Цифровая трансформация в управлении производством и бизнесом

Содержание курса

Модуль 1. Введение. Цифровизация и цифровая трансформация 

• Основные понятия и определения. Цифровые технологии в управлении
• Индекс цифровой эволюции и макроэкономические тренды. Компании рожденные «цифровыми» и цифровая трансформация традиционного бизнеса. «Цифровые» тренды на рынке труда
• Новая цифровая реальность: искусственный интеллект, большие данные, машинное обучение, цифровые двойники, интернет людей-вещей-предприятий, дистанционные коммуникации, цифровизация и цифровая трансформация бизнеса
• Управление и цифровые технологии. Новые возможности и ограничения. Что могут мощные компьютеры и современное программное обеспечение. Как использовать открывающиеся возможности
• Обзор современных технологий управления, управленческих задач и особенностей применения цифровых технологий при их решении

Модуль 2. Современные технологии управления

• Научный подход к управлению. Управление на основе данных. Математика менеджмента.
• Понятие модели управления и ее место в развитии производственной системы. Эволюция моделей управления. Обзор современных моделей управления (функциональная, процессная, сетецентричная, автономная)
• Постановка задачи повышения эффективности. Современные методы повышения эффективности (lean manufacturing – бережливое производство, шесть сигм, теория ограничений, линейное программирование). Когда и как применять, чтобы добиться максимального эффекта
• Толкающие и вытягивающие концепции производства. Современные концепции управления в производственной логистике (супермаркет, лимитированные очереди). Когда и как применять. Возможности и ограничения
• Современные модели управления как фундамент цифровой трансформации. Точки приложения цифровых технологий
• Проблемы использования современных технологий управления отечественными компаниями

Практика: Разработка современной модели управления производством на примере

Модуль 3. Инструменты повышения эффективности

• Основные задачи управления производством. Противоречия в постановке задач. Алгоритмы оптимизации. Автозаказ и своевременность поставок. Сокращение запасов и повышение удовлетворенности клиентов. Загрузка производства и сокращение времени выполнения заказов
• Цифровые технологии планирования и управления производственными мощностями для различных типов производств с использованием MRP/MES
• Современные технологии управления затратами (обзор основных подходов)
• Стратегическое управление производственными мощностями
• Производственное планирование. Уровни детализации планирования. Календарь событий. Производственное расписание. Управление приоритетами
• Бездефицитное управление товарными и производственными запасами. Метод динамического управления буфером (DBM). Буфер, как инструмент управления. Буферизация запасов и буферизация времени
• Прогнозирование спроса. Проблемы управления в условиях вариабельности. Анализ и классификация причин вариабельности. Общие и особые причины. Примеры неэффективных управленческих решений в условиях вариабельности
• Инструменты управления на основе измерений. Контрольные карты Шухарта. Как использовать имеющиеся данные о процессах для управления их эффективностью. Алгоритм работы по отклонениям и нарушениям
• Циклы PDCA, DMAIC
• Основные методы и инструменты эффективного управления рисками

Практика: Использование карт Шухарта для поиска причин проблем и принятия управленческих решений на примере

Модуль 4. Процессное управление на основе данных

• Современные технологии сбора и хранения данных. Концепция цифровых двойников. Цифровой след процесса. Источники и модели данных
• Методы контроля и диспетчеризации процессов. Панели онлайн мониторинга (dashboards)
• Методы Process Mining для анализа и совершенствования процессов. Классификация задач. Дескриптивная, предиктивная, прескриптивная аналитика. Возможности и ограничения
• Примеры управленческих задач Process Mining – построение модели процесса по его цифровому следу, проверка соответствия реального выполнения процесса и его модели, обнаружение отклонений и нарушений процесса, поиск узких мест, оценка повторяемости и готовности процесса к автоматизации, прогнозирование маршрутов завершения процесса, оценка эффективности процесса и его исполнителей
• Отраслевые решения Process Mining – управлении цепочками поставок, обслуживание клиентов (техническая поддержка, продажи), автоматизация процессов с помощью роботов (RPA), управление финансами

Практика. Использование методов Process Mining для анализа процесса на примере