Strategizing Business Processes of Industrial Enterprise Operations in the Cybernetic Era
Keywords:
digital platform, strategic management, information environment, digital transformation, industry 4.0, intelligent systemsAbstract
The relevance of this study arises from the limited effectiveness of digital transformation projects in large enterprises, which are often implemented without alignment with strategic development objectives. In the context of the sixth long wave of technological conjuncture as defined by N.D. Kondratiev, large enterprises have already accumulated vast volumes of big data but lack platforms offering tools for transforming the results of data processing into managerial decisions aimed at improving labor productivity-interpreted in this study as a measurable expression of the strategic interests of the enterprise as an object of strategizing. The aim of the study is to develop an intelligent and adaptive model for strategic management of process development, based on the informed selection of priority areas of transformation within the enterprise's digital platform. The proposed platform architecture is designed to support managerial decision-making in the strategizing of digital process development under conditions of high technological volatility and organizational fragmentation.The research methodology consists of several stages. At the initial stage, a classification of business processes was developed, reflecting their functional roles within the designed digital control contour. This was followed by an expert assessment of digital maturity based on a structured survey with criteria including automation, integration with corporate information systems, and the formalization of operational regulations. In parallel, retrospective performance data were analyzed to quantitatively assess the contribution of each process group to labor productivity growth.The results of both assessments were used to position processes within a matrix of strategic significance, representing the relationship between digital maturity and productivity impact. This made it possible to identify priority transformation areas, high-performing processes, lowpotential segments, and optimization zones where targeted digital solutions and organizational adjustments are recommended.The proposed architecture of the digital strategic management platform builds upon the results of business process segmentation and implements key functions such as goal setting, scenario analysis, performance monitoring, and coordination of transformation participants. The classification of business processes provides a structural foundation for aligning strategic objectives with the current operational tasks of the enterprise. The findings support the initial hypothesis regarding the feasibility of interpreting labor productivity as a utility function and suggest that the proposed platform architecture offers a viable basis for transitioning from fragmented approaches to a more structured and manageable model of digital transformation. Future research will focus on piloting the proposed model across various industrial sectors.Downloads
References
Акаев А. А. Эпохальные открытия Николая Кондратьева и их место в современной экономической науке // AlterEconomics. 2022. Т. 19. № 1. С. 11–39. DOI 10.31063/ AlterEconomics/2022.19-1.2. EDN BTFZKO
Глазьев С. Ю., Ивантер В. В., Макаров В. Л. [и др.] О стратегии развития экономики России // Экономическая наука современной России. 2011. № 3 (54). С. 7–31.
Далио Р. Большие долговые кризисы: Руководство по навигации и управлению кризисами. М. : Бомбора, 2021.
Далио Р. Принципы изменения мирового порядка: Почему одни государства преуспевают, а другие терпят неудачу. М. : Бомбора, 2022.
Ефанов В. А. Стратегирование цифровой трансформации процессов деятельности промышленных предприятий : дис. канд. экон. наук. М. : МГУ, 2023.
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 10.17073/20721633-2023-1-95-104. EDN ADVHOJ
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. EDN QVAPOE
Журавлев Д. М. Стратегирование цифровой трансформации сложных социально-экономических систем : монография / под науч. ред. В. Л. Квинта. СПб. : ИПЦ СЗИУ РАНХиГС, 2024. (Библиотека стратега). DOI 10.55959/978-5-89781-862-4.
Канторович Л. В. Математические методы организации и планирования производства. Ленинград : Изд-во Ленинградского государственного университета, 1939.
Квинт В. Л. Концепция стратегирования. Кемерово : КемГУ, 2020. DOI 10.21603/978-58353-2562-7.
Квинт В. Л., Бодрунов С. Д. Стратегирование трансформации общества: знание, технологии, ноономика. СПб. : ИНИР им. С. Ю. Витте, 2021.
Кузьмин П. С. Цифровизация промышленности: эмпирическая оценка цифровой зрелости предприятий // Стратегические решения и риск-менеджмент. 2021. Т. 12. № 3. С. 220–235. DOI 10.17747/2618-947X-2021-3-220-235. EDN GETOJZ
Садовничий В. А. Моделирование и прогнозирование глобальной динамики в XXI веке / В. А. Садовничий, А. А. Акаев, И. В. Ильин, А. В. Коротаев, С. Ю. Малков // Вестник Московского университета. Сер. 27. Глобалистика и геополитика. 2022. № 1. С. 5–35. DOI 10.56429/2414-4894-2022-39-1-5-35. EDN JMEARJ
Садовничий В. А. Тренды развития Мир-Системы с позиции макроисторического подхода: краткий анализ / В. А. Садовничий, А. А. Акаев, И. В. Ильин, С. Ю. Малков, Л. Е. Гринин, А. В. Коротаев // История и современность. 2022. № 2 (44). С. 124–138. DOI 10.30884/ iis/2022.02.06. EDN IHDNFC
Талеб Н. Н. Одураченные случайностью. Скрытая роль случая в экономике и жизни. М. : КоЛибри, 2017.
Яковец Ю. В., Кондратьев Н. Д. Большие циклы конъюнктуры и теория предвидения. М. : Экономика, 2002.
Abbasi M., Nishat R. I., Bond C., Graham-Knight J. B., Lasserre P., Lucet Y., & Najjaran H. (2024). A review of AI and machine learning contribution in predictive business process management: Process enhancement and process improvement approaches (arXiv preprint N 2407.11043).
Cavana R. Y., Maani K. E. A methodological framework for integrating systems thinking and system dynamics // System Dynamics Review. 2000. Vol. 16. Iss. 1. P. 39–68.
Efanov V. A. Evaluation of the readiness of the enterprise for digital transformation // Webology. 2022. Vol. 19. N 1. P. 7554–7562.
Lewis E. The Paradigm Shift Cycle as the Cause of the Kondratieff Wave // Kondratieff Waves: Processes, Cycles, Triggers, and Technological Paradigms. 2022. DOI 10.30884/978-5-70576191-3_03.
Mintzberg H. The Rise and Fall of Strategic Planning. Cambridge, Harvard Business Review, 1994. P. 105-114.
M ller C., Schulz T., Becker J. Key performance indicators for business models: a systematic literature review // Information Systems and e-Business Management. 2023. Vol. 21. N 2. P. 377–399. DOI 10.1007/s10257-023-00650-2.
Rabhi B., Djemame K., Maamar Z., Thiran P. Editorial: Business transformation through AI-enabled technologies // Frontiers in Artificial Intelligence. 2025. N 8. Article 11932997. DOI 10.3389/ frai.2023.11932997.
Recker J., Rosemann M., Indulska M., Green P. Business Process Modeling - A Comparative Analysis // Journal of the Association for Information Systems. 2009. N 10 (4). DOI 10.17705/1jais.00193.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Efanov V.A., Zhuravleva T.A.

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
How to Cite
Коды статьи
- EDN DBXORZ
- Тип статьи (РИНЦ) Научная статья (Научная статья)