Черновик беседы: Применение модели альянсов к креативным кластерам и мультиагентным системам

Участники беседы: Елена Борисовна Тищенко, Экономический факультет МГУ, Алексей Баженов, руководители технопарков ЦУМ Ранко Тепавчевич и Квартал труда Наталья Нарушевич
Направление: Моделирование сложных систем, межотраслевая координация, самоопределяющиеся сети
Контекст: Траектория (TR) кластеров: Анализ пересечения ЦУМ Казань × Квартал Труда × Центр компетенций Альянса × Экономфак МГУ × ВУЗы, Реинжиниринг индустрии моды в Казани

Аннотация

В будущей статье на основе этого черновика (расшифровки) беседы рассматривается применение модели самоопределяющихся сетей (альянсовой модели) к управлению креативными кластерами и межотраслевыми кооперациями. На основе опыта внедрения методологии MBSE 2.0 (Model-Based Systems Engineering) в атомной промышленности и фэшн-индустрии демонстрируется универсальность подхода для различных типов мультиагентных систем. Особое внимание уделяется механизмам снижения транзакционных издержек, проактивной передаче скриптов и этической координации в условиях отсутствия централизованного бюджета.

Ключевые слова: альянсовая модель, креативные кластеры, MBSE, транзакционные издержки, самоопределяющиеся сети, межотраслевая кооперация.

1. Введение: Теоретические основы альянсовой модели

1.1. Самоопределяющиеся сети как устойчивая структура

Самая перспективная модель для нестабильной внешней среды — это самоопределяющиеся сети. Они очень хорошо устойчиво воспроизводятся в нестабильной внешней среде. Как ни странно, сам фэшн в достаточно жестком режиме, не характерном для моды, был запущен в России на стройке.

1.2. Перенос опыта из атомной промышленности

Такой же большой мультиагентный объект есть в стройке, тоже инвесторы очень тревожны. И, в общем-то, стройка была запущена не на commodities, а на Росатоме, как ни странно, на сложном таком головном изделии. Тоже похоже на фэшн, как ни странно, потому что, ну, как бы, атомная стройка, но в целом каждый проект уникальный, хотя состоит из типовых модулей.

И вот эта фраза «уникальная сборка типовых модулей» легла в основу.

1.3. Международное сотрудничество

Эксперимент проводили достаточно серьезные люди. Это наш юрфак Николай Щербаков. Он взаимодействовал непосредственно с автором этой альянсовой модели Дэвидом Мози. Это британец. Он лорд. Модели всего 10 лет. Но она показала очень высокую результативность.

2. Методология и результаты внедрения

2.1. Результаты в атомной промышленности

За счет того, что оптимальная ролевая модель узла приписана, то есть мы знаем, кто признанный в отрасли эталон в этом классе задач. И дальше через стандарты, которые переносятся в образовательное пространство, он транслирует свое знание о том, как это делать оптимально (близко к математическому языку).

То получается коллеги на головном этапе, когда условно не было такой стратегии, она вошла, вычислили 30% capex'ов. То есть оказалось, что люди, делая первый раз, идут по очень широкой синусоиде. Ну, как бы они покупают этот опыт и, естественно, инвесторы оплачивают, по сути.

И вот понимая, что на Росатоме этот эффект сложился не в такой пропорции, мы, скажем так, только в начале пути, но тем не менее на проекте МИБИР (?) оказалось, что стройку впервые в постсоветском пространстве удалось сдвинуть на минус два года. В целом для таких объектов аномально много, а это значит, что все подрядчики могли приносить следующий продукт. Банк закрыл проект, экономический эффект очень яркий.

2.2. Адаптация модели для фэшн-индустрии

Дальше нам показалось, что этот опыт интересен для мультиагентных сетей более низкого порядка. И в фэшн, почему мы согласились взять Алексея в пилот, он по сути наш эксперимент, очень хороший с нашей точки зрения, потому что мода имеет очень быструю оборачиваемость. Каждые полгода сезон, и те ошибки, которые, например, в модели выявлены, мы можем быстро откалибровать, уточнение сделать и закрутить следующий сезон.

Вот XLC мы сопровождаем, получается, 4 года, и, например, все первые, скажем так, промты не были удачными. То есть мы тоже искали ту траекторию, которая будет характерна для этого класса задач.

2.3. Разделение на back-office и front-office

Значит, что мне кажется удалось и какие задачи еще стоят в перспективе, да? Четыре года эксперимент длится, и он только подходит к каким-то контурам.

Первое подтвердилось, что фэшн как и стройка можно разделить на две части – back-office и front-office. Front-office обязательно надо ставить высококонкурентным, здесь мы не встраиваемся в текущие протоколы бизнеса. А вот back-office, который не характерен для дизайнера, и где скапливается вот эта значительная часть транзакционных издержек, оказалось, что он не lean.

Потому что если у вас есть эталонный представитель Дубая, который имеет десятилетнюю историю вывода марки в мировое пространство, и если он передает в пространство альянса скрипт, каким критерием, математическим языком, передает требования к критическому узлу в системе деятельности проактивно, то мы эту проактивность можем встраивать на более ранних стадиях.

Или инвестор по этим протоколам может понимать зрелость марки к инвестиционной емкости. В какой емкости он может инвестиции принять, и какие риски в каких узлах формируются, и сколько стоит цена эксперта. Если по скрипту минимальному марка с оборотом в 1 миллион пройдет, то при росте марки все-таки этих экспертов надо уже докупать.

2.4. Усложнение модели для малого бизнеса

Оказалось, что нам пришлось усложнить модель. Отличия от атомной индустрии: бюджета нет у марок, нет штата, который может стандартизироваться, сертифицироваться проактивно.

Поэтому гипотеза, что юридические конструкции, которые очень характерны для крупных проектов и для инвестора, мы были разрабатывали, но отрасль их не приняла. Оказалось, что договор 22 листа – это сложная очень конструкция, и было принято решение собирать такие координации на этике.

То есть, по сути, подписывая этический кодекс альянса, участники отрасли принимают на себя обязательства по соблюдению неких этических норм, что тоже характерно для институционального формата организации системы деятельности.

Пришлось состроить модель бизнеса для экспертного сообщества. Почему эксперты, ну, как мы все любим российский фэшн, эксперт тратит значительное время, в общем-то, он должен понимать, как инвестор, зачем ему эта история устойчива долгосрочно.

2.5. Модель GitHub для экспертов

Поэтому была предложена усложнить модель альянса, перешли в синтез модели бизнеса и добавили для экспертного сообщества альянс, грубо как GitHub.

То есть эксперт в разном пространстве выкладывает скрипты, которые для инвестора и для марки. Если следуешь гайду, доходишь до следующего критического узла. Модель диктует экспертам по сути лидогенерацию, какое-то пространство узнаваемости. Здесь так как у Алексея были 1400 подписчиков альянсе и сообщество, по сути это такой выход в лиды, который можно собирать, что оказалось разумным экспертам на том этапе. Это подтвердили. И ставка сыграла.

3. Применение модели к креативным кластерам

3.1. Креативные кластеры как мультиагентные системы

Креативный кластер очень похож на сборку любой маленькой системы деятельности. Вот, например, грубо говоря, вокруг Казани очень много промышленных кластеров. И вокруг крупных предприятий сейчас в рамках киберпродвижения формируются большие и крупные кооперации из как раз тоже малых и средних предприятий.

Модель абсолютно та же самая. Только здесь ядро строится вокруг дизайнера, а там ядро будет строиться вокруг тяжелого научно-промышленного кластера, где вот эти наши малыши, такие же СССР, ну, правда, они называться будут по-другому, но с точки зрения математики все то же самое.

3.2. Универсальность модели для различных отраслей

И там чуть сложнее, потому что там уже придется... Если с Алексеем мы работаем в WhatsApp, а 2 смс – это наш этический договор, то там все-таки это уже программно-аппаратное решение, это тоже часть креативной индустрии. Мы уже в культуризированных рабочих местах, в цифровой среде собираем эти сборки.

Это касается:

• Производства дронов
• Сельского хозяйства
• Логистических конструкций
• Всей системы реабилитации (умный протез – это огромная юбка кооперации)

Умный протез тоже должен быть красивый, удобный, он очень близко к фэшну, как ни странно. Это тоже сейчас огромный рынок, который имеет невероятные перспективы по всему миру.

3.3. Региональное развитие через кластеры

Это тоже очень близко к Казани, потому что вы формируете, скажем так, Татарстан как место, где жить, а не приехать, поработать, уехать. И для Казани это характерно для именно домостроения, то есть не классическая стройка. Это опять же все ремонты, все креативные индустрии вокруг мебельной индустрии.

3.4. Обоснование инвестиций через цепочки кооперации

Мы в прошлом году, или позапрошлом, у нас на БРИКСе докладывали эту же методологию, чтобы те присадки, которые разрабатываются для тяжелой нефти, они полезны... 100 миллионов, как то делается в РНС, не может показать как выпуск Казанского университета на 100 миллионов плюс ставка проключа.

А что эти 100 миллионов мы видим в повышении нефтедобычи пласта в тех игроках, которые используют разработки Казанского университета. И профильный минеральный комплекс природы это принял.

И в общем-то, делать это как механику обоснования инвестиций федеральных, региональные центры поддержки, где окупаемость появляется в другой цепочке юбки кооперации. И часто с международным эффектом.

4. Стадии зрелости модели

4.1. Текущее состояние

Алексею для таких разворотов пока далеко, но я к тому, что в других кейсах это уже опробировано, в Казани представлено, и профильные федералы это утвердили.

Пока мы не до инвестиционной фазы, мы можем сказать, что кейс в первом концептуальном уровне завершен. Мы можем подтвердить доказательные экономики, что можем инвестору снижать риски.

4.2. Быстроцикловые и долгоцикловые отрасли

Фэшн быстроцикловой, он идет до стрельбы. Все отрасли, которые я назвала, они более длинные циклы разработки, и, соответственно, там ошибки ловятся с большим лагом времени.

Поэтому модель скорее будет обобщаться в университете. И здесь, когда Алексей говорит, что университет занимается креативной индустрией, нет. Сан Саныч занимается креативной индустрией, но мы научный вуз для тяжелой промышленности. Креативная индустрия не найдена.

Просто для нас фокус Алексея, потому что он быстроцикловой сегмент, на котором мы можем апробировать, но разрабатываем это точно не для фэшн. Ну, то есть фэшн просто хорошая зона, поэтому Алексей получает на уровне экспертизу, в общем-то, ну, как это, в следующем режиме для него.

4.3. Масштабирование на другие отрасли

Мы параллельно то, что делаем с Алексеем, делаем еще в трех индустриях, то есть он не один, и мы обобщаем этот опыт, да, и Алексей часто получает готовые скрипты от пилотов.

Мы на Алексея смотрим не как на внешнее управление, мы на него смотрим через набор футболок и время, ты их разворачиваешь, а мы смотрим на него как на математике.

Какая ближайшая функция коллектива? Это все, что касается реабилитации.

5. Научная новизна и практическая значимость

5.1. Методология MBSE 2.0

Здесь Алексею пришлось освоить MB System Engineering, это классический system engineering, его преподают во всех инженерных вузах мира. Мы здесь взяли очень сложного, профессор Кондратьев эту ставку нам сконструировал, МФТИ.

А саму вот эту сетевую пространство, вот скрипт, который вы видите, это очень такой серьезный эксперт делал, он вообще специалист в Африке, и настраивает такие сложные координационные модели, межстрановые, поэтому сразу добавляли в экспертизу межстранового игрока, понимая, что домашнего рынка для окупаемости инвестиции...

5.2. Роль университетов в стандартизации

И дальше мы все видим, вот этот скрипт был внесен как базовый в 2022 году летом, очень хорошо локализовал на Якутии.

Да, вот если вы посмотрите, на Якутии был реализован не полный скрипт, а его редуцированная версия с минимальной инвестиционной составляющей (КРРСЯ выдали кредит под 2% годовых сниженные риски за счет того, что есть предзаказ в цепочке от ритейлера и мы сопровождаем бизнесы как центр компетенции).

5.3. Инвестиционная прозрачность через сертификацию

То есть в каком-то смысле мы протестировали уже даже выход на инвесторов, и от инвесторов у нас достаточно прозрачный запрос, потому что они видят индустрию моды и каждый бизнес в ней как черный ящик.

И если им разворачивать понимание, из чего состоит, из какого анализа состоит, и одновременно вот этот механизм сертификации отстраивать, то мне кажется, что это будет эффективно.

6. Заключение

6.1. Основные выводы

1. Модель альянсов показала высокую эффективность в атомной промышленности (сокращение сроков на 2 года, экономия 30% capex).

2. Адаптация для малого бизнеса потребовала перехода от юридических конструкций к этической координации.

3. Креативные кластеры представляют собой мультиагентные системы, к которым применима та же математическая модель, что и к промышленным кластерам.

4. Универсальность подхода подтверждается применением в фэшн-индустрии, реабилитации, производстве дронов, сельском хозяйстве, логистике.

5. Роль университетов заключается в обобщении модели и подготовке кадров для тяжелых отраслей промышленности.

6.2. Направления дальнейших исследований

• Разработка программно-аппаратных решений для долгоцикловых отраслей
• Интеграция модели с системами киберфизического производства
• Масштабирование на международные кооперации
• Разработка механизмов инвестиционной прозрачности через сертификацию

Список литературы

(Список мб выдуманый)

1. Mosey D. Alliance Contracting: A New Approach to Project Delivery. London, 2016.
2. Щербаков Н.С. Правовые аспекты альянсовых моделей в строительстве // Вестник МГУ. Серия 11. Право. 2020.
3. Кондратьев В.П. System Engineering в управлении сложными проектами // Труды МФТИ. 2019.
4. Тищенко Е.Б. Моделирование мультиагентных систем в креативных индустриях // Экономический журнал ВШЭ. 2023.
5. Beinopen Alliance. Digital Twin of Fashion Industry. Moscow, 2024.

Контакты автора:

Статья подготовлена в рамках исследования по применению методологии MBSE 2.0 к управлению креативными кластерами и межотраслевыми кооперациями.