Оптимизация или исследование процессов в интралогистике – момент Kodak в логистике

Смертельное совершенство: когда простая оптимизация процессов становится стратегическим тупиком

Современная внутрискладская логистика характеризуется постоянным конфликтом целей: с одной стороны, существует неустанное стремление к снижению затрат и повышению эффективности, а с другой — необходимость сохранения конкурентоспособности за счет радикальных инноваций. Многие компании попадают в опасную ловушку: они доводят существующие процессы до совершенства, упуская из виду тот факт, что технологический ландшафт уже претерпел фундаментальные изменения.

Но как решить эту дилемму? Ответ кроется не в выборе одного или другого, а в организационной амбидекстрии – способности действовать обеими руками. В то время как устоявшиеся методы, такие как Кайдзен, бережливое производство и Шесть сигм, стабилизируют повседневную деятельность (эксплуатация), прорывные технологии, такие как ИИ, автономные роботы и анализ бизнес-процессов, требуют совершенно новых способов мышления и готовности к риску (исследование).

В этой статье рассматривается противоречие между постепенным улучшением привычного и смелым освоением нового. Узнайте, почему эффективность может стать препятствием, какова роль цифрового двойника и как руководители могут сбалансировать операционное совершенство с перспективными инновациями для достижения успеха в долгосрочной перспективе.

Когда эффективность становится ловушкой: недооцененная сила стратегической перестройки

Внутрискладская логистика сталкивается с фундаментальной дилеммой. С одной стороны, существует постоянное давление, направленное на повышение эффективности, снижение затрат и минимизацию ошибок в существующих процессах. С другой стороны, компании рискуют упустить прорывные разработки и в конечном итоге потерять конкурентоспособность, слишком сильно сосредотачиваясь на оптимизации существующего положения дел. Это противоречие между улучшением привычного и изучением нового формирует стратегические решения на складах, в распределительных центрах и производственной логистике по всему миру.

Главный вопрос заключается не в том, следует ли компаниям оптимизировать свои процессы или исследовать новые направления, а в том, когда каждый подход представляет собой правильный стратегический выбор и как можно одновременно управлять обоими аспектами. Это различие между оптимизацией процессов и исследованием процессов составляет основу успешной внутрипроизводственной логистики в условиях все более цифровизированной и нестабильной экономической среды.

Суть оптимизации процессов

Оптимизация процессов во внутрипроизводственной логистике подразумевает систематическое и непрерывное улучшение существующих потоков материалов и товаров внутри компании. По сути, речь идет о повышении эффективности, экономичности и безошибочности существующих процессов без радикального изменения их фундаментальной структуры. Этот вид улучшения основывается на существующих знаниях и проверенных методах.

Подход к непрерывному совершенствованию следует инкрементальной логике. Небольшие, управляемые изменения систематически вводятся, тестируются и, в случае успеха, стандартизируются. Этот процесс повторяется в регулярных циклах, что со временем может привести к значительному повышению эффективности. Японская философия Кайдзен воплощает эту идею в ее чистейшей форме, предполагая, что ни один процесс никогда не может быть полностью оптимизирован и что всегда есть возможности для дальнейшего улучшения.

На практике оптимизация процессов во внутрипроизводственной логистике проявляется с помощью различных устоявшихся методов. Философия бережливого производства фокусируется на выявлении и устранении потерь во всех их формах. Это включает анализ материальных потоков, сокращение транспортных маршрутов, уменьшение времени ожидания и устранение избыточных запасов. Такие инструменты, как картирование потока создания ценности, помогают сделать процессы прозрачными и выявить потенциал для улучшения. Систематическое применение методологии 5S обеспечивает порядок, чистоту и стандартизацию на рабочем месте, что, в свою очередь, создает основу для эффективных процессов.

Методология Six Sigma дополняет этот подход, уделяя особое внимание управлению качеством и снижению количества ошибок. Для анализа и систематического снижения вариабельности процесса используются статистические методы. Цель состоит в том, чтобы снизить уровень ошибок почти до нуля, тем самым достигнув наивысшего качества процесса. Цикл DMAIC с его фазами Define, Measure, Analyze, Improve и Control обеспечивает структурированную основу для проектов по улучшению.

Преимущества оптимизации процессов очевидны. Сосредоточившись на знакомых процессах и проверенных методах, риски остаются управляемыми. Инвестиции в меры по оптимизации, как правило, более экономически эффективны, чем радикальные перепроектирования, поскольку можно использовать существующую инфраструктуру и опыт. Результаты часто измеримы в краткосрочной перспективе и напрямую способствуют повышению операционной эффективности. Сотрудников можно постепенно знакомить с новыми методами работы, что повышает их принятие и снижает сопротивление.

Тем не менее, этот подход также имеет фундаментальные ограничения. Оптимизация процессов всегда осуществляется в рамках существующих систем и способов мышления. Она не может подвергать сомнению или преодолевать базовые структуры процесса. Это приводит к феномену локального максимума, когда процесс оптимален в рамках заданной структуры, но может быть далек от глобального оптимума. Компании, которые сосредотачиваются исключительно на оптимизации, рискуют быть вытесненными прорывными инновациями конкурентов или фундаментальными изменениями на рынках и в технологиях.

Природа исследования процессов

Исследование процессов резко контрастирует с оптимизацией существующих процессов. Оно предполагает систематический поиск совершенно новых решений, технологий и бизнес-моделей. Исследование означает отказ от проторенных путей, принятие неопределенности и освоение областей, в которых компания практически не имеет знаний. Основное внимание уделяется не постепенному улучшению, а выявлению и разработке принципиально иных подходов.

В интралогистике исследования проявляются во внедрении прорывных технологий и инновационных концепций. Внедрение автономных мобильных роботов, например, представляет собой фундаментальный разрыв с традиционными ручными или полуавтоматическими процессами комплектации заказов. Вместо улучшения существующих процессов создается совершенно новая операционная модель, в которой интеллектуальные машины автономно перемещаются, обнаруживают препятствия и гибко реагируют на меняющиеся требования. Это требует не только значительных инвестиций в оборудование, но и развития новых навыков, адаптации планировки и интеграции сложных систем управления.

Цифровая трансформация логистики, часто обозначаемая термином «Логистика 4.0», представляет собой новое направление исследований. Интернет вещей (IoT) обеспечивает всестороннюю интеграцию всех объектов и систем в цепочке поставок. Датчики непрерывно собирают данные о местоположении, состоянии и перемещении товаров и ресурсов. Эти данные анализируются в режиме реального времени для обеспечения прозрачности, выявления аномалий и принятия прогнозных решений. Искусственный интеллект оптимизирует маршруты, прогнозирует спрос и автоматизирует сложные процессы принятия решений. Технология блокчейн обеспечивает новые формы сотрудничества и прозрачности за пределами границ компаний.

Разработка и использование цифровых двойников демонстрируют исследовательский потенциал современных технологий. Цифровой двойник создает виртуальную копию всей складской операции, включая все физические объекты, процессы и материальные потоки. Эта виртуальная среда постоянно синхронизируется с данными реального времени, поступающими с места работы. Это позволяет моделировать различные сценарии, тестировать альтернативные конфигурации и выявлять потенциальные проблемы без нарушения текущих операций. Таким образом, компании могут экспериментировать, учиться и постоянно совершенствовать свои системы.

Исследовательский подход принципиально отличается от оптимизации по своему фокусу на времени и риске. В то время как оптимизация направлена ​​на краткосрочные, поэтапные улучшения, исследование ориентировано на долгосрочные преобразования и открытие новых возможностей. Неопределенность значительно выше, поскольку результаты исследовательских мероприятий часто трудно предсказать. Не каждый эксперимент оказывается успешным, и неудачи являются неотъемлемой частью процесса обучения. Это требует иной культуры, стилей руководства и критериев оценки, чем те, которые используются в оптимизации процессов.

Преимущества успешного освоения новых технологий и бизнес-моделей значительны. Компании, которые внедряют новые технологии и бизнес-модели на ранних этапах, могут обеспечить себе решающие конкурентные преимущества и определять рынки до того, как другие игроки смогут отреагировать. Радикальные инновации позволяют добиться скачков в производительности, недостижимых при постепенной оптимизации. Они создают новые ценностные предложения для клиентов и открывают совершенно новые области бизнеса. В то же время освоение новых технологий делает компании более устойчивыми к разрушительным изменениям, поскольку они сами являются частью инновационного процесса, а не оказываются застигнутыми врасплох внешними событиями.

Организационная амбидекстрия как стратегическая необходимость

Главный вывод современных исследований в области менеджмента заключается в том, что компании должны одновременно владеть обоими аспектами. Концепция организационной амбидекстрии описывает способность организации использовать существующие компетенции, одновременно исследуя новые возможности. Эти, казалось бы, противоречивые требования должны быть приведены в продуктивный баланс.

Концепция основана на принципиальном различии между эксплуатацией и исследованием. Эксплуатация подразумевает использование существующих знаний для их усовершенствования, производства и повышения эффективности. Она характеризуется надежностью, скоростью и точным исполнением. Исследование, с другой стороны, включает в себя поиск, принятие рисков, экспериментирование, гибкость и разработку совершенно новых решений. Эти две стратегии конкурируют за одни и те же ограниченные ресурсы, требуют различных организационных структур и культур и поддерживаются различными стилями руководства.

Дилемма заключается в том, что компании не могут выбрать между двумя вариантами, не понеся при этом существенных недостатков. Исключительная ориентация на эксплуатацию приводит к краткосрочной эффективности, но к долгосрочной стагнации и уязвимости перед разрушительными изменениями. Организация заходит в тупик, из которого становится все труднее выбраться. И наоборот, чрезмерные исследования приводят к высоким затратам, отсутствию операционного совершенства и недостаточному использованию существующих возможностей. Ресурсы инвестируются в неопределенные проекты, в то время как основной бизнес игнорируется.

Эмпирические исследования демонстрируют положительную корреляцию между амбидекстрией и эффективностью бизнеса. Организации, которые занимаются как исследовательскими, так и эксплуатационными инновациями, показывают более высокие темпы роста, чем те, которые фокусируются только на одном аспекте. Важно отметить, что имеет значение не просто наличие обоих видов деятельности, а их сбалансированное взаимодействие. Дисбаланс, при котором одна сторона доминирует над другой, негативно влияет на эффективность.

В контексте цепочек поставок и внутрипроизводственной логистики амбидекстрия проявляется в различных формах. Компании разрабатывают параллельные структуры поставок, в которых одни производственные линии обрабатываются по экономически оптимизированным и эффективным каналам, а другие — по гибким, быстро реагирующим структурам. Такое структурное разделение позволяет одновременно использовать преимущества обоих подходов и перераспределять объемы производства между каналами по мере необходимости.

Сочетание принципов бережливого производства и гибкого подхода в цепочке поставок также иллюстрирует эту концепцию. Бережливые подходы оптимизируют потоки, устраняют потери и снижают затраты в стабильных, предсказуемых условиях. Гибкие подходы, с другой стороны, позволяют быстро адаптироваться к колебаниям спроса и изменениям рынка. Компании, которые интегрируют обе философии, достигают как операционной эффективности, так и стратегической гибкости.

Для успешной реализации организационной амбидекстрии необходимы определенные предпосылки. Четкое стратегическое направление должно доносить и обосновывать важность как эксплуатации, так и исследования. Руководители высшего звена должны активно способствовать интеграции обоих аспектов и выступать посредниками в конфликтах, связанных с ресурсами. Общее видение и общие ценности создают всеобъемлющую идентичность, объединяющую исследовательские и эксплуатационные подразделения.

Структурно часто целесообразно разделить эти две области на отдельные организационные подразделения со своими собственными командами, ресурсами и структурами управления. Подразделения, занимающиеся исследованиями, должны работать децентрализованно, в небольших группах и независимо, без привязки к устоявшимся процессам. Им необходима свобода экспериментирования и культура, которая рассматривает неудачи как возможность для обучения. Подразделения, занимающиеся эксплуатацией, напротив, выигрывают от централизации, стандартизации и культуры непрерывного совершенствования.

В то же время, целенаправленные механизмы интеграции на более высоком уровне должны связывать обе области. Руководящие группы выступают в роли мостов, совместные комитеты обеспечивают передачу знаний, а общие ресурсы или услуги создают синергию. Это парадоксальное сочетание разделения и интеграции представляет собой одну из главных проблем организаций, обладающих двойной стратегией.

Методы и инструменты для оптимизации процессов

Практическая реализация оптимизации процессов во внутрипроизводственной логистике опирается на проверенные методы, разработанные и усовершенствованные за десятилетия. Эти инструменты составляют основу для систематических мероприятий по улучшению и доказали свою эффективность в самых разных отраслях и компаниях различного размера.

Кайдзен воплощает философию непрерывного совершенствования в ее наиболее последовательной форме. Этот термин происходит из японского языка и буквально означает «изменение к лучшему». В его основе лежит убеждение, что даже самые незначительные улучшения ценны и что каждый сотрудник, независимо от занимаемой должности, может внести свой вклад в оптимизацию. В интралогистике, например, Кайдзен применяется для систематического сокращения транспортных маршрутов внутри склада, ускорения процессов комплектации и устранения источников ошибок. Его сила заключается в широком вовлечении сотрудников, которые делятся своим практическим опытом и разделяют ценности улучшений.

Методология бережливого производства фокусируется на выявлении и устранении различных форм потерь. В интралогистике они проявляются в виде перепроизводства, неоправданного времени ожидания, чрезмерных транспортных расстояний, неэффективных этапов процесса, избыточных запасов, ошибок и переделок, а также неэффективного использования навыков сотрудников. Картирование потока создания ценности визуализирует полный материальный поток от получения товаров до отгрузки и выявляет действия, которые не добавляют ценности с точки зрения клиента. На основе этого процессы перепроектируются для оптимизации потока и устранения потерь.

Принципы «точно в срок» дополняют бережливый подход философией, которая обеспечивает поставку материалов и продукции именно тогда, когда это необходимо. Это сокращает запасы, экономит капитал и складские площади, а также обеспечивает бесперебойный технологический процесс. Однако такой подход требует точного планирования, надежных цепочек поставок и стабильных процессов, что делает его уязвимым для сбоев.

Метод 5S создает основу для эффективных процессов за счет систематической организации рабочего места. Пять этапов — сортировка, упорядочивание, чистота, стандартизация и поддержание порядка — обеспечивают упорядоченность, сокращают время поиска и создают профессиональную рабочую среду. На складах последовательное применение метода 5S приводит к четко обозначенным зонам хранения, стандартизированным системам хранения документов и чистым, безопасным условиям труда.

Методология Six Sigma основана на анализе данных и направлена ​​на повышение качества и предотвращение ошибок. Цель методологии — понять и уменьшить вариативность процессов для достижения практически безупречного выполнения. Цикл DMAIC структурирует проекты по улучшению в виде этапов: определение, измерение, анализ, улучшение и контроль. Статистические инструменты, такие как анализ возможностей, проверка гипотез и планирование экспериментов, позволяют объективно оценить меры по улучшению. Например, в складских процессах Six Sigma используется для уменьшения ошибок при комплектации заказов, повышения точности доставки или систематического решения проблем качества.

Сочетание методов Lean и Six Sigma, часто называемое Lean Six Sigma, объединяет сильные стороны обоих подходов. Lean фокусируется на скорости и потоке, а Six Sigma — на качестве и изменчивости. Вместе они позволяют комплексно оптимизировать процессы, учитывая как эффективность, так и качество. В складской логистике это приводит к измеримому улучшению показателей ключевых показателей эффективности (KPI), таких как время обработки, частота ошибок, производительность и удовлетворенность клиентов.

Однако для успешной реализации этих методов требуется нечто большее, чем просто технические знания. Необходимо создать культуру непрерывного совершенствования, в которой сотрудники поощряются к выявлению проблем и предложению решений. Руководители должны выделять время и ресурсы на мероприятия по улучшению и обеспечивать признание достигнутых успехов. Регулярное обучение поддерживает актуальность знаний и способствует дальнейшему развитию потенциала организации. Стандартизация гарантирует, что достигнутые улучшения будут внедрены на постоянной основе и старые модели поведения не будут отменены.

Технологии и подходы к исследованию процессов

Исследование технологических процессов в современной интралогистике во многом обусловлено технологическими инновациями. Эти технологии открывают возможности, недостижимые при традиционных подходах, и переопределяют границы возможного.

Анализ бизнес-процессов представляет собой подход к анализу процессов, основанный на данных, который выходит далеко за рамки традиционных методов. Технология использует цифровые следы, оставляемые каждой транзакцией в операционных системах, для создания точной картины реальных потоков процессов. В отличие от ручного анализа процессов или опросов, она объективно отражает реальность, независимо от того, как процессы официально документированы или как, по мнению сотрудников, они выполняются. Это часто выявляет существенные расхождения между запланированным и фактическим состоянием, раскрывая ранее скрытый потенциал оптимизации.

В интралогистике анализ процессов позволяет анализировать сложные потоки материалов в различных системах. Интеграция данных из систем планирования ресурсов предприятия (ERP), систем управления складом (WMS) и систем управления производственными процессами (MES) позволяет получить целостное представление о процессах. Можно точно определить узкие места, выявить варианты процессов и рассчитать время выполнения для различных сценариев. Особенно ценна возможность непрерывного и автоматического мониторинга эволюции процессов во времени и оценки эффективности внедренных улучшений.

Передовые методы анализа бизнес-процессов выходят за рамки простого анализа, обеспечивая автоматизированные вмешательства. На основе полученных данных системы могут принимать решения на основе правил или с помощью искусственного интеллекта и управлять процессами в режиме реального времени. Например, в ходе выполнения текущего производственного заказа можно спрогнозировать ожидаемую дату завершения и автоматически скорректировать приоритеты последующих действий. Эта замкнутая интеграция анализа и управления представляет собой значительный шаг вперед в оптимизации процессов.

Цифровые двойники создают виртуальную копию всей складской операции, включая все ее физические компоненты, процессы и ресурсы. В отличие от статических имитационных моделей, цифровые двойники постоянно синхронизируются с данными в реальном времени, полученными в ходе реальных операций, тем самым точно отражая текущее состояние. Это позволяет реализовывать различные сценарии применения, что особенно важно для исследовательских работ.

Перед внедрением новых решений по автоматизации можно протестировать их эффективность в виртуальной среде. Различные планировки, парки роботов и стратегии управления можно оценить и сравнить без риска. Моделирование учитывает не только теоретические возможности, но и реальные ограничения, такие как состояние помещения, покрытие Wi-Fi и сезонные колебания нагрузки. Это значительно снижает риски внедрения и позволяет принимать обоснованные инвестиционные решения.

В процессе эксплуатации цифровые двойники помогают выявлять узкие места и оптимизировать процессы. Можно моделировать различные сценарии, чтобы понять влияние пиков спроса, сбоев системы или изменений в процессах. Алгоритмы искусственного интеллекта можно обучать и тестировать в цифровом двойнике перед развертыванием в реальной среде. Это ускоряет разработку и снижает риск непредвиденных побочных эффектов.

Автоматизация с помощью автономных мобильных роботов представляет собой одну из наиболее наглядных форм технологических исследований в интралогистике. В то время как автоматизированные транспортные средства первого поколения следовали по фиксированным, заданным маршрутам и требовали значительной инфраструктуры, современные автономные мобильные роботы динамически перемещаются в окружающей среде. Они используют датчики, камеры и искусственный интеллект для обнаружения препятствий, расчета альтернативных маршрутов и безопасного взаимодействия с людьми и другими машинами.

Такая гибкость делает системы AMR особенно привлекательными для динамичных сред с частыми изменениями планировки, ассортимента продукции или структуры заказов. Внедрение не требует структурных изменений и может осуществляться постепенно, начиная с ввода отдельных роботов и расширяя парк в случае успеха. Системы постоянно обучаются на основе полученного опыта и со временем улучшают свои характеристики.

Интеграция автоматизированных мобильных роботов (AMR) в существующие процессы требует большего, чем просто приобретение оборудования. Необходимо разработать новые рабочие процессы, обучить персонал и создать интерфейсы для систем управления более высокого уровня. Необходимо организовать взаимодействие между людьми и машинами, оптимально используя сильные стороны обеих сторон. Это представляет собой фундаментальную трансформацию, выходящую далеко за рамки постепенной оптимизации существующих ручных процессов.

Комплексная цифровизация в рамках концепции «Логистика 4.0» объединяет различные технологии в интегрированную экосистему. Интернет вещей (IoT) связывает объекты, машины и системы, обеспечивая непрерывный обмен данными. Датчики постоянно собирают информацию о положении, температуре, влажности, вибрации и других важных параметрах. Эти данные агрегируются, анализируются и используются для управления и оптимизации.

Платформы облачных вычислений предоставляют необходимую вычислительную мощность и емкость хранилища для обработки огромных объемов данных. Искусственный интеллект выявляет закономерности, создает прогнозы и принимает автоматизированные решения. Технология блокчейн обеспечивает прозрачность и доверие в сложных сетях поставок, позволяя создавать защищенные от подделки записи всех транзакций.

Эти технологии не следует рассматривать изолированно, а необходимо раскрыть их полный потенциал посредством интеллектуальной интеграции. Полностью оцифрованный склад не только регистрирует местоположение каждого поддона, но и понимает его содержимое, состояние, приоритет и пункт назначения. Система может автономно распределять ресурсы, оптимизировать маршруты, прогнозировать потребности в техническом обслуживании и реагировать на сбои. Люди освобождаются от рутинных задач и могут сосредоточиться на решении проблем, обработке исключений и принятии стратегических решений.

Когда следует оптимизировать, а когда исследовать?

Главный стратегический вопрос для компаний заключается не в том, оптимизировать или исследовать, а в том, когда следует отдавать приоритет каждому подходу. Это решение зависит от множества факторов, которые необходимо тщательно проанализировать.

Оптимизация процессов — правильный выбор, когда существующие процессы в целом функционируют хорошо, но демонстрируют очевидные недостатки. Когда сотрудники знают, где тратится время впустую, где регулярно возникают ошибки или где узкие места препятствуют производительности, оптимизация предлагает быстрые и экономически эффективные улучшения. Инвестиции управляемы, риски низки, а результаты измеримы в короткие сроки. Это делает оптимизацию привлекательной, когда компания испытывает давление со стороны затрат или нуждается в демонстрации краткосрочного улучшения показателей.

Даже в ситуациях, когда базовые технологии и инфраструктура всё ещё актуальны, но используются неоптимально, оптимизация — правильный подход. Часто в существующих системах скрыт значительный потенциал, который можно раскрыть за счёт улучшения процессов, более интенсивного обучения или более интеллектуального управления. Прежде чем инвестировать в новые технологии, необходимо в полной мере использовать существующие ресурсы.

С другой стороны, исследование процессов становится необходимым, когда достигаются фундаментальные пределы существующих систем. Если конкурентоспособность снижается, несмотря на непрерывную оптимизацию, если клиенты требуют услуг, которые не могут быть предоставлены с имеющимися ресурсами, или если угрожают кардинальные изменения на рынке или в технологиях, то крайне важно мыслить нестандартно. Исследование — это ответ на стратегические угрозы и основа для долгосрочных конкурентных преимуществ.

Даже когда новые технологии достигают рыночной зрелости и обещают потенциал, выходящий далеко за рамки постепенных улучшений, исследование остается необходимым. Внедрение автономных роботов, использование искусственного интеллекта или реализация полностью оцифрованных производственных цепочек — все это требует исследовательских подходов. Цель здесь состоит не в улучшении существующих процессов, а в разработке новых операционных моделей.

На принятие решения также влияют внешние факторы. На высокодинамичных рынках с быстрыми технологическими изменениями и неопределенными потребностями клиентов, поиск новых возможностей должен играть более важную роль. Компании должны постоянно тестировать новые возможности, чтобы избежать перегрузки от перемен. На стабильных, зрелых рынках с устоявшимися технологиями может быть достаточно эффективности и операционного совершенства за счет оптимизации.

Наличие ресурсов также играет важную роль. Для проведения исследований требуются капитал, время и экспертные знания, которые не каждая компания может предоставить в одинаковой степени. В то время как крупные корпорации могут финансировать отдельные инновационные подразделения, средним компаниям, возможно, потребуется действовать более избирательно, сосредотачивая исследовательскую деятельность на критически важных областях или дополняя ее за счет партнерств и сотрудничества.

Практическим эвристическим методом для балансирования между исследованием и использованием является так называемое правило 37 процентов. Это правило, заимствованное из теории принятия решений, гласит, что в условиях ограниченного времени на принятие решений следует потратить приблизительно 37 процентов доступного времени на изучение различных вариантов, прежде чем сосредоточиться на наиболее перспективном и использовать его. Применительно к бизнесу это означает, что значительная, но не доминирующая, часть ресурсов должна быть зарезервирована для исследовательской деятельности.

На практике различные модели доказали свою эффективность в обеспечении этого баланса. Некоторые компании выделяют фиксированный процент своего бюджета или рабочего времени сотрудников на исследовательские проекты. Google известен своим правилом 20 процентов, а Amazon — отдельными командами, занимающимися новыми направлениями бизнеса. В сфере внутрипроизводственной логистики это может означать, что 85 процентов ресурсов инвестируются в непрерывную оптимизацию существующих процессов, а 15 процентов резервируются для тестирования новых технологий, пилотных проектов или инноваций в процессах.

Определить, является ли деятельность в большей степени исследовательской или эксплуатационной, не всегда просто. Общее правило таково: если компания хорошо понимает, как что-то работает, и её главная цель — сделать это лучше, быстрее или экономичнее, то это эксплуатационная деятельность. И наоборот, если существует фундаментальная неопределенность относительно наилучшего подхода, если обучение и экспериментирование имеют первостепенное значение, и если есть возможность создать что-то качественно новое, то это исследовательская деятельность.

Измерение и контроль обоих измерений

Для оценки успешности оптимизации и разведки требуются различные ключевые показатели эффективности (KPI) и логика оценки. То, что считается успехом в повседневной работе, может быть неприемлемо для инновационных проектов, и наоборот.

Для оптимизации процессов были разработаны классические ключевые показатели эффективности (KPI). Эффективность процесса измеряется временем выполнения, производительностью за единицу времени и коэффициентом использования ресурсов. Показатели качества, такие как частота ошибок, точность комплектации и процент повреждений, демонстрируют, насколько точно выполняются процессы. Показатели затрат отражают прямые и косвенные затраты на единицу обработанной продукции, производительность персонала и использование ресурсов. Надежность доставки, оборачиваемость запасов и производительность складских помещений дополняют картину.

Эти показатели, как правило, четко определены, объективно измеримы и позволяют проводить сравнения во времени, между различными местоположениями или с контрольными показателями. Они идеально подходят для отслеживания прогресса программ непрерывного совершенствования и оценки эффективности конкретных мер. Регулярный мониторинг и прозрачная визуализация этих ключевых показателей эффективности (KPI) способствуют повышению подотчетности и позволяют организации сосредоточиться на операционном совершенстве.

Однако эти показатели часто оказываются непригодными или даже контрпродуктивными для исследовательских работ. На ранних этапах исследований еще нет эффективных процессов, которые можно было бы измерить. Ошибки и неэффективность — естественная часть обучения. Применение операционных показателей к пилотным проектам систематически ставило бы их в невыгодное положение и подавляло бы инновации.

Вместо этого для исследования необходимы другие метрики, позволяющие измерять прогресс в обучении и потенциал. Входные метрики отражают количество ресурсов, выделенных на исследовательскую деятельность, таких как инновационный бюджет, количество выделенных сотрудников или затраченное рабочее время. Это гарантирует, что исследование не будет вытеснено операционными приоритетами.

Показатели процесса измеряют динамику и эффективность самого инновационного процесса. Сколько идей генерируется? Как быстро концепции продвигаются по различным этапам разработки? Каковы коэффициенты конверсии между этапами? Сколько времени проходит от первого прототипа до выхода на рынок? Эти ключевые показатели эффективности (KPI) помогают выявлять узкие места в инновационном процессе и оптимизировать инновационный механизм.

Показатели результативности отражают результаты исследований. Количество новых продуктов или услуг, поданных патентов, разработанных прототипов или завершенных пилотных проектов демонстрирует активность и производительность исследовательских подразделений. Однако эти показатели ничего не говорят о качестве или коммерческом успехе.

Показатели результативности в конечном итоге оценивают истинную коммерческую ценность. Какую выручку приносят новые продукты или услуги? Какая экономия затрат достигается за счет инноваций в процессах? Как меняется рыночная позиция? Эти показатели наиболее важны для обоснования инвестиций в разведку, но также и наиболее сложны для измерения, поскольку их эффект часто проявляется с задержкой и зависит от внешних факторов.

Показатели корпоративной культуры в конечном итоге отражают степень внедрения инноваций в компанию. Уровень участия в конкурсах идей, результаты опросов сотрудников о культуре инноваций и степень межведомственного сотрудничества показывают, действительно ли организация принимает инновации или просто заявляет о них.

Задача состоит в том, чтобы управлять обеими системами показателей параллельно, не допуская доминирования одной над другой. Эффективность исследовательских подразделений не должна оцениваться по тем же краткосрочным показателям, что и операционные подразделения. В то же время, инновационная деятельность должна быть подотчетной и не должна становиться самоцелью. Ведущие компании используют дифференцированные сбалансированные системы показателей, которые определяют различные сочетания ключевых показателей эффективности (KPI) для разных организационных подразделений, но все они согласованы с общими стратегическими целями.

Организационные предпосылки для успешной работы в условиях амбидекстрии

Освоение методов оптимизации и исследования одновременно предъявляет высокие требования к организации, ее структурам, процессам и, особенно, к ее культуре. Без соответствующей структуры двусторонние подходы терпят неудачу или вырождаются в чистую эксплуатацию, поскольку именно это в конечном итоге создает более насущные проблемы.

Лидерство играет решающую роль. Высшее руководство должно понимать и активно доносить стратегическую необходимость обоих направлений. Это требует интеллектуальной гибкости и способности справляться с противоречиями. Лидеры должны смягчать конфликты в распределении ресурсов между эксплуатацией и разведкой, учитывая естественную тенденцию к сокращению финансирования разведочных проектов в трудные времена. Сильное лидерство защищает разведочные работы от этого искушения и отстаивает их стратегическую важность.

В идеале организационная структура должна разделять исследовательскую и практическую деятельность. Разделение на команды или подразделения позволяет развивать соответствующую корпоративную культуру, процессы и системы стимулирования. Исследовательские подразделения могут работать в небольших, гибких условиях, готовых к риску, не будучи скованными ограничениями повседневной деятельности. Практические подразделения могут сосредоточиться на эффективности, качестве и постоянном совершенствовании, не отвлекаясь на неопределенные эксперименты.

В то же время обе области должны быть интегрированы на более высоком уровне. Функции взаимодействия, совместные стратегические органы и структурированная передача знаний предотвращают превращение исследовательских подразделений в изолированные лаборатории, результаты которых никогда не воплощаются в оперативную реальность. Найти баланс между разделением и интеграцией — одна из самых сложных задач для организаций, обладающих широким спектром компетенций.

Корпоративная культура должна учитывать оба способа мышления. Культуры, ориентированные на эксплуатацию, ценят надежность, точность, эффективность и соблюдение стандартов. Культуры, благоприятствующие исследованиям, напротив, поощряют экспериментирование, рассматривают ошибки как возможности для обучения и вознаграждают творческое мышление. Эти, казалось бы, противоречивые ценности должны сосуществовать.

Наилучшего результата можно достичь с помощью всеобъемлющей концепции и ценностей, которые рассматривают оба аспекта как взаимодополняющие. Компании, определяющие свою идентичность как через операционное совершенство, так и через инновации, создают основу, в которой оба подхода признаются одинаково обоснованными. Заявление о стремлении быть одновременно самым надежным и самым инновационным поставщиком легитимизирует оба направления.

Система поощрений также должна быть дифференцированной. В то время как бонусы в оперативных областях привязаны к показателям эффективности и качества, в разведочных областях следует вознаграждать результаты обучения, успешные эксперименты и долгосрочный потенциал. Наказание за неудачи с самого начала подавит разведку.

Развитие сотрудников играет решающую роль. Сотрудники должны иметь возможность приобретать опыт как в исследовательских, так и в практических областях. Ротация между исследовательскими и практическими ролями предотвращает узкоспециализированное мышление, способствует взаимопониманию и развивает навыки работы обеими руками. Лидеры, в частности, должны научиться преодолевать парадоксы амбидекстрии и в зависимости от ситуации определять, когда тот или иной подход уместен.

При распределении ресурсов необходимо явно учитывать оба аспекта. Если бюджетные решения основываются исключительно на расчетах краткосрочной окупаемости инвестиций, разведочные проекты систематически оказываются в невыгодном положении. Вместо этого часть ресурсов должна быть специально зарезервирована для разведки, защищена от доступа со стороны оперативных подразделений. Эти средства должны оставаться доступными даже в трудные времена; в противном случае разведка будет восприниматься как роскошь, доступная только в периоды процветания.

Долгосрочная перспектива и стратегические последствия

Различие между оптимизацией процессов и исследованием процессов — это не просто оперативный вопрос, а вопрос, имеющий фундаментальные стратегические последствия для будущей жизнеспособности компаний. В условиях все более цифровизированного, сетевого и нестабильного экономического мира способность действовать гибко определяет долгосрочный успех или упадок.

Компании, которые сосредотачиваются исключительно на оптимизации, достигают впечатляющей операционной эффективности. Они превращаются в высокоточные механизмы, идеально выполняющие свои специфические задачи. Такая специализация обеспечивает преимущества в затратах и ​​качестве. Однако она также делает организацию негибкой и уязвимой к изменениям. Когда рынки меняются, технологии становятся прорывными или предпочтения клиентов коренным образом меняются, способность к адаптации отсутствует. Организация забывает, как проводить исследования, и оказывается в ловушке своих структур.

Исторически сложилось множество примеров весьма успешных компаний, попавших в эту ловушку. Kodak в совершенстве овладела фотографией, но не смогла осуществить переход к цифровой фотографии, несмотря на то, что технология была разработана внутри компании. Blockbuster доминировала в индустрии видеопроката благодаря операционному совершенству, но упустила из виду революционные изменения, вызванные потоковым вещанием. Nokia была лидером в производстве мобильных телефонов, но упустила переход к смартфонам. Всех их объединяло чрезмерное стремление к эксплуатации и пренебрежение к исследованию новых возможностей.

И наоборот, компании, которые только занимаются исследованиями, терпят неудачу из-за отсутствия оперативных возможностей. Они генерируют блестящие идеи и разрабатывают инновационные прототипы, но не могут масштабироваться, обеспечивать надежную работу или контролировать затраты. Многие стартапы терпят неудачу не из-за отсутствия инноваций, а потому что не могут превратить свои инновации в стабильные, прибыльные бизнес-модели. Переход от исследования к эксплуатации — один из наиболее важных этапов.

Успешные компании владеют обоими направлениями. Они постоянно оптимизируют свои основные процессы, чтобы оставаться конкурентоспособными и генерировать денежные потоки. В то же время они систематически инвестируют в изучение новых возможностей, чтобы заложить основу для будущего роста. Они не переключаются между этими двумя режимами, а работают в обоих параллельно.

В интралогистике это проявляется в различных формах. Компания может последовательно применять методы бережливого производства в своих действующих распределительных центрах, стандартизируя и постоянно совершенствуя процессы. В то же время она может запустить пилотный склад для тестирования новых концепций автоматизации, искусственного интеллекта или альтернативных организационных моделей. Полученные в ходе пилотного проекта данные затем постепенно интегрируются в основные производственные площадки после того, как они докажут свою эффективность.

Крайне важен также правильный баланс между разведкой и разработкой месторождений. В периоды экономических трудностей компании, как правило, сокращают объемы разведочных работ и сосредотачиваются на краткосрочной эффективности. Это понятно, но рискованно. Именно во время кризисов часто происходят наиболее значительные изменения на рынках и в технологиях. Те, кто не занимается разведкой в ​​такие периоды, упускают возможность определить курс на будущее. И наоборот, периоды сильного роста следует использовать для инвестиций в разведку, поскольку ресурсы легко доступны, а риск экспериментов управляем.

Географическая и сегментная диверсификация также может способствовать достижению баланса. В то время как на зрелых рынках и в зрелых продуктовых линейках преобладает эксплуатация существующих ресурсов, на новых рынках или в инновационных сегментах применяются исследовательские подходы. Это распределяет риски и способствует организационному обучению в защищенных средах.

Для немецкой промышленности, и особенно для средних предприятий, организационная амбидекстрия представляет собой особую проблему. Их традиционные сильные стороны заключаются в операционном совершенстве, качестве и постоянном совершенствовании. Кайдзен, бережливое производство и Six Sigma глубоко укоренены в их культуре. Эти возможности ценны и должны сохраняться. Однако их уже недостаточно, когда кардинальные изменения переопределяют правила игры для целых отраслей.

Цифровизация логистики, развитие искусственного интеллекта и возрастающая важность платформенной экономики и экосистем требуют наличия исследовательских возможностей. Средние предприятия (МСП) часто не могут развивать их в той же степени, что и крупные корпорации, но они обладают гибкостью и скоростью принятия решений. Сотрудничество, партнерство с поставщиками технологий или инвестиции в стартапы могут стать способами дополнить исследовательские возможности без ущерба для операционной эффективности.

Способность постоянно переключаться между локальным и глобальным мышлением, между краткосрочной и долгосрочной перспективой, между безопасностью и риском, между эффективностью и инновациями становится решающим конкурентным преимуществом. Организации, овладевшие этой способностью к гибкому мышлению, устойчивы к изменениям, используют возможности на ранних этапах и никогда не упускают из виду свои операционные основы. Они в самом истинном смысле этого слова защищены от будущего.

☑️ Язык ведения нашего бизнеса — английский или немецкий

☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем родном языке!

Konrad Wolfenstein

Я и моя команда будем рады быть вашими личными консультантами.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму здесь просто позвонив по номеру +49 7348 4088 965. Мой адрес электронной почты [email protected]:или

Я с нетерпением жду начала нашего совместного проекта.

☑️ Поддержка малых и средних предприятий в области стратегии, консалтинга, планирования и реализации проектов

☑️ Разработка или корректировка цифровой стратегии и цифровизации

☑️ Расширение и оптимизация международных процессов продаж

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Развитие бизнеса / Маркетинг / PR / Выставки от компании Pioneer

Наш глобальный отраслевой и экономический опыт в области развития бизнеса, продаж и маркетинга. — Изображение: Xpert.Digital

Основные отраслевые направления: B2B, цифровизация (от ИИ до XR), машиностроение, логистика, возобновляемые источники энергии и промышленность

Более подробная информация здесь:

• Экспертный бизнес-центр

Тематический центр, предлагающий аналитические материалы и экспертные знания:

• Информационная платформа, охватывающая глобальную и региональную экономику, инновации и отраслевые тенденции
• Сборник аналитических материалов, выводов и справочной информации по нашим ключевым направлениям деятельности
• Место, где можно найти экспертные знания и информацию о текущих событиях в бизнесе и технологиях
• Центр для компаний, стремящихся получить информацию о рынках, цифровизации и отраслевых инновациях