ЭВОЛЮЦИЯ ОТ ПРОСТОГО ОПИСАНИЯ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ К ЦИФРОВЫМ ДВОЙНИКАМ ПРЕДПРИЯТИЙ
СУХОРУКОВ Александр Ильич, д.т.н., [email protected], профессор базовой кафедры «Управление проектами и программами Capital Group», Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова, Москва, Россия
ORCID: 0000-0001-5164-3135; Scopus Author ID: 57193715398 СЕМИКАШЕВ Валерий Валерьевич, к.э.н., [email protected], заведующий лабораторией, Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН, Москва, Россия
ORCID: 0000-0002-6992-2017; Scopus Author ID: 16234488100 ЕРОШКИН Сергей Юрьевич, к.э.н., [email protected], доцент кафедры управления, Российский государственный аграрный университет - МСХА им. К. А. Тимирязева, Москва, Россия ORCID: 0000-0003-3617-8719; Scopus Author ID: 25654790600 ТЕРЕНТЬЕВА Александра Станиславовна, [email protected], младший научный сотрудник, Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН, Москва, Россия ORCID: 0000-0002-7366-8189; Scopus Author ID: 57558669200 ГАЙВОРОНСКАЯ Мария Станиславовна, к.э.н., [email protected], научный сотрудник, Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН, Москва, Россия ORCID: 0000-0003-2923-7282; Scopus Author ID: 57467211300 ШВЕЦОВ Егор Вадимович, [email protected], аспирант базовой кафедры «Управление проектами и программами Capital Group», Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова, Москва, Россия
В статье рассматривается развитие представлений о бизнес-процессах, в том числе цифровизации таких представлений. Описана эволюция от текстового, табличного, графического описания бизнес-процессов к имитационному моделированию и созданию цифровых (информационных) двойников предприятий в реальном времени. Особое внимание уделяется роли предиктивной аналитики и информационным системам моделирования и управления бизнес-процессов, которые должны представлять единую цифровую платформу управления предприятием. Рассмотрены примеры использования цифровых двойников в отраслях российского ТЭК.
Предлагаются направления их использования с целью повышения эффективности и увеличения производительности труда в российской промышленности.
Ключевые слова: бизнес-процессы, имитационное моделирование, цифровой двойник, предиктивная аналитика, энергетика
Б01: 10.47711/2076-3182-2024-2-95-123
Словосочетание и понятие «бизнес-процессы» появилось в результате необходимости выражения экономической деятельности, как системы мероприятий либо работ, нацеленных на создание полезного для потребителя продукта или услуги [1]. Это понятие непосредственно связано с возникшей необходимостью формализации такой деятельности для ее последующей аналитики и автоматизации. Одновременно с появлением понятия бизнес-процессов стали формироваться основные подходы и инструменты их описания и моделирования. В конце 70-х годов XX века при попытке автоматизации деятельности в оборонной промышленности США и появилось теперь уже известное всем словосочетание «бизнес-процессы» [2]. В это же время произошел и первый качественный переход от текстового и табличного описания деятельности предприятий (бизнес-процессов) к графическому [3, 4]. Основоположником бизнес-моделирования в России является Г.Н. Калянов [5]. В его исследованиях освещаются вопросы теории и развития управления бизнес-процессами, проектирования информационных систем, подходы, методы и средства автоматизации и прочее [6, 7].
Целью статьи является оценка эволюции описания бизнес-процессов на современном этапе и анализ использования технологий цифровых двойников в российской энергетике.
Этапы формализации бизнес-процессов. В целом можно выделить несколько этапов развития формализации бизнес-процессов:
- текстовое и табличное описание;
- графическое описание;
- графическое описание с элементами бизнес-аналитики;
- имитационное моделирование бизнес-процессов с предик-тивной бизнес-аналитикой;
- моделирование исполняемых бизнес-процессов;
- моделирование цифровых двойников бизнес-процессов с предиктивной аналитикой в реальном масштабе времени.
Текстовое описание бизнес-процессов самое доступное и может быть легко отражено, например, в должностных обязанностях, однако оно весьма трудоемкое для анализа и изменений. Табличное описание более подходит для аналитической деятельности и уже может использовать автоматизированную обработку информации, однако оно недостаточно наглядно отражает внутренние и внешние взаимосвязи.
Графическое описание бизнес-процессов выразилось в появлении схем и диаграмм наглядной визуализации. Вместе со схематической визуализацией появились и первые правила графического описания (языки или нотации), и первые методологии такие, как IDEF-0 (от англ. I-CAM DEFinition или Integrated DEFinition). При помощи IDEF-0, например, описывались процессы удаленных соединений локальной военной системы управления и передачи цифровых данных, которая в последствии трансформировалась во всемирную систему объединённых компьютерных сетей для хранения и передачи информации и которая сформировала современный глобальный Интернет.
В настоящее время большую популярность приобрела более совершенная нотация IDEF 3, которая хорошо подходит для описания рабочих бизнес-процессов, или потоков работ (от англ. Work Flow Modeling) [8-12].
Известны и другие популярные нотации и методологии описания бизнес-процессов:
- нотации немецкой компании ARIS (от англ. Architecture of Integrated Information Systems) такие, как диаграмма добавленной стоимости VAD (от англ. Value-added Diagram) для бизнес-процессов верхнего уровня, отражающих стратегические цели и описание цепочки процесса, управляемого событиями EPC (Event-driven Process ^ain) для бизнес-процессов нижнего уровня, которые направлены на реализацию оперативных целей [13];
- нотация BPMN (от англ. Business Process Model and Notation), которая хорошо подходит для описания бизнес-процессов, как верхнего, так и нижнего уровней. Эта нотация считается универсальной. Она используется для организации исполняемых
бизнес-процессов в современных информационных системах управления бизнес-процессами.
Подходы к моделированию бизнес-процессов. Развитием графического описания стало моделирование бизнес-процессов, которое наполнило схемы актуальным разносторонним содержанием, дополняющим и отражающим саму сущность бизнес-процессов [8-12]. В результате выработались различные подходы моделирования бизнес-процессов.
Одним из наиболее популярных подходов к моделированию бизнес-процессов считается подход моделирования по виду деятельности, или моделирование «по действию».
Этот подход базируется на следующих ключевых характеристиках:
- детальное описание действий (фокусируется на описании всех конкретных действий, которые выполняются в рамках бизнес-процесса);
- последовательность шагов (модель представляет последовательность шагов, которые необходимо выполнить для достижения результата);
- четкая структура (моделирование «по действию» часто использует стандартные нотации, такие как BPMN, чтобы обеспечить четкую и понятную структуру модели).
На рис. 1 приведена примерная модель бизнес-процессов ОВМ (Oracle Business Model), которую разработала компания Oracle, в которой организация представлена «по виду деятельности» («по действию»). Такое представление оказалось удобным для детального анализа и оптимизации сложных бизнес-процессов, а также для автоматизации бизнес-процессов. В целом, ОВМ является мощным инструментом для моделирования бизнес-процессов, который хорошо подходит для организаций, использующих продукты Oracle. Однако, если организация не использует Oracle, возможно, стоит рассмотреть другие более универсальные варианты моделирования, такие как BPMN.
Подход «по виду деятельности» имеет следующие недостатки:
- сложность (моделирование может быть довольно сложным, особенно для сложных бизнес-процессов);
- негибкость (изменение отдельного действия может потребовать перестройки всей модели).
Модель ОВМ {Oracle Business Model)
Цепочка ценности Планирование Ресурсы Производство Рынок Продажи 1 Поддержка
Разработка продуктов Управление производством Управление продажами Управление взаимодействием с потребителями I
Снабжение Управление маркетингом
Планирование и прогнозирование
Управление материалами Выполнение заказов Управление обслуживанием потребителей
Внутреннее обеспечение | Управление финансами | 1 Управление человеческими ресурсами | | Управление информационными технологиями | 1 Управление качеством | 1 Управление проектами 1 1 Корпоративное управление |
Сотрудн ичество | Работа на торговых площадках |
Рис. 1. Подход к моделированию бизнес-процессов по виду деятельности ОВМ (Oracle Business Model)
Источник: составлено авторами
Следующим распространенным подходом моделирования бизнес-процессов является подход моделирования «по результату деятельности».
Этот подход базируется на следующих ключевых моментах:
- фокус на результатах (акцентирует внимание на конечных результатах, которые должны быть достигнуты в процессе);
- описание желаемых выходов (вместо того, чтобы описывать конкретные действия, модель описывает желаемые результаты, например, «выполнить заказ» или «получить оплату»);
- гибкость (подход более гибкий, чем моделирование «по действию», потому что он позволяет изменять действия, не меняя основные цели);
- уровень абстракции (результатно-ориентированное моделирование часто используется на более высоком уровне абстракции, чем моделирование «по действию»).
Наиболее известными моделями «по результату деятельности» являются восьмипроцессная универсальная модель, трина-дцатипроцессная универсальная модель (разработаны компанией BKG Profit Technology), модель Шеера, или «архитектурный подход ARIS».
В целом, моделирование «по результату деятельности» (или результатно-ориентированное моделирование) - это мощный инструмент для визуализации бизнес-процессов и повышения их эффективности. Этот инструмент имеет свои достоинства:
- повышенная ясность: концентрация на результатах делает модель более понятной для всех участников бизнес-процесса;
- лучшее понимание целей: моделирование «по результату деятельности» помогает сфокусироваться на конечных целях бизнес-процесса;
- гибкость: легко изменять действия, не меняя основные цели.
Однако он не лишен и недостатков:
- моделирование «по результату деятельности» не всегда достаточно детально для описания всех необходимых шагов;
- может быть сложно использовать в случае сложных бизнес-процессов, содержащих много ветвлений.
Моделирование «по действию» и «по результату деятельности» не являются взаимоисключающими подходами. Их можно комбинировать в зависимости от конкретной ситуации. Выбор подхода зависит от целей моделирования и уровня детализации, которого требуется достичь.
Особую известность приобрел подход моделирования бизнес-процессов «по цепочке создания ценности для клиента», опирающийся на добавленную ценность для клиента. Такую модель описал М. Портер в 1985 г., и она стала известной, как модель Портера по цепочке создания ценности. Модель портера приведена на рис. 2. В ней отдельно выделяются первичные бизнес-процессы и вспомогательные [11, 12].
Этот подход базируется на следующих ключевых моментах:
- фокус на ценность для клиента (модель Портера акцентирует внимание на ценности, которую компания создает для своих клиентов);
- цепочка создания ценности (модель представляет бизнес-процессы, как цепочку взаимосвязанных действий, каждое из которых вносит свой вклад в создание ценности для клиента);
- внутренние и внешние действия (цепочка создания ценности включает в себя как внутренние действия, например, разработка продукта, производство, маркетинг, так и внешние действия, например, доставка, обслуживание клиентов).
Рис. 2. Модель бизнес-процессов Портера по цепочке создания ценности для клиента
Источник: составлено авторами
Модель Портера имеет весомые достоинства:
- фокус на ценность (помогает компаниям сосредоточиться на создании ценности для клиентов);
- анализ конкуренции (позволяет проанализировать конкурентную среду и определить конкурентные преимущества предприятия);
- трансформация бизнес-процессов (модель помогает совершенствовать и улучшать бизнес-процессы для повышения их эффективности и снижения издержек).
Недостатки модели Портера являются:
- упрощенное представление (представляет бизнес-процессы, как упрощенную цепочку, которая не всегда отражает реальную сложность бизнеса);
- отсутствие конкретики (не предоставляет конкретных инструкций по моделированию бизнес-процессов);
- ограниченность применимости (не всегда применима ко всех видам бизнеса, например, к некоммерческим предприятиям).
В целом, модель Портера - это ценный инструмент для анализа и моделирования бизнес-процессов, который может помочь предприятиям повысить эффективность и создать более сильную ценность для своих клиентов.
Важно отметить, что модель Портера также, как и модели «по действию» и «по результату деятельности» не является идеальным инструментом для моделирования бизнес-процессов. Модель Портера «по цепочке создания ценности для клиента» может применяться в зависимости от конкретной ситуации.
Еще один вариант описания бизнес-процессов при моделировании называется «сверху-вниз» [11,14]. Модели «сверху-вниз» делятся на упрощенные вертикальные и детальные горизонтальные. В варианте упрощенного вертикального описания бизнес-процессов «сверху-вниз» выделена только вертикальная иерархия с распределением ответственностей. В варианте горизонтального (детального) описания бизнес-процессов «сверху-вниз» помимо вертикальных иерархических связей используются и горизонтальные связи.
Основные характеристики моделирования бизнес-процессов «сверху-вниз»:
- начало с высокого уровня абстракции (процесс моделирования начинается с определения целей и результатов бизнес-процесса, а не с конкретных действий);
- разбиение на бизнес-процессы нижних уровней, или подпроцессы (после определения общей цели бизнес-процесс разбивается на подпроцессы, которые вместе составляют целостный бизнес-процесс);
- постепенная детализация (каждый подпроцесс дальше разбивается на более мелкие части, пока не будут определены все необходимые действия).
К преимуществам моделирования бизнес-процессов «сверху-вниз» относятся:
- ясность (возможность сосредоточиться на главных целях бизнес-процесса и не увязать в деталях);
- управление сложностью (постепенное разбиение бизнес-процесса на более мелкие части делает его более управляемым и понятным);
- удобство для различных уровней (модель «сверху-вниз» может быть использована как для высокоуровневого описания бизнес-процессов, так и для детального анализа отдельных действий).
К недостаткам моделирования бизнес-процессов «сверху-вниз» можно отнести:
- риск потери деталей (в начале моделирования могут быть упущены некоторые важные детали, которые появляются на более низких уровнях детализации);
- необходимость дополнительной детализации (модель «сверху-вниз» требует дополнительной детализации для получения полного представления о бизнес-процессе).
Важно отметить, что моделирование «сверху-вниз» часто комбинируют с моделированием «снизу-вверх», чтобы учитывать как общее представление о процессе, так и детали отдельных действий, а выбор подхода зависит от конкретной ситуации и целей моделирования.
Анализ бизнес-процессов. Со временем в модели бизнес-процессов стали добавлять элементы бизнес-аналитики, которые постепенно превратились в целостную аналитическую систему. На рис. 3 приведена схема основных видов бизнес-анализа, которые широко применяются не только в аналитике графических моделей, но и в аналитике всей доступной информации по бизнес-процессам [14-17].
Рисунок 3. Основные виды качественного и количественного анализа бизнес-процессов
Источник: [3]
При помощи современной аналитики бизнес-процессов стали принимать экономические и организационно-управленческие решения. Как правило, моделирование бизнес-процессов происходит с использованием современных аналитических инструментов, таких как:
- стратегический анализ и контроллинг бизнес-процессов, например по методике системы сбалансированных показателей, основанной на формализованных ключевых показателях эффективности;
- стратегический SWOT-анализ;
- причинно-следственный анализ по методу диаграммы Ис-икавы (построение карты проблем, их причин и решений);
- анализ разделения ответственностей за бизнес-процессы через матрицы распределения ответственностей;
- ранжирование бизнес-процессов по важности и проблемно-сти при помощи матрицы ранжирования (важность бизнес-процесса можно определять, как экспертной оценкой, так и, например, количеством поддерживаемых процессом стратегических целей с соответствующим коэффициентами влияния);
- анализ организационной фрагментарности бизнес-процессов (анализ переходов выполнения одного бизнес-процесса между отделами и департаментами, анализ удаленности участников выполнения);
- анализ автоматизации и роботизации бизнес-процессов (анализ участия информационных систем в исполнении и управлении бизнес-процессами);
- анализ длительности бизнес-процессов (анализ критического пути, анализ длительности бизнес-процессов, создающих ценность и др.);
- АВС-анализ по принципу Парето (например, выявление наиболее дорогих 20% бизнес-процессов, которые составляют 80% от стоимости всех бизнес-процессов);
- функционально-стоимостной анализ (анализ стоимостной модели, трудозатрат и потребности в численности участников).
Описанный выше инструментарий позволяет анализировать, как бизнес-процессы верхнего уровня, так и нижнего.
В настоящее время моделирование бизнес-процессов, как правило, происходит при помощи специализированного программного обеспечения.
Имитационное моделирование и функционально-стоимостной анализ бизнес-процессов. В некоторых случаях невозможно формализовать изучаемый объект, или систему в виде аналитической модели, либо такие модели неустойчивы. Тогда прибегают к частному случаю математического моделирования -имитационному моделированию [18,19].
Под имитационным моделированием (англ. simulation modeling) понимают метод исследования, когда изучаемая деятельность, процессы заменяются динамической моделью, которая с нужной достоверностью описывает реальность. Имитационную модель можно много раз запускать во времени и анализировать результаты, собирая статистику. Такие эксперименты и называются имитацией.
Практика показала, что к имитационному моделированию прибегают, когда:
- экономически нецелесообразно, или по каким-то другим причинам нет возможности проводить эксперименты с реальными бизнес-процессами;
- бизнес-процессы невозможно описать аналитически, так как в них есть случайные величины, нелинейные зависимости;
- нужна имитация бизнес-процессов во времени.
Когда в бизнес-процессах много входов и выходов, много сложных внутренних связей и большое количество вносимых возмущений, то метод имитационного моделирования становится безальтернативным инструментом исследования.
Чаще всего с имитационным моделированием бизнес-процессов используют функционально-стоимостной анализ (ФСА), который на основе стоимостной модели (трудозатраты, затраты на ресурсы) определяет потребности в численности участников [20-23].
Дальнейшим развитием моделирования можно считать реализацию исполнения бизнес-процессов в специализированных информационных системах управления бизнес-процессами и системах автоматизированного документооборота. Это позволило использовать в моделях не только предиктивную аналитику для принятия экономических и организационно-управленческих решений, но и непосредственно сопровождать бизнес-процессы и управлять ими в реальном-времени. Исполняемые
бизнес-процессы выходят за рамки моделирования, так как они являются уже непосредственно автоматизированной деятельностью организации.
Современное описание бизнес-процессов. Цифровые двойники. Быстрое и всеобъемлющее развитие цифровых технологий сделало имитационное моделирование основой для создания перспективной концепции цифровых двойников [24-26]. Концепция цифровых двойников опирается на прорывные технологии, такие как: 3D-моделирование, интернет вещей (1оТ), беспроводные широкополосные цифровые системы передачи данных, например, стандартов 4G/5G, сбор и обработка больших данных, искусственный интеллект, предиктивная (предсказательная) аналитика, виртуальная и дополненная реальности, распределенный реестр (блокчейн), граничные и облачные вычисления.
Наивысшей степенью моделирования бизнес-процессов в настоящее время можно считать создание цифровых (информацион-ных1) двойников бизнес-процессов, в которых точно отражена вся деятельность организации в детальных имитационных моделях с использованием всей необходимой современной аналитики в том числе и на основе обработки больших данных при помощи искусственного интеллекта уже в реальном времени [27-30]. По существу, цифровой двойник бизнес-процессов организации -это виртуальная динамическая копия деятельности организации, один из способов управления данными на предприятии.
Понятие и сущность цифрового двойника были описаны в 2002 г. профессором Мичиганского университета Майкла Гривса в научном труде «Происхождение цифровых двойников» [31].
В современной цифровой среде большую популярность получила реализация имитационного моделирования и цифровых двойников бизнес-процессов. Если раньше имитационное моделирование обычно использовалось при проектировании, и, в определённых случаях, при офлайн-оптимизации, то в цифровых двойниках имитация используются на всём жизненном цикле объекта в реальном времени. Как правило имитационное моделирование применяется для предиктивной аналитики, а цифровые двойники позволяют не только давать прогнозы,
1 В данной статье используется как синонимы.
но и визуализировать работу бизнес-процессов в реальном времени. Сейчас уже можно сказать, что развитие имитационного моделирования бизнес-процессов идет в сторону создания цифровых двойников. В свою очередь цифровые двойники бизнес-процессов организации совместно с цифровыми двойниками продукта деятельности (производства) организации образуют собой полноценный цифровой двойник организации.
На рис. 4 показана эволюция информационных систем менеджмента [32] в цифровые двойники. Информационные системы отображены в виде сложившихся международных аббревиатур.
Рисунок 4. Эволюция информационных систем менеджмента в цифровые двойники
* DT - Digital twin (цифровой двойник)
Источник: составлено авторами
Среди систем управления здесь разделяют информационные системы оперативного управления (OLTP, ECM, DSM, CSP, PM, CAD), транзакционные информационные системы (EAS,
ERP, CRM, SRM, SCM), информационные аналитические системы (BI, BPMS), информационные системы стратегического и корпоративного управления (CPM, GRC, ERM, PI, PPM, ARIS PPM, KM). Подробнее они описаны в Приложении.
Здесь следует отметить, что развитие CAD - систем в сторону информационного моделирования PLM, BIM, BLM создает основу для появления цифрового двойника продукта производства, а развитие всех остальных систем на единой цифровой платформе ведет к созданию цифрового двойника (Digital Twin, DT) - бизнес-процессов и в целом предприятия.
Взаимодействие информационных систем менеджмента в реализации концепции цифровыгх двойников. Учитывая огромное разнообразие задач, решаемых указанными системами и использование при их построении различных методологических подходов к менеджменту, такую иерархию можно считать условной. Современная ERP-система, например, может самостоятельно решать отдельные задачи стратегического, оперативного и операционного менеджмента. На практике, как правило, ECM-системы, ERP-системы находятся в информационной связке с профессиональными программными продуктами стратегического менеджмента. ERP-системы позволяют стыковаться и с системами низшего уровня такими как MES, CAD. Информационные потоки в перечисленных выше системах управления тесно переплетаются и зависят от реализуемых в них системных, процессных, количественных и других подходах. В зависимости от этого складывается общая информационная структура предприятия, которая может интегрировать в себя целые классы различных систем, реализованных программными продуктами разных производителей.
Все чаще при реализации общих информационных моделей предприятий наблюдается вертикальная диффузия решаемых задач между системами управления, показанными на обобщенной иерархической структуре. В таких условиях поддержку полного цикла управления компанией может осуществлять отдельный класс CPM (EPM, BPM)-систем управления эффективностью бизнеса. В настоящее время невозможно представить себе успешную крупную компанию без системного информационного управления ею на различных уровнях (стратегическом, оперативном, операционном и технологическом).
Данные о внешней среде накапливаются в информационных системах классов:
- CRM (Customer Relationships Management - управление взаимоотношениями с клиентами);
- SRM (Supplier Relationships Management - управление взаимоотношениями с поставщиками);
- SCM (Supply Chain Management - управление цепочками поставок).
Информация о внутренней среде может быть получена из систем классов:
- ERP (Enterprise Resource Planning - планирование ресурсов предприятия);
- BPM (Business Process Management - управление бизнес-процессами);
- PPM (Project Portfolio Management - управление проектами и портфелями).
Данные о внутренней среде формируются в системах CRM (в части, касающейся эффективности маркетинга и сбыта) и SCM (в части, касающейся эффективности закупочной, производственной, складской и транспортной логистики). Системы ERP, CRM, SCM и SRM называют транзакционными системами.
Обработка данных для получения информации в интересах стратегического анализа осуществляется в системах класса BI (Business Intelligence - бизнес-аналитика) [31].
Перечисленные выше информационные системы, или прикладное программное обеспечение, участвующее в бизнесе и процессном управлении, отражают практически все направления автоматизации предприятий. Сегодня функционал таких информационных систем не только увеличивается, но и стремится к объединению на общих цифровых платформах с возможностью обмена информацией между системами с целью решения общей задачи управления бизнесом. Так появляются не только цифровые двойники производимой продукции, но и цифровые двойники предприятий в целом.
Опыт разработки и использования цифровых двойников в российской энергетике. Промышленное использование цифровых двойников в российской энергетике пока находится
на ранних стадиях развития, но уже есть ряд интересных примеров в области их разработки и испытаний.
В соответствие с принятой в России Стратегией цифровой трансформации обрабатывающих отраслей промышленности до 2030 года2 одним из ключевых направлений цифровой трансформации являются цифровые двойники (проект «цифровой инжиниринг»). Согласно оценкам ИСИЭЗ НИУ ВШЭ в России отрасли обрабатывающей промышленности, а также энергетика, являются лидерами цифровизации и использования цифровых двойников [33].
Данные технологии применяются при проектировании и эксплуатации месторождений, НПЗ, электростанций, электрических и тепловых сетей и др. Использование цифровых двойников позволяет снизить число ошибок при проектировании, временные, финансовые и прочие затраты, а также оптимизировать работу и обслуживание инфраструктуры. Помимо экономических и технологических эффектов, внедрение цифровых двойников имеет и социальные (повышение уровня промышленной безопасности, улучшение условий труда) и экологические эффекты (сокращение выбросов, улучшение качества жизни людей).
Основными направлениями применения цифровых двойников в российской энергетике являются:
1. Управление электростанциями:
- моделирование работы оборудования (создание цифровых моделей турбин, котлов, генераторов и других элементов электростанций позволяет прогнозировать их работу, выявлять потенциальные проблемы и оптимизировать техническое обслуживание);
- оптимизация энергопроизводства (цифровые двойники позволяют моделировать различные режимы работы электростанции, чтобы найти оптимальные параметры, которые обеспечат максимальную эффективность и снижение затрат);
- виртуальная отладка (при помощи цифровых двойников можно виртуально отлаживать новые системы и оборудование, что позволяет избежать ошибок и сократить время запуска).
2 Распоряжение от 7 ноября 2023 года №3113-р. Стратегия цифровой трансформации обрабатывающих отраслей промышленности до 2030 года.
2. Управление электросетями:
- моделирование потоков электроэнергии (цифровые модели электросетей позволяют анализировать нагрузки, прогнозировать аварии и планировать ремонтные работы);
- оптимизация управления нагрузкой (цифровые двойники помогают оптимизировать распределение электроэнергии, что позволяет снизить потери и повысить надежность электроснабжения);
- планирование развития сетей (с помощью цифровых моделей можно прогнозировать развитие электросетей и планировать инвестиции).
3. Управление распределенной генерацией:
- моделирование работы солнечных и ветровых электростанций (цифровые двойники позволяют оптимизировать работу распределенных источников энергии, повысить их эффективность и интегрировать их в общую энергетическую систему);
- управление спросом (цифровые двойники могут использоваться для создания системы «умного» управления потреблением электроэнергии, что позволяет снизить нагрузку на сеть и сгладить пики потребления).
Уже сейчас существуют удачные примеры использования цифровых двойников в российской энергетике. Так, Госкорпорация «Росатом» разрабатывает цифровые двойники атомных электростанций для повышения безопасности и эффективности работы, ПАО «Интер РАО» использует цифровые двойники для оптимизации работы электростанций и снижения затрат, ПАО «ФСК ЕЭС» разрабатывает цифровой двойник российской энергосистемы для повышения надежности и устойчивости электроснабжения, ПАО «Россети» используют цифровые двойники для управления электросетями, повышения эффективности и безопасности работы.
Конкретные примеры внедрения цифровых двойников в российской энергетике представлены в табл. 1. Цифровые двойники используются как для моделирования отдельных процессов, так и для моделирования всего цикла производства. Внедрением цифровых двойников занимаются крупнейшие нефтегазовые и энергетические компании: ПАО «Газпром нефть», ПАО «НК «Роснефть», ПАО «Лу-койл», ПАО «Т Плюс» и другие.
Опыт внедрения цифровых двойников в энергетике в России
Проект
Компания, кто внедрил
Разработчик
Эффекты
Комментарии
Цифровой двойник месторождения им. Александра Жатрина
Цифровые двойники установки гидроочистки бензина каталитического крекинга на Московском НПЗ и установки первичной переработки нефти на Омском НПЗ «Цифровое месторождение» в Башкирии (Илишевское месторождение)
Цифровая модель нефтяного месторождения (Ватьеганское месторождение)
ПАО «Газпром нефть»
ПАО «Газпром нефть»
«Газпромнефть-Хантос» и Научно-Технический Центр
ПАО «НК «Роснефть»
ПАО «Лукойл»
ПИТЦ «Геофизика»
Экономический эффект более 1 млрд руб. до конца 2023 года, повышение качества прогноза добычи, повышение уровня промышленной безопасности, расчет оптимальной стратегии развития актива Экономический эффект более 700 млн руб. в год.
Экономический эффект порядка 1 млрд рублей в год; увеличение количества дистанционно управляемых объектов почти на 60%, энергоэффекгивности процессов добычи на 5%, снижение логистических издержек на 5%, дополнительный 1 млн тонн нефти за счёт оптимизации производства EBITDA составит более 3 млрд руб.
Создание комплексной интегрированной модели Ватьеганского месторождения _ часть корпоративного проекта «Интеллекгуаль-ное месторождение»
Источник: составлено авторами
Таблица 1
Опыт внедрения цифровых двойников в энергетике в России (продолжение)
Проект
Компания, кто внедрил
Разработчик
Эффекты
Комментарии
Цифровые двойники электростанций (например, Ново-Салаватская ТЭЦ)
Цифровизация электрических сетей в Емель-яновском районе Красноярского края
Цифровой двойник транспортной инфраструктуры обогатительной фабрики Цифровой двойник угольного карьера
ПАО «Т Плюс». ПАО «ТГК-1», ПАО «Квадра», ОАО «ТГК-16» и др.
ПАО «МРСК Сибири»
UMNO, digital
UMNO, digital
АО «Национальное бюро информатизации» (платформа ЕМА8)
AnyLogic
AnyLogic
Оптимизация режимов работы ТЭЦ, производственных процессов - снижение затрат при производстве электроэнергии и тепла; создание системы мониторинга и контроля состояния генерирующего оборудования; планирование и управление ремонтами энергетического оборудования; распределение тепловых и электрических нагрузок ТЭС; снижение затрат при производстве электроэнергии и тепловой энергии и прочее
Экономический годовой эффект 85 млн руб.; потери электроэнергии снизились с 43% в 2016 г. до 15% в 2019 г., уровень цифровизации сетей Емельяновского района 95%
Возможность счета эффекта более 100 различных комбинаций инвестпроектов, что влияет на формирование инвестпро-граммы на следующий период
Корректировка параметров управления запасами запчастей и оценка различных инвестиционных инициатив; точная оценка эффекта масштабного проекта по увеличению мощностей, а также сведение к минимуму простоя техники из-за отсутствия запчастей
Платформа ЕМА8 используется на более 210 электростанциях общей установленной мощностью 124 ГВт (более 50% установленной мощности генерации в ЕЭС РФ), более 70 моделей электростанций
Стоимость 455 млн руб.
Источник: составлено авторами
Опыт внедрения цифровых двойников в энергетике в России (окончание)
Проект
Компания, кто внедрил
Разработчик
Эффекты
Комментарии
Цифровой двойник систем теплоснабжения г. Екатеринбурга
ПАО «Т Плюс»
Программа «Тер-мис», собственные 1Т-разработки на базе российской цифровой платформы для управления производством 2ПоТ (замена импортных разработок)
Внедрение режимных карт (параметры для насосов и источников) ведет к сокращению тепловых потерь на 140 тыс. Гкал в год и топлива на 14 тыс. т у. т. в год, оптимальная загрузка насосных станций и источников ведет к снижению затрат на электроэнергию (на 0,6 млн кВтч в год); сокращение выбросов на 22,3 тыс. т С02 в год). Дополнительно от Цифровых электростанций: экономия топлива 19 тыс. ту.т. в год, сокращение выбросов 30 тыс. т С02 (суммарно 2,5% выбросов Т Плюс в городе)
Стоимость 12 млрд руб. на программу цифро-визации компании. Цифровизация тепловых сетей; до 2025 г. будет реализована цифровизация электростанций; конечная цель - цифровизация всего узла, когда и источник, и сеть работают в одном режиме онлайн во всех городах присутствия компании
Источник: составлено авторами
Разработка цифровых двойников часто происходит специализированными научными центрами, также закупаются импортные технологии. Происходит замещение импортных технологий -на базе собственных отделов разработки крупные компании организуют научные центры развития цифровых технологий и программного обеспечения. По мнению экспертов ВШЭ отставание отечественных технологий из-за санкций составляет 5-10 лет.
Стоимость таких проектов от разработки до внедрения варьируется от нескольких сотен миллионов до нескольких миллиардов рублей. По оценкам авторов окупаемость таких проектов составляет 5-10 лет.
Так, ПАО «Т Плюс» уже направила в разработку и внедрение цифровых двойников систем теплоснабжения в г. Екатеринбург 12 млрд руб. Далее планируется внедрение этой технологии во всех городах присутствия компании в 16 регионах России, на что будет направлено 42 млрд руб. до 2025 г.
Опыт разработки и использования цифровых двойников в российской энергетике столкнулся с определенными сложностями и ограничениями. К ним можно отнести:
- отсутствие стандартов (отсутствуют единые стандарты и методики для разработки и использования цифровых двойников в энергетике);
- высокие затраты (создание и внедрение цифровых двойников требует значительных инвестиций);
- отсутствие квалифицированных специалистов (существует дефицит специалистов, обладающих необходимыми компетенциями для работы с цифровыми двойниками).
Кроме того, следует отметить риски сопряжения цифровых двойников с зарубежным программным обеспечением и иностранным оборудованием.
Анализ разработки и использования цифровых двойников в российской энергетике позволяет предположить перспективы дальнейшего развития этой концепции. Основными направлениями развития разработки и использования цифровых двойников в российских энергетических отраслях могут стать:
- повышение надежности и безопасности (цифровые двойники могут повысить надежность и безопасность энергетических систем, позволяя прогнозировать аварии и предотвращать их);
- увеличение эффективности деятельности (цифровые двойники могут оптимизировать работу энергетических объектов, снизить затраты и повысить эффективность их деятельности);
- повысить управляемость объемов и снизить потери при авариях и прочих нештатных событиях;
- повысить производительность труда как в части эксплуатационного персонала, так и среди менеджмента;
- создание «умных» сетей (цифровые двойники являются ключевым элементом для создания «умных» сетей, которые позволят интегрировать распределенные источники энергии, повысить эффективность потребления электроэнергии и обеспечить устойчивое развитие энергетической системы).
Выводы. Современные методы и инструменты моделирования бизнес-процессов имеют значительные возможности их практического использования в различных отраслях экономики. Использование имитационного моделирования и цифровых двойников в российской энергетике ведут к улучшению технико-экономических, социальных и экологических показателей.
В настоящее время внедрение цифровых двойников в отраслях российского ТЭК является инициативой предприятий, которые стараются таким образом повысить управляемость и эффективность бизнеса. Важную роль в этом играет наличие финансовых средств на разработку и внедрение, а также сложность самих предприятий. То есть это объекты, на которых эффекты от внедрения выше. Что и называется в рамках причин разработки и внедрения.
На данном этапе разработка и внедрение цифровых двойников требуют значительных финансовых ресурсов, которые крупные энергетические и нефтегазовые компании готовы направить в эти проекты. Большая часть этих проектов реализуется на базе российских технологий, развитие которых является приоритетом для государства и крупных компаний. И хотя в настоящее время технологии цифровых двойников применяются в отдельных проектах, в будущем вероятно их массовое внедрение на объектах и производствах в отраслях ТЭК. Что позволит типизировать и снижать стоимости разработки и внедрения.
В целом, опыт разработки и использования цифровых двойников в российской энергетике пока находится на начальном этапе. Его стоит анализировать и систематизировать. Учитывая
большой экономический потенциал этой концепции, можно ожидать, что в ближайшие годы цифровые двойники станут неотъемлемой частью как российской энергетики, так и других отраслей промышленности. Представляется важным учитывать экономические эффекты и окупаемость от внедрения цифровых двойников, а также экономию сырьевых и трудовых ресурсов.
Многие объекты ТЭК относятся к критической инфраструктуре, и к ним предъявляются требования по использованию отечественного программного обеспечения для систем управления, сбора и анализа данных. Переход к отечественным цифровым двойникам может стать заменой для широко использовавшихся ранее ERP систем зарубежного производства. Здесь также возникает вопрос экономической эффективности, что требует дальнейших исследований.
Также отметим, что опыт и перспективы применения цифровых двойников (как составной части цифровизации, роботизации и импортозамещения) в отраслях отечественного ТЭК регулярно обсуждаются в рамках Российской энергетической недели-2024, что подтверждает интерес как профильных энергетических компаний, так и экспертного сообщества и чиновников. Цифровые двойники являются частью крупного направления цифровой трансформации российской экономики, в том числе в рамках Федерального проекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства», а в Минэнерго России этому направлению уделяется отдельное внимание.
Список литературы
1. Корягин Н.Д. Управление бизнес-процессами. Учебник. Под ред. Н.Д. Корягина — М.: МГТУ ГА, 2023. — 388 с.
2. Корягин Н. Д., Сухоруков А. И., Медведев А.В. Реализация современных методологических подходов к менеджменту в информационных системах управления. — М.: МГТУ ГА, 2015.
3. Репин В.В., Елиферов В.Г. Процессный подход к управлению. Моделирование бизнес-процессов. -М.: Издательство Манн, Иванов и Фербер, 2013.
4. Ковалев С.М., Ковалев В.М. Настольная книга аналитика. Практическое руководство по проектированию бизнес-процессов и организационной структуры. — М.: «1С-Пабли-шинг, 2021.
5. Калянов Г.Н. Теория бизнес-процессов. М.: Горячая линия — Телеком, 2023. — 296 с.
6. Калянов Г.Н., Левочкина Г.А., Васильев Р.Б. Управление развитием информационных систем. 2-е изд. М.: Горячая линия — Телеком, 2014. — 376 с.
7. Блюмин А.М., Калянов Г.Н. Проектирование информационных систем. М.: Горячая линия — Телеком, 2022. — 312 с.
8. Владимирова И.Л., Бачурина С.С., Ресин В.И., и др. Цифровые методы в инновационном управлении инвестиционно-строительными проектами. Монография. Москва, РЭУ им. Г.В. Плеханова, 2020.
9. Гончаров А. С., Саклаков В. М. Цифровой двойник: обзор существующих решений и перспективы развития технологии. elibrary.ru (2018). — Статья в сборнике трудов Всероссийской научно-практической конференции. Дата обращения: 2019-4-28.
10. Екимова Е.Н. Предпосылки к возникновению реинжиниринга бизнес-процессов, история его развития. В сборнике: Актуальные вопросы инновационного развития Арктического региона РФ. Сборник материалов IIВсероссийской научно-практической конференции. Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Федеральное государственное образовательное учреждение высшего образования, Северный (Арктический) федеральный университет имени М.В. Ломоносова. 2021. С. 757-759.
11. Ковалев С.М., Ковалев В.М. Настольная книга аналитика. Практическое руководство по проектированию бизнес-процессов и организационной структуры. — М.: «1С-Пабли-шинг, 2021.
12. Портер М. Конкуренция: Пер. с англ. /Под ред. Я.В. Заблоцкого. — М.: Издательский дом "Вильямс", 2001.
13. Вахрушев В.И., Гусева Т.Ф., Седнева Д.А., Климов П.А. Разработка диаграммы VAD на примере моделирования бизнес-процесса «Транспортировка готовой продукции» // Современные научные исследования и инновации. 2016. № 1 [Электронный ресурс]. URL: https://web.snauka.ru/issues/2016/01/61616 (дата обращения: 23.01.2023).
14. Ковалев С.М., Ковалев В.М. Секреты успешных предприятий: бизнес-процессы и организационная структура. — М.: БИТЕК, 2014.
15. Варзунов А. В., Торосян Е. К., Сажнева Л. П., Анализ и управление бизнес-процессами // Учебное пособие. — СПб: Университет ИТМО, 2016. —112 с.
16. Сухоруков А.И., Швецов Е.В., Сухоруков И.А. Развитие цифрового моделирования бизнес-процессов инвестиционно-строительных предприятий: от графического описания к имитационному моделированию. В сборнике: Современные проблемы управления проектами в инвестиционно-строительной сфере и природопользовании. материалы XIII Международной научно-практической конференции. Москва, 2023. С. 77-82.
17. Сухоруков А.И., Захарова Е.А., Швецов Е.В., Сухоруков И.А. Особенности цифровой аналитики бизнес-процессов инвестиционно-строительных предприятий в имитационных моделях. В сборнике: Современные проблемы управления проектами в инвестиционно-строительной сфере и природопользовании. материалы XIII Международной научно-практической конференции. Москва, 2023. С. 82-87.
18. Девятков В.В. Методология и технология имитационных исследований сложных систем: современное состояние и перспективы развития: монография. — М.: Вузовский учебник: ИНФРА-М, 2013. — 448 с. 8.
19. Рыжиков, Ю.И. Имитационное моделирование. Авторская имитация систем и сетей с очередями: Учебное пособие/Ю.И. Рыжиков. — СПб.: Лань, 2019. — 112 с.
20. Абдрахманова Г.И. и др. Цифровая трансформация отраслей: стартовые условия и приоритеты: докл. к XXIIАпр. междунар. науч. конф. по проблемам развития экон-мики и общества, Москва, 13—30 апр. 2021 г. / Г.И. Абдрахманова, К.Б. Быховский, Н.Н. Веселитская, К. О. Вишневский, Л.М. Гохберг и др. ; рук. авт. кол. П.Б. Рудник; науч. ред. Л.М. Гохберг, П.Б. Рудник, К.О. Вишневский, Т.С. Зинина ; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». — М. : Изд. дом Высшей школы экономики, 2021. — 239, с. — ISBN978-5-7598-2510-4 (в обл.). — ISBN978-5-7598-2270-7 (e-book)
21. Сухоруков А.И., Богданова Е.Н. Системы менеджмента качества авиапредприятий. Учебное пособие. — М.: ИД Академии Жуковского, 2022.
22. Davenport T.H. Business Innovation, Reengineering Work through Information Technology. — Boston: Harvard Business School Press, 1993.
23. Sukhorukov A., Koryagin N., Sulyagina J., Eroshkin S., Ulitskaya N. Digital transformation of airline management as the basis of innovative development. Advances in Intelligent Systems and Computing. 2020. Т. 1115. С. 845-854.
24. Макаров В., Бахтизин А., Ильин Н и др. Цифровой двойник (искусственное общество) социально-экономической системы России — платформа для экспериментов в сфере управления демографическими процессами. DOI: https://doi.org/10.33917/es-2.182.2022.6-19
25. Прохоров А., Лысачев М. Научный редактор профессор Боровков А. Цифровой двойник. Анализ, тренды, мировой опыт. Издание первое, исправленное и дополненное. — М.: ООО «АльянсПринт», 2020. — 401 стр., ил.
26. Michael Grieves, Digital twin: Manufacturing excellence through virtual factory replication Архивная копия от 17 мая 2017 на WaybackMachine, 2014, стр. 1
27. Хаммер М., Чампи Дж. Реинжиниринг корпорации: Манифест революции в бизнесе. / Пер с англ. —СПб.: Издательство Санкт-Петербургского университета, 1997.
28. Шеер А.-В. Моделирование бизнес-процессов. /Пер. с англ. —М.: ИздательствоВесть-Мета Технология, 2000.
29. Warren K. Strategic management dynamics. London Business School, John Wiley&Sons Ltd, 2008.
30. Towards Improved and Comparable Productivity Statistics. — Organization for Economic Cooperation and Development (OECD), 2021-03-17.
31. Grieves M: Completing the Cycle: Using PLM Information in the Sales and Service Functions [Slides]. SMEManagement Forum, Troy, MI. 2002.
32. Сухоруков А.И., Ерошкин С.Ю. Информация и управление: историческое развитие дефиниций. Компетентность. 2016. № 6 (137). С. 43-47
33. Доклад НИУ ВШЭ «Цифровая трансформация отраслей: стартовые условия и приоритеты». XXII Апрельская международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества. Москва, 2021.
Приложение
К числу информационных систем оперативного управления относят:
- OLTP (Online Transaction Processing) - системы обработки транзакций в реальном времени, транзакционные системы;
- ECM (Enterprise Content Management) - управление корпоративным контентом. Аналог отечественного понятия «системы электронного документооборота» ^ЭД);
- DMS (Document Management System) - системы управления документами, как компонент ECM, в последнее время DMS используется все реже, а на смену приходит ECM;
- CSP (Content Services Platforms) - это следующий этап в области управления корпоративным контентом ECM, который обеспечивает переход от автономных систем и репозиториев к открытым сервисам;
- PM (Project Management) - системы управления проектами;
- CAD (Computer-added Design) - компьютерные технологии в проектировании, аналог систем автоматизированного проектирования ^АПР).
К транзакционным информационным системам относят:
- EAS (Enterprise Application Suite) - набор приложений предприятия, или интегрированные системы управления предприятием;
- ERP (Enterprise Resource Planning) - планирование ресурсов предприятия;
- CRM (Customer Relationships Management) - управление взаимоотношениями с клиентами);
- SRM (Supplier Relationships Management) - управление взаимоотношениями с поставщиками;
- SCM (Supply Chain Management) - управление цепями поставок;
Специализированные транзакционные системы, автоматизирующие управление отдельными видами ресурсов: системы управления складами (WMS - Warehouse Management System), компьютеризированные системы управления техническим обслуживанием (ремонтами) (CMMS - Computerized Maintenance Management System), системы оперативного (цехового) управления производственными процессами (MES - Manufacturing Execution System), программы для автоматизированного управления технологическими процессами, аналог автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП) (SCADA - Supervisory Control and Data Acquisition) и другие.
К информационным аналитическим системам относят:
- BI (Business Intelligence) - системы «бизнес-аналитики», реализующие на базе персональных компьютеровы компоненты DSS (Decision Support System - систем поддержки принятия решений) - устаревшего и постепенно выходящего из обращения понятия. BI-системы используют такие инструменты, как OLAP (Online Analytical Processing) - многомерная аналитическая обработка данных и Data Mining - интеллектуальный анализ данных, функция, которую иногда также обозначают термином KDD (Knowledge Discovery in Databases) - интеллектуальное обнаружение знаний в базах данных;
- BPMS (Business Process Management System) - системы управления бизнес-процессами, обеспечивающие реализацию концепций BPM, TQM, и использующие, различные нотации и языки моделирования бизнес-процессов;
- специализированные аналитические системы, обеспечивающие поддержку бизнес-планирования, анализа финансового состояния, маркетинга, статистического анализа.
К информационным системам стратегического и корпоративного управления относят:
- CPM (Corporate Performance Management) - системы управления эффективностью корпорации, реализующие методологию
BSC. Наряду с аббревиатурой CPM для обозначения этого класса систем используют также EPM (Enterprise Performance Management) и BPM (Business Performance Management), системы управления эффективностью предприятия и бизнеса, соответственно. Аббревиатура BPM встречается с разной смысловой нагрузкой уже третий раз, что еще раз доказывает необходимость структурирования системы терминов и аббревиатур, используемых в сфере информационного обеспечения управления;
- GRC (Governance Risk Compliance) - системы управления рисками и поддержки системы внутреннего контроля;
- ERM (Enterprise Risk Management) - системы управления рисками организаций;
- PI и PMining (Process Intelligence и Process Mining) - это процессная аналитика, системы для интеллектуального анализа бизнес-процессов. Эти системы позволяют визуализировать, количественно оценивать и показывать, как правильно организовывать бизнес-процессы, чтобы непрерывно повышать их эффективность. Process Intelligence и Process Mining используют для анализа цифровые следы деятельности пользователей;
- PPM (Project Portfolio Management) - системы управления портфелями проектов предприятия;
- ARIS PPM (ARIS Process Performance Manager) - существует и другое понятие с аналогичной аббревиатурой - инструмент, позволяющий контролировать и анализировать структуру существующих в компании бизнес-процессов. ARIS PPM является запатентованным программным продуктом, который на основе показателей позволяет визуализировать, документировать и оценивать работающие бизнес-процессы в ИТ-системах;
- KM (Knowledge Management) - системы управления знаниями, необходимыми для успешной реализации бизнес-стратегий.
Для цитирования: Сухорукое А.И., Семикашев В.В., Ерошкин С.Ю., Терентьева А.С., Гайворонская М.С., Швецов Е.В. Эволюция от простого описания бизнес-процессов к цифровым двойникам предприятий // Научные труды. Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН. 2024. № 2. С. 95-123. БО!: 10.47711/2076-3182-2024-2-95-123.
Summary
EVOLUTION FROM A SIMPLE DESCRIPTION OF BUSINESS PROCESSES TO DIGITAL ANALOGUES OF ENTERPRISES
SUKHORUKOV Aleksandr I., Doct. Sci. (Eng.), [email protected], Professor of the Basic Department "Project and Program Management of Capital Group", Plekhanov Russian University of Economics, Moscow, Russia, ORCID: 0000-0001-5164-3135, Scopus Author ID: 57193715398
SEMIKASHEV Valery V., Ph.D. (Econ.), [email protected], Head of Laboratory, Institute of Economic Forecasting of the Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia, ORCID: 0000-0002-6992-2017, Scopus Author ID: 16234488100
EROSHKIN Sergey Yu., Ph.D. (Econ.), [email protected], Associate Professor of the Department of Management, Russian State Agrarian University - Moscow Agricultural Academy named after K.A. Timirya-zev, ORCID: 0000-0003-3617-8719, Scopus Author ID: 25654790600 TERENTYEVA Alexandra S., [email protected], Junior Researcher, Institute of Economic Forecasting of the Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia, ORCID: 0000-0002-7366-8189, Scopus Author ID: 59151243400
GAYVORONSKAYA Maria S., [email protected], Ph.D. (Econ.), Researcher, Institution Institute of Economic Forecasting of the Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia, ORCID: 0000-0003-2923-7282, Scopus Author ID: 57467211300 SHVETSOV Egor V., [email protected], Ph.D. (Econ.), Postgraduate student of the Basic Department "Project and Program Management of Capital Group", Plekhanov Russian University of Economics, Moscow, Russia
Abstract. The article discusses the features of the development of digital transformation of the representation of business processes. The evolution from a textual, tabular, graphical description of business processes to simulation modeling and the creation of digital counterparts of enterprises in real time is described. Particular attention is paid to the role of predictive analytics and information systems for modeling and managing business processes, which should represent a single digital enterprise management platform. Examples of using digital twins in the Russian energy sector are considered. Directions for their use are proposed to improve efficiency and increase labor productivity in Russian industry.
Keywords: business processes, simulation modeling, digital twin, predictive analytics, energy
For citation: Sukhorukov A.I., Semikashev V.V., Eroshkin S.Yu., Ter-entyeva A.S., Gaivoronskaya M.S., Shvetsov E.V. Evolution from a Simple Description of Business Processes to Digital Twins of Enterprises // Scientific works: Institute of Economic Forecasting of the Russian Academy of Sciences. 2024. No. 2. Pp. 95-123. DOI: 10.47711/2076-3182-2024-2-95-123