Яким буде майбутнє виробничої галузі?

COVID-19 спричинив серію «підривів», які охопили практично всі галузі, зокрема, виробничу. Що в цих умовах найбільше хвилює керівників підприємств?

Відповідаючи на запитання топ-менеджерів виробничих компаній, Тім Ешерт (Tim Eschert), фахівець у сфері машинного навчання, інженер-механік за фахом, розповів, що, на його погляд, слід врахувати, аби ефектно управляти виробництвом в умовах, коли галузь проходить крізь масштабну трансформацію.

Як досягти більшої гнучкості виробничих процесів?

Попит на гнучкість процесів зараз величезний — це спостерігається у багатьох галузях, особливо у важкій та хімічній промисловостях. Але слід пам’ятати, що потреба у виробничій гнучкості виникає через різні причини; наприклад, через падіння попиту, зменшення чисельності персоналу чи скорочення поставок. Замість того щоб аналізувати окремо взятий виробничий процес, потрібно збирати дані по цілому ланцюгу постачань. Маючи цілісну картину виробництва, ви зможете налаштувати процеси так, щоб забезпечити конкретні потреби в гнучкості. Це очевидний принцип, але зараз у нас є інструменти, які дають змогу моделювати та аналізувати виробничі процеси в недоступних раніше масштабах.

Отже, щоб підвищити гнучкість, ми можемо проаналізувати величезні масиви даних, і на основі зроблених висновків відрегулювати та вдосконалити процеси ланцюга постачань. Ще один метод — це проаналізувати тренди, котрі проявляються як в маломасштабних процесах, так і в загальному виробничому контексті, для того аби спрогнозувати — в якому напрямі розвиватимуться події в майбутньому. І, нарешті, важливо вийти за межі прогнозування і з допомогою всеохоплювального аналізу та технології машинного навчання спробувати зрозуміти, чому взагалі відбувається те, що відбувається.

Чи зараз відповідний час для впровадження машинного навчання?

На мою думку, зараз потрібно максимально збільшити обсяги зусиль, які вкладаються в аналітику. Багато компаній вже розпочали розбудовувати свою аналітичну функцію або накопичили певні дані щодо виробництва. Ці гравці мають конкурентну перевагу над тими, хто поки що цього не зробив. Коли ми обдумаємо майбутні інвестиції, то відповідь слід шукати в даних. Не можна сказати, який час є найбільш відповідним для збору даних, але щоб розподілити ініціативи за пріоритетами, потрібен «фундамент» із прогнозування та аналітики.

Також не слід забувати про глобальні виклики, які до недавнього часу значилися серед пріоритетних. Це екологічні проблеми, викиди парникових газів, енергоефективність. Коли коронакриза завершиться — ці питання знову стануть першорядними за значущістю. Отже, дані, які ми збираємо під час цього «перепочинку», будуть надзвичайно актуальними.

Як можна скоротити витрати зараз, під час пандемії?

Є багато різних способів зменшення витрат у будь-який час (а не тільки зараз). Але поточну ситуацію відрізняють певні унікальні моменти, які слід врахувати. По-перше, потрібно знати, які урядові програми з підтримки бізнесу доступні для вашої компанії. Гнучкість виробництва (а це, на моє переконання, забезпечити відносно нескладно) — один із основних чинників, котрий може допомогти скоротити витрати. Також, залежно від потреби, ви можете зменшувати чи збільшувати кількість працівників.

Які KPI потрібні для вимірювання ступеня стійкості виробничої діяльності?

Ніколи ще стійкість процесів не була настільки важливою, як сьогодні. Тому потрібні метрики для вимірювання гнучкості. Здатність збільшувати або зменшувати обсяги виробництва, підвищувати або знижувати якість протягом певного періоду часу, а також здатність забезпечити безперервність виробничого процесу та відсутність у ньому збоїв в умовах, коли задіяно менше робітників — це показники щодо гнучкості, котрі я би використовував для забезпечення стійкості виробництва.

Далі я би сфокусувався на зведенні до мінімуму перебоїв у функціонуванні ланцюга постачань. Бо якщо зненацька постачальники призупинять поставки матеріалів, потрібно бути до цього готовим. Зараз виробники цілого світу стикаються зі складнощами у поставках.

Крім усього, потрібно врахувати зовнішні фактори, на які ми практично не маємо впливу. Серед іншого, це може бути загальнонаціональний локдаун, нові правила щодо дезінфекції та фізичного дистанціювання у робочому середовищі. Гнучкість виробничих процесів є базовим чинником, який дозволяє зберегти стійкість у таких ситуаціях.

Як, використовуючи машинне навчання, можна на основі історичних даних передбачати перебої на ланцюгу постачань?

Є два основні типи машинного навчання: з учителем та самонавчання. Коли ми дивимося на історичні дані та отримуємо знання, аналізуючи минулі події, — це машинне навчання з учителем. Але прогнози, які спираються на цей тип машинного навчання, обмежуються рамками того, що відбулося раніше. У випадку кризи, яку світ переживає зараз, ми стикаємося з абсолютно новими потрясіннями, які ніяк не можуть спрогнозувати історичні дані.

Проте коли у вас є більша «парасолька» аналітики даних, машинне навчання може стати наступним кроком. Ця технологія повністю автоматизує процес аналізу даних, що на порядки підвищує ефективність аналізу трендів, а також часових затримок між протіканням окремих фаз ланцюга постачань.

Спрогнозувати кризу однаково неможливо як з машинним навчання, так і без цієї технології. Тому я би більшою мірою сфокусувався на аналізі даних: потрібно дивитися на всі наявні дані щодо постачальників, клієнтів тощо, а потім аналізувати їх «вручну», для того аби застосувати зроблені раніше висновки до поточної ситуації.

Як забезпечити дієве дистанційне навчання персоналу на етапі адаптації персоналу?

У мене поки що немає ідеальної відповіді. Ми віртуально збираємо людей у компанії з допомогою вебінарів. Йдеться про спеціалізоване фахове навчання, практичні онлайн-курси та матеріали для самостійного опрацювання. Є інструменти, які дозволяють новим працівникам освоювати деякі рутинні вміння, а на вебінарах, зокрема, вивчаються методи вдосконалення процесів та система Шість сигма.

Щодо освоєння теоретичних «азів» — це, хоча і дається складним, працює; а з опануванням практичних та мануальних навичок — все набагато складніше. Зараз у нас немає дієвого рішення щодо підготовки людей до роботи безпосередньо на виробництві. Але проходження вебінарів, на яких освоюється теоретичний матеріал та матеріал, що стосується вузьких фахових знань, є обов’язковим для нових працівників.

Тепер ми приділяємо набагато більше уваги процесу адаптації, оскільки обсяги робіт, які виконуються в дистанційному режимі, суттєво зросли. Думаємо над тим, як найкраще розділити теоретичний матеріал і практичні вміння. Зазвичай це вивчається разом, що, безсумнівно, є найдієвішим способом адаптації. Проте в умовах «підриву» ми намагаємося максимально виокремити те, що можна освоювати у віддаленому режимі.

За матеріалами "Managing Long-term Production Disruption", The Leadership Network.