Бизнес не конца понимает перспективы модернизации

Бизнес не конца понимает перспективы модернизации
Иллюстрация: Техномакс-Красноярск

Цифровизация различных бизнес-процессов может открыть перед производственниками новые горизонты развития. Но многие промышленники не видят всех ее перспектив.

О том, чем IT могут быть полезны реальному сектору и как изменить ситуацию с востребованностью таких решений, беседуем с Дмитрием Лозовым, совладельцем и директором IT-компании «Техномакс-Красноярск».

Информационные технологии сегодня заявляются как неотъемлемая часть любого бизнеса, в том числе и в реальном секторе. По вашей оценке, насколько от их проникновения зависит успех той или иной компании?

— Ответ сформулирован не мной и довольно давно: IT работают как акселератор бизнеса и производства. Иными словами, компания может работать и без информационных технологий, но их внедрение повышает производительность и качество. Конечно, на конкретном участке, например, на станке, который точит детали, их влияние вряд ли будет ощущаться, но, скажем, в логистике оно очень велико.

По нашим заказчикам и партнерам мы видим, что сейчас основной вызов для них — это агрегация информации. Любое сколь-либо крупное предприятие генерирует такое количество данных, что в них можно утонуть. Между тем их систематизация и анализ позволяют не только выявлять узкие места и расшивать их, но и строить прогнозы. Причем без примеси субъективности.

В каком смысле?

— В смысле исключения человеческого фактора из процессов управления и контроля. Люди подвержены эмоциям, личным предпочтениям и предвзятым оценкам, что негативно сказывается на объективности анализа и принятия решений. Например, сотрудники подразделений нередко вступают в конфликты друг с другом («этого люблю, того не люблю»), что мешает продуктивной работе команды. Кроме того, важно учитывать мотивацию сотрудников, занимающихся контролем качества. Зачастую мнение работника зависит от взаимоотношений внутри коллектива и личного опыта взаимодействия с разными отделами предприятия.

Модели автоматизации позволяют минимизировать влияние этих факторов, повышая точность расчетов и оценок производительности. Даже на предприятиях, активно работающих над собственной эффективностью посредством внедрения технологий мониторинга и улучшения показателей KPI, существует значительный потенциал для дальнейшей оптимизации путем исключения сотрудников из контрольных точек процесса.

Как пример — машинное зрение. Его использование для контроля качества продукции способно значительно снизить риски ошибок, вызванных усталостью работников смены, нарушением дисциплины, низкой мотивацией или желанием быстрее завершить работу перед квартальным отчетом ради премии всей команде. 

Есть реальные кейсы подобного рода в вашей практике?

— Конечно. Вот из совсем свежего. Отдел продаж одного из дистрибьюторов автозапчастей в Красноярске. В нем работает десяток менеджеров, значительная доля рабочего времени которых уходит на телефонные переговоры с клиентами и контрагентами. И тут очень важно, как сотрудники их проводят. Но когда руководство пытается оценить качество звонков, обнаруживаются проблемы: прослушивание большого количества записей физически затруднительно, а выявленные недостатки не находят оперативного решения. Для устранения этой ситуации разработали и внедрили систему автоматической расшифровки звонков и их анализа с помощью ИИ, которая формирует сводки и резюмированные отчеты для руководства, помогая выявить слабые стороны в коммуникации и принять меры по улучшению качества обслуживания. Операторы же получают конкретные рекомендации по улучшению стиля общения, отработке конкретных вопросов и устранению ошибок. Благодаря этому улучшаются показатели закрытия сделок и удовлетворенности клиентов.

Это красноярская система?

— Более того — наша. У «Техномакса» есть подразделение, которое занимается разработкой подобных решений. Причем не только для собственных нужд. Систему, о которой я рассказывал, мы сейчас обкатываем на бизнесе партнеров и, когда доведем до ума все моменты, предложим ее рынку.

С call-центром понятно. А если говорить о более, скажем так. промышленном секторе? Например, о горнодобывающем?

— Тут очень много кейсов уже есть. В том числе и у нас. Сейчас, к примеру, мы реализуем проект оборудования системами машинного зрения карьерных самосвалов для одной крупной компании. Мы оборудуем эти машины несколькими камерами, которые работают вкупе с интеллектуальной системой, распознавая объекты и предупреждая водителя о возможном столкновении с объектами, которые он физически может не видеть. Еще одна камера ставится внутрь кабины и отслеживает состояние работника. Система автоматически определяет признаки усталости, засыпания или невнимательности, сигнализируя водителю и отправляя уведомления ответственным лицам.

Обычные видеорегистраторы служат лишь инструментом ретроспективного анализа происшествий, однако современные интеллектуальные системы направлены именно на предупреждение возможных опасностей.

Вообще, я уверен, что предприятия, инвестирующие в развитие IT-направлений на своих производствах и использование современных алгоритмов искусственного интеллекта, смогут существенно сэкономить на затратах, связанных с персоналом и поддержанием высокого уровня безопасности производства.

Много ли на промышленных предприятиях задач, которые можно решить таким образом? 

— Очень много. Как пример, работа с документами, то есть делопроизводство. Да, сегодня благодаря развитию электронного документооборота многие рутинные операции стали намного проще и эффективнее. Но интеграция с искусственным интеллектом позволит автоматизировать обработку и классификацию документов, выявлять ошибки и формировать удобные реестры.

Еще одна важная область — анализ производственного поведения сотрудников. Современные системы могут выявлять наиболее ценных членов команды, чья деятельность оказывает наиболее положительное воздействие на результаты компании, даже если по внешним признакам они нарушают корпоративные стандарты. Это позволит сохранять лучших сотрудников и повышать конкурентоспособность.

Следующая перспективная сфера — цифровые двойники предприятий и производственных процессов. Раньше разработка таких систем была дорогая, но развитие технологий ИИ сделают этот инструмент доступным. Что это даст компаниям? Например, сокращение времени апробации тех или иных технологических и производственных решений. По классике, она занимает примерно 90 дней. На моделях же можно все проверить за значительно меньший срок. А поскольку испытания будут проходить не на реальном производстве, то и риски будут сведены к нулю.

Бизнес, завязанный на производство, сегодня понимает все эти перспективы?

— К сожалению, лишь небольшая его часть. Только около 20% представителей реального сектора понимают необходимость перемен, и лишь половина из них имеет представление о правильном подходе к реализации идей. Тут нужны консультанты или помощники, которые выступят проводниками и популяризаторами IT-идеологии в бизнес-сообществе.

Парадоксально, что существующие институты развития предпринимательства пока недостаточно активно включились в продвижение этих идей. Их традиционные консультационные услуги сосредоточены преимущественно на бюрократической стороне ведения бизнеса, а не на обучении новым технологиям и методикам.

А красноярский IT-сектор не готов взять на себя роль такого консультанта?

— В целом готов. Но без участия власти вряд ли что-то получится. Основная причина — деньги. Без финансовой помощи большинство компаний не решатся вкладываться в дорогостоящие технологические новшества.

Чтобы преодолеть недоверие и страх высоких расходов, нужны программы поддержки, которые хотя бы частично финансировали пилотные проекты. Это позволило бы продемонстрировать реальную пользу нововведений, снизив финансовые риски для самих предприятий.

Эффект от внедрения ­­IT-решений

 
Ориентиры по результатам:
— снижение брака с машинным зрением — 10…30%
— уменьшение простоев при предиктивном обслуживании — 10…40%
— рост конверсии в продажах после аналитики звонков — 8…20%
— оптимизация запасов через аналитику — 15…30%
— экономия энергии за счет ИИ‑оптимизации — 5…15%
 
Новосибирская, 42
+7 (391) 218 0888
info@tehnomaks.ru
24tmx.ru
Реклама. ООО «Техномакс-Красноярск». ИНН 2460248300 erid: 2W5zFHSoCtg

Читайте также

 

Самое читаемое
  • «Екатеринбургу пора дать больше самостоятельности»: что думают о городе власти и бизнес«Екатеринбургу пора дать больше самостоятельности»: что думают о городе власти и бизнес
  • Правительство Свердловской области выставило на продажу 50% акций ФК «Урал»Правительство Свердловской области выставило на продажу 50% акций ФК «Урал»
  • Доля бедных растет: 31% россиян экономит на едеДоля бедных растет: 31% россиян экономит на еде
  • 300 свердловских компаний подняли производительность и сэкономили 4 млрд руб. — как?300 свердловских компаний подняли производительность и сэкономили 4 млрд руб. — как?
  • Чью сеть укрупнят 1200 магазинов «Верный»?Чью сеть укрупнят 1200 магазинов «Верный»?
Наверх
Чтобы пользоваться всеми сервисами сайта, необходимо авторизоваться или пройти регистрацию.
Вы можете войти через форму авторизации зарегистрироваться
Извините, мы не можем обрабатывать Ваши персональные данные без Вашего согласия.
  • Укажите ваше имя
  • Укажите вашу фамилию
  • Укажите E-mail, мы вышлем запрос подтверждения
  • Не менее 8 символов
Если вы не хотите вводить пароль, система автоматически сгенерирует его и вышлет на указанный e-mail.
Я принимаю условия Пользовательского соглашения и даю согласие на обработку моих персональных данных в соответствии с Политикой конфиденциальности.Извините, мы не можем обрабатывать Ваши персональные данные без Вашего согласия.
Вы можете войти через форму авторизации
Самое важное о бизнесе.