Что такое операционная модель

СОДЕРЖАНИЕ

Определение

Есть разные способы определения элементов, составляющих операционную модель.

Операционная модель также может использоваться в качестве инструмента, когда организация сталкивается с проблемами производительности. Модель может помочь с диагностикой (что вызывает проблемы с производительностью) и с решением (что нужно изменить, чтобы исправить проблемы).

Часто требуются дополнительные карты и схемы. Например, операционная модель обычно включает план ИТ, карты местоположений, матрицу поставщиков, модели людей, сетки решений и другие элементы, такие как оценочная карта для оценки производительности. Конкретный набор создаваемых документов будет зависеть от того, для чего используется операционная модель. Нет общепринятого набора диаграмм или, по крайней мере, еще нет согласия относительно того, какие диаграммы составляют операционную модель.

История

Истоки корпоративной стратегии

Термин «операционная модель» использовался в корпоративной стратегии для обозначения того, что Линч и др. В корпоративной стратегии описывают как «отношения между бизнесами в портфеле корпорации и процесс, посредством которого будут определяться инвестиции между ними».

Номенклатура развивалась, но категории выжили:

Некоторые последствия выбора:

Составная часть	Интегрированный	Связанные с союзниками	Союзные-несвязанные	Держа
Бизнес стратегия	Один	Многие	Многие	Многие
Клиенты	Одно и тоже	Общий	Некоторые поделились	Многие
Корпоративная роль	Распределение ресурсов	Определить протоколы	Определить протоколы	Финансовые сводки и анализ
Человеческий капитал	Общий	Некоторые поделились	Некоторые поделились	Независимый
IT системы	Общий	Общий	Мало, взаимосвязано	Разные
Разрешающие процессы	Централизованный	Централизованный	Некоторые централизованные	Децентрализованный

Ориентация на обслуживание Операционные модели

Операционные модели стали популярными среди обслуживающих организаций, стремящихся улучшить процессы для повышения ценности клиентов и / или бенефициаров. Одной из таких операционных моделей является структура навыков операционной модели обслуживания (SOMS).

SOMS был создан Центром управления услугами в Школе бизнеса и экономики Университета Лафборо в ответ на запросы тренеров и инструкторов в сфере услуг; и основан на академических исследованиях Центра управления услугами.

Бизнес / ИТ-диалог

Росс, Вейл и Робертсон обнаружили, что организация с операционной моделью сообщила о повышении операционной эффективности на 31%, удовлетворенности клиентов на 33% и преимуществе в разработке новых продуктов на 34%. В книге « Архитектура предприятия как стратегия» они описывают четыре операционных модели:

Операционные модели обеспечивают соответствующий уровень интеграции и стандартизации бизнес-процессов для выполнения обещаний организации перед заинтересованными сторонами.

Операционная модель информирует ИТ-руководителей о том, как следует разрабатывать и внедрять различные технические и бизнес-компоненты, чтобы использовать выбранную операционную модель:

Сетка технических / операционных моделей

Составная часть	Координация	Объединение	Диверсификация	Репликация
Данные клиентов
Данные продукта
Общие сервисы
Инфраструктурные технологии
Портальная технология
Технология промежуточного программного обеспечения
Операционные процессы
Процессы принятия решений
Системы приложений
Системные компоненты технологии

Модели координации и унификации больше выигрывают от консолидированных представлений о клиентах и ​​данных в масштабах всего предприятия, чем от моделей диверсификации и репликации.

Источник

Операционная модель бизнеса–2020: предвосхищая будущее

Бизнес в цифровом мире – это полное переосмысление традиционных подходов к работе с клиентами, создание уникального опыта, новый взгляд на партнерство и конкуренцию, и, безусловно, новые модели бизнес-стратегий, которыйе найдут свое воплощение в ежедневной деятельности компаний и банков – в операционной модели.

К концу второй декады XXI века мир стоит на пороге масштабных преобразований. Это происходит под влиянием новых цифровых технологий: происходят многомерные изменения как на глобальном уровне, так и на уровне стран, индустрий, корпораций и самих людей. Организации меняются как внешне, так и внутренне.

Внешняя трансформация подразумевает новую концепцию по работе с клиентами, партнерами и контрагентами. Уже сейчас недостаточно отвечать ожиданиям клиента. Ожидания клиента нужно уметь предвосхищать, а их требования с каждым днем растут. Многочисленные опросы топ-менеджеров банков по всему миру показывают, что срок вывода продукта или услуги на рынок ( t ime-to-market) – дни, а не месяцы или годы, как раньше, – стал одной из самых важных задач.

Новая концепция не заработает на существующих управленческих и операционных моделях. Для работы в цифровом мире организации должны перестроить себя изнутри.

Однако развитие цифровых технологий приносит нам новые возможности и инструменты, которые помогут преодолеть построенные человеком искусственные барьеры традиционных моделей ведения бизнеса и позволят вывести его на следующий уровень.

Прорывные технологии открывают нам новые возможности:

Как новые технологии могут изменить традиционные операционные модели банков и компаний?

Уже сейчас в России технология RPA повсеместно делает первые шаги, запускаются пилотные проекты, клиенты пробуют новую технологию в действии. В США и Европе, где RPA внедряют на протяжении нескольких лет, компании достигли впечатляющих результатов. К примеру, одна из страховых компаний США, которая четыре года назад начала перевод своих рутинных операций на программных роботов, в несколько раз сократила число сотрудников операционного бэк-офиса. Компания больше не арендует огромные офисные помещения в центре города, ее сотрудники работают удаленно и вместо рутинных однообразных операций сосредоточены на работе с клиентами.

Вслед за роботизацией рутинных операций придет интеллектуальная автоматизация. Программные роботы будут работать в паре с искусственным интеллектом. Под AI подразумеваются технологии компьютерного зрения, распознавания речи и образов, обработка неструктурированного текста ( NLP ), семантический анализ, машинное обучение ( ML /DL). Если программные роботы заменят человека при выполнении простых операций, то в паре с AI они уже будут принимать решения и выполнять сложные операции. Это будет не только ежедневное выполнение рутинных действий, но и принятие решений, а также оперативное обнаружение и быстрое устранение инцидентов. Накапливая статистику и самообучаясь, роботы со временем смогут принимать решения даже в случае самых сложных проблем, перебирая миллионы возможных вариантов для выбора оптимального сценария.

Уже сейчас подобные технологии имеют успешный опыт внедрения. Например, программных роботов использовали для проверки заемщиков коммерческого банка на различных этапах как при первичном обращении, так и на последующих этапах обслуживания. Еще один пример: робот постоянно отслеживает кредитные заявки в автоматизированной системе банка и на определенной стадии обработки заявки самостоятельно выполняет запросы и первичный анализ информации по заемщику – собирает данные и проверяет его кредитную историю: штрафы, налоги, судебные дела, социальные сети и др. Робот анализирует около 30 внешних источников данных и обрабатывает заявки по определенному вариативному алгоритму, включая обработку сложных исключений, самостоятельно готовит проект решения и направляет его клиентскому менеджеру. При этом он распознает, анализирует и классифицирует множество отсканированных документов, информацию, которая часто бывает недостаточно структурирована и тяжело поддается обработке традиционными средствами оптического распознавания.

Сбор статистики о состоянии внутренних процессов компании или банка необходим для внедрения интеллектуальной автоматизации. Подобная статистика будет собираться с помощью мобильных датчиков и аккумулироваться в корпоративном хранилище данных. Собранная статистика далее будет структурироваться и анализироваться системами Business Intelligence ( BI )и использоваться программными роботами для выполнения все более сложных операций.

Для стратегического бизнес-планирования и анализа различных концепций уже применяют технологии имитационного моделирования ( Simulation Modelling ) – это компьютерная программа, позволяющая очень быстро и точно построить модель любого сложного объекта в реальной среде. Например, при моделировании сети операционных касс и банкоматов банка имитационная модель решает комплексную задачу: определение графика и достаточного объема пополнение терминалов, а также оптимизация пути следования инкассаторов, пополняющих терминалы. На входе модели задается карта терминалов, далее для каждого терминала задается текущий остаток и интенсивность использования. На выходе – формируется расписание (очередность и график) пополнения терминалов и суммы.

В мире разработано множество программ для компьютерного моделирования. Подобные технологии уже активно применяются в США, Европе, Китае, Японии и Корее. В России имитационное моделирование пока еще не получило широкого применения, однако, намечается перелом и этой тенденции.

Новые технологии VS традиционные операционные модели

Культура бизнеса и управление. Чтобы успевать за постоянно растущими требованиями заказчиков, банкам и компаниям придется менять бизнес-культуру и структуры управления. В противном случае они безнадежно отстанут от конкурентов – новых игроков на финансовом рынке – технологических компаний. Вызов современного мира – это переориентация с распределения ресурсов на создание ценностей. Произойдет трансформация жестких вертикальных структур в более гибкие. Будут внедрены принципы горизонтальной бизнес-культуры, коллаборативности, гибких подходов к созданию ценностей. Штат компании в основном составят опытные, квалифицированные специалисты, роль которых сведется к творчеству, развитию бизнеса и тонкой настройке текущего операционного производства. Всю черную работу – рутинные операции – будут выполнять программные роботы.

Управление операционной эффективностью. Для сокращения операционных издержек банки и корпорации часто переводят выполнение операционных процессов в общие центры обслуживания (ОЦО или Shared Service Centers ), которые создают в регионах с более низкими издержками или во внешних сервисных (аутсорсинговых) компаниях ( BPO – Business Process Outsourcing ).
Роботизация повысит качество, сократит издержки ОЦО и внешним сервисным организациям. Сегодня создание собственного общего центра обслуживания может себе позволить достаточно крупный банк или компания. Однако для крупных и средних банков и компаний, не обладающих собственным ОЦО, вырастет влияние внешнего аутсорсинга операционных процессов. Профессиональные BPO с новыми технологиями получат возможности, которые позволят им делать лучшие предложения своим заказчикам. Скоро значительная часть операционных процессов банков и компаний будет передана на внешний аутсорсинг.

Инфраструктура и ИТ. Благодаря повсеместному внедрению программных роботов отпадет потребность в огромных офисных помещениях, где сотрудники сотнями и тысячами выполняют одни и те же рутинные задачи. Люди перейдут из огромных офисов на удаленную работу и в мобильные коворкинги. Развитие облачных технологий приведет к тому, что значительная часть вычислительных мощностей корпораций мигрирует из собственных дата-центров в облачные сервисы. В ближайшем будущем поставщики облачных решений дополнят свои сервисы средствами управления и контроля, размещаемыми локально (on-premise), что позволит корпорациям перевести в облако даже самые критичные для бизнеса вычисления. Регулируемые отрасли начнут массовую миграцию в облако. При этом программные роботы полностью не смогут заменить традиционные системы, они продолжат развиваться. Новые бизнес-приложения будут создаваться при помощи микросервисов.

Люди. Людям придется переучиваться, их работа станет более творческой, освободится время для общения с клиентами, они смогут сосредоточиться на управлении изменениями, совершенствуя работающую систему. Повсеместное применение RPA существенно изменит роль традиционных системных администраторов. Вместо рутинного мониторинга, установки обновлений, предоставления доступа к вычислительным ресурсам и обработки инцидентов, их усилия будут сосредоточены на тонкой настройке ИТ-архитектуры и решении наиболее сложных вопросов, таких, как задачи взаимодействия с бизнесом, оптимизация и развитие, внедрение технологий следующего поколения.

Как будет выглядеть рабочий день человека в новом роботизированном офисе? Каким он будет?

Вряд ли это будут прежние многоэтажные офисы. Место людей займут человекоподобные роботы, «перекладывающие бумажки» так же, как это делали их предшественники. Скорее всего, большинство сотрудников перейдут на удаленную работу из дома или мобильного рабочего офиса. Да, рабочие места, оборудованные всем необходимым с доступом ко всем требуемым сервисам, станут мобильными. Если неудобно работать из дома, сотрудник сможет забронировать ближайший коворкинг или переговорную для деловой встречи, как мы сейчас бронируем автомобиль в каршеринговом сервисе. Не надо ехать через весь город – вы находите ближайший офис, максимально удобно расположенный для вас и вашего клиента или партнера, и бронируете переговорную. Это не фантастика, для некоторых людей это будущее уже наступило, и оно идет к вам.

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