Опыт трансформации производственной системы Уральской горно-металлургической компании показывает, что серьезный экономический эффект может быть достигнут за счет синергии цифровизации и организационных изменений
ПРЕДОСТАВЛЕНО ПРЕСС-СЛУЖБОЙ УГМК
Цех электролиза меди ОАО «Уралэлектромедь» (Верхняя Пышма, Свердловская область)
Читайте Monocle.ru в
Бизнес, особенно крупный, порой опасается проводить масштабные трансформации, которые слишком часто не достигают своей цели. Работая по принципу «не мешай машине ехать», компании ограничиваются локальными операционными проектами. Подобный подход задает потолок развития, который в дальнейшем удается преодолеть только за счет прорывных изменений.
Своего потолка малых улучшений Уральская горно-металлургическая компания (УГМК) достигла к 2019 году. Она провела внутренний и внешний бенчмаркинг по пяти группам показателей и выявила отставание от глобальных лидеров отрасли. Потенциал повышения операционного денежного потока на тот момент был оценен в размере более 26 млрд рублей ежегодно. Еще более 3 млрд рублей, как показали расчеты, можно было сэкономить за счет повышения эффективности использования имеющейся техники.
В 2019 году коэффициент извлечения меди в медный концентрат в УГМК был в среднем на три процентных пункта ниже, чем у глобальных бенчмарков. Удельные затраты по некоторым позициям (энергия и топливо, технология, ремонты) были выше в два-три раза относительно образцовых. И это при том, что среднее содержание меди и цинка в руде на месторождениях компании было выше, чем у отраслевых лидеров, что говорило об огромном потенциале роста.
Скажем больше. На ряде предприятий компании не было единого подхода к сбору информации и расчету ключевых показателей, например коэффициента технической готовности (КТГ) и коэффициента использования оборудования (КИО). Оборачиваемость запасов на металлургических объектах составляла 74 дня, а на ГОКах — 93 дня при среднем бенчмарке 70 дней. Производительность труда по всем категориям была в среднем в полтора — два с половиной раза ниже бенчмарков.
🤖 «Пока бизнес скорее тратит на ИИ, чем на нем зарабатывает»
Пока Google и Microsoft делают наши личные данные топливом для своих нейросетей — анализируя почту или делая скриншоты экрана каждые несколько секунд, — реальный сектор (финансы, медицина, промышленность) задыхается от обратной проблемы. Здесь строгие законы о защите персональных данных превращаются в непреодолимый барьер: обмениваться данными, чтобы учить свои модели на них, большей части банков и корпораций запрещено.
Однако выход есть — технология конфиденциальных вычислений, позволяющая анализировать данные, не раскрывая их. В России одним из пионеров этого подхода стала компания УБИК (теперь часть группы Arenadata), запустившая в прошлом году продукт Ubic Conclave для совместного анализа данных банков, телекомов и госструктур без передачи самих сведений.
⚡️ Петр Емельянов — директор по дата-стратегии и искусственному интеллекту группы Arenadata
Как работают конфиденциальные вычисления? Что дает ИИ бизнесу? Что за задачи решают ваши заказчики? Как будет проходить адаптация к ИИ?
🎙 О том, как именно конфиденциальные вычисления могут преобразить искусственный интеллект и где кроется экономика в анализе данных, Петр Емельянов рассказал в подкасте «Монокля».
0.54 что такое конфиденциальные данные и вычисления и зачем они нужны
5.50 что могут узнать банки о своих клиентах, если объединят свои данные (не объединяя их)?
7.50 как не запутаться в том, что показывают большие данные
12.35 стартапы на базе ИИ: почему у них нет конкуретных преимуществ
14.00 как работает Conclave
17.00 что хотят получить банки и компании с помощью конфиденциальных вычислений
21.00 как экосистема может больше зарабатывать за счет знания своего клиента
23.50 каким будет ИИ,обученный не на общедоступных, а на публичных данных
28.20 почему нам не нравится, когда наши данные обрабатывают
31.50 так приносит ли ИИ деньги или нет?