СТРЕСС-ТЕТИРОВАНИЕ ЦИФРОВОЙ РЕЗИЛЬЕНТНОСТИ КАК ИНСТРУМЕНТ УПРАВЛЕНИЯ УСТОЙЧИВОСТЬЮ ВЫСОКОТЕХНОЛОГИЧНЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

STRESS-TESTING OF DIGITAL RESILIENCE AS A TOOL FOR MANAGING THE STABILITY OF HIGH-TECH ENTERPRISES

Bogatov Artemii Andreevich

Postgraduate student of the department 501 "Management and marketing of high-tech industries", Moscow Aviation Institute (National Research University), Russia, Moscow

Аннотация. В статье обосновывается необходимость перехода от традиционных моделей цифровизации к управлению на основе резильентности. Выявлен научный пробел: отсутствие инструментов оценки «живучести» цифровых экосистем при каскадных отказах. Предложен авторский индекс адаптивной витальности () и алгоритм стресс-тестирования цифровой устойчивости (DRST). На основе сценарного моделирования доказано, что использование данных инструментов позволяет превентивно идентифицировать критические узлы в условиях внешних технологических шоков.

Abstract. The article substantiates the need for a transition from traditional digitalization models to management based on resilience. A scientific gap has been identified: the lack of tools for assessing the "vitality" of digital ecosystems in case of cascade failures. The author's index of adaptive vitality () and the algorithm for stress testing of digital stability (DRST) are proposed. Based on scenario modeling, it is proved that the use of these tools allows proactive identification of critical nodes under conditions of external technological shocks.

Ключевые слова: цифровая трансформация, резильентность, высокотехнологичные предприятия, индекс витальности, стресс-тестирование, каскадные отказы.

Keywords: digital transformation, resilience, high-tech enterprises, vitality index, stress testing, cascade failures.

Современное развитие высокотехнологичных отраслей российской промышленности (авиастроение, ОПК, микроэлектроника) протекает в условиях агрессивной санкционной политики, ограничивающей доступ к передовым технологиям. В этой связи цифровая трансформация (ЦТ) требует глубокой реконфигурации бизнес-моделей и методов управления. Традиционные подходы, ориентированные на Индустрию 4.0, в текущих реалиях сталкиваются с барьерами технологической зависимости [1, 7, 12, 13].

Анализ существующих методологических подходов к управлению ЦТ позволяет выделить системно-интеграционный, процессно-ориентированный и риск-ориентированный подходы [3, 4]. Представители системного подхода (Акбердина В.В., Бабкин А.В.) рассматривают цифровизацию как процесс создания единого информационного контура [1, 2]. Процессно-ориентированные модели фокусируются на оптимизации жизненного цикла продукции через внедрение «цифровой нити». Однако в данных исследованиях не учитывался кумулятивный эффект «каскадного отказа» цифровой среды современных моделей. В науке отсутствует верифицированный инструмент, позволяющий моделировать «живучесть» (резильентность) предприятия при внезапном отключении критических ИТ-сервисов. Проблемы адаптации систем управления в условиях Индустрии 5.0, акцентирующей внимание на жизнеспособности (viability), требуют новых инструментов предиктивного анализа [14, 15].

На основе выявленного пробела выдвигается научная гипотеза: устойчивое развитие высокотехнологичных предприятий возможно при наличии адаптивного организационно-экономического механизма, обеспечивающего предиктивное стресс-тестирование цифрового ядра [6]. Для проверки гипотезы автором разработан индекс адаптивной витальности (), который интегрирует показатели функциональной избыточности систем и волатильности внешней среды:

 ,                                                                                                (1)

где:  — коэффициент функциональной избыточности -го модуля;  — авторский коэффициент технологической устойчивости (уровень суверенности стека) [5, 11];  — время реконфигурации бизнес-процесса;  — коэффициент макроэкономической волатильности (учет динамики ключевой ставки ЦБ РФ).

Алгоритм применения данного индекса в контуре управления предприятием представлен на рисунке 1.

Рисунок 1. Алгоритм стресс-тестирования цифровой резильентности (DRST)

Предложенный алгоритм DRST позволяет превентивно идентифицировать «узкие места» в цифровой архитектуре. Для визуализации преимуществ предлагаемого подхода ниже представлен сравнительный профиль резильентности (рис. 2).

Рисунок 2. Сравнение профилей цифровой резильентности

Как видно из профиля (рис. 2), адаптивный сценарий демонстрирует кратное превосходство по вектору технологического суверенитета и времени восстановления. Экономическая эффективность такой модели подтверждается минимизацией потенциальных убытков от блокировки импортных систем [8, 10]. В рамках апробации теоретической модели было проведено сценарное ранжирование реакций на типовые «шоки» (табл. 1).

Таблица 1.

Реакция адаптивного механизма на технологические и экономические шоки

Для обеспечения долгосрочной устойчивости предлагается внедрение комплексного механизма управления, объединяющего предиктивный мониторинг и динамическую реконфигурацию ресурсов (рис. 3).

Рисунок 3. Концептуальная схема адаптивного механизма управления цифровой трансформацией

Экономическая природа адаптивности заключается в минимизации невозвратных затрат (Sunk Costs). Использование имитационного моделирования на данных крупнейших промышленных холдингов (ОАК, Сибур) показывает, что внедрение данных инструментов обеспечивает рост общей эффективности оборудования (OEE) на 16,1% за счет сокращения простоев, связанных с ИТ-инцидентами [9, 13].

Подводя итоги, предложенный индекс витальности и методика стресс-тестирования позволяют трансформировать ЦТ в систему обеспечения национальной технологической безопасности, соответствующую принципам Industry 5.0.