Цифровая тень как инструмент для исследования отрасли

Цифровизация способна кардинально изменить как производственные процессы, так и систему взаимоотношений между экономическими субъектами. Согласно современным представлениям результатом цифровизации будет повсеместное применение цифровых моделей реальных объектов (цифровых двойников), от качества которых будет полностью зависеть конкурентоспособность той или иной экономической структуры. По этой причине все данные о цифровом двойнике автоматически становятся коммерческой тайной. В такой ситуации внешние исследователи могут анализировать только видимые проявления двойников – цифровые следы, отпечатки и тени. Целью статьи является формализация понятия «цифровая тень» и исследование перспектив применения этого понятия в отраслевом экономическом анализе. Объектом исследования является грузовой транспорт. В статье утверждается, что цифровой двойник состоит из трех компонентов: технологии физической перевозки (информация первого рода), технологии согласования экономических интересов (информация второго рода); технологии долгосрочного управления грузоотправителями и грузополучателями (информация третьего рода). Исходя из этого, цифровая тень представляет собой инверсию цифрового двойника по каждому его компоненту. Предложена модель цифрового двойника и соответствующей ему цифровой тени. Данная модель применена к автомобильному, железнодорожному и трубопроводному транспорту России. При этом цифровая тень дана в минимально возможном разрешении – в бинарной оценке составляющих каждого вида информации. Предполагается, что полученная цифровая тень дает возможность проводить анализ в первом приближении, а также создает основания для выявления долгосрочных причинно-следственных связей и прогнозирования.

1. Анфиногенов А.Ю., Кирякин В.Ю., Виноградов С.А., Ляшко О.В., Понарин Л.Н., Мугинштейн Л.А. (2012). Имитационное моделирование в задачах организации движения поездов // Сборник трудов ученых ОАО «ВНИИЖТ» / под. ред. Л.А. Мугинштейна. Москва. Сер. Труды ОАО «ВНИИЖТ». 55 с.

2. Виноградов С.А., Попов К.М. (2019). Цифровые технологии повышения энергетической эффективности железнодорожных перевозок // Железнодорожный транспорт. № 7. С. 42–45.

3. Делягин М.Г. (2021). «Цифровой след» личности – новый смысл существования человечества и некоторые следствия этого // Свободная мысль. № 2 (1686). С. 5–14.

4. Лондон Дж. (2012). Железная пята. СПб.: Астрель. 320 с.

5. Римская О.Н., Кранбихлер В.С. (2014). Непрерывное образование для кадров высокотехнологичных отраслей экономики России // Экономика и предпринимательство. Т. 8, № 10 (51). С. 268–270.

6. Седов Е.А. (1993). Информационно-энтропийные свойства социальных систем // Общественные науки и современность. № 5. С. 92–101.

7. Шевченко Д.В. (2021). Методология построения цифровых двойников на железнодорожном транспорте // Вестник Научно-исследовательского института железнодорожного транспорта. Т. 80. № 2. С. 91–99. https://dx.doi.org/10.21780/2223-9731-2021-80-2-91-99

8. Grieves M.W. (2019). Virtually intelligent product systems / Digital and physical twins, in complex systems engineering: theory and practice. New York: American Institute of Aeronautics and Astronautics, Pp. 175–200.