д.э.н., профессор
г. Алматы
d.e.s., professor
Almaty
д.т.н., профессор
г. Алматы
d.t.s., professor
Almaty
PhD, ведущий научный сотрудник
г. Алматы
PhD, leading researcher
Almaty
На фоне ускоренной цифровой трансформации Казахстана и национальной повестки смарт-производства статья предлагает практико-ориентированную экономическую рамку для предпроектной оценки целесообразности внедрения коллаборативных и мобильных роботов в автомобилестроении. Цель – заранее выровнять инженерные решения с производственной экономикой, снизив риск завышенных ожиданий и «витринных» пилотов. Методологически применяется концептуально-количественный подход: полная стоимость владения (TCO) декомпозируется на капитальные и операционные элементы; операционные эффекты в зонах сборки, контроля качества и внутризаводской логистики картируются и связываются с KPI – общей эффективностью оборудования (OEE) и ее составляющими A-P-Q, временем цикла, уровнем дефектов, плановыми/внеплановыми простоями и показателями безопасности. Ключевое отличие – явная интеграция инфраструктурных ограничений и рисков (точность и калибровка, качество связи и коммуникаций, требования безопасности HRC, кибербезопасность, принятие со стороны персонала) как в экономические расчеты, так и в управленческий чек-лист go/no-go. Результатом выступают: (i) воспроизводимая логика «пилот → расширение → масштаб», привязанная к контрольным метрикам; (ii) структурированный пакет данных для последующей статистической верификации и обучения между пилотами; (iii) адаптируемые правила учета, совместимые с местными практиками закупок и бюджетирования. Подход делает компромиссы прозрачными и контекстно чувствительными, помогая казахстанским автопредприятиям выбирать жизнеспособные кейсы, оценивать инвестиции и планировать поэтапное внедрение в русле национальных приоритетов цифровизации
Amid Kazakhstan’s accelerated digitalization and national smart-manufacturing agenda, this paper presents a practice-oriented economic framework for evaluating, at the pre-design stage, the feasibility of deploying collaborative and mobile robotics in the automotive industry. The goal is to align engineering choices with production economics before on-site trials, reducing the risk of inflated expectations and showcase-only pilots. Methodologically, the framework combines conceptual modeling with quantitative screening: it decomposes total cost of ownership into capital and operating elements; maps operational effects across body/assembly stations, quality control, and inplant logistics; and ties these effects to measurable KPIs – overall equipment effectiveness (and its Availability- Performance-Quality factors), cycle time, defect rates, planned/unplanned downtime, and safety incidents. A distinctive feature is the explicit integration of infrastructure constraints and risk factors – precision and calibration requirements, connectivity and communication quality, safety for human – robot collaboration, cybersecurity exposure, and workforce acceptance – into both the economics and a managerial go/no-go checklist. The framework yields (i) a reproducible pilot → expand → scale pathway with milestone metrics, (ii) a structured data package to enable subsequent statistical verification and learning across pilots, and (iii) adaptable accounting rules that fit local procurement and budgeting practices. By making trade-offs transparent and context-aware, the approach supports Kazakhstani automotive firms in selecting viable use cases, sizing investments, and sequencing deployments in line with national digitalization priorities
The authors declare that there are no conflicts of interest present.