ММК успешно завершил проект по созданию цифрового двойника с использованием системы Proceset

ПАО «Магнитогорский металлургический комбинат», один из крупнейших мировых производителей стали, успешно завершил проект по созданию цифрового двойника и моделированию процесса закупок на основе технологии Process Mining.

Проект «ММК» — первое в металлургической отрасли РФ внедрение отечественного комплексного решения для анализа сквозного процесса снабжения, имитации влияния планируемых изменений и мониторинга результатов изменений на базе технологии Process Mining и имитационного моделирования бизнес-процессов.

Проект ПАО «ММК» получил награду Global CIO © spbit.ru

Проект был реализован при сотрудничестве компаний «Иннодата» и ЦТР «Некст», среди используемого программного обеспечения — система активной бизнес-аналитики Proceset (вендор — российская компания Инфомаксимум) и платформа имитационного моделирования бизнес-процессов СИМБА:СимБП (вендор — «Иннодата»).

Старт проекта состоялся в январе 2022 года, основными целями стали повышение эффективности использования складских запасов, сокращение длительности цикла снабжения и сокращение трудозатрат на обеспечение заявок. В связи с обострением внешнеполитической ситуации было принято решение о замене используемого софта и поиске российских альтернатив, которой стала система Proceset. Внедрение было завершено в ожидаемые сроки, полностью достичь всех целей проекта с сохранением функциональности и производительности.

«Сложнее всего оказалось „на лету“ заменять внедряемый продукт на отечественный практически без потери сроков и абсолютно без потери качества достижения бизнес-эффектов проекта. Иностранный вендор покинул РФ после того, как было выполнено больше половины проектных задач, но мы нашли достойную замену от российского производителя», — комментирует Вадим Феоктистов, главный специалист по информационным технологиям ПАО «ММК».

В ходе проекта были применены 3 технологии:

1. Process Mining — для восстановления и ретроспективного анализа бизнес-процессов;

2. Имитационное моделирование — способ заглянуть в будущее и предсказать, как модифицируется бизнес-процесс после внесения изменений в него;

3. NLP-анализ (Natural Language Processing) — алгоритмы обработки естественного языка.

Внедрение платформы Process Mining на бизнес-процессах закупок и визирования договорных документов позволило:

1. получить цифровой двойник исследуемых процессов;

2. выявить «бутылочные горлышки» и локализовать причины временных и финансовых потерь;

3. сократить страховые запасы и складские остатки за счет стабилизации и сокращения цикла закупки;

4. обеспечить заказчика полной и оперативной информацией о показателях процесса и вариативности его прохождения;

5. отслеживать заданные критерии процесса для повышения эффективности его прохождения;

6. улучшить качество оперативных решений за счет автоматического прогнозирования наступления нежелательных сценариев;

7. находить отклонения в сценариях выполнения процесса и оперативно принимать решения по возникающим нестандартным ситуациям.

Внедрение платформы имитационного моделирования упростило принятие решений, связанных с изменениями в существующих бизнес-процессах, благодаря возможности моделирования влияния изменений на ход бизнес-процесса: его длительность в целом или вероятность наступления того или иного события.

Использование NLP позволило автоматически проводить категоризацию комментариев подразделений, задействованных в согласовании документа, и тем самым находить способы уменьшения числа циклов повторных итераций и доработок. Это, в свою очередь, положительно сказывается на производительности труда (снижение нагрузки на сотрудников, отвечающих за проверку, оценку, визирование, согласование документов и т. д.), и длительности процесса закупки по ряду технически сложных категорий оборудования.

Итогом проекта стало не только успешное завершение всех поставленных целей, но и победа в конкурсе «Проект года» профессионального сообщества Global CIO в номинации «Лучший проект моделирования бизнес-процессов в промышленности с применением отечественных технологий».

Кстати, а вы знали, что на «Сделано у нас» статьи публикуют посетители, такие же как и вы? И никакой премодерации, согласований и разрешений! Любой может добавить новость. А лучшие попадут в телеграмм @sdelanounas_ru. Подробнее о том как работает наш сайт здесь👈