АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ ПОДХОДОВ К УПРАВЛЕНИЮ СТОИМОСТЬЮ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА В ИНСТРУМЕНТАЛЬНОМ ПРОИЗВОДСТВЕ

Целью статьи является изучение условий цифровой трансформации и политики импортозамещения перед российским инструментальным производством, когда остро встает задача повышения экономической эффективности на всех этапах жизненного цикла продукции. Управление стоимостью жизненного цикла выступает ключевым механизмом обеспечения конкурентоспособности, однако системный анализ современных подходов к управлению стоимостью жизненного цикла применительно к инструментальной отрасли России практически отсутствует. Цель настоящей работы заключается в критическом осмыслении новейших методик управления стоимостью жизненного цикла и определении их релевантности для отечественного инструментального производства. В рамках исследования проведен сравнительный анализ четырех подходов: калькуляционного инструмента прогнозирования затрат, методологии клиентоориентированных сервисных систем, индикатора совокупной стоимости владения, а также киберфизической системы умного производства. Оценка выполнялась по единой системе критериев, включающей область рассмотрения, целостность модели данных, систематический сбор, анализ и обработку данных, наличие сценариев применения. Установлено, что ни один из рассмотренных подходов в полной мере не решает задачу управления стоимостью на основе эксплуатационных данных. Наиболее критичным пробелом является отсутствие развитых методов предиктивной аналитики, позволяющих преобразовывать накопленную информацию в прогнозы остаточного ресурса и экономически обоснованные управленческие решения. Выделены конструктивные элементы, пригодные для синтеза нового подхода, и обоснована необходимость разработки методологии, интегрирующей покомпонентный мониторинг состояния оснастки, статистический анализ данных и прогнозное моделирование с учетом специфики российского машиностроения. Дальнейшие исследования автора направлены на разработку методологии, объединяющей покомпонентный мониторинг состояния оснастки в реальном масштабе времени, статистический анализ накопленных данных и экономико-математическое моделирование, нацеленное на формирование предиктивных управленческих решений.