Большие данные, цифровизация и машинное обучение для собственников и топ-менеджеров, Или как зарабатывать больше с помощью информации
Шрифт:
Подобное отношение к своим работникам можно назвать жестоким. Но если их несколько сотен тысяч, то автоматизация любого процесса приводит к заметной материальной выгоде. Особенно если необходимо нанять сотрудников на сезонную работу и при этом сохранить высокое качество услуг. Достаточно лишь собрать все возможные показатели и определить наименее эффективных работников. Так и поступили в Amazon в отношении доставки товаров клиентам во время пандемии COVID-19. Компания не справлялась с потоком заказов, которые требовалось доставить до двери, поэтому начала активно нанимать новых сотрудников. Для этого было создано
• Время, затраченное на доставку.
• Уложился ли курьер в обещанное временное окно доставки.
• Сфотографировал ли посылку у двери клиента.
• Смог ли замаскировать посылку у двери, как просил клиент, чтобы ее не украли.
• И еще много-много различной информации…
Приложение было скачано более 4 миллионов раз. Через него собирались большие данные по десяткам различных параметров, по которым ежедневно выносились вердикты при увольнении курьеров. Сокращенным просто блокировали доступ в приложение и не выдавали новые заказы на доставку.
С одной стороны, это жестокий способ увольнения сотрудников из компании. С другой, когда на предприятии работает 4 миллиона человек, то это наиболее эффективный метод работы всего административного аппарата. При этом даже не нужно задействовать сотрудников отдела кадров ни для найма, ни для увольнения. А все управление подразделением доставки состоит из нескольких программистов, специалистов по данным и менеджера.
Техническое отделение
Техническое отделение – это производственный цех на предприятии. Тут осуществляется вся работа.
Если компания предоставляет услуги или продукты, которые нельзя потрогать руками, к примеру, программное обеспечение, то весь рабочий процесс проходит в информационных системах, где без особых затрат можно создать систему учета выработок сотрудников. Но если предприятие выпускает материальные продукты, которые можно подержать в руках, то первое, чем должны озадачиться управленцы, это создание серийных номеров для выпускаемых единиц товара.
Маркировка каждой детали нужна на случай гарантийного обслуживания и для улучшения качества как отдельных деталей, так и составных продуктов. Деталям необходимо не только присваивать серийные номера, но и заносить дополнительные сведения в информационную базу предприятия, чтобы по каждому серийному номеру можно было восстановить любую информацию:
• Дату и время производства.
• Место производства, если цехов несколько.
• Серийный номер станка, на котором была изготовлена деталь.
• Серийный номер конечного изделия, в который вошла деталь.
• Сотрудника, изготовившего деталь.
• Температуру и влажность в цехе и на улице во время изготовления.
• Напряжение в электрической сети, давление воздуха в системе пневматического инструмента.
• Потребление сотрудником перловой каши столовой цеха в день производства…
Это выглядит как несколько безумный сбор информации обо всем, даже с посягательством на частную жизнь сотрудника. Но взгляните на это с точки зрения доходов компании. Допустим, клиент прислал бракованную деталь на замену. По ее номеру можно определить всю историю продукта и обстоятельства его изготовления. То есть, благодаря собранным в процессе производства данным, по одной гайке можно сказать, с какого автомобиля она была снята. Можно даже отказать клиенту в гарантийном ремонте, потому что гайка не от его купленного автомобиля.
С другой стороны, можно оптимизировать производство и сократить издержки, предсказав заранее, какие именно детали будут бракованными. Для этого необходимо использовать все собранные данные по бракованной детали (не ограничиваясь списком выше) для машинного обучения. В процессе тренировки модели нужно указать, что при такой комбинации значений параметров появляется бракованная деталь. А когда машина обучится, предприятие получит систему предсказаний брака, которая с точностью, близкой к 100 %, будет определять бракованное изделие и не допускать его до продажи. Но для этого надо собирать все возможные большие данные.
Посмотрите на последний пункт в списке (про перловую кашу). Даже в нем есть логика. Допустим, сотрудник пришел в цех после обеда, на котором полакомился перловой кашей. А у него непереносимость глютена [8] , о которой он даже не подозревает. В итоге, из-за аллергена следующую половину дня его когнитивные способности будут снижены. Он станет медленным, невнимательным, забывчивым. Его мышцы будут слабее, чем обычно. Пострадает мелкая моторика рук. Это может привести к браку, к финансовым потерям компании. Определить же степень влияния рациона сотрудника на вероятность брака может только машина. И сделает это она настолько точно, что собственник и топ-менеджер моментально заменят перловку на пюрешку в столовой. Потому что компании невыгодно терять деньги и репутацию из-за брака как результата собственного гастрономического творчества.
8
Lerner A. A.-O., Benzvi C. “Let Food Be Thy Medicine”: Gluten and Potential Role in Neurodegeneration. Cells. 2021;10:756. doi: 10.3390/cells10040756. .
Остается еще вопрос этики: как собрать все необходимые данные о производстве и сотрудниках так, чтобы они этого не замечали, чтобы им было безразлично, ведется ли учет каждого их движения или нет. Единственный способ осуществить это – сделать процесс полностью автоматическим, чтобы сотрудник не заносил данные в компьютер вручную и даже не писал цифры серийного номера на детали. Все это должна делать машина, и неважно, каким именно способом: выбивать цифры или выжигать лазером QR-код. Главное, чтобы все происходило автоматически.
Отделение квалификации и качества
Отделение квалификации и качества проверяет качество услуг и товаров, производимых компанией. Если оно низкое, то принимаются необходимые меры, к примеру, персонал отправляют на повышение квалификации. Указанное отделение непрерывно получает отзывы клиентов, собирает информацию об их впечатлениях от продукта или услуги. Затем на основе этих данных товары улучшаются, поступают на рынок и PDCA цикл Деминга (планирование-действие-проверка-корректировка) повторяется вновь.