Павел Золотов: Сначала люди, затем машины
В Челябинске бизнес-сообщества продолжают обсуждать тему внедрения цифровых технологий на предприятиях малого и среднего бизнеса. Высокая стоимость программного обеспечения, переобучение персонала затрудняют переход предприятий на "цифру". Какие еще "подводные камни" видят эксперты при внедрении предпринимателями современных систем, поделился мнением заместитель директора по GR ЦКИ ЮУрГУ Павел Золотов. - Павел Александрович, насколько готов южноуральский малый и средний бизнес к внедрению цифровых технологий? - В Челябинске много говорят о внедрении цифровизации на предприятиях, и все забывают тот факт, что мы и так в “цифре” существуем, как минимум, уже 10 лет. В свое время, работая на различных южноуральских производствах, я сам “хлебнул горя” и увидел, что 99 директоров из 100 не умеют анализировать данные по финансово-хозяйственной деятельности своих компаний, что уж говорить о технологических процессах, где необходимо отстроить анализ многомиллионных данных, собираемых датчиками. Дело в том, что директора пока могут позволить себе быть неэффективными. К сожалению, система подготовки кадров позволяет им это делать. - Если говорить о южноуральских предприятиях - экспортерах, их система управления должна быть эффективной? - Да! Сегодняшние крупные предприятия промышленности России и стран ЕврАзЭС, работающие в глобальном рынке, более-менее "подтянуты" по технологиям производства и производительности труда. Они достаточно эффективно компьютеризированы, умеют строить 3D-модели, собирать данные с различных узлов и механизмов, контролируя основные процессы. Но давайте будем говорить о челябинском среднем промышленном бизнесе. Представьте, что на предприятии работает, допустим, 100 человек. При этом в сутки отовсюду собирается 300 миллионов единичных данных. И тут возникает проблема обработки информации. Не каждый специалист может применить методы “отсекающего эксперимента”, когда из множества факторов выбираются только самые важные для производственного процесса. В итоге, обрабатывается примерно 1% факторов из необходимых. Но и такие результаты дают прирост в эффективности производств на 10% и более. Даже такой скачок, по сути, эволюционный. Качественно обработать данные (факторы) нереально ни суперкомпьютеру, ни группе специалистов, по причине отсутствия совместной работы коллектива предприятия и ученых (например, нашего университета), когда мы берем и применяем методы “отсекающего эксперимента”, когда из множества факторов "отсекаются" менее важные для процесса, и уже на их основе строятся модели прогнозов. Это все происходит за круглым столом, так сказать, в дискуссиях ученых, экспертов и узких специалистов челябинских предприятий. - Мы говорим о проблемах эффективности производств. Вы можете привести пример промышленного предприятия, где "цифровая" аналитика необходима? - У нас в регионе многие работают с переработкой металла. Например, одна компания делает трубу, а другая компания ее покупает для передела в угловые элементы. Вроде все хорошо! Первоначальный продукт - труба подходит под все ГОСТы, но в процессе изготовления отводов (например, при помощи воздействия ТВЧ: токов высокой частоты), металл нагревается и меняет свои свойства, что влечет уход от ГОСТа. Как быть? Нужно собирать полезные для конкретного производства данные и отсекать наименее значимые, проводить эксперименты, строить модели и согласно этим моделям менять условия термообработки металлов при изготовлении отводов. Лишь один этот метод, способен уменьшить временные затраты на разработку процессов в 20 и более раз. Чувствуете, какая может быть выгода в деньгах? Миллионы рублей. - Насколько необходима подготовка кадров в процессе "цифровизации" предприятия? - Конечно, необходимо обеспечить, еще известный с советских времен, принцип планомерности и пропорциональности развития предприятий, когда улучшаются все направления параллельно. Этот процесс эффективен только вместе с обучением линейных специалистов. Откройте любой HR-сайт по привлечению работников. Директора МСП хотят видеть в одном сотруднике и бухгалтера, и финансиста, и системного администратора. Но этот подход в корне неверный. Квалифицированный работник не может быть и экономистом, и программистом, и технологом одновременно. Вывод один: сначала люди, затем машины
