Операционный менеджмент или как повысить операционную эффективность

Операционный менеджмент (operations management), переводится как управление операциями. Фактически внутри операционного менеджмента располагается множество дисциплин, это и управление бизнес-процессами, и система контроля поручений, и система проектного управления, и даже система оперативного планирования и контроля по всем направлениям деятельности организации, включая производство.

Операционный менеджмент – история появления

В качестве отдельного научного направления операционный менеджмент появился в еще в начале двадцатого века, как подраздел общего менеджмента, когда Фредерик Тейлор в США и Анри Файоль во Франции разработали ключевые концепции в области операционного менеджмента. В 1913 г. Генри Форд внедрил конвейерную систему производства автомобилей, начав применять операционный менеджмент на практике.

В начале 1970-х годов произошло окончательное формирование концепции процессо-ориентированного управления (Business Process Management), что дополнило операционный менеджмент множеством подходов и инструментов, связанных с моделированием, анализом, реинжинирингом и непрерывным совершенствованием бизнес-процессов.

При этом фокус внимания операционного менеджмента сместился от эффективности отдельных операций к эффективному кросс-функциональному взаимодействию, как внутри одной компании, так и между взаимодействующими компаниями (контрагентами). Особенно эффективно применение процессного подхода при взаимодействии организаций оказалось в логистике, где логистические цепочки собирают в себе большое количество участников.

И хотя операционный менеджмент чаще ассоциируется с производственными процессами, в последнее время операционный менеджмент стал трактоваться несколько шире и захватывать всю деятельность организации, как в части основных, так и обеспечивающих бизнес-процессов.

Серьёзным рывком для повышения операционной эффективности организаций стало появление информационных технологий, которые позволили автоматизировать многие бизнес-процессы, добавив в инструментарий операционного менеджмента множество интересных ИТ-решений, таких как ERP, BI, BPM, CRM, SCM систем.

ONLINE КУРС ПО ОПЕРАЦИОННОМУ МЕНЕДЖМЕНТУ

Операционный менеджмент – цели и задачи

Операционный менеджмент часто имеет цели, связанные с уменьшением затрат компании без потери скорости исполнения бизнес-процессов и качества результатов деятельности.

Фактически операционный менеджмент направлен на эффективное управление ключевыми бизнес-процессами и операциями, имеющими значение, для получения добавленной стоимости, а также для эффективной поддержки ключевых бизнес-процессов через правильную организацию вспомогательных бизнес-процессов.

Входными данными для операционного менеджмента являются результаты работы стратегического менеджмента, ведь отстраивая внутренние бизнес-процессы нужно понимать на каком сегменте рынка компания будет работать, и какие целевые параметры бизнес-процессов необходимо достигнуть для получения тех или иных конкурентных преимуществ.

Несмотря на то, что операционный менеджмент рассредоточен между различными подразделениями организации, часто требуется не только оптимизация бизнес-процессов, проходящих внутри подразделений, сколько оптимизация сквозных бизнес-процессов, «пронизывающих» насквозь несколько подразделений, ведь именно на стыках между подразделениями и возникает неэффективность.

Операционный менеджмент является инструментом повышения операционной эффективности деятельности, которая обеспечивается через оптимальность выполнения каждой операции, и поэтому в рамках операционного менеджмента необходимо не только назначение операционного или исполнительного директора, сколько интеграция участников бизнес-процессов в непрерывную систему постоянного совершенствования деятельности.

Операционный менеджмент – участвующие подразделения

Фактически навыками операционного менеджмента должен обладать любой руководитель подразделения организации, ведь он должен не только отстроить эффективное исполнение операций внутри своего подразделения, но и взаимодействие с соседними подразделениями, как в рамках бизнес-процессов, так и проектов, и даже поручений. Очень часто инициаторами применения инструментов операционного менеджмента являются владельцы и высшие руководители организации, которые понимают, что компанию необходимо адаптировать к изменяющейся ситуации на рынках, а значить сделать ее эффективнее.

Инструментом внедрения инструментов операционного менеджмента может стать процессный офис, который может сопровождать проекты по повышению операционной эффективности, моделируя ключевые бизнес-процессы организации, а также применяя различные методики анализа и оптимизации бизнес-процессов.

Есть примеры, когда руководитель процессного офиса, отлично понимая бизнес-процессы организации назначается на позицию операционного директора, таким образом получая власть над ключевыми функциональными подразделениями для повышения операционной эффективности.

В финансовой сфере с учетом уровня автоматизации, на позицию операционного директора может быть назначен ИТ-Директор, ведь многие бизнес-процессы в финансовой сфере уже оцифрованы, и ключевым фактором становится дальнейшее увеличения уровня оцифровки.

Если операционный директор не назначен, тогда все задачи операционного менеджмента находятся на уровне генерального директора, который должен заботиться о повышении операционной эффективности.

Операционный менеджмент — существующее состояние

Учитывая, что на большинстве российских рынков происходит стагнация или даже спад, многие собственники компаний усиливают знания своих управленческих команд в области операционного менеджмента, ведь конкуренция нарастает, и поэтому компания должна производить продукт или оказывать услуги с минимально возможными затратами, быстро, и с необходимым качеством.

Сейчас можно увидеть множество проектов по внедрению технологий Lean Six Sigma в производственных компаниях, проекты по анализу и оптимизации бизнес-процессов в банковской и страховой сфере. Фактически не осталось ни одной отрасли, где собственники и высшее руководство не озадачились повышением операционной эффективности за счет внедрения технологий операционного менеджмента.

Во некоторых прогрессивных организациях операционный менеджмент взял на вооружение технологии цифровой трансформации организации, внедряя новые бизнес-процессы, с минимальным участием людей в качестве рядовых исполнителей бизнес-процессов.

Такие технологии, как Искусственный интеллект, Robotic Process Automation, дополненная и виртуальная реальность внедряются в существующие бизнес-процессы, что позволяет операционному менеджменту не только снижать затраты на персонал, сколько создавать масштабируемые бизнес-модели, бизнес-процессы которых позволяют работать на множестве различных рынков, включая международный уровень.

Операционный менеджмент – инструментарий

Обучение дисциплине операционный менеджмент практикуется фактически во всех ведущих бизнес-школах, как в России, так и за рубежом. Сейчас данная дисциплина переживает второе рождение за счет активного применения информационных технологий, что требует от руководителей не только процессо-ориентированного мышления, но и понимания инструментария необходимого для автоматизации бизнес-процессов, и для их контроля и анализа, при помощи систем класса Business Intelligence. На рынке существует множество примеров применения тех или иных инструментов операционного менеджмента на практике, главное лишь осознать, что это необходимо организации, после этого начать внедрять лучшие практики в своих компаниях.

Примером повышения операционной эффективности, может являться появление огромного числа компаний, в основе которых лежит бизнес-модель, основанная на работе в интернете, где через интернет не только ищутся клиенты, но и вербуются исполнители бизнес-процессов, автоматизируются внутренние бизнес-процессы, привлекаются партнеры и поставщики.

Фактически операционный менеджмент становится центром экспертизы организации в организации «цифровых» бизнес-процессов с учетом возможностей социальных сетей, краудсорсинга, фрилансеров, а также инновационных технологий.

Компании приобретают свойства экосистем, где нет жестких организационных границ, а есть только распределенные по всему миру бизнес-процессы, в которых участвуют не только штатные сотрудники компании, но и фрилансеры, а также сервисы, которые делают всю рутинную работу за счет применения технологий искусственного интеллекта. И похоже, что операционный менеджмент, как научная дисциплина должен впитать в себя все инновационные технологии.

Коптелов Андрей Константинович

Корпоративное обучение

AQT  |  Операциональные определения (operational definition). Э. Деминг

​ Вариабельность

 

Материал подготовил Григорьев С. П.

 

 

​

 

По мнению многих промышленников, нет ничего важнее для бизнеса, чем операциональные определения. И ничем в производстве не пренебрегают так, как операциональными определениями.

— [1] Эдвардс Деминг

 

​

 

Во многих компаниях сферы услуг, торговли и производства, нередко нет документированного описания определенных проблемных процедур, однозначных для понимания всеми сотрудниками компании — операциональных определений, это лишь увеличивает вариабельность в системе. Бытует предположение, что процедуры полностью и без этого определены и им все следуют. Как точно следуют? Какой версии пересказа от одного сотрудника другому соответствуют действия сотрудников (как в игре в испорченный телефон)?

 

Удивительно, сколько человечеству потребуется лет для принятия новых знаний. Еще 380 лет?! Сравните цитаты Р. Декарта и Э. Деминга:

 

 

​

 

Люди избавились бы от половины своих неприятностей, если бы смогли договориться о значении слов.

— Рене Декарт, 1596-1650

 

 

 

Слова не имеют значения, если их нельзя преобразовать в действия, с которыми соглашаются все. Операциональное определение дает возможность передачи однозначного смысла с помощью понятий.

— [2] Эдвардс Деминг

 

​

 

 

Эдвардс Деминг и Уолтер Шухарт, рассматривали работы по созданию операциональных определений как в высшей степени важные и ставили их значение вровень с теорией вариаций и контрольными картами. Ведь использование операциональных определений имеет прямое отношение к уменьшению вариабельности.

 

 

​

 

Операциональные определения (operational definition) – определения, с которыми разумный человек может согласиться и использовать их на практике. Операциональные определения вовсе не открыты для интерпретации и не допускают двусмысленности — напротив, они сами интерпретируют, толкуют.

 

— [2] Эдвардс Деминг

 

​

 

 

 

 

Пример пренебрежения операциональными определениям

 

 

Сатья: «Пример визуализации: доска с образцами браковки стропов».

Источник: up-pro. ru

 

На участке отделки металла и отгрузки готовой продукции сортопрокатного цеха № 1 размещена доска с образцами браковки стропов. На ней можно рассмотреть и даже проверить наощупь, что произошло с канатом — передавливание, расслоение, перегиб.

 

​

 

Инициатором размещения наглядной информации стал мастер участка. Предложение он оформил через Фабрику идей и реализовал вместе с коллегой. Теперь здесь каждый знает, как выглядит вышедший из эксплуатации строп.

 

Грузоподъёмные работы потенциально опасны. Крановщикам и стропальщикам приходится учитывать много нюансов. Главное требование безопасности — перед каждым применением проверять оборудование. Недопустимо использовать повреждённые стропы, это может привести к несчастным случаям.

 

Как пояснил мастер участка, из 48 его подчинённых примерно половина имеет смежную профессию стропальщика. Поэтому было решено оформить стенд с наглядным напоминанием, какими канатами при погрузке и разгрузке пользоваться уже нельзя. Доска с образцами бракованных стропов появилась в ноябре прошлого года.

 

— До сих пор у нас возникало немало вопросов в работе крановщиков и стропальщиков о правильности браковки стропов, особенно металлических, которые используются чаще всего, — рассказывает начальник участка отделки металла и отгрузки готовой продукции СПЦ № 1. — Есть ряд стандартов и требований, на них и опирались авторы проекта, в течение определённого времени собиравшие образцы бракованных канатов и оформившие на доске наглядную информацию.

 

 

Наш комментарий

 

Красивый стенд, но к сожалению, он не даёт чёткого операционального определения, когда стоит браковать строп.

 

Уверен, что этот стенд снизил только количество озвученных вопросов от стропальщиков, озвученных, а не возникающих. Да, задавать такие вопросы теперь им будет неудобно (стыдно) — ведь теперь «только глупый не сможет разобраться».

 

Давайте попробуем разобраться?!

 

 

Инструменты управления AWS – Amazon Web Services (AWS)

AWS CloudFormation

МОДЕЛИРОВАНИЕ И РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ВСЕХ РЕСУРСОВ ОБЛАЧНОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ

AWS CloudFormation предоставляет универсальный язык для описания и выделения всех ресурсов инфраструктуры в облачной среде. CloudFormation позволяет использовать простой текстовый файл для автоматического безопасного моделирования и выделения всех ресурсов, необходимых для приложений по всем регионам и аккаунтам пользователя. Этот файл служит единым источником достоверной информации для создаваемой облачной среды.

Дополнительную информацию см. на странице сервиса AWS CloudFormation.

AWS Service Catalog

СОЗДАНИЕ И ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СТАНДАРТИЗИРОВАННЫХ ПРОДУКТОВ

Сервис AWS Service Catalog позволяет организациям создавать каталоги ИТ-сервисов, одобренных для использования на платформе AWS, и управлять ими. Такие ИТ-сервисы могут включать образы виртуальных машин, серверы, программное обеспечение и базы данных для создания многоуровневых архитектур приложений. AWS Service Catalog позволяет централизованно и согласованно управлять развернутыми обычным образом ИТ-сервисами, обеспечивая при этом необходимое соответствие и возможность быстро выполнять развертывание только тех одобренных ИТ-сервисов, которые требуются.

Дополнительную информацию см. на странице сервиса AWS Service Catalog.

Amazon CloudWatch

МОНИТОРИНГ РЕСУРСОВ И ПРИЛОЖЕНИЙ

Amazon CloudWatch – это сервис мониторинга облачных ресурсов AWS и приложений, работающих на AWS. Amazon CloudWatch можно использовать для сбора и отслеживания метрик, накопления и анализа файлов журналов, создания предупреждений, а также автоматического реагирования на изменения ресурсов AWS. Amazon CloudWatch может вести мониторинг ресурсов AWS (таких как инстансы Amazon EC2, таблицы Amazon DynamoDB, инстансы БД Amazon RDS), пользовательских метрик приложений и сервисов, а также мониторинг любых журналов приложений. Amazon CloudWatch можно использовать для получения сводной информации о системе, включая информацию об используемых ресурсах, производительности приложений и общей работоспособности системы. Эти данные применяются для оперативного реагирования и обеспечения стабильной работы приложений.

Дополнительную информацию см. на странице сервиса Amazon CloudWatch.

AWS Systems Manager

ПОЛУЧЕНИЕ ОПЕРАЦИОННОЙ АНАЛИТИКИ И ВЫПОЛНЕНИЕ ДЕЙСТВИЙ С РЕСУРСАМИ AWS 

AWS Systems Manager обеспечивает наглядное представление инфраструктуры клиента на AWS и возможность управления ею. Systems Manager предоставляет унифицированный интерфейс пользователя, позволяющий просматривать операционные данные различных сервисов AWS и автоматизировать операционные задачи, связанные с используемыми ресурсами AWS. С помощью Systems Manager можно группировать ресурсы, например инстансы Amazon EC2, корзины Amazon S3 или инстансы Amazon RDS, связанные с конкретными приложениями, просматривать операционные данные для обнаружения и устранения неполадок, а также выполнять действия с группами используемых ресурсов. Systems Manager упрощает управление ресурсами и приложениями, сокращает время обнаружения и устранения операционных проблем, а также без лишних усилий обеспечивает безопасную работу инфраструктуры и управление ею при любом масштабе.

Дополнительную информацию см. на странице сервиса AWS Systems Manager
.

AWS CloudTrail

ОТСЛЕЖИВАНИЕ ДЕЙСТВИЙ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ И ИСПОЛЬЗОВАНИЯ API

AWS CloudTrail – это сервис, позволяющий управлять аккаунтом AWS, обеспечивать соответствие требованиям и проводить аудит операционных процессов и рисков. С помощью CloudTrail можно вести журналы, осуществлять непрерывный мониторинг и сохранять информацию об истории аккаунта в пределах всей используемой инфраструктуры AWS. CloudTrail предоставляет историю аккаунта AWS, включая действия, выполненные с помощью Консоли управления AWS, SDK AWS, инструментов командной строки или других сервисов AWS. Такая история событий упрощает анализ безопасности, отслеживание изменений ресурсов, а также поиск и устранение ошибок.

Дополнительную информацию см. на ​странице сервиса AWS CloudTrail
.

AWS Config

УЧЕТ РЕСУРСОВ И ОТСЛЕЖИВАНИЕ ИЗМЕНЕНИЙ

Сервис AWS Config обеспечивает доступ к конфигурации ресурсов AWS, возможность ее аудита и оценки. AWS Config ведет непрерывный мониторинг конфигурации ресурсов AWS и фиксирует результаты. Сервис позволяет автоматизировать сопоставление записанных и требуемых конфигураций и оценку соответствия. AWS Config дает возможность отслеживать изменения в конфигурациях и связях между ресурсами AWS, просматривать подробные истории изменений конфигурации ресурса, а также определять общее соответствие системы требованиям конфигураций, описанных во внутренних руководствах. Это позволяет упростить аудит на предмет соответствия требованиям, анализ безопасности, управление изменениями и устранение текущих неисправностей.

Дополнительную информацию см. на странице сервиса AWS Config.

AWS OpsWorks

АВТОМАТИЗАЦИЯ ОПЕРАЦИЙ С ПОМОЩЬЮ CHEF И PUPPET

AWS OpsWorks – это сервис управления конфигурациями, который предоставляет управляемые инстансы Chef и Puppet. Chef и Puppet – это платформы автоматизации, позволяющие использовать программный код для автоматического конфигурирования серверов. Сервис AWS OpsWorks позволяет использовать Chef и Puppet для автоматического конфигурирования и развертывания серверов, а также для управления ими как на инстансах Amazon EC2, так и в локальных вычислительных средах. AWS OpsWorks включает три предложения: AWS OpsWorks for Chef Automate, AWS OpsWorks for Puppet Enterprise и AWS OpsWorks Stacks.

Дополнительную информацию см. на странице AWS OpsWorks.

AWS Trusted Advisor

ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ И БЕЗОПАСНОСТИ

AWS Trusted Advisor – сетевой ресурс, который позволит вам снизить издержки, повысить производительность и безопасность за счет оптимизации среды AWS. Он предоставляет в режиме реального времени рекомендации AWS, которые помогут вам эффективно распределить ресурсы.

Дополнительную информацию см. на странице сервиса AWS Trusted Advisor.

Риском управлять должны все! | Банковское обозрение

— Варвара, что сейчас происходит на рынке труда в области специалистов по управлению операционными рисками?

— Несмотря на то что во многих организациях из-за пандемии наем новых сотрудников был заморожен, в ряде компаний различных отраслей открыты вакансии специалистов в области риск-менеджмента.

Если бы мы в конце 2020 года зашли на сайт одной из популярных компаний интернет-рекрутмента и осуществили поиск таких вакансий, открытых нашлось бы более 9 тыс. за последний месяц, за последние три дня — более 3 тыс., за последние сутки — около 1 тыс. Числа кажутся внушительными. Но для сравнения позиций в области управления персоналом, открытых за последний месяц, — более 16 тыс., а области финансов — более 40 тыс.

На том же популярном ресурсе для поиска работы в конце 2020 года были размещены объявления чуть более 1,3 млн компаний. Если предположить, что все 9 тыс. вакансий по управлению рисками — от разных компаний, то всего лишь каждая 147-я компания нуждается в специалистах по управлению рисками, в то время как потребность в финансистах испытывает каждая 33-я.  

Выводы о спросе на ту или иную профессию требуют глубокого анализа, однако доступные данные позволяют предположить, что не в каждой компании рисками управляют в масштабах всей организации. Если делать выводы об уровне зрелости процессов управления рисками, основываясь на более прикладном опыте — опыте консультанта рисковой практики вендора ПО, а в прошлом консультанта BIG4, то можно подтвердить сделанное заключение.

— Очевидно, это один из признаков незрелости риск-менеджмента?

— Безусловно! По итогам взаимодействия с компаниями — представителями производственной сферы, ретейла и даже финансовой отрасли с уверенностью могу сказать, что далеко не в каждой даже крупной компании управление рисками выделено в отдельную функцию. Во многих отсутствуют методология и регламенты, а также нет сотрудников, занимающихся исключительно риск-менеджментом.

В то же время сотрудники средних и крупных компаний в России воспринимают «риски» как отдельную профессиональную область, знают своих «коллег-рисковиков». Но далеко не каждый сможет объяснить, чем эти коллеги занимаются, поскольку достаточно часто процессы риск-менеджмента обособлены. В лучших практиках управления бизнесом давно признано, что риски есть у любой организации, и если, например, рыночные или комплаенс-риски требуют специальных знаний и присущи не всем видам деятельности, то операционные риски — это неопределенность, существующая на каждом этапе любого процесса. По идее, каждый участник процесса эти риски должен понимать, а каждая организации должна ими управлять. 

На практике же для большинства сотрудников риски — это какие-то сакральные знания, ведомые только отделу по управлению рисками.

Это свидетельствует о том, что компании предпринимают попытки выделить риск-менеджмент в отдельный процесс, но в то же время говорит о не самой высокой эффективности этого элемента управления. Как эту эффективность измерить, кто должен управлять операционными рисками и почему о рисках нужно знать не только риск-менеджерам?

Мировые стандарты по управлению рисками пытаются помочь организациям найти ответы на эти вопросы.

— Расскажите, пожалуйста, немного об этих стандартах.

— Согласно стандарту управления рисками COSO ERM, один из основных компонентов управления — контрольная среда.

Комплексный подход в работе риск-менеджмента включает оценку уровня рисков с учетом имеющихся в процессах компании контролей. Соответственно риск-менеджеры тесно связаны с системой внутренних контролей. Кроме того, лучшие практики предполагают вовлечение всей организации в оценку рисков и контролей, а также в дальнейшую проработку и реализацию мероприятий по снижению уровня риска.

В различных отраслях требования регуляторов к процессам управления рисками различаются. Самое строгое регулирование — в финансовом секторе: банковская отрасль зачастую является не только объектом жесткого контроля со стороны регуляторов, но еще и лидером по зрелости процессов управления и IT. Многие банки уже выстроили процессы управления рисками, а вот вне финансового сектора риск-менеджмент развит в меньшей степени. При этом есть достаточно зрелые системы управления в компаниях других отраслей — производство, телекоммуникации, ретейл и пр.

С 1 октября 2020 года в силу вступило Положение Банка России от 8 апреля 2020 года № 716-П «О требованиях к системе управления операционным риском в кредитной организации и банковской группе», которое обязывает банки выстроить полноценную систему управления операционным риском.

Одним из основных инструментов этой системы Банк России видит самооценку рисков: «Самооценка операционного риска проводится кредитной организацией в виде анкетирования выделенных для данной процедуры работников подразделений кредитной организации по всем направлениям деятельности, в том числе в разрезе составляющих их процессов».

То есть для банков уже на уровне регулятора закреплено требование вовлекать в управление рисками сотрудников из бизнес-подразделений. Очень вероятно, что многие организации из других отраслей тоже выберут такой подход для выстраивания процессов риск-менеджмента.

— В чем причина такого решения и есть ли подходы, которые помогают наладить совместную работу в области рисков?

— На мой взгляд, это обусловлено тем, что никто не знает процесс лучше, чем его участники. Соответственно и риски процесса лучше всего знают сотрудники, работающие с ними каждый день.

Распространенным путем для обеспечения эффективного взаимодействия между подразделениями является подход трех линий защиты, который предполагает вовлечение всей организации в управление рисками:

• первая линия — бизнес-подразделения, исполнители и владельцы процессов;
• вторая линия — служба по управлению рисками и служба по управлению внутренними контролями;
• третья линия — служба внутреннего аудита.

Остановимся на выстраивании взаимодействия между первой и второй линиями защиты. Полный жизненный цикл управления риском предполагает непрерывное функционирование этапов:

• сбор информации и идентификация рисков;
• оценка рисков; 
• реагирование; 
• мониторинг.

— Какая роль отводится каждой из линий защиты на этапах жизненного цикла процесса управления рисками и как достичь максимальной эффективности на каждом из них?

— Начну со сбора информации и идентификации рисков. Сотрудники бизнес-подразделений, например департамента розничного бизнеса в банке или отдела логистики в производстве, обладают более полной информацией о процессе выдачи кредита или транспортировки сырья соответственно. Они же — и владельцы риска.

Обладая экспертизой, менеджер по управлению рисками может идентифицировать потенциальную угрозу, классифицировать ее, но именно специалист, ежедневно принимающий заявки на получение кредита и регистрирующий договоры в системах банка, может наиболее точно описать условия потенциальной реализации риска, именно менеджер по логистике может точно обозначить источники и сферу влияния риска.

Определяя риск выдачи кредита по ставке ниже согласованной, риск-менеджер должен получить информацию от исполнителя процесса в виде регламента исполнения процесса, данные о распределении ролей между сотрудниками, задействованными в информационных системах. Оценивая риск срыва срока поставки сырья, риск-менеджер должен узнать, какие существуют в цепочке поставок рамки и ограничения, получить сведения о контрагентах, прецедентах реализации риска.

Система внутреннего контроля на этом этапе должна обладать информацией о наличии контролей в процессе, например контроля четырех глаз, который предотвращает самостоятельное исполнение операции и контроль за ней одним сотрудником. Такую информацию также должны предоставлять непосредственные участники бизнес-процесса.

В производственных процессах контрольные процедуры редко формализованы, но это не означает, что их не существует. Достоверная информация, подтверждающая регулярность работы этих процедур, находится у владельца бизнес-процесса. В таких ситуациях плотное взаимодействие первой и второй линий защиты служит залогом эффективного риск-менеджмента.

— Как происходит оценка рисков?

— Это задача второй линии защиты, а именно риск-менеджеров, которые должны определить, каким образом, с какой частотой будут оцениваться риски, то есть разработать методологию, которая будет обеспечивать адекватную, качественную и полную оценку. 

Первая линия защиты на этапе оценки должна привлекаться в качестве экспертов, которые будут оценивать риск с учетом ежедневно накапливаемого опыта и информации о реализации риска в прошлых периодах. Служба внутреннего контроля на этом этапе включает в оценку информацию о контролях процесса, об их операционной эффективности и помогает учесть влияние контрольной среды на уровень риска.

Здесь стоит поговорить о мотивации первой линии защиты правильно и добросовестно оценивать риски. Часто вопрос эффективности самооценки рисков упирается в ряд проблем:

• непонимание необходимости оценки и эффекта от нее;
• страх ответственности;
• непонимание процесса оценки;
• нежелание тратить время на оценку;
• отсутствие простого и удобного инструмента проведения оценки.

Если говорить о непонимании необходимости оценки и эффекта от нее, то часто оценка риска воспринимается как нечто формальное и бесполезное. Однако организациям следует чаще просвещать бизнес-сотрудников в части основ риск-менеджмента, а именно на примере конкретных подразделений показывать последствия несвоевременной идентификации риска и его недобросовестной оценки. Это могут быть примеры потери компанией крупного заказчика в силу утраты доверия или потери денежных средств в силу мошеннических действий. При этом важно не усилить у сотрудников страх ответственности.

Страх препятствует объективной оценке. Часто среди сотрудников организации можно встретить мнение о том, что если в процессе и есть риски, то только потому, что сами сотрудники не справляются со своими задачами, плохо работают, и первое, что сделает руководство после того, как увидит выявленные риски, — начнет всех наказывать и увольнять. Несмотря на то что организации активно развивают риск-культуру, многие из них в рамках проектов внедрения комплексной системы по управлению рисками одним из первых озвучивают вопрос: «Как заставить сотрудников добросовестно оценивать риски и регистрировать рисковые события?». И здесь руководству важно уйти от концепции «заставить» и начать движение в сторону «помочь» и «стимулировать». 

Бывает, что в компании риск-культура развита на высоком уровне, сотрудники понимают, зачем оцениваются риски, но существуют трудности в понимании того, как это можно делать. Организации, стремящиеся к зрелой культуре управления рисками, должны формализовать процедуру оценки риска, разработать шаблоны оценок, простые и понятные анкеты для самооценки.

Полноценное вовлечение сотрудников в управление рисками требует некоторого количества времени, что также препятствует построению эффективного процесса. Руководство не горит желанием отвлекать сотрудников от решения бизнес-задач, а рядовые служащие не хотят тратить время на то, что не входит в их прямые обязанности. Кроме того, часто оценка рисков — это редкое заполнение файлов, которые потом отправляются по почте и забываются до следующей оценки.

В такой ситуации необходимо показать каждому сотруднику, что оценка риска — это не самоцель, а мощный инструмент изменений в компании. Дайте сотрудникам единое пространство для оценки риска, коммуникации с риск-менеджерами и руководством, покажите влияние их оценки на общую оценку риска в организации, пусть они увидят отчеты по рискам, узнают, что оценка риска — это начало большего процесса управления, результатом которого являются оптимизация всех процессов, совершенствование работы каждого участка в организации. Качественно выстроенный процесс — возможность для сотрудника проще и быстрее выполнять собственные KPI и получать соответствующее вознаграждение.

И раз уж мы заговорили об оптимизации, подчеркну, что процессы управления рисками можно и нужно сделать более унифицированными, быстрыми, понятными и эффективными.

Сбор информации и идентификация риска будут осуществляться оперативнее, если дать сотрудникам бизнес-подразделений простой и понятный инструмент для быстрого ввода информации о реализовавшихся событиях или выявленных проблемах. При этом у сотрудников будет возможность сразу же вносить информацию о причинах проблемы и вариантах решения. Этот ресурс можно использовать как пространство для анализа процессов и предложений по их улучшению. 

Доступ к этому ресурсу должны иметь как система внутреннего контроля, так и риск-менеджмент, так как при помощи такого ресурса гораздо проще и быстрее запрашивать информацию, актуализировать, разделять или агрегировать ее в зависимости от целей использования.

Потребность в изменении и улучшении процессов гораздо проще донести до руководства, имея в качестве дополнительных аргументов уровень риска процесса и уровень убытков, которые могут быть снижены при реализации этих изменений. Службе внутреннего контроля будет проще «заставить» бизнес-подразделения внедрить контроли, если бизнесу будет доступна и понятна информация о том, какой риск эти контроли призваны исключить и как внедрение контроля позволит изменить шаги процесса, перераспределить задачи, чтобы процесс функционировал максимально эффективно.

— Что происходит на этапе реагирования?

— После идентификации и оценки рисков, а также анализа причин и последствий необходимо принять решение, что с этими рисками делать: оставить все как есть, застраховать деятельность от потенциальных потерь, отказаться от процесса или осуществить действия по минимизации рисков.

Такое решение должно приниматься совместно первой и второй линиями защиты. Если в условиях обособленной работы риск-менеджеры создают план мероприятий, который может включать разработку внутренних контролей, и далее этот план транслируется на бизнес-подразделения, которые обязаны выполнить все предписанные действия, то при комплексном подходе источником предложений и планов мероприятий является первая линия защиты, то есть непосредственные участники бизнес-процесса.

Так, для снижения уровня риска могут быть предложены программа найма и обучения персонала, внедрение дополнительного контроля и пр. В комплексном управлении рисками первая линия защиты должна участвовать в детальной проработке плана, предлагать способы минимизации риска с учетом влияния этого плана не только на уровень риска, но и на эффективность бизнес-процесса. 

— Кто и как осуществляет мониторинг?

— Контроль уровня рисков, отслеживание изменений в процессах и сбор статусов исполнения планов — основные инструменты, обеспечивающие руководство актуальной информацией для принятия решений.

На этом этапе инструменты, внедренные второй линией, позволяют бизнесу использовать для принятия решений наиболее актуальную информацию: ключевые индикаторы риска помогут контролировать уровень убытков, статус выполнения планов. Служба внутреннего контроля, со своей стороны, оценивает, как изменится контрольная среда при условии реализации всех планов по минимизации рисков: не появятся ли при этом дополнительные риски, не станут ли какие-то контроли избыточными и не потребуются ли дополнительные ресурсы для проверки процессов.

— Как оценить эффективность управления рисками?

— Отталкиваясь от определения риска в ГОСТ Р ИСО 31000-2019 «Менеджмент риска. Принципы и руководство» («Риск — следствие влияния неопределенности на достижение поставленных целей»), можно сказать, что если компания в полной мере достигает своих целей, то рисками управляют эффективно. Однако это очень общий и сложно измеримый показатель. Тем не менее компании могут анализировать эффективность, оценивая уровень потерь от реализации риска, затраты на меры по митигации рисков в сопоставлении с эффектом от таких мер, количество повторяющихся рисковых событий, количество замечаний от внешних проверяющих и др. 

Если оценивать, насколько продвинуто компания управляет рисками, то хорошим ориентиром будут уровень риск-культуры, количество сотрудников, пользующихся риск-инструментами, и инициативность бизнеса в части изменений таких инструментов. Например, для мониторинга уровня рисков используются ключевые индикаторы риска (КИР), дизайн которых разрабатывают риск менеджеры, однако при сборе информации по КИР может оказаться, что в таком разрезе показатель неинформативен и никак не отражает реальное положение дел.

— Так как же улучшить процессы, контролировать уровень риска и при этом не отвлекать подразделения от основных задач? 

— Обеспечить сотрудникам единое пространство для работы, доступ к одним и тем же ресурсам, инструмент для быстрой коммуникации и оперативной трансляции необходимой информации. Такое пространство — автоматизированная информационная система (АИС) по управлению рисками.

АИС — это мощный инструмент выстраивания коммуникации между различными подразделениями, готовый унифицированный процесс с возможностью увидеть подсказки на каждом шаге, с опциями оперативной трансляции любых комментариев и задач, а также с механизмами отслеживания результатов действий каждого из сотрудников. Простой и современный интерфейс, понятная интерактивная отчетность, доступность анализа различных блоков информации (с соблюдением разграничения полномочий) — дополнительный способ мотивации сотрудников вовлекаться в процессы управления рисками.

Да, системы такого класса в явном виде не приносят компании дополнительной прибыли, однако унифицированные процессы, преднастроенные жизненные циклы согласования, единые справочники, инструменты оперативного мониторинга — это своевременно выявленные актуальные риски, правильно расставленные приоритеты по реагированию, полная информация для принятия решений и как следствие сокращение потерь и оптимизация бизнес-процессов. Важными условиями извлечения максимальной пользы от комплексного подхода к управлению рисками являются грамотно выстроенная ролевая модель, достаточная мотивация и высокий уровень риск-культуры.

В современных условиях высокой неопределенности и постоянных изменений знания о назначении и функционале инструментов риск-менеджмента, их комплексное использование каждым из сотрудников — одни из ключевых факторов достижения организацией ее целей. Поэтому управлять операционным риском должны все.

IaaS, PaaS и SaaS — Российская Федерация

Определение IaaS, PaaS и SaaS

Инфраструктура как услуга (IaaS)

Поставщик предоставляет клиентам доступ к хранилищу, сетевым услугам, серверам и другим вычислительным ресурсам в облаке с оплатой по факту использования.

Платформа как услуга (PaaS)

Поставщик услуг предлагает доступ к облачной среде, в которой пользователи могут создавать и эксплуатировать приложения. Поддержка базовой инфраструктуры осуществляется поставщиком.

Программное обеспечение как услуга (SaaS)

Поставщик услуг доставляет программное обеспечение и приложения через Интернет. Пользователи подписываются на ПО и получают к нему доступ через веб-интерфейс или API вендора.

Подробнее об услугах IBM Cloud

IaaS

Инфраструктура как услуга (IaaS) — это облачное решение, в рамках которого поставщик предоставляет пользователям доступ к вычислительным ресурсам, таким как ресурсы хранения данных, сети и серверы. Организации используют свои собственные платформы и приложения в инфраструктуре поставщика услуг.

Основные возможности:

• Вместо того чтобы приобретать оборудование и немедленно оплачивать его, пользователи оплачивают IaaS по запросу.

• Инфраструктура масштабируется в зависимости от потребностей в вычислительной мощности и памяти.

• Предприятия экономят на расходах на покупку и обслуживание своего собственного аппаратного обеспечения.

• Данные находятся в облаке, поэтому нет единой точки отказа.

• Поддерживается виртуализация задач администрирования, что позволяет высвободить время для выполнения другой работы.

PaaS

Платформа как услуга (PaaS) — это облачное решение, в рамках которого пользователям предоставляется облачная среды, в которой они могут осуществлять разработку, управление и доставку приложений. Помимо хранилища и других вычислительных ресурсов, пользователи могут использовать готовые инструменты для разработки, настройки и тестирования своих собственных приложений.

Основные возможности:

• PaaS предоставляет платформу с инструментами для тестирования, разработки и размещения приложений в той же среде.

• Организации получают возможность сосредоточиться на разработке, не беспокоясь о базовой инфраструктуре.

• Поставщики управляют защитой, операционными системами, серверным программным обеспечением и резервным копированием.

• Облегчается совместная работа, даже если сотрудники работают удаленно.

SaaS

Программное обеспечение как услуга (SaaS)  — это облачное решение, в рамках которого обеспечивается доступ пользователей к облачному программному обеспечению поставщика. Пользователи не устанавливают приложения на свои собственные локальные устройства. Приложения находятся в удаленной облачной сети, доступ к которой осуществляется через веб-интерфейс или API. Приложение позволяет пользователям сохранять и анализировать данные и совместно работать над проектами.

Основные возможности:

• Поставщики SaaS предоставляют пользователям программное обеспечение и приложения на основе подписки.

• Пользователям не требуется устанавливать или обновлять ПО, а также управлять им; это делают поставщики SaaS.

• Данные в облаке защищены: сбой оборудования не приводит к потере данных.

• Использование ресурсов масштабируется в зависимости от потребностей в услугах.

• Приложения доступны почти с любого устройства, подключенного к сети Интернет, и практически в любой точке мира.

Услуги IBM Cloud могут помочь продвижению вашего бизнеса

Взгляд IBM на IaaS, PaaS и SaaS

При традиционном способе получения услуг или ресурсов владелец инфраструктуры отвечает за управление всеми компонентами используемого им аппаратного и программного обеспечения. Обычно пользователю требуется некоторое время для доступа к новому ресурсу, но при необходимости его можно точно настроить.

Традиционная инфраструктура часто связана с устаревшими базовыми приложениями (возможно, основанными на более старых технологиях), которые достаточно трудно перенести в облачные парадигмы. Способность к быстрой адаптации, стандартизация и другие явные преимущества облака не являются достаточными причинами для переноса. В других случаях жесткие требования безопасности и местное законодательство требуют от пользователей, чтобы данные располагались поблизости или находились под полным административным контролем.

Инфраструктура как услуга (IaaS)

Ответственность компании начинается с уровня операционной системы, а доступность и надежность предоставляемой инфраструктуры обеспечивает поставщик.

Есть несколько вариантов использования, в которых может быть выгодна эта модель услуг. Компании, не имеющие собственного центра обработки данных, рассматривают IaaS как быструю и дешевую инфраструктуру для своих бизнес-проектов, которые при необходимости можно расширить или прекратить. Еще пример использования IaaS — это традиционные компании, которым требуются вычислительные мощности для обработки переменных рабочих нагрузок с меньшими капитальными затратами. В обоих случаях компании будут платить только за услуги, которые они используют.

Платформа как услуга (PaaS)

Для компаний-разработчиков, которые хотели бы реализовать гибкие методологии разработки, больше всего подходит модель PaaS. Поставщики PaaS предоставляют множество услуг, которые можно использовать внутри приложений. Эти услуги всегда будут доступными и современными. PaaS обеспечивает очень простой способ тестирования и создания прототипов новых приложений. Это позволяет экономить деньги при разработке новых услуг и приложений. Приложения можно выпускать быстрее, чем обычно, для получения отзывов пользователей.

Экономика API — новая парадигма в сфере разработки, и облако предоставляет совершенную платформу для ее реализации.

Программное обеспечение как услуга (SaaS)

Сегодня модели предоставления услуг SaaS являются общепринятыми во многих компаниях, которые хотели бы получать выгоду от использования приложений без необходимости обслуживания и обновления инфраструктуры и компонентов. Приложения для почты, управления ресурсами предприятия (ERP), совместной работы и офисные приложения — самые востребованные решения SaaS. Основные преимущества модели SaaS — это гибкость и эластичность.

Не существует универсального подхода к внедрению облачных технологий. Компаниям необходимо оценить свои собственные затраты и выгоды, и затем решить, какая модель будет наилучшей. Каждое требуемое приложение и процесс — это рабочая нагрузка, и компании, которые решили перейти в облако, обычно выполняют глубокую оценку нагрузки.

Создайте бесплатную учетную запись IBM Cloud.

Андрей Филатов: «Цифровизация — это инструмент выживания»

Директор SAP по России и СНГ рассказал РБК о том, как цифровая трансформация бизнеса за считанные недели из конкурентного преимущества превратилась в инструмент выживания и залог дальнейшего процветания

«Мы живем в эпоху самого сильного тренда, который быстро и очень эффективно меняет глобальную картину мира». С этой фразы, в которой под «самым сильным трендом» каждый теперь без труда угадает коронавирус, начался наш разговор с Андреем Филатовым, генеральным директором SAP в России и СНГ. Мы еще успели встретиться лично, до введения домашнего режима в Москве, но за руку предпочли уже не здороваться и беседовали на приличном расстоянии друг от друга. Главной темой интервью стала цифровизация на глазах меняющегося мира — почему именно сейчас она стала таким «мощным инструментом выживания, спасения, дальнейшего развития и конкурентного преимущества».

Эксперт тренда

Андрей Филатов работает в ИТ-индустрии более 25 лет. В 1994 году он окончил Уральский государственный технический университет (Екатеринбург) по специальности «автоматизированные системы обработки информации и управления». В 2006 году продолжил образование по программе International Executive Program в бизнес-школе INSEAD. До ноября 2018 года занимал должность генерального директора IBM в России. В апреле 2019 года возглавил SAP в России и СНГ, где отвечает за операционное управление и стратегическое планирование деятельности компании в регионе, а также за развитие экосистемы совместных инноваций с партнерами и клиентами. Ранее имел опыт работы в SAP в СНГ на руководящих должностях.

---

Аудиоверсия материала:

---

Не было бы счастья…

— Имея такой большой опыт работы на ИТ-рынке, можете оценить уровень цифровизации в России? Готовы ли мы к трансформации, которой в срочном порядке потребовал коронавирус?

— С одной стороны, в России очень много компаний — как крупных корпораций, так и представителей среднего и малого бизнеса, которые серьезное внимание уделяют инновациям. В пример можно привести проникновение сотовой связи или, даже лучше, развитие такси: «Яндекс», Uber, Gett и так далее. И сравним, допустим, с Германией, где вообще ничего подобного нет. В ФРГ во многих землях Uber запрещен и по традиции есть обычное такси, которое можно взять либо на специальных парковках, либо заказать по телефону.

Интернет-магазины у нас очень хорошо развивались в последние годы, тот же Wildberries или Ozon. И компания «Яндекс» у нас существует, и «Мейл.ру», и другие лидеры цифрового бизнеса, которые, в принципе, по уровню своих сервисов и подходов не уступают мировым лидерам. И с этой точки зрения можно сказать, что у нас все очень продвинуто.

Фото: Владислав Шатило / РБК

С другой стороны, если посмотреть на использование облачных технологий для бизнеса (а именно они дают быстрое развертывание решений и непрерывность бизнеса в быстро меняющихся условиях), то увидим, что мы существенно отстаем даже, например, от Центральной и Восточной Европы — от региона, который вроде бы сопоставим с нами по уровню экономического развития (особенно нас любят сравнивать с Польшей). И одна из причин отставания — это консервативная политика крупных корпораций, которые имеют довольно жесткую позицию не использовать облачные технологии. И из-за этого, мне кажется, во время кризиса им приходится сложно. Когда вы отправили всех своих сотрудников на удаленную работу, а никаких средств для удаленной работы нет, когда вашу систему удаленно никак нельзя поддерживать и вы не можете со своими клиентами взаимодействовать, на мой взгляд, это серьезная проблема, которую сейчас все будут решать.

И я надеюсь, что вся эта негативная ситуация с развитием коронавируса приведет к тому, что облачные технологии получат дополнительный толчок роста, ведь именно они позволяют быстро разворачивать новые решения для задач, которые вдруг стали актуальными.

— Поможет ли коронавирус преодолеть страхи, которые мешают развитию облачных технологий?

— Мы надеемся на это, потому что, с одной стороны, есть определенный консерватизм, но, с другой — мы видим, что те, кто не боялся и вложился в облачные технологии, сейчас чувствуют себя намного увереннее. У них нет сейчас непреодолимых проблем для бизнеса.

— Как вы развенчиваете мифы, связанные с облаком?

— Давайте разберемся, какие есть традиционные страхи перед облачными технологиями. Первый — «я не знаю, где там мои данные, кто к ним может получить доступ и какой вред это мне нанесет». Это один из самых больших страхов, который решается тем, что большинство облачных провайдеров доступ к данным не получают. Доступ остается только у вас, это ваши данные, и вы с ними работаете. У нас любые действия в системе регистрируются и фиксируются, вы всегда можете проверить, кто и к чему получал доступ. И это неотключаемая функция, ее нельзя обойти. Плюс вводится система шифрования данных, когда их нельзя просто так скопировать. И, даже если кто-то на физическом уровне попытается данные считать, он все равно ничего не сможет понять, потому что там все зашифровано.

А вообще, как мы знаем, самые серьезные киберпреступления совершаются изнутри, когда кто-то из персонала с доступом к данным использует эти полномочия в личных интересах. Известны также истории, когда сотрудники наносили ущерб предприятию просто из мести.

Второй момент — это доступность данных: «А что, если там что-то сломается, и я не смогу пользоваться системой?» Действительно, мы наблюдали сбои у разных провайдеров, много было сообщений, что где-то какие-то сервисы становились недоступными у крупных известных компаний. Это неизбежность: ИТ-системы, бывает, выходят из строя по разным причинам. Но компания, которая профессионально занимается организацией таких сервисов, конечно же, защищается, и у нее это может получаться намного эффективнее, чем у тех, кто это делает у себя в дата-центре. Просто о сбоях во внутренних хранилищах данных никто не знает, журналисты об этом не пишут, и это не становится публичной информацией. Но есть статистика, которая говорит о том, что серьезные сбои во внутренних корпоративных ИТ-системах происходят чаще, нежели сбои в облачных сервисах. У нас же есть максимальное резервирование, резервный центр обработки данных (ЦОД), удаленный от главного.

Индустрия 4.0 Алексей Тимонин: «Пора переводить страхование в онлайн»

Есть еще третий момент, когда заказчик говорит: «Я посчитал: мне самому все сделать дешевле, чем платить за ваше облако». Он оценивает стоимость за пять лет: сколько будет стоить покупка оборудования и развертывание на нем программного обеспечения. И это достаточно частая проблема развития облачных технологий, потому что они считаются дорогими.

— Но вы же сами сказали, что самим сделать все дешевле…

— При таких расчетах некоторые заказчики упускают существенные составляющие затрат, которые относятся к обслуживанию, — они просто не берут в расчет расходы, связанные с обслуживанием ИТ-систем. А есть еще стоимость изменений: чтобы внести изменения в систему, которая находится у вас внутри, или в систему, которая находится на стороне провайдера, объем затрат очень сильно может отличаться. Мы как-то считали, в год в ЦОДе вносится более 50 тыс. изменений в системы. Если у провайдера это может вам ничего не стоить — просто вы добавляете мощности, и дальше обо всем голова болит у оператора, то в случае, если вы выполняете задачу самостоятельно, вас опять ждут проведение закупочных операций, риски добавления новых элементов в ИТ-систему, потери времени, денег и простои.

Дорога ложка к обеду

— Как показала нынешняя ситуация, скорость реально имеет значение.

— Время и скорость имеют огромное значение. Это один из главных трендов нынешнего мира. Скорость в облаках существенно выше, и это очень ценно само по себе, потому что, как говорится, дорога ложка к обеду. Вот сейчас идет кризис, связанный с коронавирусом. Вы видите, что есть возросший спрос на онлайн-поставки продуктов, и новый сервис компаниям надо реализовать прямо сейчас.

— Да, продукты можно было на завтра заказать, а потом только через неделю.

— Это, кстати, временно. Я тоже с одним крупным оператором столкнулся и реально ждал неделю, чтобы мне привезли заказ. И сразу же, когда мне его привезли, я думаю: а закажу-ка я сразу вперед. И заказал на неделю вперед, а мне его привезли на следующий день.

— Быстро адаптировались.

— Конечно, потому что эта компания специализируется на онлайн-продажах. У нее был пиковый всплеск, который поставил ее в тяжелое положение. Но она с ним справилась, быстро подтянула свои резервы и перестроила работу.

Фото: Владислав Шатило / РБК

Компании, которая этим не занималась или занималась факультативно, намного сложнее, и ей потребуется больше времени, чтобы наладить поставки. Плюс сейчас это актуально, но через два-четыре месяца эпидемия пойдет на спад и интерес к онлайн-доставке схлынет, а у вас только в этот момент все заработает по-новому. И получается, что вы основной пик спроса упустили. Многие заказчики не учитывают скорости: если вы что-то сделаете быстро, вы заработаете больше денег. Если же вы пытаетесь выбрать максимально дешевое решение, сэкономить, запускаете бесконечные циклы тендеров, сравнение поставщиков, выбор решений, то это займет столько времени, что экономия окажется в разы меньше, чем та упущенная выгода, которую вы могли бы получить за весь этот процесс.

Поэтому, когда я разговариваю со многими нашими заказчиками, я стараюсь обратить их внимание на то, что скорость и время сейчас стоят дороже, чем раньше.

Компания «М.Видео» в начале 2020 года запустила систему SAP Yard Logistics для управления входящими и исходящими товарными потоками, а также движением транспортных средств на территории складских комплексов. В системе отражаются «расширенные» статусы по каждой поставке через контрольные точки. Таким образом, персонал всегда знает, где находится машина и сколько времени занимает каждый этап обработки. В системе также настроена возможность собирать статистику и анализировать данные по конкретным участкам. Статусы меняются в режиме онлайн как в самой системе, так и на специальном веб-портале. На этом же портале все поставщики товаров и транспортные контрагенты могут записаться на разгрузку или погрузку на нужный склад, выбрав свободный временной слот. На старте использования системы компания планировала снизить задержки по обработке заказов в высокий сезон на 5%, увеличив при этом пропускную способность склада. И сегодня, когда резко увеличился спрос на бытовую технику и отмечается резкий переход покупателей в онлайн, «М.Видео» может справляться с растущей нагрузкой.

— Какие отрасли, по вашим наблюдениям, наиболее открыты для цифровизации?

— Из тех, кто быстро и активно в эту сторону развивается, я бы в первую очередь назвал крупнейшие металлургические компании: «Северсталь», НЛМК, «Норильский никель». Я скажу вам крамольную мысль: на мой взгляд, металлурги сегодня даже более инновационные, чем, например, банкиры, которые в общественном мнении являются флагманами цифровизации.

А вот нефтегазовые компании консервативно относятся к облачным технологиям, хотя в странах СНГ, таких как Казахстан, Азербайджан, намного больше облачных проектов в этом секторе. Возможно, это связано с тем, что у наших соседей работает много международных нефтегазовых компаний в виде СП, у которых облачные технологии вообще не вызывают никаких опасений.

Активно цифровизируются ретейл, телеком, химия. В целом частный бизнес более восприимчив к инновациям и с удовольствием использует облачные технологии. Для госкомпаний все сложнее, но мы видим и здесь движение в эту сторону. Активную роль в продвижении облачных технологий в госсекторе занимает «Ростелеком», с которым у нас партнерство, и наш собственный ЦОД находится в «Ростелекоме». С «Россетями» мы создали интересный блокчейн-прототип для управления взаиморасчетами с потребителями и надеемся, что он в итоге дойдет до продуктивного использования. Цели проекта — увеличение прозрачности расчетов между потребителями, сетевыми и сбытовыми компаниями, а также сокращение задолженностей за услуги по передаче электроэнергии.

Компьютерное зрение в «Норникеле»: суть проекта в том, чтобы убрать с конвейерной ленты мусор — все то, что не нужно отправлять в переплавку, а оставить по максимуму чистой руды. Когда этим занимается человек, он может что-то заметить, что-то нет, в результате большой процент мусора попадает в переплавку, энергия тратится вхолостую. В данном случае применение искусственного интеллекта может дать мгновенный прирост эффективности на 10-15%.

— А есть ли какие-то законодательные препоны для развития цифровизации? Успевает ли государство готовить нормативную базу для внедрения инновационных технологий?

— Многие цифровые истории еще требуют того, чтобы регулятор дал на них добро. Законодательство, к сожалению, не успевает за развитием технологий, хотя я вижу, что у нас в стране со стороны государства прилагаются большие усилия, чтобы поддержать инновации. В частности, это касается беспилотного транспорта или криптовалют. Сейчас как раз тот момент, когда все пробуют, изучают. И в какой-то момент прорыв должен случиться. Но если мы посмотрим на мировой опыт, например на опыт Сингапура, Швейцарии или даже Эстонии, то видно, что мы чуть-чуть отстаем: нам не хватает конкретных законодательных шагов. Как только они случатся, сразу же пойдут внедрение и развитие новых технологий. Я уверен, что очень многие игроки рынка готовы что-то запустить и что-то сделать, но они сдерживают инвестиции, подтормаживают проекты.

Коронавирус заставил правительства разных стран действовать быстрее. Посмотрите, как они по-разному борются и решают проблемы пандемии, в том числе вопросы, связанные, например, с репатриацией. Очень много граждан находятся по всему миру. Как их проидентифицировать, как построить процесс управления этой репатриацией, как помочь согражданам вернуться на родину? Государство должно об этом позаботиться.

И мы тоже над этим работаем. Для правительства Германии мы сделали решение по управлению репатриацией граждан. Оно очень легкое, облачное, позволяет быстро этот процесс запустить. Возможно, в России разрабатывается альтернативное решение, у меня нет такой информации. Но мы с удовольствием бы предложили свою помощь.

— Какие еще решения, актуальные для нынешней ситуации, вы предлагаете?

— У людей сейчас появилось больше свободного времени — как минимум не надо ездить на работу и обратно. Мы предлагаем свои технологии для того, чтобы заказчики могли организовывать обучение своих сотрудников. Возможно, это поможет компаниям по окончании кризиса получить более подготовленных специалистов, которые смогут повысить свою эффективность, решать новые задачи. Мы запустили серию вебинаров для клиентов по тем или иным технологиям. Если раньше их посещали 15–20 человек, то в условиях удаленки — больше 150. Организовали бесплатные курсы Data Science.

Отдельно мы организовали горячую линию для клиентов, чтобы они всегда понимали, куда обратиться в условиях карантина, если у них есть вопросы по нашим решениям или их поддержке. Мы разработали специальные быстрые сценарии для бизнеса — от риск-мониторинга до организации удаленного закрытия отчетности.

В поисках Кулибиных

— Поддерживаете ли вы стартапы и используете ли их разработки? Могут ли они предложить что-то новое такому гиганту, как SAP?

— В рамках совмещенной задачи по выращиванию российских разработчиков и экспорту технологий мы вместе с одним из департаментов Министерства цифрового развития создали акселератор и запустили его в конце прошлого года. Мы уже отобрали десять компаний, которые будем сертифицировать, и через нашу облачную платформу их решения будут интегрироваться со всем ландшафтом.

Фото: Владислав Шатило / РБК

У стартапов в России есть несколько классических проблем, которые системно пока не решены. Возьмем типового разработчика. Как правило, это небольшая команда, у которой есть классная бизнес-идея. Она обладает и инновационностью, и какой-то потенциальной привлекательностью. Дальше надо найти клиента. Если клиент — крупная корпорация, у стартапа возникает проблема, как пробиться через требования, выставляемые для поставщиков. Это и возраст компании, и оборот, и другие базовые параметры, которым молодому бизнесу очень сложно соответствовать. Почему крупные корпорации так требовательны? Они стараются избегать фирм-однодневок. А как определить, что стартап, которому меньше года, не однодневка, а хорошая серьезная компания? Это первая проблема.

Вторая — то, что у стартапов нет опыта в заключении контрактов. У них, как правило, нет своих юристов, которые защищают их интересы. Нет финансистов, просчитывающих риски, которые надо включить в цену, чтобы не уйти в убыток. В итоге они вынуждены соглашаться на те контракты, которые им предлагают заказчики, а во всех таких контрактах зашиты довольно драконовские штрафные санкции. Поскольку у стартапов мало опыта, при внедрении они сталкиваются с какими-то проблемами, которые не учитывали. В итоге выбиваются из графика и влетают на штрафные санкции. Получается, что шансов спастись у них почти нет.

Посмотрим на это со стороны крупных корпораций. К ним приходит стартап с хорошей бизнес-идеей, но нет никаких гарантий, что решение не дырявое с точки зрения кибербезопасности, что оно прошло нагрузочные тестирования и так далее.

Индустрия 4.0 Зачем современным корпорациям нужны стартапы

Чем хороши облачные платформы и почему сейчас стартапы высаживаются на них? Эти платформы снимают с них все вышеперечисленные проблемы: вопросы нагрузки, масштабирования, кибербезопасности. И у разработчиков вообще голова не болит, они просто реализуют свою идею на этой платформе. Дальше они приходят к клиенту и говорят: вот у меня промышленная платформа, вот у меня сертификат от владельца платформы, у меня все соответствует их критериям. Естественно, доверие со стороны крупного бизнеса к такой разработке намного выше. И мы сейчас в эту историю как раз и пытаемся инвестировать и развернуться масштабно, потому что я очень верю в этот симбиоз, что мы друг другу очень выгодны.

— Я поняла выгоду для стартапа в такой платформе. А вам-то что это дает?

— Стартапы могут закрыть те задачи, которые мы сами не решаем. Ни одна компания не может закрыть все потребности рынка во всех решениях. Всегда остаются какие-то открытые вопросы, которые снижают ценность изначального решения. Допустим, я к вам прихожу с решением восьми из десяти задач. И это хорошо, но остальные две задачи тоже надо бы решить, и желательно недорого. Пусть это сделают другие разработчики, но сделают это так, что вам как заказчику это будет максимально удобно, чтобы все было совместимо, чтобы вам не надо было думать про интеграцию и о том, как дальше поддерживать и развивать. Таким образом мы повышаем привлекательность наших систем для заказчика.

— Что вы можете посоветовать молодым людям, чтобы стать успешными в ИТ-сфере?

— Есть два подхода: или вглубь, или вширь. Первый — стать суперглубоким экспертом в какой-то предметной области, стать лучшим. Даже если часть функций будет роботизирована, эксперты все равно будут нужны — кто-то же должен этих роботов учить, развивать и поддерживать. Если вы глубоко знаете какую-то отрасль, скорее всего, вам как профессионалу ничего не грозит, вы будете все равно востребованы.

Второй подход — надо иметь широкий кругозор и уметь очень быстро адаптироваться и переключаться с темы на тему, чтобы подхватывать те задачи, которые появляются, и оперативно в них вникать, разбираться и находить себе применение.

— Какие сейчас профессии в ИТ наиболее востребованы, где не хватает кадров?

— Сейчас вообще в принципе по всем цифровым технологиям кадров не хватает. Возьмем, к примеру, искусственный интеллект. Здесь колоссальное количество задач, которые между собой могут быть очень слабо связаны или вообще не связаны, но, тем не менее, реальных специалистов, которые в этом разбираются, очень мало. Начиная от машинного обучения и заканчивая роботизацией и обучением роботов.

Интернет вещей, дополненная реальность, цифровые двойники — везде дефицит специалистов. А кибербезопасность? Появляется все больше новых угроз, связанных с онлайн- и облачными технологиями, и, конечно, очень важно, чтобы специалисты в этой области были все время на острие. Я могу выразить высочайшее уважение команде Сбербанка, которая построила, наверное, один из лучших в мире центров по кибербезопасности.

Архитектура цифровых систем, цифровые маркетплейсы, юристы по цифровым взаимодействиям. Юристов много, но единицы тех, кто может вам объяснить, как реализовать в системе блокчейн какое-то цифровое взаимодействие, чтобы это не противоречило законодательству, когда у вас контракт полностью цифровой, а не бумажный, и как это потом в судах решать, если у вас возник спор.

Цифровизация породила колоссальное количество вопросов и задач, вызывающих потребность в специалистах, которых сейчас мало.

В прошлом году на ПМЭФ SAP и компания «Енисейская Сибирь» подписали соглашение о создании инновационной лаборатории в Сибирском федеральном университете. Студенты получили возможность разрабатывать и тестировать цифровые продукты на базе технологий машинного обучения, больших данных и интернета вещей. Молодые специалисты будут работать над перспективными сценариями в области промышленной безопасности, охраны труда и экологии, а также над созданием цифровых двойников оборудования и виртуальных моделей управления производственным процессом в режиме реального времени. Кроме индустриальных проектов, студенты займутся разработкой сценариев для «умного города».

---

Подписывайтесь и читайте нас в Яндекс.Дзене — технологии, инновации, эко-номика, образование и шеринг в одном канале.

OEE (overall equipment effectiveness) общая эффективность оборудования

OEE (overall equipment effectiveness) — общая эффективность оборудования

Оборудование – один из самых дорогостоящих активов любого производственного предприятия. Эффективное управление активами предполагает, что производственные фонды должны работать максимальное время с максимально допустимыми показателями загрузки. То есть оборудование должно быть не просто в рабочем, а в хорошем техническом состоянии, что достигается за счет регулярного профилактического обслуживания и системного устранения потерь, связанных с переналадкой оборудования, загрузкой сырья и другими производственными процессами. Реализовать эти цели помогает концепция Общего ухода за оборудованием (TPM). Важно понимать, какие показатели помогают в оценке готовности оборудования к бесперебойной работе.

OEE (overall equipment effectiveness, общая эффективность оборудования) — интегрированный показатель эффективности работы оборудования, предназначенный для контроля и повышения эффективности производства и основанный на измерении и обработке конкретных производственных показателей.

Показатель OEE дает возможность провести анализ потерь производительности и выявить проблемные места производства. Он позволяет получить ответ на важнейший для руководителя предприятия вопрос — каким путем можно быстро и значительно увеличить выпуск продукции, не наращивая производственные мощности?

Инструментарий OEE широко используется в качестве ключевых показателей эффективности (KPI), что в сочетании с технологиями бережливого производства позволяет предприятию повысить свою конкурентоспособность.¹

Расчёт показателя OEE производится по следующей формуле:

OEE = A*P*Q
где:
A — критерий доступности (готовности) оборудования (Availability)
P — критерий производительности (Performance)
Q — критерий качества (Quality).
Каждый из трех критериев рассчитывается по отдельной формуле.

1. Расчёт критерия доступности
A = OT / PPT
Здесь
OT — операционное время (operating time), т.е. время, когда оборудование действительно работало и выпускало продукцию.
PPT — плановое время выпуска продукции, или планируемое производственное время (planned production time).
Операционное время определяется как разница между плановым производственным временем PPT и временем внеплановых остановок DTL (down time loss):
OT = PPT – DTL
Следует различать время внеплановых остановок DTL от времени плановых остановок PSD (planned shut down), которое из анализа эффективности исключается.
Критерий доступности анализирует потери на остановки (DTL), включающие в себя любые внеплановые остановки, как-то: поломки и отказы оборудования, остановки из-за дефицита сырья или отсутствия места для складирования и т.д.

2. Расчёт критерия производительности
P = (TP / OT) / IRR
Здесь
TP – выпуск продукции (total pieces), т.е. фактическое количество единиц продукции, выпущенное за операционное время OT,
IRR – идеальная норма производства (ideal run rate) — максимальное количество продукции, теоретически производимое в единицу времени.
Критерий производительности (Performance) учитывает потери, связанные с уменьшением скорости производства SL (speed loss). Скорость производства может снижаться из-за износа оборудования, использования материалов низкого качества, влияния человеческого фактора.

3. Расчёт критерия качества:
Q = GP / TP
Здесь
GP – количество годной продукции (good pieces), выпущенное за операционное время OT,
TP – общее количество продукции (total pieces), выпущенное за операционное время OT.
Критерий качества (Quality) учитывает потери, связанные с низким качеством продукции (quality loss).

Мировые стандарты для этих критериев в настоящее время таковы:

Доступность — 90%, Производительность — 95%, Качество — 99%, что в итоге дает для показателя OEE значение 85%.²

В международной практике принято считать, что показатель OEE

• более 75% — хороший
• от 65% до 75% — удовлетворительный
• менее 65% — плохой

Цель расчета OEE состоит не в том, чтобы узнать, насколько предприятие отстает от мировых стандартов, а в том, чтобы приблизиться к ним. Для этого однократного расчета OEE недостаточно. Необходимо выяснить, на каком этапе производства возникают основные потери, принять меры по их устранению и в дальнейшем отслеживать динамику изменения OEE, оперативно выясняя причины его снижения и столь же оперативно на это реагируя. Для этого необходимо:

• в каждую рабочую смену фиксировать время нахождения оборудования в рабочем и нерабочем состоянии, а также регистрировать переходы из одного в другое
• при регистрации указывать причины этих переходов
• регистрировать количество произведенной продукции, количество брака, причины появления брака для каждой смены
• проводить расчет показателя с соответствующей выборкой данных, чтобы можно было сравнивать рабочие смены, технологические линии или участки по их вкладу в итоговый OEE — по сменам, линиям и т.д.
• проводить расчеты за разные периоды производства
• после корректирующих действий, направленных на устранение причин потерь, контролировать их результативность, то есть оценивать новое значение OEE и проводить анализ в нужных разрезах
• осуществлять непрерывный мониторинг OEE

Вся информация должна накапливаться, храниться и быть доступна руководству предприятия для анализа в виде гистограмм или графиков.

Расчет и мониторинг OEE с использованием бумажных носителей информации и таблиц Excel возможен лишь для небольших предприятий. Для крупного предприятия эта задача может быть решена только с помощью корпоративной информационной системы, которая обеспечит создание единого хранилища данных по OEE для всех причастных лиц — руководителей разных уровней, производственного и ремонтного персонала.³

Предприятия, раньше других внедрившие технологии Промышленного интернета вещей (IIoT), смогут в значительной степени автоматизировать процесс мониторинга OEE, повысить оперативность реагирования и, следовательно, повысить свою конкурентоспособность.

В системе IT-Enterprise оперативный мониторинг ключевых показателей работы оборудования, в том числе OEE, обеспечивает продукт «Анализ эффективности технического обслуживания».

Ссылки:
1. https://ru.wikipedia.org/wiki/OEE
2. http://www.leanzone.ru/index.php?option=com_content&view=article&id=391:vichislenie-oee&catid=38&Itemid=1319
3. http://www.up-pro.ru/library/information_systems/toir/monitoring-effektivnosti.html

Мам знают. . . Все о четких рабочих определениях

Практики «Шесть сигм» знают, что операционные определения — это определения, с которыми нужно вести бизнес. Оперативное определение может быть определено как четкое и понятное описание того, что следует наблюдать и измерять, так что разные люди, собирающие, использующие и интерпретирующие данные, будут делать это последовательно. Оперативное определение — это концепция, определяющая, какие свойства будут измеряться и как они будут измеряться.Не существует единственно правильного способа написать рабочее определение, есть только то, что люди соглашаются использовать для определенной цели. Концепция достаточно проста, но те, кто работает над организационными изменениями и обновлением, иногда испытывают трудности с операционными определениями.

В практике «шести сигм» важность операционных определений очевидна. И столь же очевидны последствия, которые могут возникнуть, если проектной группе не удастся четко определить рабочее определение. Например, для США это был шок.S. Программа исследования космоса, когда в 1999 году марсианский полярный орбитальный аппарат был сожжен в марсианской атмосфере. Анализ этой дорогостоящей аварии показал, что космический корабль сгорел и врезался в поверхность планеты, потому что группа инженеров написала инструкции для орбитального аппарата в английских единицах, а бортовой компьютер перевел их в метрические единицы. Ой! Рассмотрим также 36 дней абсолютного избирательного хаоса, последовавшие за президентскими выборами 2000 года, и бесконечный пересчет голосов, проводимый сотрудниками избирательных комиссий Флориды.Как вы думаете, насколько последовательно интерпретировалась «беременная чад»? Оба этих примера иллюстрируют типы проблем, которые могут возникнуть, если рабочие определения неточны.

Часто практикующие «Шесть сигм» сталкиваются с качественными характеристиками, которые описываются словами, открытыми для интерпретации. Это особенно актуально в сфере услуг. Такие абстрактные качественные характеристики, как «вежливость», «своевременность», «дружелюбие» и любимые сегодня «мирового класса», должны быть разделены на компоненты, которые приводят к единообразной интерпретации.Было бы невозможно договориться об обязательствах по уровню обслуживания на основе «своевременной» доставки продукта или услуги. Но обязательство по уровню обслуживания, которое определяет доставку в течение определенного периода — четыре часа, десять дней или два месяца — может быть измерено и протестировано, а результаты затем использованы для принятия решений.

Одна из проблем при разработке операционных определений состоит в том, чтобы разбить эти абстрактные характеристики качества на наблюдаемые (измеримые) части. Например, рассмотрим понятный счет.Все согласятся, что законопроект должен быть понятным, но не у всех может быть общее понимание того, что это означает. Будет намного яснее, если удалить абстрактный термин «понятный» и заменить его конкретными, наблюдаемыми частями. Есть с чем работать, если согласовано, что счет должен быть точным (отражать фактические расходы), что разные типы сборов должны различаться, а промокоды должны применяться правильно. Можно измерить компоненты счета таким образом, чтобы у всех была одинаковая интерпретация качества предоставляемых услуг биллинга.

Проблемы с операционными определениями Проблемы могут существовать в любой организации. Для достоверности систем измерения и результатов проекта важно, чтобы операционные определения были четко определены для тех лиц, которые несут ответственность за сбор и использование данных. Все это подводит к сути этой статьи — практикующим Шесть Сигм можно извлечь урок от мам по поводу операционных определений. Мамы довольно хорошо умеют брать абстрактное и разбивать его на части, которые дети могут понять и понять.Давайте посмотрим на несколько примеров.

В детстве я по субботам не выходил за дверь, как только мои домашние дела заканчивались. С шести лет я знал суть операционального определения, даже если сам термин мне не был известен. Я знала, что работа по дому не считается завершенной, пока я не снял белье с кровати и не положил его в корзину для стирки, не взял игрушки и не пропылесосил свою комнату. Я также знал, что будут последствия, если я проигнорирую определение «полный». По мере того как я становился старше, операционное определение выполненной работы менялось, но я всегда четко знал, что это влечет за собой.

Быть на открытом воздухе, играть с друзьями и кататься на велосипеде были самыми большими радостями в моей жизни. Предоставленный самому себе, я бы остался снаружи, пока не упал. Но когда я был маленьким, у мамы было другое рабочее определение, которое следовало соблюдать любой ценой — быть дома «в темноте». «Темнота» может широко интерпретироваться в некоторых домах, но, по моему опыту, определение было очень точным. В моем доме это означало, что у меня было пять минут и только пять минут, чтобы быть дома и в доме, как только зажгутся уличные фонари по соседству.

У меня есть сестра, которая моложе меня на три с половиной года. Моя сестра — настоящий авантюрист. В детстве она постоянно бросала вызов моим родителям, совершая неожиданные действия — никогда не злонамеренные действия, только не «обычные детские вещи», которых они ожидали. Когда мы пошли вместе играть, когда я стал немного старше, моя мама обвинила меня в том, что я уберегаю мою свободолюбивую сестру от «шалостей». Смысл был ясен мне, если не моему брату и сестре — присматривать за своей младшей сестрой и следить за тем, чтобы она не попала в неприятности и пойдет с вами домой.

Однажды я решил остаться и поиграть с друзьями в кикбол. Моя сестра не захотела играть и ушла домой одна. Мне тоже следовало пойти домой, но я осталась играть, игнорируя наставления матери, чтобы моя сестра не причиняла вреда. Вообразите мое смятение, когда я пришел домой примерно через час и увидел нашу лужайку, покрытую апельсинами. Чтобы понять масштаб этой проблемы, нужно знать, что я вырос во Флориде, и наш дом был построен прямо посреди плодородной апельсиновой рощи.На земле были буквально тысячи апельсинов. Моя сестра бросила вызов нескольким соседским ребятам на конкурс, чтобы узнать, кто сможет собрать больше апельсинов. Когда мама вернулась домой, у меня были большие проблемы, потому что я не усвоил операциональное определение, чтобы уберечь сестру от неприятностей. В результате мы ели апельсины при каждом приеме пищи, часами выжимали апельсиновый сок и раздавали тонны фруктов. То, что мы не могли есть, выжать или отдать, мы с сестрой должны были забрать и выбросить, когда это испортилось.

Когда я стал старше, операционное определение таких вещей, как «быть хорошим», изменилось, но я всегда точно знала, что имела в виду моя мама. Другими словами, оперативные определения ожиданий в моем доме всегда были четкими. Это урок детства, который сослужил мне хорошую службу, когда я стал взрослым. При определении дефектов и / или мер для проекта «Шесть сигм» я думаю о ясности, которая необходима для обеспечения общего понимания… и я вспоминаю маму.

Вам также может понравиться

Шаблон рабочих определений для рабочих определений

для согласованных данных

Зачем и когда использовать

Шаблон оперативных определений

Одна из самых дорогостоящих ошибок, которые вы можете допустить в экономичном проекте шести сигм, — это когда Джек собирает данные одним способом, а Джилл интерпретирует их другим способом.

Используйте свой шаблон Operational Definitions (Op_Def.xlsx), чтобы гарантировать, что все собирают и интерпретируют данные согласованным образом.

Ваш руководитель группы может использовать ваш шаблон Operational Definitions при использовании многих других ваших инструментов Lean Six Sigma, таких как …

---

Как пользоваться

Шаблон оперативных определений

Найдите и откройте свой шаблон

Найдите и откройте свой Шаблон оперативных определений

(Op_Def.xlsx)

таким же образом, как вы находите и открываете другие 150+ шаблонов Systems2win.

Сохраните рабочий документ

в соответствии с обычными правилами хранения документов и именами, установленными вашими руководителями.

Откройте чистый лист

Когда вы будете готовы приступить к своей реальной работе …

нажмите кнопку «Открыть пустой лист»

Панель ленты Excel> вкладка Systems2win> Открыть чистый лист

На этом чистом листе вы будете выполнять свою настоящую работу

(нет в листе образцов — в котором приведены образцы данных, которые чрезвычайно полезны для обучения использованию вашего нового инструмента, но не подходят для вашей реальной работы)

ваш новый лист

Или… Вставить лист

В качестве альтернативы открытию отдельного документа (как описано выше) у вас также есть возможность Вставить лист в любую другую книгу Excel.

Если английский не является вашим предпочтительным языком

Переключитесь на свой язык, как и любой шаблон Excel для Systems2win.

---

Теперь ваша команда готова приступить к определению вашего

Операционные определения

Шаг 1) Кратко определите, что мы пытаемся измерить

Часто эта формулировка будет идентична формулировке находится в метриках в дереве оценки измерений.

Шаг 2) Составьте список факторов стратификации

Перечислить выбранные факторы стратификации из дерева оценки измерений.

Примечание. Для каждого фактора стратификации может быть отдельная строка в дополнение к строке, определяющей измеряемые первичные выходы Y.

Шаг 3) Дайте четкое и краткое функциональное определение меры

Что именно является дефектом?

Шаг 4) Определите, чем не является показатель

Часто бывает полезно прояснить общие вопросы четким пониманием того, чем является мера.

Шаг 5) Опишите, как проводить измерения

Опишите, как именно проводить измерения.

Будьте точны.

Для длинных инструкций вы можете дополнительно использовать значок ссылки, или щелкните правой кнопкой мыши> Вставить комментарий.

Вы получите гораздо больше от этого тренинга, если откроете перед вами свой шаблон.

См. Пример в Листе образцов

Шаг 6) Создайте формы для сбора данных и средства защиты от ошибок

И заполните остальные столбцы, как объяснено в образце данных.

Шаг 7) Тест

Попросите людей, которые не участвовали в написании операционных определений, использовать их для сбора данных.

Обратите внимание и обратите внимание на источники путаницы.

Шаг 8) Улучшение операционного определения

Улучшение на основе отзывов и наблюдений.

---

Этот шаблон операционных определений поставляется с многие другие полезные инструменты Lean Six Sigma

, чтобы дать возможность каждому члену команды улучшить каждый процесс

---

Бухта Эльсмар — Ужасное уведомление 404

27 ноября 2018 г. — Мы работаем над исправлением 404 проблем, вызванных импортом.
Все содержимое импортировано.
Если вы хотите выполнить поиск в текущем форуме, используйте эту ссылку поиска.

Вы можете помочь, скопировав эти 2 строки:
ССЫЛКА: (нет)
ЗАПРЕЩЕННЫЙ URL: /pdf_files/navy-tql/opdef.pdf
И отправив их мне по адресу: Отчет 404 с темой «Отчет 404».

Если вы являетесь зарегистрированным участником и вошли в форум, и вы щелкаете ссылку в сообщении в теме, и это вызывает «404», пожалуйста, используйте кнопку Report Post и включите 2 строки выше.

---

21 октября 2018 г. — Бухта Эльсмар работает в сети с января 1996 г. (почти 23 года!) — Как вы можете себе представить, за эти годы сайт значительно изменился. Если вы не можете найти то, что ищете, просто воспользуйтесь окном поиска Google выше. Слишком много изменений было внесено за эти годы, чтобы перечислить их все здесь.

ПРИМЕЧАНИЕ. Примерно 2 октября 2018 г. форум Elsmar был «перенесен» с vBulletin 3.8.9 на Xenforo 2.0.10. Свяжитесь со мной, если вам понадобится помощь.

О ссылках в сообщениях, которые привели вас на эту страницу: Если вы вошли в систему Зарегистрированный участник, читаете ветку в текущем форуме и нажимаете ссылку, которая привела вас сюда, используйте кнопку «Назад», чтобы вернуться к сообщению со ссылкой на проблему и щелкните ссылку «Пожаловаться» в сообщении. Я изучу и исправлю ссылку, если возможно. Спасибо!

---

1 января 2013 г. — Бухта Эльсмар работает в сети с января 1996 г. (16 лет!) — Как вы можете себе представить, за эти годы сайт значительно изменился.Если вы не можете найти то, что ищете, просто воспользуйтесь окном поиска Google выше. Слишком много изменений было внесено за эти годы, чтобы перечислить их все здесь.

---

4/2004 — Я внес много изменений в сайт и прекращаю использование QS9000.com и 16949.com. Если вы перешли сюда по ссылке на любой домен, информация все еще здесь. Изменилось только доменное имя. Напишите мне (ссылка выше), если вам понадобится помощь.

---

7/2003 — Я внес серьезные изменения на сайт и в несколько каталогов с некоторыми выходными данными Powerpoint.К ним относятся следующие каталоги: / 8D /, / APQP /, / Audit /, / FMEA / и / Imp /. Приношу свои извинения за неудобства, вызванные неработающими ссылками (особенно с форумов). Если вы пришли сюда по ссылке в сообщении на текущих форумах, вернитесь к этому сообщению и используйте ссылку «Пожаловаться на это сообщение» в сообщении, а в качестве причины просто укажите, что ссылка недействительна. Исправлю ссылку, если смогу.

Измерение фазы (DMAIC) | Six Sigma Study Guide

Measure — это вторая фаза DMAIC.Основное действие на этапе измерения — определение базового уровня. Хотя мы определили проект на этапе определения DMAIC; Давайте возьмем уроки, извлеченные из первого этапа, а также узнаем «реальную историю» текущего состояния путем сбора данных и интерпретации того, на что в действительности способен текущий процесс.

«Жизнь движется довольно быстро. Если вы не будете останавливаться и время от времени оглядываться, вы можете пропустить это ». — Мэтью Бродерик в роли Ферриса Бьюллера, Выходной день Ферриса Бьюллера

На этапе измерения команда Six Sigma проверяет, насколько эффективен процесс в соответствии с ожиданиями клиентов и CTQ, обнаруженными на этапе определения DMAIC.

Six Sigma Phases

Six Sigma — это систематический подход к решению проблем, который сосредоточен на устранении дефектов и уменьшении отклонений, что приводит к улучшению процесса.

Одним из основных инструментов «Шести сигм» является использование методологии DMAIC. (Также см. Обзор DMAIC). В частности, DMAIC — это логическая основа, которая помогает вам продумать и спланировать улучшения процесса с целью достижения уровня совершенства «Шесть сигм».

В методе DMAIC используются пять фаз.

Цель этапа измерения — понять масштаб проблемы с помощью данных. Другими словами, измерьте производительность процесса в его текущем состоянии, чтобы понять проблему.

Цели измерения Этап

• Определение базовой производительности процесса
• Определение показателей эффективности процесса
• Разработайте план сбора данных, а затем соберите данные.
• Проверка системы измерения
• Определение возможностей процесса

Фаза измерения DMAIC Обзор

Фаза измерения длится примерно от 2 до 3 недель в зависимости от входных данных проекта.В частности, участие всех соответствующих заинтересованных сторон является ключом к получению качественных данных.

Фаза измерения — это базовая линия текущего процесса, сбор данных, проверка системы измерения, а также определение возможностей процесса. На этапе измерения шести сигм доступно множество инструментов и концепций.

Определение процесса и основные инструменты

Карта процесса: Карта процесса — это инструмент, который графически показывает входы, действия, а также выходы процесса в четкой, пошаговой карте процесса.

Карта процесса показывает взаимосвязь между входами (X) и выходами (Y). Создайте карту процесса для всех действий, необходимых для преобразования сырья в выпуск (Y), а затем определите критические для качества (CTQ) факторы в процессе.

Карта процесса помогает выявить неэффективность или потери в процессе. Это также помогает определить важные шаги для сбора данных.

Отображение потока создания ценности: Отображение потока создания ценности обеспечивает визуальное представление потока материалов и информации по всей организации.Отображение потока создания ценности включает в себя всю добавленную стоимость, а также не добавленную стоимость, необходимую для производства продукта. Он состоит из технологических потоков, начиная с сырья, чтобы наконец сделать продукт доступным для клиентов.

Спагетти-диаграмма: Спагетти-диаграмма, также известная как Спагетти-диаграмма, представляет собой основной поток людей, продуктов и технологических документов или бумаг.

Матрица причин и следствий: Матрица причин и следствий устанавливает корреляцию между входными переменными процесса и выходными данными клиента во время анализа первопричин.

Сбор данных

Фактически, этап измерения — это сбор как можно большего количества данных, чтобы получить реальную картину проблемы. Следовательно, команда должна обеспечить точность и точность процесса измерения для сбора данных.

Типы данных

Данные — это набор значений качественных или количественных переменных. Это могут быть числа, измерения, наблюдения или даже просто описания вещей. Ниже приведены типы количественных данных

• Дискретные данные : данные являются дискретными, если измерения являются целыми числами или счетчиками.Например, количество жалоб клиентов, еженедельные данные о дефектах и ​​т. Д.
• Непрерывные данные : данные являются непрерывными, если измерение принимает любое значение, обычно в пределах некоторого диапазона. Например, высота стека, расстояние, время цикла и т. Д.

Кодирование данных

Иногда более эффективно кодировать данные путем добавления, вычитания, умножения или деления на коэффициент.

Типы кодирования данных

• Замена — напр. Замените 1/8 дюйма на + / 1 отклонение от центра в целых числах.
• Усечение — Пример. набор данных 0,5541, 0,5542, 0,5547 — вы можете просто удалить части 0,554.

План сбора данных

План сбора данных — полезный инструмент, на котором можно сосредоточить усилия по сбору данных. Такой направленный подход помогает избежать поиска и измерения данных просто ради этого.

• Определите цели сбора данных
• Разработайте операционные определения
• Создайте план выборки
• Выберите и подтвердите методы сбора данных

Запланируйте и начните сбор данных

• Форма сбора данных: Как правило, форма сбора данных способ записи подхода к получению данных, необходимых для проведения анализа.Кроме того, данные должны регистрироваться обученными операторами с помощью откалиброванного прибора и стандартной формы для сбора данных.

• Контрольные листы сбора данных: Контрольный лист — это инструмент сбора данных, который обычно определяет, где и как часто возникают проблемы в продукте или услуге. Он специально разработан для исследуемого процесса.

Анализ измерительной системы

Анализ измерительной системы (MSA) — это экспериментальный и математический метод определения того, насколько вариации в процессе измерения влияют на общую изменчивость процесса.

Точность: Это разница между истинным средним и наблюдаемым средним. Если среднее значение отличается от истинного среднего, значит, система неточна. Это признак неточной системы.

Точность: Точность означает, насколько близко точки данных располагаются по отношению друг к другу. Другими словами, высокоточный процесс будет иметь небольшие отклонения между отдельными точками измерения.

Gage R&R

Повторяемость и воспроизводимость датчика — это метод оценки повторяемости и воспроизводимости измерительной системы.Кроме того, Gage R&R измеряет степень изменчивости измерений, вызванную самой системой измерения.

Gage R&R фокусируется на двух ключевых аспектах измерения:

Повторяемость: Повторяемость — это вариация между последовательными измерениями одной и той же детали с одинаковой характеристикой одним и тем же человеком с использованием одного и того же датчика.

Воспроизводимость: Воспроизводимость — это разница в средних значениях измерений, выполненных разными людьми с использованием одного и того же прибора при измерении одинаковых характеристик на одной и той же детали.

Статистика шести сигм

Базовая статистика шести сигм является основой для проектов шести сигм. Это позволяет нам численно описать данные, характеризующие процесс Xs и Ys.

Статистика — это наука о сборе, классификации, упорядочивании, анализе, интерпретации и представлении числовых данных, чтобы сделать выводы о населении на основе взятой выборки. В основном есть две категории. Аналитическая (она же логическая статистика) и описательная (она же числовая статистика).

Логическая статистика: используется для определения того, является ли конкретная выборка или результат теста репрезентативным для совокупности, взятой из выборки.

Описательная статистика: Описательная статистика в основном систематизирует и обобщает данные с помощью чисел и графиков. Описательная статика предназначена для описания характеристик выборки или генеральной совокупности.

Форма распределения данных, отображаемая количеством пиков и симметрией, асимметрией или однородностью.Асимметрия — это мера отсутствия симметрии. Другими словами, асимметрия — это мера того, насколько распределение вероятностей случайной величины отклоняется от нормального распределения.

Организация данных / Отображение данных / Шаблоны данных

Графический анализ создает изображения данных, которые помогают понять закономерности, а также корреляцию между параметрами процесса. Графический анализ — это отправная точка для любого метода решения проблем. Следовательно, выберите правильный инструмент для идентификации шаблонов данных и отображения данных.

• Контрольная диаграмма: Контрольная диаграмма представляет собой графическое отображение характеристик качества, которые были измерены или вычислены на основе пробы, в зависимости от номера пробы или времени.
• Графики частот: Графики частот позволяют суммировать множество данных в графическом виде, облегчая просмотр распределения этих данных и возможностей процесса, особенно в сравнении со спецификациями.
• Коробчатая диаграмма: Коробчатая диаграмма представляет собой графическое представление непрерывных данных. Другими словами, прямоугольная диаграмма показывает максимальное, минимальное, медианное значение, межквартильный размах Q1, Q3 и выбросы.
• График основных эффектов: график основных эффектов — это простейший графический инструмент для определения относительного воздействия различных входных данных на интересующий результат.
• Гистограмма: Гистограмма — это графическое представление частотного распределения. Фактически, он имеет форму прямоугольника с интервалом классов в качестве основания и соответствующими частотами в качестве высоты.
• Точечная диаграмма: точечный анализ используется, когда вам нужно сравнить два набора данных друг с другом, чтобы увидеть, есть ли связь.
• Диаграмма Парето: Диаграмма Парето — это графический инструмент для отображения и ранжирования проблем бизнес-процессов от наиболее повторяющихся до наименее частых.

Базовые проверки вероятности и гипотез

Основные термины вероятности шести сигм, такие как независимость, взаимоисключающие, сложные события и другие, являются необходимой основой для статистического анализа.

Аддитивный закон: Аддитивный закон — это вероятность объединения двух событий.В аддитивном законе есть два сценария

• Когда события не исключают друг друга
• Когда события исключают друг друга

Закон умножения: Это метод определения вероятности событий, происходящих в одно и то же время. В законе умножения есть два сценария

• Когда события не являются независимыми
• Когда события зависимы

Сложное событие: Это событие, которое имеет более одного возможного результата эксперимента.Другими словами, составные события образуются композицией двух или более событий.

Независимое событие: События могут быть независимыми событиями, если исход одного события не влияет на исход другого события.

Проверка гипотез

Проверка гипотез — это ключевая процедура в статистическом выводе, используемая для принятия статистических решений с использованием экспериментальных данных. По сути, это предположение, которое мы делаем в отношении параметра численности населения.

При использовании проверки гипотез мы создаем:

• Нулевая гипотеза (H0): предположение, что экспериментальные результаты получены исключительно случайно; ничто (от 6M) не повлияло на наши результаты.
• Альтернативная гипотеза (Ha): мы ожидаем найти конкретный результат.

Определение возможностей процесса

Анализ возможностей процесса показывает, насколько хорошо процесс соответствует набору пределов спецификации на основе выборки данных, взятых из процесса. Исследование возможностей процесса помогает установить базовый уровень процесса и измерить его будущие показатели состояния. Вернитесь к рабочим определениям и укажите, что является дефектами, а какие возможности.

Вычислить базовый процесс сигма

Ценность вычисления сигмы заключается в том, что он достаточно абстрагирует ваш уровень качества, чтобы вы могли сравнивать уровни качества в разных полях (и разных распределениях). Другими словами, значение сигмы ( или даже DPMO) — это универсальный показатель, который может помочь вам с отраслевым тестом / конкурентами.

Базовая сигма для дискретных данных

Рассчитайте возможности процесса через количество дефектов на возможность.Приемлемое число для достижения шести сигм — 3,4 дефекта на миллион возможностей (DPMO).

• DPO = Дефекты / (Единицы * Возможность)
• DPMO = (Дефекты / Единицы * Возможности) * Всего 1000000
• Выход = 1-DPO (Это способность процесса создавать дефект бесплатные единицы).

Базовая сигма для непрерывных данных

Возможности процесса — это определение адекватности процесса потребностям клиентов.Возможности процесса сравнивают результаты контролируемого процесса с пределами спецификации. Cp и Cpk считаются краткосрочными показателями потенциальных возможностей процесса.

Cpk — это мера, показывающая, на сколько стандартных отклонений пределы спецификации находятся от центра процесса.

• C _плуг = (Среднее значение процесса — LSL) / (3 * стандартное отклонение)
• C _pupper = (USL — среднее значение процесса) / (3 * стандартное отклонение)
• Cpk наименьшее значение Cpl или Cpu: C _pk = Min ( C _pl , C _pu )

Шесть сигм выводятся из нормальной или колоколообразной кривой в статистике, где каждый интервал указывает на один сигма или одно стандартное отклонение.Более того, сигма — это статистический термин, обозначающий стандартное отклонение процесса относительно его среднего значения. В нормально распределенном процессе 99,73% измерения будут находиться в пределах ± 3σ, а 99,99932% — в пределах ± 4,5σ.

Фаза измерения результатов поставки DMAIC

• Подробная карта процесса
• План сбора данных и собранные данные
• Результаты анализа системы измерения
• Графический анализ данных
• Возможности процесса и базовый уровень сигмы

Фаза измерения Видео DMAIC

рабочие определения и экспериментальные конструкции

Лаборатория 2: рабочие определения и экспериментальные конструкции

Эта лабораторная работа состоит из двух частей.В первой части вы попрактикуетесь в предоставлении рабочего определения переменной.

Во второй части вы ответите на вопросы о гипотетическом дизайне исследования.

Часть 1 Направления: Операционные переменные

Операционные определения

Оперативное определение переменной — это набор процедур, используемых для ее измерения или манипулирования. Хорошее рабочее определение достаточно четкое, чтобы независимый исследователь мог использовать ту же процедуру (повторить исследование) и получить те же результаты.

Ваша задача — найти и предоставить рабочее определение для любой из перечисленных ниже переменных. Операционное определение должно быть таким, которое использовалось другими исследователями, о чем свидетельствует его использование в рецензируемом журнале , для которого вы должны предоставить полную ссылку в стиле apa. Убедитесь, что это мера правильной конструкции. Например, шкала расстройств пищевого поведения (EDS) не является показателем депрессии, даже если она была опубликована в журнальной статье о связи между депрессией и булимией.Частичная заслуга может быть дана мерам, которые применяются к разным, но связанным конструкциям, например, мера «печали», о которой сообщается, когда конструктом интереса является «депрессия». Переменная.

Перед тем, как начать задание, рассмотрим следующий пример:

Предположим, что переменная депрессия …

Вам следует найти исследование о депрессии, используя те же навыки, которые вы использовали при поиске литературы в первом модуле; затем изучите статью, чтобы увидеть, как исследователи применили депрессию; и сообщить, как они его реализовали, и дать полную ссылку.

Например, при поиске литературы по ключевым словам «депрессия» и «исследование» одним из результатов было исследование терапевтического лечения депрессии у молодых людей. Интересующая нас переменная — «депрессия», и она была операционализирована с помощью «оценки депрессии Бека». Когда вы отвечаете на вопросы в задании, вы также должны предоставить полную цитату APA для статьи.

Следует отметить несколько моментов: в статье говорится, что «депрессия характеризуется грустным или подавленным настроением, изменением сна и / или аппетита, а также усилением мыслей о смерти.«Обратите внимание, что, хотя это можно рассматривать как определение депрессии, это не рабочее определение депрессии. Оперативное определение требует операции, процедуры, способа измерения интересующей переменной. Операция В психологии часто используется анкета, такая как Опросник депрессии Бека, и переменная также может быть операционализирована или измерена путем подсчета или иного измерения поведения. Анкета для разгула алкогольного опьянения ‘или отметив (введя в действие…) что-то вроде «участники вели журнал своего потребления алкоголя, а запойный алкоголик был введен в действие как потребляющий более пяти напитков в один день два или более раз за последний месяц».

Возвращаясь к примеру с депрессией, после дальнейшего поиска литературы я нашел статьи, в которых депрессия была операционализирована с помощью «баллов по шкале оценки депрессии Гамильтона», баллов по «CES-D» или «опроснику Центра эпидемиологических исследований — депрессия». и «диагностика большой депрессии лицензированным психиатром с использованием критериев DSM-V для серьезного депрессивного эпизода.«

В вашем задании вам нужно будет предоставить операциональное определение переменной, и вы должны указать цитату, которая указывает на исследование, в котором психологический исследователь использовал операционное определение.

Укажите одно рабочее определение для одного из следующих:

Бессонница, психоз, интроверсия

Тревога Качество жизни Академическая успеваемость

Нарушение интеллекта

Часть 1 лабораторной работы. Ответьте на следующие запросы:

Выбранная переменная:

Оперативное определение из опубликованной статьи:

Цитирование в формате APA:

Часть 2 Направления: основы метода исследования

Во второй части задания вы ответите на несколько вопросов о гипотетическом исследовательском проекте и продемонстрируете свое понимание того, как формулировать гипотезу, разницу между независимыми и зависимыми переменными, направления взаимосвязей между переменными и смешивающие переменные.

Часть 2 лабораторной работы. Ответьте на следующие запросы:

Ответьте на приведенные ниже вопросы об эксперименте, который вы могли бы запланировать, чтобы определить, в какой степени препарат X улучшает настроение у людей с депрессией.

Вопросы:

а) Как вы могли бы поставить эксперимент для проверки этой гипотезы? (Не беспокойтесь о финансировании, предположим, что у вас достаточно средств, чтобы делать то, что вы хотите запланировать)

б) Какой была бы независимая переменная (IV)?

c) Что может быть зависимой переменной (DV)?

г) Как можно измерить это DV (конкретнее)?

e) Какой результат указывает на отрицательную взаимосвязь между IV и DV?

f) Какая одна из возможных мешающих переменных и почему они могут быть мешающими?

CTQ -Фактор-определение операций-метрика-сопоставление целей | Загрузить таблицу

Цель — Цель данной статьи — продемонстрировать эффективность «Шести сигм» как инновационного инструмента оптимизации разработки программного обеспечения.В данной статье исследуется проблема сокращения времени моделирования для характеристики типа двигателя постоянного тока. В тематическом исследовании показано, как инструменты шести сигм, такие как метод планирования экспериментов (DOE), могут быть использованы для улучшения процесса моделирования. Дизайн / методология / подход — Модель двигателя из первых принципов используется для моделирования в MATLAB®. Предполагается, что каждый параметр в модели имеет известное распределение. Анализ Монте-Карло проводится с использованием генератора случайных чисел в MATLAB®. Чтобы сократить время моделирования, в процессе моделирования определены несколько факторов.Построена двухуровневая полная факториальная матрица ДОЭ. Анализ Монте-Карло проводится для каждого параметра, установленного в матрице DOE. На основе результатов моделирования и анализа DOE модель Simulink определена как основной фактор, влияющий на время вычислений моделирования. Несколько шагов предпринимаются, чтобы уменьшить время вычислений, связанное с моделью Simulink. Усовершенствованная модель требует только четверть первоначального вычислительного времени. Результаты. В документе показано, что инструменты «Шесть сигм» могут применяться к алгоритмам и процессу разработки программного обеспечения с целью оптимизации.Статистический анализ может быть проведен в среде моделирования, чтобы предоставить ценную информацию. Практическое значение. Например, улучшенный процесс моделирования используется для получения статистической информации, связанной с кривой зависимости скорости от крутящего момента и временем отклика, как части характеристик двигателя. Полученные данные свидетельствуют о том, что с помощью оптимизированной имитационной модели можно провести большой объем статистического анализа в среде моделирования для получения практической информации. Этот подход можно эффективно использовать на ранней стадии разработки продукта, например.г. во время технико-экономического обоснования. Оригинальность / ценность — в промышленности большая часть DOE проводится с использованием данных реальных испытаний. Обычно это требует много времени и затрат. Эта статья сочетает математическое моделирование и статистический анализ для оптимизации имитационной модели с использованием DOE. Новый подход, использованный в этой статье, может быть применен во многих других задачах оптимизации программного обеспечения. Ожидается, что такой подход расширит применение «Шести сигм» в промышленности.

Сферы питания в инструментах оценки слабости: работа над операционным определением неустойчивости питания

Были предложены различные методы оценки нутритивного статуса у слабосильных фенотипов.В настоящей обзорной обзорной статье мы суммировали количество и характеристики пищевых продуктов в существующих инструментах для определения хрупкости, чтобы разработать возможные средства оценки и оперативного определения фенотипа нутритивной хрупкости. В шести разных базах данных до декабря 2019 года мы искали оригинальные статьи об инструментах защиты от уязвимости (например, шкалы, индексы, баллы, анкеты, инструменты, оценки, скрининг, индикаторы), анализируя каждый инструмент, касающийся элементов питания.Мы обнаружили 160 статей, описывающих 71 хрупкий инструмент. Среди отобранных инструментов для лечения слабости 54 были на уровне сообщества (70%), 17 — на базе больниц (22%), 4 были одобрены в учреждениях длительного ухода за пожилыми людьми (LTCIOA) (5,1%) и 2 одобрены в обоих сообществах. и в больницах, включая LTCIOA (2,5%). Пятьдесят два из этих средств (73%) включали по крайней мере один пищевой продукт. Двадцать два (42%) сообщили о двух или более пищевых продуктах. Пункты были сгруппированы по следующим категориям: A) антропометрические измерения, B) лабораторные измерения и C) другие измерения, связанные с питанием.Антропометрические измерения выделялись среди всех остальных предметов. Пищевые продукты включены в большинство инструментов для лечения слабости, что усиливает представление о том, что они могут иметь прямое влияние на повышенный риск неблагоприятных последствий для здоровья у ослабленных субъектов. Это поддерживает развитие концепции слабости питания как независимого фенотипа слабости.

Leave a comment Cancel reply