Продуктовый подход принято связывать с теми отраслями, которые обслуживают массовый рынок, однако он не менее актуален и для промышленных компаний. В чём особенности продуктового подхода в «тяжелых» отраслях, и каких результатов он позволяет добиться?
Долгое время продуктовый подход считался прерогативой сферы IT, а также быстро растущих отраслей, которые развиваются с опорой на digital: телеком, финансовые услуги и розница. Другие отрасли экономики воспринимались как более консервативные: в них поиск оптимальных бизнес-моделей, процессы внедрения изменений и автоматизации могли растягиваться на годы. Однако всё изменилось.
Динамика и непредсказуемость рынков заставляют промышленные компании присмотреться к инструментам продуктового подхода, которые уже стали главной опорой сервисных компаний по выводу на рынок новых продуктов и услуг. Во времена, когда правила игры постоянно меняются вместе со спросом, даже B2B и производство перестали быть тихой гаванью.
Чтобы обеспечить прибыль и снижение затрат, предприятиям в машиностроении, добыче, лёгкой промышленности, пищепроме и многих других областях нужно иметь инструменты, которые позволят им быстро перестраиваться и реагировать на изменения. Нужно быть более чуткими к рынку, при этом, выпуская новую продукцию, оставаться в рамках порой очень сложных требований регулирования и стандартизации, а также активно развивать внутренние проекты и инициативы, связанные со снижением затрат и повышением эффективности процессов производства.
Как продуктовый подход решает сложные задачи
Решением этого уравнения со множеством переменных становится использование продуктового подхода. Его центральная идея состоит в том, чтобы формировать свою стратегию и линейку продукции в точном соответствии с запросами рынка и учесть текущую ситуацию внутри компании для повышения общей эффективности предприятия. А для этого компании должны чётко понимать реальность, получая актуальные данные обо всех активах и процессах.
Техническую возможность реализации продуктового подхода обеспечивают современные решения на основе обработки данных (data-driven решения). Получая данные из промышленных систем (MES, PLM, систем интернета вещей), объединяя их с данными учётных систем, в том числе о финансовых показателях и продажах, предприятия получают актуальный срез востребованности рынком продукции и наличия ресурсов, чтобы его удовлетворять. Также компания получает данные по качеству работы внутренних процессов на всей цепочке производства, что помогает найти и устранить неэффективности самого процесса производства и снизить затраты. Анализируя эти данные, компании могут выстраивать более эффективную продуктовую стратегию, быстрее внедрять инновации, снижать издержки и избегать неприятных ситуаций вроде перепроизводства или производства неликвидных товаров.
Это глубокий процесс цифровой трансформации, который охватывает все больше промышленных отраслей и в конечном счёте делает лидерами тех, кто ставит на digital. Он приводит не только к тотальной цифровизации производства, но и созданию экосистем вокруг крупных брендов. В них могут входить дилеры, участники цепочек поставок и конечные потребители. Получая обратную связь от всех звеньев экосистемы, предприятия могут быстрее реагировать на запросы рынка, оптимизировать внутренние процессы и затраты и опережать конкурентов.
Как осуществляется переход
Внедрение продуктового подхода реализуется крупнейшими компаниями по всему миру и обычно включает в себя несколько этапов. Первый предполагает автоматизацию и накопление данных, на втором появляются пилотные направления и команды, которые пробуют сместить фокус внимания с проектных показателей на финансовую эффективность отдельных бизнес-юнитов компании. Затем, когда накапливается критический массив данных, происходит переход к data-driven подходу по всей компании. В итоге происходят сквозные организационные изменения в структуре компании, объединяющие кросс-функциональные команды с ориентиром на принятие решений на основе данных.
Чтобы извлечь пользу из данных, нужны достаточные компетенции специалистов, которые будут с ними работать, а также постепенное обучение сотрудников компании цифровым навыкам, внедрение культуры работы с данными. На международном рынке при внедрении продуктового подхода компании обычно выбирают один из двух путей. Это создание собственных внутренних команд обработки и доставки данных до всех уровней принятия решений, включая топ-менеджеров. Как, например, в ExxonMobil, где образована отдельная группа под названием Cloudthinking. Либо промышленные компании вступают в индустриальные партнёрства с IT-лидерами в области обработки данных, такими как Microsoft, Intel, IBM и другими.
Данные помогают нефтяным компаниям
Нефтегазовый сектор пережил за последние годы столько взлетов и падений, что кажется, у компаний отрасли уже должен выработаться иммунитет от такой частой перемены погоды. Однако на самом деле компаниям сектора, чья продукция десятилетиями была востребована, сегодня приходится нелегко на фоне неустойчивых цен и планов правительств ведущих стран по активному внедрению технологий альтернативной энергетики и реализации концепций ESG. Приходится радикально менять стратегии.
Одна из крупнейших data-driven инициатив в нефтегазе реализуется компанией Shell в партнерстве с Microsoft. Компании десятилетиями реализовывали вместе цифровые проекты и год назад запустили новый. В рамках данного этапа сотрудничества Shell будет использовать систему облачных вычислений MicrosoftAzure, которая поможет эффективнее анализировать данные компании. Конечных целей несколько: снижение затрат на производстве, принятие более качественных и менее рискованных решений на основе данных, повышение производительности труда за счет интеллектуальных систем мониторинга.
У Shell работает уже 47 различных приложений на основе данных и технологий искусственного интеллекта. Все они поддерживают бизнес компании. Например, долгие годы Shell готовила запуск месторождения Аппоматтокс в Мексиканском заливе, но скачки цен заставили ее очень аккуратно планировать затраты на бурение — как на один из наиболее затратных процессов при разработке скважин. Постоянно контролируя процесс бурения, получая данные в режиме реального времени, Shell избежала лишних затрат, разработав для этого более 2500 различных инициатив. В итоге она снизила затраты на проект на 40% (по данным nsenergybusiness.com) от запланированного уровня, что эквивалентно миллиардам долларов. Месторождение было запущено в 2019 году.
Data-driven в добыче
Mining также не остается в стороне от цифровизации: в добыче полезных ископаемых не меньше сложностей, чем у нефтяников. Чем больше удельный вес цифровых решений в добыче, тем эффективнее компания в конечном счете, и тем проще ей сглаживать негативные эффекты от сбоев в цепочках поставок, которые сейчас наблюдаются по всему миру.
В качестве примера можно привести австралийскую компанию RioTinto, которая заняла шестое место в мире по отраслевой выручке, заработав 43,17 млрд долл. в 2020 году. Она применяет систему автоматизации рудников, в которой использует инструменты трехмерной визуализации, а также автоматизированные системы бурения, автономные тягачи и даже железнодорожный транспорт. У компании есть интегрированный центр принятия решений в городе Перте, куда стекаются данные от всех месторождений и изо всех систем.
Решение на базе ИИ объединяет исторические данные за 5 лет и сведения из 20 различных ИТ-систем компании (по данным с официального сайта компании). Система «поглощает» более 6 млн единиц данных за 12 часов и способна за 60 секунд симулировать принятие 400 решений и оценить их эффект для компании. В итоге RioTinto выбирает именно те шаги, которые являются наиболее рациональными и выгодными для нее в каждый конкретный момент времени.
Среди российских компаний также появляются пионеры, которые в фундамент стратегии закладывают данные и продуктовый подход. Например, это «Газпром нефть» и «Северсталь». Продуктовый подход даёт возможность оптимизации бизнеса за счет того, что формируются кросс-команды между различными отделами, а майндсет сотрудников перестраивается с проектного подхода на бизнесовый. Количество инноваций растет, и в конечном счете это сказывается как на эффективности и производительности, так и закономерным образом на финансовых показателях компаний.
Текст: Михаил Карпов, CEO ProductStar
Спасибо!
Теперь редакторы в курсе.