Новости

«Югория» определила ряд приоритетных процессов, роботизация которых способна принести бизнесу максимальный эффект. В качестве технологического решения была выбрана платформа UiPath.

Первым таким процессом стало внесение изменений в доверенности. Важной особенностью проекта стало то, что прежде, чем роботизировать процесс, его видоизменили. Раньше документы хранились и предоставлялись в отсканированном виде, что осложняло процесс извлечения необходимых текстовых блоков для робота. Теперь же на вход подается реестр в формате таблицы Excel, из которого робот берет необходимую информацию и работает с ней в ИТ-системе. Такой подход позволил увеличить скорость обработки документов до пяти раз.

Как отметил генеральный директор «Югория» Михаил Косенко, роботизация внутренних процессов позволяет повышать эффективность, а значит улучшать качество сервиса для клиентов. Сейчас рассматривается возможность масштабного внедрения роботизации и в другие бизнес-процессы компании для того, чтобы выйти на новое плато эффективности.

Компании требовалось создать эффективные механизмы для сбора и фиксации текущих событий и данных по оборудованию, а также для анализа информации по поломкам. Ее руководство хотело с помощью цифровизации увеличить горизонты планирования по обращению ТМЦ и рабочих ресурсов, повысить прозрачность закупок и полностью автоматизировать повторяющиеся процедуры технического обслуживания. 

Для достижения этих целей выбрали решение для управления основными фондами предприятия Infor EAM. Это решение позволяло реализовать облачную модель внедрения, которая создавала возможность для одновременной работы всех заводов в едином облачном окружении. Реализация проекта была доверена компании «Аспект». Решение установлено в отказоустойчивой конфигурации в дата-центре партнера, а производственные площадки имеют доступ к платформе по надежно защищенному каналу в круглосуточном режиме.

С помощью новой системы были полностью автоматизированы управление и снабжение процессов технического обслуживания и ремонта, планирование работ, процессы взаимодействия с подрядными организациями, механизмы учета работы и обслуживания транспорта. Сейчас в решении собран весь объем информации по оборудованию, необходимый для полностью прозрачного управление ремонтными работами. Структурирована работа складов запчастей, объем неликвидов удалось свести к нулю. Значительно выросла эффективность предупредительно-планового ремонта.

Кроме того, специалисты интегратора реализовали в «Технониколь» программу «Цифровой цех» и внедрили MES-решение, способное контролировать свыше 100 тыс. параметров, поступающих с более чем 15 производственных линий, работающих на 7 производственных площадках в разных частях страны.
С одной стороны, это MES-решение обеспечивает оперативное управление производством, а с другой – является источником данных для Infor EAM. Оно передает показатели мониторинга работы оборудования для онлайн-аналитики, данные состояния оборудования для оперативного выявление неисправностей, детальную информацию о причинах неисправностей и простоев, а также ведет статистический учет режимов работы и наработки для повышения качества планирования и перепланирования ремонтов.
 

Акселератор внутреннего предпринимательства X5 Idea Challenge был запущен в октябре 2020 года совместно с ФРИИ. В первый набор сотрудники подали 226 проектов, способных улучшить процессы и операционную деятельность компании или улучшить клиентский путь и увеличить продажи. По итогам конкурса было выбрано 50 команд и профинансировано 15 пилотов для ускоренного развития. 11 проектов подготовлено для бизнес-заказчиков торговой сети «Пятерочка» и 4 — торговой сети «Перекресток».

Разработанные решения направлены на автоматизацию процессов в магазинах, распределительных центрах, оптимизацию логистических операций, повышение эффективности проектных команд и HR-инструментов, увеличение прибыли за счет новых направлений бизнеса. Следующим этапом программы станет пилотирование решений участников X5 Idea Challenge в торговых сетях и бизнес-единицах Х5 Group и новый набор идей и проектов сотрудников.

Как отмечает Иван Мельник, директор по инновациям Х5 Group, компания прошла большой путь и серьезно ускорилась в области «цифры» и технологий. В итоге после первого X5 Idea Challenge удалось запустить в 3 раза больше пилотов, чем изначально планировалось. Программа стала драйвером карьерного роста для многих участников и возможностью проверить себя в новых проектах. В этом году планируется значительно расширить географию идей, вовлечь активных сотрудников в регионах в процесс преобразований и увеличить первоначальную воронку до 300 проектов.

Предпосылками для преобразований, которые вошли в общую масштабную трансформацию предприятия, основанную на принципах Индустрии 4.0, стал ряд взаимосвязанных проблем, существовавших из-за специфических направлений работы и особенностей производства «Русполимета»: различные подходы в планировании, недостаточно развитое кросс-функциональное взаимодействие между отделами, расхождения в нормативно-справочной документации. В результате все это приводило к увеличению производственного цикла, неравномерной загрузке мощностей и отклонению сроков сдачи готовой продукции.

За счет внедрения модуля SAP PP/DS, проведенного при помощи Atos, удалось увеличить точность и расчет производственного блока с точки зрения балансировки мощностей, создать единую систему планирования как организационных, так и процессных изменений, сбалансировать технологические маршруты и сократить сроки выполнения заказов «Русполимета»: от приема заявки до отгрузки готовой продукции клиенту.

Кроме того, с целью гармонизации нормативно-справочной информации была разработана методология планирования процессов термообработки с возможностью ее использования в системе SAP PP/DS. Прототип системы был реализован в сжатые сроки, что позволило провести тестирование базового функционала точного планирования производства и вывести его в продуктивную эксплуатацию уже на ранних этапах проекта.

Основной целью проекта является сокращение производственного цикла, обеспечение высокого уровня гибкости и управляемости производственных процессов. «Русполимет» планирует за счет внедренных изменений повышать уровень клиентского сервиса и эффективно формировать плавильные кампании. Реализация проекта также способствует расширению присутствия «Русполимет» на рынке низкомаржинальных заказов, что является стратегически важным направлением развития компании.

Перед командой проекта была поставлена задача автоматизации DevOps для всей контентной платформы S7 с дружественным интерфейсом для контент- и маркетинг-сотрудников авиакомпании, не являющихся ИТ-специалистами. В результате была написана DevOps-платформа, автоматизирующая все необходимые действия по обновлениям более сотни рутинных операций таким образом, чтобы они могли выполняться без привлечения ИТ-команды. При необходимости обновления идут по заложенному графику или же выполняются под конкретную задачу.

Таким же образом были автоматизированы процессы DevOps для страниц по сезонным или тематическим распродажам билетов. Это позволяет сотрудникам маркетинга S7 самостоятельно тестировать лендинги и их полный функционал до выведения страниц на официальные ресурсы авиакомпании. Платформу также активно используют все сотрудники команды разработки, не привлекая к задачам backend- или DevOps-специалистов.

Кроме того, в платформе заложен функционал защиты от несанкционированного вывода новых лендингов и страницы на официальные ресурсы, что исключает ряд стандартных ошибок, когда задача выполняется в оперативном режиме. Отдельной большой задачей проекта была автоматизация компонентов DevOps для работы интернет-ресурсов S7 в китайском сегменте Сети, учитывающая все местные нормы и особенности.

Как отмечает Александр Яткевич, руководитель продукта со стороны S7 Group, с интернет-ресурсами S7 работает около 100 сотрудников авиакомпании, не являющихся ИТ-специалистами. Было важно, чтобы все они могли вести работу в оперативном режиме, не ожидая, когда освободится кто-то из команды разработки. Именно эту потребность закрыл проект по автоматизации DevOps. Платформа позволила вдвое сократить время вывода нужных страниц и лендингов в публичный доступ.

Пользователи разработанного решения — операционные руководители, HR-менеджеры и директора магазинов. Система помогает им принимать управленческие решения на основании аналитики всех показателей (в том числе штатного расписания, графиков работы, комплектности и дисциплины в магазине и т. д.), а также эффективно управлять фондом оплаты труда и достигать поставленных KPI.

Все данные по сотрудникам визуализированы в виде интерактивных дашбордов, отражающих актуальную ситуацию, прогнозы по показателям и рекомендации на основе алгоритмов больших данных. Когда директор магазина принимает рекомендации, предложенные системой, решение автоматически передается в смежные отделы для реализации процессов найма, перераспределения рабочего графика и штатных позиций в магазинах торговой сети.

Как отмечает Лилия Дерябина, директор по персоналу торговой сети «Перекресток», система Clue – это цифровой data-driven помощник, он позволяет директорам супермаркетов осуществлять «умное целеполагание». При этом смежные задачи коррелируют между собой, например, целевой показатель по фонду оплаты труда и по производительности. Важно, что каждая задача подстраивается под конкретный регион, город и супермаркет – исходя из уникальных факторов данного кластера и сопоставимых магазинов.

Сейчас проект находится на этапе пилота и реализован в 100 магазинах в 6 регионах присутствия, а до конца 2021 года будет масштабирован на всю сеть. Система Clue разработана торговой сетью «Перекресток» и вместе с другими продуктами по цифровизации и автоматизации позволяет сделать процесс работы и управления линейным персоналом удобным и прозрачным.

Реализованный «Открытием» проект обеспечит непрерывность процесса разработки и внедрения моделей машинного обучения с последующей их интеграцией в бизнес-процессы банка. Развернутая при помощи Neoflex архитектура автоматизирует управление моделями, работа с ними ведется в отдельном безопасном тестовом окружении, осуществляется автоматический перенос изменений в промышленную среду.

Банку удалось выстроить процессы по развитию команд моделистов, обеспечив их передовыми технологиями. Для разработки моделей машинного обучения реализован доступ к корпоративным хранилищам данных, настроены готовые образы рабочих мест для команд с различным стеком библиотек машинного обучения.

Для создания платформы моделирования была применена методология и практика MLOps – объединение технологий разработки моделей (Dev) и эксплуатации моделей (Ops). Автоматизация и мониторинг данных, моделей, процессов на всех этапах эксплуатации платформы моделирования – прочный фундамент для дальнейшего развития процессов машинного обучения.

Автоматизированные процессы переноса моделей из контура разработки в контур применения позволят в будущем сократить time-to-market задач по внедрению машинного обучения в процессы принятия банком решений, а также снизить операционный риск ручного переноса логики моделей между системами.

Как отмечает Павел Николаев, управляющий директор департамента интегрированных рисков банка «Открытие», с внедрением промышленной платформы моделирования вопрос подключения нового специалиста к команде моделистов должен занимать не более одного дня. Каждая команда разработчиков работает в собственной среде с динамическим расширением ресурсов для обучения модели. Также появилась возможность оперативного переноса моделей из среды разработки в среду применения для различных команд. Именно за счет такой гибкости платформа была выбрана как основа для общебанковской платформы.

С 2014 года FrieslandCampina в России использует для работы с договорной документацией и доверенностями СЭД на базе платформы Docsvision. В марте 2021 года она завершила работы по обновлению системы и доработке ее функциональности. Проект выполнен при помощи «Диджитал Дизайн».

В первую очередь для увеличения производительности системы было произведено ее обновление до версии платформы Docsvision 5.5, а самые масштабные изменения затронули процесс согласования договорной документации в части определения маршрута и способа хранения шаблонов. Теперь в системе хранится более 100 шаблонов договоров. На основе выбранного типа договора и заполненной карточки система добавляет шаблон документа и определяет маршрут согласования. Таким образом решение было переведено с варианта использования вендорского конструктора согласования на новый фреймворк определения необходимого маршрута. При этом решение использует динамически меняющийся маршрут, позволяющий быстро согласовывать документы, по которым у экспертов не возникло вопросов, в то время как договоры, требующие доработок, рассматривает более широкий круг экспертов.

Для удобства пользователей был внедрен сервис почтовых уведомлений, позволяющий выполнять задания по рассмотрению договорных документов непосредственно из электронной почты. Информационное письмо содержит все нужные данные о задании и файлы для ознакомления, и исполнителю теперь не нужно переходить в СЭД для выполнения операции. Также была настроена структура папок хранения, а их содержимое отображается в соответствии с ролью пользователя.

За счет обновления системы, нового подхода к работе с шаблонами документов и автоматического определения маршрута согласования удалось повысить операционную эффективность процесса запуска договора с учетом его вариативности. Также была повышена производительность и улучшена эргономика системы, создана техническая база для ее дальнейшего развития.

На данный момент система запущена в промышленную эксплуатацию во всех цехах основного производства НПО «Энергомаш». В ней работают более 400 сотрудников – начальники цехов и их заместители, мастера и начальники участков, производственные рабочие, специалисты службы качества и специалисты службы повышения операционной эффективности производства.

Система цехового управления «Галактика MES» образует полный контур информационного обеспечения производственного процесса предприятия совместно с решением по управлению производством на межцеховом уровне «Галактика АММ» и системой управления ресурсами предприятия «Галактика ERP». При этом из системы можно получать данные о производственных операциях в реальном режиме времени за счет оперативного ввода данных производственным персоналом с помощью терминалов сбора данных, установленных на производственных участках предприятия и оснащенных сканерами штрих-кодов и считывателями магнитных карт.

В результате внедрения системы около 90% нарядов на выполненные работы автоматически формируется в электронном виде, а вся заработная плата основного производственного персонала рассчитывается в ERP на основе данных из MES-системы. Подтверждение мастерами выполненных операций, приемка операций контролерами службы качества также осуществляется в АРМах системы как в основном клиенте, так и на терминалах.

Для передачи данных между системами, обеспечения их целостности и актуальности было использовано решение «Галактика ESB» – промышленная шина данных, которая связала между собой системы управления производством, ресурсами и другие системы предприятия в единое информационное пространство.

Проект стартовал в 2019 году с внедрения модуля операционного управления на базе «Галактика АММ», который закрывал основные потребности НПО «Энергомаш»: ручное формирование расписания участка, выдачу сменных заданий исполнителям, отметку факта выполнения заданий и формирования нарядов на выполненные работы.

В дальнейшем потребности предприятия увеличились, и было принято решение о переходе на полнофункциональный модуль оперативного управления цехового уровня «Галактика MES», который поддерживает полноценную работу с графиками работы персонала и технологического оборудования, решает задачи построения и оптимизации операционного расписания.

В ближайшей перспективе НПО «Энергомаш» рассматривает дальнейшее развитие возможностей оперативного цехового управления за счет использования функционала автоматизированного построения расписания и интеграции с системой мониторинга производственного оборудования (СМПО). В итоге в компании будет завершено построение системы информационной поддержки хода производственного процесса полного цикла от выдачи задания до обработки детали на станке, в результате чего появится возможность анализа загрузки оборудования, персонала и более эффективного использования всех видов ресурсного обеспечения.

Переход на ГосОблако Минцифры и ЦЭКИ ведут с 2019 года. На сегодняшний день в эксперименте принимают участие 20 ведомств, а в конце 2021 года планируется подключить еще шесть госструктур. По результатам эксперимента проект будет масштабирован на все органы власти.

ГосОблако выполняет роль инфраструктурного фундамента, который предоставляет вычислительные ресурсы, обеспечивает безопасность данных, в том числе благодаря использованию преимущественно российского ПО и оборудования. За счет использования облачной платформы ведомства экономят на обслуживании собственной ИТ-инфраструктуры, что позволяет оптимизировать расходование выделенного бюджета.

Как отметил директор департамента цифровой трансформации и координации бюджетных расходов Минцифры России Василий Слышкин, активная цифровизация госорганов сопровождается увеличением количества запросов, регистрируемых во ФГИС КИ. В системе происходит согласование закупок, которые поддерживают деятельность ведомств, следовательно, сбои в ее работе недопустимы. В ходе проекта удалось реализовать бесшовный переход на облачную платформу и обеспечить непрерывное функционирование системы.

Функции ФГИС КИ направлены на реализацию ведомственных программ цифровой трансформации, которые включают планирование закупок оборудования и ИТ-решений в соответствии с едиными стандартами цифровизации госорганов.