С маленькой цифры
Проекты цифровизации становятся все более доступными для малого и среднего бизнеса, который уже понял, что при небольших вложениях можно получить большую выгоду
Цифровые технологии встречаются во многих сферах МСБ, но пока чаще в ритейле, транспорте, логистике. Компании автоматизируют работу служб доставки и продаж, отделов по работе с клиентами и т. д. Например, как рассказывают в транспортной компании «Атлас», есть разработки для оптимизации логистики, которые переводят предприятия с «ручного» управления доставкой (когда организацию доставки планируют в Excel и Google Maps, а курьеров ищут по телефону) на режим, когда уже автоматизированная система сама строит выгодные маршруты, автоматически назначает курьеров с лучшими рейтингами и прогнозирует сбои и задержки. В итоге компания, вне зависимости от размера и отрасли, может осуществлять доставку на уровне мировых лидеров — за два часа от заказа до двери.
Цифровизация добралась до мелкого ритейла. «Еще несколько лет назад системы интеллектуального видеонаблюдения были недоступны малому и среднему бизнесу, — говорит Евгений Мискевич, партнер логистической компании “Точка-Точка. — Подобный проект мог стоить сотни тысяч долларов. При этом системы могли использоваться неэффективно. Они решали проблемы безопасности, но плохо помогали оптимизировать расходы. Развитие машинного зрения и облачных технологий полностью поменяло подход к использованию видеоаналитики. Облачные решения устранили необходимость установки большого количества оборудования, а нейросеть сделала умное видеонаблюдение хорошим способом стимулирования покупательской активности». По мнению Евгения Мискевича, внедрение видеоаналитики позволяет сберечь до 40% выручки, которую в среднем теряет магазин из-за неконтролируемых очередей у касс: одна камера с установленной системой видеоаналитики может контролировать несколько очередей одновременно. Система анализирует ситуацию и рассылает уведомления сотрудникам о необходимости открытия дополнительных касс. Кроме того, высчитывается среднее время нахождения покупателя в очереди, скорость ее движения, а предиктивная аналитика прогнозирует периоды пиковой загруженности магазина.
Цифровизация во многих случаях предполагает использование элементов интернета вещей — в том числе на основе датчиков и комплексных IoT-решений. Такие технологии разрабатывает, например, казанская компания «Эскорт», решения которой применяются, в частности, в строительстве и сельском хозяйстве. Один из московских застройщиков использовал метеостанцию — универсальный моноблок (российское оборудование), обеспечивающий автоматическое измерение ряда метеорологических параметров для контроля погодных условий на стреле башенного крана. Работа башенного крана должна останавливаться только при скорости ветра свыше 10 м/с, а все монтажные работы — при скорости выше 15 м/с. Но если нет оперативного дистанционного контроля за работой крана, возможны самовольные остановки и дорогостоящие простои арендованного оборудования. В таких случаях без точного измерительного оборудования споры застройщиков с подрядными организациями очень тяжело разрешать.
Кроме того, метеостанция с выносными датчиками была использована в одном из агрокомплексов Татарстана для контроля скорости и направления ветра, влажности и вероятности осадков. Если скорость ветра выше допустимой, внесение смесей для опрыскивания растений становится неэффективным: хозяйства буквально выбрасывают деньги на ветер, потери из-за снижения эффективности опрыскивания могут достигать полумиллиона рублей в сутки. Аграрии также используют датчики уровня сыпучих продуктов, что позволяет эффективно контролировать динамику наполняемости бункера уборочного комбайна. «В России воруется в среднем полторы тонны пшеницы с каждого КаМАЗа-зерновоза при средней стоимости одной тонны на рынке около восьми тысяч рублей, — утверждает гендиректор “Эскорта Антон Туркин. — Благодаря такому оборудованию одному из наших заказчиков удалось снизить уровень хищений с тридцати процентов до двух». Еще одна задача, которую решают датчики «Эскорта», — контроль глубины высева семян. За равномерностью глубины обработки следит ультразвуковой датчик приближения, измеряя расстояние от платформы прицепного агрегата до земли. Это же решение может быть применено при распылении азотных удобрений. По словам Антона Туркина, решения «Эскорта» внедрены не только в России, но и более чем в 60 странах мира.
Промышленность удваивается
На производствах цифровые технологии могут воплощаться в виде цифровых двойников — так называют математическую модель оборудования и техпроцессов, воссоздаваемую при помощи специального программного обеспечения на основе данных, поступающих от датчиков, которыми оснащено оборудование. Такие данные позволяют моделировать различные производственные процессы, заниматься прототипированием и проигрывать сценарии развития ситуации на производстве в целях оптимизации процессов. Подобной оцифровкой производства пока занимаются только крупнейшие предприятия, которые, впрочем, сталкиваются на этом пути с серьезными проблемами, связанными не столько со сбором, сколько с интерпретацией больших массивов данных. У предприятий среднего масштаба возможностей оснастить датчиками все оборудование чаще всего нет, но и для них существуют доступные варианты создания подобий цифрового двойника.
Компания «Модуль» из Екатеринбурга выпускает блочные комплектные трансформаторные подстанции и другое оборудование для электростанций. В 2013 году компания поставила цель повысить производительность на фоне не самой стабильной работы: случались и сбои производства, и срывы сроков поставки, но главное — система управления производством не позволяла видеть ситуацию в бизнесе целиком. Продажники, финансисты и производственники с боем утверждали план на месяц. В итоге, как рассказывает бывший исполнительный директор «Модуля» Андрей Фефелов, обратились к разработчикам цифровой платформы для моделирования бизнес-процессов и решили не только автоматизировать, но и частично оцифровать производство. Начали, впрочем, с азов: изучали теорию ограничений и систем, чтобы лучше понимать, как работает компания. Затем на предприятие пришли консультанты, которые собрали детальные данные о количестве и составе оборудования, персонале, конечных изделиях. Точнее, они взяли информацию об основных «изделиях-представителях», которых было не более десяти, — и уже эти данные «загнали» в информационную систему, где на них наложили прогнозы увеличения выпуска и продаж. А уже ИТ-система синтезировала возможные варианты развития событий. «Так мы сделали цифровой прототип, хоть и не точный, грубоватый, — говорит г-н Фефелов. — Но он, по крайней мере, быстро работал». Начальный этап снятия информации и формирования двойника занял не более трех месяцев.
Первым делом удалось найти узкое место, которым оказался участок производства ЖБИ, что стало полной неожиданностью для сотрудников, которые просто отказывались в это верить. Выяснив это, только за счет организационных усилий — бесперебойного обеспечения этого участка дефицитными прежде ресурсами и перестройки работы — удалось поднять его пропускную способность на 30%. «И все остальное производство тоже выросло, что нас просто поразило, — вспоминает Андрей Фефелов. — С этого момента мы уже твердо поверили, что добьемся результата». Нашлась и еще пара узких мест — их расшили в одном случае покупкой оборудования, в другом — отдали один из процессов на аутсорсинг.
«Подсказки» цифрового двойника (правда, вкупе с усилиями по автоматизации оперативного планирования и системы закупок) позволили «Модулю» в три раза увеличить оборот, причем без роста операционных затрат, а прибыль выросла в несколько раз. Затраты на цифровой реинжиниринг компании окупились буквально за год, говорит Андрей Фефелов, притом что планировали — за три. Но кроме непосредственно расходов компания понесла и другие издержки: с частью сотрудников, скрыто или явно препятствовавших изменениям, пришлось расстаться, в том числе с главным технологом, который отказывался понимать, как можно увеличить производительность участка без дополнительных инвестиций, «на пустом месте». В целом для трансформации бизнеса потребовалась вся воля и целеустремленность управляющего, подчеркивает Андрей Фефелов. Гендиректор просто сказал ключевым сотрудникам: или предлагайте свои решения и добивайтесь поставленной цели, а если не можете, то работайте так, как посоветуют консультанты.
Помогает «цифра» производственникам и для кастомизации. Например, компания Global Health Care, производитель биодобавок, благодаря внедрению цифровых технологий выстроила выгодную систему работы с малым и средним бизнесом. Как рассказывает Антон Лифшиц, генеральный директор и совладелец компании, контрактное производство биодобавок открылось в 2017 году, и практически сразу производитель начал получать по 30–40 заявок в неделю на выпуск небольших партий товара (до десяти тысяч штук). Но получалось обработать максимум четыре-пять заявок (рассчитать стоимость, ответить на вопросы заказчика и т. д.). «Оказалось, что на рынке есть спрос на производство небольших партий пищевой продукции (биодобавки, спортивное питание, косметические средства) со стороны среднего, малого бизнеса и ИП, который заводы не в силах удовлетворить, — говорит г-н Лифшиц. — Большие производства заняты крупными заказами от якорных клиентов, им неинтересно. Небольшим и средним площадкам работать с малыми партиями экономически невыгодно. Мы ухватились за эту идею, вспомнили, что когда-то тоже были “маленькими, решили оцифровать алгоритмы взаимодействия с МСБ и заработать на потоке клиентов и объемах». Команда из технологов завода и программистов создала онлайн-конструктор на основе нейросети, который позволяет узнать стоимость любого заказа за несколько кликов. Это обошлось компании в 28 млн рублей. На сайте завода конструктор заработал в октябре 2018 года. Как рассказывает г-н Лифшиц, в нейросеть интегрировано несколько сотен ингредиентов и готовых рецептур, из которых можно собрать свой продукт, есть также возможность выбрать свой вариант упаковки и дизайна этикетки. «Вместо людей, которым нужно “просто спросить, мы стали получать реальных заказчиков, — утверждает Антон Лифшиц. — Благодаря цифровизации этого процесса мы также смогли “уронить” минимальную планку заказа в два раза: с общерыночных десяти тысяч единиц до пяти тысяч. Онлайн-конструктор еженедельно формирует 20–25 заявок совокупной стоимостью от двух до пяти миллионов, которые делают небольшие компании и ИП. В основном это несетевые аптеки, фитнес-клубы, магазины здорового питания». Но такой инструмент интересен и крупным компаниям: они тоже хотят самостоятельно рассчитывать цену, менять параметры заказа при повторном производстве и т. д.
Хочешь стать одним из более 100 000 пользователей, кто регулярно использует kiozk для получения новых знаний?
Не упусти главного с нашим telegram-каналом: https://kiozk.ru/s/voyrl