Внутренние процессы предприятия в большинстве случаев имеют резервы для совершенствования. Процессы отличаются по своей природе, обладают собственными устоявшимися критериями эффективности и могут быть реализованы различным образом на разных предприятиях. Мы найдем резервы для улучшения внутренних процессов и повышения эффективности бизнеса в целом.

Например, технологические процессы могут быть оптимизированы по производительности, потерям, затратам, а процессы складской логистики – по хорошо известным критериям эффективности систем управления запасами. Оценка эффективности работы охранников охранного предприятия – диаметрально противоположный пример процесса. В чем отличие и что общего между различными внутренними процессами?

Отличие в том, что различные процессы порождают различные типы данных: технологические процессы являются источником огромных массивов данных измерений, снимаемых с датчиков, например температуры, давления, расхода; процессы складской логистики – это источники данных о количестве, позициях и движении товаров на складе, которые могут заноситься в учетные системы как вручную, так и с помощью систем автоматизированных систем управления складами; работа охранников предполагает анализ периодичности и качества обходов по данным систем видеонаблюдения.

Объединяет все разнородные процессы цель и методика разработки рекомендаций по их улучшению: цель – всегда эффективность того или иного типа; методика – это процесс, включающий в себя

• сбор данных, их статистический анализ и выявление устойчивых зависимостей или шаблонов,
• формирование представительных наборов данных для построения моделей процессов, а в случае отсутствия таких данных – их синтез (оговоримся – в тех случаях, когда это экономически оправдано и технически возможно),
• разработку моделей процессов и выявление резервов их улучшения,
• разработку отчета с оценками эффективности мероприятий по улучшению внутренних процессов.

В результате вы получаете готовое к применению практическое руководство со списком конкретных мероприятий. Мы строим свои рекомендации на прочном фундаменте знаний особенностей различных отраслей промышленности и услуг, на опыте консалтинговой работы и на значительном опыте в области прикладной статистики и машинного обучения.