что не является компонентом модели цифровой трансформации

Digital Transformation: Начало

Привет, Хабр! Сегодня мы поговорим с вами о цифровой трансформации (digital transformation), том самом buzzword, про который все говорят, но никто не знает как это делать. Это первая статья из цикла, в которой будет больше теории. Под катом вы узнаете о том, чем трансформация отличается от автоматизации на примере бизнеса бабушки, найдёте топ-10 кейсов от Microsoft, а также расскажем немного о новой программе Tech Acceleration.

Цикл статей «Digital Transformation»

Серия интервью с Дмитрием Завалишиным на канале DZ Online:

Цифровая трансформация на примере бизнеса бабушки

Для простоты понимания, будем проводить аналогию с бизнесом бабушки, которая вяжет носки. Представим, что её зовут Лидия Петровна, ей 73 года, она из России и вяжет по 1 паре шерстяных носков в неделю, а потом продаёт их на рынке, недалеко от дома.

У Лидии Петровны есть замечательный внук, Василий. Он переживает, что у бабушки слишком много работы, она устаёт, да и с 4 пар носков в месяц не сильно много заработаешь. Поэтому он предлагает сделать оцифровку дизайна бабушкиных носков, купить робота «Супер Вязальщик 2000», который может вязать по 100 пар шерстяных носков в неделю. Да и зачем ходить на рынок, когда можно создать сайт, через который можно продавать носки. Бабушке нужно будет всего лишь контролировать процесс производства и наполнять сайт новыми товарами.

Автоматизация — процессы, которые ранее требовали вовлечения «ручного» труда, по-разному автоматизировались, в зависимости от вида и типа процесса.

Шло время, бабушкин вязальный бизнес рос и процветал. С наступлением весны Лидия Петровна поняла, что ей нужно искать новые рынки сбыта, договорилась с горнолыжными курортами по всему миру и добавила в ассортимент более тонкие носки специально для австралийских покупателей. Нововведения Василия очень облегчили её работу и она стала зарабатывать значительно больше. Лидия Петровная стала выглядеть моложе и подумывала перебраться на ближайшую зиму в тёплую страну.

Но, как всегда бывает, не все были рады её успеху. Соседка по площадке, Мария Ивановна, смекнула, что дела у нашей бабушки идут в гору, и попросила внука купить ей такого же робота и оцифровать её идеи носков. В то же время, бабушка Фернанда из Бразилии, уже демпинговала цены на носки Лидии Петровны в некоторых горнолыжных курортах. А на форумах говорили о таинственной бабушке Атаро из Порт-Элизабет, которая собиралась предложить инновационный дизайн.

Казалось бы, бабушкин бизнес начал сдавать позиции буквально на глазах. Но, Василий не стал унывать и предложил поменять модель бизнеса: создать глобальный ресурс с доставкой дронами, в который бабушки со всего мира могли бы загружать свои дизайны носков и продавать их во всех уголках планеты. Лидия Петровна не была уверена, что кто-то согласится на это. Но Василий объяснил, что благодаря сбору данных и использованию алгоритмов машинного обучения, другие бабушки смогут получать более точную аналитику, а значит с помощью data-driven подхода будут совершенствовать свои модели носков. И, конечно, вполне очевидно, что это позволит им продавать носки в гораздо больших объёмах. Не говоря о том, что их перестанут волновать вопросы логистики, закупки шерсти и покупки новой модели «Супер Вязальщик X».

Так возник ресурс super-knit-socks.lp, который стал самым крупным в мире сервисом по продаже носков.

Цифровая трансформация — изменение бизнес-процесса с помощью современных цифровых технологий, data-driven походов, происходящее под воздействием конкуренции.

Конечно, в реальном мире переход от автоматизации к трансформации проходит значительно сложнее и включает в себя намного больше деталей, но тем не менее, надеемся, что общую суть процесса вы поняли. Идём дальше.

10 кейсов цифровой трансформации от Microsoft

Кажется, мы ещё ни разу не рассказывали на Хабре, про миссию Microsoft: To empower every person and every organization on the planet to achieve more (помочь каждому человеку и каждой компании на планете достигать большего).

Звучит грандиозно и мы действительно пропитаны этой идеей. Можно сказать, что она входит в основу digital transformation и описывает стремление помочь самым разным компаниям трансформироваться с помощью последних технологий. Не будем останавливаться подробно на ценностях компании, так как при желании можно найти много материалов по этой теме. Например, месяц назад вышло замечательное интервью на Forbes с Сатьей Наделлой, в котором он рассказывает о трёх технологиях, которые изменят мир и немного о том, как поменялась корпорация за несколько лет (к слову, это всё абсолютная правда).

Значительно интереснее будет рассказать о кейсах, про которые вы могли уже слышать:

1. ELSE.shoes

Решение, позволившее модным брендам открывать виртуальные 3D-бутики кастомизированной обуви. Уникальность проекта заключается в том, что покупатели могут самостоятельно создать для себя идеальную пару с учётом своих потребностей: вкуса, особенностей стопы и других предпочтений. Подробнее о решении компании ELSE Corp и его реализации с помощью технологий Azure можно прочесть здесь и здесь.

2. Microsoft Course IQ

В этом проекте, созданном со всемирно известным дизайнером полей для гольфа, Гилбертом Хансом, Microsoft показывает новый взгляд на работу с данными в спортивной индустрии. Информация собирается из разных источников источников (начиная от анализа ландшафта и скорости ветра, и заканчивая данными о погоде в разные времена года), в том числе, с помощью дронов и аэрофотосъёмки, и обрабатываются с помощью инструментов машинного обучения Azure (для более чем 13 тыс. полей для гольфа). Это позволяет дизайнерам эффективно оценить выбранный ландшафт для будущих полей, а гольфистам оценить лучшие позиции для игры на уже существующих полях. К слову сказать, этот проект стал бронзовым призёром фестиваля Каннские львы 2017. Подробнее про него можно узнать в статье WSJ.

3. Lowe

Если вы смотрите трансляции ключевых конференций Microsoft, наверняка в вашей памяти должна была остаться демонстрация Сатьи Наделлы на ключевом докладе Ignite, который проходил год назад. На ней мы увидели, как с помощью технологий смешанной реальности и HoloLens можно создавать кастомный дизайн для своей кухни. Пилотный проект был запущен в двух магазинах: находясь в демонстрационном зале, клиенты могут содбирать собственный дизайн кухни из всех доступных товаров в магазинах Lowe, с помощью простых жестов. Больше подробностей можно почитать здесь.

4. MCSC (Общество по поиску пропавших детей Канады)

Не все проекты, которые можно отнести к цифровой трансформации, являются коммерческими. В прошлом году мы вам уже рассказывали про некоммерческий проект, в котором с помощью Xamarin и Azure, было создано решение для быстрого сбора информации о пропавшем ребёнке, и автоматической отправки данных в правоохранительные органы. Подробнее можно прочитать здесь.

5. HeedBook

Этот сервис анализирует качество обслуживания и удовлетворённость клиента в режиме реального времени с помощью нейронной сети в области машинного зрения и распознавания речи, используя только информацию с веб-камеры сотрудника фронт-линии. Он создан на основе Microsoft Cognitive Services и уже сейчас работает в подмосковных МФЦ и на Почте России. Также, интересная техническая деталь, ребята ушли от монолитной архитектуры и сейчас их система построена на микросервисах. Подробнее про это можно почитать здесь.

6. Schneider Electric

Отличный пример трансформации агро-бизнеса, в рамках которого с помощью IoT была разработана платформа, позволяющая экономить воду и электроэнергию. Но это ещё не всё, SE разработали сервис на базе облачных технологий Azure, который объединяет в себе управление датчиками, системы сбора и анализа данных, а также цифровые интерфейсы. В него встроена система мониторинга, которая помогает оптимизировать работу солнечных электростанций и другая система мониторинга, которая в режиме реального времени отслеживает температуру в отдельных помещениях работу систем подачи электроэнергии. Больше про это решение можно узнать здесь.

7. ДодоПицца

Это международная сеть пиццерий, главным продуктом которой является… франшиза, с ядром в виде собственной информационной системы Dodo IS на базе облачных технологий Azure. Она реализована в виде веб-сайта. Партнеры-франчайзи работают с ней как с SaaS-сервисом. В 2015 году их выручка превысила 1 миллиард рублей. Больше технических подробностей вы можете найти в нашей статье на Хабре.

8. Трансформация музейного пространства

Помимо недавнего кейса с Ford о демонстрации автомобиля в музее с помощью технологий смешанной реальности и HoloLens, будет интересно прочитать про несколько совместных кейсов с музеями в Сиэтле, Нью-Йорке и Лондоне. В них вы увидите примеры, как с помощью оцифровки существующих произведений искусства и обработка данных с использованием алгоритмов искусственного интеллекта, музеи получают новые способы взаимодействия с посетителями.

9. ICEBERG

Это система для анализа действий хоккеистов, работающая с уникальными алгоритмами на основе нейросетей и машинного обучения в режиме реального времени, с использованием аналитических сервисов Microsoft Azure. Она помогает оптимизировать расходования бюджета, повышать эффективность тренировок и вероятность победы команды в каждой отдельной игре и в чемпионате. Подробнее про этот проект можно почитать здесь.

10. Music x Technology

Цифровая трансформация затрагивает различные сферы нашей жизни, в том числе творческую индустрию. В Microsoft это происходит в рамках Music x Technology, программы коллаборации между музыкантами и техническими специалистами, в которой с помощью новых технологий создаются решения, позволяющее музыкантам по-новому общаться с аудиторией. В ней уже приняли участие M83, Phantogram, Childish Gambino, Broods, Grimes и другие. Подробнее про эти кейсы можно почитать здесь.

Next steps

Сегодня мы поделились с вами теорией. Этот материал станет основой для серии статей, в которых мы будем делиться своим опытом и техническими кейсами, чтобы вместе разобраться на примерах, как происходит цифровая трансформация в разных индустриях.

Ключевой акцент в этой серии будет на 5 приоритетных направлениях: ML и Big Data, IoT, AI и боты, контейнеры и микросервисы, а также Serverless.

Минутка рекламы. Если вы хотите попробовать новые технологии в своих проектах, но никак не доходят руки, оставляйте заявки в программе Tech Acceleration от Microsoft. Её основная особенность в том, что мы вместе с вами подберём необходимый стек, поможем реализовать пилот и в случае успешной реализации, потратим максимум усилий, чтобы весь рынок узнал о вас.

Спасибо Стасу Павлову и Косте Кичинскому за вдохновение и помощь. 🙂

P.S. И, конечно, Quantum Quintum, за иллюстрацию к этой статье.

Источник

Цифровая трансформация. Операционная модель бизнеса. Производственно-коммерческие ограничения

Эффективность и оптимальность бизнеса (во имя чего и проводится автоматизация) со временем превратились в ускользающие цели, постоянно отдаляющиеся по мере наращивания масштабов автоматизации.

При этом этап цифровой трансформации качественно отличается от предыдущих этапов внедрения новых информационных технологий, цифровизации и т.п. Продвижение идей и методов цифровой трансформации при определенных условиях может стать плодотворным и кардинально изменить способы ведения бизнеса, а также используемые методы управления.

Обоснование перспективных направлений работ по цифровой трансформации бизнеса правильно связать с фиксацией накопившихся проблем: «доказательства могут быть восприняты только теми, кто имеет общий прошлый опыт» (Н.И. Вавилов).

1. “As is” не дает ориентиров для “To be”.

Непредвзятый аудит бизнес-процессов и уровня автоматизации бизнеса скорее всего установит некорректность существующих регламентов (они оторваны от реальности) и уязвимости практики принятия решений (без корректных данных и без учета проблем смежных подразделений). Кроме того, негласный общий вывод будет сводится к тому, что руководители не совсем знают свои бизнес-процессы.

В ходе аудита можно выделить много позиций, которые представляются необоснованными, спорными, неправильными и т.п. Однако реализовать идею устранения выявленных проблем сложно, поскольку сам по себе аудит не дает ориентиров для совершенствования бизнеса и критериев для признания верности принимаемых решений.

Понять, как изменить (развивать и совершенствовать) конкретный бизнес и принять необходимые решения, может только сам этот бизнес: это его деньги и риски. Внешние консультанты могут привнести в бизнес лишь новые инструментарии. Текущая ситуация осложняется тем, что пока не существует необходимого инструментария, позволяющего бизнесу взглянуть самого на себя объективно, не следуя уже сложившимся в нем стереотипам.

2. Внешние директивные ограничения бизнеса.

Государственное регулирование накладывает на бизнес внешние директивные ограничения. Это не плохо и не хорошо — так есть. Иногда бизнес находит способы компенсировать их негативное влияние (офшор и др.). Но очень часто такие ограничения становятся бременем только потому, что бизнес не формирует ответные компенсирующие возможности. Рассмотрим простой пример влияния требования наличия штатного расписания.

3. Организационная структура: разделение труда и кооперация. Пример.

Штатное расписание должно быть в компании по многим причинам. Для сотрудников штатное расписание в форме организационной структуры важно потому, что закрепляет их статус в компании. Для бизнеса организационная структура важна, так как фиксирует принятые в компании разделение труда и кооперацию.

При этом реальное разделение труда и кооперация чаще всего не соответствуют номинальной организационной структуре.

На рисунке приведен граф почтовых сообщений в реальной компании за 9 месяцев. Из этих сообщений удалены массовые внутренние рассылки (оповещения более, чем в 100 адресов) и внешние сообщения, оставленные без ответа (как бы спам).

Красные точки соответствуют внешним адресам, а голубые — адреса из доменов компании.

Если учитывать регулярные коммуникации (удалить «разовые» письма) и устойчивые пути движения почты, то иерархия компании, выраженная через реальные коммуникации, будет следующей (только почта доменов компании):

Красным точкам соответствуют более интенсивные узлы, желтым — средние по интенсивности, синим — менее интенсивные.

Иерархическая подчиненность проявляется через путь коммуникации (красная линия).

Коммуникационный граф компании по признаку относительной автономности коммуникаций имеет следующий вид:

С практической точки зрения интересным является отражение действующих бизнес-процессов в коммуникациях сотрудников. Суточная картина (случайный рабочий день) коммуникаций выглядит таким образом:

Видна сепаратность некоторых коммуникаций.

Уменьшив время до 3-х часов получаем следующую картину:

Для решения конкретных задач более удобен граф с указанием адресатов почты. Красные точки соответствуют внешней почте, синие — почте из доменов компании. Интересно, что в данном случае при решении определенного вопроса сотрудники компании коммуницируют между собой через участников, обладающих внешней почтой.

Данный пример показывает, что компания обладает гораздо большими скрытыми знаниями, чем предполагает, а также, что статические регламенты мало соответствуют реальной динамике и практике. Кроме того, при имеющемся арсенале инструментария кажется очень трудным фиксировать как «as is», так и сформулировать пожелания к «to be».

4. Программное обеспечение — волк в овечьей шкуре.

Теоретически программное обеспечение позволяет организовывать принудительный «ритмопорядок» коллективной работы и существенно расширить функциональные возможности специалистов.

Практически же сфера программного обеспечения представляет собой огромный бизнес со своими правилами и экономической моделью. Суть последней — делать универсальные (типовые) программы и продавать их максимально большому количеству клиентов.

Поэтому, теоретизируя о том, как бизнесу поможет то или иное решение, вендор (производитель и поставщик программных систем) просто продает типовую программу (систему), которая явно не соответствует ни одному конкретному бизнесу и которую надо внедрять. Внедрение программы состоит в том, что частично переписывается код типовой программы и переделываются действующие бизнес-процессы и регламенты для их соответствия типовым конструкциям (структурным и функциональным), заложенным в программе.

Для компании существующая практика внедрение программ порождает две латентные проблемы.
Первая — это возможная потеря существующих конкурентных преимуществ, когда план по формированию новых конкурентных преимуществ не предусмотрен (вендоры ничего не понимают в вашем бизнесе).

Вторая — дублирование некоторых функций бизнеса. Каждый вендор стремиться максимально переориентировать клиента на свои программы, для чего включает в них избыточное количество функционала. Особенно это касается учетных функций. Так как компания не обходится одной программой и одним вендором, то становится неизбежным избыточность и пересечение функционала ландшафта программ компании.

Явным признаком неблагополучия в сфере программного обеспечения компании является объем «ходящих» в компании Excel-файлов. В наиболее автоматизированной нефтегазовой сфере при принятии решений 70-80% данных берется из Excel-файлов, а не прямо из информационной системы компании.

В ходе аудита бизнес-процессов обычно выясняется, что используемые программы что-то делают не корректно или используются данные с неизвестным статусом, т.е. «внесистемные». В любом случае, большинство рекомендаций по итогом аудита подводят к выводу о необходимости расширения периметра автоматизации компании.

5. Сводка качественных изменений в компаниях в результате автоматизации.

Неудобства при использовании существующих программ приводят к тому, что вся система управления бизнесом, в той или иной степени, отображается в «блуждающих» в компании Excel-файлах.

Удобство почты позволило формализовать и фиксировать бизнес-коммуникации. Навязывание автоматизации сформировала архивы исторических и учетных данных. Внедрение методологии бизнес-процессов позволило представить бизнес в виде схем.

Повсеместно стали использоваться KPI — метрики, непонятно как отражающие реальное положение дел.

И, наконец, увлеченность стратегиями инициировала формирование подразделения, ответственного за создание общей картины бизнеса.

Произошедшие за последний период изменения можно с пользой использовать, но пока, в основном, они только порождают затраты. Это проявляется в том, что основная масса методов управления в компаниях по-сути не ушла далеко от практики второй половины ХХ века.

6. «Лучшие практики» — ничего не гарантируют, но добавляют решимости.

Основой работы BCG и McKinsey являются специально разработанные опросники, на основе которых они готовят свои рекомендации. Имеются некоторые различия в подходах:

Для реализации рекомендаций консультантов предусмотрены специальные организационные формы, которые подменяют на небольшой период сложившиеся в компании организационные структуры управления.

Анализ консультантами состояния бизнеса с неизбежностью выявляет упущения и недочеты, которые целесообразно устранить. Проблема состоит в том, как, не имея общей картины бизнеса (ее не получить опросами), исправляя одно не навредить другому.

Позиция консультантов по формированию стратегии развития бизнеса очень проста: это не их бизнес; они просто выявили проблемы; за вас они не могут принимать решения по развитию бизнеса; все, что они могут сделать — познакомить вас с «лучшими практиками» аналогичных компаний в других странах и отраслях.

В результате компания не получает ни общей картины бизнеса, ни технологии регулярного развития бизнеса.

Бизнес ведется в конкурентной среде, поэтому всегда сопровождается стрессами и страхами, касающимися уязвимости бизнеса, возможности выявления нарушений в условиях противоречивого законодательства, нарушения собственного статуса и т.п.

Понимание, что у конкурента внедрены «лучшие практики», пробивает брешь в страхе или становится новым страхом, но добавляет решимости в изменение бизнеса. В результате начинают внедряться «лучшие практики» и новое программное обеспечение, что ничего не гарантирует, но вводит компанию в новый цикл автоматизации и внедрения.

7. Что не так в планировании и управлении?

Главное направление в ревизии способов ведения бизнеса при цифровой трансформации связано с пересмотром взаимоотношения процессов планирования и управления.

Ориентация на широко и долго пропагандируемую парадигму > в современных условиях не имеет перспектив.

Идея составления долгосрочных планов, их дезагрегации и уточнения не может реализоваться при фактических стремительных изменениях обстановки и обстоятельств, в которых принимаются решения.

На современном этапе развития бизнеса основное количество управленческих решений принимается на уровне оперативного регулирования. Основная причина этого — постоянно меняющаяся конъюнктура, которую невозможно предусмотреть даже в краткосрочном планировании. Это обстоятельство превращает оперативное управление в основной инструмент повышения эффективности использования активов.

Процесс принятия оперативных решений происходит практически одновременно с процессом реализации бизнес-функций (производство, ремонт, перевозки), а перераспределение ресурсов и перепланирование осуществляется ежедневно, иногда несколько раз в сутки.

В этих условиях можно «перевернуть» существующую иерархию в конструкции планирования, взяв за системообразующую основу операционное управление.

При этом в процессах последнего выделяются инварианты: цифровые активы, устойчивые зависимости и соотношения.

Для инвариантов на более широких горизонтах времени принимаются структурные и оптимизационные решения, что становится аналогом среднесрочного и краткосрочного планирования. Долгосрочное планирование на новом этапе развития бизнеса преобразуется в качественно новые подходы по учету многих факторов и вариантов при рассмотрении стратегии развития.

8. Общая картина бизнеса. Стратегия. Операционная модель бизнеса.

Существование огромного количества отчетов в компании не означает наличие общей картины бизнеса.

Стратегия является способом позиционирования компании в пространстве активов (существующих и инвестиций), во времени и на рынке.

Операционная модель бизнеса связана с созданием «принципиальной» схемы бизнеса в условиях существования многочисленных бизнес-процессов по конкретных направлениям.

Как правило, стратегия и операционная модель по способу формирования являются статичными и не связаны с постоянным анализом исторических и актуальных данных (BigData). Поэтому они не слишком полезны для ведения бизнеса, даже если пересматриваются регулярно.

При этом дело не только в отсутствии хороших инструментальных средств. Главная проблема связана с тем, что не существует единой системы производственно-коммерческих ограничений и управленческих учетов: учетная ERP – есть, клиенты как-то управляются через CRM, есть системы GEO-бизнеса, планирования ремонтов и другие.

Если бы была единая система производственно-коммерческих ограничений и управленческих учетов, то стратегия была бы динамическим видением преодоления стратегических ограничений, а операционная модель — способом обеспечения операционной эффективности (ситуационных ограничений).

Интуитивное пожелание развивать направления «цифровых активов» и «цифровых двойников» как раз связаны с потребностью бизнеса иметь общую картину.

9. Цель и способ цифровой трансформации.
онятие «цифровая трансформация» имеет множество интерпретаций в соответствии с тем, что вам хотят продать.

При этом оно говорит и само за себя. Цифра — это самое абстрактное понятие, введенное человеком. Верх абстракции является ноль, который обозначает «ничто». Трансформация — означает преобразование одного в другое. Не замену, а преобразование.

Методология цифровой трансформации связана с преобразованием того, что у вас есть, в то, что вам нужно. Поэтому нет необходимости заменять существующие программы на «прогрессивно-новые». Нужно просто обладать способом реновации программ через использование их качественно новым образом.

Таким способом является создание метасистемы — системы над уже существующими системами, не изменяющую их, но привносящую собственные новые качества.

Следующий вопрос — вопрос формализации понятий (объектов), которыми оперирует бизнес. Эти объекты очень абстрактны: сделка, рейс, закупка, ремонт, клиент, актив, инвестиции и т.п.
В отличии от абстрактных объектов, в существующих информационных системах присутствуют следы в основном материальных объектов: договор, накладная, маршрут, запчасти, станок, балансовая стоимость и т.п.

Поэтому необходимо уметь сопоставлять материальные объекты и факты с понятиями и категориями, которыми оперирует бизнес.

Как ни странно, но системообразующей целью цифровой трансформации можно считать создание языка SSDL (Special Symbolic Domain Language) для описания целей, объектов, операций (действий) и проблем бизнеса. Формирование метасистемы является только промежуточным средством для создания SSDL. В общем случае для конкретного бизнеса должен быть свой SSDL, учитывающий специфику и конкурентные преимущества бизнеса.

Дело в том, что любая система в постоянно меняющихся обстоятельствах и требованиях является временной. Поэтому трудно ответить на вопрос, хороша система или нет: вчера — хороша, завтра — нет.

С языком для конкретного бизнеса все проще: интуитивно можно понять, является он эффективным или нет. Если язык позволяет описывать проблемы, для которых пока нет понимания решения, то он становится «вечным» (по крайней мере, пока не угаснет бизнес).

По существу все инновации от этапа внедрения новых информационных технологий так или иначе вели к созданию языка описания бизнеса: понятий, категорий, объектов и операций (действий). Это проявляется в процессе формализации бизнес-процессов, при согласовании технических заданий и требований к функциональным возможностям, при определении установок о том, на какие вопросы должны отвечать отчеты.

Но по результату долгой работы обычно формируется только некий слэнг, или «недоязык», бизнеса. Иногда, того хуже, бизнес встает на «программистскую» точку зрения и начинает приспосабливается к возможностям конкретных программы.

История прогресса однозначно связывает создание специализированного и удобного языка (математика, химия, электросхемы, генетика) с началом качественного развития: он позволяет четко формулировать намерения, накапливать и передавать опыт, а также однозначно фиксировать проблемы.

Далее понятие «цифровой актив» будет использоваться в широком смысле. В узком смысле с «цифровым активом» связывают возможности работы бизнеса с криптовалютами.

«Цифровой актив» в широком смысле — это то, что создает ценности в бизнесе на новом этапе совместного использования информационных и математизированных технологий.

В методологическом плане понятие цифрового актива является промежуточным как для формируемой метасистемы, так и для создаваемого языка бизнеса. Оно позволяет нащупать путь цифровой трансформации бизнеса. И если попытка является успешной, то конкретный цифровой актив становится одновременно составляющей метасистемы и SSDL (языка бизнеса).

11. Производственные характеристики завода полуфабриката и трех заводов готовой продукции. Пример.

Заводы по производству полуфабриката и готовой продукции — активы. У активов есть производственные характеристики, которые учитываются при планировании объемов произведенной продукции. Скорее всего, из плановой производительности завода вычтут время простоя в плановых ремонтах и получат ожидаемый объем произведенной продукции.

В динамике объем произведенной продукции, как правило, не будет совпадать с запланированным из-за: фактических сроков ремонтов, незапланированных остановок и т.п.

На рисунке приведены полугодовые данные о производстве полуфабриката (зеленый 1) и о потребностях в нем трех заводов готовой продукции (коричневый 2, оранжевый 3, желтый 4).
Первый рисунок соответствует данным, приведенным на одну и ту же дату, а второй — потребностям в полуфабрикате, пересчитанным с учетом необходимого времени его транспортировки.

До апреля приведены фактические данные, а после — плановые (слишком оптимистичные с учетом имеющегося опыта работы).

Синий пунктир — это разница между произведенным полуфабрикатом и текущей потребностью в нем.

Основная проблема заключается в том, что суммарный объем производства полуфабриката существенно больше, чем суммарная потребность в нем. Однако по факту полуфабриката либо постоянно не хватает (нужны закупки у третьих лиц), либо наблюдается его переизбыток (надо продавать на рынке). В первом случае может наблюдаться удорожание конечной продукции, во втором требуется заведомое информирование трейдеров об объемах и цене продажи.

Любой из графиков на рисунке отображает конкретный временной ряд. В более привычном виде временной ряд представляют два столбца Excel, первый из которых— дата, второй — значение некого показателя на эту дату.

Что представляет из себя цифровой актив в данном примере? Это четыре (по числу заводов) разных конструкции, состоящие из совокупности временных рядов по производственным показателям ( показатель — время — значение) и обстоятельствам, соответствующим конкретному временному ряду (контекст ситуации).

В таком виде (это не исчерпывающий состав) цифровой актив позволяет решать ряд актуальных задач. Например, на основе временных рядов получения полуфабриката и потребности в нем можно определить (имитационная модель) оптимальный размер резерва, который минимизирует закупки полуфабриката у третьих лиц при перебоях с поставками.

В техническом плане цифровой актив можно сопоставить с виртуальным объектом, Entity или BusinessObjects (в виде, в котором он существовал до его покупки SAPом), то есть вводимые инновации имеют место в первую очередь в формализации представлений категорий и понятий бизнеса, а не их программной реализации.

В общем случае цифровой актив является сложной конструкцией (объектом). Цифровой актив включает в себя: исторические данные; экономические и финансовые индикаторы; договора и обязательства; производственные планы и факты; особенности работы в различных обстоятельствах; аналитические закономерности (формулы); BigData из разных источников (внутренних и внешних); математические модели, в том числе симуляционные и статистические.

Напасть, связанная с повсеместным использованием Excel-файлов вне периметра информационной системы компании, может в этот раз оказаться преимуществом, если специалисты компании в Excel-файлах сумели выразить суть функциональных элементов бизнеса, избежав ненужных ограничений и предположений, накладываемых типовыми программными системами.

В большинстве случаев достаточно просто (используя определенную методологию) сформировать первое приближение цифровых активов компании на основе «рабочих» Excel-файлов.

12. Управленческий учет и эффективность.

Методологически цифровой актив представляет собой одновременно результат и технологию.
Как технология, цифровой актив соответствует способу формирования управленческого учета: выделение в разных источниках и процессах интересных данных, сбор их в одном месте, динамическое обновление.

Как результат, цифровой актив содержит необходимые данные в контексте обстоятельств, позволяющие корректно вычислять эффективность: вычленять интересующие затраты и делить при расчете эффективности обоснованные общие затраты.

13. Цифровой двойник. Модель работы обогатительной фабрики ГОК. Пример.
Обогатительную фабрику горно-обогатительного комбината (ГОК) можно представить в виде системы последовательно и параллельно соединенных модулей (узлов), имеющих изменяющиеся характеристики пропускной способности и значений индикаторов в зависимости от режима работы.

Схема обогатительной фабрики ГОК.

Входные данные поступают на разных позициях и соответствуют историческим или прогнозируемым временным рядам.

Далее приведены результаты моделирования по разным обстоятельствам.

Результаты последовательно соответствуют этапам (красный номер на графиках):

Синий цвет — исходное поступление руды. Красный цвет — итоговая выработка.

Поступление руды постоянно, но с периодическим уменьшением объема.

Перерывы в работе дробильно-перегрузочного узла при постоянной подаче руды.

Что делает язык — соединяет определенные компоненты, в результате чего появляется некоторый смысл.

В модели обогатительной фабрики данные и выполняемые действия в узлах берутся из
соответствующих цифровых активов. Можно брать различные данные и реализовывать допустимые действия. Результат (смысл) формируемой конструкции — объем получаемой продукции (временной ряд, визуализованный в графиках).

14. Символическая парадигма цифровой трансформации.

После этапа внедрения новых информационных технологий большинство компаний накопили большие данные о своей деятельности и имеют все необходимое для существенного улучшения собственного бизнеса. Понятие BigData не фикция: количество данных в компаниях огромно и на хранение данных тратятся значительные деньги. Проблема в том, что не совсем понятно, каким образом использовать BigData: с чего начать, какие данные интересны, а что является «мусором».

Барьер вхождения в новый статус связан с процедурой определения того, для каких задач какие данные интересны, а какие нет. Важно понимать способ решения технических вопросов: как получить необходимые данные (middlware), где и в какой форме хранить (скорость доступа) и как с ними работать (преобразование структур данных и операции).

Этап цифровой трансформации совпал с быстрым развитием символической парадигмы. По-сути маркетинговое понятие «цифровая трансформация» адекватно отражает связанные с ним инновации, если под «цифровым» понимать использование абстрактных символических структур (а чем иным является цифра?), а под «трансформацией» — алгебраизованные операции (действия) не выводящие из исходного пространства смыслов, когда все говорят об одном и том же.

Чтобы работа по цифровой трансформации не свелась к непрерывному циклу проб и ошибок,
необходимо научиться формулировать бизнес-намерения и максимально полно оценивать их реализуемость и результативность.

Бизнес-намерения — абстракция: надо ясно описать то, что не существует. Оценка намерения — сложная вычислительная процедура на реальных активах и в предполагаемых обстоятельствах, которая должна быть понятна и исполнима.

Символическая парадигма позволяет описать, какой результат должно достичь, и найти варианты, на основании применения каких правил этот результат может быть достигнут. Лучшая особенность символической парадигмы заключается в том, что можно последовательно создавать все более общие абстракции на разных логических уровнях и полагать, что они могут быть объединены в единое целое.

Разница между аналитикой и использованием символической парадигмы существенна. Аналитика показывает, что все сложно и все со всем связано, а символическая парадигма позволяет делать выводы, позволяющие действовать обоснованно и решительно. При символической парадигме цифровая трансформация бизнеса, связанная с преобразованием того, что у вас есть в то, что вам нужно может реализовываться на постоянной основе.

В практическом плане можно считать, что инструментальная база символической парадигмы — это то, что представляет собой современный Wolfram Language целиком.

15. Производственно-коммерческие ограничения.

В компании производственно-коммерческие ограничения (ПКО) существуют в большом количестве, в разных формах и на разных логических уровнях. Они бывают качественные, количественные, логические и др. Для общности в ПКО можно добавить событийные условия, образующие контекст ведения бизнеса (рынки, курсы, темпы роста, и др.).

Символическая парадигма позволяет переписать ПКО в виде символических выражений (символические операции над символическими объектами) вне зависимости от природы условий. Символические выражения можно свести к системе базисов, которые связывают символические объекты после тождественных преобразований.

Далее систему базисов можно отобразить на n-мерный куб нужной размерности. Такой куб включает исчерпывающие комбинаторные сочетания оцениваемых объектов. Надо отличать OLAP-куб, являющийся декартовым произведением фактических значений, и n-мерный куб из вершин символических объектов.

На основе системы базисов получится не единственный n-мерный куб. По существу, все получаемые кубы отражают разные, но равноправные конструкции внутренней структуры бизнеса, сведенного к выделенным ПКО.

В итоге можно получить пути, связывающие любые объекты ПКО, которые соответствуют реальным связям объектов в процессе ведения бизнеса (а не только демонстрацию того, что все сложно). Если путь включает в себя k-мерные грани, то это говорит о возможности и необходимости оптимизации по совокупности включенных в грань объектов. Если путь идет только по ребрам, то достаточно принимать только локальные рациональные решения.

Непосредственная связь объектов позволяет корректно формировать цифровые активы и цифровые двойники, а также языковые конструкции SSDL. Кроме того, появляются реальные критерии оценки полезности собираемых и хранимых в компании данных.

Источник