Спецпроекты

Нужно ли создавать в компании центр цифровой трансформации

ПО Безопасность Бизнес Интеграция

Что мы знаем о цифровой трансформации и Индустрии 4.0? Вроде бы много, но в то же время почти ничего. Конечно, каждый из евангелистов даст свое определение, но есть ли в них смысл, пока они являются субъективным видением одного человека, а не общепризнанной концепцией?

Чтобы в современном мире в идею или подход по-настоящему поверили, нужна чистота эксперимента. Сначала компания должна официально заявить о тестируемой методике, а через несколько лет — огласить результаты. Проблема в том, что добиться этой чистоты практически невозможно: в условиях цифровой трансформации просто нет времени на десятки лет проверок теорий. К тому же, на выходе продукция точно окажется уже устаревшей и неконкурентоспособной.

Поэтому рынок идет альтернативным путем: эксперты оценивают процессы других компаний и объясняют все происходящее на основании полученных в результате этих исследований данных. Так и создаются «общепризнанные методики» ИТ-индустрии.

Такой подход сложно назвать научным, но он вроде как работает, а у поставщиков решений и интеграторов нет иного выбора, кроме как подчиниться правилам рынка. Хотя для решения подобных «сложных» вопросов в компаниях уже несколько лет существуют так называемые центры цифровой трансформации, которые возглавляют CDTO, а помогают им с прикладными историями CDO (Chief Data Officer), имеющие прямой доступ к топам и руководству компании. Но каково практическое назначение такого центра, раз в большинстве организаций уже есть специальные системы по оптимизации и целые дирекции управления эффективностью производства?

Основная задача таких центров — трансформация лоскутной цифровизации в сквозную. На практике это избавляет бизнес от множества хаотичных неэффективных телодвижений. Цель в такой модели восприятия видна достаточно четко, а потому и предпринимаемые шаги выглядят уверенными, вселяя надежду в скорое завоевание новых рынков.

Отдавать ли при этом часть задач (например, какие-то исследования) на аутсорсинг внешнему подрядчику — вопрос, не имеющий четкого ответа, ведь это может быть как выгодно, так и нет. Главное — помнить, что ключом в трансформации остается способность верной интерпретации данных компании. Это поможет правильно ставить задачи внешним подрядчикам.

Но нельзя забывать и о синергии данных: если в компании образовалась информационная «дыра» (например, нет данных о работе оборудования, но зато есть даты заказов и производитель; нет детальной информации о произведенном сырье, но есть данные о поступивших заказах), то отсутствие данных в одном месте можно с легкостью компенсировать наличием их в другом.

При цифровой трансформации острее всего стоит вопрос управления данными (data driven technology), который заключается в управлении различными производственными цепочками на основе массива накопленных параметров. Грамотный руководитель практически любое свое решение принимает только после тщательной оценки текущих бизнес-процессов, проведения оперативного what-if анализа и понимания узких мест производства. Это позволяет выявлять слабые звенья в будущем и избегать проблем, которые приведут к остановке процессов.

Что делают абсолютно все компании на рынке

Создают озера данных и системы мониторинга процессов

Любое решение конкретного человека часто искажено его личным восприятием. Для принятия более или менее объективного решения необходимо подтверждение выводов эксперта большим массивом накопленных данных. А для того, чтобы видеть важные взаимосвязи и корреляции на наглядных графиках, необходимо иметь вместительное хранилище с возможностью построения таких запросов. Более того, часто используются неструктурированные данные. Опыт подсказывает, что в каждом производственном процессе могут понадобиться разные типы данных: видео с камер, тексты для расцеховки, аудио, картинки. Благодаря этому будет очевидна динамика происходящего, а потому озеро данных будет на порядок эффективнее традиционного хранилища.

Создают системы выявления инициатив по цифровизации и автоматизации

Польза от автоматизации и хранения информации в цифровом виде очевидна, однако в работе некоторых (даже очень крупных) предприятий все еще сохраняется практика ведения учета вручную или, например, передача заказов между цехами по телефону. В то же время, без автоматизации большинства процессов выявить проблемные места «на низах» сегодня практически невозможно. В таких условиях система, в которой работникам будет удобно формулировать свои предложения, а также впоследствии участвовать в их внедрении и доработке, крайне необходима.

Строят цифровых двойников

Цифровые двойники — точные модели предприятия (или какой-то его части), включающие в себя все бизнес-процессы и производственные цепочки и позволяющие проводить виртуальные эксперименты для обнаружения узких мест. С помощью такого двойника удобно тестировать возможные изменения. Например, что будет при увеличении напора воды в трубах или при проведении маркетинговой кампании.

Различают два вида двойников: первый может восстанавливать картины прошлого с помощью статистических методов и работы с историческими данными, запоминая, что было на входе процесса и сравнивая с тем, что мы получили на выходе.

В другом случае, когда речь идет о моделировании процессов, не обойтись без применения численных методов, использования сложных прогнозных моделей и воспроизведения процесса в динамике.

Создают системы постановки задач и подбора подрядчиков

Такая система выявляет любые инициативы по цифровизации. Для ее работы необходима команда аналитиков-трансляторов, обладающих, с одной стороны, компетенциями по выявлению перспективных направлений, с другой — навыками постановки задач уже для технической реализации. Плюс в команде просто обязан быть аналитик данных (Data Scientist).

Конвейер инициатив

Можно сказать, что задача Центра цифровой трансформации — аккумулирование информации по текущим процессам для создания позитивных изменений и получения результата. При этом областей для работы центра довольно много.

Возможные направления работы Центра цифровой трансформации

Оценка операционной эффективности

Центром проводится изучение основных статей расходов и методов их сокращения, ведется учет финансовых эффектов от внедрений. Для этого составляется реестр инициатив с просчитанными затратами и выгодами. Дальше стартует непосредственно реализация, начиная с самых перспективных направлений. При этом могут быть использованы как внешние подрядчики, так и собственные кадры. Но знания об особенностях производства должны аккумулироваться только внутри компании.

По опыту точные расчеты эффекта от инициатив удается найти далеко не сразу. Чаще всего сначала они «видятся» совсем не там, где это казалось очевидным. Например, модель выдает, что расход материалов зависит от какого-то дня недели, но при дальнейшем рассмотрении выясняется, что все дело в человеческом факторе и работе конкретной бригады.

Примеры проектов: оптимизация режимов работы для сокращения затрат на электроэнергию; оптимизация расхода материалов; увеличение производительности за счет оптимизации управления.

Производство

В связке с производственными процессами цифровая трансформация включает в себя, с одной стороны, описанные выше задачи по операционной эффективности (сокращение издержек). С другой стороны, она направлена на автоматизацию процессов и улучшение условий работы за счет внедрения передовых программных решений.

Например, построение цифровых двойников может выявить совершенно неожиданные моменты. Был случай в нашей практике, когда оказалось, что данные из информационных систем не соответствуют действительности — рабочие просто ведут настоящий учет не в системе, а в рукописных журналах.

Примеры проектов: автоматическое создание план-графика изготовления продукции на основе текущих заказов и прогноза; расчет закупок с учетом будущих заказов и размеров складов; автоматизация процессов в цехах (от мониторинга показателей до фиксирования в базе данных принятых решений); расчет эффективности примененных решений; уменьшение времени переустройства процессов под новый заказ (для экономической целесообразности выполнения более персонализированных заказов); создание цифровых двойников; выявление причин остановки производства (например, поломок станков) или получения брака.

Управление кадрами

Поскольку, согласно опросам, промышленность является первым из направлений, которому предстоит столкнуться с кадровым голодом среди высококвалифицированных сотрудников, цифровая трансформация помогает как привлекать новых специалистов, так и удерживать старых.

Обновлению кадрового состава, в первую очередь, способствует гибкость компании и ее открытость к изменениям, а также создание имиджа современной и стабильной компании с интересными, новаторскими задачами.

Удержать сотрудников поможет получение обратной связи и внедрение изменений в соответствии с пожеланиями. Помимо этого, можно настроить систему на выявление сотрудников, намеренных уволиться, и предотвратить это, сделав им выгодное предложение. В целом работа с задачами на основе цифровой трансформации всегда привлекает наиболее квалифицированных специалистов, которым интересны передовые проекты.

Примеры проектов: проведение конкурсов, хакатонов и олимпиад по тематике цифровой трансформации; прогнозирование процессов для управления персоналом; сотрудничество с университетами.

Продажи и маркетинг

Цифровая трансформация помогает повышению продаж: анализ данных позволяет разрабатывать специальные предложения для заказчиков и предлагать гибкое ценообразование. Таким образом, на основе данных опросов можно значительно улучшить партнерское и клиентское взаимодействие, что сегодня является приоритетом среди директоров промышленных предприятий.

Однажды, делая модель индивидуальных товарных рекомендаций для одной крупной ритейл-сети, компания «Инфосистемы Джет» столкнулась с интересным феноменом — клиенты, получавшие предложение, покупают меньше, чем клиенты, предложений не получавшие. «Собака была зарыта» в средствах подачи информации — оказалось, что пользователи одного из мессенджеров меньше читают и покупают, чем все остальные клиенты. Вот именно такие инсайты и влияют на реальный рост прибыли и минимизацию затрат.

Направления работы Центра

У бизнеса всегда много вопросов. Например, удерживать ли всех клиентов или только c LTV больше p350 тыс.? Пытаться охватить максимально всех клиентов, которые теоретически могут уйти, или же предлагать приятные бонусы исключительно тем, кто уже готов отказаться от услуг компании, и удерживать их?

Выход один: работать с гипотезами и точно просчитывать, в каком месте «сойдется кейс», принеся прибыль. Кстати, маркетингу повезло — многие CMO когда-то на заре рождения digital буквально руками настраивали таргетинг в Google AdWords или копались в статистике рассылок. Даже такое базовое умение работы с данными плюс четкое понимание происходящего на рынке крайне позитивно влияет на успех проектов.

Синергия данных

Главное — использовать все без исключения данные для достижения результата. Нет ничего идеального. Никогда операторы не будут работать одинаково, в то же время можно подстраивать под каждого график выхода на работу. Никогда не удастся получить абсолютно точные датчики, но зная изготовителей, можно делать «поправку на ветер» и прогнозировать отклонения, а зная график техобслуживания — прогнозировать количество брака. Можно прогнозировать потребность в запчастях через несколько лет после заказа агрегата и понимать потенциальную нагрузку на цеха. Используя новые технологии, можно учитывать даже влияние на заказы курса валют и погоды. Сегодня с помощью цифровой трансформации бизнес учится решать непосильные ранее задачи.

Передовые решения

Сейчас на рынке множество систем хранения, мониторинга и обработки данных. Желание использовать апробированное и уже проверенное многими решение, с одной стороны, логично и понятно, с другой — далеко не все «известные» системы поддерживают специфику производства. На самом деле все очень зависят от конкретного поставщика.

Золотая середина — использовать распространенные решения, но при этом не зацикливаться на каком-то одном. Это даст возможность проводить тендеры с привлечением большего количества опытных участников, оптимизировать поиск специалистов, которые разбираются в тех или иных аспектах.

Сам выбор системы сильно зависит от способа управления производством и наличия других систем АСУ ТП. Например, используя открытую платформу cloudera, бизнес переплачивает за специалистов (которые на рынке дороже других), но в то же время благодаря универсальности большинство поставщиков готовы адаптировать ее под свои задачи, что весьма удобно. Есть еще российский аналог — ArenaData.

Альтернатива многим системам — облачные сервисы, содержащие большие массивы данных. Кстати, они представлены как российскими компаниями (Mail.ru), так и зарубежными: Microsoft, IBM (со встроенными пакетами).

Многие компании со специализированными центрами для решения задач Data Science предлагают свои системы управления моделями. Например, в компании «Инфосистемы Джет» разработали свою программу Jet Galatea. Тут главное — придерживаться комплексного подхода ко всем разработкам. Необходимо не только придумать и внедрить какую-то модель или программу, но в дальнейшем ее постоянно апдейтить, поддерживать, встраивать в системы. Решение Jet Galatea как раз об этом — оно позволяет гибко управлять моделями, поступающими в них данными и прогнозами. Только так вы наконец начнете добиваться реальных прибылей при помощи цифры.

Структура Центра

Несмотря на то, что место центра в структуре предприятия и его зона ответственности в каждой компании определяется индивидуально, однозначно одно — для эффективной работы необходима прямая коммуникация с директорами и начальниками ключевых управлений.

В центре обычно работают следующие специалисты:
  • Директор, при необходимости закрывающий собой недостающие компетенции;
  • Руководители направлений, возглавляющие бизнес-направления развития;
  • Аналитики данных со специализацией в производстве для аккумулирования знаний о получаемых данных и принятия решений;
  • Специалист по большим данным для помощи в управлении и создания запросов к хранилищу, формирования отчетов и систем мониторинга для руководства;
  • Менеджеры проектов для реализации проектов.
Структура Центра

Изменение устоявшихся процессов компании — задача не одного года, но это единственный способ по-настоящему понять производство со всех сторон, увидеть это понимание и в физике, и в бизнесе, и в данных.

Николай Князев,

руководитель группы машинного обучения компании «Инфосистемы Джет»