Технологии 4-й промышленной революции размывают границы между физической, цифровой и биологической сферами глобальных производственных систем

Особого внимания заслуживает такой аспект промышленной революции, как ее влияние на глобальные системы. 
Раньше, даже когда происходили мировые изменения, последствия все равно могли ограничиваться локальными территориями: отдельными предприятиями, регионами и странами. Сегодня цепочка процессов делает большинство изменений глобальными.

Есть и другая особенность. Раньше изменения затрагивали преимущественно физическую сферу, поскольку касались механизмов, средств и материалов производства. Сегодня в изменения включены также цифровая и биологическая сферы — процесс становится комплексным и всесторонним.

Позитивные и негативные тенденции промышленной революции

Сегодня уже невозможно ограничиваться общим подходом, выделяя только созидательные или только деструктивные последствия происходящих изменений. Эксперты встают перед необходимостью дискретизировать процесс, подразделять его на численно измеримые составляющие, оценивать значимые факторы в конкретных значениях.

Это требует комплексного, детального подхода и к анализу, и к прогнозу происходящих событий. Так, недостаточно говорить об оптимизации физической сферы. Необходимо выделять конкретные элементы физических процессов и определять, какие показатели возрастают за счет технологического развития.

Говоря об усложнении цифровой реальности, необходимо рассматривать ее как совокупность элементов с численно измеримыми показателями. Одна из стоящих перед экспертами задач — определять, какие из показателей возрастают и как можно этого избежать, чтобы цифровизация не создавала слишком крупных проблем. То же касается и рисков для биологической сферы жизни — природной составляющей, которая подвергается воздействию негативных тенденций промышленной революции.

Моделирование — ключевой подход к анализу и прогнозу

Комплекс процессов, о которых говорят как о 4-й промышленной революции, затрагивает больше сфер жизни, чем прежние аналогичные процессы. Чтобы правильно решать задачи анализа и синтеза, экспертное сообщество использует методы, которые упрощают обработку информации и ускоряют получение конечных данных.

Самый популярный и эффективный на сегодня метод — это моделирование. Во-первых, модель позволяет представить любую информацию наглядно. И для экспертов из других областей, и для наблюдателей, которые экспертами не являются, наглядные модели значительно проще. Презентовать важную информацию, объяснять взаимосвязь процессов, прогнозировать тенденции, анализировать тренды — все это проще делать, когда в распоряжении исследователя наглядная модель.

Во-вторых, моделирование позволяет обрабатывать статистическую информацию в автоматизированном режиме. Экспертные системы и нейросети во многом заменяют работу научного сообщества, позволяя людям сосредоточиться на стратегических задачах. Но чтобы пользоваться этим преимуществом, необходимо отладить автоматизированные процессы, чтобы они шли без сбоев. А основа стабильной работы систем в этом случае — грамотное, выверенное моделирование.

Следует отметить, что модели позволяют делать обзор, план, анализ и прогноз любой сферы производственной системы, будь то физические элементы такой системы, ее цифровая составляющая или биологическая структура в ее составе.