0: Участники потихоньку подключаются.

1: Привет, коллеги. Здравствуйте.

2: Так, для тех коллег, кто сегодня с нами впервые, я немного расскажу о площадке и о формате нашего мероприятия. Сегодняшнее мероприятие мы проводим в формате открытого клуба. Это значит, что у вас есть возможность присоединиться к нам голосом. Да, можно вклю

3: Микрофон, камеру и задать свой вопрос. Либо присоединиться к обсуждению докладчиков. Для того, чтобы это сделать, вы можете поднять ручку. Кнопка расположена под презентацией справа в нижнем углу, и я выдам вам возможность выйти в эфир с микрофо.

4: Для тех, кто хочет расширить презентацию на весь экран, это можно сделать в нижнем правом углу презентации есть кнопка для того, чтобы расширить её на весь экран кнопочки микрофона камеры расположены в нижнем левом углу.

5: Также можно найти кнопку чата в верхнем правом углу.

6: Если у вас после мероприятия возникнет вопрос к нашим докладчикам, либо вы захотите обсудить какую-либо задачу вашего предприятия, можно связаться со мной удобным вам способом.

7: Угу. Так, о площадке рассказала. У нас ведётся запись мероприятия всем участникам и зарегистрированным. После окончания мероприятия обязательно придёт рассылка с видеозаписью, можно будет ознакомиться повторно и поделиться с колле.

8: Итак, приступим в начале, хотела бы пару слов сказать о нашей компании.

9: И далее мы перейдём непосредственно к основной части доклада. Хочу представить моих уважаемых коллег, наших сегодняшних докладчиков. Выступает сегодня Игнат Кравцов, начальник отдела разработки, и Ольга Васильева, начальник сектора отдела внедре

10: И консалтинга. Коллеги, здравствуйте ещё раз. Да, это мы. Всем привет.

11: Угу. Также, пользуясь случаем, хотела бы пригласить всех участников нашего мероприятия на наши следующие онлайн мероприятия, открытые клубы, вебинары. Следующее мероприятие у нас состоится 14 августа. Это будет мероприятие в новом для нас формате.

12: Демонстрационный день нашей конференции лис пром айти. Некоторые участники уже были у нас в гостях в Петрозаводске. Конференцию мы проводим ежегодно и в этом году решили провести также for в онлайн формате демонстрационный день для тех коллег, кто ещё ни разу с нами не

13: Для того, чтобы коллеги могли прочувствовать атмосферу нашей конференции и послушать интересные доклады от наших экспертов, демонстрационный день у нас проходит в формате 3 параллельных секций. Можно будет

14: Соединиться на экономическую секцию, либо на круглые столы по актуальным темам для лпк цбк, либо по другим докладам выступают как наши специалисты, так и представители компании, да, наши друзья, например,

15: Группа компаний Илим Ситнова и так далее. Пожалуйста, коллеги, можно зарегистрироваться по ссылочке на нашем сайте в разделе актуальные мероприятия, либо обратиться ко мне. И я вас зарегистрирую.

16: Угу. План нашего мероприятия указан на слайде. Сейчас кратко расскажу о компании и перейдём к основной части доклада. Так, наша компания неосистемы. Северо запад лтд существует на рынке уже более 30 лет, и мы занимаемся

17: Автоматизация бизнес процессов предприятия путём создания автоматизированных систем. В нашей компании действует система менеджмента качества, которая сертифицирована на соответствие национальному стандарту и помогает нам постоянно повышать качество оказываемых услуг. Так?

18: Как мы являемся фирмой партнёром 1 с нашу компетенции, эксперты показывают статусы, наши сертификаты наиболее важный для нас статус это 1 эс центр компетенции по ерпи решениям, который подтверждает у нас наличие необходимого опыта.

19: Внедрение автоматизированных систем высокой степени сложности, а также квалифицированных специалистов с сертификатами по всем подсистемам ерпи и положительных отзывов от наших клиентов.

20: Сейчас в компании работает более 160 сотрудников. Мы ведём проектную деятельность, внедряем программные продукты 1 с, в том числе собственного производства для Лесной отрасли, оказываем консалтинговые услуги и решаем сопутствующие вопросы. Также у нас есть отдел сопровождения, мы сопро,

21: Сопровождаем организации от небольших компаний до крупных холдингов и групп компаний.

22: Ну, как ранее сказала наша отраслевая компетенция, это работа с предприятиями лпк и цбк. Мы являемся разработчиком программных продуктов для данной отрасли и целенаправленно собираем опыт работы с данными предприятиями. Сейчас более 400 предприятий.

23: Являются нашими клиентами. Мы работаем с лесозаготовительными предприятиями, с лесопильными и деревообрабатывающими, с целлюлозно бумажными картонно тарными предприятиями и холдингами в нашей актуальной линейке программных про

24: Продуктов для Лесной отрасли на данный момент представлено 3 программных продукта. Это новая система лесозавод, стандарт, небольшое современное решение для автоматизации оперативного учёта лесопильных предприятий и также 2 модуля для комплексных систем на базе 1 эс.

25: У нас комплексная автоматизация, управление лесозаготовительным и деревообрабатывающим предприятием, разработку данных программных продуктов мы ведём с двухтысячных годов. На протяжении всего этого времени наши продукты изменяются, улучшаются, дополняются.

26: В соответствии с требованиями времени и законодательства, а также наших клиентов.

27: В своей работе мы используем рекомендованную фирмой 1 с технологию проектного внедрения. На данном слайде представлены основные этапы. Для того, чтобы подробнее ознакомиться с нашей технологией работы. Предлагаем вам организовать индивидуальную встречу. Пожалуйста, можно связаться со мной.

28: Контактам из чата, и мы с вами её запланируем. Ну, из преимуществ работы с нами за 30 лет мы накопили достаточно большой опыт работы с предприятиями лпк и цбк, а также с другими отраслями.

29: Наши специалисты имеют опыт в решении различных задач, а также обладают необходимыми сертификатами по всем подсистемам. Ерпи, пожалуйста, обращайтесь к нам по любым задачам. Мы вам обязательно поможем.

30: И нашим опытом, мы с удовольствием делимся на наших, на нашем, в нашем сообществе леспром айти, который представлен нашим отраслевым сайтом, где мы публикуем новости с текущих проектов, а также мы регулярно проводим онлайн мероприятия как сегодняшний открытый клуб на сайте можно озна,

31: Со списком актуальных мероприятий на будущий период, а также с видеозаписями прошедших мероприятий обязательно все записи мы выкладываем на площадке YouTube RuTube.

32: Ну и ежегодно вот уже 10 лет подряд мы проводим нашу очную конференцию в городе Петрозаводске. Республика карелия пройти в этом году она пройдёт с 8 по 10 октября. Пожалуйста, коллеги, всех приглашаем возможность обменяться опытом.

33: Послушать интересные доклады на актуальные темы порализации предприятия к

34: На этом у меня все. Спасибо большое за внимание. Передаю слово коллегам. Да, спасибо, Ксения. Вот мы вспомнили про конференцию достаточно часто. Мы последнее время, ну, не знаю, лет 5 точно, может быть, и больше.

35: Обсуждаем тему месса на конференции, причём с разных сторон её смотрим. В основном, конечно, я пытаюсь какой-то верхний уровень, взгляд там рассказывать. Ребята, которые что-то внедряют, рассказывают об опыте внедрения

36: Не всегда по обратной связи. Вот у коллег складывается впечатление о том, что же на самом деле мес, мы буквально встречаясь на любой из конференций, этот вопрос снова поднимаем, пытаемся обсуждать и на самом деле

37: Мнение об этом эволюционирует и у нас, и у вас, насколько я вижу, собирая обратную связь. Поэтому сегодня вот наша встреча, это очередная попытка взвесить за и против, что считать мясом, что нет

38: Соответственно, для того, чтобы, ну, погрузиться немножечко в вопрос, давайте сначала приземлимся на землю, да, посмотрим несколько проблем с реальных проектов. То есть, мы не просто там развиваем теорию, да, изучаем, как это может быть. Мы такие, ребята, больше практики.

39: То есть мы смотрим, понятно, какие-то модели, серьёзные конструкции, но стараемся не просто там рассуждать, а сразу это применять и по разному использовать. Когда-то я рассказывал там про разные уровни зрелости.

40: В компаниях, то есть мес это такой уровень, который сходу обычно запускается плохо. То есть до него надо дозреть вот что чего может не хватать, да, какие могут быть проблемы. Давайте попробуем на примере нескольких буквально кейсов.

41: Смотреть дам слово Ольге, она наш аналитик на передовой практик, да, на проектах она вам сейчас вот расскажет несколько примерчиков, попробуем их пообсуждать и в том числе, может быть у вас какие-то есть свои примеры в конце

42: Этого небольшого блока, если хотите, можно будет про них рассказать. Угу. Так, ну, я попробовала из опыта последних проектов, да, пособирать некоторые случаи. И тут надо сказать, что у нас, ну, мес, проекты, они в целом все очень

43: Уникальные, да, несмотря на то, что есть там какие-то стандартные методики и практики, у нас, во первых, всегда очень разное окружение, очень разная стартовая точка. И в целом у проектов задачи тоже отличаются. То есть вот 1 кейс, который, ну, такой проблемный был.

44: На проекте, это когда нам нужно было в очень сжатые сроки перевести текущую систему, которая была не на 1 эссе, и у неё заканчивалась поддержка на 1 с вот, и, ну,

45: Соответственно, ну, наше желание было немножко туда привнести какого-то дополнительного уровня управления, да, особенно вот с точки зрения планирования того, что текущей системе тогда как раз не хватало. Вот, и мы в целом

46: Когда проектировали с заказчиком, обсуждали. Был вариант того, что мы немножко расширим то планирование, которое у них было, да, то есть там планирование было на таком зачаточном состоянии. По сути, основной вот этот вот сложный процесс, он находился за рамками системы.

47: С точки зрения системы, там, ну, по большей части можно это сказать, какой каким-то зачаточным состоянием выдачи заданий на смену. То есть там и то оно такое не прям оформленное было. Вот мы попытались это немножко оформить, оформить, да, чуть

48: Углубить. Вот. И на 1 этапе хотели запустить как раз верхнеуровневое планирование на уровне портфеля заказов. Ну то есть, что это означает? Условно, мы собираем отовсюду потребности и для каждого заказа на производство. Неважно, там клиентский это или это какая

49: Внутренняя потребность. Пытаемся просчитать, когда он у нас будет выполнен, какое у него там текущее состояние и так далее. Ну, идея вроде как достаточно стандартная, здравая, правильная. Вот когда мы дошли до рассчитать, потом ещё поверить, что мы можем выполнит

50: То, как мы поставили. Угу. Вот. Попытались до этого, собственно, дойти и на этапе приёмочных испытаний, когда уже все было, в общем то, запрограммировано. Вот под эту схему пришли к выводу, что не было ещё на предприятии достаточно такого.

51: Зрелого процесса именно управления и сбором этих потребностей, потому что, ну, на цбк это тоже, да, стандартная штука, то, что мы не только производим рулончики, там на продажу всегда есть какая-то ещё переработка, да, то есть мы рулоны

52: Изводим как на продажу во вне, так и для собственного использования. И вот, соответственно, самое сложное обычно это как раз вот балансировка вот этих 2 направлений. И если там обычно со сбором клиентских потребностей на рулоны, там проблемы никакой нет, а

53: Расчет вот этого реплейсмента рулонов, которые должны у нас пойти под переработку. Вот это обычно сложная задача. И мы на тот момент, когда подошли вот к тестированию, поняли, что в целом нет никакого чёткого регламента.

54: Мы это собираем и нет людей, которые, собственно, в систему смогут это все каким-то образом вносить. Вот. И, ну, по сути, из за сроков, по большей части мы этот регламент организовать по быстрому не смогли людей определить, поэтому на

55: На момент запуска 1 очереди мы в целом пока временно поставили заглушку, что мы, ну, верхнеуровневый график, по сути, считаем от обратного и по большому счёту, именно, ну, пользовательский уровень работы это стартовая точка, выдача заданий на смену, то есть дальше

56: По сути, вот следующей очередью проекта как раз должна была бы стать развитие вот этой системы планирования, чтобы мы по всем уровням прошли, и выдача заданий была уже не стартовой точкой, а результатом какой-то деятельности, когда мы чётко понимаем, а что на эту смену нам нужно

57: Выдать. Это рассчитывается по данным системы, там с помощью какой-то дополнительной аналитики метрик, там, графиков и так далее. Если попробовать простыми словами это перефразировать. То есть мы могли видеть горизонт очень короткий, да, то есть вот этими заданиями, там, не знаю, 3

58: 3 ближайших дня мы видели, это означало, что какие-то перестановки там постоянно происходят. Дальше мы даже не пытались ставить, потому что не верили в то, что оно так случится. И давайте мы посмотрим через 3 дня, к чему мы пришли, приехали на этот момент.

59: Так работать можно, но это очень много суеты, все, вы понимаете, да, и какие-то долгосрочные планы, стратегии выстраивать при этом тяжело. И там очень много зависимости от конкретных людей, которые понимают, как это высчитать за пределами, ну, там, условно, очень

60: Много было завязано на женщину, которая могла быстро послужить оптимизатором, что-то там прикинуть, где, куда нам что нужно перекинуть. И вот, ну, по сути, тут такая очень опасная и рискованная зависимость на компетенции 1 человека.

61: Да, узкое горлышко в системе как едином целом. То есть получается это не просто какой-то алгоритм, а это прямо вот рабочее место, точка принятия решений, центр, через который все проходит, если оно там не

62: Ходит или проходит плохо, то дальше все останавливается. Соответственно, вот 1 из задач расшить это, а это значит надо организовать методически, в том числе и людей каких-то выбрать, настроить, обучить, чтобы они были готовы это поддерживать.

63: И если на берегу, там руководство сказало, да, нам понятно, давайте так и сделаем, то фактически они это организовать не смогли. То есть даже с нашей помощью, где сказали, давайте там выберите людей, назначьте, там мы их обучим, натаскаем.

64: Давно это не взлетело, просто потому что таких людей не было, да, 2 кейс, который из практики тоже вытащили, это из недавнего в контур мес, у нас, ну, там стандартно, понятно, у нас входя

65: Планирование производства и собственно, само планирование, но при этом мы пытаемся туда же очень детально затащить и уровень складского как учёта, так и управления. И вот, ну, обычно склад на самом деле в меньшую сторону рассматривает, потому что focus

66: Основное идёт все-таки на планировании и на производстве. Вот. Но в рамках вот последнего проекта мы решили, что нам не хватает просто очень детального складского учёта. Мы туда хотим привнести элемент управления, который казалось

67: Был у заказчика выстроен, он крутился на экселе, да, то есть был вне системы, но при этом казалось, что он такой достаточно устойчивый, устойчивый, зрелый. Рассказывали про него достаточно слаженно и чётко. Да, вот у нас тут это начинается.

68: Там вот эти вот порядок, вот зависимости, соответственно, выглядело крайне стройно. Вот. И, ну, в целом мы, да, решили, что как будто бы перенести уже выстроенный зрелый процесс в систему, в которой все есть для того, чтобы этот план там составить каким-то образом.

69: Быть сложной задачей оказалось сложно. Почему? Потому что когда процесс выстроен на экселе, ну, честно говоря, очень часто это очень много свободы и очень много каких-то допущений. Ну то есть

70: Сути, там правила игры сильно менее жёсткие, чем когда мы это загоняем на уровень, например, там 1 с, ну либо другой системы любой. И получилось что-то есть там у заказчика очень специфический специфи.

71: Методика расчёта кипиай планировщиков. Это означает, что, ну и в целом сам процесс, то есть он больше, ну, честно говоря, вот по истечению какого-то времени, как мы в этом варимся, больше, похоже не на процесс планирования какого-то такого полноценного, а не

72: Накидывают сменное задание, которое, по сути, ну не прям жёсткое, то есть оно какой-то своей жизнью живёт, подвержено очень многим корректировкам. Это как раз-таки, в том числе обусловлено системой расчёта кипиай, потому что нам там нужно очень де,

73: Но следить за датами запланированными. И поэтому постоянно они туда сюда там переносятся, обновляются там задним числом и так далее. Вот этих корректировок слишком много получается, где-то там есть проблемы с анали.

74: То есть там, условно, 1 продукцию мы планируем там с детализацией по складам и сменам. Другую продукцию мы планируем, мы даже не знаем, с какого склада будет отгрузка, и, ну, на уровень системы, да, и на ту, тот контроль аналитики, запол.

75: В том числе, который нам нужен, это ложится очень плохо. То есть сейчас мы пытаемся пока на данном этапе найти компромиссное какое-то решение между наведением порядка в аналитике и там установкой каких-то более жёстких регламентов.

76: Вот, но при этом так, чтобы мы там, условно людям не сломали кипиай, чтобы они там не ушли вообще в какие-то минусы. Ну вот такая работа на самом деле достаточно сложной оказалась, да, и вот зрелость процесса мы на самом деле сильно переоценили. Ну, соответственно,

77: Как бы в связи с этим на выходе получили для проекта некоторые некоторую пачку проблем напряжённость, да, напряжённость. Вот получалось, что люди занимаются не прямой какой-то эффективностью, которая влияет на процесс.

78: Ну, представим, что отгрузка, там, работа склада, там, метрики, которые можно выделить, это быстрая отгрузка, джаст тайм, да, то есть, ребята, которые приезжают, там логистика настроена, все, кто приехал, ну, условно, моментально загружаются, уезжают. То есть, вот

79: Идеальная работа там отгрузки такая и тоже самое со складом. То есть у нас есть какие-то зоны, у нас есть размещение, у нас нет затарки, у нас нет там проблем с размещением, у нас нет проблем с поиском. Соответственно, вот это тоже все как-то организовано так, чтобы это было удобно.

80: И поддерживала отгрузку в данном конкретном случае получалось, что люди больше ориентировались на какими-то махинациями для попадания в kpi, вместо того, чтобы поддерживать эти метрики, которые можно сказать.

81: Оценивает эффективность бизнеса, то есть kpi, получается, людей был дезориентирован, ну то есть направлен не в ту сторону, в которую направлены должны быть по здравому смыслу бизнесовые метрики. Соответственно, вот это противоречие, оно, ну,

82: Объективно, на наш взгляд, мешает реально развиваться ребятам там при работе на складе, вот его снять, вот так вот разрубить мечом сходу не получилось. Вот сейчас идёт переговорный процесс, где в целом с нами соглашаются, но вот

83: Перебороть там как-то устой, да, вот этот какой-то инерцию, которая была с годами выработана, это моментально не проходит. Поэтому здесь этот путь изменения, он, да, будет мы

84: Нём, то есть мы не отказываемся от тех решений, которые выработаны, но пойдёт больнее, чем мы ожидали. Вот, наверное, да, такое. Да, да, именно так. Вот. И 3 кейс, который решила сюда вынести, тут больше, наверное, не какая-то

85: Там проблема 1 конкретного проекта, это в том числе кейс для того, чтобы показать, что у нас все-таки проекты Меса, они все уникальные со своими особенностями. И вот, наверное, 1 из мест, где это прям очень ярко тоже в том числе проявляется это Инте,

86: Грация с финансовым контуром. Ну тут понятно, да, что если мы внедряем уровень месса, то там очень высокая детализация, которая нам там нужна для каких-то метрик, ну, не денежных, да, а больше именно каких-то производственных показателей. Вот.

87: При этом понятно, что если у нас эта информация уже есть, и мы её там каким-то образом получили с оборудования, там, вручную и так далее, на уровне, там, бухгалтерского финансового учёта повторно все тоже самое, руками никто заводить не хочет, да, соответственно, это всегда рас.

88: Расширенный какой-то перечень интеграционных потоков, которые у нас уходят в финансовую базу, там будь то 1 эс или, не знаю там sap что угодно. Вот. И вот тут как раз всегда очень много особенностей, потому что, ну 1, самое очевидное это

89: Абсолютно разная детализация аналитики, да, то есть там, условно, номенклатура, может быть детальней производственные переделы, да, то есть, там, ну, классический пример, мы там на уровне финансового контура просто смотрим выпуск по прсу, по упакованной продукции на уровне ме,

90: Мы там отслеживаем детально, с какого рабочего центра, там, с какой бы машины, какие там бура вышли, как они были срезаны, какие там отходы, обрезки и так далее. То есть мы это все анализируем сильно детальней тоже самое касается складов, да, то есть, условно мы, например, для целей

91: Там управление более детального отслеживания остатков на уровне места, там можем выделить какие-то там, не знаю, дополнительные склады, какие-то локации, там адресное хранение внедрить на уровне финансового контура у нас там обычно все более сводно. Ну и тут

92: Ещё иногда на самом деле были даже кейсы, когда там условно соответствие идёт несколько к нескольким, да, и тут в целом достаточно сложно выстроить вот этот мэппинг, чтобы мы правильно операции положили с нужной аналитикой в финансовую систему. Раз

93: Методика учёта нзп, то есть там, ну вот как раз я уже говорила, да, что мы там где-то считаем по упакованной продукции на последнем производственном переделе. С точки зрения месса, мы всегда, ну, стараемся как можно детальнее внутри просветить, да, там какое оборудование мы используем, с какой линии.

94: Вышло и так далее. Для выгрузки в финансовый контур всегда требуется какое-то определение там, затратной аналитики, да, то есть там, если мы, особенно, если мы детально выгружаем там какое-нибудь списание полуфабрикатов или там, не знаю, расходных материалов.

95: Каких-то там упаковка и так далее, да, с точки зрения месса мы обычно затратную аналитику не ведём. Ну собственно, потому что у нас там нету денег и себестоимости, но для того, чтобы положить в ерпи систему, нам эта аналитика нужна и нужно придумывать способы, как её опре.

96: Делить, чтобы она правильно уже загрузилась без какой-то доп. Обработки на стороне финансовой системы. Вот. Ну и самое интересное обычно ещё это то, что у нас в ерпи систему в целом не все операции попадают и не все операции.

97: Попадают в таком, по так, ну по Такому же смыслу, как мы это делали вместе. То есть, ну вот из последнего, да, тоже проекта, как пример идёт из за того, что мы выпуск фиксируем по последнему переделу. То есть мы в целом то, что у нас в полуфабрикат

98: Ведётся внутри производства, в меж системе на уровне финансового контура не показываем. Вот. Соответственно, если мы какой-то возврат со склада готовой продукции там на доработку производим на склад производства, то в финансовом контуре у нас это должно пройти не просто как перемеще.

99: Между 2 складами, как это делается вместе, а мы там должны либо какое-то списание на расходы сделать, либо сторны и так далее. И вот все вот это вот утряхивая детализации, там мэппинг операции и так далее. Вот это все на каждом проекте, оно там

100: Ну, есть, конечно, да, какие-то там определённые методики, но в целом от проекта к проекту это всегда все уникальное. И вот на этом мы тоже, ну, достаточное количество времени на это тратим. То есть вот тут прям какую-то 1 методику, там, условно типовую в коробку заложить не получится, это

101: Нужно все индивидуально, каждый раз прорабатывать. Угу. Очень может быть разная картина. Согласен. Но при этом детализация месса позволяет эту задачу выполнить. То есть у нас настолько подробные операции,

102: Могут быть организованы и это правильный будет место. То есть, если мы так это сделали, то у нас дальше проблем нет, у нас есть проблемы по договорённостям, да, как мы это сделаем, но как минимум у нас есть база, то есть вот построение качественной системы, это

103: Возможность эту базу многократно использовать. И когда мы пытаемся запускать какие-то проекты, мы всегда, даже если прямо сиюминутно никто не понимает, как вот такую детализацию использовать, все равно стараемся её запускать, потому что дальше она

104: Она пригодится. То есть, если прямо там, на старте от неё не будет эффекта, то все равно этот эффект появится тогда, когда мы дотащим, например, разберёмся до конца с потоками затратными, да, то есть мы начнём собирать, мы

105: Начнём как-то мапить, мы начнём это сворачивать, мы начнём это как-то переделывать. И если на старте даже того же финансового контура это будет условный Котёл, да, у нас, например, было там 3 полуфабриката вместе.

106: В финансовом контуре он 1. Ну, в смысле, как вот этот объединяется в 1 участок. Единый выпуск, например, по итогам месяца, то, как только люди начинают и системы это считать и смотреть, у них буквально там через полгода год возникает

107: Желание сделать это более детально. И, соответственно, если вместе системе эта детализация не поддерживает, то тут все мы встали, мы не можем это обратно раскрутить. Но когда мы сначала считаем, например, нашу себестоимость, эффективность по котлу усло,

108: Да, чуть более хорошему, чем совсем Котёл, но с какими-то допущениями, а потом просто постепенно эту детализацию и в финансовых потоках разворачиваем, то это даёт эффекты и в экономике, то есть вот

109: Мес. Контур в этом отношении очень важен для экономических расчётов, потому что он напрямую влияет на потоки. То есть сказать, что во что пошло, сколько реально мы затрат потребили на определённую единицу продукции, будь там рулон или там какая-нибудь палетта.

110: Уже переработанными листами или там с гигиеническими изделиями, без прослеживания этого, в системе и транслирования вот этих как бы материальных потоков в экономический этого сделать не получится. Ну это не

111: Просто, да, вручную такой, если это заложить сразу, то дальше эта задача решается, она не решается в лоб с ходу, потому что очень много выполнить надо работы. Вот это как раз Оля пыталась вам продемонстрировать, но базу эту заложить в мес нужно сразу, иначе потом как бы

112: Заставить людей делать более детально Месе перезапускать. Мес будет сильно сложнее. Все так. Ну вот. И тут как раз вот из этих кейсов видно, что у нас месс может быть

113: Процессы в мес могут быть автоматизированы с разной глубиной, то есть там где-то там у нас, например, не знаю, у кого-то на проекте чуть детальнее производство, там с планированием, где-то у кого-то наоборот, мы там до планирования ещё не дошли, но

114: Там склад почему-то более глубокий. Вот тут хотелось немножко поговорить, тоже по опыту проектов про несколько примеров взяла, да, несколько процессов. Какая у нас вообще в целом, может быть глубина вот из того, что мы уже успели потрогать

115: Да, и там где-то теоретически, куда бы мы могли ещё пойти дальше? Ну вот 1, наверное, такой самый интересный процесс, это планирование производства, оно на самом деле, наверное, ну вот если так перебирать, с кем мы общались, наиболее редко, встреча.

116: Чается такой вот, ну, проработанный уровень, что ли. То есть это вот в последнюю очередь мы до него доходим, то есть, там, условно, если производство, склад до уровня месса, раскрутить там детально в целом, наверное, не так сложно, то вот с планированием всегда

117: Возникают вопросы и проблемы. Ну вот самый такой начальный, наверное, уровень это именно выдача сменных заданий. То есть это вот стартовая точка, тут условно мы там какие-то алгоритмы, что-то серьёзное в систему не закладываем, по сути, вот по факту

118: Вводим в систему то, что у нас производство должно сделать. И как бы тут основной, наверное, выхлоп в том, что там на рабочих местах производства, они в целом видят всю программу производственную, которую они должны сделать. И уже там, с точки, с точки зрения системы коммуника.

119: Происходят внутри, да, и мы там какой-то планфакт базовый можем собрать следующий уровень. У нас это уже какой-то верхнеуровневый график выполнения заказов. Это когда мы можем в мес системе получить заказ и определить, какое нам нужно оборудова.

120: Для его производства, когда оно будет свободно. Вот. И собственно, какая у нас получится конечная дата выполнения этого заказа. И по этому верхнеуровнево графику уже проводить какой-то план, факт. Дальше уже вот ближе к Такому непосредственно планированию.

121: Более тонкому мы можем подключить математику, и мы можем там с точки зрения системы заложить какой-то алгоритм оптимизации раскроя, чтоб у нас там уже система условно там на уровне верхнего графика мы знаем, что нам на прессе нужно выпустить там, не знаю, 60 тонн.

122: Продукции, там есть какие-то форматы вот далее уже на более тонком уровне мы с помощью оптимизации разложили это все там по каким шаблонам нам это нужно делать и как это все между собой кроится то есть ну там где-то это сейчас вручную происхо.

123: Ходит там вот как раз на в 1 из кейсов у меня вот эту вот функцию выполняла очень умная женщина, которая, видимо, это все просчитывала где-то в голове. Вот сейчас на текущем проекте мы подключаем уже на уровне системы алгоритмы. Ну и следующий уровень это у нас

124: Уже идёт точный график производства, когда мы там условно до минут, до секунд выстраиваем полученные шаблоны и точно знаем, в какой момент времени какой заказ у нас должен выпускаться на производстве. Тут опять, ну, на проектах есть некоторые

125: Допущение, то есть это такой график очень условный, там понятно, что есть всякие форс мажоры, там, не знаю, какая-то продукция не пошла, мы это все передвинули, но как минимум базово для того, чтобы получить более точный точный график выполнения заказов, мы на уровне вот

126: Распределение шаблонов по времени можем более точно эти даты получить. Ну и дальше вот эта глубина, зрелость, она зависит от того, насколько этим точным точной очередью можем управлять. То есть она просто нам показывает, как мы хотели работать, она

127: Позволяет нам вручную подвигать приоритеты. Это следующий уровень показать, что мы перерешали теперь ориентир. Вот такой, смотрите на него следующий уровень, который потенциально возможен, но очень редко такое мы сейчас готовы запускать

128: Именно алгоритмически, потому что надо вырабатывать вот эти правила. Это когда сама система подсказывает, что лучше делать, да, то есть, ребята, вот у вас такой там контекст окружения, для этого наиболее выгодно будет делать вот это и это

129: Та цель, в которую вместе с тем мы целимся, да, то есть пытаемся попасть, потому что правила игры это вот те настройки, те, грубо говоря, эвристики, как у людей получается делать лучше.

130: Какие ресурсы мы имеем, где какие приоритеты. Соответственно, вот это если все увязать, а здесь все уровни, которые показаны, они участвуют и сам сама очередь, график, и какие-то элементы оптимизации на раскрое, и перестановка за

131: Азов и какие-то договорённости с людьми и подкидка не заказанной продукции просто которая ходовая, да, которую мы можем произвести на склад, а потом почему-то отгрузить без проблем. То есть вот эти все нюансы, их надо как-то увязать. Определён

132: Данный момент времени те или иные факторы будут влиять больше или меньше. Соответственно, если модель системе позволит выбирать, что для нас важно сейчас и люди не просто будут ждать от системы, как от какого-то магического искусственного интеллекта.

133: Решение все-таки будут больше как инструментом этим пользоваться. То есть, говорят, нам сейчас приоритетная отгрузка или нам сейчас приоритетна там оптимизация затрат. То есть давайте меньше кротам лишнего оставлять. То есть, чтоб система была готова на

134: Реагировать. То есть человек пока что и, надеюсь, ещё долгое время принимает конечное решение, но у него в руках вот серьёзный инструментарий. Уровень его серьёзности зависит от того, насколько серьёзно готов им пользоваться человек, то есть

135: Здесь вот идея в том, что подходы есть, инструментарий есть. Давайте внедрять сразу микроскоп не берём, если не научились пользоваться линеечкой, да, начинаем с простого. Вот. Ну и тут, если говорить про то,

136: Что там теоретически следующими этапами было бы интереснее поделать. То есть вот те уровни, про которые я здесь говорила, мы чаще всего идём. Стартовая точка это бум машина. Угу. Но при этом есть такой достаточно большой серьёзный Пласт до, когда мы подготавливаем там

137: Та же самая варка целлюлозы. И вот тут планирование пока, ну вот по факту из тех, с кем мы общались, и там, где у нас проекты были, по сути, мы пока этот ящик не просвечиваем ни как с точки зрения производства, ни тем более с точки зрения планирования, вот там пока вот есть

138: Идеи там на текущем проекте, как это там делать в следующей очереди. Но вот пока до такого уровня мы не дошли. То есть это получается следующим шагом видение, как развивать модель есть. То есть мы просто должны цепочку производственную у машины влево раскрутить сварка.

139: Дробление щепы, там все процессы вплоть там до лесозаготовок если почему-то у нас своя заготовка и нам нужно, не знаю, баланс сырьевой какой-то определять, да, и выбирать, то это тоже такая же задача.

140: И на планирование влияет производственное, и отчасти там логистические возникают задачи. То есть это все в этом случае на уровне месса может существовать. Угу. Ну.

141: И красоты. Мы ещё ставили наш слайд из отдельного вебинара. Мы проводили по решателю решатель. Достаточно сложная задача. Вот это полная математическая модель. 1 из его 1 из его представлений, да, минимизации отходов.

142: С учётом всяких ограничений, соответственно, можно решать её и там наваливать все больше и больше ограничений. Но вот специально я здесь вставил, чтобы ещё раз акцентировать внимание на том, что сам решатель

143: Наши проблемы не решит. То есть это какой-то маленький кирпичик внутри большого сложного процесса, там его детализацию Ольга сейчас показала там от заданий до on плана до детального плана и сам раскрой занимает в ней только

144: Какое-то конкретное место. Соответственно он не решит всех проблем. Нужно рассматривать задачи в комплексе, насколько бы сложно ёмкой не была задача, да, она поможет нам найти какие-то локальные оптимумы в моменте, но в целом

145: Чтобы решать задачу, нужно её рассматривать шире, и в том числе где-то, на каких-то участках, какие-то другие математические алгоритмы тоже допустимо применять. Угу. Так, следующий блок, про который хотелось поговорить, качество.

146: Тут на самом деле тоже на проектах мы чаще всего, наверное, на нём прям какого-то фокуса такого серьёзного не было. Вот на последнем тут проекте как раз качеству очень много внимания уделено, и тут у нас уровни, ну то есть банально, то есть

147: Мы можем там начинать с того, что у нас по факту в системе фиксируется категория качества, просто, чтоб мы понимали вообще, что у нас есть, могли там какую-то статистику по выпуску, там, понижению качества ввести, да, и там какие-то, не знаю, анализ какой-то при подготовке к отгрузке проводить.

148: Это самый базовый стартовый уровень. Дальше мы уже можем к этому прикрутить, например, какую-то ручную регистрацию результатов анализов. Ну то есть условно там выпустили тамбур и к нему вручную завели результаты каких-то измерений там.

149: Значение определённых показателей. Дальше мы как только у нас уже, ну и к ручной регистрации, тут понятно, мы ещё можем там прикрутить интеграцию, чтобы у нас там результаты каких-то анализов не вручную вводились, а автоматически прикреплялись, как только у нас появ

150: Появляется вот этот уровень с введениями категорий и с регистрацией результатов анализов. Мы тут уже можем прикрутить, например, что-то по типу стандартного светофора там при отгрузке, когда нам система говорит, что там вот этот рулончик по этому заказу грузить нельзя, потому что у него там катего

151: Качество и там какой-нибудь анализ не подходят под спецификацию клиентскую, да, в которой у нас прописаны ограничения. Там, что конкретно мы можем отгружать дальше. При подключении как раз интеграции мы можем дойти вплоть до того, что постро

152: На уровне системы электронную карту нашего бумажного полотна, да, то есть там тамбур физически мы размотать обратно, чтобы посмотреть там, какие были там дефекты, складки, там как бумага выглядела, не можем, но с точки зрения

153: Системы в электронном виде. Мы это построить можем. Тут понятно, что требуется достаточно большой массив данных, загруженный со всяких там датчиков, с оборудования и так далее. Вот, но задача интересная. То есть в целом тут получается, когда мы

154: Как это применяется? Да, если мы на уровне каких-то анализов вот таких ручных, есть какие-то подозрения, что там какой-то кусочек продукции может быть некачественный, мы потом это все, ну или какая-то рекламация пришла от клиента, потом мы можем

155: На уровне вот этой электронной карты реально отсмотреть, что там было. То есть там на каких-то участках перепроверить и так далее. Вот следующий уровень на самом деле очень интересный. Мы до него пока только в таких зачаточных состояниях

156: Шли там на уровне сбора каких-то метрик, но есть у нас метод оперативного мониторинга качества продукции. То есть, по сути, что это означает сейчас в основном качество отсматривают, ну либо по факту, либо в моменте смотрят просто какие-то результаты измерений. Вот

157: Вот этот метод статистического анализа предполагает, что, ну, по сути, система в онлайне может отсматривать на базе статистики, когда мы уже начинаем по показателям подходить к какой-то, ну, опасной зоне и, ну, предвидеть

158: Что ли. Угу. Какую-то проблему с качеством. Ну то есть, условно, там мы положили туда, там массив каких-то измерений, посчитали между ними, там корреляцию и так далее. Вот. И система, по сути, сама высчи.

159: Пределы по каким-то измерениям, когда там условно мы в опасную зону заходим, и мы можем с этим поделать до наступления каких-то проблем. Вот это самый, наверное, такой интересный уровень, который может сильно на эффективность повлиять.

160: Но до него дойти прямо доста, ну, очень сложно. И. Угу. По факту так, чтобы это прям работало в полной степени. Такого мы тоже пока ещё ни разу не видели, но очень хотелось бы туда дойти. Да, и здесь, опять же, эти фантазии про искусственный интеллект, они

161: Тоже возможны, но они возможны на том массиве, который соберётся. То есть невозможно подключить искусственный интеллект, который будет решать вот эту задачу с большим массивом данных, не без обучения, да, то есть не имея до этого под собой.

162: Модели базы, на которой его учили, что есть хорошо, что есть плохо. Соответственно, вот статистический анализ, сборка этих данных, фиксация решений, что в данном случае, да, это было хорошо или вот это нет, то есть категории качества, которы

163: Как раз помогает ранжировать тот массив данных большой, он пока мы его не ранжируем, он для нас не сильно полезен, только мы начинаем ранжировать, он становится более информативным. И если мы на вот этом массиве научим дальше искусственный интеллект,

164: Или подсказывать нам, что есть хорошо и когда начинается плохо, да? Угу. То вот даже этот статистический анализ, его можно алгоритмизировать. То есть мы не просто будем там следить за потоком и посматривать на светофор можно сделать

165: Уведомительную систему, где условный искусственный интеллект выполняет этот анализ, потому что мы его научили, мы его постоянно дальше тренируем, и он нам просто подсказывает. Вот здесь, ребята, смотрите, скорее всего, у вас пойдёт просадка ещё и мало того, он, навер,

166: Подскажет, че надо сделать. А после того, как мы это сделаем, он зафиксирует, сработало это нет. И, соответственно, на результате сработало это или нет, станет ещё умнее. Да, и дальше будет подсказывать лучше. То есть вот эта модель

167: По которой хочется совмещать дальше задачи внедрения с задачами обучения искусственного интеллекта.

168: Вот, и последним блоком управления запасами провела. То есть производство тут не рассматриваем, потому что это, наверное, 1 из самых глубоко автоматизированных, что ли, наверное, процессов, с точки зрения месса, вот по складам тут и вариативного, вариативного, да, то есть

169: Закопаться, да, вот по складу. Ну тут получается, обычно в любом случае, когда мы до уровня месса доходим, у нас есть регистрация складских операций по факту, она там может быть с разной детализацией, но, как минимум, там, с точки зрения самой продукции мы должны

170: Детализацию производственную выдержать, то есть это там всегда до детализация, до конкретных там юнитов, рулончиков, палет и так далее. Вот. Но то есть самый такой базовый уровень это то, что мы отразили там все перемещения, всякие отгрузки, приёмки и так далее. Вот.

171: Дальше мы можем складские запасы детализировать до адресного хранения, причём даже вплоть до автоматического размещения, когда там система сама посчитала, там объём локации, сколько у неё свободного места, у нас там есть всякие стратегии, там, какую продукцию, с какой нужно вместе.

172: Складывать и так далее. То есть вот сюда мы можем подключить именно, ну, такую помощь человеку сервисную в том, а куда вообще лучше это все положить. Ну и, соответственно, потом нам дальше это даст некоторое преимущество и там повысит эффективность при отгрузке, когда

173: Ну, у меня реально на проекте была 1 такая ситуация, когда мы по складу полчаса искали нужный рулон под отгрузку. Вот такого хочется, чтобы не было. И вот как раз адресное хранение нам в этом поможет. Вот дальше, если говорить про какие-то визуальные инструме,

174: Мы можем добавить, например, карту склада, на которой будет визуально отображаться вообще, что там лежит, насколько, какие локации загружены. Вот, и там условно это может быть отражено у нас на каком-нибудь там планшете или другом мобильном устройстве на

175: Там погрузчики у водителя, вот, и перемещаясь по складу, он там может посмотреть там, где какая продукция лежит, там условно подсветить локации, в которых лежит продукция под какого-то клиента или заказ и так далее. То есть это больше для ускорения поис.

176: Нужной продукции и перемещения по складу. Ну и дальше вот тот уровень, который тоже хотелось бы подключить, это планирование отгрузки. Причём, ну вот сейчас мы пока работаем на уровне больше выдачи заданий, да, какие там распоряжения, какие

177: Приказ снаряды нужно за смену погрузить, какие там придут вагоны, контейнеры и так далее. Вот дальше там следующим уровнем в том числе. Вот есть интересная идея про планирование загрузки автомобильного транспорта.

178: Тайм слотами, когда там условно у нас для Перевозчиков есть специальная система, в которой они могут записаться на определённое время с нашего одобрения. Ну то есть условно машина записалась, там водитель, да, что я там приеду завтра в 2 час.

179: Мы к этому времени все подготовили, машина приехала, мы её загрузили и тут же отправили вот это тоже с точки зрения того, чтобы у нас там более эффективно этот процесс был выстроен. В этом случае он очень похож на производственный. То есть мы только что рассказывали про очередь, как там управлят.

180: Здесь почему же так же не делать? То есть мы, да, рассматриваем это как условный производственный передел с таким же каким-то планом. В данном случае ещё у нас вовлекаются внешние агенты, которые должны эту политику

181: Менять, разделять. И, соответственно, есть Надежда, что она им понравится просто потому что в этом случае они будут действовать сами более эффективно. То есть он приезжает ко времени. Это как вот, не знаю, электронная очередь. Да, да, да, да, да, он

182: Ко времени загрузился, уехал. Вообще счастлив, да, все, да, у него будут там задачки, че бы поделать, 2 часа перед тем, как у него очередь подойдёт. Но я думаю, это все равно будет комфортнее, чем приехать на территорию и не знать, куда себя деть, да, то есть в этом случае

183: И такой подход будет более как это клиентоориентированный на мой взгляд, и эффективность точно повысится. Ну и тут на самом деле аналогия с производственным переделом и с его планированием хорошая, потому что, в том числе на планировании мы можем элемент оптимизации подклю.

184: Учить. То есть сейчас, например, при планировании отгрузки, мы должны посмотреть, что у нас реально влезет в вагон или в машину. Для этого там есть какие-то стандартные, там, условно, раскладки по форматам. Это все просчитывается чаще всего вручную. Вот здесь вот как раз

185: При оптимизации раскроя по факту мы можем подключить какой-то механизм, алгоритм оптимизации, как это разложить ещё так, чтобы максимально эффективно место использовать свободное. Вот, но как бы тут, да, тоже пока такой из, из

186: Хотелок следующего уровня, куда нам хочется стремиться. Так, ну и про процессы. На самом деле тут давайте, давайте небольшой интерактивчик включим, чтобы вы немножечко отдохнули. Смотрите.

187: Вот мы поговорили про процессы и поговорили про то, насколько глубоко они могут быть проработаны. Предлагается вам в чатике по шкале десятибалльной от 1 до 10 поставить цифру, как на вашем предприятии. То есть не нужно думать про

188: Достаточно вот подумать про процессы. То есть 1 половинка вопроса для вычисления этой оценки. Если процессы выделены, насколько они стройные, 2, если он есть, насколько вот он проработан и покрыт.

189: Автоматизация. То есть вот мы показали, насколько глубоко это может быть и многие даже не дошли там до какой-то цели, то есть где-то в серединке находятся. То есть вот там самый фарш, все по красоте, искусственный интеллект и про

190: Будем считать, что это десяточка, то есть все на телефоне вручную. Это вот где-то в начале, да, единичка. То есть вот поставьте циферку в чатике, как вы думаете, вот этот уровень

191: Не экономический, да, вот именно уровень оперативный, производственный от входа заказов в производство, да, само производство, отгрузка, работа склада. Вот суммарно. Вот если это как-то вот сложить

192: Да, насколько вы считаете, у вас сейчас? Угу. 3, 8 в разные уровни ещё есть оценки?

193: Давайте пока ставьте, я продолжу, чтоб там тайминг выдержать. То есть следующий мой небольшой блок про подход цифровизации, сквозную систему показателей предприятия. Это вот как раз вари.

194: Когда мы приближаемся к десяточке, да, то есть мы хотим видеть максимально подробно развёрнуто, что у нас там происходит на самом деле. Вот такой ещё вопрос. Если хотите, можете ответить или просто подумать, очень часто возникает спор.

195: И размышления о том, чем автоматизация отличается от цифровизации. То есть там вот цифровизация, модно говорить, да, автоматизация, возможно, не так модно. Или там мы исторически уже много лет говорим об автоматизации, то есть

196: Вот как? От автоматизации перейти к цифровизации. Наверное, основной вопрос. И ответ на него, на мой взгляд, в том, что мы должны максимально оцифровать, увидеть в

197: В каком-то системном виде все, что у нас происходит, то есть не должно быть процессов и не должно быть управления там и оценки эффективности процессов, которые происходят вне системы. То есть если оно происходит вне системы, то это

198: Это точно не цифровизация. Если мы какие-то процессы наши, например, положили в систему, и там видно по факту, что произошло, да, это учёт, это уже какая-то автоматизация, насколько вот она там проработана, это как раз глубина нам пока

199: Но в циферках, там, условно, там от 7 до 10, если нету оценки, то мы, наверное, все ещё в автоматизации. А вот если ближе туда, к дальнему краю, к правому, да, то это ближе к цифровизации. Ну, попробуем очень там комплексно.

200: Посмотреть, то сегодня уже много говорили про то, что мес это система не обособленная, она где-то в серединке вот этой нашей классической пирамидки уровня автоматизации по системам. То есть она и снабжает ерпи Пласт нужной информации.

201: Важно здесь не потерять детализацию. Мы про это сегодня говорили, и в том числе она, ну, сама по себе не обособлена, так как информации нужно много, её желательно фиксировать автоматическим способом. И здесь нам поможет вот нижний слой.

202: Оборудование, система стп, какого-то интернета, вещей, да, который нам будет давать достоверную информацию о том, что в реальности происходит. То есть, если какие-то стратегии, планы мы выстроим сами, то факт желательно, чтобы он собирался через

203: Тему автоматическим способом. Здесь вот все способы, которые существуют, регистрации информации, они нам помогут и и желательно вместе систему вовлечь

204: Для того, чтобы это не просто был какой-то сбор большого массива данных тоже сегодня об этом говорили. Мы должны настроить систему показателей. Да, это вот метрики кипиай. И при этом эти метрики, кипиай, не должны быть самостоя.

205: На каждом слове они должны быть сквозные, то есть не должно быть такого, что какой-нибудь там kpi, показатель уровня, бизнес операций, где сидят менеджеры и рулят потоками он противоречил тому, как работают оперативные ребята там на складе или в производстве.

206: И соответственно их там метрика почему-то направлена в другую сторону. То есть самый идеальный вариант, когда у нас метрики идут насквозь и какие-то измерения или метрики, собранные на нижнем уровне из реального процесса там

207: Физического, они дальше аккумулируются на уровне там бизнес операций, а у топ менеджмента на уровне каких-то стратегий. То есть вот если это собирается так, то тогда мы можем систему пробовать балансировать и баланси.

208: Не на каких-то догадках и допущениях, прямо на тех цифрах, которые мы собираем в системе. Вот если наше управление внутри построено на таком подходе, то это цифровизация.

209: Ещё 1 там классический слайд, я его много раз показывал из книжки по управлению бизнес процессами. Собственно, чтобы опять же понять, что такое метрика, что она показывает, да, то есть тут у нас есть какие-то разные уровни управления. Вот тут

210: Гнозы еженедельные, месячные, которые дальше спускаются на производство. А в самом производстве, например, это какая-то цепочка переработки. И у нас здесь есть метрики, показывающие, как работает каждый конкретный станок. Раз, но ещё интересно.

211: То есть метрики, которые показывают, что происходит между переделами, то есть как долго у нас там лежит, простаивает и по факту никак не двигается определённый полуфабрикат. Сколько из того, что там лежит почему-то по мере того, как там лежит, портится или там возвраща

212: Обратно в переработку. То есть все это тоже важно для оценки качества наших процессов и вместе системе должно быть. Но если на уровне какого-то бизнес результата, да, мы будем снимать сливки, то на уровне проработки оперативного

213: Нам важно, чтобы вот эти метрики были и их в данном случае, так как это me система, нам придётся мерить в количестве какого-то полуфабриката там или сырья, которое пробегает и во времени. То есть это

214: Минуты, секунды, часы, дни для того, чтобы понимать, насколько вот эта эффективность работает. Если это переход от участка к участку, то нам нужны будут метрики, которые будут показывать некий аналог кпд. То есть насколько мы там теряем при пере.

215: Holy да, то есть вот там у нас при переходе с 1 процесса на другой 100 процентный коэффициент отлично, значит, ничего не теряется, там 75% что-то уходит в отходы, там в обратную петлю перерабатывается заново, это все интересно смотреть.

216: Вот, соответственно, наша сегодняшняя встреча, там, разговор об эффективности и вот эти метрики, универсальная модель. Это, по сути, попытка выделить те показатели, которые будут рассказывать нам о

217: Эффективность, то есть сама система в этом случае это представление производства минутах, секундах, показателях. Вот. А дальше для того, чтобы её правильно построить, мы должны задавать вопросы. Как мы будем измерять, какие у нас для этого есть возможности

218: Какая скорость работы приемлема и так далее. Соответственно, вот про скорость поговорили, про коэффициенты, да, распределение входа на выход, брак, отходы, про возможность это все обсчитать. А для этого нам понадобится спецификации. Причём

219: Нам нужно будет расчет в обе стороны, как вход от выхода и в обратную сторону и, соответственно, привязка к параметрам работы оборудования, потому что иначе мы не сможем спецификации это качественно применить. То есть нам нужно сделать так, чтобы мы

220: В зависимости от того, насколько мы хорошо работаем, быстро или медленно подбирали, меняем спецификацию. И здесь нету опять же, правила, в котором мы должны использовать всегда спецификации, дающие самую быструю скорость работы. То есть не

221: Всегда быстрая скорость, это хорошо. Иногда, наоборот, нужно замедлиться, чтобы, например, повысить качество, потому что качественные характеристики тоже могут влиять, ну и классические там управленческие подходы в производстве, выталкивание, вытягивание тоже нужно будет

222: Рассматривать и применять. То есть на каких-то переделах мы должны не останавливаться это будет выталкивающая модель на каких-то наоборот нет смысла там занимать людей мощности нужно там собирать компактные партии для того чтобы вытягивать их там следующий процесс, то есть

223: Тоже важно для того, чтобы обеспечить задачу, про которую говорили, передачи потоков на верхний уровень, нам внутри нужно организовать прослеживаемость. Если её не будет, то мы не сможем рассказать, как бегут наши потоки.

224: Вот, ну, про получение данных, http, уже поговорили, и, соответственно, вот здесь, если там попытаться совсем, совсем уж на уровень топ, да, вот я показывал, у нас есть там процессы менеджмент, там, топ топ контроль на уровень топ. Если выводить, то у нас вот можно

225: Какие, например, 3 показателя выбрать там процесс выполнения заказа в срок? Это внешний мир, степень полезной загрузки оборудования это эффективное использование наших производственных мощностей, да, и это то, за что там в основном, там

226: Энергетики и там главный инженер и начальник производства. То есть мы хотим отжать от нашего оборудования максимум тот, который, допустим, ну и, соответственно, ресурсы, которые мы в систему запускаем.

227: Этот процент полезно использования с материал. Соответственно, вот эти 3 показателя, хотя бы если они качественно считаются, уже помогут нам определить, насколько эффективно работает наша вот эта модель цифровая. Соответственно, если просто там попытаться

228: Посмотреть на там среднюю карту по больнице, да, и как выглядят лидеры. Понятно, что здесь цифры условны, но примерно вот здесь тот баланс, который отличает там среднюю прослойку от лидеров, это вот в циферках, да, 95, 80.

229: 5 95. Это там, где мы максимально используем наши ресурсы и процессы работают качественно, эффективно, если мы на это не акцентируемся, не фокусируемся, а просто работаем, как получается.

230: Пытаемся там решать проблемы по месту, то, скорее всего, вот такие циферки выходят, там 60, 50, 70. Понятно, что это условные цифры, там они в какой-то момент там были взяты из статьи. И наш опыт, там ознакомления с предприятиями это по большей части подтверждает.

231: На сегодня, ну, можно там повторно исследовать. Здесь просто для иллюстрации я привёл, чтобы было понятно, как можно просто вот, настроив систему показателей, перейти, ну, поддерживать, понятно, работу по ней, да?

232: Идти от среднячков лидер.

233: Ну и дальше возможны всякие разные инструменты, где мы видим, как вот эти циферки, которые собираются, работают. Например, можно, не знаю, вытащить карту цеха на ней, показывать какие-то из показателей. Например, здесь сейчас выведены скорость работы условная

234: В которой мы меряем, там Зелёная, все хорошо. Это та скорость, которую мы выставили данного оборудования. Жёлтая, например, пониженная скорость. Мы хотели, чтобы работало быстрее. В данном случае, например, скорость даже меряется не в том, как крутится там станок, с какой скоростью вращается вал, а

235: Скорость выполнения того плана, который мы поставили. То есть мы выдали задание, в нём хотели определённый объём переработать, соответственно, прошло там полсмены, а мы съели не половину задания, значит, скорость у нас понижена. Вот красненький, это совсем все плохо. Например, мы стоим и

236: Показывается количество простоя в минутах. То есть в данном случае ничего вообще не происходит и срочно надо реагировать. То есть такого рода мониторинг можно включить. Понятно, что в этом случае часто на предприятиях уже внедрён в какой-нибудь там системе специально

237: Там инструментарий похожего вида показывает, есть там простой или нет, или там работает станок или нет, но он в этом случае показывает только физические какие-то параметры. То есть, да, нет, включено или выключено, или там скорость вращения, здесь это может быть более

238: Качественные параметры на уровне мес. То есть мы, например, смотрим скорость выполнения задания, как я вам объяснял, и в этом случае никакая там http система нам уже это не покажет, нам это покажет только не система.

239: Поговорили, да, уже про цифровую модель ещё раз там для акцента. То есть зачем нам она нужна? Мы хотим повышать конкурентоспособность при сохранении имеющих позиции предприятия на рынке. То есть мы как-то себя поззи.

240: И вот с этих позиций хотим улучшиться. Соответственно, если у нас все построено в процессах и работает, то мы можем смотреть на эти метрики, их улучшать и, соответственно, за счёт этого повы

241: Эффективность и цифровая модель нам здесь поможет. A2 акцент, который здесь хотелось сделать, если у нас меняется окружение, например, там пришла пандемия или там сво, началось, у нас поменялась резко логистика.

242: Как будто бы не этот, не напрямую вместе система на производство тут как будто бы не участвует, но по факту, если мы там какие-то элементы логистики занесли к себе и можем влияние там сроков поставки материалов или там сроков отгрузки, заказа транспорта на отгрузку как-то.

243: Увязать к нашему планированию и рассматривать как там начальные конечные переделы, цепочки, то мы вовлекаем вот это изменившееся плечо в нашу модель расчётную и, соответственно, можем планировать и производство

244: Это, то есть, если модель построена, так, и она в зависимости от изменений там, окружения или там внутренних каких-то наших желаний на это умеет быстро реагировать, то эта цифровая модель помогает нам работать эффективнее. Вот для этого она нам нужн,

245: Ну и последний слайд в этом блоке. То есть в принципе, когда у нас собирается большое количество данных и цифр, мы можем это вытащить на биай уровень в какой-то инструмент на уровне платформы 1 эс, если место строен

246: То мы можем вытащить эти все показатели в, например, в 1 эс аналитику и использовать подход, который называется се сервис биай. То есть я сам себе там настраиваю отчёты и графики так как мне хочется. То есть я просто вот этот весь массив данных

247: Откровенный засунул к себе в аналитическую систему, настроил какое-то количество дашбордов там, графиков и отчётов и могу ими манипулировать понятно, что для этого нужен какой-то уровень зрелости того человека.

248: Который с этим инструментом работает. То есть он не только должен технически уметь здесь как-то шевелить настройками, но он должен понимать, что рисовать, да, то есть какие запросы делать в системе. То есть это уровень там экономистов, планировщиков либо каких-то аналитиков на предприятии.

249: Которых мы крайне редко видали, но готовы вот эту касту людей воспитывать. То есть подходы к организации обработки данных нам понятны и готовы вот здесь как раз выступить некими проводниками в построении вот этого слова. Это

250: То, что даст нам цифровизация в чистом виде. Понятно, что на реальных местах процессы анализа могут быть сильно проще. Давайте вот кратенько туда тоже посмотрим. Сейчас Ольга попробует рассказать про какой-то минимум отчётности, который на уровне месса должен быть для того,

251: Чтоб мы могли управлять этим. Угу. Ну да, по уровням пройдёмся. То есть у нас самый такой вот минимальный пакет, который входит в проекты, всегда это есть определённый уровень оперативных отчётов, это то, что у нас

252: Смотрится как минимум на ежедневной основе, либо в онлайне. То есть это стандартные там отчёты какие-нибудь там, сводка за сутки для диспетчерской, которая на каждом производстве есть. Это там какие-то сменные рапорты, там бригад.

253: Там какой-нибудь отчёт мастера смены, остатки на складах. Мы всегда в онлайне смотрим какие-нибудь качественные показатели текущего выпуска. И вот, ну такие вот оперативные онлайн отчёты, они могут служить как там для какого-то анализа

254: Постфактум, так, и в моменте там, ну, например, там тот же самый отчёт по качественным показателям текущего выпуска, может быть, как монитор открыт, там, рядом с оператором какого-нибудь, там, не знаю, бма с машинистом, и там можно в онлайне отслеживать.

255: Что, какие результаты измерений пришли? Это больше такой, как оперативный, онлайновый монитор будет. Угу. Также у нас, получается, всегда в пакет входят какие-то ежемесячные, квартальные, годовые отчёты для руководителей, там чаще всего, ну,

256: Какой-то определённый набор метрик, которые там для Топов необходимы. Это какая-то регламентированная форма, и там мы её условно там раз в месяц, раз в квартал, раз в год анализируем, там как раз могут быть какие-то

257: Метрики, уже связанные там, не знаю, с анализом эффективности работы оборудования, какая-то статистика по простоям, какие-нибудь графики переходов и потери времени при переходах между там сортами, между марками бумаги. Вот.

258: То есть здесь уже массив данных мы берём побольше, и показатели здесь могут быть сложнее. То есть, если на уровне оперативных мы там, по сути, какую-то там прям расчет, обработку данных не делаем. То есть мы показываем, собственно, Ровно то, что ввели, то

259: Там на уровне вот этих ежемесячных квартальных Годовых там уже можно подключить какие-то там расчёты и какие-то дополнительные метрики высчитывать из того массива, который мы накопили по операциям. Вот дальше мы можем уйти в какой-то

260: Перспективный анализ тут имеется ввиду, что там условно можем посмотреть какие-то данные в сводном виде, там, не знаю, за последние 5 лет из накопленного, чтобы там проанализировать, как у нас там менялось, менялась, менялся какой-то показатель и так далее.

261: К вот этому ретроспективному анализу мы можем подключить какие-то уже статистические инструменты, то есть вот, например, сейчас на 1 из текущих проектов, мы там в блоке качества подключаем уже непосредственно в 1 se какие-то стандартные

262: Статистические методы, там построение матрицы, корреляций нескольких измерений, да, вот какие-то такие отчёты уже с более сложными расчётами внутри, которые не просто нам какую-то циферку выводят, как она есть, они её ещё как-то обрабатывают и в другом представлении нам выдают.

263: Ну и, соответственно, как вот я уже на оперативных отчётах говорила, мы на базе такой отчётности можем сделать какие-то, в том числе мониторы, то есть там условно, какой-нибудь отчёт, который очень простой, в котором там, не знаю, какие-нибудь 3 основные.

264: Метрики там, не знаю, план, факт по заданию просто циферкой 1, там какая-нибудь текущая скорость и что-то такое мы это можем вывести на уровне отчёта, который у нас будет. То есть сейчас тоже на текущем проекте мы делаем отчёты, которые условно от системы получают сигнал о том, что какие-то из нуж

265: Данных поменялись, они просто мгновенно обновляются. И, собственно, мы на мониторе всегда видим какую-то, ну, актуальную циферку, которая нам нужна для быстрой оценки того, как мы вообще работаем, насколько эффективно. Вот. И здесь для, то есть до сих пор у меня там

266: Были скриншоты с 1 эски, да, то есть из того, что у нас уже реализовано. Тут привела примеры из других систем. То есть там в целом, получается, можно и там визуализацию какую-то подключить. Мы сейчас это, собственно, на 1

267: Ещё будем делать вот, и из отчётов таких, которые вот, ну, более сложные, аналитические. Вот из последнего, например, вспоминаются отчёты, которые, например, могут просчитать и выдать какое-то предложение о том, какие

268: Там каких форматов рулоны нужно запланировать на выпуске с бма для того, чтобы у нас там обеспечились заказы, которые нам нужно произвести там на листовую бумагу или сан гигиену. Потом вот эти вот всякие разные сценарии работы, которые учитывают простой

269: Где мы там видим какой-то планфакт подключается, и можем быстро оценить вообще, как мы в моменте работаем. И тут, там уже тоже можно какую-то там, не знаю, там стрелочки, картинки, раскраски. Угу. По сути, как в экселе делать тоже интересные вещи.

270: То есть, они, ну, проще, наверное, чем просто стандартная табличная форма, воспринимаются. И там условно посмотрел, увидел красные ячейки, понял, куда посмотреть нужно вот такое на 1 эс. Сейчас мы тоже будем делать просто вот, ну, базово на уровне, здесь, получается, даже на картинках, если

271: Верхнюю правую посмотреть, то есть 1 цветная, другая не цветная, то есть та, которая не цветная, она показывает просто там наверху эти квадратики показывает разные шаги процесса. В данном случае это подготовка отгрузки и выполнение отгрузки, соответственно, отчёт он

272: По сути, дублирует то, что делают люди. То есть мы там за смену что-то там готовили, готовили, готовили вот несколько строк, как мы готовили летопись такая, да, то как мы работали. То есть отчёт, по сути, он такой, как журнал регистрации, он показывает, как мы работали. То есть это

273: Ну, для понимания ретроспективного анализа или там поиска каких-то там отклонений, кто что когда делал и зачем он это делал. То есть это полезно, но здесь, по сути, вот анализ, он такой, что я вижу, то и, собственно, как я делал, так,

274: Я и смотрю, то есть вот он не нагружен аналитической какой-то составляющей, нет специальных показателей. Мы просто в отчётности, по сути, дублируем наши действия. То есть мы берём определённый период времени и в нём мы видим наши операции для того,

275: Чтобы там все это было не в кучу. Ну, например, мы действия в сложном процессе разваливаем на составляющие по каждой составляющей смотрим наши операции, но для реального управления нужно как раз вот добавлять что-то, что поможет оценить, а насколько

276: Хорошо действовали в тот момент, и тогда возникают отчёты, как наверху с раскраской, с какими-то уведомлениями можно подключать это, ну не просто иллюстративно можно вешать события, да, какие-то рассылки.

277: Там вот как мы рассказывали, мониторы, да, которые че-нибудь показывают, начинают мигать там и так далее. То есть, которые организуют нам нашу деятельность. То есть мы не просто видим посмертно, что произошло, а мы пытаемся показать, что вот прямо сейчас

278: Процесс находится не совсем в хорошем состоянии. Или вот здесь желательно что-нибудь ещё поделать. То есть вот, вот в этом случае у нас мес, система начинает работать как честный мес. То есть очень часто мы видели вариант me системы, где это больше

279: Учётная система. То есть мы просто фиксируем, что мы делали, и можем на это посмотреть посмертно. Ну, то есть все произошло. Мы смотрим, че там было. Вот это уже неплохо, это базовый уровень. Но дальше для того, чтобы считать мес полноценным, нам нужно управление, а управле,

280: Это как раз оценка ситуации и какое-то вот принятие решений, либо демонстрация, насколько это хорошо или плохо для поддержки принятия решений, либо советы о том, как это сделать. Возможно там действия какие-то, которые дальше нужно

281: Предпринять. Если вот этот уровень зрелости возникает, то мес можно считать полноценным. Угу. Вот. Ну и если про отчётность говорить, да, то, то количество отчётов, их сложность и количество метрик, которые мы можем вместе показать.

282: Ну, напрямую зависит от детализации количества данных, которые мы в этой системе имеем. Да, вот, соответственно, тут хочется немножко про интеграцию, в том числе поговорить, когда мы

283: Говорим про интеграцию. Ну, то есть базовая задача, которую мы с помощью интеграции с оборудованием решаем, это, собственно, ну, ускорение ввода данных, исключение ручных ошибок. То есть, ну, классические такие примеры, это, там, загрузили по событию регистрацию выпуска тамбура.

284: Сохранили информацию о том, что у нас там какой-то рулон срезан с определённого тамбура, полуфабриката и так далее, да, то есть это вот такой самый базовый начальный уровень, он нам позволяет обеспечить какие-то са,

285: Мы такие основные базовые метрики и за счёт интеграции мы их просто получаем, ну, с большей скоростью в онлайне и с меньшим количеством каких-то ручных ошибок. Дальше с помощью интеграции мы можем как раз вот 2 задача эту аналитику очень сильно обогатить.

286: Особенно в той части, где нужно очень много данных, их просто вручную, ну, очень трудоёмко вводить. Ну, соответственно, практически невозможно. То есть, там нанимать отдельную бригаду людей, которые нам будут вводить там с максимальной детальностью все данные.

287: По простою мы вряд ли будем. Вот, поэтому здесь как раз хочется подключать именно загрузку с оборудования. Это может быть вот как раз там скорость работы оборудования, какие-то простои на переналадки, причём детальные там вот на последнем проекте мы там загружаем в систему

288: Любые простои, по моему, начиная там на каких-то машинах от минуты, где-то даже меньше для того, чтобы потом высчитать вот в целом там, например, за смену потерянное время, которое мы там неэффективно потратили. Вот дальше мы как раз вот

289: 1 из примеров был с точки зрения качества. Это карта электронная, дефектов полотна для того, чтобы вот такого уровня визуализацию построить. Нам массив данных нужен очень большой. Ну тут понятно, как бы вручную это в целом вообще невозможно. Вот, поэтому

290: Здесь нужно обязательно интеграцию с всякими датчиками подключать. Ну и, собственно, 3 уровень, который, наверное, самый интересный, это когда мы уже подключаем какие-то элементы управления, когда у нас, мы не просто данные читаем, а когда мы между системами данными

291: Обмениваемся вот здесь могут быть, ну вот тоже там кейсы с текущего проекта, когда мы в целом там управляем линиями, какими-то конвейерами. То есть у нас там приходит какой-то рулон автоматика нам отдаёт сообщение о том,

292: Что это такое? Мы у нас вместе смотрим, там определённые какие-то свойства, заложенные там, куда он должен двигаться, там, не знаю, там ту же самую категорию качества проверяем, совпадают ли у него там данные, которые у нас в системе с тем,

293: На нём там промаркировано, что автоматика получила. И, по сути, дальше мы обратно передаём, там, например, направление движения по конвейеру. Соответственно, у нас там рулончик уже там на развилке уходит, там либо в 1, либо в другую сторону, либо где-то где там, например, качество

294: Не соответствует у нас там какая-нибудь лампочка на производстве загорается. То есть тут путём обмена мы подключаем уже вот как раз-таки что то типа, не знаю, онлайн мониторинга. То есть система нам говорит о том, что мы че то не так делаем. Вот плюс туда же там у нас уходят всякие там автоматические печати.

295: Этикеток, взаимодействие там с упаковочными линиями. Программа упаковки может передаваться, там, условно у нас там едут 2 рулона. 1 должен как-то усиленно упаковаться, 2 там попроще. Вот эту программу упаковки мы тоже можем заранее там на уровне каждого заказа клиента настроить, передать на

296: Ну, линию то здесь уже такое. То есть мы не просто что-то получаем, какую-то аналитику, а непосредственно технологически процессом управляем за счёт общения 2 систем. Но именно слой системы здесь нужен, потому что напрямую на линии это невозможно настро.

297: Там обычно это ограничено какой-нибудь настройкой программы сортировки, она, ну, условно тупая, да, она простая, там указано, че, как, как действовать по физическим каким-то измерениям. А вот какие-то бизнес правила, которые нам нужны для принятия решений, мы, скорее всего, сможем

298: Настроить только уровне мест. И вот здесь эта синергия работает. То есть мы в обратную сторону это можем возвращать и в части обогащения аналитики. Тут возможна ситуация не только вот за счёт автоматики, но и в обратную сторону тоже она работает, когда, например,

299: Идёт поток, определённый по физическим параметрам, не знаю, тот же тамбур мы регистрируем, у нас одновременно должно быть активировано какое-нибудь наше производственное задание, чтоб ту аналитику, которая к этому тамбу должна пристыковаться, мы могли в этот момент

300: Привязать к нему, потому что если задание выбрано неправильно, то непонятно, какой это был клиент, заказ и прочие там параметры те же там категории качества нужные, да, требуемые, мы уже не привяжем. То есть здесь очень какая-то чёткая должна быть схе,

301: И контроль за тем, что аналитика, которая идёт из системы, из нашего планирования, из нашего вот этого, по сути, контура мест управления, она к потоку, который физически стыкуется в нужный момент. И, по сути, основная функция.

302: Оператора, да, рабочего места, который вот на рабочем месте работает, это уследить за 2 этими потоками, что они по прежнему фиксируются друг с другом, да, могут быть там ошибки, что-то забыли переключить, поправить. Ну, здесь, по сути, должны быть инструменты ручной

303: Корректировки восстановления этого потока, но в общем случае, если успевать за этим следить, а время как будто бы здесь позволяет это делать. То есть у нас там хоть и непрерывный процесс, рано, регистрация каких-то там выпусков, она дискретная, да, то есть

304: Почти всегда удаётся успевать, если ты там более менее вменяемый, да, следишь за процессом.

305: Ну и давайте, наверное, попробуем финализировать нашу сегодняшнюю встречу. То есть, надеюсь, было интересно посмотреть то, что мы рассказывали. И цель наша была не только показать, какое это бывает, а примерно предложить путь, по которому можно идти.

306: В развитии проекта ме системы, там, перезапуске ме системы, если мы переходим там с наследования какой-нибудь импортной системы на отечественную, либо запуска с нуля, да, то есть вот задач на самом деле, не так.

307: Много, то есть они все обозримые. Единственное, что их нужно все прочувствовать и организовать их рассмотрение. То есть что туда входит, это определить, сформулировать требования к информационной модели бизнеса. Это вот

308: То, что мы говорили про уровень зрелости. То есть насколько зрелые процессы не нужно запускать систему сложнее, чем реальные процессы сейчас, если какие-то процессы не автоматизированы в принципе или недостаточный уровень, то

309: Нужно это прорабатывать сначала в процессах, а потом автоматизация. Если у нас есть процессы, которые вроде бы работают, но нам кажется, что люди там погибают, да, трудозатраты сильно высокие, то нужно попытаться придумать способ как процесс реоргани.

310: Либо там добавить автоматики, либо каких-то алгоритмов, которые эту деятельность упростят. Нет задачи исключить людей и уволить. Да, есть задача упростить им работу и заставить делать их, попросить делать их.

311: То, что нужно, например, там синхронизировать потоки. Вот дальше нужно сделать так, чтобы у нас связь между всеми участниками процесса проходила меж через систему. То есть не было коммуникаций, которые выстроены там по телефону или

312: Упаси боже, пешком, да, с доходом цех, да, экскурсия по цеху это классно, оно, наверное, останется, но в общем случае при грамотной, качественно развёрнутой системы начальник цеха или мастер какого-то участка.

313: Должен понять все, посмотрев систему, да, он может потом пойти и свериться, но в общем случае ему не нужно обходить цель для того, чтобы понять, что на самом деле происходит и для этого, кроме организации.

314: И процессов какой-то автоматизации алгоритмов. Самой системе. Нужно очень много работать с изменениями, то есть проводить популяризацию этих изменений в работе предприятия, делать это постоянно, делать это постепенно, в час.

315: Случаев, скорее всего, придётся изменить систему мотивации сотрудников для того, чтобы их kpi не противоречили тому, что мы внедряем. Они поддерживали наше внедрение. В этом случае у нас повышается культура управления производства в целом, оно не

316: На пустом месте, на месте она должна быть какая-то, но мы можем этому способствовать дальше для того, чтобы это было управляемо и можно было метрики качественно использовать. Нужно вот какую-то минимальную стандартизацию.

317: Проводить. То есть мы не просто рассказываем, как правильно работать, да, мы выпускаем какие-то стандарты, регламенты, способы оценки для того, чтобы говорить, это хорошо, это плохо. Если оценки не будет, то, собственно, система как цифровая модель работать

318: Ну и дальше получается у нас возникает слоистое такое управление, хоть это и me slow большой пирамидки, он сам внутри тоже состоит из слоёв то есть у нас там видели, есть и уровень верхней

319: Управления графиком, да, и сроками, и уровень заданий, уровень там раскроя и уровень оперативной какой-то диспетчеризации очереди. То есть вот на каждом таком уровне нам нужны будут рабочие места и люди.

320: Это может быть просто перераспределение ответственности, но, в принципе, как только мы вот такую модельку выстраиваем, мы должны это поддержать определёнными инструментами внутри системы. То есть, если их сейчас нету, они не используются, то их нужно будет организовать и

321: Людей туда направить.

322: Вроде как задач немного, но все равно единомоментно. Они почти никогда не запускаются все вместе не получается ни у кого. То есть нужно выбирать какой-то там вариант очерёдности. То есть вот 1 из вариантов сборки таких очередей на экране, чтобы в принципе было понятн.

323: Как это можно организовать? То есть 1 вариант самый простой, в 1 очередь переводим то, как было в новый контур местной 1 с работаем почти так же, как сейчас, но уже вот местной 1 с что значит почти так же это вот переводим.

324: Все как было, не теряя каких-то эффектов, да, но немножечко добавляем, чтобы был сдвиг, это поможет мотивации перехода и это поможет в упорядочивании процесса, потому что наверняка мы найдём, что можно улучшить, но как будто бы вот

325: Тем, что мы замещаем, как было дальше, почти всегда нужно во 2 очередь все-таки взять вот этот управление в свои руки. Это значит, мы запускаем блочный план. Это значит, что мы пытаемся решить задачу раскроя

326: Это значит, что мы хотим привязать к основному производству и планы по обеспечению и возможно там планы по отгрузке. То есть чтобы у нас вот эти все уровни зависимые, они были завязаны на каком-то, с какой-то, с каким-то уровнем детализации, но

327: Они жили самостоятельно, то есть в уровне, в системе мес. Невозможно рассматривать какой-то процесс обособленно, они все должны быть увязаны.

328: После того, как запустили эту базу в 3 очередь, например, мы можем взять участки там, основного вспомогательного производства, чтобы это была цепочка сквозная, чтобы там появились все метрики и организовать вот это взаимодействие через мес. То есть, если

329: Здесь мы запустили как смогли, то в 3 очереди мы как раз вот эту сквозную цепочку связанности всю организуем максимально и уже на 4 уровне мы начинаем пожинать плоды со всей нашей деятельности. То есть мы цифровую модель нако

330: Статистику начинаем использовать для серьёзных отчётов, для какого-то прогнозирования стратегического планирования, пересмотра вот этого набора метрик, оно нашей системы, потому что она не может жить в статике, она почти всегда

331: Должна жить в динамике. То есть мы посмотрели, какие показатели работают. Начинаем их улучшать, добавлять какие-то неработающие, исключать. То есть у нас не может быть такого, что у нас система закисла, да, в каком-то 1 состоянии она почти всегда

332: Должно меняться. То есть мы просто за счёт вот этого подхода через систему сквозных показателей начинаем выстраивать управление. Бизнес развивается, процессы меняются, условия меняются. Соответственно, метрики тоже будут меняться.

333: Смотрели на порядок. Давайте очень кратко вообще последние 2 слайда посмотрим, что для этого надо будет организовать внутри, какие там решения, кубики. То есть вот опять же, к разговору о том, есть ли готовая система, как коробочное решение, которое

334: Можно взять и внедрить такой системы нету, потому что у каждого почти всегда есть какое-то своё видение на определённом участке, но есть набор готовых заготовок, из которых можно вот этот пазл сложить. И вот какие они могут быть вот как раз здесь

335: Меня на 2 слайдах представлены готовые заготовки, из которых можно собирать на систему. 1, это организация калькуляции сквозных цепочек производства по переделам. Здесь ключевое звено. Это подробная спецификация изготовления и специализированный

336: Учёта, который помогает вот эти спецификации обсчитывать. То есть, по сути, мы переводим наш условный там эксель, как мы раньше работали, да, в такой же эксель, но внутри 1 эс, то есть он заменяется на спецификации и набор регистров.

337: Связаны, причём то есть изменение в каком-то 1 месте влечёт у нас пересчёт большого количества других ячеек. Ну почему аналогию с экселем приводу привожу? Там это вроде как бы всегда понятно. Здесь че то well везде, где на это формулы повешены, тоже

338: Поменялось вот в системе мес организованно также, то есть есть специализированные регистры, которые следят за тем, что если где-то че то поменялось, у нас изменилось везде, вот, где требуется, не везде, везде, где требуется вот

339: Дальше для того, чтобы с этим работать, понятно. Спецификации тоже динамическая кухня. Нам нужны сервисы вида конструктора спецификации, где мы могли удобно там их актуализировать, обновлять, например, по статистике, и производственная технология сквозная, там, техкарты, цепочки.

340: Там какие-то метрики по скорости все вот у нас там задаются по сути в этом случае у нас там главный человек это технолог, который собственно вот этим всем и управляет на уровне

341: Нам нужно организовать многоуровневый расчет. Лично детализация это тоже проговорили на уровне тактики короткого управления. Нам нужны очереди, очереди. Это либо заказы, задания, производственные циклы, либо там

342: Рассматривать, в том числе, там, не знаю, отгрузка, да, машины, которые приезжают, чтобы планфакт на производстве проводить вот эти, как будто метрики по скорости именно выполнения вводить нам нужны.

343: Аналоги сменных заданий. В этом случае это может быть либо концепция, где сменное задание. У нас это объём работы, необходимый на смену, либо сменное задание. Это может быть порция работы, которая

344: Выполнить единой партии. И вот, например, в этом случае мы работаем с очередью чуть более сложно. Если по какому-то заданию мы не можем двигаться, мы его отставляем в сторону и берём следующее. В этом случае это не совсем пофакт, это, по сути, та рабо,

345: Которую нужно выполнить. Её оперативное управление. Вот наиболее, наверное, вариативный элемент это рабочие места на производстве. Здесь вот как раз

346: За счёт того, что у нас специфика конкретного производственного передела должна быть учтена, но организовано рабочее место по принципу 1 окна. То есть мы посадили туда оператора либо мастера, и он работает в 1 месте, вся Нужная ему информация туда стекается соответственно.

347: Вот эти все элементы, которые выше, они где-то там в системе есть, но он про них не знает. Он знает, как работать с 1 вот этим окном. Соответственно все, что нужно туда попадает, в том числе там автоматика и как входящие потоки.

348: Так, исходящие, если он через это окно управляет действиями там на линии.

349: Вот для того, чтобы это работало, да, нам нужно будет организовать многоуровневый сбор данных с автоматики, то есть получение, преобразование данных, где-то накопление Сырых данных, где-то маппинг, трансляция в нужный учётный формат. То есть это все нужно будет построить.

350: Отдельные инструменты, то есть нам нужно будет организовать контроль прослеживаемости, там, распределение вот этих наших показателей качества по форматным потокам на полотне, чтобы там мы максимально адресно могли доставить нужный

351: Время условно, там конкретный рулон, а если там дальше пытаться транслировать но и продукцию, которая перерабатывается, вот, соответственно, вот это наследование, расширение там требований, работа со спецификациями качества какие-то вот взвешенные

352: Оценки методики по расчёту сложные. Вот как Ольга показывала это все нужно здесь организовать отдельно, инструменты по управлению отгрузкой тоже про них поговорили, включая там какие-то специализированные рабочие места. Вынос это на мобильное

353: Потому что почти всегда там ребята работают в Полях. То есть это все тоже многократно делали. Здесь есть готовое решение, их надо просто в единый контур вовлекать. Вот, и для того, чтобы мы могли строить на

354: Base ме системы какие-то вот высокоуровневые алгоритмы и решатели искусственный интеллект подключать. Нам нужны специализированные источники, которые будут накапливать нашу статистику по ключевым оборотам. Вот. И

355: Они могут быть отличными от классических транзакционных регистров, где мы следим там за остатками, за непротиворечивостью данных. А вот для целей анализа это, по сути, вот некий другой класс систем, где мы накапливаем вот эти гиперкубы, да?

356: О том, как работает наше производство по определённому спектру. Соответственно, дальше оно нам становится доступным для анализа в биай уровне. Либо мы на основе этих вот данных, специально собранных, можем учить искусственный интеллект дальш.

357: С ним работать. Соответственно, как формировать такие источники, тоже мы не знаем, везде, где запускаем систему, стараемся их сразу положить в основу, начинать накапливать информацию просто для того, чтобы там на

358: Очередях, которые последующие могли эту информацию использовать, то есть вроде бы как немного задачек. И везде, в каждом из этих элементов есть готовые решения, которые просто надо взять, пересобрать под ваш проект, пересобрать под

359: Вашу организацию под ваш ландшафт, под ваш уровень зрелости процессов и просто, ну, подготовить, по сути, внедрение. То есть, здесь не видится большой адаптации по разработке с нуля. Здесь видится адаптация

360: Которая больше интеграционная такая, ну и, соответственно, большое количество работ для определения. А что же, собственно, нужно сделать? Это у нас детальное обследование. То есть это рассмотрение вас под Лупой, да, чего там у вас происходит, соответственно,

361: Если задачки есть, приходите, будем обсуждать.

362: Вот вроде как по таймингу основное мы проговорили Ровно наверняка какие-нибудь вопросы есть, либо появятся. Если есть сейчас задавайте, можно в чате, можно голосом.

363: Наш посыл был следующий. То есть постараться показать, что на сегодня правильно и нужно делать в контуре мест и как подойти к этому снаряду, да, то есть вот, собственно, с чего

364: На что делать акценты?

365: Надеюсь, было понятно. Мы постарались вот максимально, как это выдержать этот баланс глубины повествования, но при этом и какой-то доступности, надеюсь, получилось.

366: Коллеги, задавайте вопросы, ну либо хотя бы напишите в чат, что понятно, полезно и надо переварить. Будем переваривать, обратимся. То есть какую-то. Дайте, пожалуйста, обратную связь.

367: Приглашаем вас в эфир, пожалуйста, поднимайте ручки или можете написать плюсик в чат, чтобы мы дали вам возможность присоединиться с микрофоном.

368: Ирина, спасибо. Ну, я подозреваю, да, поэтому сразу это предложение высказал, да, что информации много, думать есть над чем. И наша основная как бы, цель была как раз вот эти зёрнышки посеять.

369: О том, как бы подойти к вопросу, с чего начать, какие есть нюансы, да, чтобы можно было это дальше обсуждать уже внутри у себя. И, соответственно, как только дозреете до определённых взаимодействий обращаться к нам, то есть

370: Мы готовы содействовать при этом на сегодня. Даже мы, наверное, 1 из ключевых сценариев рассматриваем сценарий, в котором мы больше работаем, как такие, не знаю, наставники, да, то есть мы подсказываем, как методически и технически подходить к вопросам, но при этом активно

371: Вовлекаем там it службы на предприятия, где ребята сами там начинают разбираться в вопросах, потому что им с этим жить, а как вы увидели, вместе с тем она не статична, то есть это не как, не знаю, там внедрить управление торговлей, да, запустили процесс, настроили, пошло вместе.

372: Тема это система, которая должна развиваться соответственно, здесь максимально правильно внедрять её вместе с командой поддержки, да, которая непосредственно на предприятии присутствует, и эту идеологию разделит, и эту идеологию будет дальше толкать.

373: Нужна помощь на старте, но дальше они уже сами. Поэтому вот мне кажется, это наиболее жизнеспособная и правильная модель.

374: Хорошо, коллеги, спасибо. Контакты Ксения оставила. В любом случае нас легко найти. Приходите, задавайте вопросы, приезжайте на конференцию. Всем спасибо. Спасибо большое, коллеги. Кто сегодня к нам присоединился?

375: Пользуясь случаем, ещё раз хотела бы пригласить вас на нашу конференцию леспром айти, которая состоится в Петрозаводске. Это республика ко.