Внедрение инструментов бизнес-аналитики

Предприятие новой генерации нуждается в принципиально новой модели построения бизнеса и контроля над ним. Указанная тенденция наблюдается повсеместно: к примеру, эксперты McKinsey заключают, что общий объём создаваемой стоимости на глобальном рынке автомобилестроения к 2030 году вырастет на 88%, до $6,6 триллиона.

Одновременно с этим доля традиционных бизнес-моделей и технологий, которой на данный момент принадлежит 98% сегмента, существенно сократится, произойдёт масштабная цифровизация.

Аналогичных изменений следует ожидать и в других отраслях металлообработки, начиная от сфер выпуска гражданской продукции и заканчивая военно-промышленным комплексом. Для того, чтобы адаптироваться к актуальной реальности, традиционное металлообрабатывающее производство должно совершить переход к новому статусу — статусу в полной мере инновационного предприятия. Переход к Индустрии 4.0.

Мощной профессиональной базой. Традиционно сильные инженерные компетенции наших специалистов, сформированные ещё советской школой, позволяют разрабатывать уникальные продукты — но лишь в том случае, если профессиональный ресурс реализован в полной мере. К сожалению, во многих случаях решение данной задачи осложнено инертностью бизнес-модели, затрудняющей эффективное управление производством: по этому параметру Россия всё ещё серьёзно отстаёт от мировых лидеров.

Таким образом, наблюдаем парадокс: располагая лучшими специалистами, российские металлургические предприятия отстают от лидеров рынка из-за недостатков управления. Единственным решением, позволяющим в разумные сроки обеспечить конкурентоспособность производства, становится комплексная оптимизация каждого из уровней технологического стека производства, начиная с самого верхнего – а именно, со стратегии и менеджмента:

Точкой входа для такой оптимизации является комплексная аналитика — оценка реального положения дел на предприятии, выявление существующих недочётов и слабых мест. Для решения данной задачи используется «цифровое клонирование»: перевод всего массива информации, накопленного организацией за всё время существования (в любом из существующих форматов, от специализированных баз данных до таблиц в Excel), в вид информационной модели с последующей структуризацией. Это происходит посредством внедрения системы сбора, упорядочения, хранения и анализа больших объёмов данных (big data), в том числе слабоструктурированных.

С каждым уровнем управления сформированная информационная модель базируется на всё более детальных, всё более близких к физической базе производства данных. Благодаря этому эксперты имеют возможность проследить сквозную причинно-следственную связь, выявив предпосылки для каждого значимого фактора от явлений самого верхнего — стратегического — уровня и до особенностей технологического уровня.

По мере проработки модель обеспечивает и горизонтальную интеграцию данных, демонстрируя взаимосвязь производственных процессов с решениями, принятыми в бухгалтерии, логистике, менеджменте и маркетинге. Данная модель становится основой для мультифакторной оптимизации всей деятельности производственного предприятия: устранения эффекта «бутылочного горлышка», повышения эффективности финансово-хозяйственной деятельности, разработки проектов перевооружения и оптимизации компании. Фактически это комплексная трансформация и адаптация к современным реалиям, к формату Индустрии 4.0. Ключевым же преимуществом является возможность чётко прогнозировать финансовые выгоды от реализации указанных проектов.

1. Снижения издержек на запуск новых изделий до 20—25% — это становится возможным благодаря снижению обусловленных неэффективностью бизнес-процессов потерь и сокращению сроков запуска;
2. Роста производительности труда на всех уровнях:
   • На уровне принятия решений — до 13%
   • На уровне автоматизации — до 10%;
   • На технологическом уровне — до 15%.
   Такие результаты достигаются путём автоматизации всех рутинных процессов и повышения скорости обработки данных;
3. Снижения издержек текущего производства – в частности, уменьшения расходов на брак до 45—50%. Данные показатели учитывают постоянный рост сложности выпускаемой организацией продукции;
4. Уменьшения времени простоя оборудования, обусловленного выполнением внеплановых ремонтных работ — до 80—90%. При грамотном использовании инструментов прогнозной аналитики основным видом ремонта становится упреждающий, что позволяет сократить расходы и даёт возможность эффективно прогнозировать бюджет на проведение обслуживания и приобретение запчастей.

Но для достижения подобных результатов оптимизацию необходимо начинать с самых верхних уровней, с уровней управления и принятия решений.