Современный уровень развития технологий позволяет автоматизировать на основе промышленных роботов практически все операции производства физических объектов, а также интегрировать их в информационном пространстве средствами прикладного программного обеспечения PLM.
Автоматизация физических операций производства – это вопрос рационального использования финансовых ресурсов предприятия. В России бытует мнение, что высокая производительность предприятий развитых стран обусловлена применением высокотехнологичного оборудования. От части это действительно так и есть, но это не основная причина. Преимущества лидирующих производственных компаний носят не столько технологический, сколько концептуальный характер. В индустриально развитых странах постоянно появляются множество машиностроительных стартапов, подавляющие большинство которых относятся к малому бизнесу и организуются опытными инженерами, руководителями, специалистами, которые уходят из компаний, где они работали по найму, забирая с собой когнитивный опыт. У таких предприятий обычно нет финансовых ресурсов для приобретения дорогостоящего высокопроизводительного оборудования. Но производительность малых предприятий часто выше производительности крупных хорошо оснащённых заводов. Малый бизнес в машиностроительном секторе индустриально развитых стран играет большую роль в развитии всех отраслей. Высокая производительность в малом и среднем бизнесе достигается не за счёт и нтенсификации (значительных инвестиционных вложений в высокопроизводительное оборудование), а за счёт когнитивизации производства. Когнитивизация повышает производительность, а также снижает постоянные и переменные издержки за счёт рационально продуманного использования ресурсов.
Малые машиностроительные предприятия технократичны, даже в том случае если компания является "семейной". Основной упор в организации делается не на личные качества отдельных сотрудников, а на алгоритм производства продуманный основателем компании, который обычно является высококвалифицированным специалистом в своей области. Это и есть основное отличие машиностроительных стартаппов ЕС и РФ. В России малые машиностроительные предприятия образуются на "привилегиях", когда есть сбыт, например, "серый" выход на крупного потребителя. Часто такие предприятия основываются людьми с ограниченными прикладными знаниями исключительно с целью извлечения прибыли для личного обогащения, а не развития бизнеса. Разумеется, производительность предприятий, основанных на привилегиях, людьми с ограниченными прикладными знаниями не может быть сравнима с производительностью стартаппов основанных высококвалифицированными специалистами.
Что такое знание о производстве?
- Знание — форма существования и систематизации результатов познавательной деятельности сотрудников предприятия. Знание помогает специалистам рационально организовывать производственную деятельность и решать различные проблемы, возникающие в процессе производства.
Знание в широком смысле — субъективный образ реальности в форме понятий и представлений. - Знание в узком смысле — обладание проверенной информацией (ответами на вопросы), позволяющей решать поставленную задачу.
- Знание (предмета) — уверенное понимание предмета, умение обращаться с ним, разбираться в нём, а также использовать для достижения намеченных целей.
- Знание — в теории искусственного интеллекта и экспертных систем — совокупность информации и правил вывода (у индивидуума, общества или системы ИИ) о мире, свойствах объектов, закономерностях процессов и явлений, а также правилах использования их для принятия решений. Главное отличие знаний от данных состоит в их структурности и активности, появление в базе новых фактов или установление новых связей может стать источником изменений в принятии решений.
- Знание — это понимание дискретного алгоритма производства, умение пользоваться массивом данных алгоритма задавая верную последовательность действий.
Знания и сейчас и в прошлом производились и самостоятельно, в рамках научных исследований, и попутно, вместе с продуктами труда, как экстерналии. Однако эти побочные знания обычно не использовались достаточно эффективно, а иногда и просто не замечались. Кроме того, накопление фундаментальных и прикладных знаний в течение тысяч лет поступательного развития материального производства привело к увеличению доли прошлого труда, а, следовательно, и «прошлых знаний» в составе факторов производства. Количественное нарастание знаний переходит в качественное изменение их роли в экономике именно в ходе наступления «экономики знаний» (Мильнер, 2003).
Откуда берутся знания о производстве?
Знание о производстве — это переработанная и осознанная информация, полученная эмпирическим, трансфертным или индуктивным методом в процессе производственной деятельности или целенаправленного изучения производства и сопутствующих процессов.
Источник эмпирических знаний производственного предприятия:
По сути дела, каждое предприятие в ходе своей производственной деятельности одновременно ведет исследовательскую работу, порой не замечая этого и не фиксируя надлежащим образом ее результаты. Изучая окружающую действительность (производство и сопутствующие процессы), сканируя рынки, предприятие осуществляет сбор и обработку данных. Полученные данные применяются для принятия управленческих решений, оказывающих влияние на эффективность производства, при этом часто полученная информация не структурируется, что приводит к повышению трудоёмкости её повторного использования, или она просто теряется. Для принятия эффективных управленческих решений необходимо располагать достоверными знаниями. Поэтому необходимо организовать систему правил сбора и структурирования информации в режиме реального времени. В идеале, любая информация, генерируемая на протяжении жизненного цикла производимого продукта, должна быть собрана и структурирована один раз и использоваться повторно всеми участниками жизненного цикла. Повторный сбор и анализ однотипной информации, это не только лишняя трудоёмкость, но и информационный хаос.
Источник знаний, получаемых индуктивным методом:
Индуктивный метод — это изучение многих частных случаев методом «фотографии рабочего дня», то есть фиксирование и выявление величины операций производства, а также их последовательности. Этот метод изучения использования рабочего времени также способствует выявлению причин его потерь. Современный уровень развития технологий позволяет в значительной мере автоматизировать получение информации методом обратной связи от производственных и логистических операций.
Источники знаний, получаемые трансфертным методом:
Индуктивный путь проверки алгоритма производства не является строгим методом проверки на корректность. Более полная уверенность в корректности алгоритма производства может быть лишь тогда, когда результаты, полученные при его помощи, не только подтверждаются в ряде частных случаев, ни и согласуются с другими данными и факторами, такими как номинальная производительность оборудования и параметры физических процессов производства.
Трансфертными знаниями производственного предприятия является информация, получаемая из внешних источников, таких как: спецификации оборудования, научные публикации, технические справочники и т.п.. Трансфертные знания используются для создания, проверки и модификации производственных алгоритмов.
Инвестиции в когнитивизацию производства, являются значительно более эффективными чем инвестиции в высокопроизводительное оборудование, при условии, что когнитивизаця выполняется компетентными специалистами.
Комментариев нет:
Отправить комментарий