Компании справляются с дефицитом ИТ-специалистов по-разному. Например, промышленные организации начали использовать процессные KPI, чтобы компенсировать нехватку дата-сайентистов. Что это такое и как их использовать, объяснил Андрей Гусев из Accenture
Подход процессных KPI во многом основан на так называемом методе анализа SPC (statistical process control), который был популярен еще в 1980-х, в период расцвета бережливого производства. Сейчас эта методология может получить второе дыхание благодаря тому, что предприятия научились массово извлекать, сохранять и анализировать данные.
Второй фактор, почему сейчас эта тема стала актуальной, — дефицит дата-сайентистов. Зачастую компаниям не хватает собственной команды таких специалистов, чтобы покрыть все свои производства и получить дополнительную выгоду от анализа данных. Процессные KPI как раз помогают решить эту проблему, не привлекая столь востребованных аналитиков.
Как это работает
Возьмем стандартный производственный процесс — например, работу установки на нефтеперерабатывающем заводе. Чтобы оптимизировать ее эксплуатацию, в первую очередь нужно определить, какие показатели ее работы считать ключевыми для бизнеса. Иными словами, необходимо правильно выбрать критически важные KPI. Это может быть расход электроэнергии или пара на выпуск определенного объема продукции, максимальная производительность установки либо, если речь непосредственно о производстве, качество выпускаемой продукции.
