TGViewer
Channel Public Channel
Артём Мочалов - PRO ПРОИЗВОДСТВО

Артём Мочалов - PRO ПРОИЗВОДСТВО

@prolean

Эффективное производство!

☑️Эксперт в повышение операционной эффективности
☑️Интегратор IT решений на базе ИИ в промышленные компании

Клиенты: KDV,Мираторг,Газпром,Аграрная Группа.

Результаты:
https://www.LeanAcademy.ru
Subscribers
498
Photos
197
Videos
160
Links
55
Recent Posts 16 shown
Post #598 373
ИИ

Начал замечать, что в последнее время всё больше моего внимания уходит в проекты, связанные с ИИ.

Наверное, это связано с внутренними ориентирами. Кажется, что традиционные подходы к повышению производительности труда уже хорошо известны и понятны многим, а ИИ — это новая территория, где сегодня можно искать настоящие прорывы.

Но потом ловлю себя на мысли, что традиционные инструменты кажутся мне очевидными только потому, что последние 14 лет я практически непрерывно ими занимаюсь. Поэтому обязательно верну в канал посты и про классические методы оптимизации процессов — есть несколько интересных тем, которыми хочу поделиться.

Но пока снова про ИИ. Про него сейчас действительно сложно молчать.

Посмотрите, что происходит вокруг:
• Китайские исследователи запускают решения для памяти квантовых компьютеров, которые могут принципиально изменить вычислительные возможности будущих систем.
• В России разрабатывают специализированные процессоры для задач искусственного интеллекта.
• По всему миру активно обсуждаются мини-атомные станции как источник энергии для дата-центров нового поколения.

Аппетиты ИИ растут настолько быстро, что вопрос вычислительных мощностей уже становится вопросом энергетики.
И это только вершина айсберга.

Проведя 14 лет в операционной эффективности, я хорошо понимаю, как повышать производительность производства с помощью «кожаных биодронов» — то есть нас с вами. И, честно говоря, уже вижу, как многие процессы поиска потерь, анализа данных, принятия решений и повышения эффективности можно постепенно передавать ИИ.

Пока этому мешают вполне понятные ограничения:
— бюджеты;
— страх изменений;
— недоверие к технологиям;
— нехватка вычислительных мощностей;
— отсутствие сформированного запроса со стороны бизнеса.

Но перемены точно приближаются.

И моя задача — быть к ним готовым.

Вас призываю делать то же самое.
Telegram Раньше всех. Ну почти. ❗️Китайские ученые создали первую в мире сверхбыструю память для квантовых компьютеров, что открывает путь к обработке сверхбольших данных, в том числе для разработки лекарств или выявления мошеннических финансовых операций Как сообщает газета South China…
  • 🔥 6
Post #597 295
С юмором у них там маркетологи! Но, видимо, это ёмкое описание бизнес-атмосферы в стране)
  • 🤣 14
Post #596 359
ИИ не плачет от сложных задач. Он плачет от ваших данных

На днях был на сессии по ИИ в пищевых компаниях. Сидел, слушал, и в какой-то момент поймал себя на мысли: проблемы у всех одинаковые.

Хорошая новость: ИИ распробовали.
Это уже не «давайте попробуем, вдруг хайп». Компании реально получают эффект и чувствуют его на процессах — прогнозирование спроса, контроль качества, оптимизация производства, работа с документами. Скепсиса «а зачем нам это» стало заметно меньше.

Плохая новость: многие компании застряли в «пилоте».
Вот тут начинается интересное. Пилотов — достаточно. А переход от пилота к нормальному масштабированию — у единиц. И тому, конечно, есть объяснение. Основные причины три: данные, финансы и серверные мощности.

Якорь №1 — данные. Самый коварный. О нём подробно ниже.

Якорь №2 — финансы. Пилот стоит относительно недорого — это эксперимент на ограниченном куске. А масштабирование — это уже другой бюджет: на всю инфраструктуру, интеграции, людей и поддержку. И часто оказывается, что денег заложили на «попробовать», а не на «жить с этим постоянно».

Якорь №3 — серверные мощности. Развернуть модель в проде — это вам не ноутбук дата-сайентиста. Нужны мощности, чтобы модель работала стабильно и быстро на реальных объёмах. И вот здесь компания внезапно упирается в железо, облако, их стоимость — и в безопасность данных. Куда складывать чувствительную информацию, как её защитить и не отдать лишнего «на сторону» — вопрос, который на пилоте обычно откладывают, а на масштабе он встаёт в полный рост.

А теперь — про первый и самый болезненный якорь.
Когда пилот делают, данные готовят «в вакууме».
Под конкретную узкую задачу аккуратно собирают красивый, чистый, размеченный датасет. Часто — почти вручную.

А потом наступает масштабирование. И выясняется, что кормить ИИ в реальном процессе… нечем.

Потому что данные:
— либо вообще не собирали;
— либо собирали, но в журналах, тетрадках и в голове у Степаныча из ночной смены;
— либо они раскиданы по пяти системам, которые друг с другом не разговаривают;
— либо собраны, но не размечены — и для модели это просто шум.

И вот ИИ тихо плачет в углу. Пилот-то взлетел. А воз, как говорится, и ныне там.

Главный вывод, который мало кому нравится.
Финансы, серверы и даже безопасность — вопросы важные, но решаемые: бюджет можно спланировать, мощности — арендовать, контур — защитить.

А вот данные за выходные не нарастишь. Если их годами собирали как попало, никакие деньги и серверы не спасут — модели просто не на чем учиться.

Поэтому самым актуальным становится вещи поскучнее, но решающие всё:
— ИТ-архитектура — как у вас вообще движутся и хранятся данные;
— структура и качество данных — собираете ли вы их системно, а не «когда вспомнили»;
— разметка и единая база — превращены ли данные в то, что модель может понять и переварить.

Звучит не так эффектно, как «мы запустили ИИ». На слайде красиво не покажешь. Зато именно это превращает удачный пилот в работающий инструмент.

Так что если резюмировать одной фразой: данные — это ваше узкое место. И чем раньше вы наведёте там порядок, тем дешевле и быстрее потом полетит всё остальное — и финансы, и мощности приложатся.

Поняв это, сейчас активно в проектах, стараюсь с лидерами проектов обсуждать этот , момент вроде люди понимают,что дело нужное , но нудное и делать не хочется ) такие дела!

Вы, что думаете , согласны что данные большая проблема , чем финансы ?
  • 👍 4
  • ❤ 2
Post #595 363
Чувствуете перемены?

Если честно, чувствуете ли вы, что мир, в котором мы живем, катится по накатанной колее — и эта инерция ослабевает?

Новый мир уже заряжен. Пружина сжата, и тот, кто решает, когда ее отпустить, уже знает дату. Просто пока держит и чего-то ждёт.

Давно замечаю эти перемены — в мелочах, в сигналах, тренда. Достаточно внимательно смотреть по сторонам, и знаки повсюду.

А после кадров встречи президента США с руководством Китая окончательно стало ясно: эпоха сменилась. Всё.

Индустриальное общество, в котором главным был капитал, завершает свой цикл. 🔄

На смену ему приходит информационная эпоха, эпоха цифры — с другими правилами и приоритетами во главе:
— технологии,
— качество данных,
— управление данными,
— скорость обработки информации,
— скорость принятия решений.

Нас ждет «О дивный новый мир».

Вопрос только в том, как найти в нем свое место?🤔
  • 👍 5
  • 🔥 1
Post #592 387
Ощущение перемен!

В последнее время я испытываю странное ощущение: видно, что по-старому уже быть не может, а как будет по-новому — большой вопрос. У вас есть такое ощущение?

Новости из мира технологий уже приходят не из рога изобилия, а как из крана в ванной, который забыли закрыть.

Ну сами посудите: раньше об этом были только мечты и диалоги, сейчас это реальность.

Роботы бегают как люди.
На полумарафоне в Китае роботы заняли три первых места. Участвовали 12 тысяч бегунов и 100 гуманоидных роботов. Дистанция — 21 км.


Роботы играют в теннис.
Роботы победили сборную Японии по настольному теннису.


Toyota создала робота-баскетболиста.

ИИ заменяет чиновников.
Шейх Мухаммед, руководитель ОАЭ, 23 апреля объявил, что в течение двух лет 50% госуслуг и операций перейдут под управление ИИ-агентов.


В общем, во всём этом ворохе новостей, я жду главной новости — демонстрацию нового источника энергии, где коробочка будет обеспечивать электричеством города на новых принципах выработки энергии.

P.S. Эра доминирования «кожаных» подходит к закату, если не будет пересмотрена модель функционирования мира.
  • 🔥 5
Post #589 431
«Как долго я тебя искал»!

Сегодня я испытал внутренний восторг от увиденного!

То, что я давно вынашивал в голове и понимал, что именно так нужно сделать, я увидел в реальности!

Компании в России, как правило, не имеют внутренней документации, которая описывала бы, как правильно выполнять работы, — некой методички для должности.

Приходишь на работу, а тебе в руки дают инструкции с картинками: «Вот так работай!».

Так вот, свершилось: сегодня я увидел демонстрацию ИТ-решения, в которое на входе загружаешь в рандомном формате исходные данные по выполнению операции, а на выходе получаешь оформленный регламент с фото и описанием!

О дивный мир ИИ 🤖

И задачу решил сотрудник буквально за два дня, как только понял, что мы хотим и какой результат нужен!

Россия — страна талантов, конечно!

Вообщем, тысячи человеко-часов, затрачиваемых на подготовку регламентов, скоро могут стать пережитком прошлого!

Пару скриншотов прикладываю!
Фантастика, вообщем!
  • 🔥 14
  • 👍 1
Post #588 484
Как лопатка добавит 10-60 тонн вафель в год.

В работе по оптимизации процессов есть особый кайф: когда решение настолько простое, что даже не верится, почему мы не додумались до него раньше.
Делюсь свежим кейсом с линии вафель.

Вводные:
Спрос на вафли превышает наши производственные мощности. Разогнать линию нельзя — печь, узкое место, уже работает на пределе оптимальной скорости.

Единственная точка роста — сократить время на мойку и переналадку.

Мойка линии каждые 7–10 дней.
— Длительность: 12 часов.
— Ресурс: 8 человек.
Главная цель мойки — очистить жерди холодильника от бугорков начинки.

Вместо того чтобы усложнять регламент или менять химию, поговорили с механиками и руководителем. Решили попробовать обычную лопатку. Всё, что ей нужно делать — убирать налипания в процессе, не дожидаясь критической массы.

Лопатка тестируется , потенциально боремся , чтобы продлить межмоечный цикл.

С 3–4 моек в месяц прийти к 2–3 мойкам в месяц.

Разница в простое напрямую конвертируется в тонны.
+ 10-60 тонн дополнительной продукции в год смотря сколько сможем добиться снижение простоя по времени.

На фото — та самая лопатка в деле. Просто, дешево, эффективно.

Иногда лучшая инвестиция — это не новая дорогая линия, а светлые головы команды сотрудников.
  • 🔥 14
Post #585 385
Алгоритм поиска УМ.pdf2.4 MB
Алгоритм оптимизации производственных линий.

Использую данный алгоритм в проектах. Технология выверенная и многократно опробована.
  • 🔥 4
  • ❤ 1
  • 👍 1
Post #584 472

Forwarded from Вениамин Кизеев

Производство и Искустсвенный интеллект

Вчера гостем нашей программы "Люди. Бизнес. Цифра" на радио "Серебряный дождь" стал Артем Мочалов, директор по операционной эффективности KDV (10 фабрик, 40 тыс человек)

Поговорили о восприятии производством ИИ:
На уровне компаний:
🔹ИИ - это пока не экспертиза, за которую готовы платить (отсюда и "а сами сделаем"),

🔹Наблюдение: во многих компаниях, не внедряющих ИИ, люди за свой счет покупают инструменты и пользуются ими.

🔹"У нас люди творческие" - если им дать возможность экспериментировать, много чего получится.
Как? - В ошибках разбирать Уроки извлеченные (накапливать опыт), а не искать Фамилию.

🔹Для внедрения ИИ - сегодня дефицит не информации, а дефицит действий.
Для действий нужна команда: Лидер-визионер + Эксперт в своих процессах.

На персональном уровне:
🔹Если вы эксперт в своей области и вам "ИИ - не противен", то можно стать "мостиком" между бизнесом и технологиями,

Видео выпуска смотреть здесь (с 1-ой минуты)

Люди. Бизнес. Цифра.
Вениамин Кизеев, Илья Тимошин.

Слушайте нас каждую среду 17:00 на радио «Серебрянный дождь» 100.1FM

Читайте в Max
  • 🔥 10
Post #583 366
Провели интересный эфир на радио.
Тема Искусственный Интеллект в бизнесе.

Кому интересна тема, рекомендую .
Post #582 492
Операционная эффективность и ИИ: мой опыт за последний год

Друзья, последний год много своего времени и сил вкладываю в изучение того, как ИИ реально повышает операционную эффективность компаний.

Однажды решил просто попробовать: дал ему задачу по анализу больших данных.
То, на что у меня раньше уходило два полных рабочих дня, ИИ сделал за две минуты. И сделал лучше меня.

В этот момент меня накрыл настоящий внутренний ужас.
Я понял: вопрос только времени, когда искусственный интеллект сможет выполнять всю работу, которую я делаю сейчас.

Именно тогда я принял решение: не прятаться от прогресса, а стать его проводником в производственные процессы компаний. Если будущее уже здесь — надо шагать вместе с ним, а не бежать от него.

С тех пор я постоянно ловлю себя на второй мысли:
«Было бы круто, если бы ИИ это сделал…» — захожу в поиск и через час нахожу готовый продукт, который уже продают.
И не один.

Я 15 лет занимаюсь операционной эффективностью. Внедрял проекты в крупнейших компаниях страны.
Отлично вижу, на каком уровне зрелости находятся процессы у большинства. И честно скажу:
мы как производственные компании уже сильно отстаём от того прогресса, который уже пришёл

Многие его просто не хотят замечать.


Вот всего три примера идей, которые на рынке ИИ уже считают «средненькими», а многие еще делают по старинке:

Дизайн
Есть решения, которые генерируют тематические изображения для сайта бесконечным потоком. "8 Марта" — цветы и подарки, "День космонавтики" — Гагарин на фоне каждого товара. Всё автоматически, в нужном стиле и количестве. Никаких дизайнеров и дедлайнов.

Планирование
Пока вы или ваши сотрудники вручную строите планы, ваши конкуренты уже запускают ИИ-агентов. Агенты просчитывают десятки тысяч вариантов в реальном времени с учётом всех изменений: цен, поставок, спроса, загрузки мощностей. Кто первым начнёт — тот и съест рынок.

Визуальный контроль
Умные камеры, которые анализируют всё. Нарушение техники безопасности, неправильная укладка товара, пустые полки, посторонние на территории — камера видит и сразу сигнализирует. То, что раньше проверял человек раз в смену, теперь контролируется 24/7.

Продолжать можно бесконечно.
Главный вывод, который я хочу до вас донести:
Если вы до сих пор не начали использовать ИИ в своей работе — самое время начать.


Не знаете, с чего? Просто напишите запрос в ИИ:
«Чем ты можешь мне помочь прямо сейчас, если у меня такая должность/компания и такие задачи/цели?»
Он сам подскажет, с чего начать именно вам.


Модели, которые я рекомендую попробовать (каждая в чём-то сильна):
Российские

• GigaChat — от Сбера. https://giga.chat/
• Алиса (Яндекс) — просто скажите «Алиса» в приложении Яндекса или браузере
Китайские
• DeepSeek - https://www.deepseek.com/
• Qwen Chat — https://qwen.ai/
Американские ( VPN)
• ChatGPT — https://chatgpt.com/
• Grok — https://grok.com/


Попробуйте хотя бы одну. Уже через неделю вы удивитесь, насколько проще и быстрее станет работать.
giga.chat ГигаЧат — русскоязычная нейросеть от Сбера ГигаЧат — диалоговая AI-модель, которая отвечает на вопросы, сочиняет тексты, пишет код и рисует картинки. Говорит на русском и понимает английский
  • 🔥 7
  • 🤔 1
Post #581 521
Дизайн за секунды.

Прорабатываем проект создания дизайна с помощью платформы на базе ИИ.

Для меня этот кейс интересен с точки зрения скорости создания дизайна, возможности делать огромное количество изменений в единицу времени и при этом не быть зависимым от "живого" человека и конечно оптимизация количества персонала отдела.

Задача была взяв за прототип картинку одного из героев вкуса, разработать героев для других вкусов.

Обычно создание дизайна процесс не простой.
• Пишешь ТЗ
• Уточняешь с дизайнером
• Ждешь
• Получаешь дизайн
• Ждешь (Правки-правки-правки ...).

А сейчас, секундное дело: цвет, форма, вид, фон, узор и все за секунды.
Вообщем классно.
С точки зрения производительности труда - одобряю!
  • 🔥 5
  • 👍 2
Post #580 647
Завод в заводе

Сегодня проводил встречу по одной беспокоящей меня задаче. Но в ходе презентации неожиданно увидел решения сразу ещё для двух смежных задач. Тот редкий случай, когда выходишь со встречи с ощущением: «нашли больше, чем искали».

Сейчас я решаю задачу построения системы обучения на фабрике.
На этом уровне всё выглядит достаточно понятно и управляемо:
— выбрали ИТ-решение для обучающей платформы,
— описали механику обучения,
— сформировали целевую модель.

Осталось, казалось бы, «просто» поднять платформу и запуститься.

Но дальше возникает ключевой управленческий вопрос, который часто недооценивают:
а кто и какими ресурсами будем создавать обучающий контент?

Если говорить о фабрике на 1 000 человек, где в среднем на одну должность приходится около 15 регламентов, то речь идёт примерно о 10 000 регламентов.
А если мы смотрим на холдинг в 40 000 сотрудников — это уже 400 000 инструкций регламентов, не считая версий, обновлений и изменений процессов. Масштаб начинает играть против нас.

И здесь я целенаправленно пошёл искать решения на рынке ИИ — такие, которые позволяют:
— загружать на вход аудио, фото или видео,
— а на выходе получать структурированную, визуально оформленный регламент, готовую к использованию в обучении.

Сегодня как раз проводили презентацию с командой разработчиков. Коротко: это уже реальность.
Надеюсь, будем двигаться с ними дальше и делать продукт совместно.

Что особенно интересно — в процессе презентации ребята показали, как их решение уже сейчас используется для крупных российских брендов:
создание рекламных материалов, баннеров, иконок, обложек — в сотнях вариантов.

По их данным, продукт позволяет в 4 раза ускорить и упростить процесс создания визуальных решений.

По сути, мы видим, как внутри производственных и управленческих систем формируется «контент завод в заводе» — отдельная цифровая фабрика по созданию знаний, стандартов и визуального контента.
И те, кто выстроит её раньше других, получат серьёзное конкурентное преимущество в эффективности и масштабировании.
  • ❤ 7
  • 🔥 4
  • 👍 1
Post #578 662
❤️ Как повышать эффективность без давления на команду

Дал интервью порталу Retail.ru, рассказал , как повышать производительность труда за счёт изменения процессов без давления на сотрудников.

❤️ Новогодние каникулы — хорошее время, чтобы спокойно посмотреть интервью и подумать, какие управленческие решения действительно стоит закладывать на этот год.

Полная версия интервью — по ссылке:

https://www.retail.ru/interviews/artem-mochalov-kdv-my-ne-lyudey-sokrashchaem-a-funktsii-optimiziruem/
Retail.ru Артем Мочалов, KDV: «Мы не людей сокращаем, а функции оптимизируем» | Retail.ru СЕО блока «Производство» KDV Артем Мочалов о повышении производительности – с чего начать, как работать с узкими местами и где скрываются резервы эффективности крупного холдинга?
  • 🔥 14
  • ❤ 1
  • 🙏 1
Post #577 728
Ну и отлично Вам провести новогодние праздники 🎉
  • 🤣 14
  • 🔥 1
Post #576 532
Врываемся в 2026 🎄

Хорошего полёта и мягкой посадки в новом году!

Год обещает быть насыщенным на новые вызовы, испытания воли, характера и поиска светлых идей!👌🏻
  • 🔥 6
  • 🤣 2
Older posts →

About this channel

How can I read @prolean without a Telegram account?
TGViewer shows the public web preview Telegram publishes for Артём Мочалов - PRO ПРОИЗВОДСТВО: recent posts, photos, videos and the subscriber count, with no app, login or account.
How many subscribers does Артём Мочалов - PRO ПРОИЗВОДСТВО have?
Артём Мочалов - PRO ПРОИЗВОДСТВО (@prolean) has 498 subscribers on Telegram, refreshed roughly every 30 minutes.
Does Артём Мочалов - PRO ПРОИЗВОДСТВО know I viewed it here?
No. Public channel previews carry no viewer identity, and TGViewer has no accounts or tracking of what you look up.
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →