Статья:

ЦИФРОВОЙ ДВОЙНИК И МУЛЬТИАГЕНТНОЕ УПРАВЛЕНИЕ КАК ИСТОЧНИКИ ЭФФЕКТОВ ПРОГРАММЫ РАЗВИТИЯ КОМПАНИИ

Конференция: CI Международная научно-практическая конференция «Научный форум: экономика и менеджмент»

Секция: Экономика предпринимательства

Выходные данные
Никитин С.В. ЦИФРОВОЙ ДВОЙНИК И МУЛЬТИАГЕНТНОЕ УПРАВЛЕНИЕ КАК ИСТОЧНИКИ ЭФФЕКТОВ ПРОГРАММЫ РАЗВИТИЯ КОМПАНИИ // Научный форум: Экономика и менеджмент: сб. ст. по материалам CI междунар. науч.-практ. конф. — № 12(101). — М., Изд. «МЦНО», 2025.
Конференция завершена
Мне нравится
на печатьскачать .pdfподелиться

ЦИФРОВОЙ ДВОЙНИК И МУЛЬТИАГЕНТНОЕ УПРАВЛЕНИЕ КАК ИСТОЧНИКИ ЭФФЕКТОВ ПРОГРАММЫ РАЗВИТИЯ КОМПАНИИ

Никитин Станислав Вячеславович
аспирант, Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Национальный исследовательский университет «Московский институт электронной техники, РФ, г. Москва

 

DIGITAL TWIN AND MULTI-AGENT MANAGEMENT AS SOURCES OF EFFECTS OF THE COMPANY’S DEVELOPMENT PROGRAMME

 

Nikitin Stanislav Vyacheslavovich

Postgraduate student Federal State Autonomous Educational Institution of Higher Professional Education National Research University Moscow Institute of Electronic Technologies, Russia, Moscow

 

Аннотация. В статье раскрывается системный подход к идентификации и оценке источников эффектов, возникающих в ходе реализации стратегической программы развития компании.  Показано, что эффективность инновационного развития определяется не только достижением целевых показателей, но и комплексом экономических, социально-экономических и имиджевых эффектов, формирующихся в процессе взаимодействия участников, при таких драйверах эффектов, как: механизмы упреждающего организационного сопровождения, мультиагентное управление, соблюдение экономических пропорций и сбалансированное планирование. Акцентировано на ключевой роли цифрового двойника как ядра экспертной системы принятия решений, поскольку он интегрирует модули оценки производственной, инновационной, финансовой, инвестиционной и других видов активности. Кроме того, цифровой двойник обеспечивает сквозное планирование по трём уровням управления - линейному, функциональному и топ-менеджменту.

Abstract. The article presents a systematic approach to identifying and assessing the sources of effects generated during the implementation of a company’s strategic development programme. It is shown that the effectiveness of innovation-driven development is determined not only by the achievement of target indicators, but also by a complex of economic, socio-economic, and reputational effects emerging through the interaction of participants—driven by key enablers such as proactive organisational support mechanisms, multi-agent management, adherence to economic proportions, and balanced planning. Particular emphasis is placed on the pivotal role of the digital twin as the core of a decision-support expert system, as it integrates modules for assessing production, innovation, financial, investment, and other types of activity. Moreover, the digital twin enables end-to-end planning across three management levels: operational, functional, and top management.

 

Ключевые слова: эффективность программы развития, источники эффектов, мультиагентное управление, цифровой двойник, сбалансированное планирование, экономические пропорции, индексы деловой активности.

Keywords: efficiency of the development programme, sources of effects, multi-agent management, digital twin, balanced planning, economic proportions, business activity indices.

 

Достижение множества целей программы развития компании способствуют появлению разнообразных источников эффектов, что в результате обеспечивает рост эффективности компании. Результаты управления организационно-экономическими процессами выражаются в использовании механизмов упреждающего организационного сопровождения процессов развития и упреждающего организационного сопровождения процессов развития и мультиагентного управления взаимодействием участников программы развития. Использование данных организационных механизмов обеспечивают выполнение принципа своевременности выполнения плановых заданий, что способствует росту инновационной активности, снижению длительности и росту эффективности принятия решений. В конечном итоге развитие системы управления приводит к экономическим эффектам от снижения затратоемкости производственных процессов, соблюдения экономических пропорций и соотношений и сбалансированности действий. Предложим авторский подход, представляющий собой интеграцию мультиагентного управления и упреждающего организационного сопровождения, а именно - мультиагентное управление в сочетании с механизмами упреждающего организационного сопровождения как ключевых драйверов повышения гибкости, снижения сопротивления изменениям и ускорения принятия решений. Предложенный авторский подход расширяет инструментарий стратегического управления в условиях высокой неопределённости. Социально-экономический эффект достигается использованием механизма мотивации участников процесса развития, что способствует росту производительности персонала и снижению сопротивления нововведениям. Система сбалансированного планирования должна включать определение согласованных темпов деловой активности определение взаимодействующих ключевых видов деятельности для обеспечения непрерывности выполнения технологических цепочек. В цифровом двойнике предусмотрено планирование показателей для третьих уровней управления – линейного, функционального, топ-менеджмента. Это обусловило необходимость агрегирования информации для каждого уровня управления. Для оценки экономических последствий взаимодействия и деловой активности участников процесса развития используется «Цифровой двойник системы менеджмента по управлению деловой активности компании». Цифровой двойник включает комбинации цифровых модулей, выполняющих аналитические функции для оценки деловой активности ключевых видов деятельности компании (производственной, инновационной, финансовой и др.). Это означает, что с определенной периодичностью из разных источников (или баз данных) поступает информация о результатах выполнения плановых заданий (месяц, квартал, год), которая используется для оценки фактического состояния и последующего сравнительного анализа с плановыми заданиями и поиска лучших решений из совокупности вариантов моделирования. Цифровой двойник системы управления является ядром экспертной системы принятия решений. Так как в каждой программе развития предусматривается проведение промышленного освоения выпуска инноваций (на этапе инжиниринга), то в цифровом двойнике введен специальный модуль планирования процесса освоения производства инноваций, т.к. это значимый и затратоемкий процесс с высокой степенью неопределенности достижения проектных показателей. В целом, система мультиагентного управления развития направлена на соблюдение принципа «организация действий», т.к. успешность результатов взаимодействий участников процесса развития прямо отражается на результативности действий. Программа инновационного развития компании относится к категории стратегических решений, т.к. в процессе развития используются результаты форсайт-исследований по созданию инноваций будущего. В этом случае планирование развития должно осуществляться от «будущего состояния» к текущему (т.е. против течения времени), а оперативное управление текущими действиями осуществляется специально созданным консорциумом. Для обеспечения успешности процесса развития разрабатывается механизм упреждающих организационных действий, который способствует подготовки участников к предстоящим работам, что обеспечит готовность к реализации новых требований. Конечными результатами цифрового двойника являются не только выходные плановые показатели, но также локальные коэффициенты активности изменения каждого вида деятельности и общий индекс деловой активности компании. Полученные результаты моделирования позволяют оценить уровень сбалансированности взаимодействия ключевых видов деятельности и уровень финансовой устойчивости компании. Конечным результатом сбалансированного планирования является определение эффектов от реализации программы развития и оценка эффективности вложения инвестиций. Появление имиджевого эффекта обусловлено повышением инновационного потенциала, ростом конкурентоспобности инноваций и компании. Комплексное представление о возможных эффектах процесса развития отражает рис 1.

 

Рисунок 1. Структурная модель цифрового двойника системы управления деловой активностью компании

 

Выводы. Предложенная концепция представляет собой методологическую основу для повышения эффективности стратегических программ инновационного развития в условиях цифровой трансформации экономики. Ценность цифрового двойника как ядра экспертной системы принятия решений, заключающется в оригинальной архитектуре, которая: интегрирует модули оценки производственной, инновационной, финансовой, инвестиционной и других видов активности, поддерживает сквозное планирование по трём уровням управления (линейному, функциональному, топ-менеджменту), а также включает специализированный модуль планирования освоения производства инноваций, учитывающий высокую неопределённость данного этапа. Предложенный подход обеспечивает сбалансированное планирование, основанное не только на согласовании плановых заданий, но и на соблюдении структурных  экономических пропорций и соотношений в технологических и управленческих цепочках, а авторская система локальных и сводных индексов активности по ключевым видам деятельности, агрегируемых в общий индекс деловой активности компании позволяет количественно оценивать сбалансированность и динамику взаимодействия подразделений и функций в реальном времени.

 

Cписок литературы:
1. Иванов В.С. Цифровой двойник как инструмент сбалансированности бизнес-процессов // Управление развитием. – 2024. – № 3. – С. 45-58.
2. Корнилова Т.А., Иванов П.Б. Cyber–physical integration of digital twins in high-tech manufacturing [Кибер-физическая интеграция цифровых двойников в высокотехнологичном производстве] // Cyber-Physical Systems Review. – 2025. – Vol. 3, no. 1. – P. 5–20.
3. Лебедев А.Н., Кузнецова М.Ю. Deep learning–enhanced decision making in multi-agent innovation consortia [Принятие решений, усиленное глубоким обучением, в мультиагентных инновационных консорциумах] // Aerospace Innovation Journal. – 2024. – Vol. 5, no. 3. – P. 75–88.
4. Новиков С.В. Probabilistic graphical models for uncertainty estimation in agent-based management [Вероятностные графические модели для оценки неопределенности в агент-ориентированном управлении] // Computational Economics. – 2022. – Vol. 29, no. 7. – P. 311–325.
5. Ржевский Г. Мультиагентные системы в управлении промышленными кластерами. – Самара : Изд-во Самарского университета, 2023. – 211 с.