Одной их основных мыслей недавно опубликованного нами материала (см. http://www. iemag. ru/interview/detail. php? ID=28643&lang=ru) в очередной раз стало отсутствие понимания между заказчиком и поставщиком ИТ-решений. На сей раз обсуждение стоилось в контексте автоматизации промышленного производства, а более конкретно разговор шел о теории ограничений Голдрата. Якобы ее использование является одним из характерных примеров, позволяющих вполне доказательно говорить о том, что в плане освоения современных концепция автоматизации управления производством некоторые заказчики уже заметно оторвались от поставщиков решений и пока часто не склонны даже видеть в них адекватных собеседников для профессионального обсуждения проблемы.
Вообще же представляется, теория ограничений является хорошим примером того, как вместе с методологиями смещаются акценты в автоматизации. В данном случае (несколько упрощая ситуацию) речь идет о том, производственная автоматизация все в меньшей степени начинает ассоциироваться с неким большим арифметическим калькулятором, абсолютно точно, по определенной формуле и имеющимся исходным данным рассчитывающим нужные параметры. И соответсвенно все больший акцент ставится на задачах оптимизации.
Характерной чертой оптимизационных задач в свою очередь является то, что их решение, как правило, не связано с вычислением определенных параметров. В таком виде оно мало кому нужно. Соответственно сценарии решения в данном случае скорее предлагают пользователю набор «хороших» решений, в зависимости от выбора совокупности приоритетов конкретными менеджерами. И это работает в форме повторяющихся итераций. Соответственно оптимизационная техника в большей степени напоминает не большой калькулятор, а средство взаимодействия «человек — машина» (а если точней «коллектив людей — машина»). Если переходить к практике, представляется, что содержательных причин подобного смещения акцентов по крайней мере два. Во-первых, интенсивность производственной деятельности все-таки подходит к той черте, когда ограниченность производственных ресурсов становится важным параметром. А это напрямую требует техники оптимизации со всеми перечисленными особенностями. Особенность применения этой техники именно в контексте проблем производства, пожалуй, состоит в том, что внедрение оптимизационных схем управления здесь сопряжено с глубокими методическими подходами. К ним реально прийти, только если глубоко ознакомится и «пропустить через себя» и теорию ограничений Голдрата, и небезызвестные Lean и Kanban, и SixSigma, и методику Advanced Planning & Scheduling. В этом смысле ситуация здесь совсем не такая, как складывается, скажем, в такой «свободно используемой» области как Business Intelligence. Здесь оптимизация с успехом использовалась уже давно. Может быть именно потому что бизнеса-аналитика никогда не с связана с необходимостью загонять пользователя в прокрустово ложе тех или иных методик. Во-вторых (не хочется говорить штампами, но приходится), встает пресловутая проблема Больших данных. В данном случае из несколько пространной идеологии использования Больших данных оказывается наиболее интересно то, что сколь угодно насыщенный поток электронных данных, который часто сопровождает производственные процессы на уровне АСУТП, оказывается потенциально пригоден для целей производственного управления в целом.
В отношении пожеланий к работе поставщиков в упомянутой статье в частности говорится о том, что очень большую роль в их деятельности может сыграть отраслевая экспертиза. Что это может означать в современной ситуации и конкретно для автоматизации производства?
Первое, о чем было уже сказано, это подтягивание собственных знаний вполне определенных производственных методик до уровня заказчика, без чего перспективы внедрений собственных систем оказываются неопределенными. Второе, это перевод разговоров про Большие данные и мобильность из абстрактной плоскости в отраслевую, что, думается, способно заметно приблизить эпоху перспективных методик управления производством в целом.
В свое время в нашем журнале были опубликованы две статьи об автоматизации одного предприятия — Тихвинского вагоностроительного завода (ТВСЗ) (см. http://www. iemag. ru/analitics/detail. php? ID=28093 и http://www.iemag.ru/interview/detail.php?ID=24980). Первая целиком посвящена идеям управления и автоматизации на уровне производственной деятельности в целом, вторая в значительной мере касается современных технологий сбора первичных данных цехового уровня (то есть Больших данных на производстве) при помощи мобильных устройств. При этом можно догадаться, что оба направления формально развиваются независимо и силами совершенно разных команд. В неформальном же плане, наоборот, такие вещи можно было бы считать вполне содержательно связанными.
Точка зрения автора может не совпадать с позицией редакции.
