Abstract
<jats:p>Целью статьи является представление методики (организационной процедуры) экспресс-диагностики состояния производственной бизнес-экосистемы инструментами современного менеджмента. Результатом исследования выступает трёхэтапная экспресс-диагностика основывается на комплексной оценке 6-ти ключевых параметров (рыночная позиция и влияние, сетевая интеграция и партнёрства, технологическая и цифровая зрелость, организационная гибкость и инновационность, финансовая устойчивость и инвестиционная привлекательность, управление данными аналитика) через объективные цифровые метрики и использовании реальных данных IoT, ERP, CRM и ИИ-аналитики вместо экспертных опросов. Диагностика состояния производственной компании на соответствие ключевым параметрам ядра бизнес-экосистемы производится в 3 этапа, состоит из оценки шести ключевых параметров, каждый из которых оценивается на основании трёх показателей. Шкала значений ключевых показателей представлена минимальными, средними и максимальными пороговыми значениями. Предложенная методика характеризуется научной новизной и отличается от ранее известных, акцентом на экосистемный потенциал компании. Автоматизированный сбор данных вместо ручного аудита и интеграция ИИ для генерации гипотез позволяет выявить «узкие места» и точки роста для перехода к модели бизнеса, ориентированного на экосистему, получать симуляцию сценариев до внедрения изменений, а также принимать решения на основе аналитически обоснованных выводов, а не интуиции.</jats:p> <jats:p>The purpose of the article is to present the methodology (organizational procedure) for rapid diagnostics of the state of the industrial business ecosystem using modern management tools. The result of the study is a three-stage rapid diagnosis based on a comprehensive assessment of 6 key parameters (market position and influence, network integration and partnerships, technological and digital maturity, organizational flexibility and innovation, financial stability and investment attractiveness, data management analytics) through objective digital metrics and the use of real data IoT, ERP, CRM and AI analytics instead of expert surveys. Diagnostics of the state of a manufacturing company for compliance with the key parameters of the core of the business ecosystem is performed in 3 stages, consisting of an assessment of six key parameters, each of which is evaluated based on three indicators. The scale of values of key indicators is represented by minimum, average and maximum thresholds. The proposed methodology differs from the previously known ones by focusing on the ecosystem potential of the company. Automated data collection instead of manual auditing and the integration of AI to generate hypotheses makes it possible to identify bottlenecks and growth points for the transition to an ecosystem-oriented business model, to simulate scenarios before implementing changes, and to make decisions based on analytically sound conclusions rather than intuition.</jats:p>