(АЦТ) Ассоциация цифровой трансформации - главный инфо-канал

Target Canada: 30% точных данных в SAP и 7 млрд долларов за два года

В январе 2011 года совет директоров Target одобрил покупку прав аренды 189 магазинов сети Zellers по всей Канаде за 1,8 млрд канадских долларов — вход на рынок, который компания планировала давно. Вместо адаптации американской системы управления запасами для канадского подразделения решили построить новую, на базе SAP, отдельно и с нуля.

Первые три магазина открылись 5 марта 2013 года в Онтарио как пробный запуск, к концу года сеть выросла до 133 точек по стране. 15 января 2015 года, менее чем через два года после открытия, Target Canada подала заявление о защите от кредиторов по канадскому закону о банкротстве и начала полную ликвидацию. Основной причиной в отчетности и независимом расследовании названы недостоверные данные в системе SAP, управлявшей пополнением запасов.

Что хотели сделать

К назначенному сроку мерчандайзерам предстояло вручную внести в SAP данные примерно по 75 тысячам товарных позиций. Задачу поручили в основном молодым ассистентам с небольшим опытом, а сведения о товарах они получали от поставщиков — источника, который в отрасли традиционно считается ненадежным.

Решение строить систему заново, а не переносить американскую, выглядело тогда обоснованным: канадский ассортимент, валюта, метрическая система измерений и состав поставщиков отличались достаточно, чтобы отдельная сборка казалась более безопасным путем.

Где произошел сбой

О проблеме с данными в компании знали до запуска: перед пробным открытием провели двухнедельную «неделю данных», сотрудники построчно вручную сверяли карточки товаров. Несмотря на это, последующая проверка установила, что точными были около 30% товарных данных в системе — против 98–99% в американских операциях компании. Ошибки повторялись системно: размеры товаров указывали в дюймах вместо сантиметров, путали порядок измерений, указывали неверную валюту, оставляли тестовые данные, введенные при настройке системы.

Поскольку размеры и вес товара напрямую участвуют в расчете пополнения запасов, неверные данные нарушали расчет того, сколько единиц необходимо. Магазины получали то избыток товара, то его нехватку; распределительные центры оставались полными, полки в торговых залах — пустыми.

Точкой невозврата стало решение продолжить открытие новых магазинов, несмотря на известную проблему с данными, выявленную еще на пробных точках в марте 2013 года: вместо паузы для исправления компания за год открыла десятки новых магазинов по тому же процессу ввода данных. Ситуацию усугубило поведение аналитиков по пополнению запасов: их оценивали по проценту товаров в наличии, и при падении показателя следовал звонок от вице-президента с требованием объяснений. Часть аналитиков в ответ вручную отключала автоматические оповещения о нехватке товара. Отчетность для руководства показывала улучшение, тогда как в магазинах сохранялся дефицит товара на полках.

Сколько это стоило

По годовой отчетности Target Corporation, канадский сегмент закрыл 2013 финансовый год операционным убытком в 941 млн долларов. Совокупные вложения в канадскую экспансию оцениваются примерно в 7 млрд долларов. После решения совета директоров от 14 января 2015 года и последующей деконсолидации компания отразила в отчетности за 2014 финансовый год доналоговый убыток в 5,1 млрд долларов. Закрылись все 133 магазина, без работы остались около 17,6 тысячи сотрудников.

Место в методике АЦТ

Прямо к ситуации относится управление основными данными (H1-02, 42 часа): единый достоверный источник сведений о товарах, поставщиках и складах, обязательный до запуска, а не после него. Второй уровень — ключевые показатели эффективности (C4-05, 42 часа): корректно спроектированная метрика не наказывает за честный сигнал о проблеме.

Сама SAP работала штатно и обрабатывала ровно те сведения, которые в нее вносили. Ошибка коренилась не в программном обеспечении, а в качестве данных на входе и в метрике, поощрявшей молчать о расхождении. Чем раньше разрыв между системой и складом становится виден тем, кто принимает решения, тем дешевле обходится его исправление.

#КиноСуббота

«Предел риска» (Margin Call, 2011)

Дебютный полнометражный фильм Джей Си Шандора разворачивается за сутки в вымышленном инвестиционном банке на Уолл-стрит, собирательный образ которого критики связывают с событиями кануна кризиса 2008 года. Утром компания увольняет восемьдесят процентов трейдеров. Среди уволенных — глава риск-менеджмента Эрик Дейл в исполнении Стэнли Туччи, который успевает передать младшему аналитику Питеру Салливану (Закари Куинто) незаконченные расчеты с одной просьбой: быть осторожным с тем, что он в них найдет. В актерский состав также вошли Кевин Спейси, Пол Беттани, Джереми Айронс и Деми Мур. Картина получила номинацию на «Оскар» за оригинальный сценарий при бюджете 3,5 миллиона долларов.

Но чем этот фильм интересен и почему попал в нашу подборку?

Первая потеря происходит еще до того, как кто-то осознает ее масштаб. Дейла увольняют в момент, когда его расчеты не завершены и никому, кроме него, не переданы: критическое знание о риске компании едва не покидает здание вместе с уволенным сотрудником. Ситуация показывает управление знаниями (C3-05 в Методике АЦТ) через его провал — компания сокращает штат быстрее, чем успевает зафиксировать знания увольняемых сотрудников.

Салливан доводит расчеты Дейла до конца за одну ночь и обнаруживает, что волатильность портфеля вышла за границы, которые сама компания считала предельно допустимыми, — исторические модели риска перестали описывать происходящее на рынке. Момент, когда фактический разброс данных выходит за рамки установленного допуска, — это прогнозная аналитика (H2-03), доведенная до предельного, катастрофического случая.

Новость о находке поднимается по цепочке за несколько часов: от аналитика к начальнику торгового зала, от него — к руководителям дивизиона и главе риск-менеджмента, и только затем — к генеральному директору, который прибывает в офис среди ночи. Каждый уровень иерархии получает информацию ровно в том объеме, который нужен для его решения, прежде чем сигнал доходит до вершины, — управление стейкхолдерами (B4-01) в его самой сжатой по времени форме.

Директор компании принимает решение реагировать первым: распродать токсичные активы на открытии рынка, пока остальные участники еще не знают об их истинной стоимости. Он прямо формулирует принцип, которым руководствуется: на этом рынке выживает тот, кто действует раньше остальных или превосходит их точностью расчета. Это управление рисками проектов (B4-02), доведенное до предельной формы: риск не устраняется, а перекладывается на тех, кто узнает о нем позже.

Фильм не комментирует эту сцену морально и не выносит герою приговор — он показывает механизм, в котором верная информация становится инструментом для одних и ловушкой для других, в зависимости исключительно от скорости доступа к ней.

Сегодня часть этого разрыва во времени сократили технологии: риск-панели обновляются в реальном времени, автоматические выключатели останавливают торги при резких движениях рынка, а модели пересчитываются без участия человека каждую минуту. Но асимметрия скорости реакции никуда не делась — она просто переместилась с уровня отдела риск-менеджмента на уровень миллисекунд между серверами.

Ценность фильма в том, что он показывает: угроза с точки зрения бизнеса и опасность с точки зрения рынка в момент кризиса — не одно и то же. То, что для компании было решением о выживании, для ее клиентов стало убытком, о котором они узнали последними.

Сокращение складского запаса относится к наиболее очевидным статьям экономии в логистике: освобождаются площади, высвобождаются оборотные средства, снижаются затраты на хранение. Расчет обычно подтверждает выгоду, чем обоснование и ограничивается. Между тем запас выполнял работу, которая после его сокращения сохраняется: он покрывал неточность прогноза, срывы поставщиков, разброс сроков доставки и расхождения в учете. Эта работа переходит к точности данных и надежности контрагентов. Четыре инструмента этой статьи описывают, чем заменяется буфер и при каких условиях замена дает результат.

Это тридцать шестая статья цикла. Проходим подгруппу F2 «Оптимизация процессов» и открываем F3 «Технологические решения».

В этой статье разбираем:

— «Точно вовремя» (Just-in-Time) — система, при которой материалы и комплектующие поступают на производство ровно в момент потребности, без задержек и опережения. Позволяет сократить уровень запасов, освободить складские площади и снизить затраты на хранение.

— Совместное планирование (Collaborative Planning, Forecasting, and Replenishment) — объединение прогноза и пополнения запасов с партнерами по цепочке. Вместо определения потребности покупателя по поступающим заказам обе стороны рассчитывают спрос самостоятельно, сопоставляют расчеты и устраняют расхождения до того, как они превратятся в дефицит или излишек.

— Бережливое управление цепочками поставок (Lean Supply Chain) — перенос принципов бережливого управления с отдельного предприятия на весь поток от поставщика до клиента. Ключевые принципы: выявление и устранение потерь, постоянное совершенствование, своевременная доставка, сотрудничество.

— Системы управления складом (Warehouse Management System) — программный контур складских операций, охватывающий весь жизненный цикл товара на складе: приемку, размещение, хранение, сборку и отправку заказов, инвентаризацию, управление персоналом и отчетность.

По каждому инструменту — происхождение, суть и механика, границы применимости, чек-лист перед внедрением и разбор типичных ошибок.

🔗Читать на сайте АЦТ: https://dia.ru/news/6077

ЕВРАЗ и промышленный ИИ: 23 млрд рублей подтвержденного эффекта за пять лет

За последние пять лет экономический эффект от цифровых проектов и технологий искусственного интеллекта в ЕВРАЗе превысил 23 млрд рублей в показателе EBITDA — эту цифру в июле 2026 года назвал вице-президент компании по информационным технологиям. За суммой стоит не один флагманский проект, а поток: только в 2024 году компания реализовала более ста инициатив цифровой трансформации с подтвержденным эффектом 5,8 млрд рублей, в 2025-м добавились еще 3,6 млрд.

До 60% результата 2024 года обеспечили решения на основе ИИ — машинное обучение, математические оптимизаторы и компьютерное зрение, которое применяется и для контроля качества, и для промышленной безопасности. Внимания заслуживает и сама формулировка отчетности: компания публикует подтвержденный экономический эффект, то есть результат, измеренный после внедрения. В отрасли, где итоги цифровизации нередко описываются проектными ожиданиями, дисциплина измерения сама по себе становится управленческим инструментом: проект, эффект которого нельзя посчитать, проигрывает конкуренцию за ресурсы еще на этапе отбора. У единой метрики есть и вторая функция: когда результат каждой инициативы выражен во вкладе в EBITDA, проекты разных переделов — от аглофабрики до прокатного стана — становятся сравнимыми, и ресурсы направляются туда, где отдача выше.

Механика видна на трех примерах. Ситуационно-аналитический центр на ЕВРАЗ НТМК круглосуточно отслеживает работу более ста ключевых агрегатов и выявляет отклонения на ранних стадиях, до перерастания в простой. На агломерационной фабрике ЗСМК высокоскоростные камеры системы видеоаналитики определяют крупность гранул агломерата и передают данные на пульты управления фабрики и доменного цеха — печь получает предсказуемое по свойствам сырье. На Качканарском ГОКе в рамках программы «Геометаллургия» работают недельно-суточное планирование горных работ, единый центр управления производством и система координации парка самосвалов и экскаваторов. Задача продиктована геологией: содержание железа в пяти карьерах колеблется от 14 до 16 процентов, и без постоянного усреднения качества руды эти колебания дошли бы до обогащения и дальше по технологической цепочке.

Портфельная модель снижает и цену ошибки. Когда весь бюджет цифровизации уходит в единственную большую систему, ее остановка означает потерю лет работы и значительной части вложенных средств; в потоке из ста инициатив среднего размера неудача отдельного проекта стоит месяцев работы одной команды, а сам проект закрывается без последствий для остальных — право на эксперимент встроено в саму конструкцию программы. Типовая траектория инициативы в такой модели: пилот на одной площадке, измерение эффекта, тиражирование подтвержденного решения на остальные предприятия группы.

На освоенных технологиях компания не останавливается: в 2024 году ЕВРАЗ реализовал 15 проектов на генеративном ИИ и больших языковых моделях в производственных и корпоративных процессах. Следующее технологическое поколение осваивается параллельно с тиражированием предыдущего.

Подход ЕВРАЗа вписывается в общую логику крупнейших российских металлургов: Северсталь развивает собственную фабрику цифровых решений с портфелем из десятков продуктов, ММК ведет масштабную программу промышленного ИИ, ЕВРАЗ проводит более ста инициатив в год. Организационные детали различаются, однако логика у всех трех общая: усилия распределены между десятками проектов, и каждый обязан показать измеримый результат. Для промышленного предприятия из этого сопоставления следует практическая проверка: сколько из запущенных цифровых инициатив имеют измеренный экономический эффект, кто в организации отвечает за само измерение и предусмотрена ли процедура остановки проектов, эффект которых не подтвердился.

Разработку MES предложили перевести на единый отраслевой стандарт

Российский рынок систем управления производством два десятилетия развивается как набор уникальных разработок под конкретное предприятие. 17 августа архитектор платформы «ИНКА 4.0» Андрей Степанов заявил, что такое состояние рынка стало барьером для цифровых двойников и промышленного ИИ, и предложил перейти к общей архитектуре с модульной сборкой. Единый стандарт разрабатывает Межотраслевой комитет по MES при консорциуме технологической независимости индустриального ПО, учрежденном крупными промышленными компаниями в августе 2024 года.

Почему каждая MES получается своей

Под одной аббревиатурой заказчики понимают разные системы: нефтехимические предприятия внедряют мониторинг движения материальных потоков, дискретные производства строят систему вокруг состава изделия и сборочного конвейера, непрерывные исходят из задач оптимизационного планирования и учета ресурсов. Разработчик собирает по техническому заданию монолитный продукт под ограниченный набор функций. Когда требования предприятия меняются, надстроить такую систему невозможно. Разработка и внедрение занимают минимум год, в сложных случаях от пяти до десяти лет, и предприятие получает продукт, устаревший к моменту запуска.

Во что обходится уникальность

Техническая поддержка MES обходится в 10–25% стоимости разработки. Жизненный цикл системы составляет около десяти лет, технологии за этот срок устаревают, и найти работающих с ними специалистов почти невозможно. Крупные компании решают задачу собственными центрами компетенций, а средний бизнес остается без поддержки и в зависимости от единственного разработчика. Основную выгоду от такой модели получают интеграторы: разработка под индивидуальные требования и последующее сопровождение дают устойчивый доход.

Ради чего предприятия идут на интеграцию

Совместная работа планирования (APS) и оперативного управления (MES), по отраслевым оценкам, повышает производительность на 3–8% и сокращает оборотный капитал и срок выполнения заказа на 15–30%. Стандартизация, по оценке ее сторонников, сокращает и сроки: модульную систему собирают за месяцы.

Сам сегмент растет устойчиво. По оценке Axenix, базовый рынок MES до 2030 года будет прибавлять в среднем около 10% в год, то есть предприятия продолжат инвестировать в оперативное управление производством независимо от появления отраслевого стандарта.

Где это упирается в данные

Значительную часть производственных данных формирует именно MES, а модели машинного обучения не работают на некорректных данных. По прогнозу Gartner до конца 2026 года организации откажутся от 60% ИИ-проектов, не обеспеченных подготовленными данными.

В методике АЦТ такие системы описаны инструментом G1-03 (APS/MES, 48 часов освоения). Его отдача зависит от инструмента H1-01 «Управление данными» (36 часов): без правил качества, владения и доступа система остается источником отчетности для одного цеха, а цифровой двойник (G2-02, 54 часа) строится уже на этом основании. Вопрос отраслевого стандарта решается на уровне рынка, а порядок работ на предприятии не меняется: сначала правила обращения с данными, затем оперативное управление, затем модели поверх него.

Шесть сигм: что такое Six Sigma, цикл DMAIC и управление разбросом процесса

Шесть сигм представляет собой систему управления качеством, предметом улучшения в которой служит разброс значений параметра, а не его среднее. Сигма обозначает стандартное отклонение, меру рассеяния значений вокруг среднего; уровень шести сигм соответствует 3,4 дефекта на миллион операций.
Партия деталей может укладываться в допуск по среднему и давать брак: при большом разбросе часть изделий выходит за границу допуска, оставаясь незаметной в сводном отчете.

Происхождение метода

Подход разработан в Motorola в 1980-х годах. В 1981 году генеральный директор Боб Гэлвин поставил задачу десятикратного улучшения показателей за пять лет, и инженер подразделения связи Билл Смит предложил концепцию с целевым уровнем 3,4 дефекта на миллион. Широкое распространение метод получил после того, как Джек Уэлч сделал его основой программы улучшений в General Electric.

Показатели процесса

Состояние процесса описывают двумя величинами. Число дефектов на миллион возможностей (DPMO) дает сопоставимую оценку для операций разной природы. Индекс воспроизводимости Cpk соотносит фактический разброс с полем допуска: значение ниже 1,33 указывает на неподтвержденную устойчивость, выше 1,5 соответствует уровню шести сигм.

Цикл DMAIC

Работа с действующим процессом ведется по пяти фазам. Define: определить проблему, границы процесса и целевое значение. Measure: проверить измерительную систему и зафиксировать исходное состояние в числах. Analyze: установить коренные причины статистическими методами. Improve: разработать и проверить решения. Control: закрепить результат стандартом операции и контрольной картой.

Разбор на примере

Тайваньский производитель электронных компонентов снижал долю дефектных тактильных переключателей. По данным двадцати суток наблюдений исходный уровень составлял 69 803 дефекта на миллион по изделию в целом. Анализ Парето показал, что 72,95% брака приходится на один вид, отказ тактильного отклика, с уровнем 51 480.

На стадии измерения оценили воспроизводимость по восьми характеристикам, ни одна не достигала порога 1,33.
Причины устанавливали многофакторным планом эксперимента: три фактора, четыре повторности, 48 опытов. Значимыми оказались усилие пружинного контакта, ширина посадочного гнезда основания и точность сборочного приспособления.

Первая причина осталась без решения: поставщик пружинных контактов был единственным на рынке. По двум другим изменили размер гнезда и конструкцию приспособления, перейдя с фрезерования на электроэрозионную резку. Отказ тактильного отклика снизился с 51 480 до 12 230 на миллион, общий уровень дефектности сократился на 63,7%. Cpk по ширине гнезда вырос с 0,68 до 1,28, по усилию отклика с 1,16 до 1,78.

Границы применимости

Метод требует измеримого параметра и накопленных данных: без выборки, достаточной для оценки разброса, статистические процедуры не работают. Единичное и опытное производство под условие не подходит. Вторая граница связана с трудоемкостью: восемьдесят часов подготовки специалиста и проект в несколько месяцев окупаются на массовой продукции с высокой ценой брака.

Место в методике АЦТ

Шесть сигм значатся под кодом A2-06 в группе A «Операционная эффективность»: 24 часа теории, 56 часов практики, категория сложности «очень сложный».

В методике инструмент опирается на статистический контроль процессов (A4-02), поставляющий данные о разбросе, и на диаграмму Ишикавы (A1-06) в аналитической фазе. Цикл Шухарта-Деминга (A1-05) описывает ту же логику в упрощенном виде, для задач без статистического аппарата.

Вывод

Ценность метода определяется характером показателя: доля брака фиксирует случившееся, индекс воспроизводимости описывает состояние процесса до появления дефектов. Отсюда и порядок действий: причину подтверждают статистически, прежде чем менять конструкцию или оснастку. В приведенном примере из семи проверявшихся характеристик подтвердились три, а одна оказалась неустранимой при существующем поставщике.

Передача логистической функции подрядчику обосновывается сокращением затрат, и расчет обычно эту выгоду подтверждает. Объем управленческой работы при этом сохраняется, меняется ее предмет: вместо транспорта, склада и диспетчерской предприятие начинает управлять договорами, показателями обслуживания и отношениями с исполнителями. То же происходит при переходе от входного контроля к требованиям к системе качества поставщика, от ручного планирования к расчету маршрутов, от собственного запаса к обязательству поставщика его поддерживать. Четыре инструмента этой статьи описывают, где проходит эта граница и какая работа возникает после ее переноса.

Это тридцать пятая статья цикла. Открываем группу F «Логистика и цепочки поставок» и подгруппу F1 «Базовое управление цепочками».

В этой статье разбираем:

— Аутсорсинг (Outsourcing) — передача логистических функций стороннему исполнителю под ключ: подрядчик самостоятельно управляет процессом и ресурсами, ответственность за результат работы лежит на нем.

— Управление качеством поставщиков (Supplier Quality Management) — непрерывная система оценки, наблюдения и улучшения работы поставщиков. Внимание переносится с проверки поступающих партий на состояние системы качества у самого изготовителя.

— Оптимизация маршрутов доставки (Route Optimization) — планирование пути доставки груза с наименьшими затратами и в заданные сроки, с учетом расстояний, окон приемки у получателей, характеристик транспорта и дорожной обстановки.

— Управление запасами со стороны поставщика (Vendor-managed Inventory) — порядок, при котором покупатель передает поставщику планы потребления и требуемые уровни запаса, а поставщик принимает обязательство поддерживать согласованный уровень непосредственно у покупателя или на удаленном складе.

По каждому инструменту — происхождение, суть и механика, границы применимости, чек-лист перед внедрением и разбор типичных ошибок.

🔗Читать на сайте АЦТ: https://dia.ru/news/6002

Петербургский фонд промышленности допустил приобретение логистических роботов местного производства 

Фонд развития промышленности Санкт-Петербурга расширил программу «Займы для роботизации промышленных предприятий». За счет заемных средств теперь допускается приобретение логистических роботов местного производства, дополнительный лимит финансирования увеличен со 100 млн до 200 млн рублей. Об изменениях сообщил вице-губернатор Санкт-Петербурга Кирилл Поляков.

Параметры программы

Заем предоставляется на сумму от 5 млн до 500 млн рублей на проект по ставке 3% годовых на весь срок, продолжительность займа достигает пяти лет. Предприятие софинансирует проект в объеме не менее 15% от суммы займа. Помимо роботизированного оборудования и программного обеспечения, средства направляются на сопутствующие работы по доставке и вводу робота в эксплуатацию, а также на оплату таможенных пошлин. Соотношение дополнительного лимита в 200 млн рублей с предельной суммой на проект в сообщениях не раскрывается.

Расчет для предприятия

По более ранней оценке деловой прессы Петербурга, комплект с промышленным роботом грузоподъемностью от 20 до 60 кг обходится предприятиям города в сумму от 8 млн до 18 млн рублей при сроке окупаемости от полутора до трех лет. Предельная продолжительность займа в пять лет превышает верхнюю границу этого срока, следовательно, основная часть платежей приходится на период после выхода участка на расчетный эффект. Приведенная оценка относится к указанному диапазону грузоподъемности и не распространяется на тяжелые сварочные и окрасочные комплексы.

Двусторонний характер меры

Привязка займа к оборудованию местного производства поддерживает одновременно заказчика и изготовителя: предприятие получает финансирование автоматизации, петербургские производители робототехники получают спрос на свою продукцию. Выбор логистических операций для такой меры закономерен: перемещение заготовок и готовой продукции между участками слабо зависит от технологии конкретного производства и потому пригодно для тиражируемого решения.

Федеральный контур

Роботизация финансируется и на федеральном уровне. Льготные займы на развертывание роботизированных линий предоставляются при наличии протокола Федерального центра компетенций, подтверждающего экономическую обоснованность роботизации. Перечень российского оборудования, приобретаемого за счет заемных средств, утвержден фондом совместно с Минпромторгом. Ориентир федерального проекта по развитию промышленной робототехники состоит в том, чтобы Россия вошла в число двадцати пяти стран с наибольшей плотностью роботизации к 2030 году.

Knight Capital Americas была одним из крупнейших маркет-мейкеров США: около десяти процентов оборота по котируемым акциям. Первого августа 2012 года Нью-Йоркская биржа запускала новую программу для розничных заявок, и компания дорабатывала под нее маршрутизатор заявок SMARS. Обновление устанавливали на восемь серверов маршрутизатора, на один из них новый код не попал.

Через 45 минут после открытия торгов компания удерживала незапланированные позиции почти на семь миллиардов долларов и зафиксировала убыток свыше 460 млн, а через четыре месяца сменила владельца. Хронологию восстановила Комиссия по ценным бумагам США в решении от 16 октября 2013 года.

Что хотели сделать

Требовалось добавить в маршрутизатор поддержку новой биржевой программы к дате ее запуска. Новый код замещал модуль Power Peg, не применявшийся с 2003 года, но оставшийся на серверах. Для нового режима использовали тот же признак включения, которым ранее активировался старый модуль.

Оба условия сбоя сложились за годы до него. Модуль сохранили на рабочих серверах, поскольку он не вызывался и опасности не представлял. В 2005 году из него вынесли функцию подсчета исполненных объемов, которая останавливала отправку дочерних заявок после исполнения родительской. Повторных проверок модуля не проводили, использовать его не планировали.

Где произошел сбой

Развертывание шло с 27 июля по частям, по нескольку узлов в день. Техник не скопировал код на один из восьми серверов. Второй специалист развертывание не проверял, письменной процедуры, требующей такой проверки, не существовало.
С 8:01 утра, за полтора часа до открытия торгов, внутренняя система разослала 97 служебных сообщений об ошибке с прямым указанием на неисправный модуль. Аварийными сигналами они не задумывались, и получатели их обычно не просматривали.
После открытия торгов семь серверов обработали заявки корректно. Восьмой при том же признаке включения запустил старый модуль, лишенный функции остановки. На 212 входящих заявок система направила на рынок миллионы дочерних: свыше четырех миллионов сделок по 154 бумагам, более 397 млн акций. Одна из попыток исправления усугубила положение: новый код удалили с семи узлов, где обновление прошло корректно, после чего они начали работать так же, как восьмой.

Сколько это стоило

Убыток по накопленным позициям превысил 460 млн долларов при собственных средствах около 365 млн. Регулятор наложил штраф 12 млн долларов, указав на отсутствие письменных процедур развертывания, контроля выхода заявок из маршрутизатора и порядка действий при инциденте. В декабре 2012 года соглашение о поглощении Knight заключила компания Getco.

Что из этого следует

Отсюда три вопроса к любому обновлению АСУ ТП, MES или складской системы. Подтверждается ли документально, что новая версия установлена на все узлы, или это принимается как данность. Остается ли снятая функциональность в рабочем контуре и кто отвечает за ее удаление. По какому признаку система прекращает работу самостоятельно при возникновении отклонений.

Место в методике АЦТ

Прямо к ситуации относится интеграция разработки и операций (B3-05, группа B, 42 часа, сложный): автоматизация сборки, настройки и развертывания, при которой состояние узлов проверяется машиной, а не по памяти специалиста. Второй уровень — анализ видов и последствий отказов (A4-03, 36 часов): разбор сценариев отказа до его наступления, включая сценарий неполного обновления.

В решении регулятора названа мера, которая предотвратила бы события 1 августа: письменная процедура, требующая проверки развертывания вторым специалистом. Ее стоимость измеряется рабочими минутами. Стоимость ее отсутствия составила 460 млн долларов и самостоятельность компании.

#КиноСуббота

«Человек, который изменил все» (Moneyball, 2011)

Фильм Беннетта Миллера снят по книге журналиста Майкла Льюиса о реальных событиях сезона 2002 года. После поражения в плей-офф бейсбольный «Окленд» теряет трех ключевых игроков: их забирают клубы, чьи платежные ведомости втрое больше. Генеральный менеджер Билли Бин в исполнении Брэда Питта получает отказ в увеличении бюджета, а вместе с ним задачу без видимого решения — собрать конкурентную команду на деньги, которых не хватает ни на одну звезду. Выходом становится встреча с молодым экономистом Питером Брандом (Йона Хилл). Картина получила шесть номинаций на «Оскар».

Но чем этот фильм интересен и почему попал в нашу подборку?

Первое, что меняет Бранд, — сам показатель, по которому оценивают игрока. Скауты на совещаниях обсуждают стойку, характер, манеру держаться, вплоть до внешности подруги спортсмена. Бранд предлагает считать от результата: победы складываются из набранных очков, а их количество статистически предсказывает один конкретный показатель — процент попадания игрока на базу. Выбор метрики, связанной с будущим результатом, вместо признаков, привычных глазу, — прогнозная аналитика (H2-03 в Методике АЦТ) в ее исходной форме.

Дальше начинается работа с массивом. В статистике лиги ищут игроков, которых рынок уценил за внешние дефекты — возраст, старую травму, нестандартную манеру броска, — но чей нужный показатель стабильно высок. Так в составе появляются кетчер, переученный на первую базу, и питчер с подачей, над которой смеется вся лига. Просеивание больших объемов данных ради закономерностей, невидимых при обычном взгляде, — добыча данных (H3-03).

Сопротивление приходит немедленно и с двух сторон. Главный скаут публично отказывается работать «по компьютеру» и теряет место; тренер команды не ставит переученного кетчера в состав, и Бин решает вопрос административно — продает единственного классического игрока этой позиции, чтобы у тренера не осталось выбора. Прямого кода методики здесь нет, но узнается каждая внедренческая история: новая модель решений обесценивает чей-то многолетний авторитет, и этот счет всегда предъявляется.

Старт сезона выходит провальным, и критики хоронят метод после каждого матча. Позиция Бина в этот период — самая зрелая часть фильма: он требует оценивать устойчивость системы на длинной дистанции, отделяя случайные серии от системных сдвигов. Логика близка к статистическому контролю процессов (A4-02): отдельный результат может быть шумом, выводы делаются по совокупности. Сезон подтверждает расчет рекордной серией из двадцати побед подряд.

Сегодня этот спор в спорте закрыт: аналитические отделы работают в каждом клубе высшей лиги. На производстве он в самом разгаре — предиктивные модели оборудования и качества все еще доказывают себя перед опытом технологов, и аргументы сторон повторяют фильм почти дословно.

Неравенство бюджетов из завязки никуда не исчезло: «Окленд» не стал богаче за сезон. Изменилось другое — метод, освоенный от безысходности, за несколько лет стал обязательным для всей лиги, включая клубы, которые могли позволить себе им пренебрегать. Дешевле всех он достался тому, кто начал первым.

1. Правительство утвердило перечень особо значимых проектов для развития цифровой экономики — в него вошли 24 проекта на 14,4 млрд рублей, которые компании реализуют за счет собственных средств; всего было подано 38 заявок, все прошли экспертизу РФРИТ. Больше всего проектов в транспортной отрасли — 12 на 11,66 млрд рублей, включая решения для авиации, аэропортов и железнодорожной инфраструктуры с применением ИИ. В промышленности и торговле — восемь проектов на 2,38 млрд: системы управления технологическими процессами, инженерной документацией, закупками и платформа сквозной промышленной аналитики. В агропромышленном комплексе будет реализован проект «Цифровая птицефабрика» на базе MES-системы.

2. Глава «Росатома» предложил создать нацпрограмму по развитию ИИ и суперкомпьютеров — с инициативой Алексей Лихачев выступил на встрече с участниками отраслевой программы «Эволюция». По его словам, стране необходима единая национальная программа, объединяющая развитие технологий искусственного интеллекта и суперкомпьютерных мощностей, на которых обучаются модели.

3. «Росатом» замкнул аддитивную цепочку: от 3D-сканирования до 3D-печати — госкорпорация выстроила в России полный цикл аддитивного производства: оцифровка детали, подготовка модели, печать и контроль качества выполняются на отечественном оборудовании. Это позволяет промышленным заказчикам восстанавливать и выпускать детали без привязки к импортным комплектующим и сервису.

4. Заемщик ФРП в Ульяновске расширил выпуск крупногабаритных пресс-форм для Ту-214 и автопрома — компания «Форш» увеличила мощности по производству пресс-форм, штампов и специальной оснастки, используемых при выпуске бамперов, панелей приборов и обивок дверей для «АвтоВАЗа», «КАМАЗа», ГАЗа и УАЗа, а также деталей фюзеляжа лайнера Ту-214. Инвестиции составили 224 млн рублей, половину предоставил ФРП льготным займом. Новый обрабатывающий центр работает с деталями длиной до 11 метров и массой до 30 тонн с точностью до 0,025 мм; план — не менее 30 единиц крупногабаритной оснастки в год.

5. Во Владимирской области открыт цех виброизоляционных материалов — компания «ТехноСонус-Центр» запустила в поселке Бег производственную линию материала VibroLOCK для защиты фундаментов жилых зданий, промышленных помещений и инженерных конструкций от вибрации и шума. Инвестиции превысили 120 млн рублей, из которых 63 млн предоставил федеральный ФРП и еще 7 млн — региональный фонд.

6. «МТС Банк» внедряет графовые нейросети для защиты от кибератак — разработанный банком «ансамбль» нейросетей выявляет более 90% сценариев скрытого перемещения хакеров внутри сети, невидимых для классических систем защиты. Современные атаки часто не используют вирусы и взлом периметра: злоумышленники действуют через легитимные инструменты, и обнаружить их можно только по аномалиям поведения, которые и отслеживает графовая модель.

7. «Пятерочка» запустила сервис контроля сроков годности купленных продуктов — мобильное приложение сети автоматически определяет срок годности покупок по данным маркировки «Честный знак» и заранее присылает уведомление: для молочной продукции — за три дня, для детского питания — за пять. Добавлять товары вручную, фотографировать чеки или вводить даты не требуется. Сервис запускается поэтапно, в дальнейшем его внедрят в «Перекрестке» и «Чижике».

8. АКИТ: оборот интернет-торговли за первое полугодие достиг 7,2 трлн рублей — по данным Ассоциации компаний интернет-торговли, это на 18,7% больше, чем за январь–июнь прошлого года. Основная часть оборота приходится на внутренний рынок.

Прежде чем выбирать технологию для работы с показателями устойчивого развития, предприятию требуется ответить на вопрос, кто именно эти показатели запрашивает: регулятор, банк при проектном финансировании или покупатель конечной продукции. От ответа зависит и состав отслеживаемых величин, и способ их подтверждения.

Российская практика этот ответ уже частично дала. Реестр углеродных единиц работает с сентября 2022 года: правила его ведения утверждены постановлением правительства, оператор назначен распоряжением, климатические проекты регистрируются, а сделки с углеродными единицами заключаются на бирже. Устроен реестр как централизованная информационная система с назначенным оператором — распределенный реестр для этой задачи не понадобился. Требование к предприятию исходит от регулятора, и оно определяет как состав данных, так и порядок их подтверждения.

Отсюда практический порядок работы: сначала выясняется, что и кем запрашивается, затем отбираются показатели, и только после этого выбирается техническое решение. Обратная последовательность приводит к внедрению технологии, у которой нет получателя результата. Три инструмента этой статьи составляют технологический контур такой работы.

Это тридцать четвертая статья цикла. Завершаем группу E «Стратегия и инновации» подгруппой E4.

В этой статье разбираем:
— Блокчейн для отслеживания ESG-метрик (Blockchain for ESG) — единая неизменяемая запись данных об устойчивом развитии вместо их сбора из разных учетных систем.

— Интеграция стратегии ESG (ESG Strategy Integration) — учет экологических, социальных и управленческих факторов в деятельности предприятия.

— ИИ в стратегическом планировании (AI in Strategic Planning) — обработка разнородных данных для прогнозов, оценки сценариев и распределения ресурсов.

По каждому инструменту — происхождение, суть и механика, границы применимости, чек-лист перед внедрением и разбор типичных ошибок.

🔗Читать на сайте АЦТ: https://dia.ru/news/5995

Lidl и SAP: как проект за 500 млн евро закончился возвратом к старой системе

К началу 2010-х годов сеть дискаунтеров Lidl управляла примерно 11 тысячами магазинов в трех десятках стран, и все товародвижение велось в системе Wawi, которую компания развивала собственными силами с 1990-х годов. В 2011 году компания приняла решение, которое выглядело образцовым: заменить устаревшую разработку на промышленный стандарт — SAP for Retail на платформе HANA. Проект получил название eLWIS и должен был объединить магазины и более 140 логистических центров в единой современной системе.

Недостатка в ресурсах не было. В штаб-квартире в Хайльбронне над проектом работали около 600 сотрудников, к ним добавились специалисты страновых офисов и сотни внешних консультантов. В 2015 году систему запустили в Австрии, затем в Северной Ирландии и США. Весной 2017 года SAP публично назвала Lidl одним из своих лучших клиентов. Со стороны проект выглядел успешным.

Точкой слома стало одно управленческое решение. Lidl исторически вела учет запасов по закупочным ценам, тогда как стандарт SAP for Retail построен на учете по розничным. Различие кажется бухгалтерской деталью, однако за ним стоит вся логика управления маржой дискаунтера. Компания отказалась перестраивать процесс, опасаясь потерять конкурентное преимущество, и вместо этого начала перестраивать систему под собственные процессы. Глубокая адаптация типового решения оказалась самым дорогим из возможных путей: каждая доработка требовала следующих, сроки и бюджет росли, а обновления вендора конфликтовали с переписанным кодом. Значение имела и природа старой системы: около 90 модулей и более 50 интерфейсов Wawi закрепляли устоявшуюся бизнес-логику компании — узкий ассортимент, централизованные закупки, максимально экономичную логистику. Перенести эту логику в типовое решение, не меняя сами процессы, оказалось невозможно.

Все это время организация работала в режиме двойной эксплуатации: персонал поддерживал старую систему и параллельно устранял проблемы новой, нагрузка на команды росла, а доверие к проекту снижалось. Развязка растянулась более чем на год. В мае 2017 года компанию покинул глава ИТ-направления Александер Зонненмозер, а в июле 2018-го правление остановило проект. Генеральный директор Йеспер Хойер объяснил сотрудникам решение прямо: стратегические цели проекта недостижимы без затрат сверх уже вложенного, а анализ затрат и выгод говорит в пользу развития собственной системы. По данным деловой прессы, за семь лет затраты на проект составили около 500 млн евро. Для группы с годовой выручкой около 100 млрд евро списание не угрожало устойчивости, однако к прямым потерям добавилась косвенная цена — семь лет, в течение которых процессы компании не развивались в ожидании новой системы. Lidl вернулась к доработке Wawi, и внутренняя оценка ситуации была прямой: работа начинается практически с нуля.

Технология в этом провале не виновата: система работала, в трех странах ее ввели в эксплуатацию, а вендор ставил проект в пример. Провалилось управленческое решение, отложенное на семь лет. Выбор между адаптацией процессов под систему и адаптацией системы под процессы существует в каждом внедрении ERP, оба пути допустимы, но цена каждого должна быть посчитана до подписания контракта — на этапе выбора решения. Предприятию этот опыт оставляет одно требование к подготовке проекта: перечень расхождений между стандартом системы и ключевыми процессами должен существовать до подписания контракта. Lidl получила такой перечень только на седьмом году внедрения — по цене 500 млн евро.

Стратегия предприятия существует в виде утвержденного документа, а повседневная работа подразделений ведется независимо от него. Расстояние между двумя этими состояниями и определяет, будет ли стратегия исполнена. Его занимают четыре инструмента этой статьи: они переводят направления развития в распределение ресурсов, отыскивают решения под конкретные задачи, отбирают из них те, что получают финансирование, и доводят найденное до постоянного порядка работы. Все четыре объединяет одно требование: продолжительное участие первых лиц, которое нельзя передать отдельной службе.

Это тридцать третья статья цикла. Завершаем подгруппу E2 и открываем E3 «Управление инновациями».

В этой статье разбираем:

— Стратегическое планирование (Strategic Planning) — определение приоритетных направлений развития на срок от нескольких лет до десятилетий и распределение под них ресурсов.

— Дизайн-мышление (Design Thinking) — поиск решений, отталкивающийся от потребностей пользователя.

— Управление изменениями (Change Management) — сопровождение перехода к новому порядку работы.

— Управление портфелем инноваций (Innovation Portfolio Management) — непрерывный отбор проектов и распределение между ними финансирования по критериям соответствия стратегии.

По каждому инструменту — происхождение, суть и механика, границы применимости, чек-лист перед внедрением и разбор типичных ошибок.

🔗Читать на сайте АЦТ: https://dia.ru/news/5988

316,1 — млрд рублей достиг российский рынок ИИ

316,1 млрд рублей — объем российского рынка искусственного интеллекта по итогам 2025 года. За год рынок вырос на 29,7%, а с 2023-го удвоился. Исследование аналитического агентства AIANA.

На рынке в 2026 году работают 883 компании, и его внутренняя структура показательнее общего объема. Крупнейший сегмент по выручке — ИИ-оборудование: 31,1% рынка при 148 компаниях-участниках. Самая многочисленная группа — 386 разработчиков готовых ИИ-продуктов под конкретные задачи — приносит лишь 22,6% выручки: основная выручка рынка формируется в инфраструктуре, а не в приложениях. Авторы исследования фиксируют и смену фаз: средства, ранее направлявшиеся на закупку оборудования, переходят в аренду вычислительных мощностей и во внедрение.

Основной заказчик рынка — бизнес. На корпоративных заказчиков приходится 71,9% выручки ИИ-компаний, на частных пользователей — 15,6%, на государственных — 12,5%. Партнер инвестиционно-технологической компании Zarya Ventures Александр Пономарев объясняет такое распределение: именно у крупного бизнеса одновременно есть деньги, данные и масштаб процессов, на котором инвестиции в ИИ окупаются.

Следующей фазой участники рынка называют агентизацию бизнес-процессов. ИИ-агент, в отличие от чат-бота, самостоятельно достигает поставленной цели, планируя и выполняя последовательность задач, — формулировка директора центра технологического бизнеса Сбербанка Андрея Кутукова. Рынок при этом смещается от разработки самих моделей к прикладным решениям на их основе, отмечают в MWS AI, а сдерживать рост будут дефицит ИТ-компетенций и ограниченный доступ к вычислительной инфраструктуре и капиталу.

Траектория до 2030 года задана тремя сценариями. Базовый прогноз AIANA — 830 млрд рублей при сохранении высокой ключевой ставки и текущего уровня внешних рисков. Оптимистичный — 1,12 трлн при опережающем снижении ставки и формировании собственной технологической базы. Консервативный ограничивает рынок 582 млрд. Даже нижняя граница диапазона означает рост в 1,8 раза к сегодняшнему объему: направление движения одинаково во всех трех сценариях, различается только скорость. В агентстве при этом ожидают, что инфраструктура для ИИ в пятилетней перспективе продолжит уходить в облака, а рынок ждет консолидация.

Доля корпоративных заказчиков в 71,9% выручки означает для руководителя предприятия, что продукты, тарифы и практики внедрения на российском ИИ-рынке настраиваются в первую очередь под задачи бизнеса — промышленное внедрение стало основной практикой рынка. Смещение расходов с закупки оборудования на аренду мощностей подтверждает: порог входа снижается, начинать можно без капитальных затрат на собственные вычислительные мощности. А диапазон прогнозов дает консервативный ориентир для бюджетирования: спрос и предложение ИИ-решений продолжат расти при любом сценарии, и расчет проектов от нижней границы диапазона удерживает план от завышенных ожиданий, не отменяя общего направления роста.

Карта потока создания ценности: что такое VSM, как ее строят и что она показывает

Карта потока создания ценности (VSM, Value Stream Mapping) -  представляет собой схему на одном листе, где путь изделия от поступления сырья до отгрузки разложен на операции. У каждой указаны время цикла, число операторов и доступность оборудования, между операциями проставлен объем запасов, внизу построена временная шкала.

Схема сводит две величины, которые предприятие обычно рассматривает по отдельности: суммарное время обработки и полный срок прохождения изделия по цеху. Разрыв между ними достигает десятков раз, поскольку изделие находится в запасе, ожидает комплектации и перемещается между участками.

Происхождение метода

Инструмент сформировался в практике Toyota, где схемы материальных и информационных потоков применяли при подготовке поставщиков. В систематическом виде метод изложили Майк Ротер и Джон Шук в книге «Учитесь видеть бизнес-процессы» 1998 года, предложив единый набор обозначений и порядок построения. После этого карта стала стандартным первым шагом в проектах бережливого производства.

Состав карты

На карту наносят три слоя данных.

- Материальный поток: операции в порядке маршрута, время цикла, число операторов, объем запасов между операциями.
- Информационный поток: как заказ приходит на предприятие, превращается в план и доходит до участка в виде задания.
- Временная шкала: чередование интервалов обработки и ожидания по всему маршруту.

Два показателя

Время протекания процесса отсчитывается от поступления материала до отгрузки и включает ожидания. Время создания ценности суммирует операции, за которые платит заказчик. Отношение второй величины к первой дает долю полезной работы. На необследованном производстве она составляет единицы процентов, и в этом основной результат картирования: резерв сокращения сроков находится за пределами ускорения операций.

Разбор на примере

Производитель игрушек в Центральной Яве со штатом свыше 8600 человек картировал поток выпуска игрушечных автомобилей: литье корпусов и сборка шасси.

Карта текущего состояния показала время протекания процесса 8755 секунд на партию при времени создания ценности 2945 секунд, то есть долю полезной работы 33,64%. Наибольший вклад в потери внесло перемещение: передача комплектующих из литейного участка на сборку занимала 3766 секунд при расстоянии 42 метра, превышая суммарное время операций литья. Две передачи между постами сборки занимали 756 и 466 секунд.

Карту будущего состояния строили вокруг этих трех переходов. После перепланировки они сократились до 168, 56 и 32 секунд, а время протекания процесса по имитационному расчету уменьшилось примерно вдвое. Состав операций и время цикла остались прежними, изменилось расположение участков.

Границы применимости

Карта строится на одно семейство изделий с общим маршрутом, при широкой номенклатуре требуется несколько карт. Вторая граница касается данных: время ожидания и объем запасов замеряют в цехе, а не берут из системы планирования, поскольку расхождение между учетными и фактическими величинами и является объектом анализа.

Место в методике АЦТ

Карта потока создания ценности значится под кодом A1-09 в группе A «Операционная эффективность»: 8 часов теории, 16 часов практики, категория сложности «средний».
В методике инструмент выполняет диагностическую функцию для всей группы, задавая отправную точку для быстрой переналадки (A3-05), организации рабочего пространства (A1-08) и работы точно вовремя (A3-07).

Вывод

Карта переводит обсуждение сроков из области оценок в область измерения: предприятие видит, какая доля срока приходится на обработку, а какая на ожидание и перемещение.
Практическое следствие касается инвестиционных решений. При доле полезной работы в треть и ниже приобретение более производительного оборудования сокращает наименьшую составляющую срока. Карта показывает альтернативу иной стоимости: изменение маршрута, расположения участков и порядка передачи изделий сокращает срок исполнения заказа без вложений в мощности.