Несколько недель назад, во время одного из наших регулярных совещаний, директор одного из предприятий очень эмоционально рассказывал о том, как его компания провела первый этап цифровой информации и уже находится на пути ко второму.
Поздравив его, я сразу захотел узнать, какие проблемы бизнеса при этом решались. Это его озадачило, и он ответил: «Я не знаю».
Будучи не последним человеком в этой области, я сталкиваюсь с такими ситуациями гораздо чаще, чем вы могли бы подумать. Компании фармацевтической промышленности уже знают, что информационная трансформация — это путь вперед. Они инвестируют в новейшие аппаратные и программные решения, однако не всегда учитывают отдельные проблемы, на решение которых должна быть направлена трансформация.
Вокруг технологий поднято столько шумихи, особенно в отношении Промышленности 4.0, и многое из того, что мы сегодня наблюдаем, вызвано именно ею. Но я слышал разговоры даже о Промышленной революции 5.0, и даже 6.0... Есть ли всему этому предел?
Инвестирование в технологии — это лишь малая часть всей работы. Компаниям следует применять комплексный подход, анализируя каждый аспект своей деятельности, а уже затем изучать доступные им решения, чтобы выбрать те из них, которые наилучшим образом подходят для каждой конкретной задачи.
Нет никакого смысла покупать Феррари, если вы не умеете водить машину. Конечно, она хорошо смотрится на площадке перед вашим домом, но основные ее преимущества вам недоступны. И может быть именно их вам и не хватает.
Мы чаще всего наблюдаем, особенно в области программного обеспечения, как наши заказчики из фармацевтической отрасли ищут конкретные решения, которые позволят им персонализировать свою продукцию, снизить расходы и оптимизировать производство, и при этом получить возможность быстрее выпускать новую продукцию на рынок.
Однако в фармацевтической промышленности есть свои дополнительные нюансы, особенно когда речь идет о нормативах и требованиях законодательства. Эти нюансы означают, что большое количество работы приходится на обработку данных и интеграцию, и не только с точки зрения сбора нужной информации, но и с точки зрения выбора правильных данных и использования их в качестве основы для принятия решений. Главный вопрос, который возникает в этом случае: можно ли доверять своим данным и отчетам, которые на них основаны?
Точечные решения могут давать больший эффект, чем крупномасштабные проекты, но только при правильном их внедрении.
Заказчики говорят нам, что хотят получать больше данных из своей цепочки поставок, а затем превращать эти данные в пригодную для использования информацию. Когда мы обсуждаем эту задачу, чаще всего они сразу просят показать пример использования.
Но как можно привести пример использования того, в чем не разбираешься? Они говорят: «Мы хотим выпускать продукцию на рынок быстрее» или «Мы хотим быстрее получать одобрение FDA для наших установок и продукции». Но для решения каждой из этих задач требуется обрабатывать неимоверное количество данных. Мы же рекомендуем им не сосредотачиваться на единственном варианте использования, а подумать о других задачах, которые можно решить с помощью этих данных.
Чем больше вы работаете с данными, тем больше тенденций и корреляций вы способны выявить. Вы можете даже начать делать прогнозы, используя аналитические данные, и с их помощью выявлять области, требующие увеличения скорости и эффективности.
Однако все последствия этой работы учесть невозможно. Такой скачок в объемах данных приводит к созданию новых должностей. Я повидал много «инженеров по развитию» и «информационных экспертов», чья роль состояла в том, чтобы внедрять алгоритмы для выявления корреляций и взаимосвязей.
Но они смогут работать эффективно только в том случае, если будут видеть общую картину и смогут рассмотреть ее со всех сторон. В противном случае они так и останутся изолированными «ответственными лицами», разрабатывающими план, нацеленный на устранение тех самых проблем, которые они только что создали.
Очевидно, что существует множество алгоритмов, с помощью которых можно найти решение в конкретных ситуациях, однако алгоритмы не добавляют ничего на наглядном и понятийном уровне. Такой вид анализа и принятия решений является чисто человеческой задачей. Что плавно подводит нас к следующему вопросу: обладают ли ваши люди соответствующими навыками?
Организации должны управлять людьми и создавать для них условия для обучения и взаимодействия с этим новым кибернетическим интеллектом. Они должны спросить себя: «Что мне нужно знать, чтобы принимать разумные решения?» вместо того, чтобы спрашивать: «Что мне позволят узнать эти данные?»
Итак, я хотел бы дать такой совет. Не стоит внедрять технологии ради самих технологий. Создайте план... несколько планов и будьте готовы отказаться от некоторых из них.
Убедитесь, что первый этап трансформации проводится не просто «для галочки», а для решения определенной проблемы или создания основы для решения множества других проблем. Не позволяйте громким словам сбить себя с толку — оцените преимущества и спросите себя, какую пользу они могут вам принести.
Учитесь внедрять технологии, учитывая, что они меняются каждые 3-5 лет, но не забывайте, что нам, людям, может требоваться больше времени на адаптацию.
Продумывайте вопросы масштабирования, обновления и модернизации, а также простоты использования. И уже после решения этих основных вопросов ваша цифровая трансформация приведет к тому качественному скачку, к которому вы стремитесь.
Автор: Michel Huy, Director, Information Solutions, EMEA, Rockwell Automation
