Зачем бизнесу цифровизация: опыт НЛМК | Harvard Business Review Russia
Стратегия

Зачем бизнесу цифровизация: опыт НЛМК

Григорий Федоришин
Зачем бизнесу цифровизация: опыт НЛМК
Фото: Павел Маркелов

От редакции. По просьбе HBR Россия президент НЛМК Григорий Федоришин рассказал об опыте цифровизации металлургического бизнеса и объяснил, почему компаниям не стоит бездумно гнаться за технологиями.

Группу НЛМК я возглавил в 2018 году, но мое видение цифровизации компании осталось неизменным. Я отношусь к новым технологиям прагматично — как к инструменту достижения стратегических целей. Я никогда не рассматривал цифровизацию как самоцель и пытался понять, какой именно результат мы получим. Основной стратегический фокус НЛМК — операционная эффективность, устойчивое развитие и безопасность. Если цифровизация помогает в этом — отлично, если нет, значит, она лишь красивая игрушка, которая нам не нужна.

Реализовав стратегию НЛМК на период 2013—­­2017 гг., мы структурно увеличили финансовый результат более чем на $1 млрд в год. Из этого эффекта почти $700 млн мы получили благодаря повышению операционной эффективности производства и вспомогательных процессов. Наши сотрудники реализовали несколько тысяч проектов и инициатив. Соответственно, мы в какой-то степени исчерпали возможности базовых инструментов бережливого производства. Чтобы наращивать эффективность высокими темпами, нужно внедрять более сложные инструменты.

В ближайшие пять лет мы планируем увеличить отдачу от проектов, связанных с операционной эффективностью, еще на $500 млн в год. И рассматриваем цифровизацию как один из доступных инструментов с хорошим потенциалом для достижения цели. Внедрить новые технологии в производственную цепочку не так сложно, гораздо труднее интегрировать их в повседневную работу сотрудников. За последние два года мы попробовали разные варианты, совершили свои ошибки и поняли, что главное ­— не технологии, а люди.

СТАЛЬНОЙ ГИГАНТ

Группа НЛМК — международный производитель стали с вертикально-интегрированной моделью бизнеса. Флагманский актив — Новолипецкий металлургический комбинат. Компания состоит из шести дивизионов: «Плоский прокат РФ», «Руда», «Сортовой прокат РФ», «Толстый лист Европа», «Плоский прокат Европа» и «НЛМК США», которые составляют производственную цепочку от добычи сырья до выпуска металлопродукции с высокой добавленной стоимостью. Компания является крупнейшим производителем стали в России: в 2018 году она произвела 17,5 млн тонн стали, выручка составила $12 млрд, ­чистая прибыль — $2,2 млрд.

Первый цифровой опыт

НЛМК давно и активно использует информационные технологии, просто раньше никто не называл автоматизацию производства цифровизацией. Это как с человеком, который не догадывался, что всю жизнь говорил прозой. Автоматика и сложные системы управления стали частью металлургического производства несколько десятков лет назад. Новая волна сбора и использования данных началась относительно недавно — она вызвана внедрением инструментов бережливого производства, которые требуют применения статистических методов.

Компания генерирует огромное количество данных, только они связаны не с клиентами, как у банков или ритейла, а с различными физическими и химическими показателями процессов. Эту информацию можно обрабатывать и использовать ее для повышения эффективности производства и повышения качества конечного продукта. Поэтому два года назад в группе НЛМК появились специалисты по большим данным и математическому моделированию, мы создали центр цифровых компетенций и запустили несколько пилотных проектов.

Через некоторое время мы заметили, что часть проектов успешно завершаются, мы видим красивые отчеты, но потом эти начинания тихо «умирают». Мы стали анализировать причины и поняли, что производственные подразделения часто не понимают, зачем им нужны эти новации. А если понимают цель, то не всегда верят в реальную пользу, зато четко видят риски. Например, у мастера появился электронный советчик, который рекомендует оптимальный выбор в той или иной ситуации, например, в какой пропорции смешать сырье. Однако ответственность за результат несет мастер, а не «советчик». Цена ошибки в реальном производстве высока, как можно довериться математической модели? Еще сложнее принять такой совет, когда ты не понимаешь, по какому принципу работает «черный ящик» алгоритма, какие закономерности учитывает. В результате мастер говорит: «Отлично, спасибо!» — и продолжает работать так, как считает нужным.

То есть некоторые наши эксперименты оказались не связаны с потребностями бизнеса и жили отдельной жизнью. Мы думали в первую очередь о технических инструментах (больших данных, датчиках, искусственном интеллекте и т. п.), а не о реальных потребностях производства. Очевидно, нужно было действовать по-другому.

Мы кардинально пересмотрели прежний подход и стали создавать смешанные, или, как мы их называем, «продуктовые» команды, в которые включили производственников, технологов, специалистов по ИТ и работе с данными. При этом руководили ими именно люди с операционным опытом -– начальники производственных участков или опытные мастера.

Работа команд началась с того, что производственников попросили обозначить свои проблемы и пожелания — у кого что «болит», кому что нужно для собственных планов. В НЛМК у всех сотрудников есть цели, которые связаны с нашей стратегией. Например, мы понимаем, как через пять лет должен работать конкретный прокатный стан, каким должно быть качество выпускаемой продукции, расход сырья, время простоев и т. д., чтобы стратегия в этой части была выполнена. И каждая бригада, которая работает с конкретным агрегатом, знает, каких результатов она должна добиться. Конечно, достичь этих целевых показателей непросто, иначе все компании были бы одинаково эффективными и прибыльными. Поэтому производственный персонал с готовностью откликается, если ему предлагают помощь в решении конкретных задач.

Команды обсуждают, в каких проблемных или высокопотенциальных направлениях могут помочь цифровые инструменты, формулируют гипотезы, как это можно сделать. Сейчас у нас десять таких команд на разных площадках, они объединяют более 100 человек. Специалисты разных подразделений вместе работают над математическими моделями и прототипами и тут же на производстве их тестируют. Здесь важны вовлеченность и скорость. Когда презентуются результаты проектов, это делают сами начальники цехов — они рассказывают, как инструмент помогает им повышать операционную эффективность.

В итоге производственные подразделения приняли идею, что совместная работа направлена на решение их задач, увидели потенциал в цифровых технологиях. Мы также дали людям возможность ошибаться. Не все проекты принесли отдачу, но общий технический и финансовый эффект, безусловно, положительный.

Завод на ладони

советуем прочитать
Войдите на сайт, чтобы читать полную версию статьи
советуем прочитать
Как использовать «мудрость толпы»
Брэд Девис,  Джулия Минсон
Хотите победить или не проиграть?
Хайди Грант,  Хиггинс Тори