Эффективная работа любого промышленного предприятия напрямую зависит от того, насколько грамотно выстроены его производственные процессы (ПП). От слаженности технологических, кадровых и управленческих аспектов зависит не только конкурентоспособность предприятия, но и стабильность всей экономики. Сегодняшняя реальность — это постоянная неопределенность, стремительное развитие технологий и изменчивый спрос. Это требует от производственных систем гибкости, способности адаптироваться и противостоять внешним потрясениям. В эпоху цифровой экономики, как в России, так и в мире, все острее встает вопрос о комплексном подходе к организации ПП. Неэффективность, потери времени и ресурсов, избыточная бюрократия и технологические перекосы становятся очевидными. Для их устранения необходимо отказаться от устаревших методов и внедрять новые, основанные на объединении технологий, данных и человеческого потенциала [1,2].
Одной из главных проблем современного ПП остается его низкая производительность. Часто ПП развиваются по инерции, игнорируя реальные изменения на рынке. Негибкое управление производственными циклами ведет к простоям, сбоям в ритме работы и росту затрат.
Кроме того, чрезмерная централизация и сложные иерархические структуры замедляют принятие решений, что критично в условиях быстро меняющегося рынка. Не менее важна проблема неравномерной загрузки оборудования: где-то оно простаивает, а где-то работает на пределе. Этот дисбаланс вызван несовершенством планирования и слабой связью между производственными этапами.
Например, в российском машиностроении нередки случаи, когда из-за сбоев в поставках комплектующих останавливается вся технологическая цепочка. Подобные проблемы испытывал и американский концерн General Electric, где до внедрения цифрового мониторинга около 20 % времени работы оборудования было использовано неэффективно. Решением стало создание «умных фабрик», где вся техника подключена к единой сети и в реальном времени передает данные о своем состоянии.
Серьёзное влияние на эффективность оказывает проблема избыточных запасов готовой продукции. В условиях неопределённого спроса предприятия склонны производить «на склад», что ведёт к замораживанию оборотных средств и росту затрат на хранение. Решение этой проблемы возможно через внедрение принципов Just-in-Time (точно в срок), предполагающих синхронизацию процессов снабжения, производства и сбыта.
Японская компания Toyota успешно применяет данную систему уже десятилетиями, что позволило минимизировать запасы и обеспечить постоянный поток производства. Российские предприятия постепенно адаптируют этот подход, внедряя элементы «бережливого производства» (Lean Production).
Не менее актуальна кадровая проблема [3]. Недостаток квалифицированных инженеров и операторов современного оборудования стал одной из причин снижения производительности труда. В условиях автоматизации и перехода к цифровому производству возрастает потребность не только в технических специалистах, но и в аналитиках, способных управлять информационными потоками и системами.
Например, на ряде предприятий Европейского союза успешно внедряются программы «обучения в действии», когда специалисты проходят подготовку непосредственно на производственных площадках с использованием цифровых тренажёров [4].
Для России подобный подход также становится перспективным направлением, особенно при взаимодействии предприятий с техническими университетами и центрами подготовки кадров.
Проблема качества продукции остаётся одной из наиболее острых. На многих предприятиях контроль качества ограничивается лишь финальной проверкой, что делает систему реактивной, а не профилактической. Отсутствие комплексной системы управления качеством (QMS) приводит к увеличению доли брака и потерь. Зарубежный опыт показывает, что интеграция систем статистического контроля, методов анализа причинно-следственных связей и цифрового мониторинга позволяет значительно снизить количество дефектов.
Так, на немецких заводах Siemens внедрение автоматизированных систем анализа качества позволило сократить рекламации почти на треть. Современные ПП всё чаще сталкиваются с вызовами цифровой трансформации. Внедрение искусственного интеллекта, систем анализа больших данных, роботизированных комплексов и цифровых двойников оборудования требует значительных инвестиций и перестройки всей организационной модели. Однако именно цифровизация является основным направлением будущего развития производственных систем [4,5].
Она позволяет повысить прозрачность, управляемость и точность процессов, минимизируя влияние человеческого фактора. В России подобные проекты реализуются в рамках инициативы «Цифровая промышленность», однако масштабное внедрение технологий сдерживается недостатком компетенций и финансовых ресурсов.
В связи с растущей обеспокоенностью состоянием окружающей среды (ОС), компании стали уделять больше внимания тому, как их деятельность влияет на природу. Предприятия обязаны определять эти воздействия, минимизировать их и, по возможности, полностью устранять негативные последствия. Для этого необходимо создать надежную основу для принятия решений и обеспечить, чтобы сотрудники, принимающие эти решения, понимали и могли эффективно использовать эту информацию [6,7].
В рамках системы управления ОС, под информацией понимаются важные данные. Экологическая информация — это задокументированные сведения о состоянии ОС, о том, как на нее влияет деятельность предприятия, какие меры принимаются для ее защиты. Состав такой информации регулируется законодательством Российской Федерации.
Экоинформационные системы промышленного предприятия должны решать следующие задачи:
– Подготовка комплексной информации: Предоставление данных о состоянии ОС, прогнозов последствий деятельности предприятия и рекомендаций по безопасному его функционированию для систем поддержки принятия решений.
– Моделирование процессов: Имитация изменений в ОС с учетом текущей нагрузки и возможных результатов управленческих решений.
– Оценка рисков: Анализ рисков для существующих и планируемых технологических процессов для управления безопасностью техногенных воздействий.
– Прогнозирование: Сбор данных о временных изменениях параметров ОС для долгосрочного экологического прогнозирования.
– Визуализация: Создание электронных карт, показывающих состояние ОС на территории предприятия и в санитарно-защитной зоне.
– Отчетность: Составление отчетов о достижении целей устойчивого развития.
– Обработка данных мониторинга: Сбор и анализ результатов локального и дистанционного мониторинга, а также выявление наиболее чувствительных к воздействию параметров ОС.
Решение перечисленных проблем требует комплексного подхода. В первую очередь необходимо переходить от функциональных структур управления к процессным моделям, где ключевыми единицами являются не отделы, а потоки создания ценности. Эффективным направлением является развитие корпоративных центров производственных компетенций, объединяющих специалистов по оптимизации процессов, автоматизации и управлению качеством. Кроме того, важно формировать культуру постоянного улучшения, при которой каждый сотрудник вовлечён в поиск и реализацию нововведений.
Заключение
Организация ПП — это не только техническая, но и управленческая категория, от которой зависит устойчивость предприятия и его конкурентоспособность. Современные проблемы — от неэффективного использования ресурсов до кадрового дефицита — требуют системного решения. Основной путь их преодоления заключается в интеграции технологий, данных и человеческого опыта, а также в переходе к гибким и адаптивным моделям управления. Внедрение цифровых инструментов, развитие компетенций работников, оптимизация производственных потоков и ориентация на качество способны обеспечить рост производительности и устойчивое развитие предприятий. Только комплексное обновление подходов к организации производства позволит сформировать экономику, способную эффективно конкурировать в глобальном технологическом пространстве.
Литература:
1. Туровец О. Г. Современные проблемы организации производства: учеб. пособие [Электронный ресурс] /О. Г. Туровец, В. Н. Родионова. -Воронеж: ВГТУ, 2017 -77 с.: ил.
2. Голубева Т. В. Основы организации и управления производством: учеб. пособие /Т. В. Голубева, Н. В. Алистарова. — Самара: Изд-во Самарского ун-та, 2018–92 с.: ил.
3. Жидко Е. А., Попова Л. Г. Информационная и интеллектуальная поддержка управления развитием социально-экономических систем// Вестник Иркутского государственного технического университета. 2014. № 10 (93). С. 12–19.
4. Кобзев В. В., Бабкин А. В., Скоробогатов А. С. Цифровая трансформация промышленных предприятий в условиях новой реальности // π-Economy. 2022 Т. 15, № 5 С. 7–27.
5. Жидко Е. А., Попова Л. Г. Методологические основы обеспечения информационной безопасности инновационных объектов // Информация и безопасность. 2012. Т. 15. № 3. С. 369–376.
6. Жидко Е. А. Управление эколого-экономическими рисками как важнейший фактор эффективной деятельности предприятия //Безопасность труда в промышленности. 2011. № 3. С. 57–62.
7. Жидко Е. А. Проблемы организации управления экологической безопасностью на промышленном предприятии // Безопасность труда в промышленности. 2010. № 8. С. 38–42.
