Разделы: Информационные технологии, Менеджмент
Размещена 24.06.2026.
Просмотров - 108

РАЗВИТИЕ СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ

Кунаховец Максим Витальевич

УО "Полесский государственный университет"

студент

Дрозд Диана Станиславовна. Научный руководитель: Гречишкина Е.А., кандидат экономических наук, доцент, заведующий кафедрой маркетинга и международного менеджмента, Полесский государственный университет

658.562.012.46 : 004.414.22 (476)

Введение.

В современных условиях цифровизации экономики качество продукции и услуг становится одним из ключевых факторов обеспечения конкурентоспособности организаций. Усиление глобальной конкуренции, рост требований потребителей, усложнение производственных процессов и необходимость соответствия международным стандартам обусловливают потребность в совершенствовании подходов к контролю качества. Если ранее контроль качества основывался преимущественно на выборочных проверках и выявлении дефектов после завершения производственного процесса, то в настоящее время предприятия переходят к использованию цифровых технологий, позволяющих осуществлять непрерывный мониторинг и управление качеством в режиме реального времени.

Развитие концепции Industry 4.0 способствововало формированию нового этапа в эволюции менеджмента качества – Quality 4.0, предполагающего интеграцию цифровых технологий в процессы управления качеством. В рамках данной концепции активно используются искусственный интеллект, интернет вещей, большие данные, цифровые двойники и автоматизированные системы анализа информации. Их применение позволяет не только выявлять отклонения, но и прогнозировать вероятность их появления, обеспечивая переход от реактивного к предиктивному управлению качеством.

Для Республики Беларусь вопросы цифровизации контроля качества приобретают особую значимость в условиях реализации государственной политики, направленной на повышение качества и конкурентоспособности отечественной продукции. Активное внедрение цифровых технологий в промышленности, обновление системы технического нормирования и стандартизации, а также развитие инновационной инфраструктуры создают предпосылки для формирования современных систем цифрового контроля качества на предприятиях различных отраслей экономики.

Актуальность.

Для промышленного сектора рассматриваемая проблема приобретает особое значение, поскольку качество продукции непосредственно влияет на конкурентоспособность организаций, эффективность использования ресурсов и устойчивость их развития. В условиях цифровой экономики возрастает необходимость интеграции технологий искусственного интеллекта, интернета вещей, аналитики больших данных и автоматизированных систем управления качеством. Вместе с тем анализ существующей практики свидетельствует о том, что несмотря на рост интереса к внедрению современных технологий, многие предприятия реализуют отдельные цифровые инициативы без формирования целостной системы управления качеством.

Цель статьи.

Разработка модели цифровой трансформации системы контроля качества промышленных предприятий Республики Беларусь и обоснование условий её внедрения.

Задачи статьи.

1. Исследовать современные подходы к цифровизации контроля качества в рамках концепции Quality 4.0.
2. Выделить основные технологии автоматизации и цифровизации контроля качества.
3. Проанализировать предпосылки внедрения цифрового контроля качества на предприятиях Республики Беларусь.
4. Разработать модель внедрения цифрового контроля качества на промышленных предприятиях Республики Беларусь.

Научная новизна.

Научная новизна исследования заключается в разработке модели внедрения цифрового контроля качества для промышленных предприятий Республики Беларусь, основанной на интеграции технологий искусственного интеллекта, интернета вещей, больших данных, цифровых двойников и ERP-, MES- и QMS-систем. В отличие от существующих подходов предложенная модель предусматривает последовательное внедрение технологических решений с учётом особенностей цифрового развития отечественной промышленности и действующей архитектуры управления предприятием.

Основная часть

Контроль качества прошёл эволюцию от инспекционного контроля готовой продукции (Quality Control) к современным концепциям управления качеством, включая Quality Assurance, Total Quality Management (TQM) и цифровой этап развития – Quality 4.0 [15; 8].

Концепция Quality 4.0 предполагает интеграцию цифровых технологий в систему управления качеством и формирование модели контроля, основанной на непрерывном сборе и анализе данных. В отличие от традиционных подходов, ориентированных на выборочный контроль и выявление дефектов после завершения производственного цикла, современные цифровые решения обеспечивают мониторинг качества в режиме реального времени и прогнозирование отклонений [12].

Современные системы управления качеством строятся на интеграции взаимосвязанных информационных решений, обеспечивающих автоматизацию мониторинга, анализа и поддержки управленческих решений [4].

Технологической основой цифрового контроля качества выступают интернет вещей (IoT), большие данные (Big Data), искусственный интеллект, машинное обучение и цифровые двойники. Их использование расширяет возможности мониторинга производственных процессов и создаёт условия для перехода от устранения последствий к предупреждению отклонений [3; 4].

Трансформация подходов к контролю качества под влиянием цифровизации отражена в таблице 1. Особое внимание уделено пяти ключевым процессам контроля: инспекции и измерению, документированию, анализу дефектов, управлению несоответствиями и совершенствованию процессов.

Примечание – составлено автором на основании [12; 4; 1; 17].

Сопоставление традиционных и современных подходов показывает, что развитие технологий изменяет не только инструменты контроля, но и саму логику управления качеством, обеспечивая переход от выявления отклонений к их предупреждению. В результате контроль качества становится стратегическим инструментом управления, способствующим повышению эффективности производства и конкурентоспособности продукции [18].

В промышленности Республики Беларусь постепенно расширяется использование цифровых решений в сфере обеспечения качества, что связано с развитием государственной политики цифровизации и повышением требований к конкурентоспособности продукции. Предприятия постепенно интегрируют решения на основе IoT, больших данных, искусственного интеллекта и роботизации, что позволяет повышать точность и оперативность контроля качества [9].

Промышленность занимает ключевое место в экономике Республики Беларусь, формируя значительную часть валового внутреннего продукта (ВВП), обеспечивая занятость населения и выступая основой товарного экспорта страны (таблица 2) [3].

Примечание – Источник: собственная разработка на основании [3;11].

Данные таблицы 2 подтверждают стратегическую роль промышленности для национальной экономики: в 2021–2025 гг. отрасль формировала около 25 % ВВП, обеспечивала около 24 % занятости и более 90 % товарного экспорта. В этих условиях повышение качества продукции и совершенствование систем контроля приобретают важное значение для конкурентоспособности предприятий.

Для оценки готовности промышленного сектора к внедрению современных подходов к управлению качеством рассмотрим показатели технологического развития и инновационной активности (таблица 3).

Примечание – Источник: разработано автором на основании [3;11].

Анализ данных таблицы 3 показывает, что в 2021–2025 гг. промышленный сектор Республики Беларусь сохранял устойчивый рост объемов производства: показатель увеличился со 155 870 до 208 047 млн руб., что свидетельствует о расширении производственного потенциала. Вместе с тем изменение отдельных индикаторов указывает на неоднородность технологического развития и различную результативность внедряемых инноваций. Полученные результаты позволяют сделать вывод о необходимости повышения устойчивости производственных процессов и усиления контроля качества в условиях технологической трансформации промышленности.

Для дальнейшей оценки предпосылок цифровизации целесообразно проанализировать структуру инвестиций в основной капитал по видам экономической деятельности (таблица 4).

Примечание – Источник: собственная разработка на основании [3;11].

Анализ структуры инвестиций показывает, что в рассматриваемый период промышленность сохраняла ведущие позиции по объёму вложений в основной капитал, аккумулируя около трети общего объёма инвестиций. Такое распределение инвестиционных ресурсов свидетельствует о сохранении промышленности в числе ключевых направлений модернизации экономики. При этом эффективность инвестиционных вложений определяется уровнем инновационного развития предприятий и их способностью внедрять современные технологические решения, направленные на повышение качества продукции и эффективности производственных процессов.

Дополнительно проанализируем показатели инновационной активности, позволяющие оценить готовность промышленного сектора к внедрению современных подходов к управлению качеством (таблица 5).

Примечание – Источник: собственная разработка на основании [6]

Инновационная деятельность промышленных предприятий Республики Беларусь в 2021–2025 гг. характеризуется ростом числа организаций, осуществляющих инновационные затраты, что свидетельствует о расширении вовлеченности предприятий в инновационные процессы. Одновременно наблюдается положительная динамика по удельному весу инновационной продукции, новой для внутреннего и мирового рынков, что отражает повышение технологической сложности выпускаемой продукции. Вместе с тем доля инновационной продукции в общем объеме производства снизилась в 2025 году до 17,1 %, что указывает на нестабильность результативности инновационной деятельности. Полученные результаты подтверждают необходимость повышения устойчивости инновационных процессов и усиления цифровых инструментов управления качеством.

Показатели технологического развития экономики Республики Беларусь (таблица 6) свидетельствуют о постепенном укреплении технологического потенциала экономики Республики Беларусь. В частности, увеличиваются наукоёмкость ВВП, доля высокотехнологичных производств в добавленной стоимости обрабатывающей промышленности, а также численность исследователей, что отражает развитие научно-технической базы страны.

Примечание – Источник: собственная разработка на основании [10]

Во внешнеэкономическом секторе наблюдается рост доли высокотехнологичной продукции в экспорте, что указывает на повышение технологической сложности выпускаемой продукции и усиление её конкурентоспособности. В целом выявленные тенденции подтверждают формирование условий для цифровой трансформации промышленности и внедрения технологий управления качеством.

Показатели развития цифровой экономики Республики Беларусь (таблица 7), определяющие инфраструктурную основу внедрения концепции Quality 4.0, демонстрируют рост валовой добавленной стоимости и увеличение инвестиций в основной капитал цифрового сектора, а также повышение их доли в общем объеме инвестиций страны. Это указывает на усиление роли цифровых технологий в экономике и формирование условий для цифровой трансформации промышленности. Вместе с тем представленные показатели отражают макроуровневые тенденции и не позволяют оценить степень внедрения цифровых решений на уровне предприятий.

Примечание – Источник: собственная разработка на основании [7].

Для оценки готовности предприятий к переходу к концепции Quality 4.0 рассмотрим использование соответствующих цифровых технологий.

Примечание – Источник: собственная разработка на основании [7]

В 2024 году в обрабатывающей промышленности Республики Беларусь наиболее широко применялись технологии интернета вещей и RFID, тогда как использование искусственного интеллекта и цифровых двойников остается ограниченным, что указывает на недостаточную зрелость наиболее перспективных инструментов цифрового контроля качества.

Проведённый анализ позволяет сделать вывод, что промышленность Республики Беларусь обладает значительным экономическим и технологическим потенциалом для цифровой трансформации, однако уровень внедрения технологий, составляющих основу Quality 4.0, остаётся неоднородным. Это обуславливает необходимость разработки комплексного подхода к внедрению цифрового контроля качества и его интеграции в систему управления промышленным предприятием, что реализовано в рамках предложенной авторской модели.

Реализация отдельных цифровых инициатив без их интеграции в единую систему управления снижает эффективность инвестиций, ограничивает обмен данными между подразделениями и препятствует переходу к предиктивному управлению качеством, сохраняя ориентацию предприятий на реактивные методы контроля, направленные на выявление уже возникших дефектов [4].

В этой связи необходим комплексный подход к внедрению цифрового контроля качества, обеспечивающий интеграцию технологических, организационных и информационных компонентов в единую систему управления предприятием. В рамках исследования предложена модель внедрения цифрового контроля качества, основанная на принципах системности, интеграции, поэтапности, управления на основе данных (Data-Driven Quality Management), адаптивности, экономической целесообразности и непрерывного совершенствования.

Разработка модели основывается на ряде принципов, обеспечивающих её практическую применимость и эффективность.

1. Системность – контроль качества охватывает весь жизненный цикл продукции, обеспечивая взаимосвязь всех процессов.

2.   Интеграция – цифровой контроль качества включается в информационную среду предприятия (ERP, MES, QMS) [2], формируя единое пространство данных.

3. Поэтапность внедрения – реализация осуществляется через пилотные проекты с последующим масштабированием, что снижает риски и затраты.

4. Data-driven подход – контроль качества основывается на анализе данных в реальном времени с использованием IoT, Big Data и предиктивной аналитики [16].

5. Адаптивность – модель учитывает отраслевые особенности и уровень цифровой зрелости предприятия [17].

6. Экономическая эффективность – внедрение цифровых технологий должно обосновываться соотношением затрат и ожидаемого эффекта, включая снижение издержек, повышение эффективности производственных процессов и достижение положительного экономического результата [13].

7. Непрерывное совершенствование – система цифрового контроля качества постоянно обновляется и оптимизируется на основе анализа результатов.

С учётом указанных принципов разработана поэтапная модель внедрения цифрового контроля качества, представленная на рисунке 1.

 

Рисунок 1 – Модель внедрения цифрового контроля качества

Примечание – Источник: разработано автором

Предлагаемая модель включает восемь взаимосвязанных этапов.

Этап 1. Диагностика системы качества. Проводится комплексный анализ действующей системы контроля качества, включая методы контроля, уровень автоматизации, качество данных и эффективность процессов. Выявляются проблемные зоны, в том числе участки постфактум-контроля, и определяются направления цифровой трансформации.

Этап 2. Цели цифровизации. Формируются измеримые показатели эффективности, отражающие снижение дефектности, сокращение времени контроля, повышение точности выявления отклонений и развитие механизмов предупреждения дефектов.

Этап 3. Выбор процессов. Определяются приоритетные процессы цифровизации: критические операции с высокой дефектностью, участки с преобладанием ручного контроля и процессы, влияющие на безопасность и надежность продукции.

Этап 4. Технологии контроля качества. Подбираются решения в зависимости от специфики процессов: IoT-сенсоры, системы машинного зрения, искусственный интеллект и машинное обучение, Big Data и цифровые двойники. Учитываются экономическая целесообразность и совместимость с IT-инфраструктурой.

Этап 5. Архитектура системы. Формируется целевая цифровая архитектура с интеграцией ERP-, MES- и QMS-систем, организацией потоков данных и созданием единой цифровой среды управления качеством.

Этап 6. Пилотное внедрение. Реализация на ограниченном участке производства для тестирования технологий, оценки эффективности и выявления организационно-технических проблем.

Этап 7. Масштабирование. Поэтапное распространение решений на предприятие с обязательным обучением персонала, адаптацией процессов и стандартизацией подходов к контролю качества.

Этап 8. Оценка эффективности. Анализируются ключевые показатели: уровень дефектности, время контроля, затраты на качество и точность выявления отклонений. Результаты оценки используются для корректировки процессов и последующего развития системы управления качеством.

Предложенная модель внедрения цифрового контроля качества позволяет обеспечить переход от разрозненных цифровых решений к интегрированной системе управления качеством, основанной на данных. Ключевым отличием разработанной модели от существующих подходов к внедрению цифровых технологий являются: системный охват всех этапов контроля качества; поэтапность внедрения с учетом рисков; интеграция технологий в существующую инфраструктуру предприятия; ориентация на предиктивный и непрерывный контроль качества.

Разработанная модель представляет собой универсальный инструмент трансформации системы контроля качества, адаптируемый к условиям промышленных предприятий и повышающий эффективность их деятельности в условиях цифровой экономики, обеспечивает формирование единой цифровой среды управления качеством и интеграцию цифровых технологий в бизнес-процессы предприятия. Её практическая значимость заключается в переходе от локальных инициатив к комплексной системе цифрового контроля качества, повышающей прозрачность процессов и эффективность управления. Таким образом, модель устраняет ограничения существующих подходов и формирует основу внедрения технологий Quality 4.0 на промышленных предприятиях Республики Беларусь.

Заключение.

Проведённое исследование показало, что развитие промышленности и распространение цифровых технологий формируют предпосылки для изменения подходов к управлению качеством на предприятиях Республики Беларусь. При этом внедрение современных решений в практике предприятий пока носит неравномерный характер и зачастую ограничивается отдельными цифровыми инициативами. Анализ статистических показателей позволил выявить наличие экономических, технологических и инфраструктурных условий для дальнейшего распространения подходов Quality 4.0. Вместе с тем сохраняется необходимость формирования более целостных механизмов интеграции данных, технологий и процессов управления качеством.

В качестве результата исследования предложена модель трансформации системы контроля качества, предусматривающая последовательный переход от диагностики текущего состояния к внедрению и оценке эффективности применяемых решений. В отличие от фрагментарных подходов предложенная модель ориентирована на согласованное развитие информационной среды предприятия и повышение качества управленческих решений.

Практическое применение предложенного подхода может способствовать повышению устойчивости производственных процессов, снижению потерь, связанных с отклонениями качества, и укреплению конкурентных позиций промышленных предприятий.

1. Автоматизация и роботизация: отличия и преимущества // LT Robotics. – URL: https://ltrobotics.ru/stati/blog/avtomatizatsiya-i-robotizatsiya/ (дата обращения: 05.03.2026).
2. Архитектурный центр MES, WMS, QMS и ERP — системная архитектура для регулируемого производства. – URL: https://sgsystemsglobal.com/ru/guides/mes-wms-qms-erp-architecture-hub/ (дата обращения: 05.03.2026).
3. Беларусь в цифрах. 2026 : статистический справочник / Национальный статистический комитет Республики Беларусь ; редкол.: И. В. Медведева (пред.) [и др.]. – Минск : Белстат, 2026. – 66 с. – URL: https://www.belstat.gov.by/ofitsialnaya-statistika/publications/izdania/public_compilation/index_164239/ (дата обращения: 07.06.2026).
4. Вольная С. А., Шкловский, А. А. Цифровизация управления качеством продукции: направления развития и современные практики // Менеджмент. Экономика. Информатика. (М. Э. И.). – 2025. – Т. 1. – № 3. – С. 50–67. – URL: https://meijournal.ru/MEI/article/view/354948/338544 (дата обращения: 05.03.2026).
5. Гедыгущев Р. А. Современные производства на пути к цифровизации и автоматизации // Экономика и безопасность. – 2024. – № 8. – С. 56–61. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=75106231 (дата обращения: 05.03.2026).
6. Инновации и информационно-коммуникационные технологии в Республике Беларусь // Национальный статистический комитет Республики Беларусь. – URL: https://www.belstat.gov.by/ofitsialnaya-statistika/realny-sector-ekonomiki/nauka-i-innovatsii/innovatsii/ (дата обращения: 05.03.2026).
7. Информационно-коммуникационные технологии в Республике Беларусь : статистический сборник / Национальный статистический комитет Республики Беларусь ; редкол.: И. В. Медведева (пред.) [и др.]. – Минск : Белстат, 2025. – 58 с. – URL: https://www.belstat.gov.by/ofitsialnayastatistika/publications/izdania/public_compilation/index_152032/ (дата обращения: 05.03.2026).
8. Орлова Ю. А., Репина И. Б., Чуднова О. А. Цифровая трансформация методов и средств контроля качества // Компетентность. – 2022. – № 4. – С. 22–25. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovaya-transformatsiya-metodov-i-sredstv-kontrolya-kachestva (дата обращения: 05.03.2026).
9. От машиностроения до медицины: как в Беларуси обстоят дела с развитием инноваций // Национальный правовой Интернет-портал Республики Беларусь. – 30.04.2025. – URL: https://pravo.by/novosti/obshchestvenno-politicheskie-i-v-oblasti-prava/2025/april/88556/ (дата обращения: 05.03.2026).
10. Оценка уровня технологического развития отраслей экономики // Национальный статистический комитет Республики Беларусь (Белстат). – URL: https://www.belstat.gov.by/ofitsialnaya-statistika/realny-sector-ekonomiki/nauka-i-innovatsii/innovatsii/godovye-dannye/otsenka-urovnya-tekhnologicheskogo-razvitiya-otrasley-ekonomiki/ (дата обращения: 05.03.2026).
11. Промышленность Республики Беларусь = Industry of the Republic of Belarus : статистический буклет / Национальный статистический комитет Республики Беларусь ; редкол.: И. В. Медведева (пред.) [и др.]. – Минск : Белстат, 2025. – 52 с. – URL: https://www.belstat.gov.by/ofitsialnaya-statistika/publications/izdania/public_brochures/index_41463/ (дата обращения: 05.03.2026).
12. Салимова Т. А., Анаскин А. П. Цифровые решения для интегрированных систем менеджмента: классификация и анализ функциональных возможностей в контексте цифровизации // Вестник Академии знаний. – 2025. – № 4 (69). – С. 452–456. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovye-resheniya-dlya-integrirovannyh-sistem-menedzhmenta-klassifikatsiya-i-analiz-funktsionalnyh-vozmozhnostey-v-kontekste (дата обращения: 05.03.2026).
13. Справочник ключевых KPI. Что такое ROI или возврат инвестиций, и как его считать? // Qlever. – URL: https://www.qlever.ru/press/chto-takoe-kpi-roi-i-kak-ego-schitat (дата обращения: 05.03.2026).
14. Технологии цифрового двойника (Digital Twin of Organization, DTO) // Tadviser. – URL: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Цифровой_двойник_(Digital_Twin_of_Organization,_DTO) (дата обращения: 05.03.2026).
15. Цветков В. Я. Эволюция управления качеством // Образовательные ресурсы и технологии. – 2017. – № 1 (18). – С. 64–71. – URL: https://vestnik-muiv.ru/upload/iblock/f48/f48be5f8cffcbae6392fd564e5307993.pdf (дата обращения: 05.03.2026).
16. Что такое data-driven подход? ТОП-6 причин, которые мешают компаниям внедрить управление на основе данных // Qlever. – 14.04.2025. – URL: https://www.qlever.ru/press/chto-takoe-data-driven-6-prichin-kotorye-meshayut-vnedrit-data-driven (дата обращения: 05.03.2026).
17. Digital transformation implementation strategy: your complete execution guide // Vegam. – URL: https://www.vegam.ai/digital-transformation/implementation-strategy (date of access: 05.03.2026).
18. Quality management in the digital era: challenges and opportunities // B1BWise. – URL: https://b1bwise.com/quality-management-in-the-digital-era-challenges-and-opportunities/ (date of access: 05.03.2026).

Комментарии пользователей:

Оставить комментарий