VYSHNEVS’KYI V. P., KNYAZEV S. I.

Economy of Ukraine (Ukrainian) - - Contents - V. P. VYSHNEVS’KYI, Professor, Doctor of Econ. Sci., Academician of the NAS of Ukraine, Head of Department of Financial and Economic Problems of the Use of Production Potential, Institute of Industrial Economics of the NAS of Ukraine, S. I. KNYAZEV, Cand.

– Smart Industry: prospects and challenges

The distinctive features of industrial smart factory (as a flexible cyber physical production, which provides accurate tuning to the consumer and based on the use of “big data”), as well as smart industry (as a complex of smart factories, united through global computer networks with researchers, developers, suppliers, distributors, end users, etc.) are revealed. New prospects, opportunities and problems associated with the development of the smart industry are identified.

Keywords: smart industry, Industry 4.0, smart factory, industrial Internet of things, cyber physical production systems, information and communication technologies, “big data”.

© Ви­шнев­ський Ва­лен­тин Па­вло­вич (Vyshnevs’kуi Valentуn Pavlovу­ch), 2017; e mail: vvishn@gmail. com; © Князєв Свя­то­слав Іго­ре­вич (Knyazev Svyatoslav Igorevу­ch), 2017; e mail: ksi@nas.gov.ua.

Клю­чо­ви­ми ха­ра­кте­ри­сти­ка­ми сві­то­вої еко­но­мі­ки пі­сля гло­баль­ної фі­нан­со вої кри­зи 2008–2009 рр. є “смарт (“ро­зум­не”) зро­ста­н­ня” (“smart growth”), яке ба­зу­є­ться на зна­н­нях та ін­но­ва­ці­ях * , та йо­го про­від­на лан­ка – “смарт (“ро­зум на”) про­ми­сло­вість” (“smart industry”).

Осо­бли­ва роль про­ми­сло­во­сті в су­ча­сно­му сві­ті зу­мов­ле­на, по пер­ше, тим, що во­на під­ви­щує про­ду­ктив­ність су­спіль­ної пра­ці, ство­рює но­ві ро­бо­чі мі­сця і можливості одер­жа­н­ня до­хо­дів, що, у свою чер­гу, спри­яє ви­ко­ре­нен­ню зли­днів і до­ся­гнен­ню ін­ших ці­лей люд­сько­го роз­ви­тку, розв’язан­ню ба­га­тьох со­ці­аль­них про­блем (вклю­ча­ю­чи за­без­пе­че­н­ня ген­дер­ної рів­но­сті та ство­ре­н­ня гі­дної зайня то­сті для мо­ло­ді) ** , а та­кож, по дру­ге, прин­ци­по­во но­ви­ми мо­жли­во­стя­ми, які від­кри­ває пе­ред люд­ством су­ча­сна про­ми­сло­ва ре­во­лю­ція, ві­до­ма під на­звою “Ін­ду­стрія 4.0”.

Для Укра­ї­ни роль смарт про­ми­сло­во­сті ви­зна­ча­є­ться ті­єю об­ста­ви­ною, що тра­ди­цій­на ін­ду­стрія пе­ре­жи­ває те­пер гли­бо­ку кри­зу [1]. З огля­ду на це, ме­та статті – ви­зна­чи­ти­ся з ро­зу­мі­н­ням смарт про­ми­сло­во­сті, а та­кож но­вих пер спе­ктив і про­блем, зу­мов­ле­них її роз­ви­тком.

Тер­мін “Ін­ду­стрія 4.0” бу­ло вве­де­но у на­у­ко­вий обо­рот у 2011 р. за іні­ці­а­ти вою ні­ме­цьких бі­зне­сме­нів, вче­них і по­лі­ти­ків, спря­мо­ва­ною на під­три­ма­н­ня по­зи­цій Німеччини як сві­то­во­го про­ми­сло­во­го цен­тру, і то­му не­рід­ко ви­ко­рис то­ву­є­ться у ні­ме­цько­мов­но­му се­ре­до­ви­щі (Industrie 4.0) [2]. Ци­фра “4” ха­ра­кте ри­зує че­твер­тий ща­бель (або ста­дію) ін­ду­стрі­а­лі­за­ції. Зви­чай­но вва­жа­є­ться, що пер­ша про­ми­сло­ва ре­во­лю­ція (пер­ший ща­бель ін­ду­стрі­а­лі­за­ції) зна­ме­ну­ва­ла со­бою ме­ха­ні­за­цію ви­ро­бни­цтва, дру­га – еле­ктри­фі­ка­цію та ма­со­ве ви­ро­бниц тво, тре­тя – йо­го ав­то­ма­ти­за­цію і комп’юте­ри­за­цію. У свою чер­гу, че­твер­та про ми­сло­ва ре­во­лю­ція пе­ред­ба­чає пе­ре­хід до орі­єн­то­ва­но­го на споживача ви­роб ни­цтва на осно­ві кі­бер­фі­зи­чних си­стем. Крім то­го, за­зна­ча­ють, що цей ща­бель ха­ра­кте­ри­зу­є­ться зли­т­тям те­хно­ло­гій з “роз­ми­ва­н­ням” меж між фі­зи­чни­ми, циф ро­ви­ми і біо­ло­гі­чни­ми сфе­ра­ми [3].

В ан­гло­мов­но­му се­ре­до­ви­щі ви­ко­ри­сто­ву­ю­ться та­кож тер­мі­ни “про­ми­сло­вий ін­тер­нет” (Industrial Internet), “про­ми­сло­вий ін­тер­нет ре­чей” (Industrial Internet of Things – IIOT) і “смарт про­ми­сло­вість” (Smart Industry). У на­шій пра­ці остан ньо­му тер­мі­ну від­да­є­ться пе­ре­ва­га на тій під­ста­ві, що пер­вин­ний еле­мент ви­роб ни­чих кі­бер­фі­зи­чних си­стем скла­да­ють об’єд­на­ні че­рез ін­тер­нет смарт ма­ши­ни і смарт про­ду­кти. На­да­лі всі ці тер­мі­ни (“Ін­ду­стрія 4.0”, “про­ми­сло­вий ін­тер­нет”, “про­ми­сло­вий ін­тер­нет ре­чей” і “смарт про­ми­сло­вість”) ви­ко­ри­сто­ву­ю­ться як си­но­ні­ми (але з ура­ху­ва­н­ням то­го, що ко­жний з них має де­що спе­ци­фі­чне на­пов не­н­ня, від­обра­же­не в на­зві *** ).

У те­хні­ко те­хно­ло­гі­чно­му від­но­шен­ні смарт про­ми­сло­вість ін­те­грує до­сяг не­н­ня у сфе­рі фі­зи­чних при­стро­їв з до­ся­гне­н­ня­ми у сфе­рі ін­фор­ма­цій­но ко­му­ні ка­цій­них те­хно­ло­гій (Information and Communications Technologies – ICT), ре­зуль

Communication from the commission Europe 2020. A strategy for smart, sustainable and inclusive growth. COM (2010) 2020. – Brussels : European Commission, 2010.

** Лим­ская де­кла­ра­ция. Путь к до­сти­же­нию все­о­хва­тыва­ю­ще­го устой­чи­во­го про­мышлен но­го ра­зви­тия. – Ли­ма – Пе­ру : 15 я Ге­не­раль­ная кон­фе­рен­ция ЮНИДО, 2013.

*** Тер­мін “Ін­ду­стрія 4.0” акцен­тує ува­гу на ща­блі про­ми­сло­во­го роз­ви­тку, тер­мі­ни “про ми­сло­вий ін­тер­нет” і “про­ми­сло­вий ін­тер­нет ре­чей” – від­по­від­но, на ін­стру­мен­та­рії, ви­ко­рис то­ву­ва­но­му для розв’яза­н­ня зав­дань про­ми­сло­во­го роз­ви­тку (сві­то­вій си­сте­мі об’єд­на­них ком п’ютер­них ме­реж), тер­мін “смарт про­ми­сло­вість” – на які­сних ха­ра­кте­ри­сти­ках но­во­го ща­бля про­ми­сло­во­го роз­ви­тку (йо­го “ро­зум­но­сті”, ін­те­ле­кту­аль­но­сті).

та­том чо­го є фор­му­ва­н­ня кі­бер­фі­зи­чних ви­ро­бни­чих си­стем – вза­є­мо­ді­ю­чих ін­те ле­кту­аль­них ме­реж фі­зи­чних ком­по­нен­тів (ма­шин, уста­тку­ва­н­ня, да­тчи­ків, акту ато­рів) і об­чи­слю­валь­них ал­го­ри­тмів.

Пер­вин­на лан­ка смарт про­ми­сло­во­сті – смарт під­при­єм­ство – ха­ра­кте­ри зу­є­ться мо­жли­ві­стю за до­по­мо­гою IIOT від­сте­жу­ва­ти і кон­тро­лю­ва­ти фун­кціо­ну ва­н­ня зна­рядь ви­ро­бни­цтва і ви­ро­бни­чий пер­со­нал, а та­кож ви­ко­ри­сто­ву­ва­ти да­ні, що зби­ра­ю­ться, для під­ви­ще­н­ня про­ду­ктив­но­сті пра­ці, вдо­ско­на­ле­н­ня те­хно­ло гі­чних про­це­сів і яко­сті про­ду­кції (рис. 1).

Смарт під­при­єм­ство мо­же роз­гля­да­ти­ся з то­чки зо­ру вза­є­мо­дії апа­ра­тних за со­бів, пер­вин­них да­них, про­грам­но­го за­без­пе­че­н­ня, штучного і люд­сько­го ін­те ле­ктів. Да­ні, отри­ма­ні за до­по­мо­гою да­тчи­ків, лог фай­лів і по­шу­ко­вих ро­бо­тів від фі­зи­чних при­стро­їв і комп’ютер­них ме­реж, зби­ра­ю­ться, пе­ре­да­ю­ться, по­пе­ред ньо опра­цьо­ву­ю­ться, збе­рі­га­ю­ться, ві­зу­а­лі­зу­ю­ться, ана­лі­зу­ю­ться і за­сто­со­ву­ю­ться ви­со­ко­ква­лі­фі­ко­ва­ним пер­со­на­лом для мо­де­лю­ва­н­ня про­ми­сло­вих про­ду­ктів і ви­ро­бни­чих про­це­сів (рис. 2).

Пра­кти­чна ре­а­лі­за­ція та­кої вза­є­мо­дії пов’яза­на з опра­цю­ва­н­ням у ре­жи­мі ре аль­но­го ча­су ве­ли­ких об­ся­гів да­них – так зва­них “ве­ли­ких да­них” (“big data”) [6]. Як за­зна­че­но у [7, p. 654], те­хно­ло­гії “ве­ли­ких да­них” опи­су­ють но­ве по­ко­лі­н­ня те­хно­ло­гій і ар­хі­те­ктур, при­зна­че­них для одер­жа­н­ня еко­но­мі­чної ви­го­ди від ду­же ве­ли­ких об­ся­гів ши­ро­ко­го спе­ктра да­них, за до­по­мо­гою ви­со­ко­швид­кі­сно­го за хо­пле­н­ня, ви­яв­ле­н­ня та/або ана­лі­зу. Це ви­зна­че­н­ня опи­сує чо­ти­ри від­мі­тні особ ли­во­сті “ве­ли­ких да­них” – об­сяг (volume), рі­зно­ма­ні­т­тя (variety), швид­кість (velocity) і вар­тість (value). У ре­зуль­та­ті ви­зна­че­н­ня “4Vs’’ ши­ро­ко ви­ко­ри­сто­ву­є­ться для ха­ра­кте­ри­сти­ки “ве­ли­ких да­них”. При цьо­му об­ся­ги ге­не­ро­ва­них і на­ко­пи­чу ва­них у сві­ті да­них зро­ста­ють за екс­по­нен­тою: у 1970–1980 х ро­ках – від кі­ло бай­тів (2 бай­тів) і ме­га­бай­тів (2 ·2 бай­тів) до гі­га­бай­тів (2 ·2 ·2 бай­тів),

10 10 10 10 10 10 у 1980–1990 х ро­ках – від гі­га­бай­тів до те­ра­бай­тів (2 ·2 ·2 ·2 бай­тів), у 1990–

10 10 10 10 2000 х ро­ках – від те­ра­бай­тів до пе­та­бай­тів (2 ·2 ·2 ·2 ·2 бай­тів), у наш час –

10 10 10 10 10 від пе­та­бай­тів до екса­бай­тів (2 ·2 ·2 ·2 ·2 ·2 бай­тів). З усіх се­кто­рів еко­но­мі­ки

10 10 10 10 10 10 най­біль­ші об­ся­ги да­них при­па­да­ють на обро­бну про­ми­сло­вість (manufacturing) – близь­ко 2 екса­бай­тів (2010 р.) [8].

Для розуміння усіх цих да­них ви­ко­ри­сто­ву­є­ться ін­стру­мен­та­рій роз­ши­ре­ної ана­лі­ти­ки (advanced analysis) – ін­те­ле­кту­аль­ний ана­ліз, пре­ди­ктив­на ана­лі­ти­ка, об’єктно орі­єн­то­ва­ний ана­ліз, ско­ринг у ре­жи­мі ре­аль­но­го ча­су, про­гно­зне мо де­лю­ва­н­ня, опти­мі­за­ція та ін. * [8, p. 675–677; 9]. За­вод­ські ме­не­дже­ри мо­жуть ви­ко­ри­сто­ву­ва­ти роз­ши­ре­ну ана­лі­ти­ку для гли­бо­ко­го за­ну­ре­н­ня в істо­ри­чні да­ні про ви­ро­бни­чі про­це­си, яке до­зво­ляє ви­яв­ля­ти та опти­мі­зу­ва­ти фа­кто­ри, що справ­ля­ють най­біль­ший вплив на кін­це­ві ре­зуль­та­ти. У ба­га­тьох гло­баль­них то ва­ро­ви­ро­бни­ків у ши­ро­ко­му ді­а­па­зо­ні га­лу­зей про­ми­сло­во­сті та гео­гра­фі­чних місць роз­та­шу­ва­н­ня вже є ве­ли­ка кіль­кість пер­вин­них ви­ро­бни­чих і рин­ко­вих да­них, отри­му­ва­них у ре­жи­мі ре­аль­но­го ча­су. Ви­ко­ри­сто­ву­ю­чи ін­те­гра­цію та ана­ліз та­ких ра­ні­ше ізо­льо­ва­них ма­си­вів (у то­му чи­слі сла­бо­стру­кту­ро­ва­них і не

IBM. Advanced Analytics / Ibm.com, 2017 [Еле­ктрон­ний ре­сурс]. – Ре­жим до­сту­пу : http:// www.ibm.com/analytics/us/en/technology/advanced analytics/ [Accessed 5 Jan. 2017].

стру­кту­ро­ва­них [7, p. 654]), во­ни ді­ста­ють мо­жли­вість про­по­ну­ва­ти но­ві важ ли­ві ідеї [9]. Уся отри­ма­на ін­фор­ма­ція ви­ко­ри­сто­ву­є­ться для прийня­т­тя рішень, по­бу­до­ва­них на да­них (data driven decision making – DDD) [10], як у сфе­рі по то­чних управ­лін­ських впли­вів, так і у стра­те­гі­чно­му управ­лін­ні рі­зно­ма­ні­тни­ми про­ми­сло­ви­ми си­сте­ма­ми [5, p. 9]. Та­кі рі­ше­н­ня до­зво­ли­ли, на­при­клад, фір­мам “Toyota”, “Fiat” і “Nissan” ско­ро­ти­ти час для роз­роб­ки но­вих мо­де­лей ав­то­мо­бі­лів на 30–50% [8].

У рам­ках смарт за­во­дів для оку­пно­сті за­трат на ство­ре­н­ня, екс­плу­а­та­цію, за без­пе­че­н­ня без­пе­ки і подаль­ший роз­ви­ток IIOT не­об­хі­дни­ми є ви­со­кі ре­зуль­та­ти, які мо­жуть бу­ти отри­ма­ні за ра­ху­нок:

1) кра­що­го вра­ху­ва­н­ня за­пи­тів спо­жи­ва­чів, які став­лять дедалі ви­щі ви­мо­ги до яко­сті про­ду­кції, їхньої актив­ної уча­сті в ди­зай­ні та про­е­кту­ван­ні то­ва­рів * , пе­ре хо­ду в цьо­му зв’яз­ку від ви­ро­бни­цтва ма­со­во­го до ін­ди­ві­ду­а­лі­зо­ва­но­го (за ін­ди­ві ду­аль­ни­ми за­мов­ле­н­ня­ми) із за­сто­су­ва­н­ням смарт си­стем управ­лі­н­ня вза­є­мо­від но­си­на­ми з клі­єн­та­ми ** ;

2) гну­чко­сті ви­со­ко­спе­ці­а­лі­зо­ва­но­го ав­то­ма­ти­зо­ва­но­го (з мі­ні­маль­ним втру ча­н­ням люд­сько­го фа­кто­ра) ви­ро­бни­цтва, по­бу­до­ва­но­го за де­цен­тра­лі­зо­ва­ним мо­дуль­ним прин­ци­пом і ада­пто­ва­но­го до швид­ко­го пе­ре­на­ла­го­дже­н­ня на ви­пуск са­ме тієї про­ду­кції, якої ни­ні по­тре­бує спо­жи­вач *** ;

3) за­сто­су­ва­н­ня аван­гар­дних ви­ро­бни­чих те­хно­ло­гій і ма­те­рі­а­лів, зда­тних у та­ких умо­вах (ін­ди­ві­ду­а­лі­за­ції та ви­ро­бни­чої гну­чко­сті) за­без­пе­чи­ти отри­ма­н­ня ви­со­ких ре­зуль­та­тів (на­при­клад, пе­ре­до­вої ро­бо­то­те­хні­ки, 3D дру­ку, ме­та­лів із за­да­ни­ми вла­сти­во­стя­ми і з ефе­ктом пам’яті, п’єзо­кри­ста­лів, на­но­ма­те­рі­а­лів та ін.) [11];

4) ви­ко­ри­ста­н­ня ви­со­ко­ква­лі­фі­ко­ва­но­го пер­со­на­лу, який зда­тний в рам­ках кі­бер­фі­зи­чних си­стем до ефе­ктив­но­го ви­ко­на­н­ня фун­кцій під­три­ма­н­ня і кон­тро лю ви­ро­бни­чо­го про­це­су, а та­кож має, крім те­хні­чних на­ви­чок, ва­жли­ві не­те­хні­чні ком­пе­тен­ції (зна­н­ня ан­глій­ської мо­ви, на­ви­чки прое­кт­но­го ме­не­джмен­ту, вмі­н­ня пра­цю­ва­ти в ко­ман­ді та ін.) [12].

Про­те смарт про­ми­сло­вість – це на­ба­га­то більше, ніж від­осо­бле­ні під­при­єм ства і про­ду­кти, які на них ство­рю­ю­ться. У си­сте­мі смарт про­ми­сло­во­сті заводи вза­є­мозв’яза­ні з до­слі­дни­ка­ми, роз­ро­бни­ка­ми, по­ста­чаль­ни­ка­ми, дистриб’юто ра­ми, спо­жи­ва­ча­ми та ін. че­рез ICT (мо­біль­ний ін­тер­нет, ін­тер­нет ре­чей, хмар­ні те­хно­ло­гії), зав­дя­ки чо­му фор­му­є­ться гло­баль­на ци­фро­ва пла­тфор­ма для по лі­пше­н­ня ко­ор­ди­на­ції та під­ви­ще­н­ня активності уча­сті усіх пар­тне­рів як в окре мих лан­цю­гах, так і в ці­лих ме­ре­жах ство­ре­н­ня вар­то­сті (рис. 3).

Го­лов­на ідея, яка сто­їть за всі­ма ци­ми ме­ре­же­ви­ми вза­є­мо­ді­я­ми, по­ля­гає в то­му, що опра­цю­ва­н­ня і ана­ліз де­таль­них да­них, отри­му­ва­них за до­по­мо­гою ІСТ у ре­жи­мі ре­аль­но­го ча­су про стан будь яко­го про­це­су або про­ду­кту – від за­мов­лен ня і до спо­жи­ва­н­ня го­то­вої про­ду­кції, дозволяють за­без­пе­чи­ти гну­чкість ви­роб ни­цтва у від­по­відь на змі­ни і ви­кли­ки зов­ні­шньо­го се­ре­до­ви­ща **** . Та­ким чи­ном,

* Smartindustry.nl. Smart industry. Dutch industry fit for the future. – 2014. – 63 p. – Р. 26 [Елек трон­ний ре­сурс]. – Ре­жим до­сту­пу : www.smartindustry.nl.

** Mckinsey Global Institute. The internet of things: mapping the value beyond the hype. – Mckinsey & Company, 2015. – 131 p. – Р. 60–61.

*** Smartindustry.nl. Smart industry. Dutch industry fit for the future. – 2014. – 63 p. – Р. 11 [Еле­ктрон­ний ре­сурс]. – Ре­жим до­сту­пу : www.smartindustry.nl.

**** CFE Media. Digital Report: IIOT. – Consulting Specifying Engineer Media, 2016. – 72 p. – Р. 51–52.

ін­фор­ма­ція, ге­не­ро­ва­на у рам­ках ін­те­ле­кту­аль­но­го ме­ре­же­о­рі­єн­то­ва­но­го під­хо­ду (network centric approach), який при­хо­дить на змі­ну лі­ній­ним вза­є­мо­ді­ям, стає до­да­тко­вим дже­ре­лом ство­ре­н­ня вар­то­сті, оскіль­ки до­зво­ляє * :

– про­е­кту­ва­ти і ви­пу­ска­ти са­ме те, що по­трі­бно: за те­хні­чни­ми ха­ра­кте­рис ти­ка­ми (спе­ци­фі­ка­ці­єю, які­стю, ди­зай­ном), об­ся­гом (скіль­ки не­об­хі­дно), стро ка­ми (ко­ли не­об­хі­дно), ре­сур­сною ефе­ктив­ні­стю (з яки­ми за­тра­та­ми не­об­хі­дно);

– ін­тен­си­фі­ку­ва­ти те­хно­ло­гі­чні та про­ду­кто­ві ін­но­ва­ції за ра­ху­нок отри­ман ня но­вих спо­лу­чень ра­ні­ше роз’єд­на­них да­них про зов­ні­шнє ото­че­н­ня і кра­ще розуміння ви­ро­бни­чих про­це­сів, мо­жли­во­стей по­ста­чаль­ни­ків і за­пи­тів спо­жи ва­чів.

Ви­со­кий по­тен­ці­ал смарт про­ми­сло­во­сті як ме­ре­жі смарт під­при­ємств, об’єд­на­них ICT, під­твер­джу­є­ться пра­кти­кою ві­до­мих під­при­ємств – на­при­клад, “Apple”, “Intel”, “Samsung” ** , “Exxonmobil”, “Procter and Gamble”, “Tata Motors Ltd”, “Shougang Steel” та ін. [13, p. 148–149]. При цьо­му, згі­дно з оцін­ка­ми фа­хів­ців, най­біль­ші ві­кна мо­жли­во­стей від­кри­ва­ю­ться для ско­ро­че­н­ня ча­су на­у­ко­во ви­роб ни­чо­го ци­клу (від роз­роб­ки но­вої про­ду­кції до її про­хо­дже­н­ня на рин­ки) (на 20– 50%), змен­ше­н­ня про­сто­їв уста­тку­ва­н­ня (на 30–50%), зни­же­н­ня за­трат на йо­го те­хні­чне об­слу­го­ву­ва­н­ня (на 10–40%) і ви­трат на утри­ма­н­ня ма­те­рі­аль­но те­хніч них за­па­сів (на 20–50%), під­ви­ще­н­ня про­ду­ктив­но­сті пра­ці за до­по­мо­гою ав­то ма­ти­за­ції її ро­зу­мо­вої скла­до­вої (на 45–55%) та ін. *** .

Smartindustry.nl. Smart industry. Dutch industry fit for the future. – [Еле­ктрон­ний ре­сурс]. – Ре­жим до­сту­пу : www.smartindustry.nl. ** Там же . – Р. 12, 32. *** Mckinsey & Company. Industry 4.0 at Mckinsey’s model factories. – Mckinsey & Company, Inc., 2016. – 11 p. – Р. 7. 2014. – 63 p. – Р. 17–18

Хо­ча, зви­чай­но, на пра­кти­ці ре­а­лі­зу­ва­ти усі ці можливості ду­же не­про­сто – тим більше, що ви­хі­дна си­ту­а­ція да­ле­ко не зав­жди від­по­від­ає ви­со­ким очі­ку­ван ням. Так, за да­ни­ми ком­па­нії “Ubisense” (по­ста­чаль­ни­ка те­хно­ло­гій IIOT і про грам­но­го за­без­пе­че­н­ня для про­ми­сло­вих під­при­ємств), до 10% її клі­єн­тів усе ще ви­тра­ча­ють по­ло­ви­ну ро­бо­чо­го дня на по­шу­ки не­об­хі­дно­го уста­тку­ва­н­ня і ви­ро­бів, 40% – не ма­ють да­них про ви­ро­бни­чі про­це­си в ре­жи­мі ре­аль­но­го ча­су, а 50% – не всти­га­ють сте­жи­ти за змі­на­ми в хо­ді цих про­це­сів. У сьо­го­дні­шніх ре­а­лі­ях на­віть у та­кій про­рив­ній га­лу­зі про­ми­сло­во­сті, як ав­то­мо­біль­на, IIOT ще не ді­став пов­но­го впро­ва­дже­н­ня, а існує у ви­гля­ді окре­мих “кі­бер­фі­зи­чних остро­вів” * . У ЄС в об ро­бній про­ми­сло­во­сті тіль­ки у менш як 20% під­при­ємств ви­со­кий і ду­же ви­со­кий ін­декс ци­фро­вої ін­тен­сив­но­сті (digital intensity index – DII) ** .

Та­ка си­ту­а­ція зу­мов­ле­на в то­му чи­слі бар’єра­ми на шля­ху роз­ви­тку смарт про ми­сло­во­сті: те­хні­чни­ми, еко­но­мі­чни­ми та ін­сти­ту­цій­ни­ми.

Те­хні­чні бар’єри ство­рю­ю­ться проблемами з комп’ютер­ни­ми ме­ре­жа­ми, їх су мі­сні­стю та без­пе­чні­стю. Як за­зна­ча­ють фа­хів­ці *** , ни­ні без­дро­то­ві ме­ре­жі не за сто­со­ву­ю­ться ши­ро­ко у кри­ти­чно ва­жли­вих до­да­тках, оскіль­ки є ще не до­ста­тньо на­дій­ни­ми, а дро­то­ві ме­ре­жі до­ро­го ко­шту­ють для вста­нов­ле­н­ня. У ба­га­тьох за во­дів про­сто від­су­тня ін­фра­стру­кту­ра, не­об­хі­дна для роз­по­всю­дже­н­ня да­них усе ре­ди­ні під­при­єм­ства, не ка­жу­чи вже про їх роз­по­всю­дже­н­ня між за­во­да­ми і по ста­чаль­ни­ка­ми на гло­баль­ній осно­ві. Без­пе­рерв­ний по­тік да­них між ма­ши­на­ми і від­да­ле­ни­ми комп’ютер­ни­ми си­сте­ма­ми в рам­ках IIOT ви­ма­гає да­ле­ких лі­ній зв’яз ку з ви­со­кою про­пу­скною зда­тні­стю. Во­дно­час у ба­га­тьох випадках, осо­бли­во у кра­ї­нах, що роз­ви­ва­ю­ться, заводи зна­хо­дя­ться за сотні кі­ло­ме­трів від ве­ли­ких міст з роз­ви­ну­тою те­ле­ко­му­ні­ка­цій­ною ін­фра­стру­кту­рою **** .

Для пов­но­го роз­кри­т­тя по­тен­ці­а­лу про­ми­сло­во­го ін­тер­не­ту кри­ти­чно ва­жли во за­без­пе­чи­ти розв’яза­н­ня про­блем су­мі­сно­сті від­по­від­них при­стро­їв і си­стем за до­по­мо­гою роз­роб­ки від­кри­тих стан­дар­тів, а та­кож впро­ва­дже­н­ня комп’ютер­них пла­тформ, на ба­зі яких різні си­сте­ми IIOT мо­жуть вза­є­мо­ді­я­ти, та ін. Але це, у свою чер­гу, за­го­стрює про­бле­ми кон­фі­ден­цій­но­сті. Від­кри­т­тя но­вих мо­жли­вос тей отри­ма­н­ня і збе­рі­га­н­ня ін­фор­ма­ції від мі­льяр­дів вза­є­мозв’яза­них при­стро­їв ство­рює для під­при­ємств про­бле­ми із за­по­бі­га­н­ням ви­то­ку і під­три­ма­н­ням ці­лі­сно­сті їх да­них, а для лю­дей – з не­до­тор­кан­ні­стю при­ва­тно­го жи­т­тя, за­хи­стом осо­би­стої та сі­мей­ної та­єм­ниць.

* CFE Media. Digital Report: IIOT. – Consulting Specifying Engineer Media, 2016. – 72 p. – Р. 50–53.

** Ін­декс ци­фро­вої ін­тен­сив­но­сті – це мі­кро­рів­не­вий по­ка­зник, який ха­ра­кте­ри­зує до сту­пність для під­при­єм­ства 12 рі­зних ци­фро­вих те­хно­ло­гій. До них на­ле­жать: ін­тер­нет, при найм­ні, для 50% зайня­тих; ви­ко­ри­ста­н­ня спе­ці­а­лі­стів з ІСТ; ши­ро­ко­сму­го­вий до­ступ до ін­тер не­ту (30 мбіт/с і ви­ще); мо­біль­ні ін­тер­нет при­строї, при­найм­ні, у 20% зайня­тих; на­яв­ність веб сай­ту; на­яв­ність веб сай­ту із су­ча­сни­ми фун­кці­я­ми; на­яв­ність со­ці­аль­них ме­діа; ERP; CRM; еле­ктрон­ний обмін ін­фор­ма­ці­єю з управ­лі­н­ня лан­цю­га­ми по­ста­вок; обо­рот еле­ктрон­ної ко мер­ції в роз­мі­рі по­над 1% за­галь­но­го обо­ро­ту; веб про­да­жі за мо­де­л­лю “бі­знес для споживача” (business to consumer – B2C) у роз­мі­рі, біль­шо­му від 10% за­галь­но­го об­ся­гу веб про­да­жів. Зна че­н­ня ін­де­ксу ва­рі­ює в ін­тер­ва­лі від 0 до 12 (Integration of Digital Technology in the EU 2016 / European Commissions, 2016 [Еле­ктрон­ний ре­сурс]. – Ре­жим до­сту­пу : ec.europa.eu/newsroom/ dae/document.cfm?action=display&doc_id=15811 [Accessed 18 Jan. 2017]).

*** CFE Media. Digital Report: IIOT. – Consulting Specifying Engineer Media, 2016. – 72 p. – Р. 52. **** Mckinsey Global Institute. The internet of things: mapping the value beyond the hype. – Mckinsey & Company, 2015. – 131 p. – Р. 72.

Еко­но­мі­чні бар’єри на шля­ху роз­ви­тку смарт про­ми­сло­во­сті пов’яза­ні з ви­со ки­ми ви­тра­та­ми на­ко­пи­че­н­ня та ре­но­ва­ції не­об­хі­дно­го фі­зи­чно­го і, осо­бли­во, ци­фро­во­го ка­пі­та­лу (ци­фро­вих ма­те­рі­аль­них і не­ма­те­рі­аль­них акти­вів * ), який від­по­від­ає те­хні­ко те­хно­ло­гі­чним ви­мо­гам про­ми­сло­во­го ін­тер­не­ту. Це зу­мов­лює не­об­хі­дність подаль­шо­го при­ско­ре­но­го зни­же­н­ня вар­то­сті ба­зо­во­го уста­тку­ван ня (да­тчи­ків, мі­кро­еле­ктро­ме­ха­ні­чних си­стем, за­со­бів ра­діо­ча­сто­тної іден­ти­фі ка­ції, дже­рел жив­ле­н­ня для сен­со­рів та ін. ** ), а та­кож ви­трат збе­рі­га­н­ня і опра­цю ва­н­ня “ве­ли­ких да­них” *** .

Сер­йо­зні про­бле­ми ви­ни­ка­ють і з люд­ським ка­пі­та­лом. Як уже за­зна­ча­ло­ся, смарт про­ми­сло­вість по­тре­бує ви­со­ко­ква­лі­фі­ко­ва­но­го пер­со­на­лу. Во­дно­час, за да ни­ми “Mckinsey Global Institute”, у 2020 р. де­фі­цит пра­ців­ни­ків з ви­щою осві­тою у сві­ті мо­же ста­но­ви­ти 38–40 млн. осіб, або 18% від по­треб ро­бо­то­дав­ців **** . Ба­га то в чо­му це зу­мов­ле­но швид­ким ста­рі­н­ням ро­бо­чої си­ли, осо­бли­во в Єв­ро­пі, Япо­нії та Ки­таї. А у США близь­ко 8% членів На­ціо­наль­ної асо­ці­а­ції про­ми­слов ців уже по­ві­дом­ля­ють про про­бле­ми із за­пов­не­н­ням ро­бо­чих місць, які за­ли­ша ються пі­сля звіль­не­н­ня пен­сіо­не­рів [8]. Але їх тре­ба не про­сто за­пов­ни­ти. Смарт про­ми­сло­вість ви­ма­гає но­вих ком­пе­тен­цій і но­вої си­сте­ми під­го­тов­ки ка­дрів (без пе­ре­рв­но­го на­вча­н­ня, сер­ти­фі­ка­ції) для ринку ци­фро­вих ва­кан­сій (кон­стру­кто­рів ро­бо­то­те­хні­ки, ме­не­дже­рів з мо­дер­ні­за­ції комп’ютер­них ме­реж, ін­же­не­рів си стем без­пе­ки цих ме­реж, спе­ці­а­лі­стів з “ве­ли­ких да­них”, роз­ши­ре­ної ана­лі­ти­ки та ін.) ***** .

Ін­сти­ту­цій­ні бар’єри для роз­ви­тку смарт про­ми­сло­во­сті ство­рю­ють стій­кі ор­га­ні­за­цій­ні ру­ти­ни (істо­ри­чно сфор­мо­ва­ні па­тер­ни по­ве­дін­ки груп ін­ди­ві­дів),

* Ци­фро­вий ка­пі­тал – це ре­сур­си, не­об­хі­дні для фун­кціо­ну­ва­н­ня і роз­ви­тку еко­но­мі­ки, що ба­зу­є­ться на ци­фро­вих комп’ютер­них те­хно­ло­гі­ях. Він ви­сту­пає у двох фор­мах: 1) ци­фро­ві ма­те­рі аль­ні акти­ви (сер­ве­ри, мар­шру­ти­за­то­ри, прин­те­ри та ін­ші фі­зи­чні при­строї в ком­пле­кті з від­по від­ни­ми комп’ютер­ни­ми про­гра­ма­ми); 2) ци­фро­ві не­ма­те­рі­аль­ні акти­ви (веб сай­ти; ав­тор­ські пра ва на ди­зайн, який би при­ва­блю­вав ко­ри­сту­ва­чів і під­ви­щу­вав їхній ци­фро­вий до­свід; “ноу хау” у ци­фро­во­му “за­хо­плен­ні” по­ве­дін­ки ко­ри­сту­ва­чів, ана­лі­зі “ве­ли­ких да­них”, за­сто­су­ван­ні роз­ши ре­ної ана­лі­ти­ки та ін.; ро­ял­ті за ви­ко­ри­ста­н­ня па­тен­тів і про­грам­них про­ду­ктів; брен­ди, ство­ре­ні зав­дя­ки ци­фро­вим те­хно­ло­гі­ям; то­що). За оцін­ка­ми спе­ці­а­лі­стів “Mckinsey & Company”, ци­фро вий ка­пі­тал стає одним з го­лов­них фа­кто­рів гло­баль­но­го еко­но­мі­чно­го зро­ста­н­ня. Ін­ве­сти­ції в ньо­го скла­да­ють уже по­над 8% номінального сві­то­во­го ВВП. При цьо­му на ін­ве­сти­ції у ци­фро­ві не­ма­те­рі­аль­ні акти­ви у сві­ті при­па­дає близь­ко 1/2, а в Ізра­ї­лі, Япо­нії, Шве­ції, Ве­ли­ко­бри­та­нії та США – близь­ко 2/3 вкла­день у ци­фро­ві ма­те­рі­аль­ні акти­ви [14].

** По­тен­ці­ал і тем­пи мо­жли­во­го про­гре­су у сфе­рі ви­го­тов­ле­н­ня еле­ктрон­них ком­по­нен­тів мо­жна при­бли­зно оці­ни­ти за до­по­мо­гою так зва­но­го “за­ко­ну Му­ра”, за­сно­ва­но­го на ем­пі­ри­чних спо­сте­ре­же­н­нях. Згі­дно з цим за­ко­ном, кіль­кість тран­зи­сто­рів, роз­мі­щу­ва­них на кри­ста­лі ін­те граль­ної схе­ми, по­вин­на по­дво­ю­ва­ти­ся ко­жні 24 мі­ся­ці, а їх вар­тість – за­ли­ша­ти­ся на то­му са­мо му рів­ні [15]. Пі­зні­ше по­ді­бні екс­по­нен­ці­аль­ні за­ле­жно­сті бу­ло ви­яв­ле­но та­кож для об­ся­гів пам’я ті за­пам’ято­ву­ю­чих при­стро­їв, для кількості та роз­мі­ру пі­ксе­лів у ци­фро­вих фо­то­апа­ра­тах та ін.

Одра­зу ж пі­сля про­по­ну­ва­н­ня ці­єї гі­по­те­зи у 1965 р. і пі­зні­ше ба­га­то ра­зів про­ро­ку­ва­ла­ся не­ми­ну­ча “смерть” за­ко­ну Му­ра, оскіль­ки в ре­аль­но­му сві­ті ні­що не мо­же зро­ста­ти без­кі­не­чно (див., на­при­клад: The Economist (2015). The end of Moore’s law [Еле­ктрон­ний ре­сурс]. – Ре­жим до­сту­пу : http://www.economist.com/blogs/economist explains/2015/04/economist explains 17 [Accessed 21 Jan. 2017]). Все ж до­сі зна­хо­ди­ли­ся та­кі те­хні­чні рі­ше­н­ня, які під­три­му­ва­ли чин­ність ці­єї ем­пі­ри­чної за­ле­жно­сті.

*** Mckinsey Global Institute. The internet of things: mapping the value beyond the hype. – Mckinsey & Company, 2015. – 131 p. – Р. 11.

**** Mckinsey Global Institute. The world at work: Jobs, pay, and skills for 3.5 billion people. Executive Summary. – Mckinsey & Company, Inc., 2012. – 12 p. – Р. 2.

***** World Economic Forum. Industrial Internet of Things: Unleashing the Potential of Connected Products and Services. – Cologny/geneva, Switzerland : World Economic Forum, 2015. – 39 p. – Р. 21–22.

які скла­да­ють ко­ле­ктив­ну пам’ять під­при­єм­ства і зни­жу­ють ви­тра­ти прийня­т­тя рішень у зви­чай­них умо­вах [16, p. 138–188]. Про­бле­ма в то­му, що у ви­ро­бни­чих про­це­сах, ве­де­них ін­те­ле­ктом і DDD, фа­хів­ці з ІСТ по­вин­ні ви­ко­ну­ва­ти цент раль­ну, лі­ди­ру­ю­чу роль з усіх на­пря­мів управ­лі­н­ня, яке те­пер пов’яза­не з ін­фор ма­ці­єю від фі­зи­чних при­стро­їв, роз­та­шо­ва­них “на під­ло­зі”. Цей прин­цип у ба га­тьох ме­не­дже­рів рі­зних рів­нів ви­кли­кає яв­ний ко­гні­тив­ний ди­со­нанс і ви­ма гає пе­ре­гля­ду уста­ле­них по­ве­дін­ко­вих па­тер­нів, не­об­хі­дність яко­го зу­мов­ле­на но­вим ба­че­н­ням ІСТ ін­фра­стру­кту­ри не про­сто як ін­кре­мен­таль­но­го до­пов­нен ня до вже існу­ю­чих си­стем управ­лі­н­ня, а як стра­те­гі­чної ін­ве­сти­ції * .

У шир­шо­му кон­текс­ті смарт про­ми­сло­вість мо­же сти­ка­ти­ся з пе­ре­шко­дою у ви­гля­ді в ці­ло­му не­спри­я­тли­во­го ін­сти­ту­цій­но­го се­ре­до­ви­ща. Но­ві бі­знес мо де­лі по­тре­бу­ють без­пе­рерв­них ін­но­ва­цій у сфе­рі то­ва­рів і по­слуг. Оскіль­ки ме ре­же­о­рі­єн­то­ва­ні ви­ро­бни­цтва ство­рю­ють шир­ші можливості та по­тік ін­фор­ма­ції збіль­шу­є­ться до без­пре­це­ден­тно­го рів­ня, то но­ві можливості ви­ни­ка­ти­муть і в май­бу­тньо­му. Кон­ку­рен­ція на сві­то­во­му ринку ви­ма­гає по­стій­них ін­но­ва­цій і пе­ред­ба­че­н­ня цих мо­жли­во­стей ** . Звід­си про­бле­ми в тих кра­ї­нах і ре­гіо­нах сві­ту, де рі­вень на­ціо­наль­них ін­ве­сти­цій у НДДКР за­ли­ша­є­ться низь­ким, де є сер­йоз ні пи­та­н­ня з при­во­ду за­хи­сту прав вла­сно­сті, при­му­су до ви­ко­на­н­ня кон­тра­ктів, ко­ру­пції та ін., а го­спо­да­рю­ю­чі суб’єкти зму­ше­ні ке­ру­ва­ти­ся “ко­ро­тки­ми пра ви­ла­ми” і оби­ра­ти рен­то­о­рі­єн­то­ва­ну по­ве­дін­ку, а не ін­но­ва­цій­ну.

В осно­ві успі­ху IIOT – сво­бо­да гло­баль­но­го зби­ра­н­ня і пе­ре­да­ва­н­ня “ве­ли­ких да­них”. Для за­без­пе­че­н­ня ефе­ктив­но­сті DDD не­об­хі­дним є ви­хід за ме­жі дер­жа ви. Але це яв­но су­пе­ре­чить ін­те­ре­сам еко­но­мі­чної по­лі­ти­ки ви­ро­щу­ва­н­ня на­ціо наль­них чем­піо­нів [17], ко­ли прі­о­ри­те­ту на­бу­ва­ють рі­ше­н­ня, ве­де­ні не те­хні­ко еко­но­мі­чни­ми да­ни­ми, а на­ціо­наль­ни­ми ін­те­ре­са­ми (Politically Driven Decision – PDD). Про­бле­ма в то­му, що прийня­т­тя DDD у гло­баль­но­му кон­текс­ті мо­же су­пе ре­чи­ти на­ціо­наль­но зу­мов­ле­ним PDD. На­віть у США, з їх по­ту­жною еко­но­мі кою, ви­ни­кли про­бле­ми у сві­ті гло­ба­лі­зо­ва­ної ін­ду­стрії, і те­пер во­ни зму­ше­ні ко ри­гу­ва­ти свою еко­но­мі­чну по­лі­ти­ку в кон­текс­ті про­ми­сло­во­го ре­шо­рин­гу і більш жорс­тко­го за­хи­сту на­ціо­наль­них ін­те­ре­сів *** . Один з мо­жли­вих шля­хів розв’я за­н­ня ці­єї про­бле­ми – пе­ре­хід від від­кри­то­сті IIOT у си­сте­мі не­на­дій­них гло­баль них зв’яз­ків, які силь­но за­зна­ють впли­ву по­лі­ти­ки, до вза­є­мо­ви­гі­дно­го спів­ро­біт ни­цтва та від­кри­то­сті у си­сте­мі ре­гіо­наль­них, ба­га­то­сто­рон­ніх і дво­сто­рон­ніх еко но­мі­чних від­но­син, де по­лі­ти­чний фа­ктор мо­жна по­ста­ви­ти під кон­троль.

Якщо за­зна­че­ні бар’єри вда­сться по­до­ла­ти, то в ці­ло­му пер­спе­кти­ви сві­то­вої смарт про­ми­сло­во­сті ма­ють ба­га­то­обі­ця­ю­чий ви­гляд. За да­ни­ми “Mckinsey &

* CFE Media. Digital Report: IIOT. – Consulting Specifying Engineer Media, 2016. – 72 p. – Р. 52–53.

** Smartindustry.nl. Smart industry. Dutch industry fit for the future. – 2014. – 63 p. – Р. 32 [Елек трон­ний ре­сурс]. – Ре­жим до­сту­пу : www.smartindustry.nl.

*** У сво­їй інав­гу­ра­цій­ній про­мо­ві но­вий пре­зи­дент США Д. Трамп так оха­ра­кте­ри­зу­вав цю про­бле­му: “Один за одним заводи бу­ли за­кри­ті та по­ки­ну­ли на­ші бе­ре­ги, на­віть не за­ми­слю­ю­чись про мільйони і мільйони ки­ну­тих аме­ри­кан­ських ро­бі­тни­ків. Ба­гат­ство на­шо­го се­ре­дньо­го кла­су бу­ло вир­ва­но з бу­дин­ків лю­дей і по­тім пе­ре­роз­по­ді­ле­но по всьо­му сві­ту. Але це бу­ло в ми­ну­ло­му. І те­пер ми ди­ви­мо­ся тіль­ки у май­бу­тнє. …Усі рі­ше­н­ня про тор­гів­лю, про по­да­тки, про ім­мі­гра­цію, з іно­зем­них справ бу­де прийня­то на ко­ристь аме­ри­кан­ських ро­бі­тни­ків і аме­ри­кан­ських сі­мей. Ми по­вин­ні за­хи­сти­ти на­ші кор­до­ни від руй­нів­них дій ін­ших кра­їн, які ви­пу­ска­ють на­ші про­ду­кти, об­кра­да­ють на­ші ком­па­нії та зни­щу­ють на­ші ро­бо­чі мі­сця. За­хист при­ве­де до біль­шо­го про­цві­та­н­ня і си­ли” (CNN. Inaugural address: Trump’s full speech. 2017 [Еле­ктрон­ний ре­сурс]. – Ре­жим до­сту пу : http://edition.cnn.com/2017/01/20/politics/trump inaugural address/ [Accessed 24 Jan. 2017]).

Company”, про­рив­ні те­хно­ло­гії ді­гі­та­лі­за­ції фі­зи­чно­го сві­ту ма­ють най­біль­ший по­тен­ці­ал са­ме у сфе­рі про­ми­сло­во­го ви­ро­бни­цтва. Ке­ру­ю­чись ана­лі­зом рі­зних ва­рі­ан­тів тем­пів по­ши­ре­н­ня IIOT, еко­но­мі­чни­ми і де­мо­гра­фі­чни­ми тен­ден­ці­я­ми, ймо­вір­ною ево­лю­ці­єю те­хно­ло­гій за де­ся­ти­рі­чний пе­рі­од, спе­ці­а­лі­сти ком­па­нії оці­ни­ли гло­баль­ний ефект від за­сто­су­ва­н­ня ін­тер­не­ту ре­чей в обро­бній про­мис ло­во­сті в ді­а­па­зо­ні від 0,9 трлн. до 2,3 трлн. дол. у 2025 р. До цьо­го ча­су те­хно­ло гі­я­ми IIOT бу­де охо­пле­но від 80 до 100% сві­то­вої обро­бної про­ми­сло­во­сті, а зу­мов­ле­не цим зни­же­н­ня опе­ра­цій­них ви­трат мо­же скла­сти 2,5–5% [11, p. 55].

Згі­дно з оцін­ка­ми спе­ці­а­лі­стів “General Electric Co.”, по­ши­ре­н­ня ме­реж про ми­сло­во­го ін­тер­не­ту у сві­ті до 2030 р. мо­же до­да­ти до сві­то­во­го ВВП близь­ко 15 трлн. дол. (у по­стій­них ці­нах 2005 р.). Іна­кше ка­жу­чи, ди­фу­зія смарт про­мис ло­во­сті у сві­ті, пов’яза­на з більш ви­со­ки­ми тем­па­ми зро­ста­н­ня про­ду­ктив­но­сті пра­ці, мо­же зге­не­ру­ва­ти до­да­тко­вий ВВП, екві­ва­лен­тний за роз­мі­ром сьо го­дні­шній еко­но­мі­ці США. Від­по­від­но, зро­стуть і се­ре­дні до­хо­ди на ду­шу на­се ле­н­ня, тоб­то до 2030 р. во­ни бу­дуть май­же на 1/5 ви­щи­ми, ніж при ба­зо­во­му сце на­рії без ура­ху­ва­н­ня про­ми­сло­во­го ін­тер­не­ту [5, p. 29–30].

Це – з одно­го бо­ку. А з ін­шо­го – ве­ли­ке по­ши­ре­н­ня смарт про­ми­сло­во­сті у сві­ті мо­же бу­ти пов’яза­не у то­му чи­слі з та­ким не­ба­жа­ним на­слід­ком, як за­гост ре­н­ня гло­баль­них про­блем не­рів­но­сті че­рез зро­ста­н­ня від­но­сної ва­жли­во­сті ви со­ко­опла­чу­ва­ної ква­лі­фі­ко­ва­ної пра­ці [18] при одно­ча­сно­му за­мі­щен­ні ма­ши­на ми ру­тин­ної пра­ці, яка зму­ше­на бу­де прийня­ти на се­бе основ­ний удар змін. Зни же­н­ня від­но­сних цін ін­ве­сти­цій­них то­ва­рів, пов’яза­не з до­ся­гне­н­ня­ми у сфе­рі ін­фор­ма­цій­них те­хно­ло­гій і комп’юте­ри­за­ції, вже сти­му­лю­ва­ло фір­ми до пе­ре­хо ду від пра­ці до ка­пі­та­лу, з огля­ду на що за остан­ні 35 ро­ків (по­рів­ня­но з по­ча­тком 80 х ро­ків ХХ ст.) у зна­чній біль­шо­сті кра­їн і га­лу­зей ін­ду­стрії спо­сте­рі­га­ли­ся змен ше­н­ня час­тки пра­ці в ці­ло­му в кор­по­ра­тив­ній до­да­ній вар­то­сті та, від­по­від­но, під­ви­ще­н­ня час­тки ка­пі­та­лу [19, p. 61].

Остан­ні до­ся­гне­н­ня у сфе­рі ро­бо­то­те­хні­ки, штучного ін­те­ле­кту і ма­шин­но­го на­вча­н­ня зна­ме­ну­ють со­бою на­ста­н­ня но­вої ери ав­то­ма­ти­за­ції, оскіль­ки ба­га­то ма­шин уже від­по­від­а­ють мо­жли­во­стям лю­ди­ни або на­віть пе­ре­вер­шу­ють їх у рі­зних ви­дах ро­біт (у то­му чи­слі тих, які ви­ма­га­ють ко­гні­тив­них зді­бно­стей). Ви­ко­на­ний “Mckinsey Global Institute” ана­ліз по­над 2000 спе­ці­аль­но­стей у рам­ках 800 рі­зних про­фе­сій по­ка­зав, що близь­ко по­ло­ви­ни від­по­від­ної пра­ці мо­же бу­ти за­мі­не­не на ма­ши­ни на осно­ві за­сто­су­ва­н­ня уже ві­до­мих те­хно­ло­гій * . Про­те це не обов’яз­ко во при­зве­де до зро­ста­н­ня гло­баль­но­го без­ро­бі­т­тя. Нав­па­ки, “сві­то­вій еко­но­мі­ці на­справ­ді бу­де по­трі­бний ко­жний ерг люд­ської пра­ці, на до­пов­не­н­ня до ро­бо­тів, для то­го, щоб по­до­ла­ти тен­ден­ції до де­мо­гра­фі­чно­го ста­рі­н­ня як у роз­ви­ну­тих кра­ї­нах, так і у кра­ї­нах, що роз­ви­ва­ю­ться” ** . Хо­ча, зви­чай­но, ха­ра­ктер пра­ці по ви­нен істо­тно змі­ни­тись, і пе­ре­ва­ги, оче­ви­дно, бу­дуть на бо­ці твор­чо­го STEM (Science, Technology, Engineering, Math) пер­со­на­лу, зда­тно­го роз­ро­бля­ти, освою ва­ти і об­слу­го­ву­ва­ти но­ві те­хно­ло­гії.

На­ре­шті, фун­да­мен­таль­не гео­еко­но­мі­чне зна­че­н­ня має та об­ста­ви­на, що “про­бле­ма спів­від­но­ше­н­ня “пра­ця – ка­пі­тал” ча­сто зо­бра­жу­є­ться як про­бле­ма “пра­ця – пра­ця”, з пре­тен­зі­я­ми в де­яких кра­ї­нах з роз­ви­ну­тою економікою з

* Mckinsey Global Institute. А future that works: automation, employment, and productivity. – Mckinsey & Company, 2017. – 135 р. – Р. vii. ** Там же . – Р. 2.

при­во­ду то­го, що кра­ї­ни, які роз­ви­ва­ю­ться, за­йма­ють їх ро­бо­чі мі­сця. Це сти­му лю­ва­ло не­прийня­т­тя від­кри­то­сті тор­гів­лі та за­кли­ки до про­те­кціо­ні­зму” [20]. І, як уже за­зна­ча­ло­ся, та­кі тен­ден­ції еко­но­мі­чної по­лі­ти­ки у сві­ті дій­сно спо­сте рі­га­ю­ться. Хо­ча не факт, що все це до­по­мо­же успі­ху про­це­сів про­ми­сло­во­го ре шо­рин­гу у роз­ви­ну­ті кра­ї­ни. По пер­ше, ни­ні­шній ін­ду­стрі­аль­ний лі­дер кра­їн, які роз­ви­ва­ю­ться, – Ки­тай – ду­же актив­но роз­ви­ває вла­сну сфе­ру НДДКР, що до­зво ляє йо­му вже не про­сто ко­пі­ю­ва­ти за­хі­дні те­хно­ло­гії, а про­су­ва­ти вла­сні (в то­му чи­слі ци­фро­ві) * . По дру­ге, смарт про­ми­сло­вість тя­жіє до споживача. А го­лов­них спо­жи­ва­чів (із се­ре­дньо­го кла­су) на рин­ках, які фор­му­ю­ться, стає дедалі біль ше [21], тоб­то у най­ближ­чі де­ся­ти­річ­чя час­тка та­ких кра­їн сві­ту пе­ре­ва­жа­ти­ме в цьо­му від­но­шен­ні. По тре­тє, в мі­сцях роз­мі­ще­н­ня смарт під­при­ємств ма­ють бу­ти не­об­хі­дні умо­ви у ви­гля­ді від­по­від­ної ін­фра­стру­кту­ри, до­сту­пно­го ка­пі­та­лу та пра­ці, а роз­ви­ну­ті кра­ї­ни в цьо­му від­но­шен­ні вже не зав­жди ви­гра­ють ′

** . Тут ва­жли­во під­кре­сли­ти, що смарт під­при­єм­ства істо­тно від­рі­зня­ю­ться від зви­чай­них за ви­ко­ри­сто­ву­ва­ни­ми фа­кто­ра­ми ви­ро­бни­цтва, що, у свою чер­гу, по зна­ча­ти­ме­ться в то­му чи­слі і на ви­бо­рі місць їх ало­ка­ції. Яки­ми у прин­ци­пі ма ють бу­ти про­пор­ції фа­кто­рів ви­ро­бни­цтва (ка­пі­тал ви­ро­бни­чий (транс­фор­ма­цій ний) – К ; ка­пі­тал ци­фро­вий (ін­фор­ма­цій­ний) – К ; пра­ця, пов’яза­на з фі­зич

Т І ним ка­пі­та­лом, – L ; пра­ця, пов’яза­на з ци­фро­вим ка­пі­та­лом, – L ), і якою мо­же

T І бу­ти їх від­но­сна ди­на­мі­ка – це вза­га­лі пи­та­н­ня від­кри­ті.

Ко­жне про­ми­сло­ве під­при­єм­ство мо­жна по­да­ти че­рез вза­є­мо­дію по­то­ків транс­фор­ма­ції ( T ) (пе­ре­роб­ки си­ро­вин­но­го “вхо­ду” на про­ду­кто­вий “ви­хід”) і по то­ків ін­фор­ма­ції ( I ), не­об­хі­дної для ор­га­ні­за­ції та управ­лі­н­ня про­це­са­ми транс фор­ма­ції. При цьо­му смарт під­при­єм­ство ( s ) від­рі­зня­є­ться від під­при­єм­ства зви чай­но­го ( u ) ви­ко­ри­ста­н­ням DDD, за­сно­ва­них на “ве­ли­ких да­них”, так що ∂ I / ∂ T >> ∂ I / ∂ T , (1)

s s u u

де

Але збіль­ше­н­ня по­то­ків ін­фор­ма­ції має сенс тіль­ки в то­му ви­пад­ку, якщо при­во­дить до ви­пе­ре­джа­ю­чо­го зро­ста­н­ня ефе­ктив­но­сті ви­ро­бни­цтва, тоб­то за умо­ви, що ∂ C / ∂ T << ∂ C / ∂ T , (2) s s u u

де – ви­тра­ти смарт під­при­єм­ства на ін­фор­ма­цію та транс­фор­ма­цію; – ви­тра­ти зви­чай­но­го під­при­єм­ства на ін­фор­ма­цію та транс­фор­ма­цію.

Оскіль­ки зв’яз­ки між I та T є яв­но не­лі­ній­ни­ми (а ско­рі­ше за все, ло­гі­сти­чно го ти­пу), то зна­хо­дже­н­ня тих па­ра­ме­трів, за яких ви­ко­ну­є­ться не­рів­ність (2), у ко­жно­му кон­кре­тно­му ви­пад­ку (з ура­ху­ва­н­ням об­ста­вин мі­сця і ча­су) ви­сту­пає не­три­ві­аль­ною за­да­чею.

The Economist (2016). China’s tech trailblazers. The Western caricature of Chinese internet firms needs a reboot [Еле­ктрон­ний ре­сурс]. – Ре­жим до­сту­пу : http://www.economist.com/news/leaders/ 21703371 western caricature chinese internet firms needs reboot chinau2019s tech trailblazers [Accessed 24 Jan. 2017].

** Ха­ра­ктер­ний при­клад із США. У 2012 р. на зу­стрі­чі з ке­рів­ни­ка­ми про­від­них те­хно­ло­гіч них ком­па­ній то­ді­шній пре­зи­дент США Ба­рак Оба­ма спи­тав у Сті­ва Джоб­са, чи мо­жна пе­ре­нес ти ви­ро­бни­цтво про­ду­кції “Apple” на­зад до Америки. Джобс від­по­вів, що зро­би­ти це не­мо­жли во, і ці ро­бо­чі мі­сця вже не по­вер­ну­ться. Го­лов­на при­чи­на по­ля­га­ла в то­му, що рі­вень роз­ви­тку ін­фра­стру­кту­ри, а та­кож до­сту­пність і си­сте­ма під­го­тов­ки ро­бо­чої си­ли (на­сам­пе­ред, ква­лі­фі ко­ва­них ін­же­не­рів) у США не від­по­від­а­ли по­тре­бам “Apple” [23] .

І в ці­ло­му мо­де­лю­ва­н­ня кі­бер­фі­зи­чних си­стем, зда­тне істо­тно зни­зи­ти ви­тра­ти їх вті­ле­н­ня “в ме­та­лі”, під­ви­щи­ти без­пе­чність і схо­рон­ність ко­жної з них, – це ду­же скла­дна про­бле­ма, яка ви­ма­гає об’єд­на­н­ня зу­силь вче­них і ви­ро­бни­чни­ків для ство ре­н­ня більш до­ско­на­лих ін­стру­мен­тів під­трим­ки за­сто­со­ву­ва­них на пра­кти­ці рі­зно ма­ні­тних (агент орі­єн­то­ва­них, імо­вір­ні­сних, фа­ктор­них та ін.) ме­то­дів мо­де­лю­ван ня (вклю­ча­ю­чи мо­ні­то­ринг і управ­лі­н­ня мо­де­ля­ми), а та­кож для до­три­ма­н­ня пра виль­них спів­від­но­шень між мо­де­ля­ми рі­зних рів­нів де­та­лі­за­ції та аб­стра­кції [22, р. 18]. При цьо­му пер­спе­ктив­ни­ми на­пря­ма­ми у роз­ви­тку мо­де­лю­ва­н­ня кі­бер фі­зи­чних си­стем є муль­ти­сфер­ні, муль­ти­ви­мір­ні та муль­ти­об’єктні мо­де­лі [22, р. 46].

Ви­снов­ки

У сві­ті про­ми­сло­вість зно­ву є акту­аль­ною і за­тре­бу­ва­ною [8], а смарт про ми­сло­вість – ще акту­аль­ні­шою і за­тре­бу­ва­ні­шою. Її мо­жна ви­зна­ча­ти по рі­зно­му, але в осно­ві успі­ху – гар­мо­ній­не по­єд­на­н­ня фі­зи­чно­го та ін­фор­ма­цій­но­го сві­тів, яке “роз­ми­ває” зви­чну ди­хо­то­мію між транс­фор­ма­ці­єю ма­те­рії та енер­гії (сфе рою ви­ро­бни­цтва), з одно­го бо­ку, і ви­ро­бни­цтвом ін­фор­ма­ції, що є атри­бу­том ма­те­рії та енер­гії (сфе­рою по­слуг), – з ін­шо­го. Су­ча­сний сві­то­вий до­свід роз­ви­тку ін­ду­стрії го­во­рить про те, що ма­те­рі­аль­не ви­ро­бни­цтво без роз­ши­ре­ної ін­фор ма­ції – це не­до­бре та не­ефе­ктив­но. Але й ін­фор­ма­ція без про­рив­но­го ма­те­рі­аль но­го ви­ро­бни­цтва – це теж не­до­бре і не­ефе­ктив­но, хо­ча са­ме ци­фро­ві те­хно­ло­гії ви­ро­бни­чих си­стем (у вза­є­мозв’яз­ку з 3D дру­ком, біо , на­но та ін­ши­ми про­рив ни­ми ме­то­да­ми та ін­стру­мен­та­ми) біль­шою мі­рою ви­зна­ча­ють спе­ци­фі­ку то­го, що те­пер іме­ну­ють “смарт про­ми­сло­ві­стю”.

Від ци­фро­вих те­хно­ло­гій, які дозволяють ін­те­гру­ва­ти но­ві по­то­ки ін­фор­ма­ції від сві­ту ре­чей в ін­ду­стрі­аль­ні лан­цю­ги ство­ре­н­ня вар­то­сті, по­хо­дять клю­чо­ві пе­ре ва­ги смарт під­при­ємств зокре­ма і смарт про­ми­сло­во­сті в ці­ло­му.

Для смарт під­при­ємств, які мо­жуть бу­ти ду­же рі­зни­ми за роз­мі­ра­ми (ма­ли ми, ве­ли­ки­ми, се­ре­дні­ми) і ви­да­ми про­ми­сло­вої ді­яль­но­сті, – це більш гну­чке ви­со­ко­те­хно­ло­гі­чне кі­бер­фі­зи­чне ви­ро­бни­цтво, що за­без­пе­чує то­чне на­ла­шту­ван ня на споживача (час поставки, кіль­кість, якість, ви­тра­ти ви­го­тов­ле­н­ня то­ва­ру), а та­кож грун­ту­є­ться на ви­ко­ри­стан­ні “ве­ли­ких да­них” і DDD управ­лін­ні.

Для смарт про­ми­сло­во­сті – це які­сний стри­бок у ко­о­пе­ра­ції та ко­ор­ди­на­ції ді­яль­но­сті смарт під­при­ємств, об’єд­на­них че­рез гло­баль­ні комп’ютер­ні ме­ре­жі з до­слі­дни­ка­ми, роз­ро­бни­ка­ми, по­ста­чаль­ни­ка­ми, дистриб’юто­ра­ми, кін­це­ви­ми спо­жи­ва­ча­ми та ін.

Пер­спе­кти­ви смарт про­ми­сло­во­сті в ці­ло­му – ве­ли­че­зні, як і пов’яза­ні з ни­ми ви­кли­ки і про­бле­ми (у то­му чи­слі у сфе­рах ін­фор­ма­цій­ної без­пе­чно­сті, зайня­то­сті та до­хо­дів). Але для ко­го са­ме ці пер­спе­кти­ви, а для ко­го – ви­кли­ки і про­бле­ми, пи­та­н­ня за­ли­ша­є­ться від­кри­тим.

В Україні си­ту­а­ція по­ки що скла­да­є­ться не най­кра­щим чи­ном. При­чи­на цьо­го по­ля­гає в ба­наль­них про­бле­мах з ін­но­ва­ці­я­ми, пов’яза­них з у ці­ло­му не­спри­я­тли вим ін­сти­ту­цій­ним се­ре­до­ви­щем, ко­ро­тки­ми пра­ви­ла­ми по­ве­дін­ки еко­но­мі­чних суб’єктів і низь­ки­ми ін­ве­сти­ці­я­ми у НДДКР * , на­слід­ком чо­го є в то­му чи­слі слаб­кі по­зи­ції на­шої дер­жа­ви у сві­ті за ін­де­ксом роз­ви­тку IСT (76 те мі­сце у 2016 р.) ** .

* European Commission. Peer Review of the Ukrainian Research and Innovation System. Horizon 2020 Policy Support Facility / Directorate General for Research and Innovation. – Luxembourg : Publications Office of the European Union, 2016. – 76 p. ** Itudata. ICT Development Index 2016 [Еле­ктрон­ний ре­сурс]. – Ре­жим до­сту­пу : http:// www.itu.int/net4/itu D/idi/2016/ [Accessed 24 Jan. 2017].

Хо­ча слід за­зна­чи­ти, що вже є пев­не про­су­ва­н­ня у спри­ян­ні роз­ви­тко­ві смарт про­ми­сло­во­сті за іні­ці­а­ти­вою “зни­зу” * . Що­до цен­траль­них ор­га­нів вла­ди, то Уря дом Укра­ї­ни на­мі­че­но прі­о­ри­те­тні дії у сфе­рі еко­но­мі­ки на пе­рі­од до 2020 р. ** , які мо­жуть за­че­пи­ти в то­му чи­слі і смарт про­ми­сло­вість. Але тут ви­ни­ка­ють за­пи­тан ня. По пер­ше, у зв’яз­ку з тим, що в роз­ро­бле­но­му пла­ні смарт про­ми­сло­вість (Ін­ду­стрія 4.0, про­ми­сло­вий ін­тер­нет ре­чей, про­рив­не ді­гі­та­лі­зо­ва­не ви­ро­бниц тво то­що) – на від­мі­ну від пла­нів дій США, Ки­таю, кра­їн ядра ЄС та ін­ших ін­дуст рі­аль­них лі­де­рів – вза­га­лі не роз­гля­да­є­ться, і тим більше як на­ціо­наль­на стра­те­гіч на ін­ве­сти­ція. По дру­ге, у зв’яз­ку з проблемами за­без­пе­че­н­ня ре­аль­ної не­за­леж но­сті ор­га­нів, від­по­від­аль­них за ін­но­ва­цій­ний роз­ви­ток у ці­ло­му і про­ми­сло­во­сті зокре­ма, від спо­тво­рю­ю­чо­го впли­ву по­то­чної по­лі­ти­чної кон’юн­кту­ри. По тре­тє, у зв’яз­ку з ві­до­ми­ми не­до­лі­ка­ми в си­сте­мі під­го­тов­ки та пе­ре­пі­дго­тов­ки STEM пер­со­на­лу. І на­ре­шті, по че­твер­те (що вже ста­ло зви­чним в Україні), у зв’яз­ку з обме­же­ні­стю на­яв­них у уря­ду і суб’єктів го­спо­да­рю­ва­н­ня фі­нан­со­вих ре­сур­сів, які з рі­зних при­чин бу­ли осо­бли­во ви­сна­же­ні в остан­ні ро­ки.

Оче­ви­дно, що всі ці пе­ре­шко­ди не­об­хі­дно по­слі­дов­но до­ла­ти у кон­текс­ті роз в’яза­н­ня стра­те­гі­чних зав­дань під­ви­ще­н­ня яко­сті про­ми­сло­во­го зро­ста­н­ня і точ но­го на­ла­го­дже­н­ня на­ціо­наль­но­го ви­ро­бни­цтва, яке під­ля­гає онов­лен­ню на ба­зі ICT, IIOT і DDD управ­лі­н­ня, на по­тре­би спо­жи­ва­чів (вну­трі­шніх і зов­ні­шніх, на сам­пе­ред, єв­ро­пей­ських), а не про­сто від­нов­ле­н­ня йо­го об­ся­гів на існу­ю­чій те­хні ко те­хно­ло­гі­чній осно­ві. Для цьо­го, у свою чер­гу, слід: – по пер­ше, ви­хо­ди­ти з хо­лі­сти­чно про­сто­ро­во­го ба­че­н­ня про­блем роз­ви­тку на­ціо­наль­ної про­ми­сло­во­сті та не­об­хі­дно­сті до­три­ма­н­ня за­ко­но­мір­но­стей ко­е­во лю­ції со­ці­аль­но еко­но­мі­чної, те­хні­ко те­хно­ло­гі­чної, со­ціо­куль­тур­ної та еко­ло­гіч ної про­сто­ро­вих си­стем, оскіль­ки ці за­ко­но­мір­но­сті не є за­галь­но­сві­то­ви­ми, а за ле­жать від ін­ди­ві­ду­аль­них об­ста­вин роз­ви­тку кра­ї­ни у про­сто­рі та ча­сі, і са­ме во­ни ви­зна­ча­ють спе­ци­фі­ку по­ста­нов­ки ці­лей і спосо­бів їх до­ся­гне­н­ня на да­но­му йо­го ета­пі;

– по дру­ге, актив­но ви­ко­ри­сто­ву­ва­ти при ви­бо­рі основ­них на­пря­мів і ме­ха ні­змів ста­нов­ле­н­ня на­ціо­наль­ної смарт про­ми­сло­во­сті пе­ре­ва­ги віль­ної тор­гів­лі в рам­ках ба­га­то­сто­рон­ніх (у пер­шу чер­гу, з ЄС) і дво­сто­рон­ніх між­на­ро­дних до­го во­рів, можливості по­си­ле­н­ня єв­ро­пей­сько­го ін­сти­ту­цій­но­го ти­ску для при­ско ре­н­ня про­гре­сив­них ор­га­ні­за­цій­но управ­лін­ських, те­хні­ко те­хно­ло­гі­чних і струк тур­но га­лу­зе­вих транс­фор­ма­цій, а та­кож вбу­до­ву­ва­н­ня в Єв­ро­пей­ський єди­ний ци­фро­вий ри­нок (Digital Single Market) і в Єв­ро­пей­ську ді­гі­та­лі­зо­ву­ва­ну ін­дуст рію (Digitising European Industry) [22, p. 9];

– по тре­тє, вра­хо­ву­ва­ти кон­ку­рен­тні пе­ре­ва­ги не тіль­ки но­во­ство­рю­ва­них кі­бер­фі­зи­чних си­стем, але й уже на­яв­них ви­ро­бництв і ре­сур­сів, бе­ру­чи до ува­ги, що в су­ча­сній еко­но­мі­ці жо­дна га­лузь про­ми­сло­во­сті не мо­же апрі­о­рі роз­гля­да тись як пе­ре­до­ва або від­ста­ла, а в ко­жній з них мо­жуть бу­ти під­при­єм­ства як з пе­ре­до­ви­ми ді­гі­та­лі­зо­ва­ни­ми, так і з від­ста­ли­ми ви­ро­бни­чи­ми те­хно­ло­гі­я­ми і си

Кон­фе­рен­ція Connecting IT & OT – звіт / Асо­ці­а­ція Під­при­ємств Про­ми­сло­вої Ав­то­ма ти­за­ції Укра­ї­ни, 2016 [Еле­ктрон­ний ре­сурс]. – Ре­жим до­сту­пу : http://appau.org.ua/ru/ Conferencya_connecting_it_&_ot zvit [Accessed 24 Jan. 2017].

** Прем’єр мі­ністр пре­зен­ту­вав про­ект Се­ре­дньо­стро­ко­во­го пла­ну прі­о­ри­те­тних дій Уря­ду на пе­рі­од до 2020 ро­ку / Уря­до­вий пор­тал, 2016 [Еле­ктрон­ний ре­сурс]. – Ре­жим до­сту­пу : http:// www.kmu.gov.ua/control/uk/publish/article?art_id=249628227 [Accessed 24 Jan. 2017].

сте­ма­ми управ­лі­н­ня; то­му акцен­ти в дер­жав­ній про­ми­сло­вій по­лі­ти­ці ма­ють бу­ти пе­ре­не­се­ні з рів­ня га­лу­зей на рі­вень під­при­ємств та їх про­сто­ро­вих агло­ме­ра­цій.

Спи­сок ви­ко­ри­ста­ної лі­те­ра­ту­ри

1. Зба­раз­ська Л.О. Не­о­ін­ду­стрі­а­лі­за­ція в Україні: кон­цепт на­ціо­наль­ної мо де­лі // Еко­но­мі­ка про­ми­сло­во­сті. – 2016. – № 3. – С. 5–32.

2. Lazi H., Fettke P., Kemper H. G., Feld T., Hoffmann M. // Business & Information Systems Engineering. – 2014. – Vol. 6. – № 4. – P. 239–242.

3. Schwab К. The Fourth Industrial Revolution. What It Means and How to Respond // Foreign Affairs. – 2015. – 12 December.

4. Industrial Internet of Things: Cybermanufacturing Systems ; [S. Jeschke, C. Brecher, H. Song, D.rawat (Еds.)]. – Switzerland : Springer International Publishing, 2017. – 715 p.

5. Evans P., Annunziata M. Industrial Internet: Pushing the Boundaries of Minds and Machines. – Fairfield, CT : General Electric Co., 2012.

6. Yin S., Kaynak O. Big Data for Modern Industry: Challenges and Trends // Proceedings of the IEEE. – 2015. – Vol. 103. – № 2. – P. 136–143.

7. Hu H., Wen Y., Chua T. S., Li X. Towards scalable systems for big data analytics: A technology tutorial // IEEE Access. – 2014. – Vol. 2. – P. 652–687.

8. Baily M. N., Manyika J. Is Manufacturing “Cool” Again? / Project Syndicate, 2013 [Еле­ктрон­ний ре­сурс]. – Ре­жим до­сту­пу : https://www.project syndicate.org/ commentary/skills and workers in the new age of manufacturing by martin n baily and james manyika?barrier=accessreg [Accessed 4 Jan. 2017].

9. Auschitzky E., Hammer M., Rajagopaul A. How big data can improve manu facturing / Mckinsey & Company, 2014 [Еле­ктрон­ний ре­сурс]. – Ре­жим до­сту­пу : http://www.mckinsey.com/business functions/operations/our insights/how big data can improve manufacturing [Accessed 4 Jan. 2017].

10. Jagadish H. V., Gehrke J., Labrinidis A. et al. Big Data and Its Technical Challenges. Exploring the inherent technical challenges in realizing the potential of Big Data // Communications of the ACM. – 2014. – Vol. 57. – № 7. – P. 652–687.

11. Manyika J., Chui M., Bughin J. et al. Disruptive technologies: Advances that will transform life, business, and the global economy. – Mckinsey Global Institute, 2013. – 162 p.

12. Holtgrewe U. New new technologies: the future and the present of work in information and communication technology // New Technology, Work and Employment. – 2014. – Vol. 29. – № 1. – P. 9–24.

13. Davisa J., Edgarb T., Porterc J., Bernadend J., Sarli M. Smart manufacturing, manufacturing intelligence and demand dynamic // Computers and Chemical Engineering. – 2012. – Vol. 47. – P. 145–156.

14. Bughin J., Manyika J. Measuring the full impact of digital capital // Mckinsey Quarterly. – 2013. – July.

15. Moore G. Cramming More Components onto Integrated Circuits // Proceedings of the IEEE. – 1998. – Vol. 86. – № 1. – P. 82–85.

16. Нель­сон Р., Уин­тер C. Эво­лю­ци­он­ная те­о­рия эко­но­ми­че­ских изме­не­ний ; [пер. с англ.]. – М. : Де­ло, 2002. – 536 с.

17. Chang H. J. Bad Samaritans: The Myth of Free Trade and the Secret History of Capitalism. – New York : Bloomsbury Press, 2008. – 256 p.

18. Brynjolfsson E., Mcafee A., Spence M. New World Order: Labor, Capital, and Ideas in the Power Law Economy // Foreign Affairs. – 2014. – Vol. 93. – № 4.

19. Karabarbounis L., Neiman B. The Global Decline of the Labor Share // The Quarterly Journal of Economics. – 2014. – Vol. 129. – № 1. – P. 61–103.

20. Basu K., Bourguignon F., Lin J.Y. A New Year’s Development Resolution / Project Syndicate, 2016 [Еле­ктрон­ний ре­сурс]. – Ре­жим до­сту­пу : https://www.project syndicate.org/commentary/update development policy inequality by kaushik basu et al 2016 12 [Accessed 21 Jan. 2017].

21. Kochhar R. A Global Middle Class Is More Promise than Reality / Pew Research Center, 2015 [Еле­ктрон­ний ре­сурс]. – Ре­жим до­сту­пу : http://www.pewglobal.org/ 2015/07/08/a global middle class is more promise than reality/ [Accessed 5 Jan. 2017].

.. 22. Reiman M., Ruckriegel C. (Lead authors). ROAD2CPS. Priorities and Recommendations for Research and Innovation in Cyber Physical Systems. – Steinbeis Europa Zentrum: Steinbeis Edition, 2017. – 56 p.

23. Duhigg C., Bradsher K. How the U.S. Lost Out on iphone Work // The New York Times. – 2012. – Jan. 21 [Еле­ктрон­ний ре­сурс]. – Ре­жим до­сту­пу : http://www. nytimes.com/2012/01/22/business/apple america and a squeezed middle class.html?_r=1&hp=&pagewanted=all [Accessed 29 Jan. 2017].

References

1. Zbarazska L.O. Neoindustrializatsiya v Ukraini: kontsept natsional’noi modeli [Neoindustrialization in Ukraine: concept of national model]. Ekonomika promyslovosti – The Economy of Industry Journal , 2016, No. 3, pp. 5–32 [in Ukrainian].

2. Lazi H., Fettke P., Kemper H. G., Feld T., Hoffmann M. Business & Information Systems Engineering , 2014, Vol. 6, No. 4, pp. 239–242.

3. Schwab К. The Fourth Industrial Revolution. What It Means and How to Respond. Foreign Affairs , 2015, 12 December.

4. Industrial Internet of Things: Cybermanufacturing Systems. S. Jeschke, C. Brecher, H. Song, D. Rawat (Еds.). Switzerland, Springer International Publishing, 2017.

5. Evans P., Annunziata M. Industrial Internet: Pushing the Boundaries of Minds and Machines. Fairfield, CT, General Electric Co., 2012.

6. Yin S., Kaynak O. Big Data for Modern Industry: Challenges and Trends. Proceedings of the IEEE , 2015, Vol. 103, No. 2, pp. 136–143.

7. Hu H., Wen Y., Chua T. S., Li X. Towards scalable systems for big data analytics: A technology tutorial. IEEE Access , 2014, Vol. 2, pp. 652–687.

8. Baily M. N., Manyika J. Is Manufacturing “Cool” Again? Project Syndicate , 2013, available at: https://www.project syndicate.org/commentary/skills and workers in the new age of manufacturing by martin n baily and james manyika?barrier= accessreg.

9. Auschitzky E., Hammer M., Rajagopaul A. How big data can improve manufacturing. Mckinsey & Company, 2014, available at: http://www.mckinsey.com/ business functions/operations/our insights/how big data can improve manufacturing.

10. Jagadish H. V., Gehrke J., Labrinidis A. et al. Big Data and Its Technical Challenges. Exploring the inherent technical challenges in realizing the potential of Big Data. Communications of the ACM , 2014, Vol. 57, No. 7, pp. 652–687.

11. Manyika J., Chui M., Bughin J. et al. Disruptive technologies: Advances that will transform life, business, and the global economy. Mckinsey Global Institute, 2013.

12. Holtgrewe U. New new technologies: the future and the present of work in information and communication technology. New Technology, Work and Employment , 2014, Vol. 29, No. 1, pp. 9–24.

13. Davisa J., Edgarb T., Porterc J., Bernadend J., Sarli M. Smart manufacturing, manufacturing intelligence and demand dynamic. Computers and Chemical Engineering , 2012, Vol. 47, pp. 145–156.

14. Bughin J., Manyika J. Measuring the full impact of digital capital. Mckinsey Quarterly , 2013, July.

15. Moore G. Cramming More Components onto Integrated Circuits. Proceedings of the IEEE , 1998, Vol. 86, No. 1, pp. 82–85.

16. Nelson R., Winter S. Evolyutsionnaya Teoriya Ekonomicheskikh Izmenenii [An Evolutionary Theory of Economic Change]. Moscow, Delo, 2002 [in Russian].

17. Chang, H. J . Bad Samaritans: The Myth of Free Trade and the Secret History of Capitalism. New York, Bloomsbury Press, 2008.

18. Brynjolfsson E., Mcafee A., Spence M. New World Order: Labor, Capital, and Ideas in the Power Law Economy. Foreign Affairs , 2014, Vol. 93, No. 4.

19. Karabarbounis L., Neiman B . The Global Decline of the Labor Share. The Quarterly Journal of Economics , 2014, Vol. 129, No. 1, pp. 61–103.

20. Basu K., Bourguignon F., Lin J.Y. A New Year’s Development Resolution. Project Syndicate , 2016, available at: https://www.project syndicate.org/commentary/update development policy inequality by kaushik basu et al 2016 12.

21. Kochhar R. A Global Middle Class Is More Promise than Reality. Pew Research Center, 2015, available at: http://www.pewglobal.org/2015/07/08/a global middle class is more promise than reality/.

.. 22. Reiman M., Ruckriegel C. (Lead authors). ROAD2CPS. Priorities and Recommendations for Research and Innovation in Cyber Physical Systems. Steinbeis Europa Zentrum, Steinbeis Edition, 2017.

23. Duhigg C., Bradsher K. How the U.S. Lost Out on iphone Work. The New York Times , 2012, Jan. 21, available at: http://www.nytimes.com/2012/01/22/business/apple america and a squeezed middle class.html?_r=1&hp=&pagewanted=all.

Ста­т­тя на­ді­йшла до ре­да­кції 15 лю­то­го 2017 р.

Newspapers in Ukrainian

Newspapers from Ukraine

© PressReader. All rights reserved.