данные
18 ноября 2024
Фото: ru.freepik.com

Пять шагов к data driven-подходу в промышленной компании

Всё чаще мы слышим новости о внедрении аналитических технологий на промышленных предприятиях. Они помогают производству работать эффективнее, продавать больше своей продукции и бережнее относиться к окружающей среде.

Но зачем данные, на которых основаны решения по аналитике, в промышленности? Что предприятие упустит, если не будет их использовать? Как создать ИТ-инфраструктуру и построить бизнес-процессы, которые помогут эффективно управлять данными?

О конкретных шагах, которые помогут организовать работу с данными, а значит, вывести производственное предприятие на новый уровень эффективности, рассказывает Константин Смирнов, коммерческий директор департамента аналитических решений ГК «КОРУС Консалтинг».

Зачем данные нужны предприятию

Практически все конференции, посвящённые промышленности, поднимают множество вопросов применения ИТ в производственных компаниях, в том числе аналитику и работу с данными. На фоне недавних заявлений правительства о том, что объём инвестиций российской промышленности в отечественное программное обеспечение за 4 года достиг 4 трлн рублей, участники мероприятий оптимистично обсуждают, как ещё больше усилить эффективность цифровизации в этой отрасли.

Основа любого технологического проекта — будь то создание единого информационного пространства, разработка цифрового двойника, роботизация конвейерных операций — данные. Это фундамент, без которого не получится построить прочный ИТ-ландшафт современного предприятия.

Данные жизненно важны для промышленного предприятия, поскольку они помогают оптимизировать производственные процессы, повышать качество продукции и снижать затраты.

аналитика
Фото: ru.freepik.com

Благодаря информации, предприятие может точно предсказывать спрос, планировать производственный цикл и своевременно выявлять и устранять проблемы в производстве. Это повышает конкурентоспособность на рынке и увеличивает прибыль компании. Кроме того, анализ данных способствует внедрению инноваций и повышению уровня безопасности на производстве.

Как управлять данными на предприятии

Любое промышленное предприятие — это огромный объём данных. Часть из них получают из производственных процессов через различные устройства, часть находится в информационных системах, часть собирается вручную.

Чтобы управлять данными, промышленная компания должна пройти несколько шагов.  

Шаг 1. Создать инфраструктуру для сбора данных

Для того чтобы приступить к работе с данными, необходимо их собрать. Это нулевой этап всего цикла цифровой трансформации.

Собирать и передавать первичные данные можно при помощи систем управления предприятием и промышленного Интернета вещей. То есть первым этапом для любого производственного предприятия на пути к эффективной работе с данными должно стать внедрение ERP-системы и устройств, которые будут передавать информацию в режиме реального времени прямо с производства.

данные_аналитика
Фото: ru.freepik.com

Шаг 2. Наладить хранение данных

Количество данных, которые получают промышленные предприятия, быстро растёт, поэтому вопросы их хранения встают всё более остро. Это ведёт за собой необходимость в надёжных и масштабируемых системах хранения. Централизованное хранилище данных, собирая данные из различных источников и агрегируя исторические данные, обеспечивает единую платформу, которая упрощает доступ к информации, повышает точность отчётности и позволяет получить целостную картину бизнеса.

Поэтому важной задачей в этом шаге должно быть создание мощного хранилища данных, источника, в котором будет храниться всё, что нарабатывает производство.

данные
Фото: ru.freepik.com

Шаг 3. Настроить интеграцию данных из разных источников

У предприятий с высокой степенью цифровизации в ИТ-ландшафте есть множество различных решений, которые необходимо интегрировать. Однако системы разнородны и это затрудняет интеграцию данных. Кроме того, помимо внутренних бизнес-процессов у каждого предприятия есть и внешние, например, корпоративные, регуляторные процессы, с которыми также требуется поддерживать обмен данными. Из этого возникает проблема: как сделать так, чтобы вы видели все данные в едином пространстве, а не пользовались десятком различных инструментов?

Решение этой проблемы требует разработки и внедрения единой платформы для управления данными или использования подходов, основанных на API и микросервисах для интеграции разнородных систем.

цифровизация
Фото: ru.freepik.com

Создание единой платформы для сбора и анализа данных от различных производственных процессов позволит улучшить взаимодействие между различными подразделениями предприятий и повысить эффективность управления. Подобные платформенные продукты уже представлены на российском рынке, например, от «Сбера».

Шаг 4. Автоматизировать отчётность

До сих пор в подавляющем количестве предприятий отчётность для любого уровня руководства готовят в ручном режиме. Сотрудники приносят её либо в распечатанном виде, либо показывают в презентациях. На подготовку информации о том, что происходит в компании, затрачивается большое количество ресурсов — временных и человеческих, а принимать оперативно решения всё равно не получается.

Для того, чтобы сделать отчётность полезнее для бизнеса, её стоит автоматизировать. Например, внедрить системы бизнес-аналитики, которые в режиме реального времени показывают состояние дел на предприятии во всех областях — от производства до логистики, от продаж до управления персоналом. Это позволит оперативно, иногда в режиме реального времени, видеть фактическое положение организации и принимать управленческие решения, основываясь на данных.

данные
Фото: ru.freepik.com

Шаг 5. Повысить качество данных

Даже при наличии данных процесс цифровой трансформации предприятия может буксовать. Это может быть связано с низким качеством данных. Некачественные данные приводят к ошибкам в принятии решений и к снижению эффективности производства. В случае, если данные не прошли обработку, их использование не только не принесёт ощутимых результатов, но и может навредить бизнесу. На основе неточных, неактуальных, ошибочных данных можно сделать такие же неточные и неверные выводы и прогнозы. А значит, принять неверные решения, которые с большой долей вероятности негативно скажутся на деятельности компании.

Необходимо использовать специализированные инструменты для управления качеством данных, проводить проверки и делать так, чтобы данные стали настоящей точкой правды для всего предприятия.

Только последовательное соблюдение всех этих шагов позволит российской промышленности совершить переход к data driven-подходу, при котором данные и аналитика используются для принятия управленческих решений на каждом уровне управления. Это по своей сути является переходом к цифровой экономике данных, новой рыночной реальности.

Автоматизация
Рекомендуем
Подпишитесь на дайджест «Промышленные страницы»
Ежемесячная рассылка для специалистов отрасли
Популярное на сайте
Бизнес-кейсы
Индустрия 4.0
Подпишитесь на Телеграм-канал