Предмет. Экономическая безопасность предприятий машиностроения в условиях цифровой трансформации. Цели. Разработка и апробация методики оценки уровня экономической безопасности машиностроительных предприятий в условиях цифровой трансформации на основе индикативного анализа, пороговых значений и интегральной оценки. Методология. Исследование базируется на системном анализе и синтезе подходов к экономической безопасности и цифровой трансформации. Авторская методика включает шестиблочную систему индикаторов (финансовый, производственно-технологический, инновационный, кадровый, информационно-цифровой, рыночный блоки), метод методологической триангуляции для обоснования пороговых значений, пороговую нормализацию показателей и агрегирование в интегральный показатель с ограниченной компенсацией. Результаты. Разработана система из 18 индикаторов экономической безопасности, адаптированная к специфике машиностроения и включающая цифровые метрики. Предложена шкала риск-зон (высокий, нормальный, предкризисный, кризисный, критический уровни). Апробация на материалах АО «Трансмашхолдинг» показала нормальный интегральный уровень безопасности (0,743) при выраженных уязвимостях финансового и рыночного блоков. Выводы. Предложенная методика обеспечивает сопоставимую и воспроизводимую оценку экономической безопасности машиностроительного предприятия, позволяет выявлять критические зоны риска и формировать управленческие приоритеты, что особенно актуально в условиях нарастающей цифровой зависимости и санкционного давления.
Караваева И.В., Лев М.Ю. Критерии экономической безопасности в системе стратегического управления и бюджетирования // Экономическая безопасность. 2024. Т. 7. № 10. С. 2545–2564. DOI: 10.18334/ecsec.7.10.122000 EDN: OOIFGP
Митяков Е.С., Ладынин А.И. Методический инструментарий интегральной оценки социально-экономических систем на примере анализа динамики индикаторов научно-технической безопасности регионов России // Экономическая безопасность. 2022. Т. 5. № 2. С. 473–490. DOI: 10.18334/ecsec.5.2.114409 EDN: EVIURK
Митяков С.Н. Метод выбора пороговых значений для темпов прироста индикаторов экономической безопасности // Мир новой экономики. 2025. Т. 19. № 4. С. 28–38. DOI: 10.26794/2220-6469-2025-19-4-28-38 EDN: BYRFHQ
Vial G. Understanding Digital Transformation: A Review and a Research Agenda. Journal of Strategic Information Systems, 2019, vol. 28, iss. 2, pp. 118–144. DOI: 10.1016/j.jsis.2019.01.003
Verhoef P.C., Broekhuizen T., Bart Y. et al. Digital Transformation: A Multidisciplinary Reflection and Research Agenda. Journal of Business Research, 2021, vol. 122, pp. 889–901. DOI: 10.1016/j.jbusres.2019.09.022 EDN: BUXXSM
Hanelt A., Bohnsack R., Marz D., Antunes Marante C. A Systematic Review of the Literature on Digital Transformation: Insights and Implications for Strategy and Organizational Change. Journal of Management Studies, 2021, vol. 58, iss. 5, pp. 1159–1197. DOI: 10.1111/joms.12639 EDN: XWOGSK
Martínez-Caro E., Cegarra-Navarro J.G., Alfonso-Ruiz F.J. Digital Technologies and Firm Performance: The Role of Digital Organisational Culture. Technological Forecasting and Social Change, 2020, vol. 154, no. 119962. DOI: 10.1016/j.techfore.2020.119962 EDN: OBABUY
Liu Yang, Dong Jiuyu, Mei Liang, Shen Rui. Digital Innovation and Performance of Manufacturing Firms: An Affordance Perspective. Technovation, 2023, vol. 119, no. 102458. DOI: 10.1016/j.technovation.2022.102458 EDN: MKGUOK
Халин В.Г., Чернова Г.В. Цифровизация и киберриски // Управленческое консультирование. 2023. № 7. С. 28–41. DOI: 10.22394/1726-1139-2023-7-28-41 EDN: DENMOZ
Сергеева И.А., Тактарова С.В., Сергеев А.Ю. Методика оценки уровня и меры обеспечения экономической безопасности предприятия // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. 2023. № 1. С. 56–69. DOI: 10.21685/2227-8486-2023-1-3 EDN: QNOOZK
Douglas T. Economics of Digital Twins: Costs, Benefits, and Economic Decision Making. National Institute of Standards and Technology, Gaithersburg, MD, 2024, 68 p. DOI: 10.6028/NIST.AMS.100-61
Tange K.P., De Donno M., Fafoutis X., Dragoni N. A Systematic Survey of Industrial Internet of Things Security: Requirements and Fog Computing Opportunities. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 2020, vol. 22, iss. 4. DOI: 10.1109/COMST.2020.3011208
Alotaibi B. A Survey on Industrial Internet of Things Security: Requirements, Attacks, AI-Based Solutions, and Edge Computing Opportunities. Sensors, 2023, vol. 23, iss. 17. DOI: 10.3390/s23177470 EDN: ZUFOFZ
Libório M.P., Karagiannis R., Diniz A.M.A. et al. The Use of Information Entropy and Expert Opinion in Maximizing the Discriminating Power of Composite Indicators. Entropy, 2024, vol. 26, iss. 2. DOI: 10.3390/e26020143 EDN: LTSHPB
Al Fozaie M.T., Wahid H. A Guide to Integrating Expert Opinion and Fuzzy AHP When Generating Weights for Composite Indices. Advances in Fuzzy Systems, 2022. DOI: 10.1155/2022/3396862 EDN: KMQNHW
