В нынешнее время управление в российских производственных компаниях, как правило, основано на интуиции и личном опыте. Поэтому так ценны профильные специалисты с высокими компетенциями и уровнем экспертизы. Однако, следует понимать, что грамотно осуществляемый менеджмент только на основе опыта не в состоянии позволить предприятию стать эффективным без использования передовых технологий и методов управления, используемых в системах управления производственными операциями (МОМ) и выполнения производства (MES).
В то же время, информационная система является лишь отражением деятельности предприятия в цифровом пространстве. Поэтому любое успешное внедрение информационных систем, результатом которого стало повышение операционной эффективности предприятия, всегда предваряет создание комплексной модели управления эффективностью предприятия, в частности системы сбалансированных метрик и ключевых показателей эффективности (КПЭ).
По сути, это новый метод управления предприятия в целом, отвечающий на вопрос каким образом оценивать эффективность управления, в том числе и эффективность управления производственными процессами (МОМ). КПЭ – это система, которая позволяет диагностировать состояние дел на предприятии и в каждом его подразделении.
На данный момент мировая практика отдает предпочтение таким моделям как Сбалансированная Система Показателей (ССП), менеджмент на основе качества (Total Quality Management, TQM), а также TPS – Total Performance Scorecard, универсальная система показателей деятельности, которая вобрала в себя и развила подходы всех других моделей.
Что касается отечественного опыта, то у нас продвигается модель управления на основе «Дерева Целей», разработанная в рамках федерального проекта «Федеральный Центр Компетенций» Министерства экономического развития РФ.
Модели управления эффективностью по показателям
Любая из перечисленных моделей предполагает баланс связей и зависимостей КПЭ между собой на всех уровнях, в том числе и на уровне производства, эффективность которого характеризуют своими показателями:
Общая эффективность оборудования (ОЭО/OEE) – комплексный показатель общей эффективности работы оборудования, предназначенный для контроля и повышения эффективности производства и основанный на измерении и обработке конкретных производственных показателей.
ОЭО/OEE = Выпуск годной продукции x Идеальное время цикла / Планируемое производственное время
Выработка (Вр) – показатель производительности труда, определяемый из расчета количества продукции, производимой работником за определенное время.
Вр = Объем продукции/Фонд отработанного времени
Время протекания процесса (ВПП) – показатель, определяемый на основе времени прохождения продукта от момента поступления сырья до выхода готового изделия через все стадии обработки, включая ожидание при хранении в виде запасов между операциями.
ВПП = Время цикла обработки продукта + Время ожидания обработки + Время транспортировки на склады и места временного хранения
Существует несколько различных формул для расчета вышеуказанных показателей, применение которых зависит от потребностей предприятия. Однако, методология, заложенная в основу МОМ и MES-систем должна оперировать только натуральными показателями (штуки, метры, часы и т.п.). Поэтому подобранны именно указанные формулы, которые позволяют наиболее точно оценить эффективность на уровне производства. На их основании, при добавлении в оценку стоимостной составляющей, финансово-экономические направления деятельности предприятия будут определять свои КПЭ и устанавливать цели на следующий период.
Ключевые показатели эффективности должны быть просты и измеримы, иметь фактические значения. На примере формулы расчета ОЭО/ОЕЕ мы можем увидеть, что все показатели – композиционные, фундаментом для них в результате являются нормативные данные и данные мониторинга производственного процесса.
Данный факт говорит нам о том, что для обеспечения корректной оценки эффективности производственных процессов через структуру метрик и показателей, присущих той или иной модели управления эффективностью, необходимо должным образом организовать управление данными предприятия. Это позволит предприятию иметь серьезные конкурентные преимущества. Но, найти актуальность в шуме, создаваемом различными бизнес-процессами и информационными системами, крайне сложно без автоматизации соответствующих операций. Поэтому в функционал МОМ и MES-систем в обязательном порядке включены возможности накопления, хранения и выдачи производственной информации.
Для обеспечения эффективной работы система управления производственными процессами (МОМ) должна оперировать следующими данными:
Данные о состоянии и распределении ресурсов;
Данные об оперативном или детальном планировании;
Данные по управлению потоками продукции с целью устранения брака;
Данные о документации, необходимой для выпуска и производства продукции;
Данные о состоянии персонала и управления им в целях достижения его эффективности;
Данные по мониторингу в реальном времени качества продукции;
Данные о ходе производственных процессов;
Данные по техобслуживанию, планированию работ по ремонту оборудования.
Данные по мониторингу истории (генеалогии) продукции;
Понятно, что такой базовый набор данных уже генерирует слишком большой объем информации, которая в результате может оказаться избыточной и бесполезной. Поэтому в любом проекте цифровой трансформации структуризация (создание архитектуры) данных является фундаментом для создания надежной системы управления данными всего предприятия.
Данные, необходимые для создания и внедрения МОМ и MES-систем, являются лишь частью всей системы управления данными. И без учета всего их объема, будет невозможно определить правильные взаимосвязи между ними. Поэтому до начала разработки системные аналитики интегратора занимаются моделированием данных — создают графическое представление работы будущей системы или её части, например, с помощью диаграмм. Модели данных понятны и бизнесу и помогают наглядно показать, как именно будет работать система.
Существует несколько типов и видов моделей данных:
Также, существует декомпозиция моделей данных еще и по их видам, среди которых чаще всего применяются иерархическая (представляет систему с данными как иерархию элементов), сетевая (отличается от иерархической тем, что элементы разных уровней могут быть связаны друг с другом) и реляционная (представляет данные в виде связанных между собой таблиц) модель данных. Иерархические и сетевые модели данных чаще используют на логическом уровне моделирования, а реляционные — на физическом.
Данные, используемые на предприятии обладают разнообразными формами (например, хранимые в реляционной базе, в формате текстового или xml файла, электронных таблицах и отчетах). Все это ставит вопрос выравнивания моделей, то есть синхронизации между собой различных моделей данных (физических, логических, концептуальных) и получение единого представления о данных компании с помощью единой корпоративной модели данных.
Корпоративная модель данных (EDM) представляет собой единое интегрированное определение данных, не зависящее от какой-либо системы или приложения. Оно не зависит от того, как данные физически получены, хранятся, обрабатываются или к ним осуществляется доступ. Модель объединяет, формализует и представляет вещи, важные для организации, а также правила, регулирующие их.
Исходя из вышеизложенного мы приходим к закономерному выводу, что для анализа эффективности производственных процессов в первую очередь необходимо понимать критерии их эффективности (КПЭ), а также их взаимосвязь со стратегическими целями всего предприятия. Расчет сбалансированного значения КПЭ на уровне производства, соответствующего, например, достижению желаемого объема прибыли, обеспечивается за счет разработки структуры метрик и показателей. А управлять данными, необходимыми для этого расчета, помогает единая корпоративная модель данных (EDM). Для крупных предприятий наличие вышеуказанных моделей является обязательным условием для принятия стратегических и тактических решений.
Создание таких моделей позволяет бизнесу получить "вертолетное" представление о своем предприятии и рассматривать ситуацию или проблему с различных точек зрения, анализировать её с разных углов и видеть полную картину вместо того, чтобы застрять в деталях или ограничиваться только одной точкой зрения, что в результате повышает эффективность предприятия в целом.
