🦾Бережливое производство смыслов

Новый McKinsey Quarterly: геополитика стала важнее хайпа про AI Новый выпуск McKinsey Quarterly — это взрослый и трезвый разговор о возврате реальности. После периода цифровой эйфории консультанты задают фундаментальный вопрос: в каком мире компания собирается расти? Ответ честный: мир фрагментирован, границы снова имеют значение, а геополитика из фонового риска превратилась в ядро корпоративной стратегии. ▪️ Геополитика больше не внешний шум, а переменная управления: location снова становится стратегической категорией, а рост нельзя обсуждать отдельно от географии и государства ▪️ McKinsey предлагает считать «стоимость геополитики»: раскладывать воздействие по функциям — технологии, производство, поставщики, данные, капитал — и выявлять реальную концентрацию риска ▪️ AI перестал быть автоматическим преимуществом: базовый доступ будет у всех, а выигрывают те, кто строит труднокопируемую систему — уникальные данные, процессы, дисциплину и скорость решений ▪️ Конкурентоспособность теперь про «лучшую собранную систему», а не про «лучший актив»: побеждают те, кто одновременно чувствует контекст, меняет цепочки поставок и перестраивает организацию ▪️ AI... 👉 Читать полностью

🤝 McKinsey и Cursor: конец эпохи «чистых» консультантов и «чистых» программистов McKinsey стала Cursor Benchmark Partner и будет не просто внедрять платформу у клиентов, а строить собственных AI-агентов на реальных проектах. Смысл альянса в связке: Cursor ускоряет разработчика, а McKinsey перестраивает всю организацию вокруг инструмента — от стратегии до метрик. Технология сама по себе не решает проблему, но и чистое управление без неё больше не продаётся. Работает только связка инструмента, процессов, людей и измерения бизнес-эффекта. Рынок взрослеет: компании застревают в пилотах, потому что меняют инструмент, а не способ работы. ▪️ Программисту уже недостаточно писать код — нужно понимать бизнес-логику, приоритеты продукта и экономику решения ▪️ Консультанту недостаточно управленческой экспертизы — нужны знания продуктовой разработки и ИИ-инструментов ▪️ Агенты схлопывают рутинную часть кодирования, узкое место смещается к постановке задач ▪️ Клиенты хотят не презентации, а измеримый прыжок в скорости, time-to-market и бизнес-результате ▪️ Будущее за гибридными профессионалами, соединяющими технологию, бизнес и организационный контекст в одну р... 👉 Читать полностью

5S: не уборка, а система, где любое отклонение кричит о себе 5S — «секретный инструмент миллиардеров», который маскируется под уборку. Родившись в японских цехах 1950–60-х, он призван не наводить красоту, а сделать поток без спотыканий. Ключевой принцип: грязь и беспорядок — это ранняя диагностика поломок и потерь, которую нельзя игнорировать. В России инструмент часто мутировал в кампанейщину, где из пяти шагов выживают «убраться и разметить». Главный тезис: 5S — лакмусовая бумажка управленческой зрелости: как компания держит порядок на верстаке, так она держит сроки и бюджеты. ▪️ Honda надела белые комбинезоны, чтобы любое пятно мгновенно сигнализировало о подтекающем станке — грязь сделали невозможной для игнорирования. ▪️ Пять шагов в переводе на язык денег: сортировка = инвентаризация замороженных активов, свои места = сокращение зарплаты за хождение по кругу, чистота = осмотр, а не «помыть». ▪️ Стандарт рабочего места — не регламент на 12 страниц, а фотография эталона на стене: отклонение видно за секунду новичку. ▪️ Потолок классической схемы — ручной контроль: чек-листы рисуются задним числом, аудит превращается в событие, к которому готовят... 👉 Читать полностью

Андон: право остановить конвейер — и почему у нас страшно им пользоваться Принцип дзидока, рожденный на ткацких станках Сакити Тоёды, стал основой производственной культуры Toyota: любой рабочий может дернуть шнур и остановить конвейер при обнаружении дефекта. Остановка линии там — норма, а не ЧП, ведь проблема, пойманная на месте, стоит копейки, а упущенная — превращается в катастрофу. В России андон прижился наполовину: табло висят, но дергать страшно из-за страха «подставить мастера» и сорвать план. ▪️ Ключевая идея: в классическом производстве остановка — преступление, в Toyota — преступление не остановить линию при виде брака. ▪️ Культурный барьер: без права на сигнал андон — просто дорогая лампа; инициатива наказуема, поэтому сигнал не рождается или рождается поздно. ▪️ Ценность андона — в ранности сигнала: честное признание «отстаю на год» сжало отставание до двух месяцев, но год был потерян из-за культуры «не выносить сор из избы». ▪️ Эволюция: ручной шнур заменен кнопками и мессенджерами, IoT-датчики и видеоаналитика дергают «шнур» без человека, а ИИ ловит отклонения до превращения в брак. ▪️ Главное условие: андон работает только если реак... 👉 Читать полностью

Муда, мура, мури: у бережливого производства три врага У бережливого производства три врага, а не один: муда (потери), мура (неравномерность) и мури (перегрузка). 20 лет в России боролись только с первым, хотя два других коварнее: они невидимы глазу и порождают потери по конвейеру — мура создает мури, а мури создает муда. ▪️ Мура — рваный ритм: полмесяца простоя, полмесяца аврал. Устранить потери, не выровняв поток, бесполезно. ▪️ Мури — работа на пределе: сверхурочные, «давай-давай», станки на форсаже. Перегруженный человек ошибается, станок ломается. ▪️ Пример Toyota: везти 6 тонн грузовиком на 3 тонны — мури; 4 и 2 тонны — мура; два рейса по 3 — правильно. ▪️ Кейс Сбербанка: поток клиентов неравномерен, а мощность отделения постоянна — отсюда и очереди, и простои сотрудников. ▪️ Кейс с шахтой: две недели ожидания согласований обернулись перегрузкой в финале, спешкой и браком — мура перешла в мури. ▪️ ИИ и видеоаналитика наконец делают мур... 👉 Читать в Telegram

Друзья, наш прибамбас для PowerPoint приобрел свой телеграм канал Буду рад вашим подпискам и комментариям (и спасибо тем, кто уже дал ценные замечания) https://t.me/pptpowerkeys

Друзья, хочу совета попросить у меня тут ряд продуктов накопился по теме Бережливого производства в связи с развитием ИИ и прочих LLM моделей я вот тут их перечислил, планирую активно продавать и расширять партнерскую сеть (т.е. и с вашей помощью работать, если кто-то заинтересуется) В связи с этим вопрос 1) Насколько вы видите релевантным продукты, которые у меня есть, для ваших клиентов и для индустрии в целом? 2) Есть ли что-то, что требует применения ИИ и будет релевантным, о чем стоит подумать? 3) Есть ли желание как-то поучаствовать в разработке/тестировании продуктов или применении (или, может, в продажах?) 4) Будет ли интересно в целом обсудить тему о том, как именно ИИ (не автоматизация и цифровизация, а конкретно genAI + LLM + no code/vibecode решения) влияют на продукты бережливого производства?

Семь видов потерь: инструмент, которому 70 лет, — и он только что получил вторую жизнь Концепция семи видов потерь Тайити Оно из производственной системы Toyota остается азбукой бережливого производства: Оно разделил всю работу на создающую ценность и не создающую её, разложив вторую на перепроизводство, ожидание, транспортировку, обработку, запасы, движения и брак. В России инструмент прижился в 2000-х: на ГАЗе сократили время сборки на треть, затем были Русал, Росатом и нацпроект «Производительность труда». Автор проверил универсальность семи потерь в банке, энергетике и на фанерном комбинате. ▪️ Восьмая, самая дорогая потеря — нереализованный потенциал людей: идеи рабочих, которые годами никто не спрашивает ▪️ Классический кейс: на ГОКе ремонт мельниц ускорили не волшебством, а поиском потерь в ожидании инструмента и... 👉 Читать полностью

Друзья, рад поделиться тем, что мы сделали инструмент в PowerPoint, которым я сам пользуюсь каждый день 🚀 Последний месяц в рамках работы с нашей командой IT-специалистов мы допиливали продукт, который реально ускоряет работу в PowerPoint. И вот он готов к бете - делюсь. PPT PowerKeys - надстройка для PowerPoint для консультантов и всех, кто много собирает слайды. Меньше мыши, больше клавиатуры - скорость работы вырастает в разы. Что внутри: ⌨️ 70+ горячих клавиш и команд — выравнивание, ресайз, дублирование, порядок объектов, форматирование, текст 🎨 Быстрый выбор цвета — тема + недавние цвета в один хоткей 🏷 Стикеры «Предварительно / For discussion / Draft» — в один клик ⚡️ Командная строка (как в AutoCAD): двойной Ctrl — и пишешь команду. Такого в PowerPoint-аддинах ещё не было 🇷🇺 Заточка под русскую аудиторию — кавычки-ёлочки, RU-стикеры, типографика Почему это удобно: ✅ Не требует прав администратора — ставится на любой, даже корпоративный компьютер ✅ Работает на обычном Office, LTSC и Microsoft 365 (PowerPoint 2016+) ✅ Поставить и попробовать — бесплатно Продукт в стадии беты, но честно — он уже отличный. Я сам сижу в нём последний месяц, и возвращаться в «голый» PowerPoint уже не хочется 🙂 Буду очень рад, если протестируете и напишете обратную связь — на её основе продолжим развивать. 👉 Скачать и попробовать: pptpowerkeys.com Все замечания и пожелания можно писать напрямую мне в телеграм или на почту alex@alexshein.com

Подарили тут лучшие практики. Изучаю… Кстати, одна из лучших книг по 6 sigma, которую я читал, была в похожем оформлении и называлась ‘Статистические методы контроля качества’. Так что такие методички иногда очень неплохи

О нет, рынок мертв, все сжалось, ничего нет!!! Как здорово, что у нас есть табличка консалтинговых компаний с реальными объемами выручки, взятые с ИНН каждой компании Мы знаем и понимаем реальную динамику в цифрах, God bless problem solving skills 🙏

ИИ не спасёт вас от операционки. Он заставит ею заняться Обзор трендов консалтинга (McKinsey, Bain, «Яков и Партнёры») показывает, что за шумихой вокруг ИИ стоит старая истина: без налаженных операций технология бесполезна. 80% ИИ-проектов не дают ценности, а 70% IT-директоров не имеют модели для его масштабирования — и ключевые барьеры здесь управленческие, а не технологические. Чтобы ИИ работал, компании вынуждены наводить порядок в данных, процессах и регулярном менеджменте, отказываясь от «управления по ощущениям». Параллельно индустрия заново изобретает инструменты из 1980-х (кайдзен, теория ограничений), давая им новые названия вроде «спринтов улучшений» и рискуя потерять накопленный опыт. ▪️ ИИ требует прозрачной операционной системы — данные, описанные процессы и правила принятия решений, иначе проект пополнит 80% неудач. ▪️ Барьеры для внедрения ИИ не технологические,... 👉 Читать полностью

Консалтинговый дайджест: ИИ не окупается, HR ищет экспертов, OpEx возвращается Рынок консалтинга за месяц (июнь-июль 2026) сменил повестку: вместо обсуждения «нужен ли ИИ» компании выясняют, почему он не окупается. В России дефицит кадров перерос в дефицит квалифицированных сотрудников, а стоимость найма удвоилась. Классический OpEx (Lean, закупки, склады) никуда не делся — McKinsey официально «поженила» операционное совершенство и масштабирование ИИ, назвав это скрытым ускорителем. ▪️ 80% ИИ-проектов не приносят ценности (данные SmartCo), 70% CIO не имеют операционной модели для масштабирования ИИ (Wavestone). В российском девелопменте ИИ тестируют 64% компаний, но масштабируют лишь 9% — барьеры управленческие, а не технологические. ▪️ HR-парадигма сменилась: фокус с привлечения персонала сместился на удержание. 69% сотрудников не хотят быть руководите... 👉 Читать полностью

Реорганизации, ИИ и хайп: что не видно из кабинета CEO Крупные проекты с ИИ и реорганизацией часто проваливаются из-за разрыва между красивыми презентациями и скучной реальностью внедрения. Экономика токенов пока убыточна, а цены вырастут, поэтому планировать бюджеты нужно с запасом, а не по текущим скидкам. Ключевая проблема — не качество моделей, а медленная IT-инфраструктура, отсутствие культуры инициативы и хаотичные данные, которые съедают бюджет до того, как ИИ начнёт работать. Реальный эффект дают не визионеры с прорывными идеями, а практики, понимающие механику снизу: скорость согласований, скрытые издержки и готовность менять процессы. ▪️ ИИ экономически невыгоден при текущих ценах токенов — бизнес убыточен, и рост стоимости неизбежен, что требует закладывать в бюджет сценарий удорожания инфраструктуры. ▪️ Скорость внедрения упирается в бюрократию: крупные компании с медле... 👉 Читать полностью

Сколько мячиков в Новокузнецке, или Почему ИИ учится думать как консультант Психолог Джордж Миллер доказал: рабочая память человека удерживает лишь 7±2 объекта, но этот лимит обходится «чанкингом» — группировкой информации. В консалтинге это превратилось в технологию декомпозиции: задача про количество мячиков в городе проверяет не эрудицию, а умение разбить проблему на решаемые кусочки. Сейчас та же эволюция происходит с ИИ: вместо гонки «супермозгов» выигрывают мультиагентные системы, где оркестратор дробит задачу и делегирует части узким специалистам. ▪️ Мозг человека ограничен, но структурирование (MECE, дерево проблем) позволяет решать задачи любой сложности — это технология, а не врождённый интеллект. ▪️ Количество запросов на мультиагентные системы выросло на 1445% за полтора года; к концу 2026-го агенты будут в 40% корпоративных приложений. ▪️ Вместо одного дорогог... 👉 Читать полностью

Уже не рабочий, пока не архитектор — бросай учить промпты, учи трансформационные навыки Работа с ИИ проходит три уровня: от ручного исполнителя через индивидуальную работу с ассистентом до роли оркестратора. Ключевой сдвиг в том, что ценность специалиста теперь не в скорости собственной работы или умении давать промпты, а в способности спроектировать среду, где несколько ИИ-агентов взаимодействуют и выдают результат без ручного контроля. Человек поднимается с уровня исполнителя на уровень архитектора системы — это меняет карьерную логику для опытных специалистов. ▪️ Три уровня работы: всё руками → работа с одним ИИ-помощником → оркестрация цепочки агентов (сбор данных, проверка, анализ, оформление) ▪️ Оркестрация — это способность разбить большую задачу на этапы и настроить процесс так, чтобы агенты не дублировали работу и не теряли контекст ▪️ Ключевые навыки: декомпозиция, построени... 👉 Читать полностью

Операционная модель: без неё AI не взлетит Более 80% AI-проектов проваливаются не по техническим причинам, а из-за незрелости процессов и отсутствия операционной модели. 70% компаний не построили модели, необходимые для масштабирования AI, хотя спрос колоссальный. AI не создаёт проблемы, а обнажает хаос в процессах: дублирование, размытую ответственность и неформальные договорённости. Успешные компании перепроектируют процессы до выбора инструментов, а не после, и следуют модели ресурсов 10/20/70 (10% — алгоритмы, 70% — люди и процессы). ▪️ 84% провалов AI-внедрения — это провалы лидерства, а не технологии (RAND Corporation, 2024) ▪️ Реальный эффект от AI получают лишь ~5% компаний, и они начинают не с инструмента, а с диагностики конкретного процесса ▪️ Операционная модель — это не бюрократия, а система решений, ответственности и взаимодействия ▪️ Кризис — не причина откладывать ра... 👉 Читать полностью

Какая позиция в консалтинге лучшая — и когда это меняется Консалтинговая индустрия построена на системе "up or out", где карьерная лестница — это ловушка: каждая ступень хороша только при определенном рынке. В "тучные" годы (до 2019-го) идеальной позицией считался ассоциат-партнёр (AP) — он всё умеет, почти не работает руками, не отвечает за продажи и зарабатывает $340K+. Однако после перегрева рынка в 2024 году AP оказались в "ничейной земле": они слишком дороги для загрузки, но недостаточно влиятельны для продаж, и McKinsey начал выдавливать их через ультиматумы. Теперь лучшей позицией стал руководитель проекта (EM) с сильной командой — он управляет продуктом, виден клиенту, дёшев для фирмы и имеет отличные опции для экзита (VP, Director). В 2026 году рынок стал жёстким, число вакансий упало на 37–43%, и универсального ответа нет: лучшая позиция — та, которую предлагают, но главный... 👉 Читать полностью

Почему операционные улучшения режут первыми — и как это изменить В кризис компании первым делом сокращают команды операционных улучшений (OpEx), хотя именно они помогают выживать. Парадокс в том, что эпоха изобилия не рождает эффективность — её куют в кризис, как сделала Toyota в 1943 году. Собственники задают неверный вопрос: «Что мне сейчас не нужно?» вместо «Что поможет выйти сильнее конкурентов?» Данные McKinsey и Bain подтверждают: компании, которые не резали OpEx в кризис, росли на 17% в год, а их отстающие конкуренты — на 0%. Главная проблема — функция не позиционирована как стратегический актив, а воспринимается как накладные расходы. ▪️ Данные: только 10% компаний растут и в кризис, и в подъём — они генерируют девятикратную прибыльность, не прекращая инвестировать в операционные улучшения ▪️ Три корневые причины: OpEx продан... 👉 Читать полностью