Снижение расходов
Цифровой контроль строительства. Как в «Руф Профи» внедрили BI-систему для управления проектами
Строительная компания «Руф Профи» специализируется на работах в нефтегазовом и электроэнергетическом комплексе, а также проектах в области промышленного и гражданского строительства. С 2011 года реализовано более 47 объектов в десяти регионах России, к 2023 году портфель контрактов достиг 1,9 млрд рублей. В штате — более 700 специалистов.
Рассказываем, для чего в компании внедрили систему аналитики для управления проектами и к каким результатам это привело.
Проблема
По мере расширения деятельности компания стала вести строительство от 16 до 20 объектов одновременно. Ключевые показатели проектов (себестоимость, сроки, загруженность ресурсов) собирались вручную из разрозненных источников: учётной системы, проектной документации, актов подрядчиков. Специалисты финансового департамента тратили 2–3 рабочих дня на формирование управленческого отчёта, и в процессе его подготовки данные успевали устареть. Это создавало проблемы. Например, превышение сметы на отдельном участке обнаруживалось спустя две недели, когда убытки уже были произведены. Особенно остро проблема проявлялась в период пиковых нагрузок.
Задержки в принятии решений приводили к рискам для бизнеса: срыву контрактных обязательств и штрафам от заказчиков.
Решение
Руководство приняло решение внедрить комплексную систему бизнес-аналитики (Business Intelligence, BI), предназначенную для автоматизации сбора, анализа и визуализации управленческих данных в реальном времени.
Возможности BI-системы:
Технологии
Сложности
В процессе внедрения BI-решения были выявлены противоречия в данных, поступающих из разных систем. Например, указанные в актах подрядчиков объёмы выполненных работ не совпадали с проектными отчётами. Часть данных отсутствовала полностью. Для решения этой проблемы провели работу по очистке и стандартизации исторических данных за три года и разработали регламенты ввода информации в корпоративные системы.
Кроме того, некоторые специалисты были скептически настроены по отношению к новой программе. Поэтому реализовали пилотную версию на одном объекте, чтобы продемонстрировать преимущества решения: насколько быстрее и проще формируются отчёты. Это повысило доверие сотрудников к BI-системе.
Этапы работы
Результаты
Совокупный экономический эффект в первый год эксплуатации системы оценивается в 47 млн рублей, период окупаемости — 4 месяца.
Следующие шаги
В 2026–2027 годах компания планирует расширить возможности BI-системы:
Статья была вам полезна?
Да
Нет