B aнглoязычнoм cooбщecтвe экcпepтoв пo цифpoвoй тpaнcфopмaции нaбиpaeт пoпyляpнocть нoвый тpeнд. Tepмин «pacшиpeннaя aвтoмaтизaция», или «гипepaвтoмaтизaция» (hyperautomation) был ввeдeн Gartner в 2019 гoдy, a yжe в 2020-м тpeнд зaнял пepвoe мecтo в cпиcкe дecяти cтpaтeгичecкиx тexнoлoгичecкиx тeндeнций, кoтopый eжeгoднo cocтaвляeт этa кoмпaния. Пo oцeнкe Gartner, к 2026 гoдy oбъeм pынкa пpoгpaммныx cpeдcтв для pacшиpeннoй aвтoмaтизaции дocтигнeт $1,04 тpлн c coвoкyпным cpeднeгoдoвым тeмпoм pocтa 11,9%. B Poccии BШЭ включилa pacшиpeннyю aвтoмaтизaцию в cпиcoк тexнoлoгичecкиx тpeндoв 2023 гoдa.
«Гиперавтоматизация» – это термин, активно продвигаемый компанией Gartner, на счету которой также «изобретение» крайне популярного термина ERP, ставшего в итоге общеупотребительным. Идея гиперавтоматизации в первую очередь базируется на том посыле, что традиционная автоматизация работает, мягко говоря, не так, как ожидалось. Консалтинговая компания ActivantСapital приводит статистику1 роста совокупной мощности 500 наиболее мощных суперкомпьютеров, которая увеличилась за последнюю декаду в десятки раз, и данные о производительности труда в развитых странах.
Показатель общей факторной производительности в нынешнем десятилетии прирастал на несколько процентов в год, что в два-три раза меньше, чем в 1990–2000-е, а если сравнивать с серединой прошлого века, то разрыв составляет свыше пяти-шести раз. То есть рост вычислительных мощностей и внедрение все более сложных цифровых инструментов для управления бизнесом не приводят к пропорциональному росту продуктивности. По данным того же исследования, если в 2015 году компания использовала в среднем 77 программных продуктов, то к 2023 году этот показатель вырос в два с половиной раза – до 187.
Поскольку связующим звеном между разными программными продуктами является человек, то зачастую решение, которое должно упростить бизнес-процесс, на практике его усложняет. К примеру, вместо того чтобы внести клиента в базу единожды, компания учитывает его в разных базах, даже не понимая, что речь идет об одном и том же клиенте.
Для этого та же Gartner придумала еще один термин – overautomation, который, впрочем, не особенно прижился. Но, грубо говоря, «гиперавтоматизация» – это способ победить overautomation и при этом переложить как можно больше работы на программных роботов, искусственный интеллект и прочее.
Самый близкий российскому бизнесу пример – сейчас десятки крупнейших бизнесов вынуждены переходить с SAP или других похожих решений на российские продукты. Но, к сожалению, ERP не содержит инструментов, обеспечивающих автоматизацию такого перехода, как это происходит, когда человек меняет iPhone 13 на 14-й.
Многие данные компаниям приходится переносить буквально вручную. И здесь на помощь приходят программные роботы, которые могут выполнять простые действия вроде переноса цифр из одной базы данных в другую без участия человека, основываясь на заранее прописанных правилах: людей с датой рождения меньше 1998 года – в одну базу, больше – в другую.
Инcтpyмeнтapий гипepaвтoмaтизaции
К гиперавтоматизации Gartner и их последователи относят буквально все новые цифровые инструменты – от искусственного интеллекта до распознавания изображений. Однако если компания, к примеру, установила на двери замок, открывающийся по лицу сотрудника, это еще не гиперавтоматизация. Она начинается, если «умный» замок, например, передает данные о посещениях офиса в систему управления персоналом, и та автоматически штрафует людей за опоздания. В реальных проектах взаимодействие между различными IT-инструментами намного сложнее, однако ключевой принцип – это извлечение некоторой добавленной стоимости из синергии разных инструментов.
Чаще всего к составляющим расширенной автоматизации относят следующие виды решений:
1. Robotic process automation. RPA – решения, использующие ботов, выполняющих какие-либо действия с данными или процессами на основании правил и бинарной логики. В 2017 году Deloitte проводила глобальный опрос представителей крупного бизнеса, по итогам которого 53% респондентов заявили, что уже начали развивать направление RPA, а 78% намерены существенно увеличить инвестиции в него в ближайшие три года. В 2019 году Gartner назвала RPA наиболее быстрорастущим сегментом делового ПО. А в 2022-м Grand View Research оценила объем рынка в $2,3 млрд и спрогнозировала совокупный среднегодовой рост в 39,9% до конца года.
2. Интеллектуальная система управления бизнес-процессами (Intelligent Business Process Management System, iBPMS). Традиционный подход к автоматизации бизнес-процессов предполагает обработку рутинных операций и документирования простых деталей. Системы iBPMS включают возможность изменения правил в зависимости от обстоятельств, в том числе для принятия решений может использоваться искусственный интеллект, а алгоритмы динамически меняются при помощи инструментов low code/no code.
3. Process Mining – технология, позволяющая получить новые знания на основе данных из информационных систем компании. По оценке Gartner, рынок решений Process Mining превысил $1 млрд в 2022 году. К 2025-му он увеличится до $2,5 млрд со среднегодовым темпом роста в 33%.
4. Цифровые двойники организаций (Digital twin of the organization, DTO). Это направление тесно связано с еще одной технологией – интернетом вещей, позволяющей устанавливать датчики, подсоединенные к сети данных, на различные объекты – от счетчика горячей воды до узлов магистрального трубопровода и элементов реактора АЭС. Полученные в результате данные дают возможность создать цифровую «копию» любого объекта: здания, конвейера, корабля и прочего.
5. Компьютерное зрение и обработка естественного языка. Это технологии, которые, по сути, призваны научить компьютер видеть и общаться, «как человек». В некоторых вещах, к примеру, в способности определить на глаз брак заготовки на конвейере, компьютер уже оказался эффективнее человека.
6. Low code/no code. По прогнозам IDC, к 2026 году такие сервисы будет использовать свыше 40% компаний. Предполагаемая экономия временны́х и операционных затрат на запуск цифровых продуктов превышает 30%. Платформы low code позволяют разрабатывать приложения в 10–20 раз быстрее по сравнению с традиционными средствами.
Kaк этo бyдeт пo-pyccки?
В России термин «расширенная автоматизация», или «гиперавтоматизация» пока только набирает популярность. В апреле 2023 года в Москве прошел форум «Гиперавтоматизация‑2023», организованный издательством «Открытые системы». Ирина Бойкова, руководитель направления развития систем мониторинга и контроля активов Газпромнефти, рассказала участникам мероприятия об архитектуре и особенностях эксплуатации единого центра мониторинга сети автозаправок. Он позволил сократить затраты на сервисное обслуживание АЗС, минимизировать простои и потери топлива.
По словам Бойковой, построение системы мониторинга помогло компании перейти к предиктивному обслуживанию и автоматизировать процесс подачи заявок в сервисную организацию при возникновении неисправности оборудования, повысить эффективность бизнес-процессов, связанных с логистикой, сохранностью качества и количества нефтепродуктов, а также взаимодействия с сервисными организациями. На этой платформе создан интерфейс приема нефтепродуктов, что позволило существенно оптимизировать трудозатраты персонала АЗС и оцифровать все сопутствующие операции по ведению журналов и оформлению актов. В результате создана единая база поставок в сеть АЗС с отслеживанием потерь на всех этапах перемещения топлива.
Одно из первых решений RPA в 2018 году внедрила металлургическая компания ММК. Программный робот разработан для организации эффективного взаимодействия с поставщиками металлолома. Он обрабатывает входящую электронную почту от поставщиков и выполняет поиск по базам РЖД для проверки статуса отправки грузовых вагонов в адрес ММК, информирует специалистов коммерческой дирекции о результатах проверки, формирует отчеты для профильных служб. Также в компании создали робота по обработке электронных больничных – он выгружал данные из системы подготовки отчетности. Поскольку в ММК работает около 60 тыс. человек, то и листков таких немало, к тому же робот мог делать это ночью.
Принадлежащий «Северстали» Череповецкий металлургический комбинат внедрил систему автоаттестации металлопроката Sherlock, которая сейчас отвечает за выпуск около 50% продукции. Система аккумулирует данные заказа, требования к технологии, информацию из автоматизированной системы управления технологическими процессами, включающую требования по геометрии и качеству поверхности. Затем эти данные сопоставляются с реальными показателями выпускаемой партии продукции, полученными с помощью технологии компьютерного зрения и обработанными при помощи нейросети. На основании сравнения принимается решение, можно ли аттестовать данную партию продукции.
«В X5 был запущен продукт „Управление товарной представленностью“, который с помощью моделей машинного обучения позволяет определить нетипичное отсутствие продаж товара в конкретном магазине и уведомить об этом персонал. Это помогло повысить доступность товаров на полках и объемы продаж. Для детектирования нежелательных событий в магазинах, таких как отсутствие товара на полке, нарушение выкладки или отсутствие ценника, используется анализ чеков. В результате время обнаружения проблемы сегодня не превышает часа. В рамках еще одной инициативы X5 был осуществлен переход с инструмента расчета прогноза продаж промотоваров, реализованного ранее на базе SAP BW, на собственное решение. При этом точность прогноза относительно старого решения в ряде случаев выросла на 40%, а A/B-тестирование подтвердило значительный рост товарооборота и маржи. Также новое решение позволило сократить распродажи после промоакций», – рассказала Елена Фатыхова, руководитель направления поддержки и сопровождения платформы прогнозирования X5.
Aвтoмaтизaция импopтoзaмeщeния
Об объемах рынка расширенной автоматизации в России говорить рано, тем более что в 2022 году значительная часть вендоров решений покинула российский рынок, и компаниям пришлось в срочном порядке переходить на отечественные продукты или создавать свои. В результате у российских вендоров появилась возможность существенно нарастить рынок за счет замещения продуктов иностранных игроков. Решения, которые можно отнести к категории расширенной автоматизации, есть у ряда российских вендоров. Российская платформа Sherpa RPA специализируется на роботизации процессов. Ее решениями уже пользуются «Норникель», авиакомпания S7 и ретейлер «Спортмастер». Другой российский вендор RPA-решений «Первый Бит» реализовал проекты в АЛРОСА и БАЗЭЛ. Последний проект особенно показателен, так как средствами RPA в компании «БазэлЦемент-Пикалево» осуществлялся перенос данных из системы SAP в российскую «1C». Весь процесс занял 75 дней. При обычном подходе проекты такого масштаба могут затягиваться на годы.
Многие крупные компании, которым пришлось отказаться от решений иностранных вендоров, решили взять разработку в свои руки. Крупнейший производитель золота в России «Полюс» создал, как сама компания это называет, систему расширенного управления. Она контролирует измельчение руды, оперирует 18 различными переменными и дает рекомендации персоналу. 98–99% времени всеми процессами руководит система. Операторы вмешиваются только в оставшиеся 1–2%. Сейчас решение функционирует на Вернинском золоторудном месторождении. Впрочем, пока такие предприятия, как месторождение «Полюса», скорее исключение. Академия Technored в августе 2023 года опросила 100 промышленных предприятий по всей России. По данным опроса, лишь 15,8% российских промышленных предприятий сегодня имеют высокий уровень автоматизации и внедрения робототехники. Большинство предприятий все же активно инвестирует в модернизацию. В то же время более чем 20% предприятий не настроено на модернизацию из-за внутренних сложностей и неготовности производства в данный момент активно внедрять робототехнику.
«Благодаря гиперавтоматизации нагрузка на менеджеров к 2024 году снизится на 70–75%. Поскольку все это автоматизирует и ускоряет рутинные процессы ввода и извлечения данных, выставления счетов, управления поставщиками, обработки заявлений и т. д., появляется возможность освободить людей от выполнения операций подобного рода. Сквозная автоматизация позволяет поднять производительность и повысить качество стратегических бизнес-решений», – говорит Сивашанкари Кришнамурти, менеджер компании Vuram, позиционирующей себя как интегратор решений в области гиперавтоматизации.
Как пишет в своем отчете McKinsey, тренд на расширенную автоматизацию приведет к значительным изменениям во всех сферах деловой жизни. В том числе серьезно изменится рынок труда – вырастет роль навыков сотрудничества и специальностей, предполагающих совместный труд человека и механизма или алгоритма, например, рабочего и робота или аналитика и нейросети. Изменятся основные цели и задачи бизнеса. Если раньше их значительная часть была направлена на механическое достижение ключевых показателей, то теперь часть этих функций возьмут на себя алгоритмы, а люди будут больше сосредоточены на инновациях, креативе и улучшении клиентского опыта.
