Коротко

Новости

Подробно

На пути к интеллектуальной компании

Как, рекрутируя технологии, бизнес трансформирует операционные процессы

От простой автоматизации компании по всему миру переходят к концепции «интеллектуального предприятия», избавляясь от ручного труда и доверяя все больше задач машинам. Этот термин – основа цифровой трансформации, с полной автоматизацией всех производственных процессов, которую бизнес готов предложить своим клиентам и пройти с ними весь путь, помогая им экономить миллионы долларов с помощью IT-решений. Как использовать колоссальные массивы данных, ежедневно генерируемых компаниями, и поставить искусственный интеллект на службу последним? Именно на этом сегодня делает упор немецкая SAP, предлагая клиентам инновационный подход по внедрению высоких технологий на производстве.

Сила инерции


«Позабыты хлопоты, остановлен бег, вкалывают роботы, а не человек». Когда Евгений Крылатов писал эти слова в конце 1970-х, люди могли только фантазировать о том, что машины совсем избавят человека от рутинной работы. Да, возможно, технологии развивались не столь стремительно, как того ожидали аналитики и фантасты, с тех пор прошло уже без малого сорок лет. Однако постепенно прогнозы начинают сбываться: все больше процессов и задач доверяют математическим алгоритмам и искусственному интеллекту. И хотя афоризм британского математика Клайва Хамби «данные – это новая нефть» уже успел наскучить многим и стать общим местом, это все-таки не становится менее актуальным. На смену традиционным физическим активам пришли информационные, а тот, кто может управлять данными, может управлять миром, констатируют в SAP – компании, претворяющей в жизнь концепцию «интеллектуального предприятия».

Ранее степень автоматизации предприятий оставляла желать много лучшего. Все начиналось с «бухгалтерской книги»: каждая операция фиксировалась на бумажном носителе. Во время всеобщей компьютеризации была создана транзакционная система – теперь каждое такое действие вручную фиксировалось в информационной системе. Но, по сути, ничего не изменилось. Затем появились цифровые системы. Сложные расчеты – например, MRP (Material Requirements Planning — планирование потребности в материалах), - были автоматизированы, но обработку полученных результатов все равно проводил сотрудник. А значит, и влияние человеческого фактора было слишком велико.

До сих пор типичная картина для многих больших компаний – офис, где сотрудники работают в ERP-системе, фиксируя каждое свое действие. Это выглядит, словно растревоженный улей. Классический пример – поступление товара на склад. Сначала приезжает грузовик с товаром и накладной. Работник склада начинает делать простые операции: он должен посчитать, сколько товара пришло, какого он качества, сравнить, что написано в накладной и потом физически разместить товар в ячейке склада. А когда бухгалтерия получит документы, проверить их на ошибки и соответствие заказу или контракту. Если поставщик не указал в счет-фактуре, по каким заказам она создана, сотруднику приходится догадываться об этом, анализировать и сопоставлять множество данных вручную. Очень часто документы не совпадают: отличается количество, стоимость, номенклатура товаров. Документы могут быть по ошибке введены в систему несколько раз.

Как исключить возможность ошибок, которая дорого может обойтись бизнесу? Полностью автоматизировать процессы призвана концепция «интеллектуального предприятия», которая может упростить и сделать эффективными многие бизнес-процессы. Смысл идеи в том, чтобы все транзакции, привычно выполняемые человеком, передать машинам. Признанным экспертом в построении по-настоящему интеллектуальных компаний нового типа является SAP, уже накопившая огромный опыт в применении технологий на предприятиях самых различных отраслей.

Машинный фактор


Если разложить эту концепцию на главные элементы, то она сводится к нескольким основным составляющим. Во-первых, нужно объединить «физический» мир с миром информационным. Для этого компании устанавливают на свое оборудование множество датчиков и счетчиков, данных от которых позволяют обогатить систему в целом и дать основу для точного планирования. Во-вторых, для правильной аналитики данных, полученных от датчиков, необходимо внедрение технологий обработки Big Data. И в-третьих, существующие механизмы дооснащаются технологиями искусственного интеллекта, предлагающими оптимальные способы решения задач. К примеру, лидер мирового онлайн-ритейла американский Amazon в январе этого года уже открыл в Сиэтле первый в мире магазин без касс и продавцов. Его посетители могут просто брать товары с полок и уходить из магазина без необходимости стоять в очереди для оплаты товара — счет придет на их аккаунт в Amazon.

Современный уровень развития технологий позволяет предприятиям внедрять инновации в самых различных сценариях. Рассмотрим несколько примеров претворения в жизнь концепции «интеллектуальной компании» - в частности, смарт-контракты, которые помогают добиться «выравнивания» документов и исключить отклонения. Смарт-контракты идеально подходят для использования в бизнесе, когда никто никому не доверяет – неслучайно существует поговорка «Ничего личного, просто бизнес». Допустим, кладовщик сообщит о недостаче товара или ошибке в поставке. Технология блокчейн, на базе которой работают смарт-контракты, позволяет мгновенно передать информацию об отклонениях по всей логистической цепочке, а для их исправления система сама подскажет оптимальное решение.

Или возьмем такую проблему, как неликвидные запасы, занимающие ценное складское пространство и замораживающие капитал. С помощью ресурсов предиктивной аналитики система может подсказать, какие материалы потенциально могут быть неликвидными. Прогноз строится на данных о движении запасов, историческом и текущем спросе. Используя эту информацию, IT-система, ответственные за планирование, может не допустить ненужного скопления запасов.

Кроме того, «интеллектуальному предприятии» IT-система может помочь и в найме новых сотрудников – речь о так называемом смарт-рекрутинге. В этом случае не HR-отдел анализирует соискателя, а технологии. Предметом анализа выступают резюме, открытые профили в соцсетях, алгоритмы сравнивают профили людей, уже принятых компанией на работу, с теми, кто претендует на вакансию. Таким образом можно добиться объективности при найме, поскольку это рекомендации интеллектуальной системы, а не человека, который может ошибаться на фоне усталости или других поведенческих факторов. И это лишь малая часть из того, на что способна «интеллектуальная компания».

Практика для сценариста


От теории – к практике. Концепция уже взята на вооружение крупнейшими международными компаниями. Вот лишь ряд технологических кейсов, которые демонстрируют преимущества «интеллектуального предприятия» и его соответствие вызовам цифровой эры.

Что нужно сделать компании, продающей одежду, чтобы зарабатывать больше? Для начала – понять, что выпускать, в каких объемах, где произвести, кому и как продать. Рассмотрим решение на примере Adidas. Сначала компания анализирует рынок, включая социальные сети, видео- и фотоматериалы, контент телеканалов. Умный алгоритм на базе искусственного интеллекта подсказывает производителю, что сейчас в тренде, какую одежду нужно выпускать, какой модельный ряд. Второй шаг – маркетинг. С появлением в компании линейки продуктов от SAP (Hybris, S/4HANA) безвозвратно ушла в прошлое эра «художников» от маркетинга. Благодаря информационным технологиям больше не нужно делать сложные расчеты и придумывать алгоритмы для выбора подходящего покупателя, делать сегментацию, находить покупателей и каналы сбыта. Все эти шаги берет на себя искусственный интеллект, находя индивидуальный подход к каждому покупателю. Например, в SAP создали «пилот», позволяющий определить, по каким каналам связи и с каким сообщением можно выходить на конкретного покупателя для роста продаж.

Еще один необычный опыт – от производителя сельскохозяйственной техники Stara, применяющей концепцию «интеллектуального предприятия» даже в такой неожиданной области. Существует стереотипное восприятие сельхозтехники – это обычный трактор и усталый водитель с грудой инструментов, пытающийся устранить неполадку. Но на практике сегодня современный трактор – это интеллектуальное устройство. Водитель трактора приходит к нему с флешкой, запускает ее через USB-порт, и машина видит, какие удобрения и в каком сочетании нужно вносить на каждый гектар поля, какие операции нужно проводить с землей и т.д. Таким образом, используя облачную IoT-платформу SAP Leonardo, клиенты Stara могут в реальном времени контролировать использование зерна для посева и объемы удобрений, обрабатывая только необходимые посевные площади. А значит, в конечном счете и накормить больше людей.

Как можно эффективно изменить классические бизнес-процессы с помощью технологий, доказывает и пример TrenItalia, в ведении которой более чем 2 тыс. скоростных поездов. Переход на прогнозное обслуживание оборудования в этой компании не заменил классического процесса управления основными средствами, а c помощью решений SAP лишь дополнил его новыми «цифровыми» возможностями благодаря технологиям интернета вещей и машинного обучения. Снимая информацию с 6 млн датчиков, установленных на поездах, TrenItalia экономит не менее 8% затрат, связанных с ремонтом оборудования без потери качества и надежности работы деталей и узлов.

Это лишь часть примеров, сценариев и других технологических составляющих концепции «интеллектуального предприятия». Более подробно о технологиях автоматизации производственных процессов можно узнать в ходе традиционного SAP Forum 2019, который состоится 17 апреля на ВДНХ. Более 6 тыс. профессионалов расскажут, какие технологические решения позволяют им быть на шаг впереди и как за счет передовых технологий можно построить действительно интеллектуальное предприятие.

КомпанияДемонстрация инновационного сценария
СибинтекЦифровой двойник месторождения. Виртуальная реальность для обучения работе на буровой
Инжиниринговый дивизион госкорпорации «Росатом» Управление проектами строительства АЭСРосатом (АСЭ)
Алкогольная Сибирская Группа ERP нового поколения в облаке
АО «ОХК «УРАЛХИМ» Искусственный интеллект для производства удобрений: повышение производительности барабана грануляции
ПАО «Северсталь»Управление эффективностью производства
ПАО «ГМК «Норильский никель» Демонстрация результатов работы инновационной лаборатории
Трубная Металлургическая компания Прогнозные ремонты
НорникельДемонстрация результатов работы инновационной лаборатории
М.Видео «Умный» магазин
Связной Робот-продавец
ОАО «Газпром нефть» Прогнозное закрытие на основе машинного обучения
Группа «Черкизово» Интеллектуальное управление финансовым закрытием
X5 Retail Group Роботизация бизнес-процессов в ритейле
ПАО «Аэрофлот» Витрина данных для налогового мониторинга
ПАО «Сбербанк» Построение SAP-систем с учетом защиты данных на примере Центра кибербезопасности Сбербанка России

Рекомендуем

наглядно

Профиль пользователя