Владимир Кутергин: Почему российские компании неправильно проводят цифровизацию | «РБК Pro»

Опубликовано 25 февраля, 2020

Многие крупные предприятия потратили солидные суммы на цифровизацию, но в итоге получили лишь «цифровые слепки» своего бизнеса — с теми его недостатками, которые собирались исправить
Сейчас многие владельцы и топ-менеджеры производственных компаний задумываются о внедрении у себя новых технологий. Но какой должна стать компания после изменений и какие технологии нужно внедрять в первую очередь? Что важнее — доверить выполнение большинства операций на производстве роботам или внедрить искусственный интеллект для максимально эффективного управления заказами?

В России, как показал опрос KPMG, бюджеты на внедрение новых технологий есть у 63% крупнейших российских компаний. Конечно, бюджеты скромнее, чем у их западных аналогов. Из того же опроса следует, что больше половины компаний не готовы тратить на трансформацию более 50 млн руб. А по данным Минпромторга, следует, что больше чем у половины промышленных предприятий России затраты на цифровизацию не превышают 1% годового бюджета, хотя у крупного западного бизнеса эти расходы доходят до 10%. Обидно, что и этот 1% легко может быть потрачен впустую. Почему?

Не та data

Цифровизация производства — это всегда работа с данными. Big Data, моделирование, предиктивная аналитика, выстраивание рабочих процессов — для всего этого нужны данные, которых на производстве в избытке. У 80% российских производственных компаний даже есть ERP-системы (автоматизированные системы учета и планирования), которые собирают все эти данные для дальнейшего анализа. И многие компании под цифровой трансформацией как раз понимают сбор этих данных и построение дальнейшей работы на базе их анализа.

Проблема в том, что не все понимают, что содержится в этих данных. Да, они годятся для отчетов, но не для экономического роста и повышения эффективности. Любые процессы на производстве — это лишь результат того, как мы планируем, организуем, как мы оцениваем ситуацию, принимаем решения. Эти результаты и отражаются в собираемых данных. Мы анализируем самих себя. Если вы, условно, соберете статистику о том, сколько производит каждый станок, то получите лишь слепок далеко не идеального производства, со всеми его сбоями и авралами. И это очень частая проблема. Множество крупных предприятий занялись цифровизацией, потратили внушительные суммы, но значительного повышения производительности так и не добились. Можно увидеть, что какое-то оборудование недозагружено, и повысить его загрузку на 15–20%. Но это не повышение производительности предприятия в целом и в разы, как могло и должно бы быть!

Что в итоге? Бюджет потрачен, куча людей занимаются цифровизацией, но сильного прироста производительности нет, и мало кто готов говорить о неудачах вслух. Никто не обсуждает ошибки, а примеров успеха крайне мало. И владельцы предприятий не понимают, зачем затевать цифровую трансформацию и тратить на это десятки и сотни миллионов рублей. Отсюда и скромные расходы российских предприятий. У частных компаний ситуация чуть лучше, чем у государственных: когда ты поставлен в условия выживания без надежды на господдержку, тогда ты вынужден быть эффективным.

Почему-то многие думают, что повышение эффективности бизнеса обязательно означает новые технологии, снижение трудоемкости. Но это не совсем так. Если вы купите пять-десять новых станков, то вы не повысите эффективность, а просто увеличите масштаб вашего неидеального производства. А станков на производстве может быть вполне достаточно, чтобы производить в два-три раза больше продукции — просто нужно переделать бизнес-модель, понять, каким может быть производство. Но вы не узнаете этого, если просто сделаете цифровой слепок завода. И мы опять возвращаемся к вопросу, какие данные нужны для цифрового двойника?

Правильная оцифровка

На самом деле на действующем производстве все нужные данные где-то есть. Это спецификации изделий и оборудования, операционные технологии и их привязка к оборудованию, связи между разными этапами производства и подразделениями, ресурсы, которыми обладает предприятие. Но на них почему-то никто не фокусируется, хотя оцифровать все эти данные и свести их в единую систему можно за несколько месяцев. При этом вы получаете не оцифрованную копию того, что творится на производстве, а технологию проектирования бизнес-процессов, проанализировав и изучив которые можно из имеющихся компонентов сделать более эффективную модель своего бизнеса.

Правда, это только звучит просто, на деле все сложнее. Есть несколько условий, без соблюдения которых цифровая трансформация невозможна. Часто собственники полностью доверяют эту задачу ИT-сектору. Такой подход далеко не всегда работает. Топ-менеджеры, как и заинтересованный частный собственник, должны вникать в ключевые бизнес-процессы и, главное, сознательно хотеть стать прозрачными. В России этого не всегда хотят или собственники, или же менеджеры, за которыми недостаточно следят владельцы. Когда бизнес полностью оцифрован, то, например, невозможно скрыть брак, уменьшив его процент в отчетности.

Второй важный момент — у руководителя цифровой трансформации на предприятии должны быть почти такие же права, как у гендиректора. Почему? На самом деле основное время уходит даже не на сбор нужных данных (это вполне рутинная работа), а на борьбу с очагами сопротивления. Каждый менеджер на своем месте всегда знает, как лучше. Но проблема в том, что нужно видеть ситуацию полностью, сверху, а у них не хватает данных для этого. Кто-то соглашается сотрудничать, а кто-то нет. И здесь важно, чтобы руководство и владельцы предприятия помогали преодолевать такие препятствия.

И менеджеры, и все сотрудники предприятия должны понимать, что в конечном счете зарплату им платит клиент. Но заказчики постоянно предъявляют новые требования, и тот, кто сможет быстро под них подстроиться, победит. Цифровые технологии открывают эту возможность — нужно только правильно ими воспользоваться. Да, процесс сложный и иногда приходится проводить изменения «через колено», но чем больше будет историй успеха, тем больше будет желающих поменять свое производство.

Подробнее на РБК