Оценка интеллектуальной зрелости промышленных систем: интеграция концепций и инструментов

Повышение уровня интеллектуализации производства является одним из трендов и стратегическим приоритетом современного промышленного развития. Управление развитием интеллектуального производства требует соответствующих инструментов, одним из которых является модель оценки зрелости. Исследования в области определения интеллектуальной зрелости ведутся на протяжении нескольких десятилетий в рамках различных научных направлений. Поэтому целью данной статьи является формирование методического подхода к оценке интеллектуальной зрелости промышленных систем в экономике данных на основе анализа и интеграции различных концепций и инструментов оценки. Показаны эволюция и особенности различных подходов и моделей оценки интеллектуальной зрелости: концепций интеллектуального капитала и управления знаниями, моделей оценки зрелости Индустрии Х.0, интеллектуального производства, искусственного интеллекта, перспектив развития промышленных метавселенных и экосистем. Выделены наиболее распространенные направления оценки в рамках каждого из подходов. Обоснована целесообразность построения модели интеллектуальной зрелости промышленной системы в формате динамического комплекса субмоделей с возможностью настройки ее структуры в зависимости от контекста конкретного предприятия. В качестве ключевого контекстного фактора, определяющего приоритетные направления и глубину проведения оценки по каждому из них, выделены стратегические цели предприятия. Сформулированы специфические принципы оценки интеллектуальной зрелости: стратегичности, иерархичности, преемственности, интеграции, избыточности, фасетного выбора, контекстной интеллектуализации проектирования, квантификации, конвергенции и проактивности. Предложена концептуальная модель оценки интеллектуальной зрелости промышленных систем.

1. Бабкин А.В., Михайлов П.А. и др. (2024) Методика оценки цифровой зрелости промышленного предприятия и экосистемы на основе динамического коэволюционного потенциала // π-Economy. Т. 17. № 4. С. 153–178.

2. Гилева Т.А. (2014). Развитие интеллектуального капитала предприятия: методы и инструменты // Менеджмент в России и за рубежом. № 3. С. 119–126.

3. Гилева Т.А. (2023). Фреймворк разработки цифровой стратегии промышленного предприятия: принципы, методы и инструменты // Стратегические решения и риск-менеджмент. Т. 14. № 4. С. 340–351.

4. Гилева Т.А. (2025). Цифровая трансформация промышленных предприятий: тренды и стратегии // МИР (Модернизация. Инновации. Развитие) (I). Т. 16. № 2. С. 225–241.

5. Гилева Т.А., Хуссамов Р.Р. (2024). Инновационная экосистема территории: дизайн, модели оценки и управления // Мир новой экономики. Т. 18. № 2. С. 17–28.

6. Глухов В.В., Бабкин А.В. и др. (2025). Формирование терминологической платформы стратегического управления интеллектуальной зрелостью промышленных экосистем в целях технологического суверенитета // Экономика и управление. Т. 31. № 8. С. 1016–1029.

7. Глухов В.В., Бабкин А.В. и др. (2021). Стратегическое управление промышленными экосистемами на основе платформенной концепции // Экономика и управление. Т. 27. № 10. С. 751–765.

8. Деглес Х.С.М., Кельчевская Н.Р. (2021). Подход к инвестированию в интеллектуальный капитал производственной компании на основе моделей создания ценности // Экономика в промышленности. Т. 14. № 1. С. 97–107.

9. Жданов Д.А. (2024а). Влияние генеративного искусственного интеллекта на функционирование компании // Экономическая наука современной России. № 1. С. 89–102.

10. Жданов Д.А. (2024б). Интеллектуальный капитал предприятия: состав и приоритеты // π-Economy. Т. 17. № 4. С. 139–152.

11. Интеллектуальные технологии в микро- и мезоэкономике: монография (2025) / под ред. чл.‑ корр. РАН Г.Б. Клейнера. М.: ИД «Научная библиотека». 324 с.

12. Квинт В.Л., Бабкин А.В., Шкарупета Е.В. (2022). Стратегирование формирования платформенной операционной модели для повышения уровня цифровой зрелости промышленных систем // Экономика промышленности. Т. 15. № 3. С. 249–261.

13. Клейнер Г.Б. (2020). Интеллектуальная экономика цифрового века // Экономика и математические методы. T. 56. № 1. C. 18–33.

14. Клейнер Г.Б. (2021). Интеллектуальная теория фирмы // Вопросы экономики. № 1. С. 73–97.

15. Нарбут В.В., Абдикеев Н.М. (2025). Интеллектуализация промышленного производства как фактор достижения технологического суверенитета: сущность и принципы // Мир новой экономики. Т. 19. № 3. С. 6–16.

16. Панов А.И. (2023). Тенденции в развитии интеллектуального производства // Экономика и качество систем связи. № 3. С. 89–99.

17. Семчишина О.Т. (2025). Проактивность в современной цифровой экономике: концептуальные основы и оценка // Экономика промышленности. Т. 18. № 3. С. 393–404.

18. Сухарев О.С., Хабибуллин Р.И. (2021). Перспективы развития теории интеллектуальной фирмы // Экономическая наука современной России. № 2. С. 8–26.

19. Bougoulia E., Glykas M. (2023). Knowledge management maturity assessment frameworks: A proposed holistic approach. Knowledge and Process Management, vol. 30, iss. 4, pp. 355–386.

20. Caggiano M., Semeraro C., Dassisti M. (2023). Metamodel for designing assessment models to support transition of production systems towards industry 5.0. Computers in Industry, vol. 152, article 104008.

21. Cos M., Pedro E., Urban B. (2024). How to assess the intellectual capital of firms in uncertain times: a systematic literature review and a proposed model for practical adoption. Journal of Intellectual Capital, vol. 25, iss. 7, pp. 1–22.

22. Edvinsson L., Sullivan P. (1996). Developing a model for managing intellectual capital. European Management Journal, vol. 14, iss. 4, pp. 356–364.

23. Fornasiero R., Kiebler L. et al. (2025). Proposing a maturity model for assessing Artificial Intelligence and Big data in the process industry. International Journal of Production Research, vol. 63, iss. 4, pp. 1235–1255.

24. Gileva T.A., Galimova M.P. et al. (2021). Strategic Management of Industrial Enterprise Digital Maturity in a Global Economic Space of the Ecosystem Economy. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. Ser. «International Round Table Industry 4.0 Technologies in the Arctic». Article 012022.

25. Hanne T., Gachnang P. et al. (2022). Artificial intelligence and machine learning for maturity evaluation and model validation. ICEME’22: Proceedings 13th International Conference on E-business, Management and Economics, vol. 13, pp. 256–260.

26. He H., Wei G. et al. (2022). Research status and future prospects of intelligent manufacturing evaluation theory. Strategic Study of CAE, vol. 24, iss. 2, pp. 56–63.

27. Hein-Pensel F., Winkler H. et al. (2023). Maturity assessment for Industry 5.0: A review of existing maturity models. Journal of Manufacturing Systems, vol. 66, pp. 200–210.

28. Henz J.L., Oliveira M. (2024). Knowledge management implementation: A systematic literature review. Knowledge and Process Management, vol. 31, iss. 4, pp. 284–294.

29. Hetmanczyk M.P. (2024). A method for evaluating the maturity level of production process automation in the context of digital transformation. Applied Sciences, vol. 14, iss. 11, art. 4380.

30. Konno N., Schillaci C.E. (2021). Intellectual capital in Society 5.0 by the lens of the knowledge creation theory. Journal of Intellectual Capital, vol. 22, iss. 3, pp. 478–505.

31. Latino M.E. (2025). A maturity model for assessing the implementation of Industry 5.0 in manufacturing SMEs: learning from theory and practice. Technological Forecasting and Social Change, vol. 214, article 124045.

32. Lemire S., Montrosse-Moorhead B., Christie C.A. (2024). What is this thing called evaluation theory? Journal of MultiDisciplinary Evaluation, vol. 20, iss. 48, pp. 1–7.

33. Lindberg D.G. (2025). Harnessing AI for smart manufacturing: insights from Industry 4.0. Discover Artificial Intelligence, vol. 5, article 111.

34. Liu C., Liao Q. et al. (2024). Intellectual capital evaluation index based on a hybrid multi-criteria decision-making technique. Mathematics, vol. 12, iss. 9, article 1323.

35. Paoloni P., Modaffari G. et al. (2023). Intellectual capital between measurement and reporting: a structured literature review. Journal of Intellectual Capital, vol. 24, iss. 1, pp. 115–176.

36. Saari L.M., Kääriäinen J., Ylikerälä M. (2024). Maturity model for the manufacturing industry with case experiences. Intelligent and Sustainable Manufacturing, vol. 1, art. 10010.

37. Schumacher J., Gronau N. (2023). Comparing Industry 4.0 Maturity Models. Industry 4.0 Science, vol. 39, iss. 1, pp. 16–33.

38. Semenova V., Litvinov O. et al. (2025). Identification and assessment of the components of the enterprise’s intellectual capital. ACCESS. Access to science business innovation in digital economy, vol. 6. iss. 2, pp. 336–356.

39. Senna P.P., Barros A.C. et al. (2023). Development of a digital maturity model for Industry 4.0 based on the technology-organization-environment framework. Computers & Industrial Engineering, vol. 185, article 109645.

40. Wang B., Tao F. et al. (2021). Smart manufacturing and intelligent manufacturing: a comparative review. Engineering, vol. 7, iss. 6, pp. 738–757.

41. Wang J. (2024). Introduction to intelligent manufacturing. In: Intelligent Manufacturing System and Intelligent Workshop. Advanced and Intelligent Manufacturing in China. Singapore: Springer, pp. 1–23.

42. Zang J., Wang B. et al. (2018). Three basic paradigms of intelligent manufacturing. Chinese Journal of Engineering Science, vol. 20, iss. 4, pp. 13–18.

43. Zaytsev A., Dmitriev N. et al. (2022). Audit of intellectual capital at an industrial enterprise: open data analysis digital-­model. International Journal of Technology, vol. 13, iss. 7, pp. 1473–1483.