Цифровизация vs цифровая трансформация: обзор рынка и кейс из промышленности

Чем цифровизация отличается от цифровой трансформации? Если совсем коротко обозначить разницу между двумя понятиями, то это смена ракурса восприятия бизнеса. Цифровизация при этом имеет меньшее фокусное расстояние.

Автор
Ермакова Светлана, Лана Минина
Время чтения
18
мин.
Цель статьи

В нашей компании, как и во всех, идет процесс импортозамещения. Мы активно пользовались продуктами Microsoft, в частности Dynamics последние 15 лет. Когда начался переход, то планировали заменить только блок CRM. Но сейчас, осваивая новый, современный продукт, сильно расширили карту внедрения. Пересмотрели взаимодействие с юристами, пересобрали цепочку согласования договоров, автоматизируем этапы customer journey и тестируем различные воронки продаж для команд продаж и отдела маркетинга. По сути, мы проживаем трансформацию, потому что уже накоплен и отрефлексирован опыт пользования цифровыми платформами. Мы знаем, что лучше или хуже работает, имеем объективные основания для трансформации существующих информационных потоков и процессов.

Поэтому цифровизация и цифровая трансформация – этапы зрелости компании, менеджмента и рынка в целом. Хотя бывает и так, что трансформация начинается сразу же, как это было в компании «Евразия Ассистент», кейс я описывала в прошлой статье.

Цифровизация меняет подход к бизнес-процессам, облегчает работу человека. И ее целью является повышение эффективности работы подразделения компании: сокращение рутинных и ручных операций, отсекание лишних этапов, сокращение ошибок, то есть реинжиниринг процессов разной глубины.

Символом цифровизации стали CRM-системы. Это и понятно, они затрагивают критический для любого бизнеса процесс продажи.

Я вела проект внедрения для школы английского языка. Задачи были достаточно просты: учитывать посещаемость и поддерживать актуальное расписание, рассчитывать себестоимость занятий и корректировать ценообразование. Мы перенесли работу из Excel в базу данных CRM-системы и провели интеграцию с 1С, сайтом, мобильным приложением и телефонией. Да, стало гораздо удобнее, быстрее, за счет интеграции стали очевидны пути клиента и выросла общая выручка. Но это не поменяло бизнес-модель.

Но эффективность продаж можно было бы усовершенствовать еще глубже. Например, внедрить в CRM технологии искусственного интеллекта на этапе квалификации лидов, внедрить распознавание тона голоса клиента во время телефонного разговора, систему рекомендаций на основе анализа поведения на сайте и в мобильном приложении, персонализацию. И тогда мы говорим уже о цифровой трансформации, потому что это совсем другой подход к продажам.

Это и есть самое основное различие. Цифровая трансформация связана именно с преобразованием бизнес-модели компании, когда одни способы ведения бизнеса заменяются более эффективными и современными. И цели здесь помасштабнее: выход на новые рынки, создание новых каналов продаж, которые генерируют новую чистую выручку и приводят к увеличению стоимости компании. Именно трансформация открывает возможность для создания и реализации принципиально новых стратегий, приносящих больше выгоды бизнесу и пользы клиентам.

Но такая трансформация является следствием изменения мышления менеджмента. Поэтому вопрос выходит за рамки чисто IT-технологий и компетенций. Неслучайно появилась новая позиция – директор по цифровой трансформации. Это специальная позиция топ-менеджера, отвечающего за изменение бизнес-модели и процессов, помогает преобразовать традиционные продукты и услуги в цифровую форму. Иногда CDTO (chief digital transformation officer) специально включают в состав совета директоров.

Но даже очень компетентный и опытный CDTO может не справиться один с таким масштабным процессом, особенно если речь идет о крупной компании. Требуется создать команду реформаторов, носителей нового мышления, которая будет поддерживаться на всех уровнях управления. Задача этой команды — разработка и сопровождение стратегии, а также координация всех подразделений по реализации цифровой трансформации.

Сотрудничество с подрядчиком в таких проектах строится иначе. Заказчик должен сильно погружаться в проект, и кроме финансов инвестировать свое время и внимание. Модель «оплатил-получил» здесь не работает.

Кроме команды для трансформации необходим определенный уровень зрелости IT-инфраструктуры. Здесь ситуация неоднозначная. Согласно исследованию KMDA, у 36% российских компаний инфраструктура имеет низкий уровень цифровой зрелости и существует в виде несвязанных элементов, что накладывает серьезные ограничения для развития. Даже небольшое изменение внешних обстоятельств может быстро переместить такие компании в зону риска. 47% респондентов отметили, что их компании имеют интегрированную цифровую архитектуру, и только 10% респондентов отметили, что их компании уже имеют полную цифровую бизнес-модель.

Неизбежный этап эволюции

Но как бы мы не относились к цифровой трансформации, ее уже не остановить, потому что она не причина, но следствие бОльших процессов в экономике и демографии. Поясню.

На смену плановой экономики пришла рыночная, которая сегодня стала цифровой. Все больше появляется бизнесов, которые строятся только на информационных технологиях – Yandex Taxi, Uber, Airbnb.

Смену экономических моделей подстегнул тот факт, что математические модели, алгоритмы, подходы, разработанные в прошлом веке, становятся все более доступными и для потребителей, и для бизнеса. Только за 10 лет, в период с 2005 по 2015 год цена обработки информации в среднем снизилась в 60 раз, широкополосного доступа в Интернет – в 40 раз, хранения информации – в 25 раз, сенсоров – в два раза.

Организации и даже целые индустрии запустили процесс цифровой трансформации. В результате за прошедшие несколько лет мир быстро вошел в новую эру цифровой экономики.

Мы окружены мобильными устройствами, умными телевизорами, холодильниками, часами, которые не только круглосуточно отслеживают наше поведение, но и начинают нам подсказывать и рекомендовать. Датчики и сенсоры интегрируются не только в промышленное оборудование, но и в бытовые приборы, мебель, одежду, предметы интерьера, автомобили. Более того, все эти приборы и устройства начинают взаимодействовать между собой на основе протоколов Интернета вещей без участия человека. Появляющиеся технологические платформы убирают посредников между производителем и потребителем продукта или услуги, а накапливающиеся объёмы данных позволяют предсказывать поведение машин и людей.

И эту экономику есть кому поддерживать – поколение Z, или «цифровое» поколение, люди, рожденные в период с 1995 по 2012 год. Многие из них уже вступили в платежеспособный возраст и могут составлять активную часть ЦА.

«Зеты» формируют тренды, которые влияют на все сегменты экономики. Они полностью погружены в онлайн-мир, и вместо игровой площадки во дворе выбирают онлайн-игру или соцсеть. А если посмотреть на статистику, то получается, что в 2017 году количество представителей этого поколения составляло 27% населения земли, а в 2019 году, по данным агентства Bloomberg, – 32% мирового населения. А по прогнозу internships.com, к 2020 году поколение Z должно будет составить уже 40% покупательской аудитории мира.

Еще одним драйвером цифровой экономики и смены поведенческих паттернов стала вынужденная изоляция. Она стимулировала развитие навыков удаленной работы, развитие платформенных решений, роботизацию физических аспектов деятельности. Стало понятно, что мир отныне будет цифровым и дистанционным.

Поэтому на самом верхнем уровне задачу трансформации можно сформулировать как «подготовить компанию к работе в условиях цифровой экономики, которая позволит ей быстро адаптироваться к новым условиям».

Спрос на передовые цифровые технологии в секторах экономики и социальной сферы в Российской Федерации, %, усредненная доля ответов респондентов:

Более темный цвет соответствует большему спросу на цифровые продукты и сервисы со стороны секторов экономики и социальной сферы. Источник: расчеты ИСИЭЗ НИУ ВШЭ по данным опроса экспертов.

Цифровизация в российских компаниях

Еще 5 лет назад цифровизация и трансформация были средствами конкурентной борьбы, а сегодня становится вопросом выживания бизнеса, например, для банков, ритейла и телекома.

В 2020 году компания КMDA провела исследование российского бизнеса: в опросе участвовали 700+ представителей российских компаний из 27 отраслей: нефтегазовой, машиностроения и образования, IT и банковского сектора. Приведу некоторые выводы и результаты исследования.

Приоритетные направления цифровой трансформации — цифровизация бизнес-процессов и работа с данными, а также управление клиентским опытом. В настоящий момент в среднем по всем отраслям и компаниям оцифровано около половины бизнес-процессов.

Второе по значимости направление — работа с данными. Здесь мы также наблюдаем рост зрелости. Данные начинают использовать для более сложных задач.

В противовес лоскутной цифровизации успешная трансформация подразумевает гармоничное развитие сразу по нескольким направлениям. Здесь ключевыми являются наличие стратегии, органа управления цифровой трансформацией и создание новой цифровой культуры. Если построить полную цифровую модель бизнеса, а сами сотрудники не изменятся — трансформация не произойдет. Самообучение, гибкость и способность работать и принимать решения в условиях постоянных изменений вошли в число наиболее востребованных навыков сотрудника.

В исследовании выделяются основные сильные стороны топ-менеджеров и команд, осуществляющих трансформацию:

  1. Открытость новым технологиям и поиск инноваций.
  2. Высокий уровень мотивации и поддержка топ-менеджмента.
  3. Существует орган управления цифровой трансформацией.
  4. Цифровая инфраструктура отвечает потребностям бизнеса.
  5. Высокий уровень цифровизации бизнес-процессов. Управление организацией осуществляется на основе глубокой аналитики данных.
  6. Внедрены принципы культуры и ведется постоянное развитие компетенций сотрудников.
  7. Ведется системная работа над развитием всей цифровой экосистемы организации.
  8. Цифровое направление включено в общую стратегию развития организации.

Еще раз упомяну о незрелости IT-инфраструктуры, которая отстает от потребностей бизнеса, что отметили больше половины респондентов.

От слов к плану: кейс производственной компании

Хорошо, пора переходить к практической пользе статьи. Хочу поделиться проектом цифровой трансформации, который осуществляла крупная производственная компания (NDA). Это один из крупнейших проектов и по масштабу, и по времени. Клиент уже прошел этап цифровизации и пришел к нам с системным видением дальнейшего развития. Задачи затрагивали несколько уровней компании, имели четко определенные цели и направления, и базировались на единой IT-стратегии.

Уровень бизнес-модели

Направление №1. Цифровая платформа. Цель: разработка и запуск новых бизнес-линий, представляющие собой сервисы, имеющие в основе цифровые и платформенные решения и формирующие не менее 30% EBIT; формирование экосистемы, обеспечивающей необходимый уровень привлечения внешних и внутренних экспертов компании к ее цифровой трансформации.

Уровень бизнес-процессов

Направление №2. Цифровой инжиниринг. Цель: внедрение технических и организационных решений, направленных на сокращение сроков разработки новых поколений продукции и специальных комплектаций при снижении совокупной стоимости разработки и повышения качества.

Направление №3. Цифровое производство. Цель: внедрение технических и организационных решений, направленных на трансформацию производственных процессов с целью обеспечить гибкое производство широко-вариативной продукции при отсутствии роста себестоимости продукта.

Направление №4. Цифровая цепочка поставок. Цель: внедрение технических и организационных решений, повышающих долю поставок в срок, снижающих уровень запасов и стоимость поставки.

Направление №5. Цифровые продажи и сервис. Цель: внедрение технических и организационных решений, обеспечивающих не только минимальные конкурентные требования по системе продаж и сервиса, но также способствующие снижению нагрузки на производственную цепочку при росте рентабельности продукции.

Уровень фундамента

Направление №6. Цифровая система управления. Цель: реализация задач по интеграции систем управления и созданию эффективных механизмов управления данными с целью увеличение скорости принятия решений и прохождения сквозных бизнес-процессов.

Направление №7. Цифровая корпоративная культура. Цель: создание в компании среды, способствующей развитию внутреннего предпринимательства; повышающая адаптируемость проводимых изменений; привлечение и удержание целевых групп работников.

Например, если рассмотреть направление №3, цифровое производство, то на практике это означает уход от:

  • ручного управления расписанием и технологическим процессом,
  • ручных операций сварки, загрузки и разгрузки деталей, транспортировки,
  • простых токарных и фрезерных станков,
  • жестких автоматических линий производства.

Клиент постепенно внедрял:

  • автоматическое управление расписанием, загрузка управляющих программ;
  • обрабатывающие центры в ЧПУ.
  • роботизированные комплексы на операциях сварки, загрузки-разгрузки деталей, транспортировки;
  • гибкие автоматические линии и матричное производство.

Этот переход имеет под собой конкретные потребности и «боли». Клиент определил эффективность цифровой трансформации как борьбу с ключевыми потерями. И перечисленные новшества помогают НЕ терять время и силы.

Простой оборудования и рабочих из-за недостатков планирования решается развитием ERP-систем и внедрением цифрового двойника предприятия для имитационного моделирования и прогнозирования доступности, расчетов страховых буферов, сквозной интеграции.

Потерю времени из-за непроработанной технологичности на сборочных операциях также можно избежать за счет внедрения цифрового двойника операций и имитационного моделирования до запуска в производство.

Технологии искусственного интеллекта нашли широкое применение в данном кейсе. ИИ помогал мониторить режимы работы оборудования и предсказывать процент брака, а машинное зрение выявляло эти дефекты. Сократить себестоимость также удалось за счет подключения ИИ к анализу статистики прошлых выпусков.

Не без ИИ

В некоторых отраслевых и бизнесах копятся огромные массивы данных, анализировать которые на уровне excel-отчетов уже не эффективно. Представьте сеть продуктовых магазинов по всей стране. В день совершается в среднем по 50К покупок, количество уникальных покупателей – миллионы! Нужны алгоритмы, которые помогут анализировать такие объемы быстро и создавать персональные программы лояльности, чтобы увеличить средний чек и LTV (life time value) покупателя.

Или взять для примера сервисные компании, G2P (government to people). В государственный пенсионный фонд в день поступают десятки тысяч обращений по всей стране. Скорость обработки зависит от того, насколько точно будет классифицировано обращение в точке входа.

Повышать качество обслуживания, наращивая штат операторов, крайне неэффективно, простые классификаторы на сайте или в приложении с выпадающими списками не предусматривают всех случаев. Это «узкое место», где справится только искусственный интеллект. Есть даже готовые алгоритмы: берется выборка в 1 000 обращений и запускается механизм анализа исторической информации. На основе анализа ИИ формирует список подсказок и возможных запросов в строке поиска по первым буквам слова.

Или банковский сектор. Оценка рисков, кредитный скоринг, выявление мошеннических действий, прогнозирование остатков на счетах – все это уже делают умные алгоритмы.

Торговые сети, банки, телекоммуникационные компании, сервисные уже живут в новой цифровой реальности, потому что на их рынках по-другому уже нельзя: и конкуренция мощная, и зета-пользователи требуют тотальной цифровизации пользовательского опыта.

Это лидеры цифровой трансформации, на опыте которых можно учиться и прослеживать тенденции. Но их уже активно догоняют предприятия тяжелой и легкой промышленности, которые имеют ресурсную гибкость, чтобы осваивать новейшие технологии. Например, стандартные задачи управления качеством и производительностью, оптимизации технологических процессов и ТОиР, загрузки оборудования гораздо эффективнее решаются с помощью технологий ИИ.

Решения на базе технологий искусственного интеллекта для производственных компаний

Виртуальные датчики

  • Оценка влияния параметров технологического процесса на характеристики качества выпускаемой продукции.
  • Построение предиктивных моделей для расчета характеристик качества.
  • Автоматизация управлением технологическим процессом на основе предиктивных моделей для достижения заданных характеристик качества.

Система предиктивного мониторинга и оповещения

  • Построение предиктивных моделей для различных параметров технологического процесса и качества продукции.
  • Автоматизация оповещения о возможных нежелательных событиях с целью своевременной корректировки параметров процесса на основе полученных предиктивных моделей.
  • Создание визуальных информационных панелей для разных категорий пользователей.

Оптимизация количественных характеристик компонентов в составе продукции

  • Планирование и проведение экспериментов, обработка экспериментальных результатов с помощью различных методов, включая нейросетевые технологии.
  • Построение моделей зависимости качества выпускаемой продукции от состава.
  • Оптимизация состава продукции на основе полученной модели для достижения заданных параметров качеств.

Промышленная статистика

  • Статистическое управление качеством (SPC).
  • Карты Шухарта.
  • Индексы пригодности.
  • Анализ надежности оборудования и продукции.
  • Анализ измерительных систем (MSA)
  • Планирование и анализ экспериментов (DoE).
  • Компьютерное зрение.
  • IoT платформа.

Что касается готовых IT-решений, платформ, то почти все присутствующие на российском рынке уже включают в себя дополнительные модули, например, классификационные модели, предиктивную аналитику.

Почему бы и да

Каждый бизнес уникален с точки зрения ресурсов, положения на рынке и стратегии, поэтому важно строить свой путь трансформации. Наши мысли на тему факторов успешности или неуспешности проектов по цифровой трансформации моя коллега Анна Шадрина в этой статье. Ниже приведу результаты вышеупомянутого опроса KMDA. А я всех поздравляю с наступающим Новым годом и желаю успешных трансформаций, как внешних, так и внутренних!

Впервые опубликовано на Executive

Построим стратегию трансформации вместе

Обсудить задачу с экспертом

Полезные материалы

Исследование: Agile в России 2021

.PDF
November 17, 2022

Государственные цифровые платформы 2021: особенности и сценарии развития. Доклад НИУ ВШЭ

.PDF
May 16, 2022

Альманах "Искусственный Интеллект". Индекс 2021 года

.PDF
April 18, 2022

Итоги работы Минцифры в 2021 и приоритеты на 2022

.PDF
April 13, 2022