Механизм оценки цифровой зрелости персонала промышленных предприятий
DOI:
https://doi.org/10.17072/1994-9960-2024-3-326-339Аннотация
Введение. Сложившиеся тренды в развитии мировой экономики задают вектор инновационного обновления субъектов промышленности Российской Федерации. Внедрение современных компьютерных программ и прогрессивного информационного обеспечения отечественных разработчиков является основой достижения цифровой независимости и технологического суверенитета предприятий. Осуществление тотальной цифровизации без учета цифровой зрелости персонала может стать началом трудно реализуемого пути, сопровождающегося большим количеством кадровых рисков и экономических потерь. В связи с этим вопросы адекватной оценки цифровой зрелости персонала приобретают особую актуальность.
Цель настоящего исследования заключается в формировании механизма оценки цифровой зрелости персонала, обеспечивающего эффективную реализацию оценочных процедур, последовательно раскрывающих ключевые инструменты, позволяющие объективно определить уровень готовности специалистов к работе в цифровой среде и продвижению промышленных предприятий на новый уровень технологического развития.
Материалы и методы. Использованы методы структурного анализа и синтеза, обобщения, аналогии, моделирования, системного анализа, оптимизации.
Результаты. Разработаны предложения по оценке и повышению цифровой зрелости персонала российских промышленных предприятий, расширяющие методологический инструментарий современных руководителей и формирующие опору для ускорения модернизационных процессов, переводящих предприятия в состояние инновационной активности.
Выводы. Представленные в исследовании разработки и выводы имеют высокую практическую значимость для развития ключевых компетенций российских предприятий, создающих основу для достижения поставленных целей и повышения конкурентоспособности в условиях турбулентной экономики. Стратегическим ориентиром для дальнейших исследований являются вопросы методического и технологического обеспечения разработанных предложений.
Ключевые слова: инновационное обновление, обеспечение эффективности, цифровая зрелость персонала, технологическое развитие, промышленные предприятия
Для цитирования
Васяйчева В. А. Механизм оценки цифровой зрелости персонала промышленных предприятий // Вестник Пермского университета. Серия «Экономика». 2024. Т. 19, № 3. С. 326–339. DOI 10.17072/1994-9960-2024-3-326-339. EDN RSYAJZ.
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
- Васяйчева В. А., Соловова Н. В. К вопросу об оценке цифровой зрелости персонала предприятий // Международный научно-исследовательский журнал. 2024. № 7 (145). DOI 10.60797/IRJ.2024.145.184
- Солодилова Н. З., Маликов Р. И., Гришин К. Е. Методический инструментарий оценки состояния региональной предпринимательской экосистемы // Экономика региона. 2018. Т. 14, № 4. С. 1256– 1269. DOI 10.17059/2018-4-16. EDN VPKTOB
- Птухина И. В., Дьячкова А. В., Фаизова А. Р. Индекс цифровизации и цифровая зрелость как ключевые показатели в стратегии России // Весенние дни науки: сб. докл. Междунар. конф. студ. и молодых ученых. Екатеринбург: УрФУ, 2022. C. 1538–1543. EDN GHNWMG
- Романец Е. А. Цифровая зрелость как инструмент оценки государственной политики в сфере здравоохранения на соответствие национальной цели «Цифровая трансформация» // Когнитивные науки в информационном обществе. 2022. Т. 2, № 3. Ст. 5. EDN TZZBWS
- Иванова В. В., Лезина Т. А., Стоянова О. В. Система оценки готовности компаний к цифровой трансформации // Управление бизнесом в цифровой экономике / под общ. ред. И. А. Аренкова, М. К. Ценжарик. СПб.: СПбГУ промышленных технологий и дизайна, 2019. С. 89–92. EDN KFJCQE
- Исмагилова Л. А., Галимова М. П., Гилева Т. А. Инструменты организации процессов создания конкурентоспособной продукции в цифровой экономике // Вестник Казанского государственного технического университета им. А. Н. Туполева. 2018. Т. 74, № 3. С. 43–51. EDN PMBTCZ
- Карпов О. Э., Храмов А. Е. Информационные технологии, вычислительные системы и искусственный интеллект в медицине: монография. М.: ДПК Пресс, 2022. 480 с.
- Кириллина Ю. В. Цифровая трансформация и цифровая зрелость организации // Актуальные научные исследования в современном мире. 2020. № 7-3 (63). С. 72–80. EDN FSETNQ
- Цифровая трансформация: ожидания и реальность: докл. к XXIII Ясинской (Апрельской) междунар. науч. конф. по проблемам развития экономики и общества / Г. И. Абдрахманова, С. А. Васильковский, К. О. Вишневский и др.; рук. авт. кол. П. Б. Рудник; под науч. ред. Т. С. Зининой, П. Б. Рудника. М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 221 с.
- Васяйчева В. А. Концептуальные основы обеспечения эффективности инновационной деятельности промышленных предприятий: монография. Самара: Самарама, 2024. 195 с.
- Сухочев В. И., Валиев Ш. З. Как сформировать и оценить компетентность будущего менеджера? Статья вторая // Высшее образование сегодня. 2010. № 4. С. 57–61. EDN MGUQFF
- Гилева Т. А. Цифровая зрелость предприятия: методы оценки и управления // Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. Серия: Экономика. 2019. № 1 (27). С. 38–52. DOI 10.17122/2541-8904-2019-1-27-38-52. EDN WAQCQB
- Кийкова Е. В., Кийкова Д. А. Опыт проведения оценки готовности персонала к цифровой трансформации предприятия // Современные наукоемкие технологии. 2021. № 11-2. С. 250–254. DOI 10.17513/snt.38919. EDN AJGXBL
- Ismagilova L. A., Gileva T. A., Galimova M. P., Glukhov V. V. Digital business model and SMART economy sectoral development trajectories substantiation // O. Galinina, S. Andreev, S. Balandin, Y. Koucheryavy (eds). Internet of Things, Smart Spaces, and Next Generation Networks and Systems. Springer, Cham, 2017. P. 13–28. DOI 10.1007/978-3-319-67380-6_2
- Macchi M., Fumagalli L. A maintenance, maturity assessment method for the manufacturing industry // Journal of Quality in Maintenance Engineering. 2013. Vol. 19, no. 3. P. 295–315. DOI 10.1108/JQME-05-2013-0027
- Snow C. C., Fjeldstad Ø. D., Langer A. M. Designing the digital organization // Journal of Organization Design. 2017. Vol. 6. Article 7. DOI 10.1186/s41469-017-0017-y
- Weber C., Königsberger J., Kassner L., Mitschang B. M2DDM – A maturity model for data driven manufacturing // Procedia CIRP. 2017. Vol. 63. P. 173–178. DOI 10.1016/j.procir.2017.03.309
- Zavareh T., Eigner M. Determination of engineering digitalization maturity // Proceedings of the Design Society. Vol. 1. P. 1193–1202. DOI 10.1017/pds.2021.119
- Saaty T. L. Decision making for leaders: The Analytic Hierarchy Process for decisions in a complex world. Pittsburgh: University of Pittsburgh, 2000. 315 p.
- Новичков Н., Долганова О., Новичкова А. Об оценке готовности компании к цифровой трансформации // Общество и экономика. 2018. № 8. С. 84–95. DOI 10.31857/S020736760000815-5. EDN YCMTPN
- Auer N., Kalemba S., Stormer C., Boehm A., Cetin H., Gutjahr A., Neumann F., Kersken V., Weber G., Zimmermann G. How to measure the accessibility maturity of organizations – A survey on accessibility maturity models for higher education // Frontiers in Computer Science. 2023. Vol. 5. Article 1134320. DOI 10.3389/fcomp.2023.1134320
- Klötzer C., Pflaum A. Toward the development of a maturity model for digitalization within the manufacturing industry’s supply chain // Proceedings of the 50th Annual Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS) / ed. by T. X. Bui, R. Sprague (Jr). Hilton Waikoloa Village, Hawaii: IEEE, 2017. P. 4210–4219. DOI 10.24251/HICSS.2017.509
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.