Артём Мочалов - PRO ПРОИЗВОДСТВО

Умные и полезные тексты уже не проходят внутреннюю модерацию , поэтому Смешное и полезное.

С наступающим ! 🎄

«Быстрая переналадка»

Быстрый переход с продукта на продукт или мойка линий типичная операция многих фабрик.

И если к этому процессу со всей серьезностью отнестись в части повышения операционной эффективности, то место для шуток не останется, это будет «Жестокое противостояние» прошлого и будущего!

Где столкнутся «так всегда делали» и «давай попробуем по-другому» !

Трудимся !

Боремся за сокращение процесса мойки от 12-24 часов.

Моек в месяц 5-6 штук вот и считайте экономику!

Ограничения бизнеса — тихая угроза прибыли

Ограничения в бизнесе всегда есть — и иногда одно такое ограничение стоит компании очень дорого.

Главное — уметь их вовремя заметить и оперативно решать.

Возьмём простой реальный пример.

Склад отходов фабрики вмещает 1 000 тонн — этого хватает на неделю работы.

Если процесс освобождения склада даёт сбой, фабрика простаивает, линия останавливается, заказчики ждут, а компания терпит убытки. Только за год простой стоил фабрике 1,5 млрд рублей непроданной продукции.

Вывод очевиден: не ждите, когда проблема перерастёт в кризис.

Будьте проактивны — ищите решения всеми доступными способами.

Если своими силами справиться не получается — не бойтесь звать помощников: внутренних экспертов, внешних консультантов, партнёров.

Свежий взгляд со стороны часто выявляет узкие места, которые внутри компании сложно увидеть — и это может спасти производство и деньги.

Как компьютерное зрение помогает при выкладке товаров в сети «Ярче!»
🤖👀

Отсутствие товара на полке (out-of-stock, OOS) – проблема для ретейла: это прямые потери продаж и снижение лояльности покупателей. Еще одна проблема – соблюдение планограмм (в сети «Ярче!» более 1500 супермаркетов).

Решение😎✅
Shelf Inspector – это сервис, который с помощью компьютерного зрения автоматически проверяет наличие товаров на полках. Его разработал и внедрил один из отделов компании МАГ Девелопмент (является частью Холдинга)

Эффект для бизнеса
⏳ Экономия времени: сотрудники тратят меньше времени на рутинные проверки.
📊 Объективная аналитика: руководство получает точные данные об уровне сервиса в каждом магазине.
✅ Контроль планограмм: автоматическая сверка реальной выкладки с эталонной.
💰 В итоге это повышает уровень сервиса и увеличивает продажи.

Как это работает
◾️Сбор данных: сотрудник фотографирует полки через мобильное приложение.

◾️Анализ и распознавание: алгоритмы компьютерного зрения в реальном времени определяют товары, сверяя их с базой эталонных изображений.

◾️Сверка с остатками: система сравнивает распознанные артикулы с данными учета.

◾️Формирование задачи: если товар отсутствует на полке, но есть в остатках, система это фиксирует и ставит задачу сотруднику.

◾️Решение проблемы: сотрудник находит и выставляет товар или корректирует остатки.

Текущий статус
Система тестируется и скоро станет частью приложения для сотрудников «Ярче!».

🚀 Планы по развитию
Система сможет формировать задания для сотрудников по графику или при подозрении на отсутствие товара на полке. Сервис будет отслеживать динамику: если ситуация в магазине не улучшается, система автоматически уведомит вышестоящее руководство.

Решение 🔥

Классно , что все больше идей автоматизации и цифровизации обретают результат, которые приносит бизнесу понятный эффект 💪🏻

Посвящается сотрудникам компаний, кто по долгу службы уже коммуницирует с новым поколением в полный рост !

Держитесь , сил Вам ! 🫂
Вы наши герои 🦸 🦸‍♀️


P.S.
Этот ролик, кстати, еще очень показателен в том, какие ошибки часто вижу на предприятиях: пытаться сразу глобально перестроить систему, инвестируя на это миллионы, хотя решение их проблемы бывает максимально простым.

Главный принцип оптимизации: прежде чем менять систему, найдите то, что мешает прямо сейчас. Часто это что-то простое и очевидное. Как этот листик, который надо просто убрать руками.

Стандартизация процессов: фундамент для ИИ и операционной эффективности.

В прошлых постах я уже писал о важности подготовки базы знаний — того самого фундамента, на котором строится цифровизация интеллектуальных активов компании.

Хочу затронуть один из ключевых принципов бережливого производства (Lean) и философии Toyota — стандартизацию.

Зачем нужна стандартизация?
В классическом Lean всё просто:на каждую должность в компании должен быть составлен набор стандартов — инструкции, регламенты, чек-листы.
То, что по сути является алгоритмом правильного выполнения рабочих операций.

После этого задача менеджмента — обучить сотрудников и обеспечить постоянный контроль и корректировку выполнения этих стандартов.

Ещё до эпохи ИИ основной аргумент был очень понятен:
🔹 «Хотите гарантированно стабильный и качественный продукт — описывайте процессы и соблюдайте технологию».

Как ИИ меняет правила игры
С приходом ИИ мотивация стала куда жёстче.
Сегодня стандартизация — это не только про качество, но и про выживание.
Можно не описывать процессы. Можно не обновлять регламенты годами. Можно «плыть по течению».

Но тогда не удивляйтесь, когда конкурент, который применит ИИ-агентов и системно подготовит данные, просто раздавит вас, как орех, заберёт клиентов и выкинет с рынка как устаревший формат.
ИИ сегодня усиливает тех, у кого порядок. И беспощадно карает тех, у кого хаос.

Несколько кейсов с рынка, которые я вижу живьём
1. Служба техподдержки (1300 сотрудников)
Компания внедрила ИИ-агентов:
— автоматизация огромного массива типовых запросов;
— повышение скорости ответов;
Результат: минус 20% штата уже сейчас. И это только начало — вопрос времени, когда вся линия тех.поддержки будет полностью автоматизирована.

2. Планирование производства и цепочек поставок
Использована мультиагентная система на базе онтологической модели знаний.
ИИ планирует загрузку линий,автотранспорта, учитывает ограничения поставщиков, склада.

Результаты:
планы пересчитываются 2 раза в сутки;
компания ушла от штрафов сетей;
снижена зависимость от человеческого фактора;
повышена эффективность оборудования за счёт равномерной загрузки;
длительность переналадок сократилась на 30%;
ежедневный пересчёт обеспечивает лучшие выполнимые планы на 20 дней вперёд;
уменьшены остатки, снижены расходы на хранение;
снижены дефициты готовой продукции.
Финальный эффект: для компании с оборотом 4 млрд рублей
👉 экономия около 30 млн рублей в месяц.

3. Прогноз спроса и цен на маркетплейсах
Система даёт:
полный прогноз продаж по SKU/категориям/складам;
контроль остатков;
сигнализацию о рисках дефицита;
быструю корректировку параметров.
Это уже не «аналитика ради аналитики», а полноценный инструмент принятия решений для закупок, логистики и ассортимента.

Итог
ИИ реально и значительно повышает эффективность — и в операционке, и в финансах, и в управлении.
Но входной билет один:
🔹 порядок в данных
🔹 стандартизация процессов
🔹 структурированная база знаний
Если этого нет — ИИ вам не поможет.
Если это есть — ИИ умножит вашу скорость и эффективность в разы.

Если у вас нет времени разбираться или есть сомнения, пишите в личные сообщения — разберём вашу задачу и дам рекомендации.

Вывод один: поезд ИИ уже тронулся. И он точно не будет ждать тех, кто медлит.

Цифровизация интеллектуальных активов компании — это уже не про “модно”, а про стратегическое выживание.

По мере ускорения развития ИИ бизнес неизбежно проходит путь от состояния «+ИИ» к «ИИ+».

🔹 «+ИИ» — когда компания просто слышала про ИИ. Пара сотрудников что-то делает в GPT, где-то обсуждается пилот в одном отделе, пробуют автоматизировать отдельный процесс. Это точечная история — приятная, но несистемная.

🔹 «ИИ+» — это уже совсем другой уровень мышления. Когда ИИ становится ядром операционного управления: именно от него формируется инфраструктура, процессы, требования к данным, оргструктура и даже политика обучения команды. Не «добавили ИИ в процесс», а строим процессы вокруг ИИ.

И вот компании, которые в ближайшие 1–3 года перейдут в сторону «ИИ+», с высокой вероятностью станут если не лидерами в своем сегменте, то, как минимум, будут уверенно стоять на ногах.

Все разговоры про «сырость технологий» и «нет бюджета» — самообман.
Сегодня спектр задач с ИИ колеблется от бесплатной самостоятельной работы 3–6 часов до проектов на миллионы рублей при участии разработчиков.
То есть можно начать уже сейчас — вопрос не в бюджете, а в дисциплине.

Но вот с чем столкнётся каждый, кто попробует двигаться в сторону ИИ+:
Главная задача — качество данных.

ИИ должен на что-то опираться.
Для этого компании нужно создавать dataset или онтологическую модель базы знаний.
И это — шаг номер 0, без которого системной работы не будет.

Что важно уже сейчас:
Начать собирать и структурировать корпоративную базу знаний.

Делать разметку данных, наводить порядок в документации, процессах, регламентах.

И только после этого переходить к наполнению и интеграции ИИ как операционного ядра.

📰И хорошая новость: и разметку, и наполнение баз знаний уже умеют делать профессиональные команды.

✒️Если нужно — могу поделиться контактами.

Интеллектуальные системы управления ресурсами (ИСУР)

Как ни крути, интеллектуальные системы — будь то математические модели или языковые модели — постепенно, но уверенно занимают своё место в управленческой структуре компаний.

И я заметил забавную, но очень показательную тенденцию: стоит только родиться мысли «а было бы круто применить ИИ для решения этой задачи», заходишь в интернет — и внезапно видишь одну-две компании, которые уже продают готовое решение.

И вот тут возникает двойственное чувство.
С одной стороны — пугает: кажется, что рынок думает быстрее тебя, что твоя идея едва появилась, а кто-то уже сделал продукт, собрал кейсы и успел продать.
С другой — радует: если такие скорости становятся нормой, значит, бизнес будущего будет невероятно динамичным и интересным.

Например, ещё вчера менеджеры ломали голову над тем, как наладить контроль процессов и фиксировать текущее состояние бизнеса. А сегодня ИИ-решения делают всё в один клик: фиксируют, анализируют, показывают узкие места, предлагают, что улучшить — настоящий «дивный новый мир», только уже на пороге.

Сегодня как раз смотрел решение для планирования логистических задач — честно, выглядит фантастически.

Суть решения:
Полностью автоматизированное планирование логистики — транспорта, курьеров, спецтехники, железнодорожных перевозок.
Создаётся база знаний, где прописан весь контур ресурсов: какая техника есть, какие задачи выполняет, какие грузы может перевозить, ограничения, стоимости, расходы — полностью весь профиль.

В ответную часть загружаются заказы, и система в реальном времени автоматически строит оптимальный план по использованию ресурсов. Фактически — идеальная диспетчеризация без человеческого фактора.

Когда я работал в логистическом отделе диспетчером, мы вручную планировали маршруты за 12 часов до выезда, практически без возможности внести корректировки.
На фоне этого современная система выглядит просто пределом мечтаний.

Один из проектов компании — пилот с КАМАЗом: 12 беспилотных КАМАЗов выполняют грузоперевозки, а ИИ-система полностью обеспечивает планирование маршрутов, контроль передвижения и корректировку каждые 10 минут.

Это уже не теория — это реальность. И выглядит она, честно, фантастично.

Гонку технологий в роботизации, наша страна проиграла, это данность.

Но это не отменяет факта необходимости роботизировать свои производства.

Собственникам бизнеса, особенно с высокой зависимостью от ручного труда стоит начинать заниматься тремя темами на ежедневной основе : ✳️Операционная эффективность, ✳️Роботизация, ✳️Искусственный Интеллект.

Не верите мне, посмотрите прогнозы на количество абитуриентов в университеты через 7-10 лет.
Абитуриентов просто не будет, уже стоит вопрос о закрытие университетов , так как там некого будет учить.

Видео вам понять бездну в технологиях.

#роботизация
#операционнаяэффективность
#искуственныйинтеллект

Недавно принял участие во встрече российской делегации с китайскими партнёрами в штаб-квартире ФБА ЕАС.

В центре внимания — развитие сотрудничества между странами в области технологий, искусственного интеллекта и роботизации.

Ключевым участником стала CAMETA — China Association for Mechanical & Electrical Technology Application.
Это не просто ассоциация: CAMETA объединяет ведущие технологические и машиностроительные компании Китая, научные центры и интеграторов, которые формируют стратегию технологического развития страны. Это государственная структура создана в 1989 году.

Если кратко — это тот самый «мост» между промышленностью, ИИ и роботизацией, через который проходят практически все серьёзные промышленные инновации в Китае.

Во время встречи представители CAMETA рассказали, как они выстраивают экосистему взаимодействия между производителями, исследовательскими институтами и промышленными предприятиями.

С их стороны прозвучал явный интерес к совместным проектам с российскими компаниями — в первую очередь в направлениях роботизации производств, внедрения ИИ-аналитики и интеллектуальных систем контроля качества.

Для меня участие в этом диалоге важно не просто как наблюдателя — я вижу здесь реальную возможность выстраивать прямые рабочие связи между российским бизнесом и китайскими технологическими структурами.

Мы договорились о возможности запуска совместных пилотных проектов с китайскими компаниями — от внедрения решений в сфере ИИ до автоматизации производственных процессов.

Что это значит для нас, кто работает с операционной эффективностью?
— возможность получить прямой доступ к китайским разработчикам и интеграторам;
— понять, как технологии ИИ и роботизации реально повышают эффективность, а не остаются теорией;
— обсудить совместные форматы внедрения, адаптированные под российские реалии.

Если у вас в компании уже стоит вопрос автоматизации, оптимизации производственных процессов или внедрения ИИ-инструментов — сейчас самое время выходить на контакт.

Через моё участие в рамках этой делегации есть возможность напрямую взаимодействовать с CAMETA и рядом китайских компаний, которые заинтересованы в российских партнёрах.

Коллеги, привет 👋🏻

Выступаю сегодня на вебинаре с темой:
Кейсы крупных компаний: как повысить операционную эффективность.

29 октября в 11:00 мск приглашаю вас на вебинар Академии управления WINbd.

Обсудим, какие технологические решения реально повышают эффективность бизнеса.

Много лет работаю с операционными системами крупных предприятий и вижу: цифровизация работает только там, где она решает конкретные бизнес-задачи.
ИИ и автоматизация не про эффект «вау» — это про стабильность и управляемость.

На встрече обсудим
— Какие IT- и ИИ-решения реально повышают операционную эффективность
— Как интегрировать технологии в действующую систему управления
— Что помогает компаниям масштабировать успешные практики
— Как использовать цифровизацию, чтобы укрепить конкурентное преимущество

📅 29 октября, 11:00 мск, онлайн

🔗 Регистрация: https://winbd.ru/kejsy_kompanij_top_100_rbk?utm_source=mochalov

Главное, роботу этот фильм не показывать 🤣

Начало

Три новости подряд просто, как из рога изобилия )

1 видео

🇨🇳🤖Гуманоидный робот Bumi всего за 1400💰

Китайское детище весит 12 кг и работает до 2 часов от аккумулятора. Робот может ходить, бегать и танцевать. 

2 видео

🇺🇸 Роботы Optimus теперь круглосуточно работают в лаборатории $TSLA Tesla в Пало-Альто — без надзора и сами себя подзаряжают

Илон Маск: «Поначалу кажется странным, а потом становится нормой».

3 новость - от вчера !

❗️Американский миллиардер Илон Маск заявил о планах Tesla по созданию «миллионной армии» человекоподобных роботов Optimus.

Полноценное производство начнется к концу 2026 года.

Вот и живите с этим теперь)


Начало

Программирование будущего 🚀

🤔Задумывались о том, чтобы управлять огромной массой людей их надо планомерно готовить, чтобы не случилось резких переходов и люди не взбрыкнули, как говориться «варить лягушку на медленном огне». 🐸

Технология по которой это делают, «окно овертона» почитайте , не буду здесь описывать.

Так вот, один из инструментов программирования фабрика грез «Голливуд».

В 2004 год выходит фильм «Я,робот». Именно тогда распахнули широкой публике, что Нас ждет.
Отрывок , прикладываю.

Посмотрите его сначала , а потом переходите к следующему посту!

Продолжение


#роботизация
#робот
#производство

Субботнего юмора Вам в ленту ☺️

Что зафиксировал себе:

1. Гигачат классно справляется с вопросами Медицины и Финансов
2. Мультиагентность для решения задач, не далекое будущее, а уже реальность. Сбер создает их тысячами уже.
3. Важно в эпоху ИИ заниматься улучшением самих себя.
4. Стоимость знаний девальвируется, а вот стоимость Навыков в абсолютном дефиците
5. Суть обучения не контент, а реакция. Нужно вызывать реакции.
6. рекомендовали книгу: https://www.litres.ru/book/smart-reading/kak-ludi-uchatsya-proektirovanie-obrazovaniya-i-treningov-po-70109908/chitat-onlayn/
7. Учить пользованию ИИ нужно, скорее всего эту будут делать стартапы по обучению ИИ.
8. Человечество пользуясь ИИ становится более Продуктивными, но менее Креативными.
9. Проблемно ориентированное образование, а не предметно, займет свою нишу .
10. Дети beta поколения (1 годик сейчас) будут полностью жить и учиться в среде ИИ.