Бережливое производство в судостроении и судоремонте: применение метода ана- литической иерархии в вопросе сокращения времени принятия управленческих решений

Темой исследования является разработка комплексной методики внедрения бережливого производства в судостроительной и судоремонтной отраслях с интеграцией цифровых технологий Industry 4.0 и метода аналитической иерархии. Актуальность работы обусловлена необходимостью повышения операционной эффективности предприятий в условиях глобальной конкуренции, ужесточения экологических норм IMO и ростом требований к качеству судостроительной продукции. В работе проанализированы современные тенденции цифровой трансформации Lean-производства, включая применение BIM-технологий для картирования потоков создания ценности, IoT-датчиков для предиктивной аналитики и облачных платформ для автоматизации Andon-систем. Особое внимание уделено адаптации метода аналитической иерархии (МАИ) для решения управленческих задач в судостроении. Разработана многоуровневая модель принятия решений, позволяющая структурировать сложные проблемы выбора технологических решений, оценки поставщиков и распределения ресурсов. Представлены результаты практической апробации методики на предприятиях отрасли, показавшие сокращение времени принятия решений на 40–60 % и уменьшение количества ошибочных решений на 35 %. В исследовании выявлены и систематизированы ключевые барьеры цифровой трансформации в судостроении, включая сопротивление персонала изменениям, недостаток квалифицированных кадров и фрагментарность цифровых решений. Предложены практические механизмы преодоления этих барьеров посредством разработки отраслевых стандартов Lean 4.0 и создание гибридных моделей внедрения для предприятий разного масштаба. Научная новизна работы заключается в разработке целостной концепции Lean 4.0 для судостроения, сочетающей цифровизацию традиционных инструментов бережливого производства с методологией многокритериального выбора. Практическая значимость подтверждается расчетами эффекта от внедрения методики: сокращение сроков строительства на 15–20 %, снижением себестоимости на 10–15 %, повышением прозрачности управленческих решений на 25–30 %. Результаты исследования могут быть использованы при разработке корпоративных стандартов бережливого производства, создании систем поддержки принятия решений и планировании цифровой трансформации судостроительных предприятий. Перспективы дальнейших исследований связаны с разработкой отраслевых шаблонов решений для типовых задач и интеграцией МАИ с технологиями искусственного интеллекта для создания адаптивных систем управления.

1. Sanders A. Industry 4.0 in maritime industries: A framework for lean transformation. / A. Sanders // Journal of Marine Engineering. — 2016. — Vol. 12(3). — Pp. 45–59.

2. Dieter K. Digital lean in heavy industries: Shipbuilding case study / K. Dieter, R. Mikael, S. S. Frederik, N. Joris, V. Kaushik — McKinsey & Company, 2019.

3. Ishizaka A. Multi-criteria decision analysis / A. Ishizaka, P. Nemery — Wiley, 2013. — 299 p.

4. Womack J. P. Lean Thinking: Banish Waste and Create Wealth in Your Corporation / J. P. Womack, D. T. Jones — Free Press, 1996.

5. Палкина Е. С. Цифровая трансформация производственной системы в судостроении: проблемы и способы их решения / Е. С. Палкина, Р. А. Постников // Вестник Забайкальского государственного университета. — 2021. — Т. 27. — № 6. — С. 107–123. DOI: 10.21209/2227-9245-2021-27-6-107-123. — EDN OLUVLW.

6. Kunkera Z. Using Digital Twin in a Shipbuilding Project / Z. Kunkera, T. Opetuk, N. Hadžić, N. Tošanović // Applied Sciences. — 2022. — Vol. 12. — Is. 24. DOI: 10.3390/app122412721.

7. Etheredge L. The Role of AI in Global Commercial and Military Shipbuilding / L. Etheredge // TBD 2025.

8. Kunkera Z. Blockchain Technology in the Process of Financing the Construction and Purchase of Commercial Vessels / Z. Kunkera, D. Lisjak, N. Tošanović, I. Sumić, N. Hadžić, R. Blažinović // Journal of Risk and Financial Management. — 2025. — Vol. 18. — Is. 4. DOI: 10.3390/jrfm18040169.

9. Saaty T. L. The analytic hierarchy process for decision-making / T. L. Saaty // International Journal of Operations Research. — 2016 . — Vol. 13(1). — Pp. 1–18. 2025 год. Том 17. №6

10. Kolberg D. Lean Automation enabled by Industry 4.0 Technologies / D. Kolberg, D. Zühlke // IFAC-Papers OnLine. — 2015. — Vol. 48. — Is. 3. — Pp. 1870–1875. DOI: 10.1016/j.ifacol.2015.06.359.

11. Rube R. Shipbuilding Decision-Making Optimization Based on the Functional Technical Documentation Information Level Usage in Ship Production / R. Rubeša, M. Hadjina, T. Matulja, N. Fafandjel // Journal of Ship Production and Design. — 2023. — Vol. 39. — Is. 02. — Pp. 55–62. DOI: 10.5957/JSPD.02210005.

12. Endharta A. Smart Manufacturing Concept in Shipbuilding Process with Related Optimization Issues and Strategies / A. Endharta, I. Singgih, A. Aris, W. Putra, M. Singgih, D. Setyorini, A. Dinariyana // Proceeding of Marine Safety and Maritime Installation (MSMI 2018). — 2018. DOI: 10.23977/msmi.2018.82621.

13. Смирнов А. А. Инструментарий управления материальными ресурсами в бережливом производстве на предприятиях машиностроения / А. А. Смирнов, В. В. Кобзев // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. — 2021. — Т. 14. — № 5. — С. 128–143. DOI: 10.18721/JE.14509. — EDN BWULUF.

14. Alicke K. Lean and mean: How does your supply chain shape up? / K. Alicke, M. Losch — McKinsey & Company, 2020.