ВведениеСпециалисты современные передовые производственные технологии связывают с системами информационно-коммуникационных технологий (ИКТ), включая датчики, беспроводные сети, Интернет вещей (IoT), робототехнику, искусственный интеллект и системы управления информацией для создания киберфизической системы (CPS), а также интеллектуальных фабрик. Преобразующий и созидательный потенциал автоматизированных систем нового типа позволяет решать экономические, социальные, экологические задачи и другие задачи, а также может рассматриваться как проявление этапов техноэволюции. Поскольку интеллектуальное производство часто понимается как «полностью интегрированные и совместные производственные системы, которые функционируют в режиме реального времени, чтобы удовлетворить изменяющиеся требования и условия на заводе, в сети поставок и потребности клиентов» [1], что отражает его роль в процессах технического отбора, который значительно ускорен благодаря возможности оцифровки объектов, функций, процессов производства.Важно отметить, что отраслей электронной промышленности в данном случае следует рассматривать не только как потребителей, но и как производителей многих ключевых элементов производственных систем нового типа, включая датчики, элементы систем Интернета вещей (IoT), робототехники и др. Таким образом, процессы формирования адекватных систем производства в них должны учитывать взаимосвязанность, взаимозависимость используемых технологий, многие из которых можно внедрять посредством каскадных методов, имитирующих процессы отбора и управляемого проектирования изменений.В данной статье анализируются тенденции, связанные с интеллектуальным производством. Целью статьи является формирование общего представления о путях совершенствования процессов трансформации отраслей электронной промышленности с позиций рекомендаций для государственной промышленной и технологической политики.Анализ последних исследований и публикацийОтрасли электронной промышленности, как элемент экономики, характеризующийся высокими темпами развития, привлекают интерес российских и зарубежных ученых. Основные направления исследований направлены на поиск закономерностей функционирования отрасли, признаки специализации, характеристики существующих и формирующихся цепочек создания ценности. Например, Куликова Н. Н. в своей работе [2] приводит масштабное обобщение подходов и представлений о системах внутри- и межорганизационных отношений, возникающих в процессе производства сложной высокотехнологичной продукции электронной промышленности. Курченков В.В. [3] исследует объективные причины специализации и диверсификации предприятий электронной промышленности, выделяя в качестве ключевых признаков сопряженность и синергию технологий, а также товарно-номенклатурное единство. В работе Селиверстовой Н.С. [4] раскрываются природа и закономерности фундаментальных изменений, происходящих в отраслях электронной промышленности, которые проявляются в интенсификации производства, росту локализации и вынужденном создании уникальных Программно-аппаратных комплексов.Общим признаком всех современных исследований является признание объективности закономерностей технической эволюции и технологического уклада. Рассматривая данную проблематику целесообразно учитывать закономерности положений Индустрии 4.0, которую чаще всего связывают с процессами эволюционного развития технологий. Несмотря на наличие общих признаков технологической специализации по странам, общим трендом решений в данной области является поиск источников взаимоувязки технологий с целью получения наиболее существенных эффектов в дальнейшем. Выборка ключевых технологий по некоторым странам представлена в таблице 1.  Таблица 1Перечень основных направлений технологической специализации по странам (составлено авторами) СтранаОсновная цельОсновные отраслиОсновная технологияФокус отраслиГермания Обеспечить технологическое лидерство и разработать стратегию модернизации национальной промышленности.Сенсорные системыРобототехникаИнновационная система производстваОперативное управлениеИКТ-технологииИнтернет вещейУмное производствоОбработкаАвтомобилиМашиностроениеЭлектроникаИКТЕС Унифицировать промышленную политику государств-членов ЕС и определить основные позиции для каждой отрасли.Умная сетьЭкологичные автомобилиПередовые производственные технологииЭкологичный строительный материалБиопродуктыКлючевые технологии обеспеченияИКТИнтернет вещейЗелёные технологииМСПЭнергияОбразованиеПроизводствоМедицинские технологииСШАОживить отечественное производство и усилить синергию со сферой услуг.Чистая энергияЛекарства и здоровьеБиоинженерияНанотехнологииСовременные автомобилиАвиацияИнтернетПромышленностьПроизводствоМСП3D-печатьБиотехнологииЭнергетические материалыЯпонияПовысить уровень безопасности данных и производственных процессов с Индустрии 4.0 до Индустрии 4.1.Безопасное управление активамиУправление заказами расходных материаловПоддержка технологии расширенного управления удаленным обслуживаниемИнтернет вещейОблачные вычисленияИнтеграция различных отраслей.КитайУстановить государственное лидерство в передовом производстве.Интернет вещейИнтеллектуальные продуктыНовые серийные моделиУслуги Интернета вещейНетворкингУмное производство3D-печатьСтанки с ЧПУРобототехникаЭнергосберегающие/ новые энергетические автомобилиЭлектрооборудованиеНовые материалыМедицина и медицинское оборудованиеСельскохозяйственная техника Из таблицы 1 видно, например, что Соединенные Штаты Америки сосредоточились на 3D-печати, управлении большими данными, производственных системах и интеллектуальных роботах [5]. Япония стремится оживить свою экономику за счет инвестиций в оборудование и НИОКР [6]. Китай модернизирует свою обрабатывающую промышленность с целью стать мировой производственной державой [6]. Другие крупные страны активно создают гибкие и надежные киберфизические системы для интеллектуального производства, производства и маркетинга, чтобы реагировать на рыночный спрос [6].Как указано выше, специализация позволяет формировать возможные траектории управляемого развития и технологической эволюции посредством методов вертикальной, горизонтальной или сквозной интеграции инженерных решений, с учетом наиболее вероятных тенденций развития, определяемых путем оценки совместимости технологий, датчиков, данных на основе результатов масштабного динамического моделирования и имитации.Кроме того, в научной практике реализованы факторы успеха внедрения таких проектов, например, повсеместного производства на основе парадигмы «проектировать где угодно, производить где угодно, продавать где угодно и в любое время», которая подчеркивает мобильность и рассредоточение производственных ресурсов и пользователей на основе достижений в области сенсорных, коммуникационных и сетевых технологий, акцентируясь на ключевых алгоритмах, используемых для управления интеллектуальными производственными предприятиями и механизме внедрения элементов самоорганизующейся производственной системы . Основное исследованиеВ основе авторских предположений лежит идея технологических дорожных карт (ТДК) – известного метода, используемого в среднесрочном и долгосрочном планировании разработки новых технологий для достижения конкретных бизнес-целей, и широко использующихся в технологических инновациях [7]. ТДК помогают организациям планировать разработку технологий посредством формулирования описаний связанных технологий, продуктов и путей реализации. Анализируя текущий технологический статус и потребности клиентов, технологические дорожные карты могут предоставлять полезную информацию об альтернативных технологиях, конкурентах и предполагаемых сроках выхода на рынок. Их также можно использовать для изучения корреляций между целями организации, организационными технологическими ресурсами и постоянно меняющимися рыночными возможностями.Технологическая дорожная карта часто состоит из трех основных слоев. Верхний слой включает факторы, связанные с тенденциями, общими целями и рыночным спросом. Средний слой включает факторы, соответствующие тенденциям, описанным в верхнем слое, таким как продукты и услуги, которые необходимо разработать. Нижний слой состоит из внутренних и внешних ресурсов и технологий [7]. Технологические дорожные карты используются в различных отраслевых исследованиях, например, для проектирования международной дорожной карты для устройств и систем (IRDS, 2016), ряда предприятий, а также технологических дорожных карт государственных департаментов [8]. Технологические дорожные карты также используются для интеграции технологий, планирования бизнес-операций и стратегий, управления и практики развития технологий на уровне предприятия и управления цепочками поставок [7, 9].Процесс составления технологической дорожной карты помогает повысить качество сотрудничества и согласованность между предприятиями в одной отрасли, способствует эффективному взаимодействию между различными заинтересованными сторонами. В то же время обмен информацией между отраслями также приводит к повышению корпоративной социальной ответственности.Технологическая дорожная карта — это видение будущего развития технологий, которая объединяет знания, идеалы, предприятия, государственные ресурсы, соответствующие инвестиции и элементы контроля этапов. Дорожная карта также предоставляет механизм для подтверждения, оценки и выбора стратегий для удовлетворения технологических потребностей отрасли. В целом ТДК обеспечивает будущую перспективу важных динамических факторов в конкретной области на основе согласованного мнения. На рис. 1 проиллюстрирован процесс создания дорожной карты технологий.   Рис. 1. Процесс разработки дорожной карты технологий в отрасли (источник: [7]) Существуют различные архитектуры для IoT, которые могут быть реализованы в условиях отраслей электронной промышленности. Предлагается использовать следующее соотношение технологий и технологических элементов (Таблица 2). Таблица 2Соотношение технологий отраслей электронной промышленности (фрагмент) (источник: [10]) Технология Наиболее коррелируемый технологический элемент1 ИС прецизионного датчика7 Интеграция станков, оборудования или компонентов с сенсорными устройствами2 ИС датчика окружающей среды и ИС биометрического датчика4 Технологии идентификации и измерения7 Интеграция станков, оборудования или компонентов с сенсорными устройствами3. Модуль точного онлайн-мониторинга4 Технологии идентификации и измерения,5 Интеграция гетерогенных сетей, 16 интеллектуальное производство с прогнозированием4 Технологии идентификации и измерения10 Анализ больших данных5 Интеграция гетерогенных сетей6 Интегрированная платформа разработки IoT6 Платформа разработки интеграции IoT5 Интеграция гетерогенных сетей10 Анализ больших данных7 Интеграция станков, оборудования или компонентов с сенсорными устройствами4 Технологии идентификации и измерения5 Интеграция гетерогенных сетей10 Анализ больших данных8 Интеграция окружающей среды и сенсорных устройств2 ИС датчика окружающей среды и ИС биометрического датчика9 Службы приложений на базе CPS1 ИС прецизионного датчика10 Анализ больших данных15 Технологии мониторинга/идентификации/предупреждения11 Система интеграции полевого пространства и IoT6 Интегрированная платформа разработки IoT Из приведенной в таблице иерархии видно, что аспект зрелости технологий опирается на перспективы ИС. Поэтому должен быть доступ к рынку интеллектуального производства. Большинство технологических элементов будут зрелыми в течение первых лет, а технология платформы интеграции принятия решений и управления рисками будет следующей [11].Эти результаты показывают, что большинство из ключевых отраслевых технологических элементов будут зрелыми в течение ближайших лет, что обусловливает приоритет разработке связанных прикладных продуктов и рынков. Для большинства рассматриваемых технологических элементов зрелость технологии предшествует зрелости рынка, хотя размер этого разрыва различается для разных элементов. Большинство технологических элементов характеризуются большим разрывом, что указывает на то, что фирмы предпочитают ждать, пока технология продемонстрирует свою зрелость, прежде чем инвестировать в развитие рынка.Таким образом, можно отметить, что в разных странах существуют национальные направления, обеспечивающие технологический суверенитет. Для обеспечения развития отрасли приборостроения и электронной промышленности необходимо учитывать основные направления технологической специализации экономически развитых стран с целью преодоления конкурентной борьбы и обеспечения развития внутри страны.Для развития отрасли приборостроения и электронной промышленности необходима активизация прикладных НИОКТР. Рассмотрим структуру НИОКР на примере двух регионов Ростовской области и Свердловской области, как регионов, обладающих необходимым потенциалом для развития исследуемой отрасли: кадровым ресурсом, финансовым и активами.В этой связи сравним статистику результативности НИОКТР по областям РФ (рис. 2 и рис. 3).  Рис. 2. Структура результатов НИОКТР в Свердловской областиРис. 3. Структура результатов НИОКТР в Ростовской области  Как видно из рис. 2 и 3, в структуре НИОКТР преобладают фундаментальные научные исследования, поисковые исследования. Опытно-конструкторские работы на примере этих двух субъектов РФ составляет порядке 4 %. Аналогичная картина в других субъектах РФ. Необходимо отметить, что ОКР являются заделом опытных образцов изделий и продуктов. Существующая картина показывает, что доля ОКР крайне мала для обеспечения производства новых видов изделий и обеспечения технологического суверенитета страны.ЗаключениеТаким образом, можно сделать ряд выводов. Во-первых, электронная промышленность должна получить приоритетное развитие в существующей в Российской федерации Стратегии технологического развития. Благодаря технике сопряжения технологий целесообразно сформулировать вектор эволюционных преобразований, который может быть реализован посредством Технологической дорожной карты с учетом задач обеспечения технологического суверенитета. Выявлено, что стимулирование ОКР в области разработки современных датчиков и программного сопровождения может стать триггером для формирования широкого спектра современных продуктов и технологических решений. Таким образом, необходимо разрабатывать технологические дорожные карты, направленные на развитие как фундаментальных, так и прикладных НИОКТР в различных отраслях, в том числе в электронной промышленности.