Разработан подход к оценке соответствия промышленного производства отдельных предприятий в частности и экономики в целом критериям смарт-индустриализации, а также выполнена оценка с использованием этого подхода степени смартизации экономик различных развитых стран и Украины. В настоящее время не существует подходов, позволяющих достаточно объективно оценить уровень смарт-индустриализации экономики страны в целом или отдельных предприятий. Поскольку внедрение смарт-технологий (большие данные, Интернет вещей, умные датчики и т.п.) сопровождается ростом инвестиций в компьютерное программное обеспечение и базы данных (КПО и БД), в основу такого критерия оценки уровня смартизации может быть положен показатель инвестиций в КПО и БД или же стоимость используемых КПО и БД в производстве, который будет прямо коррелировать со сложностью решаемых кибернетическими системами задач. Показана целесообразность использования соотношения стоимости КПО и БД со стоимостью машин и оборудования («смартизация» капитала) и соотношения стоимости КПО и БД с добавленной стоимостью («смартоёмкость» производства). Эти соотношения составляют основу искомого обобщенного показателя соответствия промышленных предприятий критериям смарт-индустриализации. Полученный показатель обладает рядом достоинств: он прост в вычислении, полученные оценки устойчивы и надежны, не требователен к сопоставимости исходных данных, может рассматриваться в динамике, инвариантен к масштабу производства и может рассчитываться как для отдельных предприятий, так и для отрасли или экономики в целом.Показатель апробирован на данных Австралии, Германии, Чехии и Украины, при этом моделирование для Украины осложнено тем, что официальная статистика по стоимости КПО и БД для перерабатывающей промышленности отсутствует. Анализ результатов моделирования позволил сделать вывод о том, что Украина осталась в стороне от развернувшейся в развитых странах смарт-индустриализации: инвестиции в машины и оборудование не сопровождаются инвестициями в создание программной среды смарт-промышленности. Разработанные показатели могут использоваться при обосновании управленческих решений как на микро-, так и на макроуровне, в частности, для определения направлений инвестирования, проведения сравнения с ведущими экономиками и компаниями, а также для оценки эффективности государственной политики в области смарт-индустриализации.
Розроблено підхід до оцінки відповідності промислового виробництва окремих підприємств й економіки загалом критеріям смарт-індустріалізації, а також виконано оцінку з використанням цього підходу ступеня смартизації економік розвинутих країн і України. У даний час не існує підходів, що дозволяють достатньо об'єктивно оцінити рівень смарт-індустріалізації економіки країни в цілому або окремих підприємств. Оскільки впровадження смарт-технологій (великі дані, Інтернет речей, розумні датчики тощо) супроводжується зростанням інвестицій у комп'ютерне програмне забезпечення та бази даних (КПЗ і БД), в основу такого критерію оцінки рівня смартизації може бути покладений показник інвестицій в КПЗ і БД або ж вартість використовуваних КПЗ і БД у виробництві, який буде прямо корелювати зі складністю вирішуваних кібернетичними системами задач. Показано доцільність використання співвідношення вартості КПЗ і БД з вартістю машин і устаткування («смартизація» капіталу) та співвідношення вартості КПЗ і БД із доданою вартістю («смартомісткість» виробництва). Ці співвідношення становлять основу шуканого узагальнюючого показника відповідності промислових підприємств критеріям смарт-індустріалізації. Отриманий показник має низку переваг: він є простим в обчисленні, одержані оцінки - стійкі та надійні, він не вимогливий до порівнянності вихідних даних, може розглядатися в динаміці, інваріантний до масштабу виробництва та може розраховуватися як для окремих підприємств, так і для галузі або економіки загалом.Показник апробований на даних Австралії, Німеччини, Чехії та України, при цьому моделювання для України ускладнено тим, що офіційна статистика щодо вартості КПЗ і БД для переробної промисловості відсутня. Аналіз результатів моделювання дозволив дійти висновку про те, що Україна залишилася осторонь від смарт-індустріалізації, яка розгорнулася в розвинених країнах: інвестиції в машини й обладнання не супроводжуються інвестиціями у створення програмного середовища смарт-промисловості. Розроблені показники можуть використовуватися при обґрунтуванні управлінських рішень як на мікро-, так і на макрорівні, зокрема, для визначення напрямів інвестування, порівняння з провідними економіками і компаніями, а також для оцінки ефективності державної політики у сфері смарт-індустріалізації.
In the paper an approach to assessing the conformity of industrial production, individual enterprises in particular and the economy as a whole has been developed in accordance with the smart industrialization criteria, as well as the level of smartization of advanced countries’ economies and Ukrainian economy has been assessed using this approach.Currently, there are no approaches that allow a fairly objective assessment of the smart industrialization level of a country's economy or individual enterprises. Given that the introduction of smart technologies (big data, the Internet of things, smart sensors, etc.) is accompanied by an increase in investments in computer software and databases (software and DB), these investments or the costs of software and DB, used in manufacturing, which will directly correlate with the complexity of the tasks, solved by cybernetic systems, should become the base for evaluating the level of smartness. The paper shows the feasibility of using the ratio of software and DB costs to costs of machinery and equipment (“smartization” of capital) and the ratio of software and DB costs to the value added (“smart intensity” of manufacturing). These proportions have been used as the basis of the required composite indicator of industrial enterprises’ compliance with the smart industrialization criteria. The obtained indicator has a number of advantages: it’s simple to calculate; the obtained estimates are stable and reliable; it doesn’t require the initial data to be comparable; it can be analyzed over time; it’s invariant to the scale of manufacturing and can be calculated both for individual enterprises and for the industry or economy as a whole.The indicator was tested on data from Australia, Germany, the Czech Republic and Ukraine, while modeling for Ukraine was complicated by the lack of official statistics on the value of software and DB for the manufacturing industry. The analysis of the modeling results led to the conclusion that Ukraine lags behind the advanced economies in terms of smart industrialization: investments in machinery and equipment are not accompanied by investments in the creation of the software environment of the smart industry. The created indicators can be used to substantiate managerial decisions at both the micro and macro levels, in particular - to determine directions of investments, compare with advanced economies and companies, and also to assess the effectiveness of government policies in the smart industrialization.
