Артём Мочалов - PRO ПРОИЗВОДСТВО

ИИ Начал замечать, что в последнее время всё больше моего внимания уходит в проекты, связанные с ИИ. Наверное, это связано с внутренними ориентирами. Кажется, что традиционные подходы к повышению производительности труда уже хорошо известны и понятны многим, а ИИ — это новая территория, где сегодня можно искать настоящие прорывы. Но потом ловлю себя на мысли, что традиционные инструменты кажутся мне очевидными только потому, что последние 14 лет я практически непрерывно ими занимаюсь. Поэтому обязательно верну в канал посты и про классические методы оптимизации процессов — есть несколько интересных тем, которыми хочу поделиться. Но пока снова про ИИ. Про него сейчас действительно сложно молчать. Посмотрите, что происходит вокруг: • Китайские исследователи запускают решения для памяти квантовых компьютеров, которые могут принципиально изменить вычислительные возможности будущих систем. • В России разрабатывают специализированные процессоры для задач искусственного интеллекта. • По всему миру активно обсуждаются мини-атомные станции как источник энергии для дата-центров нового поколения. Аппетиты ИИ растут настолько быстро, что вопрос вычислительных мощностей уже становится вопросом энергетики. И это только вершина айсберга. Проведя 14 лет в операционной эффективности, я хорошо понимаю, как повышать производительность производства с помощью «кожаных биодронов» — то есть нас с вами. И, честно говоря, уже вижу, как многие процессы поиска потерь, анализа данных, принятия решений и повышения эффективности можно постепенно передавать ИИ. Пока этому мешают вполне понятные ограничения: — бюджеты; — страх изменений; — недоверие к технологиям; — нехватка вычислительных мощностей; — отсутствие сформированного запроса со стороны бизнеса. Но перемены точно приближаются. И моя задача — быть к ним готовым. Вас призываю делать то же самое.

С юмором у них там маркетологи! Но, видимо, это ёмкое описание бизнес-атмосферы в стране)

ИИ не плачет от сложных задач. Он плачет от ваших данных На днях был на сессии по ИИ в пищевых компаниях. Сидел, слушал, и в какой-то момент поймал себя на мысли: проблемы у всех одинаковые. Хорошая новость: ИИ распробовали. Это уже не «давайте попробуем, вдруг хайп». Компании реально получают эффект и чувствуют его на процессах — прогнозирование спроса, контроль качества, оптимизация производства, работа с документами. Скепсиса «а зачем нам это» стало заметно меньше. Плохая новость: многие компании застряли в «пилоте». Вот тут начинается интересное. Пилотов — достаточно. А переход от пилота к нормальному масштабированию — у единиц. И тому, конечно, есть объяснение. Основные причины три: данные, финансы и серверные мощности. Якорь №1 — данные. Самый коварный. О нём подробно ниже. Якорь №2 — финансы. Пилот стоит относительно недорого — это эксперимент на ограниченном куске. А масштабирование — это уже другой бюджет: на всю инфраструктуру, интеграции, людей и поддержку. И часто оказывается, что денег заложили на «попробовать», а не на «жить с этим постоянно». Якорь №3 — серверные мощности. Развернуть модель в проде — это вам не ноутбук дата-сайентиста. Нужны мощности, чтобы модель работала стабильно и быстро на реальных объёмах. И вот здесь компания внезапно упирается в железо, облако, их стоимость — и в безопасность данных. Куда складывать чувствительную информацию, как её защитить и не отдать лишнего «на сторону» — вопрос, который на пилоте обычно откладывают, а на масштабе он встаёт в полный рост. А теперь — про первый и самый болезненный якорь. Когда пилот делают, данные готовят «в вакууме». Под конкретную узкую задачу аккуратно собирают красивый, чистый, размеченный датасет. Часто — почти вручную. А потом наступает масштабирование. И выясняется, что кормить ИИ в реальном процессе… нечем. Потому что данные: — либо вообще не собирали; — либо собирали, но в журналах, тетрадках и в голове у Степаныча из ночной смены; — либо они раскиданы по пяти системам, которые друг с другом не разговаривают; — либо собраны, но не размечены — и для модели это просто шум. И вот ИИ тихо плачет в углу. Пилот-то взлетел. А воз, как говорится, и ныне там. Главный вывод, который мало кому нравится. Финансы, серверы и даже безопасность — вопросы важные, но решаемые: бюджет можно спланировать, мощности — арендовать, контур — защитить. А вот данные за выходные не нарастишь. Если их годами собирали как попало, никакие деньги и серверы не спасут — модели просто не на чем учиться. Поэтому самым актуальным становится вещи поскучнее, но решающие всё: — ИТ-архитектура — как у вас вообще движутся и хранятся данные; — структура и качество данных — собираете ли вы их системно, а не «когда вспомнили»; — разметка и единая база — превращены ли данные в то, что модель может понять и переварить. Звучит не так эффектно, как «мы запустили ИИ». На слайде красиво не покажешь. Зато именно это превращает удачный пилот в работающий инструмент. Так что если резюмировать одной фразой: данные — это ваше узкое место. И чем раньше вы наведёте там порядок, тем дешевле и быстрее потом полетит всё остальное — и финансы, и мощности приложатся. Поняв это, сейчас активно в проектах, стараюсь с лидерами проектов обсуждать этот , момент вроде люди понимают,что дело нужное , но нудное и делать не хочется ) такие дела! Вы, что думаете , согласны что данные большая проблема , чем финансы ?

Чувствуете перемены? Если честно, чувствуете ли вы, что мир, в котором мы живем, катится по накатанной колее — и эта инерция ослабевает? Новый мир уже заряжен. Пружина сжата, и тот, кто решает, когда ее отпустить, уже знает дату. Просто пока держит и чего-то ждёт. Давно замечаю эти перемены — в мелочах, в сигналах, тренда. Достаточно внимательно смотреть по сторонам, и знаки повсюду. А после кадров встречи президента США с руководством Китая окончательно стало ясно: эпоха сменилась. Всё. Индустриальное общество, в котором главным был капитал, завершает свой цикл. 🔄 На смену ему приходит информационная эпоха, эпоха цифры — с другими правилами и приоритетами во главе: — технологии, — качество данных, — управление данными, — скорость обработки информации, — скорость принятия решений. Нас ждет «О дивный новый мир». Вопрос только в том, как найти в нем свое место?🤔

Ощущение перемен! В последнее время я испытываю странное ощущение: видно, что по-старому уже быть не может, а как будет по-новому — большой вопрос. У вас есть такое ощущение? Новости из мира технологий уже приходят не из рога изобилия, а как из крана в ванной, который забыли закрыть. Ну сами посудите: раньше об этом были только мечты и диалоги, сейчас это реальность. Роботы бегают как люди. На полумарафоне в Китае роботы заняли три первых места. Участвовали 12 тысяч бегунов и 100 гуманоидных роботов. Дистанция — 21 км. Роботы играют в теннис. Роботы победили сборную Японии по настольному теннису. Toyota создала робота-баскетболиста. ИИ заменяет чиновников. Шейх Мухаммед, руководитель ОАЭ, 23 апреля объявил, что в течение двух лет 50% госуслуг и операций перейдут под управление ИИ-агентов. В общем, во всём этом ворохе новостей, я жду главной новости — демонстрацию нового источника энергии, где коробочка будет обеспечивать электричеством города на новых принципах выработки энергии. P.S. Эра доминирования «кожаных» подходит к закату, если не будет пересмотрена модель функционирования мира.

«Как долго я тебя искал»! Сегодня я испытал внутренний восторг от увиденного! То, что я давно вынашивал в голове и понимал, что именно так нужно сделать, я увидел в реальности! Компании в России, как правило, не имеют внутренней документации, которая описывала бы, как правильно выполнять работы, — некой методички для должности. Приходишь на работу, а тебе в руки дают инструкции с картинками: «Вот так работай!». Так вот, свершилось: сегодня я увидел демонстрацию ИТ-решения, в которое на входе загружаешь в рандомном формате исходные данные по выполнению операции, а на выходе получаешь оформленный регламент с фото и описанием! О дивный мир ИИ 🤖 И задачу решил сотрудник буквально за два дня, как только понял, что мы хотим и какой результат нужен! Россия — страна талантов, конечно! Вообщем, тысячи человеко-часов, затрачиваемых на подготовку регламентов, скоро могут стать пережитком прошлого! Пару скриншотов прикладываю! Фантастика, вообщем!

Как лопатка добавит 10-60 тонн вафель в год. В работе по оптимизации процессов есть особый кайф: когда решение настолько простое, что даже не верится, почему мы не додумались до него раньше. Делюсь свежим кейсом с линии вафель. Вводные: Спрос на вафли превышает наши производственные мощности. Разогнать линию нельзя — печь, узкое место, уже работает на пределе оптимальной скорости. Единственная точка роста — сократить время на мойку и переналадку. Мойка линии каждые 7–10 дней. — Длительность: 12 часов. — Ресурс: 8 человек. Главная цель мойки — очистить жерди холодильника от бугорков начинки. Вместо того чтобы усложнять регламент или менять химию, поговорили с механиками и руководителем. Решили попробовать обычную лопатку. Всё, что ей нужно делать — убирать налипания в процессе, не дожидаясь критической массы. Лопатка тестируется , потенциально боремся , чтобы продлить межмоечный цикл. С 3–4 моек в месяц прийти к 2–3 мойкам в месяц. Разница в простое напрямую конвертируется в тонны. + 10-60 тонн дополнительной продукции в год смотря сколько сможем добиться снижение простоя по времени. На фото — та самая лопатка в деле. Просто, дешево, эффективно. Иногда лучшая инвестиция — это не новая дорогая линия, а светлые головы команды сотрудников.

Алгоритм оптимизации производственных линий. Использую данный алгоритм в проектах. Технология выверенная и многократно опробована.

Производство и Искустсвенный интеллект Вчера гостем нашей программы "Люди. Бизнес. Цифра" на радио "Серебряный дождь" стал Артем Мочалов, директор по операционной эффективности KDV (10 фабрик, 40 тыс человек) Поговорили о восприятии производством ИИ: На уровне компаний: 🔹ИИ - это пока не экспертиза, за которую готовы платить (отсюда и "а сами сделаем"), 🔹Наблюдение: во многих компаниях, не внедряющих ИИ, люди за свой счет покупают инструменты и пользуются ими. 🔹"У нас люди творческие" - если им дать возможность экспериментировать, много чего получится. Как? - В ошибках разбирать Уроки извлеченные (накапливать опыт), а не искать Фамилию. 🔹Для внедрения ИИ - сегодня дефицит не информации, а дефицит действий. Для действий нужна команда: Лидер-визионер + Эксперт в своих процессах. На персональном уровне: 🔹Если вы эксперт в своей области и вам "ИИ - не противен", то можно стать "мостиком" между бизнесом и технологиями, Видео выпуска смотреть здесь (с 1-ой минуты) Люди. Бизнес. Цифра. Вениамин Кизеев, Илья Тимошин. Слушайте нас каждую среду 17:00 на радио «Серебрянный дождь» 100.1FM Читайте в Max

Провели интересный эфир на радио. Тема Искусственный Интеллект в бизнесе. Кому интересна тема, рекомендую .

Операционная эффективность и ИИ: мой опыт за последний год Друзья, последний год много своего времени и сил вкладываю в изучение того, как ИИ реально повышает операционную эффективность компаний. Однажды решил просто попробовать: дал ему задачу по анализу больших данных. То, на что у меня раньше уходило два полных рабочих дня, ИИ сделал за две минуты. И сделал лучше меня. В этот момент меня накрыл настоящий внутренний ужас. Я понял: вопрос только времени, когда искусственный интеллект сможет выполнять всю работу, которую я делаю сейчас. Именно тогда я принял решение: не прятаться от прогресса, а стать его проводником в производственные процессы компаний. Если будущее уже здесь — надо шагать вместе с ним, а не бежать от него. С тех пор я постоянно ловлю себя на второй мысли: «Было бы круто, если бы ИИ это сделал…» — захожу в поиск и через час нахожу готовый продукт, который уже продают. И не один. Я 15 лет занимаюсь операционной эффективностью. Внедрял проекты в крупнейших компаниях страны. Отлично вижу, на каком уровне зрелости находятся процессы у большинства. И честно скажу: мы как производственные компании уже сильно отстаём от того прогресса, который уже пришёл Многие его просто не хотят замечать. Вот всего три примера идей, которые на рынке ИИ уже считают «средненькими», а многие еще делают по старинке: Дизайн Есть решения, которые генерируют тематические изображения для сайта бесконечным потоком. "8 Марта" — цветы и подарки, "День космонавтики" — Гагарин на фоне каждого товара. Всё автоматически, в нужном стиле и количестве. Никаких дизайнеров и дедлайнов. Планирование Пока вы или ваши сотрудники вручную строите планы, ваши конкуренты уже запускают ИИ-агентов. Агенты просчитывают десятки тысяч вариантов в реальном времени с учётом всех изменений: цен, поставок, спроса, загрузки мощностей. Кто первым начнёт — тот и съест рынок. Визуальный контроль Умные камеры, которые анализируют всё. Нарушение техники безопасности, неправильная укладка товара, пустые полки, посторонние на территории — камера видит и сразу сигнализирует. То, что раньше проверял человек раз в смену, теперь контролируется 24/7. Продолжать можно бесконечно. Главный вывод, который я хочу до вас донести: Если вы до сих пор не начали использовать ИИ в своей работе — самое время начать. Не знаете, с чего? Просто напишите запрос в ИИ: «Чем ты можешь мне помочь прямо сейчас, если у меня такая должность/компания и такие задачи/цели?» Он сам подскажет, с чего начать именно вам. Модели, которые я рекомендую попробовать (каждая в чём-то сильна): Российские • GigaChat — от Сбера. https://giga.chat/ • Алиса (Яндекс) — просто скажите «Алиса» в приложении Яндекса или браузере Китайские • DeepSeek - https://www.deepseek.com/ • Qwen Chat — https://qwen.ai/ Американские ( VPN) • ChatGPT — https://chatgpt.com/ • Grok — https://grok.com/ Попробуйте хотя бы одну. Уже через неделю вы удивитесь, насколько проще и быстрее станет работать.

Дизайн за секунды. Прорабатываем проект создания дизайна с помощью платформы на базе ИИ. Для меня этот кейс интересен с точки зрения скорости создания дизайна, возможности делать огромное количество изменений в единицу времени и при этом не быть зависимым от "живого" человека и конечно оптимизация количества персонала отдела. Задача была взяв за прототип картинку одного из героев вкуса, разработать героев для других вкусов. Обычно создание дизайна процесс не простой. • Пишешь ТЗ • Уточняешь с дизайнером • Ждешь • Получаешь дизайн • Ждешь (Правки-правки-правки ...). А сейчас, секундное дело: цвет, форма, вид, фон, узор и все за секунды. Вообщем классно. С точки зрения производительности труда - одобряю!

Завод в заводе Сегодня проводил встречу по одной беспокоящей меня задаче. Но в ходе презентации неожиданно увидел решения сразу ещё для двух смежных задач. Тот редкий случай, когда выходишь со встречи с ощущением: «нашли больше, чем искали». Сейчас я решаю задачу построения системы обучения на фабрике. На этом уровне всё выглядит достаточно понятно и управляемо: — выбрали ИТ-решение для обучающей платформы, — описали механику обучения, — сформировали целевую модель. Осталось, казалось бы, «просто» поднять платформу и запуститься. Но дальше возникает ключевой управленческий вопрос, который часто недооценивают: а кто и какими ресурсами будем создавать обучающий контент? Если говорить о фабрике на 1 000 человек, где в среднем на одну должность приходится около 15 регламентов, то речь идёт примерно о 10 000 регламентов. А если мы смотрим на холдинг в 40 000 сотрудников — это уже 400 000 инструкций регламентов, не считая версий, обновлений и изменений процессов. Масштаб начинает играть против нас. И здесь я целенаправленно пошёл искать решения на рынке ИИ — такие, которые позволяют: — загружать на вход аудио, фото или видео, — а на выходе получать структурированную, визуально оформленный регламент, готовую к использованию в обучении. Сегодня как раз проводили презентацию с командой разработчиков. Коротко: это уже реальность. Надеюсь, будем двигаться с ними дальше и делать продукт совместно. Что особенно интересно — в процессе презентации ребята показали, как их решение уже сейчас используется для крупных российских брендов: создание рекламных материалов, баннеров, иконок, обложек — в сотнях вариантов. По их данным, продукт позволяет в 4 раза ускорить и упростить процесс создания визуальных решений. По сути, мы видим, как внутри производственных и управленческих систем формируется «контент завод в заводе» — отдельная цифровая фабрика по созданию знаний, стандартов и визуального контента. И те, кто выстроит её раньше других, получат серьёзное конкурентное преимущество в эффективности и масштабировании.

❤️ Как повышать эффективность без давления на команду Дал интервью порталу Retail.ru, рассказал , как повышать производительность труда за счёт изменения процессов без давления на сотрудников. ❤️ Новогодние каникулы — хорошее время, чтобы спокойно посмотреть интервью и подумать, какие управленческие решения действительно стоит закладывать на этот год. Полная версия интервью — по ссылке: https://www.retail.ru/interviews/artem-mochalov-kdv-my-ne-lyudey-sokrashchaem-a-funktsii-optimiziruem/

Ну и отлично Вам провести новогодние праздники 🎉

Врываемся в 2026 🎄 Хорошего полёта и мягкой посадки в новом году! Год обещает быть насыщенным на новые вызовы, испытания воли, характера и поиска светлых идей!👌🏻