ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИИ BUSINESS INTELLIGENCE ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ БИЗНЕС-ПРОЦЕССАМИ ПРЕДПРИЯТИЯ Салмин А.А.

Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики


Номер: 3-2
Год: 2016
Страницы: 83-86
Журнал: Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук

Ключевые слова

анализ данных, бизнес-процесс, технология Business Intelligence, бизнес аналитика, оценка деятельности промышленных предприятий, улучшение качества, data analysis, business process, Business Intelligence technology, business analytics, evaluation of industrial enterprises, improving the quality

Просмотр статьи

⛔️ (обновите страницу, если статья не отобразилась)

Аннотация к статье

В работе рассматриваются вопросы интеллектуального анализа данных применительно к бизнес-процессам промышленного предприятия. Раскрываются основные принципы технологии Business Intelligence для оценки деятельности промышленного предприятия. Приводятся рекомендации по использованию интеллектуальных систем и методик анализа данных для улучшения деятельности предприятия.

Текст научной статьи

Вступление. На сегодняшний день особенности производства промышленных предприятий вне зависимости от их объёмов, а также сопровождающие их бизнес-процессы имеют предпосылки для применения технологий интеллектуального анализа данных при решении широкого круга производственных задач. Прежде всего, это связано с тем, что качество бизнес-процессов и их эффективность в сфере промышленного предприятия в нашей стране имеют достаточно большие резервы для их совершенствования. В этом случае для повышения эффективности работы любого предприятия и особенно, предприятия, занимающегося промышленным производством (металлургия, энергетика, машиностроение и мн.др.), необходимо учитывать факторы, влияющие на бизнес-процессы и как следствие на производство в целом. Один из подходов, способный оценить бизнес-процесс предприятия, является Business Intelligence (BI), под которым в общем случае понимается совокупность технологий, программного обеспечения и практик, направленных на достижение целей бизнеса путём наилучшего использования имеющихся данных. Именно поэтому, в отличие от других классов делового программного обеспечения, актуальность во внедрении BI-систем в трудные с экономической точки зрения времена не ослабевает, а только усиливается. Многообразие представленных на рынке решений, от мощных платформ бизнес-анализа до простых систем аналитики и отчётности, позволяет выбрать решение, доступное любой организации. Развитие средств визуального представления данных, облачных и мобильных технологий сделали инструменты Business Intelligence массовыми всего за последние несколько лет. Обзор литературы. Изначально процесс BI трактовался аналитиками как процесс анализа информации, выработки интуиции и понимания для улучшенного и неформального принятия решений пользователями, а также инструменты для извлечения из данных значимой для бизнеса информации. Большинство определений трактуют «business intelligence» как процесс, технологии, методы и средства извлечения и представления знаний. По определению аналитиков Gartner конца 1980-х годов: business intelligence - это «пользователецентрический процесс, который включает доступ и исследование информации, её анализ, выработку интуиции и понимания, которые ведут к улучшенному и неформальному принятию решений». Позже в 1996 году появилось уточнение - «инструменты для анализа данных, построения отчетов и запросов могут помочь бизнес-пользователям преодолеть море данных для того, чтобы синтезировать из них значимую информацию, - сегодня эти инструменты в совокупности попадают в категорию, называемую бизнес-интеллект». В настоящее время над вопросами, связанными с развитием направления Business Intelligence, работают такие авторы как - Г.П. Лун, К. Комафорд, Е. Томсон, Джонатан Ву и мн.др. Однако описанные подходы в работах указанных авторов рассматривают бизнес-процессы и применение BI без привязки к конкретной сфере деятельности предприятия. Данный факт может существенно сказаться на результатах анализа данных и как следствие на принятие управленческого решения. Основной текст. Как уже упоминалось выше современное состояние ведения бизнеса, в том числе и в промышленной сфере, сделало внедрение современных интеллектуальных технологий и систем анализа данных, среди которых и Business Intelligence, актуальным по нескольким аспектам. Во-первых, увеличивается конкуренция на «промышленном» рынке, что заставляет современные промышленные компании искать различные пути для сохранения своих позиций. Во-вторых, требования потребителей к качеству продукции и обслуживанию постоянно растут, и несоответствие требованиям приведёт к потере клиентов. И, в-третьих, большое количество накопленных данных на производстве не используются для дальнейшего анализа, не смотря на то, что содержат информацию, которая позволит усовершенствовать процесс производства, снизить расходы и найти «узкие места». Решением является применение системы бизнес аналитики, которая позволит проанализировать большое количество данных с целью повышения качества производимой продукции и, как следствие, снижения брака. Применительно к промышленным компаниям BI-системы позволят: - сформировать системы производственной деятельности, ориентированной на спрос; - синхронизировать производство и различные бизнес-процессы; - минимизировать риски смены поставщиков, несоответствия нормативным требованиям и роста расходов; - контролировать производственные потери с помощью прозрачной системы производственных цепочек создания ценностей и точек возникновения потерь; - управлять реинжинирингом и технологическими инновациями. Так же решения бизнес аналитики в сфере производства дадут возможность: - проводить анализ динамики выпуска, процента брака, тайминг операций и потери; - анализировать динамику выполнения план-графика производства в разрезе цехов, бригад и отдельных сотрудников; - моделировать себестоимость в зависимости от изменения различных факторов; - оценивать эффективность работы отдельных площадок, цехов, бригад, рабочих центров, исполнителей и т.д.; - выявлять точки возникновения сбоев в балансе процесса производства; - заранее прогнозировать отклонения от планов и согласовывать взаимозависимые процессы производства; - проводить сравнительный анализ любых массивов данных по любым заданным критериям в табличном и графическом виде; - формировать необходимую «плоскую» отчетность; - создавать уведомления при возникновении пороговых значений KPI. - консолидировать данные из всех внедренных на предприятии систем (ERP, SCM, MES и др.). Ещё один существенный плюс в использовании технологии интеллектуального анализа данных для совершенствования бизнес-процессов промышленного предприятия заключается в том, что подобного рода анализ неструктурированной информации поможет решить такие задачи как: комплексный системный анализ производственной ситуации; краткосрочный и долгосрочный прогноз развития предприятия; прогнозирование качества изделия в зависимости от некоторых параметров технологического процесса; обнаружение скрытых тенденций и закономерностей в развитии бизнес-процессов; анализ среды взаимодействия производственных процессов и прогнозирование изменения её характеристик и мн.др. Всё это в свою очередь позволит выработать оптимизационные рекомендации по управлению производственными процессами. Сюда входит и установление закономерностей между различными временными событиями, равно как и обнаружение зависимостей и причинно-следственных связей. Кроме того, внедрение системы бизнес аналитики на предприятии существенно снизит затраты предприятия, связанные с возникновением брака, поможет разобраться со сложностями, которые служат препятствием на пути производства продукции: от закупки материала до поставки продукции поставщику. Задача BI в этом случае состоит в проверке тщательным образом подобранных данных, обнаружении отклонения параметров от запланированных значений, поиске причины отклонения, устранении неполадки, контрольной проверке соответствия запланированных данных (стандарту или норме). Схема регулирования производственного процесса с внедренным в него контролем качества проиллюстрирована на рис. 1. Рис. 1. Схема регулирования производственного процесса с внедренным в него контролем качества Внедрение системы контроля качества позволит проанализировать входной массив данных, содержащий информацию о качестве продукции, выявить отклонения и их причины. На основе полученной информации будут сформированы отчеты, что позволит провести анализ данных о состоянии техпроцесса и устранить возникшие ошибки. Это поможет снизить брак продукции, а вследствие затраты и время на его переработку. Сократятся случаи нарушения сроков поставки, и повысится уровень удовлетворенности клиентов. Совершенствование бизнес-процессов на предприятиях, основанное на интеллектуальном анализе данных, позволяет сформировать целый блок стратегических преимуществ и обеспечить более высокий уровень конкурентоустойчивости. Кроме того, система управления на основе полученных бизнес-процессов позволит оперативно реагировать на изменения внешней среды, а также оценить эффективность на каждом этапе производственно-хозяйственной деятельности предприятия. Заключение и выводы. Качество производимой продукции является одним из ключевых факторов в формировании спроса на продукцию. Важность этого фактора при разработке эффективной конкурентной стратегии на предприятии, а также приобретении новых конкурентных преимуществ в отрасли вряд ли возможно переоценить. Непрерывно возрастающая интенсивность соперничества между действующими конкурентами породили поиск новых стратегий развития, направленных на создание долгосрочной устойчивой позиции. В рамках работы были изучены основные понятия технологии Business Intelligence, рассмотрена специфика использования BI-систем в сфере производства. Результаты показали, что использование технологии интеллектуального анализа данных в ходе решения проблем и производственных задач позволит контролировать технологический процесс и держать отклонения в заранее известных пределах, что скажется на стабильности и эффективности деятельности предприятия.

Научные конференции

 

(c) Архив публикаций научного журнала. Полное или частичное копирование материалов сайта возможно только с письменного разрешения администрации, а также с указанием прямой активной ссылки на источник.