АНАЛИТИКА ПЛЮС
Профессиональные услуги в сфере BI

Истории наших клиентов: ЧТПЗ — как работают с большими данными на большом производстве


Владислав Антипов, Внутренний аудитор группы компаний ЧТПЗ.

Группа ЧТПЗ входит в пятёрку лучших производителей трубной продукции в мире, производит до двух тысяч тонн трубной продукции в год, диаметром – от иголки до почти полутора метров, и обслуживает десять с половиной тысяч скважин.

Как вы пришли к пониманию, что компании требуются инструменты BI?
В основе функции внутреннего аудита лежит работа с данными, исследования бизнес-процессов, прогнозов, рисков. Формировать мнение на фрагментах данных – это риск упустить точки роста для компании. Группа компаний ЧТПЗ обладает сложной ИТ-архитектурой, это открывало вопрос формирования ИТ-ориентированной структуры во внутреннем аудите. И в 2018 году мы приступили к цели по снижению ограничений, связанных с аналитичностью данных, с продуктивностью работы.

Первым, что мы сделали – мы обратили внимание на квадрант Gartner, взяли лидеров и на действующих на тот момент пилотах отработали лидеров квадранта – это Tableau, Qlik и Power BI.

Выбор был в основном сделан по результатам краш-тестов с дополнением из понятной схемы лицензирования, прозрачной процедуры подготовки данных и получением полного доступа ко всей линейке функциональности.

Мы выбрали Tableau и вошли с этим инструментом сразу же в действующие наши текущие правила.

В чём основные достоинства выбранного решения?

Основные плюсы нашей работы – прозрачная система схемы лицензирования для нас. Плюс получение доступа там ко всей линейке функциональности. В нашей работе мы не всегда понимаем конечный результат и процесс работы связан с проверкой неких тезисов. Проверку мы делаем на получаемых данных. То есть инструмент снял ограничение по горизонту данных, по доступности аналитики. Инструмент позволяет делать это просто, понятно и просто удобно.

Кто является основными пользователями Tableau?

Про пользователей, наверное, интереснее рассказать именно в контексте нашей функции. Заходя в проект, в какую-то проверку, мы делаем традиционные аудиторские вещи, связанные с подготовкой данных, с методикой анализа и обработки, формированием нашего мнения и рекомендаций, в том числе подкрепляя их сформированными информационными панелями.

Пользователей много не по количеству, а по разнообразности бизнес-процессов: здесь есть и логистика, и закупки, и производства, в том числе в основном дивизионе и во вспомогательных – железнодорожный транспорт, автотранспорт. Пользователей очень много…

Из каких этапов состоял проект внедрения BI-инструмента?

Началось всё с нашего внутреннего тестирования. Мы выбрали инструмент благодаря тому, что достаточно качественное комьюнити и нормальная история, связанная с обучаемостью в сети. Мы прошли там самообучение внутреннее, потом съездили в компанию АНАЛИТИКА ПЛЮС на расширенный курс, это позволило нам достаточно быстро и эффективно уже перейти на более интересную историю, связанную с визуализацией.

Дальше: практическое применение началось буквально сразу после выбора продукта — проекты, в которых мы его использовали, идут непрерывно.

Интересный кейс связан с эффективностью производственного подразделения – это наш электросталеплавильный комплекс – и сейчас на базе этого продукта идёт мониторинг соблюдения ключевых технологических параметров. В этом кейсе мы заиспользовали все известные нам функциональные возможности этого продукта.

У нас и расширенная аналитика,  и информационные рассылки ключевым бизнес-пользователям, топ-руководству, использование уведомлений в том случае, когда особого внимания требует управленческий процесс в случае нарушения какого-либо технологического параметра. То есть если нужно реагировать немедленно, эта история присутствует.

Я считаю, что кейс с электросталеплавильным комплексом хорошо показывает возможность и адаптивность инструмента Tableau к производственным процессам.

Сколько времени прошло от внедрения BI до видимых результатов?

Мы позиционирует себя, как ИТ-ориентированное подразделение, потому что понимаем важность и необходимость использования различных методов анализа данных, там от современных BI-инструментов до иных инструментов. И поэтому вход в BI-инструмент Tableau был достаточно комфортным, недолгим, прошли считанные недели, когда уже после первого знакомства мы видим какой-то продукт, какой-то результат.

Как у вас построен процесс анализа данных? Какие источники вы используете?

Процессы ИТ у нас сложные, данных у нас много, аналитик и разрезов много… В силу своей функции используем данные разных систем, то есть это данные уровня ERP-системы, это данные уровня ML-системы, где мы уже вовсю пользуемся функциями инструмента по снятию ограничений по производительности. Потому что данные ML-систем, те же самые производственные данные – это уже сотни тысяч, миллионы строк, производственных операций в месяц, это – данные, получаемые с помощью прямых подключений к системе – ну, конечно же, там с учётом всех требований безопасности, мы не оставляем этот момент никогда.

Продукт Tableau – он, если можно сказать, всеядный, поэтому для нас сейчас это такой приятный профит — мы перестали думать о том, что будет источником данных для нас.

Будет ли это Excel, система «внешний мир» (мы также используем данные «внешнего мира», то есть соединяем их в некоторых проектах с данными нашего внутреннего контура), это неважно.

Далее — подготовка данных. Мы коммуницируем, конечно, с некоторыми нашими ИТ-подразделениями, но только на этапе предоставления данных, исследуем информационные системы, дальше мы уже самостоятельно работаем с данными, потому что данные предподготовлены и достаточно комфортные для работы.

Какими навыками должен обладать сотрудник для работы с инструментами расширенной аналитики?

Если человек знаком с такими продуктами, как там Excel или другие офисные пакеты, хорошо работает с данными, умеет писать формулы или иногда писал в Microsoft Excel, то такой инструмент, как Tableau, зайдёт очень быстро. И результат, по-моему, будет получен достаточно в сжатые сроки.

Удалось ли с помощью Tableau найти какой-то insight в данных, который привёл к крупному бизнес-результату?

За полтора года там архив интересных кейсов, информационных панелей достаточно внушительный. Я бы хотел привести пример кейсов.

Первый пример – это железнодорожный транспорт. В разное время аудиторы взаимодействовали с бизнес-партнёрами по вопросу норм загрузки железнодорожного транспорта, но, с учётом широкого сортамента, вопрос актуализации норм откладывался, потому что сортамент широкий, объёмы достаточно большие. Но с приходом инструмента мы не только смогли проанализировать фактическое соответствие загрузки железнодорожного транспорта нормам, но и дополнительно провести анализ соответствия факта эталонной загрузке на основе статистических данных на достаточно длинном горизонте времени. Наши бизнес-партнёры подтвердили, что здесь есть точки роста для компании и есть интересные позиции. Важно, что в данном кейсе каждый цех, который грузил, смог найти свои номера вагонов, то есть переход от общего к частному осуществляется там за считанные секунды.

Сценарий диалога с нашими бизнес-партнёрами изменяется в корне, с фактами спорить сложно.

Выбранный нами инструмент позволил перейти на новый подход во внутреннем аудите, когда в процессе аудита мы готовим информационные панели и начинаем коммуницировать с бизнесом, но уже на ранних этапах проверки, что не всегда получалось некоторое время назад.

Второй кейс — по автотранспорту тоже очень интересный: был выполнен анализ GPS-данных собственного и привлечённого автопарка, были получены интересные очень аналитики, связанные достаточностью используемого автопарка с маршрутами, с эффективностью используемого автопарка. Был сделан очень важный интересный вывод: мы поняли, что мы не имеем достаточной картины по использованию нашего автопарка.

По местному автопарку значительная часть датчиков либо не работала, либо отключалась от питания, по привлекаемому автопарку мы вообще не получали информацию о GPS. И приведение в порядок, наполнение этой аналитикой, стало первым шагом по результатам работы с этим кейсом.

Вот эти два кейса наглядно показывают и эффективность, и работу с внешними данными.

Какие у вас планы по развитию аналитики?

Мы, как внутренний аудит, видим перед собой цель перехода на модель непрерывного аудита, в том числе – с использованием инструмента расширенной аналитики BI, информационной панели, на режим live, потому что без этого невозможно переходить в модели непрерывного аудита.

Наш опыт – возрастающая потребность наших бизнес-партнёров и различных функций – оказал влияние на вопрос проработки решения по выбору корпоративного BI-инструмента.

Ближайшие кейсы, где мы будем использовать этот инструмент – это вопрос, связанный с производственным учётом, это анализ производственного подразделения одного цеха, так и всей цепочки производства, в которой задействованы там один, два, три цеха, то есть это – целый передел. Без инструмента расширенной анатилики это сделать, к сожалению, не было возможно в принципе, потому что это – миллионы записей.

Владислав Антипов рассказывает о внедрении инструментов BI во внутреннем аудите Челябинского трубопрокатного завода.

x

Этот сайт использует файлы cookies, чтобы облегчить вам пользование нашим веб-сайтом.

Продолжая использовать этот веб-сайт, вы даете согласие на использование файлов cookies.