СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ КОМПАНИИ

В современных экономических условиях компании сталкиваются с необходимостью постоянного повышения эффективности своих процессов. Быстрая реакция на изменение рыночной конъюнктуры, высокие требования потребителей и рост конкуренции заставляют предприятия уделять особое внимание оптимизации внутренних процессов. Это особенно актуально для производственных организаций, где даже незначительные сбои могут привести к задержкам в поставках, потере клиентов и снижению прибыли.

 

В рамках данной статьи рассматривается процесс оптимизации бизнес-процессов на примере линии производства мармеладных конфет в пищевой промышленности. Объектом исследования выступает предприятие, столкнувшееся с проблемой незапланированных простоев оборудования, что отрицательно влияет на выполнение производственного плана и снижает общую эффективность.

 

Целью исследования является выявление причин возникновения простоев и разработка мероприятий по их устранению. Для достижения поставленной цели применены методы анализа и моделирования бизнес-процессов, включая поход на гемба, интервью, диаграммы Исикавы и Парето, метод 5 почему, а также методология DMAIC. Исследование имеет как практическую, так и методологическую значимость, демонстрируя применение современных инструментов анализа для решения реальной производственной проблемы.

 

В условиях усиливающейся конкуренции и ускоряющейся трансформации рыночной среды предприятиям всё чаще приходится переосмысливать традиционные подходы к организации своей деятельности. В этих условиях особое значение приобретает оптимизация бизнес-процессов — системная деятельность, направленная на повышение эффективности функционирования ключевых операций и снижение издержек. В теоретико-методологическом контексте данное направление базируется на процессном подходе, представляющем собой метод управления организацией как совокупностью взаимосвязанных процессов, каждый из которых имеет определённую цель, ресурсы, выходы и показатели результативности [7].

 

Согласно современным представлениям, бизнес-процессы подразделяются на основные (создающие ценность для клиента), вспомогательные (поддерживающие деятельность предприятия) и управленческие (координирующие и контролирующие исполнение целей). Эффективное управление ими предполагает наличие четкой структуры, стандартизированных процедур, а также прозрачной системы оценки и контроля. Применение процессного подхода позволяет формализовать деятельность организации, снизить уровень неопределённости и создать предпосылки для внедрения механизмов непрерывного улучшения [4].

 

В качестве одного из наиболее распространённых инструментов оптимизации процессов в рамках подхода Lean Six Sigma используется методология DMAIC (Define — Measure — Analyze — Improve — Control). Она представляет собой пошаговую стратегию повышения эффективности процессов путём устранения отклонений, дефектов и нерациональных операций. Каждый этап методологии имеет чётко структурированные процедуры: на стадии определения (Define) происходит формулировка проблемы и целей проекта, далее — измерение (Measure) ключевых параметров текущего состояния процесса, за которым следует анализ (Analyze) причин отклонений, разработка и внедрение улучшений (Improve), а также закрепление достигнутых результатов через инструменты контроля (Control). Важной особенностью DMAIC является его итеративность: при изменении исходных условий или выявлении новых факторов участники проекта могут вернуться к предыдущим этапам для уточнения решений [10].

 

Реализация оптимизационных проектов невозможна без всестороннего сбора и интерпретации данных о текущем состоянии процессов. В данном контексте важную роль играют как количественные, так и качественные методы. Среди последних следует особо выделить поход на Гемба — эмпирический метод наблюдения за процессами в их естественной среде, позволяющий фиксировать реальные действия, а не регламентные предписания. Гемба позволяет выявить скрытые потери, неоптимальные действия и нарушения технологии [6]. Наряду с этим применяются полуструктурированные интервью, которые позволяют получить экспертные суждения от непосредственных участников процессов. Этот метод сочетает стандартизированные блоки вопросов и гибкость уточнений в ходе беседы [1].

 

На основании собранных данных формируются чек-листы, схемы наблюдений и предварительные описания выявленных проблем. Следующим этапом выступает визуализация процессов, являющаяся ключевым элементом в диагностике отклонений. Для этих целей используются различные графические и структурные инструменты. Так, кросс-функциональные блок-схемы позволяют отразить логику процесса во взаимодействии между различными функциональными ролями и подразделениями. Диаграммы спагетти применяются для анализа перемещений сотрудников и материалов, что особенно актуально при анализе пространственной организации производства [5]. Более формализованный подход предполагает использование нотации IDEF0, позволяющей описывать функции системы и взаимосвязи между ними через блоки и информационные потоки [9].

 

Для интерпретации и анализа собранных данных используется комплекс аналитических инструментов, направленных на идентификацию корневых причин проблем и последующую приоритезацию. Одним из наиболее универсальных средств является диаграмма Исикавы, или "рыбья кость", которая позволяет структурировать возможные причины проблемы по основным категориям: человек, оборудование, материалы, методы, окружающая среда и измерения. Она способствует системному подходу к диагностике и определению точек воздействия [8]. В сочетании с этим применяется диаграмма Парето, основанная на эмпирическом правиле 80/20, суть которого заключается в том, что наибольшее влияние оказывают ограниченное число факторов. Для более глубокого изучения причин применяется метод пяти почему, предполагающий последовательное уточнение причинно-следственных связей до выявления первопричины отклонения [2].

 

Завершающий этап процесса оптимизации связан с разработкой и внедрением корректирующих мероприятий. На практике используется широкий спектр подходов, включая мозговой штурм — коллективную генерацию идей в условиях снятия критических ограничений, бенчмаркинг — анализ лучших отраслевых практик, и краудсорсинг, предполагающий привлечение широкой аудитории к решению проблемы. Для выбора наиболее эффективных решений нередко применяется матрица выбора, позволяющая сопоставить альтернативы по ряду критериев (стоимость, срок реализации, ожидаемый эффект и т.д.). Итогом работы является план внедрения, содержащий последовательность мероприятий, сроки, ответственных исполнителей и ключевые индикаторы эффективности [3].

 

Таким образом, оптимизация бизнес-процессов представляет собой многоэтапную, методологически выверенную деятельность, предполагающую сочетание количественного анализа, качественной диагностики и проектного управления изменениями. Методология DMAIC, интегрирующая методы визуализации, причинного анализа и разработки решений, позволяет последовательно улучшать процессы на основе эмпирических данных и снижать уровень неопределённости при управлении производственной деятельностью.

 

Актуальность анализа была обусловлена регулярными незапланированными остановками оборудования, возникающими в ходе выполнения операций по отливке, обработке и фасовке продукции. Проблема носила системный характер: несмотря на высокую степень автоматизации, сбои происходили ежедневно, нарушая производственный ритм, снижая объём выпуска и увеличивая нагрузку на персонал.

 

Согласно отчётным данным, в среднем в неделю линия простаивала от 120 до 160 минут, в основном за счёт большого количества кратковременных остановок. В связи с этим была поставлена цель — выявить причины сбоев и предложить комплекс мероприятий, направленных на снижение простоев и стабилизацию выпуска.

 

В качестве методологической основы для диагностики выбран алгоритм DMAIC, включающий пять последовательно реализуемых этапов: определение проблемы, измерение характеристик текущего состояния, анализ причин, разработку и внедрение решений, а также контроль результатов.

 

Этап 1. Определение (Define). Проблема была формализована как превышение допустимой доли времени простоев производственной линии, влияющее на выполнение плана выпуска. Руководство предприятия подтвердило, что плановая выработка не достигается в среднем на 6–8% в месяц, а потребность в доработках смены и ручной корректировке операций приводит к накоплению производственного напряжения. В качестве зон интереса были выделены два участка: узел отливки (НИД-депозитор) и участок фасовки (автомат «Вольф»), на которых чаще всего фиксировались сбои.

Этап 2. Измерение (Measure). На данном этапе был реализован комплексный сбор данных, включающий:

• Поход на Гемба: проведено 24 наблюдения полного цикла работы линии. Все перемещения, действия операторов, срабатывания сигналов и остановки фиксировались в чек-листе.
• Полуструктурированные интервью с пятью ключевыми участниками процесса: менеджером линии, оператором отливки, оператором упаковки и двумя механиками. Беседы проводились по заранее разработанному сценарию, с уточняющими вопросами.
• Анализ журнала простоев, где регистрировались коды остановок и длительность по каждой машине.

На основе полученных данных сформирована таблица частоты и продолжительности остановок, агрегированная за 3 недели (см. Таблицу 1 ниже).

 

Таблица 1.

Наиболее частые причины остановок оборудования

Причина	Среднее число остановок в неделю	Средняя длительность (мин)	Суммарное время потерь
Продукт попал в спаиватель упаковки	48	1,5	72 мин
Весы не сбрасывают порцию	8	5	40 мин
Слипание лотков после отливки	4	7	28 мин
Прочие (настройка, лента и др.)	10	1-3	20
Итого			≈ 160 мин

 

Фактические простои подтверждали значительное отклонение от нормы. Более того, операторы самостоятельно устраняли сбои в 85% случаев, что подтверждало повторяемость и предсказуемость проблем. При этом устранение не всегда сопровождалось устранением причины — только её следствия.

 

Этап 3. Анализ (Analyze). Для интерпретации данных были применены инструменты причинно-следственного анализа. Построена диаграмма Исикавы для машины «Вольф» и NID-депозитора. Выявлены следующие блоки причин:

• Машина: сбои в подаче массы, ошибки в настройке спаек, перегрузка воронок, сбои весовой системы.
• Материалы: налипание массы, несоответствие упаковочной плёнки, слипание конфет после отливки.
• Человек: невнимательность при запуске, ручное вмешательство, несвоевременная подача.
• Методы: отсутствие стандарта очистки, неформализованные регламенты.
• Среда: влажность, пыльность, перегрев узлов.

Параллельно был проведён анализ Парето, позволивший определить приоритетные зоны для вмешательства.

 

Таблица 2.

Классификация причин остановок за месяц по принципу Парето

Причина	Кол-во случаев	Удельный вес (%)
Продукт попал в спаиватель	240	49
Ошибка весов	40	18
Слипание лотков	20	10
Прочие	90	23
Итого	390	100

 

Таким образом, три причины обеспечили 77% всех остановок, а наиболее критичной оказалась ошибка спаивания упаковки из-за вертикально упавшей конфеты.

 

Этап 4. Совершенствование (Improve). На этапе улучшений были выдвинуты 4 ключевых мероприятия. Их реалистичность, ожидаемый эффект и сложность внедрения представлены ниже.

 

Таблица 3.

Рекомендации по устранению причин остановок

Проблема	Мероприятие	Эффект	Время реализации
Конфеты задевают спайку	Увеличить длину упаковки на 3 см	устранение касания, снижение сбоев	2 недели
Слипание на решетке	Установить распределитель перед ошпаркой	устранение слипания, равномерность	2 месяца
Ошибки веса	Автоматизировать подачу на весы	устранение перегрузок и недовеса	3 месяца
Ручная установка форм	Внедрить монолитные формы	снижение ошибок и брака	1 месяц

 

Этап 5. Контроль (Control). Для закрепления результатов сформирован предварительный план контроля. Ключевыми индикаторами определены:

• Количество остановок за смену
• Время простоя (мин/день)
• Процент невыполнения сменного задания

Планируется замер эффектов через 3 и 12 месяцев. Ответственные назначены по каждому мероприятию. Кроме того, рекомендуется внедрить панель визуального мониторинга остановок, чтобы операторы фиксировали не только факт, но и обстоятельства каждого сбоя.

 

В результате проведённого исследования была подтверждена эффективность применения методологии DMAIC для анализа и оптимизации производственного процесса. На основе эмпирических данных выявлены основные причины простоев линии, построены визуальные и аналитические модели, предложены конкретные мероприятия, реализация которых позволит существенно снизить потери времени, повысить стабильность оборудования и сократить отклонения от производственного плана. Полученные результаты демонстрируют практическую значимость подхода и могут быть адаптированы для других участков производства.