Коллеги-конкуренты прислали рекламу курсов по цифровизации — тема новая, модная, на ней можно хорошо подзаработать, «на хайпе», как сейчас говорят.
Читаю, и не приходит ничего иного на ум, как выражение smoking bullshit. Даже не знаю, как прилично написать по-русски, пусть так и остаётся.
Вся подборка называется «7 фактов об автоматизации, которые следует знать». Приведу, с комментариями.
1. Цифровизация — основной драйвер развития производственной системы.
Полная чушь. Цифровизация сама по себе не повышает производительность. Если её использовать как «кнут», то можно что-то выжать из текущей производительности. Не более того.
Цифровизация может служить драйвером развития расходов на производственную систему, может увеличить расходы на ИТ-поддержку. Драйвером развития производственной системы может быть только руководитель надлежащего уровня. Гендиректор, исполнительный директор, директор по производству или директор по развитию.
2. Производство управляется в реальном времени.
Дешевый популизм и жонглирование словами. А что, без автоматизации производство управляется в нереальном времени? В сказочном? Хуже того, целые несколько поколений первых систем управления осуществляли управление на основе данных, которые собирались раз в год, месяц или неделю, а значит, ни сами данные, ни решения, принятые на их основе, не были «в режиме реального времени». Да и сейчас, чтобы принимать решения в режиме реального времени, нужны мониторы с текущими циферками, как в фильме «Матрица», а не «приборные панели» (dashbpards) с интегральными показателями.
3. Качество начинается с честных цифр.
«Истинно так, говорю я вам». Но при чем тут автоматизация или цифровизация? Если вы не видели примеров, как автоматика выдаёт «нужные нам» данные, то у вас нет опыта работы в производстве.
«Автоматизация позволяет выявить реальные цифры и состояние процесса». Туфта. Автоматизация позволяет выявить те значения цифр и состояние процесса, которые снимают всевозможные датчики. Кто считает, что датчики не обмануть, видимо не знает, что высокую температуру человеческого тела можно симулировать, подержав градусник на батарее или в чашке с горячим чаем. Главное — не переусердствовать, а то «больного» увезут в реанимацию «с температурой далеко за 40…».
4. Объективная оценка трудового вклада каждого сотрудника.
Там еще дописано: «пока не будет цифровой оценки качества труда персонала, предприятию будет невозможно конкурировать с действительно цифровыми предприятиями».
Ботва класса экстра. Перевожу: «пока у вас нет коньков, вы не сможете обогнать чемпиона мира по конькобежному спорту». Еще как смогу, если поеду на машине.
Объективной оценки труда быть не может в принципе. Для этого нужно сопоставляться с абсолютным показателем. А все сравнения производительности всегда только относительные: относительно лучшего продавца года Васи Пупкина, или относительно среднестатистического токаря Василия Васильевича Пупкина, или относительно взятых с потолка показателей производительности. В любом случае, без субъективности при выборе сравнительных критериев не обойдётся.
5. Нулевой брак.
Капитальная туфта. Автоматизация измерений и лабораторных оценок могут лишь запереть брак внутри предприятия. Без продуманной отладки процессов производства брак не снизить только за счет его тщательного подсчета в автоматическом режиме.
6. Цель автоматизации — выгода заказчика.
Развесистая клюква. Цель автоматизации — обеспечить безбедное существование автоматизаторам. Чтобы обеспечить выгоду заказчику, нужно делать только то, что ему нужно, а не заниматься реализацией модных течений менеджмента.
Вот когда на предприятии нет хаоса, можно переходить к автоматизации. У нас же первую часть этого сложного предложения игнорируют, сразу упрощая «можно переходить к автоматизации».
7. Опыт лидеров должен превратиться в «стандартный» продукт.
Высокопарная муть. Должен? Нет. Опыт никому ничего не должен. Лидеры не отдадут вам даром свой опыт. Хоть в формате ИТ-продуктов, хоть в любом другом формате. И «стандартного продукта» из этого опыта не выйдет.
Кто думает иначе — тем предлагаю почитать ГОСТы по бережливому производству и извлечь из них опыт лидеров, участвовавших в написании этих ГОСТов. Примерно с гулькин нос опыта лидеров на всю группу ГОСТов по бережливому производству.
Короткое резюме
Читая рекламные слоганы, стоит анализировать, что нам, вообще говоря, хотят сказать. Среди рекламщиков есть умные и талантливые люди, но как и везде, в рекламе и маркетинге есть полно дилетантов, не разбирающихся в том, о чем они пишут или говорят, но стремящихся быстро заработать на общей шумихе. Не поддавайтесь на их сладкие обещания.
Супер! Придерживаюсь таких же взглядов. Все хотят большую зеленую пилюли, которую принял — и сразу хорошо все стало. Идея, безусловно, сильная, только стоит она в одном ряду с такими известными артефактами, как скатерть-самобранка или ковер-самолет. Сказочная, одним словом вещь. Поэтому и тезисы тоже из сказки.
Валерий, статья просто написана дилетантами — вот и доводы приведены дилетантские.
В действительности (при условии соответствующих вовлечения руководства и настройки процессов) существующие алгоритмы вполне позволяют как качественно прогнозировать требования клиента в зависимости от большого неструктурированных набора начальных условий (можете прочитать про BigData в Leroy Merlin), так и выявлять причины поломок. Целью статьи, наверное, и было это показать — но жонглирование патетичными и модными терминами скрыло смысл.
Другое дело, что для этого нужно
а) иметь стойкое желание у главы компании идти до самого конца;
б) качественно поставить задачу (а здесь без понимания конечного результата будет ох как тяжело);
в) готовность пробовать и ошибаться, ведь с первого раза такой массив данных правильно «обшить» точно не получится.
Как правило, у большинства по п. а) заинтересованность скорее в желании «заиметь крутую современную штуку», б) вообще отдается на откуп подрядчику (соответственно, и внедряется то, что нужно подрядчику, а не заказчику), а в) пропадает после первого анализа результатов.
Супер! Придерживаюсь таких же взглядов. Все хотят большую зеленую пилюли, которую принял — и сразу хорошо все стало. Идея, безусловно, сильная, только стоит она в одном ряду с такими известными артефактами, как скатерть-самобранка или ковер-самолет. Сказочная, одним словом вещь. Поэтому и тезисы тоже из сказки.
Валерий, статья просто написана дилетантами — вот и доводы приведены дилетантские.
В действительности (при условии соответствующих вовлечения руководства и настройки процессов) существующие алгоритмы вполне позволяют как качественно прогнозировать требования клиента в зависимости от большого неструктурированных набора начальных условий (можете прочитать про BigData в Leroy Merlin), так и выявлять причины поломок. Целью статьи, наверное, и было это показать — но жонглирование патетичными и модными терминами скрыло смысл.
Другое дело, что для этого нужно
а) иметь стойкое желание у главы компании идти до самого конца;
б) качественно поставить задачу (а здесь без понимания конечного результата будет ох как тяжело);
в) готовность пробовать и ошибаться, ведь с первого раза такой массив данных правильно «обшить» точно не получится.
Как правило, у большинства по п. а) заинтересованность скорее в желании «заиметь крутую современную штуку», б) вообще отдается на откуп подрядчику (соответственно, и внедряется то, что нужно подрядчику, а не заказчику), а в) пропадает после первого анализа результатов.
Очень дельная статья