Зачем нужны аналитики, какие задачи выполняют и кто может ими стать.
Благодарим дирекцию по коммуникациям Группы НЛМК за предоставление данного материала.
В 2023 году в Корпоративном университете НЛМК провели 6 курсов по программе «Анализ бизнес-процессов». Каждый включал в себя неделю очного обучения и месяц на решение конкретных производственных задач. Интересно, что из 125 участников обучения дойти до финала и получить сертификаты аналитиков смогли только 34 человека. Неудивительно – курсы по статистическому анализу данных, пожалуй, самые сложные из линейки образовательных решений Центра компетенций Производственной системы НЛМК. Почему? Давайте разбираться!
Кроме портала, мы предлагаем вам и альманах «Управление производством». Все самое интересное и уникальное мы публикуем именно в нем. 300+ мощных кейсов, готовых к использованию чек-листов и других полезных материалов ждут вас в полном комплекте номеров. Оформляйте подписку и получайте самое лучшее!
На современном производстве всё острее ощущается потребность в аналитиках — специалистах, способных решать задачи по исследованию массивов данных. Такие исследования помогают достигать эффектов в больших проектах, а также решать другие важные проблемы.
— У нас есть стандартная методология реализации проектов, — поясняет главный специалист по методологии LSS Константин Косарев, — но и в повседневной производственной деятельности, и внутри больших проектов появляются локальные задачи, которые требуют применения статистического анализа данных, чтобы быстро и точно выявлять негативные факторы технологических процессов, математически точно подтверждать или аргументированно опровергать гипотезы экспертов. Именно поэтому у компании есть необходимость готовить специалистов-аналитиков для решения производственных задач. Другими словами, специалисты по технологии получают новые компетенции, которые позволяют применять мощный набор инструментов по статистическому анализу данных, усиливая тем самым свою эффективность.
Во-первых – обоснование целей с помощью статистического анализа. Изучая цели, аналитик математически подтверждает, что они выполнимы, и в тоже время достаточно амбициозны.
Во-вторых – определение факторов, значимо влияющих на производственные процессы. Для этого аналитик использует математические модели, которые с высокой вероятностью точно показывают, от каких причин и в какой степени зависит ход и результат процессов.
В-третьих – определение значимых изменений в технологических процессах, для этого используют сравнительные статистические тесты.
И, наконец, еще одна задача аналитика – выявить качество и потенциал текущего процесса и определить, что и насколько в нем можно улучшить, в этом помогают аналитические инструменты и модели.
Все это вместе должно помочь компании достичь наибольшего экономического эффекта.
В конце прошедшего года на фабрике окомкования СГОК был проведен статистически спланированный эксперимент. Благодаря ему всего за несколько опытов и построенной статистической модели процесса экспериментаторы выявили: применение размагничивающих катушек, которые собирались закупать и монтировать в линию, не влияет на увеличение производительности улучшение состава и влажность кека (это твёрдый остаток от фильтрации). В итоге от установки катушек отказались и предотвратили расходы на закупку, монтаж, эксплуатацию и потребление электроэнергии. Это наглядный пример того, что анализ данных помимо прямого экономического эффекта, помогает избежать необоснованных производственных затрат.
В первую очередь — инженерные работники и руководители среднего звена, у которых есть стремление выйти на новый уровень в своей работе, поскольку умение анализировать данные, понимать причины происходящих процессов и пути решения возникающих проблем позволяет более эффективно выполнять производственные задачи. Конечно, кроме этого стремления у них должны быть важны способности к аналитике и математике, но желание и настойчивость — самое главное.
Попасть на курсы можно по направлению руководителей, которые осознали пользу применения анализа данных для реализации производственных задач (среди них, например, достижение стратегических КПЭ). Можно записаться на курсы и самостоятельно, по согласованию со своим руководителем.
— Главное — сразу после обучения начинать постоянно применять свои знания на практике, — убеждён Константин Косарев. — Ведь 70 % компетенций у человека появляется именно благодаря практике. Огромное количество локальных задач может быть решено с помощью применения статистических инструментов, и это должно войти в привычку, сформировать культуру анализа данных.
Фото предоставлены дирекцией по коммуникациям Группы НЛМК
