Последнее время владельцы бизнеса все чаще стали задавать консультантам вопросы по поводу «развития производства и открытия новых направлений бизнеса». Первичная заявка формулируется примерно так: необходим человек, который сможет эффективно реорганизовать существующее производство, вдохнуть в него новую жизнь, выделить данный участок производства в отдельное коммерчески успешное направление и управлять им. Но уже первые беседы с заказчиками консалтинговых услуг показывают, что проблема существенно серьезнее, и задача состоит, как минимум, из нескольких крупных подзадач. В этой статье я затрону лишь один аспект: как эффективно реорганизовать существующее производство и повысить операционно-технологическую эффективность.
О том, что сейчас мы переживаем не «очередной кризис», а «начали жить в другой эпохе», не говорит разве что ленивый. С больших трибун даже звучат откровения-признания в том, что «мы проиграли (выступление на Гайдаровском форуме Германа Грефа в январе 2016 года). Но что делать тем, кто не рулит банком и экономикой страны? Тем, кто полагается на свои ум, силы, ресурсы? Как им выжить и достойно продолжать жить?
Каким должно быть производство?
Владельцы ощущают, что производство должно быть другим, то есть обладать иными качествами, отличными от того, что есть в данный момент. Некоторые даже пытаются их описать. Но четко (так, чтобы можно было предметно решать задачу) у них не получается в силу ряда причин.
Хорошая новость в том, что ориентир-модель для этого уже есть. Ориентиры сформулированы достаточно конкретно с указанием – почему это должно быть так, а не иначе. Название концепций-ориентиров: Internet of Things (IoT) и Industry 4.0. Это концепции нового промышленного уклада: «экономики реального времени» для развитого информационного общества.
Итак, современное конкурентоспособное производство должно быть:
- Кастомизированным.
- Энергоэффективным.
- Ресурсоэффективным.
- Гибким (способным к быстрой переналадке на производство другого вида продукции, принципиально отличной от того, что выпускают сегодня).
- Компактным (минимальные внутрилогистические цепочки).
- Стабильным по качеству выпускаемой продукции.
Можно привести еще ряд параметров, но эти – основные.
Любой здравомыслящий человек понимает, что производство с подобными характеристиками невозможно обеспечить при наличии на нем человека. Все основные затраты и проблемы существующих производств происходят от человеческого фактора. Человек – слабое звено в современном производстве.
Уоррен Баффет, выдающийся инвестор современности: «Весь прогресс экономики зависит от того, чтобы делать любые вещи эффективно. У нас было 40% населения на фермах в 1900-х, теперь их 2%. Вы можете возразить мне – «все эти фермеры потеряли свои рабочие места», но правда в том, что они ушли из этой отрасли, и теперь делают другие вещи, они работают в Microsoft или где-то еще. У вас не будет прогресса, если не повышать производительности труда на одного сотрудника. Способ, которым Вы повышаете производительность на одного сотрудника – это делать что-то более эффективно. А сделать это можно только одним способом – получать тот же результат с меньшим количеством людей. Это – то, что мы пытаемся сделать. Единственная разница в том, что мы покупаем компании, где это уже было сделано».
В производстве рост эффективности связан с углублением разделения труда, то есть – повышением специализации. Пределом специализации являются отдельные (повторяющиеся) рутинные операции. Рутинная операция – это элемент в производственном процессе, который можно автоматизировать. В прошлом веке рутинные операции выполняли рабочие (кто у станка, кто на сборке, кто на покраске). И чтобы обеспечить массовый тираж продукта, было необходимо много рабочих. Но лет семь тому назад один немецкий инженер сказал мне: «Все, что можно записать в виде алгоритма, мы будем автоматизировать и заменять роботами». Практически 80% того, что сейчас делается на производствах физических продуктов можно автоматизировать. Все технические возможности для этого есть. Они уже были в середине 1980-х годов, а с появлением интернета их возможности сделали квантовый скачок.
Но не везде это пока что целесообразно и эффективно. Встает вопрос – стоимость роботизации против получаемого эффекта. Здесь технический вопрос переходит в плоскость экономики, а далее в социальную плоскость.
Для решения вопросов высокой кастомизации и гибкости в последние 10-15 лет среднему и малому бизнесу стали доступны ряд новых технологий от 3D-печати до промышленных роботов. Интернет и программное обеспечение позволили объединить эти механизмы в систему и создать надсистему управления. В этой новой системе человеку отведена другая, более качественная роль.
Направление движения
Итак, для получения эффективного производства более 80% операций можно и нужно, если хотите стать конкурентными и эффективными, передать на киберпроизводства: где в процессе тиражирования продукта человек не принимает непосредственное участие – не стоит за станком, не монтирует детали и т.п.
Когда говорим об автоматическом киберпроизводстве – это означает, что требуется не модернизация или техническое перевооружение, как это понимают многие руководители, а создание, именно – создание, новых киберпроизводств. Это существенный момент, который упускают как на государственном, так и на частном уровне практически все интересанты этого процесса.
Дело в том, что построение новых автоматических производств требует совершенно иного подхода как к производственному процессу, так и к бизнес-процессам. На первом переходном этапе где-то целесообразно поставить роботизированную ГПС (гибкую производственную систему), но если все остальное производство будет ориентировано на парадигму массового конвейера XIX-XX веков – оно сведет на нет общий эффект ГПС. Последнее более чем доказательно показали процедуры техперевооружения и модернизаций ряда российских и белорусских предприятий.
Здесь уместна аналогия. Замена в теле природного сустава на искусственный, из самых современных материалов, не делает человека здоровым. Это просто на некоторое время и в некоторых пределах возвращает его природные возможности. Для скачка в возможностях необходимо к здоровому телу прибавить, как минимум, экзоскелет (рисунок 1). А это уже совсем другая история.
Рисунок 1. Расширение возможностей: от инвалида – к суперсолдату.
Примеры элементов киберпроизводств читатель может самостоятельно найти в интернете, на видеоканалах Viasat, NG и подобных ресурсах. Обратите внимание: в сюжетах, как правило, полностью автоматизированными/роботизированными показывают наиболее опасные и координационно высокосложные операции: покраска, многосторонняя заточка, сварка, высокоточный монтаж. При этом в кадрах всегда присутствуют эпизоды, где что-то делают люди (в основном производят координационно-несложный монтаж). При этом голос за кадром утверждает, что «люди делают это потому, что пока данные операции невозможно передать роботам». В более честных сюжетах этот момент показывают, но не сопровождают текстом: видящий, да увидит.
Рисунок 2. Один из современнейших заводов Tesla Motor Corp. Сверху робот филигранно устанавливает сиденье внутри салона автомобиля. Снизу работники вручную устанавливают изоляцию и защиту.
Сложности перехода
Как только вы начнете внедрять новую парадигму производства на своем предприятии, у вас появляется масса новых интересных вопросов.
Вопрос №1. Сколько это стоит и стоит ли это того? Ответ: если брать полностью автоматическое производство, то делать это жизненно необходимо для выживания бизнеса. Сколько стоит? Стоит по-разному: от приемлемо до очень дорого. Но! Вам никто не продаст за деньги (читай – долговые расписки ФРС или ЕЦБ) киберпроизводство под ключ и тем более – место на рынке сбыта. Вам могут предложить элементы киберпроизводства, но не все производство целиком, ибо это конкурентное преимущество.
Вопрос №2. А дадут ли вам это сделать? Вам могут не дать это сделать или, по меньшей мере, будут сопротивляться тому, что вы хотите сделать: сотрудники, которые уже работают у вас; социальное устройство, окружающее вас; кадровый вакуум; ваше представление о бизнес-моделях нового времени.
Допустим, есть производственное предприятие, на котором трудятся 10 тыс. человек и выпускает оно, например, телевизоры. Вы решили войти в этот бизнес и поставили в окрестностях города свое производство телевизоров, но на вашем предприятии это же, а возможно и большее количество телевизоров, выпускает всего сто человек. 10 тыс. /100 = 100. То есть эффективность вашего производства в сто (!) раз выше. Почему? Все рутинные операции выполняются автоматами, 24 часа/365 дней с минимальными ошибками, высокой стабильностью и кучей других производственных приятностей.
Теперь представим мэра этого города. Какое из предприятий для него, как чиновника, более значимо в социальном и бюджетном плане (налоги в казну, социальная стабильность)? Там, где 10 тыс. чел. + семьи, или 100 человек + семьи? Кто больше платит налогов в бюджет? Кого проще закрыть?
Рисунок 3. Большинство заводов-флагманов белорусской индустрии (МТЗ, МАЗ) являются копиями заводов Ford тридцатых-сороковых годов прошлого века.
Перспектива
Но, допустим, что вам удалось это сделать (поставить киберпроизводство). Следующими вопросами станут:
- Кому / на какой рынок продавать продукт, производимый с большей добавленной стоимостью?
- Что делать с лишним персоналом, выполнявшим ранее рутинные операции?
- Кому работать на вашем киберпроизводстве?
Первая хорошая новость: небольшим частным компаниям с небольшой (по социальным меркам места локации данной компании) численностью рабочего персонала поставить киберпроизводство значительно легче. Причины вполне понятны.
Вторая хорошая новость: получить современное киберпроизводство под ключ можно, но только вписавшись в интересы того, кто располагает подобной технологией. Как это сделать? Ответ на этот вопрос в каждом конкретном случае будет индивидуальным.
Третья хорошая новость: как в России, так и в Беларуси есть компании, которые тихо пробиваются на жестко-конкурентный международный рынок со своими решениями в области концепций Industry 4.0 и находят признание в среде требовательных европейских заказчиков.
(Процитировал только часть тезиса, а полностью можно прочитать выше ...)
Согласен, что подсовывают как "новое" :) то, что далеко уже не новое ... , скорее отвлеклись на какие-то другие проблемы, забыли и ... снова Новое :)
Можно оглянуться на на уже забытый японский опыт, когда крупная фирма на небольшом японском острове кроме основных поставщиков была ещё "окружена" маленькими и даже совсем крохотными фирмами поставщиками, которые в значительных масштабах использовали роботов в своём производстве.
Добавилось новое - 3D принтеры ... Но пока мало известно о рентабельности подобного производства, и тем более в домашних условиях :). В плане кастомизации перспективы могли бы быть, но вопрос в качестве и надёжности подобных технологий. И больно всё смахивает на новый "пузырь" типа "нанотехнологий"
И уже давно возвращают производства снова в Европу и Северную Америку, но не из-за того что появились новые роботы :)
Обработка Big Data известна достаточно давно. Стаффорд Бир со своей реализацией в виде Cybersyn, когда люди "!не согласны" чтобы использовали их данные, провалился и это привело к известным событиям в Чили ... Есть пример Госплана в СССР с его вычислительными центрами при министерствах и ведомствах - по своей сути это был проект по управлению тем, что сейчас называют сетями просуществовал достаточно долго. Там, правда, добавляли свой неплохой интеллект, но обработка огромных массивов данных была на ЭВМ - так тогда называли компьютеры (кибермозги :)
А может, не стоит валить все в Чили на Стаффорда Бира? Может, хоть немного почитать историю, прежде чем так легковесно приводить подобные аргументы?
Владимир, были перечислены несколько проектов , и мой комментарий был связан с предыдущим:
По поводу Вашего предложения: В данном случае речь может идти о провале проекта, а он носил политический характер и можно прочитать, что в нем принимали участие члены правительства и президент, и участники не успевали за изменениями в стране.
К предыдущему стоит добавить, что цели проекта достаточно долго не были открыты для общества и оценку самого Стаффорда Бира:
Функция мифа - удалять реальность. Историю часто переписывают, "переиначивают", интерпретируют ... Технари часто не задумываются как будут использовать их разработки ... Если ответите, откуда будут наполнять Big Data для анализа, и какие данные можно брать и какие нельзя, будет интересно?
Интересно, а Лосев, Барт или Леви-Стросс были в курсе такой функции мифа?
Что же качается Big Data, позволю себе дилетантское суждение - это коммерческий проект, не имеющий отношение к науке и познанию. Посему поставленные Вами вопросы для меня практически лишены смысла.
Путь теории сложности, по-моему, интереснее.
Вот Стаффорд Бир и пытался с помощью очередной рекурсии или сразу нескольких что-то поменять в своей системе ... - Есть другие "несложные" более продуктивные подходы.
Что-то близкое можно найти у Лосева А.Ф. в его книге "Миф - Число -Сущность", когда он описывает свой метод:
Спасибо за уточнение. Я спрашивал о данных: какие данные можно использовать в коммерческом проекте и откуда собираются брать эти данные. Вы разрешите использовать все данные о себе и своей жизни, потребностях?
Извините, Александр, Вы в курсе, что такое теория сложности?
приводил выше пример по управлению очень сложными системами - Госплан СССР. Что касается, например, закона Эшби, который упоминается почти в каждой главе книги Стаффорда Бира "Мозг фирмы", причём в ошибочной формулировке , то его используют в системам средней сложности и "ниже". Но, всё равно, советую почитать - там можно найти много исторических фактов от очевидца событий.