruption through Open Innovatioan”, 2015 г. – [Electronic resource]. – URL: https://www.accenture.com/us-en/~/media/ (accessed: 19.05.2021)
4. Малышев Е.А. Основные тренды диджитализации развития "умных" мегаполисов / Е.А. Малышев, А.В. Бабкин // В сборнике: Цифровая экономика и Индустрия 4.0: тенденции 2025. Сборник трудов научно-практической конференции с международным участием. Под редакцией Бабкина А.В.. С. 269-275.
5. Maydanova S. Strategic approach to global company digital transformation / S. Maydanova, I. Ilin // In: Proceedings of the 33rd International Business Information Management Association Conference, IBIMA 2019: Education Excellence and Innovation Management through Vision 2020. pp. 8818–8833 (2019).
6. The Center for Global Enterprise, “The Rise of the Platform Enterprise”, январь 2016 г. – [Electronic resource]. URL: https://www.thecge.net/app/uploads/ (accessed: 11.05.2021)
7. Accenture, “Machine Dreams. Making the most of the connected Industrial workforce”, 2016 г. – [Electronic resource]. URL: https://www.accenture.com/ (accessed: 25.04.2021)
8. Алетдинова А.А. Цифровая трансформация экономики и развитие кластеров, Монография / А.А. Алетдинова, И.В. Андросова, А.В. Бабкин и др. ; Под редакцией А.В. Бабкина. Санкт-Петербург, 2019.
9. Dyatlov S.A. Digital transformation and convergence effect as factors of achieving sustainable development / S.A. Dyatlov, N.I. Didenko, O.S. Lobanov // In: IOP Conference Series: Earth and Environmental Science (2019).
10. Singh J. Grooving by niche marketing / J. Singh // International Journal of Engineering Technology and Management (IJETM), Volume 4, Issue 3; May-June: 2017; Page No. 18-22.
11. Шваб К. Четвертая промышленная революция: монография: пер. с англ. / К. Шваб. – М: Изд-во «Э», 2017. – 208 с.
12. Кулагин В. Digital@Scale: Настольная книга по диджитализации бизнес / В. Кулагин, А.Сухаревски, Ю. М. Мефферт: Интеллектуальная литература, 2020. – 293 с.
13. Тушканов И.М. Форсаж цифровой экономики / И.М. Тушканов, Т.Н. Юдина // Системное моделирование социально-экономических процессов: труды 39-ой международной научной школы-семинара, г. Санкт-Петербург, 30 сентября – 6 октября 2016 г. / под ред. д-ра экон. наук Гребенникова В.Г., д-ра экон. наук Щепиной И.Н.. – Воронеж: Воронежский государственный педагогический университет, 2016.
14. Вертакова Ю.В. Трансформация управленческих систем под воздействием диджитализации экономики / Ю.В. Вертакова, Т.О. Толстых, Е.В. Шкарупета и др. : монография. Курск: Изд-во ЮЗГУ, 2017. 156 с.
15. Шеффер Э. Индустрия X.0 Преимущества цифровых технологий для производства / Эрик Шеффер: Пер. с англ. – М.: Издательская группа «Точка», 2019. – 320 с.
16. Ahern T. Developing complex-project capability through dynamic organizational learning / T. Ahern, P. Byrne, Leavy // International Journal of Managing Projects in Business, 8(4), 2015, pp.732-754.
17. Alshehhi B. Management of risk in delivering complex research and development projects / Alshehhi B., Dr. Thorpe D., Dr. Goh S. et al. Volume 5, Issue 6; November-December: 2018; Page No. 01-13.
18. Romanenko A. Evaluating the Need for Integrators on the Example of Digitalization of Real Estate Business / A. Romanenko, A. Druzhinin, N. Alekseeva // In: ACM International Conference Proceeding Series (2019).
19. Borremans A.D. Digital economy. IT strategy of the company development / A.D. Borremans, I.M. Zaychenko, O.Y. Iliashenko // In: MATEC Web of Conferences (2018). DOI: 10.1051/matecconf/201817001034.

Список литературы на английском языке / References in English

1. Akberdina V. V. Transformacija promyshlennogo kompleksa Rossii v uslovijakh didzhitalizacii ehkonomiki [Transformation of the industrial complex of Russia in the conditions of digitalization of the economy] / V. V. Akberdina // Izvestiya Uralskogo gosudarstvennogo ekonomicheskogo universiteta [Bulletin of the Ural State University of Economics]. 2018. Vol. 19, No. 3, pp. 82-99 [in Russian]
2. Balashova E. S. Nauchno-prakticheskie osnovy formirovanija strategii ustojjchivogo razvitija ehkonomiki promyshlennosti [Scientific and Practical Bases of Forming a Strategy for Sustainable Development of the Industrial Economy] / E. S. Balashova, I. P. Krasovskaya, E. A. Malyshev et al. // Vestnik ZabGU [Bulletin of Transbaikal State University]. - 2020. - No. 3, pp. 80-89 [in Russian]
3. Accenture, “Bridgemakers: Guiding Enterprise Disruption through Open Innovatioan”, 2015 г. – [Electronic resource]. – URL: https://www.accenture.com/us-en/~/media/ (accessed: 19.05.2021)
4. Malyshev E. A. Osnovnye trendy didzhitalizacii razvitija "umnykh" megapolisov. V sbornike: Cifrovaja ehkonomika i Industrija 4.0: tendencii 2025. Sbornik trudov nauchno-prakticheskojj konferencii s mezhdunarodnym uchastiem [The main trends of digitalization of the development of "smart" megacities. In the collection: Digital Economy and Industry 4.0: Trends 2025. Proceedings of the scientific and practical conference with international participation] / E. A. Malyshev, A. V. Babkin. Edited by A. V. Babkin 2019, pp. 269-275 [in Russian]
5. Maydanova S. Strategic approach to global company digital transformation / S. Maydanova, I. Ilin // In: Proceedings of the 33rd International Business Information Management Association Conference, IBIMA 2019: Education Excellence and Innovation Management through Vision 2020. pp. 8818–8833 (2019).
6. The Center for Global Enterprise, “The Rise of the Platform Enterprise”, январь 2016 г. – [Electronic resource]. URL: https://www.thecge.net/app/uploads/ (accessed: 11.05.2021)
7. Accenture, “Machine Dreams. Making the most of the connected Industrial workforce”, 2016 г. – [Electronic resource]. URL: https://www.accenture.com/ (accessed: 25.04.2021)
8. Aletdinova A. A. Cifrovaja transformacija ehkonomiki i razvitie klasterov, Monografija [Digital transformation of the economy and cluster development, Monograph] / A. A. Aletdinova, I. V. Androsova, A. V. Babkin et al. / Edited by A.V. Babkina. Saint Petersburg, 2019 [in Russian]
9. Dyatlov S.A. Digital transformation and convergence effect as factors of achieving sustainable development / S.A. Dyatlov, N.I. Didenko, O.S. Lobanov // In: IOP Conference Series: Earth and Environmental Science (2019).
10. Singh J. Grooving by niche marketing / J. Singh // International Journal of Engineering Technology and Management (IJETM), Volume 4, Issue 3; May-June: 2017; Page No. 18-22.
11. Shvab K. Chetvertaja promyshlennaja revoljucija: monografija [The Fourth Industrial Revolution: A Monograph]: translation from English / Shvab K.-M: "E", 2017. - 208 p. [in Russian]
12. Kulagin V. Digital@Scale: Nastol'naja kniga po didzhitalizacii biznes [Digital@Scale: A Textbook on Digitalization of Business] / V. Kulagin, A. Sukharevsky, Yu. Meffert. Moscow: Intellektualnaya literatura, 2020 – 293 p. [in Russian]
13. Tushkanov I. M. Forsazh cifrovojj ehkonomiki [Boost of the Digital Economy] / I. M. Tushkanov, T. N. Yudina // Sistemnoe modelirovanie social'no-ehkonomicheskikh processov: trudy 39-ojj mezhdunarodnojj nauchnojj shkoly-seminara, g. Sankt-Peterburg, 30 sentjabrja – 6 oktjabrja 2016 g. [System modeling of socio-economic processes: proceedings of the 39th International Scientific school-seminar, St. Petersburg, September 30 – October 6, 2016] / edited by Holders of an Advanced Doctorate (Doctor of Science) in Economic Sciences V. G. Grebennikov V. G., I. N. Shchepina - Voronezh: Voronezh State Pedagogical University, 2016. [in Russian]
14. Vertakova Yu. V. Transformacija upravlencheskikh sistem pod vozdejjstviem didzhitalizacii ehkonomiki: monografija [Transformation of Management Systems Under the Influence of Digitalization of the Economy: A Monograph] / Yu. V. Vertakova, T. O. Tolstykh, E. V. Shkarupeta et al. Kursk: Publishing house JuZGU, 2017. 156 p. [in Russian]
15. Schaeffer E. Industrija X.0 Preimushhestva cifrovykh tekhnologijj dlja proizvodstva [Industry X.0: Realizing Digital Value in Industrial Sectors] / Eric Schaeffer: Translated from English-Moscow: Publishing house "Tochka", 2019. - 320 p. [in Russian]
16. Ahern T. Developing complex-project capability through dynamic organizational learning / T. Ahern, P. Byrne, B. Leavy // International Journal of Managing Projects in Business, 8(4), 2015, pp.732-754.
17. Alshehhi B. Management of risk in delivering complex research and development projects / Alshehhi B., Dr. Thorpe D., Dr. Goh S. et al. Volume 5, Issue 6; November-December: 2018; Page No. 01-13.
18. Romanenko A. Evaluating the Need for Integrators on the Example of Digitalization of Real Estate Business / A. Romanenko, A. Druzhinin, N. Alekseeva // In: ACM International Conference Proceeding Series (2019).
19. Borremans A.D. Digital economy. IT strategy of the company development / A.D. Borremans, I.M. Zaychenko, O.Y. Iliashenko // In: MATEC Web of Conferences (2018). DOI: 10.1051/matecconf/201817001034.