Ежедневные новости

«ВсеИнструменты.ру» - одна из компаний, которая цифровизировала свои внутренние операционные, производственные и логистические процессы. Такой уровень автоматизации требует высоконадежной и производительной ИТ-инфраструктуры, которая бесшовно интегрирует в единую экосистему on-premise решения и облачные сервисы, обеспечивающие масштабируемость вычислительных мощностей. Сервис-провайдер M1Cloud предложил компании производительное и безопасное облачное решение, архитектура которого была создана специально под задачи заказчика.

По словам технического директора «ВсеИнструменты.ру» Алексея Шкирмановского, для обеспечения бесперебойной работы бизнеса компания использует высоконагруженные ИТ-системы, и облачные технологии позволяют повышать производительность в периоды пиковых нагрузок и обеспечивать доступность внутренних систем. В результате удается точечно и четко удовлетворять запросы клиентов, а также предлагать сервис самого высокого уровня во всех регионах присутствия.

Перед тем как встать на витрину СберМегаМаркета, новый товар проходит модерацию. Его проверяют на соответствие требованиям, в том числе по изображению. Раньше это делалось вручную, что задерживало вывод новых товаров в продажу. Теперь процесс автоматизирован.

Как отмечает Татьяна Петрищева, руководитель управления товарным каталогом СберМегаМаркета, одна из самых распространенных ошибок продавцов — несоответствие фотографий требованиям площадки: низкое качество, недопустимый фон, водяные знаки, фотосъемка на складе, а не в студии. Теперь продавец сразу же понимает, что ему надо исправить, чтобы товар как можно быстрее попал в продажу. А скоро автомодерация поможет сразу отклонять карточки тех товаров, которые запрещены для продажи на маркетплейсе. Это, например, табачные изделия или товары с лозунгами, которые нарушают права человека.

Модель автомодерации изображений состоит из нейронных сетей, которые обучены распознавать водяные знаки, проверять фон и выявлять недопустимый контент. Каждая нейронная сеть прошла испытания на десятках тысяч фотографий товаров из каталога СберМегаМаркета, точность их работы составляет 93-95%. Сейчас модель внедряется в промышленную эксплуатацию.

ТПУ заместил старую ИТ-систему для обработки заявок продуктом Naumen SD, поскольку нуждался в более гибком решении. Новая система позволила учебному заведению перенести все запросы на услуги цифрового и административно-хозяйственного блоков от сотрудников и студентов в единую среду и реализовать сложную маршрутизацию — гибко назначать исполнителей с учетом факультета заказчика услуги или местоположения контрагента. Например, речь идет о заявках на содержание корпусов и общежитий. Ежемесячно через систему проходит свыше 1,6 тыс. обращений.

На данный момент в системе работает 150 сервисных специалистов. Помимо этого, в решении организовано активное взаимодействие между участниками процесса: заказчик услуги и исполнители могут напрямую общаться, делиться статьями из базы знаний и многое другое. Такой подход повышает качество и скорость исполнения заявок.

В системе зарегистрировано около 17 тыс. пользователей, и в 99% случаев они предпочитают направлять запрос через личный кабинет, а не по электронной почте.

Как полагает проректор по цифровизации ТПУ Александр Фадеев, внедрение нового решения в цифровую систему ТПУ позволило не только структурировать работу обычных сервисных подразделений, но и создать удобные сервисы для студентов заочной и дистанционной форм обучения. Это существенно улучшает качество большинства услуг за счет создания единой точки входа для решения проблем студентов.

В планах ТПУ – сделать Naumen SD частью информационной инфраструктуры организации: интегрировать решение с внутренними информационными системами и расширить каталог списком оборудования и соответствующими услугами на обслуживание. Решение на сегодняшний день уже интегрировано с корпоративным порталом вуза. В ближайшее время ТПУ планирует запустить мобильное приложение Naumen SD.

Компания «Лонмади» имеет распределенную сеть из 40 обособленных подразделений по всей России и ведет подбор сотрудников малой командой рекрутеров. До сих пор процесс рекрутмента от формирования заявки, размещения вакансии на работных сайтах до проведения интервью и направления предложения о работе проходил вручную, а данные хранились в разрозненных папках и таблицах. Это приводило к тому, что история о кандидате не сохранялась, сложно было отследить актуальный статус по каждому, что тормозило процесс, путало рекрутеров, а также несло репутационные риски.

Для внедряемого решения у компании было два основных требования: возможность переноса существующей базы кандидатов в единую систему, а также прозрачность и понятность для всех, кто работает с вакансией.

Новая система существенно оптимизировала работу по подбору. Руководитель формирует запрос на вакансию в ATS Potok и в специально разработанном шаблоне заполняет основные требования к кандидату. HR-специалист получает запрос и отправляет его на следующий этап. Вакансия публикуется на работных сайтах в городах, где необходимы кандидаты. Отклики с площадок поступают в систему с пометкой о площадке, с которой откликнулся человек. HR-специалист в системе общается с кандидатами, оставляет заметки, назначает встречи, переписывается в мессенджерах и добавляет в общую базу. Если итоговое собеседование проходит удачно, анкета для службы безопасности, предложение о работе, а затем велком-тренинг также автоматически направляется соискателям из системы на почту.

Также в ATS Potok настроена сводная аналитика по основным важным HR-метрикам: эффективность источников подбора, эффективность воронки подбора, время на закрытие вакансии. В одном дашборде руководитель и HR-специалист могут посмотреть, где есть узкие места, и работать над ними, улучшая показатели. HR-специалисты «Лонмади» также отслеживают актуальность предлагаемой заработной платы и условия конкурентов, а затем — корректируют собственные вакансии, что особенно важно при точечном подборе.

В результате трансформации HR-процессов в компании «Лонмади» удалось автоматизировать точечный подбор специфических вакансий, закрыв более 350 точечных вакансий за год. При этом база кандидатов пополнилась с 0 до 15,7 тыс. резюме, время закрытия точечных вакансий сократилось в два раза, а время обработки одного резюме уменьшилось с пяти дней до одного.

Как отмечает Дарья Ильюшина, руководитель отдела персонала компании «Лонмади», при внедрении системы было важно не просто автоматизировать процесс подбора, но сделать ее платформой для продуктивной работы с бизнес-заказчиком, а деятельность HR-функции — понятной для руководителей и топ-менеджмента компании. После внедрения ATS Potok руководители могут работать с HR в команде, видеть весь процесс взаимодействия с кандидатом и работу рекрутеров. Автоматизация такого важного этапа, как поиск и подбор в достаточно узкой отрасли помогает HR-специалистам избежать ошибок, что положительно влияет на HR-бренд.

Как подсчитали в «РТК-Солар», среднестатистическая организация, в которой в 2021 году чаще всего происходили различные нарушения внутренней ИБ и трудовой дисциплины (включая нарушение правил безопасного обращения с конфиденциальной информацией), относится к производственной сфере и имеет в штате свыше 1 тыс. чел. Здесь зафиксировано наибольшее количество (29% от общего числа) внутренних нарушений информационной безопасности, включая утечки информации, нецелевое использование рабочего времени и т.п. На втором месте по количеству нарушений расположилась государственная сфера (24% нарушений), замыкает тройку финансовая отрасль (15% нарушений).

Следует отметить, что производство лидировало по объему внутренних нарушений и в предыдущем исследовании за 2020 год. А вот государственная сфера за минувший год обогнала финансовые организации по количеству выявленных внутренних нарушений. Это связано скорее не с резким ростом нарушений в госструктурах, а с интенсивным внедрением систем защиты от внутренних угроз в государственной сфере.

Среднее число проанализированных сообщений о событиях безопасности в каждой организации в 2021 году составило 900 тыс. единиц, что почти на 30% больше показателя из предыдущего исследования. Из них в среднем 10 тыс. сообщений (то есть каждое девятое) были признаны нарушениями разной степени критичности, от низкой до высокой.

Лидерами по числу критичных нарушений стали организации финансовой сферы: 87% всех зарегистрированных событий в них были критичными. Также много серьезных нарушений было выявлено в организациях сферы приборостроения (53% от всех инцидентов) и консалтинга (52%). Наиболее распространенными внутренними нарушениями в них стали неконтролируемый вывод конфиденциальной информации за периметр организации, нецелевое использование рабочего времени, признаки коммерческого сговора, нарушения ограничений и запретов, конфликт интересов.

При совершении таких нарушений сотрудники организаций чаще всего использовали электронную почту – пересылали конфиденциальную информацию на личный e-mail или на адреса третьих лиц (более 37% случаев), копировали информацию на флешки и сливали данные в мессенджерах (каждый канал использовался в 17% случаев).

В структуре нарушений как в Москве, так и в регионах преобладали нарушения, связанные с выводом за информационный периметр работодателя конфиденциальной информации разной степени критичности. Однако выводимая информация в регионах отличалась значительно большим разнообразием: здесь и врачебная тайна, и персональные данные граждан, и иная информация, содержащаяся в базах данных государственных информационных систем. При этом в регионах сотрудники менее склонны проводить время, отвлекаясь на не связанные с работой активности. Кроме того, в регионах чаще, чем в Москве, используют для вывода конфиденциальной информации за периметр организации съемные носители, а также в отличие от столицы все еще используют для этих целей печать на принтере.

Стратегия развития терминала включает не только рост производительности и увеличение объемов перевалки угля, но и развитие культуры безопасности производства согласно концепции нулевого травматизма. Предприятию требовались современные средства, обеспечивающие безопасность персонала во время проведения работ. Решение этой задачи предложила Softline, представив свою разработку – систему позиционирования «Умные каски» и программное обеспечение трекеров.

Работа на терминале «Дальтрансуголь» проходит в условиях сурового климата, которые осложнены наличием мелкодисперсной угольной пыли. Поэтому было важно испытать устройства и удостовериться, что цифровые средства индивидуальной защиты будут также стабильно и непрерывно функционировать и под влиянием неблагоприятных производственных факторов. Для мониторинга местонахождения персонала на открытой территории используется система спутникового позиционирования. По итогам проекта создана интеллектуальная система, позволяющая контролировать соблюдение правил техники безопасности на производстве.

С помощью «умных касок» компания получает онлайн-оповещения о передвижениях и нахождении персонала в различных зонах терминала. Каски также предупреждают человека о пересечении границы опасной зоны. Кроме того, система обеспечивает автоматическое формирование отчетов о перемещениях персонала – эта информация сохраняется в базе данных, и за счет ее обработки и визуализации можно проанализировать работу сотрудников за любой выбранный период. Это способствует повышению качества работы специалистов, усиливает контроль за соблюдением правил безопасности, а главное – гарантирует, что рабочий не останется один на один с нештатной ситуацией. В случае инцидента или несчастного случая от касок или трекеров поступает сигнал, что дает возможность незамедлительно оказать помощь сотруднику или вывести его из опасной зоны.

В результате внедрения системы казначеям «А-100 Девелопмент» стало заметно проще планировать бюджет и проводить платежи, наглядно видя все расходы и доходы. Также в ходе проекта командой «Первого Бита» была разработана система нормативно-справочной информации (НСИ), чтобы сотрудники любого подразделения могли в любое время суток находить ответы на рабочие вопросы.

Благодаря автоматизации и упорядочиванию финансовых процессов оборот средств на предприятии стал быстрее — срок согласования заявок на расходование денежных средств по проектам сократился с 5-6 дней до нескольких часов.

Длительное согласование заявок значительно тормозило реализацию проектов компании. Из-за задержек в расчетах затягивались поставки необходимых материалов и не оказывались услуги. С автоматизацией расходов и платежей удалось ускорить средний срок сдачи проектов на 20-25%.

Сервис экспресс-доставки «Самокат» за два года вырос в крупную федеральную сеть. В связи со стремительным расширением бизнеса повышалась нагрузка на HR-отдел: число сотрудников увеличивалось в среднем на 10% ежемесячно. Сейчас в штате компании более 6 тыс. человек — офисные работники, администраторы, товароведы и директоры дарксторов. Большинство сотрудников локализовано в регионах, и HR-специалистам приходилось ежемесячно отправлять тысячи документов почтой или курьерской доставкой, что долго и дорого. Поэтому в компании решили принять участие в эксперименте Минтруда по переводу кадрового документооборота в цифровой вид.

«Самокат» стал одним из первых участников эксперимента на российском рынке продуктового онлайн-ретейла. Для перехода на кадровый электронный документооборот компания выбрала сервис HRlink. Он позволяет подписывать документы удаленно с помощью усиленной неквалифицированной электронной подписи, учетной записи на портале госуслуг или через мобильное приложение «Госключ». Любую операцию с документами можно завершить онлайн в несколько кликов.

Сейчас 99% штатных сотрудников компании используют HRlink. В результате проекта на 15% повысилась скорость подписания документов и на 50% снизились почтовые расходы компании. В перспективе онлайн-ретейлер планирует внедрять новый модуль приема сотрудников от HRlink — Start link. Он сделает процесс найма и трудоустройства кандидатов еще более прозрачным и бесшовным.

Ростелеком с 2018 года использует программных роботов для минимизации ручных операций и повышения производительности труда сотрудников. За это время разработано 50 роботов, покрывающих рутинные операции больше 100 сотрудников, что позволило высвободить специалистов для более интеллектуальных задач. Ранее разработка велась на иностранной платформе UiPath.

UiPath — лидер в области роботизации, поэтому задача перехода на отечественную платформу стала для Ростелекома вызовом с точки зрения требований к функциональности и производительности новой системы. В компании решением задач по роботизации занимается специальный центр компетенций, приоритетной задачей которого является поиск, внедрение и миграция с западного ПО на отечественное. Поэтому все созданные ранее роботы переведут на российское решение, что полностью соответствует политике импортозамещения, принятой в компании.

Как отмечает вице-президент по развитию информационных систем Ростелекома Дарий Халитов, в ходе проекта удалось в сжатые сроки развернуть и настроить платформу, обучить сотрудников и провести опытную эксплуатацию. Через пять месяцев с начала проекта платформа Sherpa RPA была внедрена и переведена в продуктивный режим. Теперь в ОЦО каждый сотрудник может установить и настроить робота для выполнения рутинных операций. В Ростелекоме рассчитывают привлечь к роботизации как можно больше направлений и сотрудников.

Для оптимизации работы склада Danone использовал решение класса Process Mining, потому что эта технология зарекомендовала себя на рынке современных подходов анализа бизнес-процессов. Она ориентирована на выявление неэффективностей и снижение финансовых потерь. Анализ проводится на основе данных из систем-источников, настраивает цифровой двойник процесса и позволяет увидеть его изнутри, выявить проблемы, а также понять их причины. Проект реализован совместно с компанией GlowByte.

Решение позволило Danone всего за полтора месяца найти неоптимальные маршруты, задержки в сборке, выявить их причины и совместно с бизнес-владельцами процесса устранить найденные проблемы. Оказалось, например, что одни и те же SKU (единицы складского учета) в штуках и в коробках из одной ячейки хранения не собирались последовательно из-за конфигурации WMS. Кроме того, было обнаружено значительно большее количество фактических запросов на пополнение во время процесса сборки, чем ожидалось, и в ходе анализа разобрались, как избегать таких случаев для самых популярных продуктов и ячеек хранения.

В настройках самой WMS тоже были выявлены критические недостатки. Их устранили, а логику системы подвергли корректировке. Для регулярного мониторинга ключевых KPI процесса и оперативной реакции на возникающие отклонения в инструменте Process Mining настроили дашборды.

Сейчас идет финальная стадия проекта по внедрению инструмента VK Process Mining для целей мониторинга процесса сборки на складах.