Analysis of the world experience of economic and mathematical modeling of smart enterprises

Artem A. Madykh, Oleksiy O. Okhten, Alla F. Dasiv

Abstract


The paper shows the inevitability of technological mode shift driven by the Industry 4.0, which implies the ubiquitous implementation of information technology, total automation of various processes and creation of cyber-physical systems with artificial intelligence. This requires a complete restructuring of manufacturing systems and production relations, especially in the economies of those countries that want to take a decent place in the new international division of labour of the digital future. An analysis of the world experience of such changes connected with smart industrialization, digital transformations of the economy, the emergence of the industrial Internet of Things and big data processing made it possible to draw the conclusion that it is necessary to apply economic and mathematical methods to justify the expediency of such transformations: economic validity, as well as physical viability of newly created systems. The use of the apparatus of economic and mathematical modeling allows studying properties of the smart system that is being designed, evaluating its effectiveness and risks, anticipating the emergence of problems and errors - without the risk of incurring significant losses which is inevitable when making direct changes in the object of research.Therefore, the purpose of this paper is to study the world experience in the economic and mathematical modeling of smart enterprises and to substantiate its use in the conditions of Ukraine.The review of publications, reflecting the aspects of economic and mathematical modeling in these areas, allowed to conclude that the methodical and methodological apparatus for modeling these processes is unsystematic and inefficient, as well as to formulate recommendations on the economic and mathematical modeling of smart enterprises in Ukraine. In order to take into account the specific features of Ukraine's technological and institutional development, a number of economic and mathematical modeling tools based on the use of production functions, models of inter-branch balance, network optimization models and simulation models based on stochastic dependencies were offered to support the creation of smart enterprises.

Keywords


Industry 4.0; digital technologies; smart enterprises; big data; economic and mathematical modeling

References


Анализ мирового опыта развития промышленности и подходов к цифровой трансформации промышленности государств-членов Евразийского Экономического Союза: информационно-аналитический отчет. М.: Евразийская экономическая комиссия, 2017. 116 с.

Бєляков К.І. Інформатизація в Україні: проблеми організаційного, правового та наукового забезпечення: монографія. К.: КВІЦ, 2008. 576 с.

Василенко В. Технологические уклады в контексте стремления экономических систем к идеальности. Соціально-економічні проблеми і держава. Тернополь, 2013. № 1. Т. 8. С. 65-72.

Воронин А.В. Моделирование технических систем. Томск: Томский политехнический университет, 2013. 130 с.

Глазьев С.Ю. Современная теория длинных волн в развитии экономики. Экономическая наука современной России. 2012. № 2 (57). С. 8-27.

Громова Т. Сможет ли мир пере-жить четвертую промышленную революцию. Деловая столица. Режим доступа: http://fastsalttimes.com/sections/obzor/522.html

Доклад о мировом развитии «Циф-ровые дивиденды». Washington: Международный банк реконструкции и развития / Всемирный банк, 2016. 58 с.

Дюжев Д.В. Специфика формирования информационного общества в Украине: история и современность. Наука. Релігія. Суспільство. 2008. № 2. С. 130-135.

Закон України «Про Основні засади розвитку інформаційного суспільства в Україні на 2007-2015 роки». Урядовий кур’єр. 2007. № 28.

Информационные технологии в Украине: Колосс на глиняных ногах. Режим доступа: https://dou.ua/lenta/articles/it-in-ukraine/ (Дата обращения 07.10.2017).

Информационные технологии, как стимул развития украинского общест¬ва. Режим доступа: http://data.ngorg.od.ua/ru/informacionnye-tehnologii-kak-stimul-razvitiya-ukrainskogo-obshchestva (Дата обращения 11.09.2017).

Каплан А.В., Каплан В.Е., Мащенко М.В., Овечкина Е.В. Решение оптимизационных задач в экономике. М.: Феникс, 2007. 544 с.

Куприяновский В.П., Намиот Д.Е., Синягов С.А. Кибер-физические системы как основа цифровой экономики. International Journal of Open Information Technologies. 2016. Vol. 4, No. 2. С. 18-25.

Куприяновский В.П., Синягов С.А., Намиот Д.Е., Уткин Н.А., Николаев Д.Е., Добрынин А.П. Трансформация промышленности в цифровой экономике - проектирование и производство. International Journal of Open Information Technologies. 2017. Vol. 5, No. 1. С. 50-70.

Паклин Н.Б., Орешков В.И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям. СПб.: Питер, 2009. 624 с.

Портрет украинского IT-специ-алиста. Режим доступа: https://dou.ua/len¬ta/articles/portret-ukrainskogo-it-specialista/ (Дата обращения 19.09.2017).

«Промышленность 4.0»: создание цифрового предприятия. Основные результаты исследования по металлургической отрасли. PwC. Режим доступа: https://www.pwc.ru/ru/mining-and-metals/publications/assets/industry-4-metals-key-findings_rus.pdf (Дата обращения 28.09.2017).

Распределенная обработка данных с помощью Hadoop. IBM, 2017.

Романчук Я. Третья промышлен¬ная революция: суть, влияние, последствия. Режим доступа: http://liberty-belarus.info/o-kapitalizme/kapitalizm-dlya-lyubozna-telnykh/item/848-tretya-promyshlennaya-revolyutsiya-sut-vliyanie-posledstviya#l2 (Дата обращения 25.08.2017).

Состояние, проблемы и перспективы развития информационного общества в СНГ. Содружество Независимых Государств. Исполнительный комитет. Москва, 2012. 45 с.

Трофимова Е. Киберуязвимость умных производств. Сontrol Еngineering Россия. 2016. № 1 (61). С. 34-36.

Чеклецов В. Четвертая революция: интернет вещей. Эксперт. 2015, январь. С. 42-44. Режим доступа: http://www.ncca.ru/file?Files&141 (Дата обращения 08.09.2017).

Шеер А.-В. Что скрывается за термином «Индустрия 4.0». Режим дос¬тупа: http://www.i-love-bpm.ru/s%D1%81he¬er/chto-skryvaetsya-za-terminom-industriya-40 (Дата обращения 08.09.2017).

Atzori L., Lera A., Morabito G. The internet of things: a survey. Computer Networks. 2010. Режим доступа: https://www.researchgate.net/profile/Luigi_Atzori2/publication/222571757_The_Internet_of_Things_A_Survey/links/546b36df0cf2f5eb180914e5/The-Internet-of-Things-A-Survey.pdf (Дата обращения 28.09.2017).

Auschitzky E., Hammer M., Rajagopaul A. How big data can improve manufacturing. McKinsey. Режим доступа: http://www.mckinsey.com/business-functions/operations/our-insights/how-big-data-can-improve-manufacturing (Дата обращения 28.09.2017).

Brynjolfsson E., McElheran K. Data in Action: Data-Driven Decision Making in U.S. Manufacturing. Режим доступа: http://www.economics.cornell.edu/sites/default/files/files/events/Brynjolfsson_McElheran_AEA_2016.pdf (Дата обращения 25.08.2017).

Dymola for physical modelling and simulation using Modelica. Claytex, 2017. Режим доступа: http://www.claytex.com/products/dymola/ (Дата обращения 28.09.2017).

Fishwick P. Handbook of Dynamic System Modeling (Chapman & Hall/CRC Computer and Information Science Series). New York: Chapman and Hall/CRC, 2007. 760 p.

Geisberger E., Broy M. Agenda CPS: Integrierte For schungs agenda Cyber-Physical Systems (acatech STUDIE) (German Edition). New York: Springer-Verlag, 2012. 297 p.

Gröger C., Niedermann F., Mitschang B. Data Mining-driven Manufacturing Process Optimization. Proceedings of the World Congress on Engineering. London: WCE, 2012. Vol III. July 4-6. pp. 1475-1481.

Hermann M., Pentek T., Otto B. Design Principles for Industrie 4.0 Scenarios. 49th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS). 2016. pp. 3928-3937.

Hu H., Wen Y., Chua T.-S., Li X. Toward Scalable Systems for Big Data Analytics: A Technology Tutorial. IEEE Access. 2014. Vol 2. pp. 652-687.

Industrie 4.0 - What is it? Germany Trade & Invest. Режим доступу: https://industrie4.0.gtai.de/INDUSTRIE40/Navigation/EN/Topics/Industrie-40/what-is-it.html (Дата звернення 08.09.2017).

Information Resources Management Association. The Internet of Things: Breakthroughs in Research and Practice / Information Resources Management Association. Hershey: IGI Global, 2017. 560 p.

Innovationen für die Produktion von morgen. Режим доступу: https://www.bmbf.de/pub/Industrie_4.0.pdf (Дата звернення 08.09.2017).

Jeschke S., Brecher C., Song H., Rawat D. Industrial Internet of Things. Cybermanufacturing Systems. Herausgeber: Springer International Publishing Switzerland, 2017. 715 p.

Kim K., Jung J.-K., Choi J.-Y. Impact of the Smart City Industry on the Korean National Economy: Input-Output Analysis. Sustainability. 2016. № 8 (7). pp. 649-678.

Lasi H., Kemper H.-G., Fettke P., Feld T., Hoffmann M. Industry 4.0. Business & Information Systems Engineering. 2014. № 4 (6). pp. 239-242.

Lee J., Lapira E., Bagheri B., Kao H. Recent advances and trends in predictive manufacturing systems in big data environment. Manufacturing Letters. 2013. Vol. 1. pp. 38-41.

Manyika J., Chui M., Brown B., Bughin J., Dobbs R., Roxburgh C., Hung Byers A. Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity. New York: McKinsey Global Institute, 2011. 156 p.

Nedelcu B. About Big Data and its Challenges and Benefits in Manufacturing. Database Systems Journal. 2013. Vol. 4, Issue 3. pp. 10-19.

Networked Readiness Index 2015. Режим доступа: http://reports.weforum.org/global-information-technology-report-2015/economies/#indexId=NRI&economy=UKR (Дата обращения 25.08.2017).

Nonaka Y. Suginishi Y., Lengyel A., Katsumura Y. The S-Model: A digital manufacturing system combined with autonomous statistical analysis and autonomous discrete-event simulation for smart manufacturing. 2015. IEEE International Conference on Automation Science and Engineering (CASE) (24-28 Aug. 2015). Gothenburg: IEEE. pp. 1006-1011.

Reimann M., Ruckriegel C. Road2CPS Priorities and Recommendations for Research and Innovation in Cyber-Physical Systems. Stuttgart: Steinbeis-Editions, 2017. 58 p.

Saraee M. How can companies start implementing the Smart Industry concept? Режим доступа: https://www.smart-industry.nl/site/assets/files/2158/how_can_companies_start_implementing_the_smart_industry_concept.pdf (Дата звернення 08.09.2017)

Smart Enterprise demo for manufacturing. Pharaos Navigator. Режим доступа: https://enterprise.win2biz.com/static/content/en/525/Explaining-Enterprise-Model.html (Дата звернення 08.09.2017)

The 2016 IMD World Competitiveness Scoreboard. Режим доступа: http://www.imd.org/globalassets/wcc/docs/scoreboard-2016.pdf (Дата звернення 08.09.2017)

Yin S., Kaynak O. Big Data for Modern Industry: Challenges and Trends. Proceedings of the IEEE. 2015. Vol. 103, No 2. pp. 143-146.

Zaitsev D.A. Universal Petri Net. Cybernetics and Systems Analysis. 2012. Vol. 48. Issue 4. pp. 498-511.

Zhou Z., Xie S., Chen D. Fundamentals of Digital Manufacturing Science. London: Springer-Verlag London Limited. 2012. 366 р.




DOI: https://doi.org/10.15407/econindustry2017.04.019

Refbacks

  • There are currently no refbacks.