Process-Based Management and Its Impact on Labor Productivity

Authors

  • D.M. Zhuravlev Research Institute of Social Systems at Lomonosov Moscow State University Автор
  • D.V. Semenikhin Research Institute of Social Systems at Lomonosov Moscow State University Автор
  • V.K. Chaadaev Research Institute of Social Systems at Lomonosov Moscow State University Автор

Keywords:

business process, convergence, digital technologies, human potential, intelligent machine, labor productivity, management system

Abstract

The execution of public policy in the realm of economic digital transformation is fundamentally intertwined with the modernization of management systems at the microeconomic level - particularly within industrial and service-oriented manufacturing enterprises. This article aims to pinpoint the principal drivers affecting labor productivity shifts in the digital economy and to explore how a process-based methodology can support the design and deployment of a digital enterprise management platform. The process-based approach serves as the core analytical framework, conceptualizing labor productivity enhancement as an integrated, systemic intervention. In practical terms, this involves creating and implementing novel managerial mechanisms and tools, structured around defined clusters of business processes and their associated quantifiable performance metrics. To illustrate this in practice, the article presents a case study: the «Mobility System» developed by the MOLNET Group - an intelligent automation platform for managing distributed networks of complex engineering infrastructure. This system enables end-to-end orchestration of both primary and auxiliary business processes and generates digital behavioral models of production operations for one of the country's leading telecommunications providers. A key focus of the article is the synergistic integration of human and machine intelligence within the digital platform - an emerging capability that redefines collaborative labor. This integration leverages dispersion analysis and artificial intelligence techniques to model business processes, construct digital twins, and derive targeted interventions to boost productivity. The study demonstrates that digital enterprise management platforms function as critical bridges between high-level digital transformation strategies and tangible improvements in labor productivity and operational efficiency. They facilitate the adoption of adaptive, process-driven, and human-machine collaborative solutions at the operational tier. The article concludes with an economic evaluation of the anticipated benefits stemming from the deployment of such a digital platform. Methodologically, the research draws upon systems analysis, strategic management theory, and the strategizing methodology pioneered by Academician Vladimir L. Kvint. These frameworks enrich and evolve the traditional process approach, rendering it more agile, intelligent, and forward-looking - particularly in response to the demands of ongoing digital transformation.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

  • D.M. Zhuravlev, Research Institute of Social Systems at Lomonosov Moscow State University

    Denis M. Zhuravlev, Doctor of Science (Economics), Director of the Research Institute of Social Systems

  • D.V. Semenikhin, Research Institute of Social Systems at Lomonosov Moscow State University

    Dmitry V. Semenikhin, Senior Researcher at the Research Institute of Social Systems

  • V.K. Chaadaev, Research Institute of Social Systems at Lomonosov Moscow State University

    Vitaly K. Chaadaev, Doctor of Science (Economics), Member of the Scientific Council of the Research Institute of Social Systems

References

Акаев А. А., Девезас Т. К., Кораблев В. В., Сарыгулов А. И. Критические технологии и перспективы развития России в условиях экономических и технологических ограничений // Terra Economicus. 2024. Т. 22. № 2. С. 6–21. DOI 10.18522/2073-6606-2024-22-2-6-21.

Бабкин А. В., Шкарупета Е. В. Индустрия 6.0: сущность, тенденции и стратегические возможности для России // Экономика промышленности. 2024. Т. 17. № 4. С. 353–377. DOI 10.17073/2072-1633-2024-4-1369.

Ефанов В. А., Кукушкин Е. В., Чаадаев В. К. Цифровые платформы как рычаг экономического роста и повышения производительности труда // Экономическое возрождение России. 2023. № 4 (78). С. 94–107. DOI 10.37930/1990-9780-2023-4-78-94-107.

Ефанов В. А., Чаадаев В. К., Шляхов А. С. Стратегирование цифровой трансформации промышленного предприятия (на примере ФГУП «Российская телевизионная и радиовещательная сеть») // Экономика промышленности. 2023. Т. 16. № 1. С. 95–104. DOI 10.17073/2072-1633-2023-1-95-104.

Журавлев Д. М. Стратегирование цифровой трансформации сложных социально-экономических систем : монография / под науч. ред. В. Л. Квинта. СПб. : ИПЦ СЗИУ РАНХиГС, 2024.

Журавлев Д. М., Чаадаев В К., Михеев Е. Б. Факторы роста производительности труда промышленного сектора в условиях структурной перестройки экономики // Экономика промышленности. 2025. Т. 18. № 1. С. 49–62. DOI 10.17073/2072-1633-2025-1-1425.

Журавлев Д. М., Чаадаев В. К. Стратегирование роста производительности труда в цифровой экономике // Стратегирование: теория и практика. 2024. Т. 4. № 3 (13). С. 298–314. DOI 10.21603/2782-2435-2024-4-3-298-314.

Квинт В. Л. Разработка стратегии: мониторинг и прогнозирование внутренней и внешней среды // Управленческое консультирование. 2015. № 7 (79). С. 6–11.

Квинт В. Л., Сасаев Н. И. Стратегирование промышленного ядра национальной экономики // Экономика промышленности. 2024. Т. 17. № 3. С. 245–260. DOI 10.17073/20721633-2024-3-1349.

Новикова И. В., Хворостяная А. С. Стратегическое развитие талантов предприятий креативной экономики // Управленческое консультирование. 2024. № 4 (184). С. 136–145. DOI 10.22394/1726-1139-2024-4-136-145.

Романова Н. В. Взаимосвязь показателей производительности труда и экономического роста: аспекты взаимодействия реального сектора экономики на национальную систему общественного воспроизводства // Финансовые рынки и банки. 2024. № 4. С. 261–266.

Сессия «Московский Университариум Стратега» VI Международной научно-практической конференции «Теория и практика стратегирования», выступление академика А. А. Акаева [Электронный ресурс]. URL: https://youtu.be/IZA9L_NseD0?t=7422 (дата обращения: 12.04.2025).

Трофимова Н. Н. Оптимизация производительности в эпоху цифровизации: ключевые технологии // Экономика и управление: проблемы, решения. 2024. Т. 7. № 5 (146). С. 315–323. DOI 10.36871/ek.up.p.r.2024.05.07.038.

Тяпухин А. П., Старков Д. А. Процессный подход к цифровому управлению цепями ценности и поставок // Управленческое консультирование. 2025. № 2. С. 75–92. DOI 10.22394/17261139-2025-2-75-92.

Федченко А. А., Вешкурова А. Б. Драйверы повышения производительности труда: вариативность, степень и способы оценки влияния // Социально-трудовые исследования. 2023. № 2 (51). С. 109–118. DOI 10.34022/2658-3712-2023-51-2-109-118.

Appio F., Frattini F., Petruzzelli A., Neirotti P. Digital Transformation and Innovation Management: A Synthesis of Existing Research and an Agenda for Future Studies // J. Prod. Innov. Manag. 2021. Vol. 38. N 1. P. 4–20. DOI 10.1111/jpim.12562.

Bao J., Guo D., Li J., Zhang J. The modelling and operations for the digital twin in the context of manufacturing // Enterprise Information Systems. 2019. Vol. 13. N 4. P. 534–556. DOI 10.1080/17517575.2018.1526324.

Bernanke B., Gertler M., Gilchrist S. The financial accelerator in a quantitative business cycle framework. In J. B. Taylor, & M. Woodford (Eds.) // Handbook of Macroeconomics. 1999. Vol. 1. P. 1341–1393.

Cammarano A., Michelino F., Caputo M. Extracting firms’ R&D processes from patent data to study inbound and coupled open innovation // Creativity and Innovation Management. 2022. Vol. 31. N 2. P. 322–339. DOI 10.1111/caim.12495.

Kritzinger W., Karner M., Traar G., Henjes J., Sihn W. Digital Twin in manufacturing: A categorical literature review and classification // IFAC-PapersOnLine. 2018. Vol. 51. P. 1016–1022. DOI 10.1016/j.ifacol.2018.08.474.

Mohsen A., Bilge C. Digital Twin: Benefits, use cases, challenges, and opportunities // Decision Analytics Journal. 2023. N 6 (80). P. 100165. DOI 10.1016/j.dajour.2023.100165.

Downloads

Published

2025-09-15

Issue

Section

Articles

How to Cite

Zhuravlev D., Semenikhin D., Chaadaev V. Process-Based Management and Its Impact on Labor Productivity // Administrative Consulting. 2025. no. 5. P. 127–142.

Коды статьи

  • EDN BFRUOX
  • Тип статьи (РИНЦ) Научная статья (Научная статья)