В статье авторы рассмотрели особенности применения информационно-коммуникационных технологий в условиях цифровой трансформации промышленности. Обосновывается вывод о необходимости инноваций для вывода экономики России на траекторию роста. Проводится анализ состояния современных промышленных предприятий, сталкивающихся с проблемами в управлении бизнес-процессами на фоне высокой динамичности рынков, глобализации цепочек поставок, цифровизации. Эффективное прогнозирование бизнес-процессов становится ключевым фактором конкурентоспособности. Для решения поставленной задачи предлагается применение многоуровневой гибридной архитектуры, объединяющей методы системного анализа, машинного обучения, моделирования процессов и интеграции данных. В данном случае в качестве ядра схемы многоуровневой гибридной архитектуры применяется агентно-ориентированная модель. Вместе с ней работает интерактивный модуль на базе ИИ-агентов, который предоставляет клиентам возможность получить доступ к многовариантным прогнозным сценариям.
In the article, the authors discuss the specifics of the use of information and communication technologies in the context of the digital transformation of industry. The author substantiates the conclusion that innovation is necessary to put the Russian economy on a growth trajectory. The article provides an analysis of modern industrial enterprises facing problems in managing business processes against the background of highly dynamic markets, globalization of supply chains, and digitalization. Effective forecasting of business processes is becoming the most important means of ensuring competitiveness. To solve this problem, it will require the use of a multi-faceted hybrid architecture that combines methods of system analysis, machine learning, process analysis, and data layer management. In this case, an agent-based model is used as the core of the multi-level hybrid architecture scheme. It is accompanied by an interactive module based on AI agents, which provides clients with access to multi-variant forecast scenarios.