Интересное

Код трансформации: какие технологии и как помогают компаниям цифровизироваться

28 февраля

6 мин

Поделиться в соцсетях

Frame 37.png
Технологии

Цифровая трансформация — один из ключевых векторов развития среднего и крупного бизнеса. Рассказываем, какие решения помогают пройти этот процесс, к каким результатам они приводят и какие российские компании предоставляют подобные технологии и услуги.

Цифровизация бизнеса — это изменение бизнес-модели и операционных процессов с помощью технологий. В первую очередь речь идёт о максимальной автоматизации всего, а также об использовании решений для аналитики данных. В идеальной картине мира все элементы цифровой инфраструктуры должны быть связаны и работать бесшовно. Благодаря цифровизации бизнес повышает свою эффективность, может более точно прогнозировать риски, улучшать потребительский опыт. Важно, что технологии не призваны заменить людей, напротив, их задача — взять на себя рутинные и опасные операции, оптимизировать бизнес-процессы.

Роботизация производства

Для чего

Использование роботов на заводах и предприятиях может снизить конверсионные расходы на 15%. В основном роботизацию применяют, чтобы автоматизировать рутинные, опасные и грязные задачи, например: перемещение деталей на сборочных линиях и подачу сырья, сортировку изделий, сварку, обслуживание оборудования, резку материалов.

на 15%

сокращаются конверсионные расходы

Как это работает

На одном из колбасных заводов «Черкизово» роботы сами производят продукцию, упаковывают её и даже контролируют друг друга — берут на себя самую сложную работу. Могут выпускать по 80 тонн готовой колбасы в сутки. Люди на заводе тоже есть, они заняты административными делами, также это водители фур и погрузчиков, механики, уборщики и инженеры.

Примеры российских компаний, которые предлагают подобные решения: робот-дезинфектор Сбера, СберКорус, стартап ElectroNeek и «Роботех».

Интернет вещей (IoT) в промышленности

Для чего

IoT — это сеть, которая объединяет множество устройств, обменивающихся информацией. Только российский рынок этой технологии в 2021 году превысил 93 млрд рублей. А число подключённых устройств выросло за год на 16% и почти достигло 30 млн. В промышленности IoT необходим для мониторинга и управления оборудованием на производстве, снижения риска происшествий.

93 млрд ₽

достиг рынок ioT в России

Как это работает

ГК «Цифра» реализовала IoT-проекты в нескольких секторах российской промышленности — горно-металлургической, нефтегазовой и машиностроительной. В компании СУЭК во всех шахтах внедрили автоматизированную систему управления промышленной безопасностью. Показатели отслеживаются в режиме реального времени. Датчики позволяют фиксировать положение людей и оборудования в шахтах, они снизили уровень нарушений на 40%.

Виталий Струнин

эксперт по цифровизации промышленной

безопасности ГК «Цифра»

Мы сформировали и внедрили информационную систему на 39 промышленных предприятиях. Благодаря этому улучшилась координация между подразделениями компании при работе в едином информационном поле, повысилось качество планирования и выполнения производственных задач. Главное, мы достигли нового уровня в обеспечении промышленной безопасности. Поскольку внедрение системы позволило создать единую базу данных по нарушениям и предписаниям, контролировать готовность персонала и условий для выполнения задач и построить систему анализа рисков нештатных случаев и инцидентов на основе статистической информации.

Примеры российских компаний, которые предлагают подобные решения: SberDevices, «Цифра», ГЛОНАСС (IoT в транспорте).

Искусственный интеллект

Для чего

Искусственный интеллект бизнесу заменяет аналитиков и рядовых сотрудников, выполняя рутинные задачи, для которых не нужны, например, креативные идеи — только алгоритмы. Работает он неодиночно, в основном в сочетании с технологиями машинного обучения и нейросетью. Это позволяет компаниям лучше понимать запросы потребителей или ускорять и повышать точность обработки данных.

Как это работает

Искусственный интеллект в бизнесе встречается уже практически повсеместно. Например, компания Mobifitness использовала ИИ, чтобы проводить анализ и сортировку отзывов от клиентов у фитнес-клубов и спортивных студий. Это помогло ускорить обратную связь от организаций и снизить нагрузку на сотрудников, которые раньше разбирали комментарии вручную. Нейросеть, обученная на сотнях реальных отзывов, автоматически определяет тональность текста и присваивает определённое настроение, а также оценивает уровень агрессии. Благодаря этому сотрудники организации могут моментально среагировать на наиболее важные отзывы и решить проблему до того, как она принесет репутационные потери.

Владимир Старков

сооснователь Mobifitness

Мы решили применить технологии машинного обучения к нашим данным, когда в части отзывов скопился огромный массив — несколько сотен тысяч. Нужно было создать технологию, которая позволила бы автоматически определять характер сообщения (негативный, позитивный, нейтральный) и адресно перенаправлять различным службам клуба. Например, обращать на негативный отзыв внимание руководства, на позитивный — маркетинга.

Сейчас эта опция по умолчанию находится в нашей учётной системе в качестве дополнительной функции и элемента дизайна. Менеджер может быстро сориентироваться: зелёная рожица — позитив, красная рожица — негатив. Технология вполне рабочая, может применяться не только в фитнесе, но и в любой сфере».

Примеры российских компаний, которые предлагают подобные решения: Cognitive Technologies, NTechlab, ЦРТ.

Big data

Для чего

Аналитика big data или больших данных — один из элементов оптимизации бизнес-процессов. Это структурированные массивы информации, которые обрабатываются автоматизированными инструментами, чтобы получать статистику, проводить анализ тех или иных вещей, составлять прогнозы и принимать решения. Например, big data могут применяться для выбора локации с высокой концентрацией ЦА, чтобы открыть новую торговую точку. Сегодня сбором и анализом больших данных занимаются все IT-корпорации, госорганы и многие другие компании.

Как это работает

Крупнейший производитель микроэлектроники в России, «Микрон», благодаря МТС и big data оптимизировал процессы технологической настройки оборудования — скорость повысилась на 30%. Раньше если тестовый запуск системы перед началом работы проходил неудачно, технологи были вынуждены проводить его заново, сливать дорогие кислоты и сбрасывать настройки. Благодаря аналитике данных сейчас в 92% случаев возможно определять, какой именно компонент работает некорректно и, соответственно, исправлять ситуацию точечно. Тем самым экономят и время, и ресурсы.

Примеры российских компаний, которые предлагают подобные решения: Сбераналитика, СберКорус.

Владимир Тарасов

директор по развитию Ecwid в России

Для выхода в лидеры по цифровизации России нужно преодолеть изначально консервативный бэкграунд («цифровой разрыв» между городскими и сельскими районами и ограниченный доступ к рынкам капитала), тогда мы сможем наращивать число технологических компаний».

Технологии

Поделиться в соцсетях

Статья была вам полезна?

Да

Нет