Как показывает практика, компании, реализующие модель гибкого производства, добиваются лучших результатов в разработке и выводе на рынок инновационных продуктов по сравнению с традиционными игроками рынка, однако зачастую процесс внедрения гибкой модели сопровождается организационными трудностями и неудачами. В статье рассматриваются наиболее распространенные барьеры, возникающие в ходе внедрения модели гибкого производства, а также процесс анализа этих барьеров с помощью метода интерпретационного структурного моделирования ISM.
Рассмотрены возможности применения метода бережливого производства для решения проблемы больших производственных потерь отечественных компаний. Перечислены и описаны основные инструменты, системы, философии и концепции, а также приведен пример использования бережливого производства для конкретной компании — ГК «GeoSM», производителя и поставщика геосинтетических материалов.
В статье рассматриваются инструменты внедрения бережливого производства и основные сложности, с которыми могут столкнуться руководители предприятия в процессе внедрения изменений. Описываются практические кейсы внедрения бережливого производства на российских предприятиях.
В статье рассматривается проблема нормирования управленческого труда. В качестве путей решения предлагается механизм мониторинга роста производительности управленческого труда и методика установления предельных норм численности, основанная на интеграции классических методов изучения затрат рабочего времени и инструментов Lean. В статье предлагается авторская методика нормирования численности трудоемкости бизнес-процессов, направленная на поиск путей сокращения их трудоемкости и определение оптимальной длительности бизнес-процесса.
В данной статье рассматриваются основные причины, по которым внедрение бережливого производства может закончиться неудачей несмотря на понимание руководителями необходимости трансформации бизнеса.
Эпоха цифровой экономики диктует необходимость внедрения в производство новейших технологий и перехода на качественно иные бизнес-модели в управлении предприятием. При этом на первый план выходит повышение конкурентоспособности, а также сохранение стратегической стабильности компании. Решать эти задачи промышленникам помогает использование искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект (ИИ) уже сейчас играет заметную роль в промышленности и имеет огромный потенциал, обеспечивая дальнейшие преобразования производственных процессов. Автор статьи рассматривает наиболее перспективные направления для использования технологий ИИ в промышленном производстве.
Объединение искусственного интеллекта (ИИ) с цифровыми двойниками представляет собой мощный инструмент для улучшения производственных процессов и повышения эффективности работы предприятий. Технологический прогресс продолжает идти вперед. Все чаще встречаются производства, которые задействуют специалистов из разных сфер и, возможно, из разных стран. Производство такого уровня требует оптимизации и автоматизации. Уже сейчас существуют технологии, способные решить одни из главных проблем современного производства, — искусственный интеллект и цифровые двойники. Эти технологии не принято рассматривать вместе, однако в данной статье представлено единое решение для производств различного масштаба на основе передовых технологий в сфере IT.
Какие технологии внедряются на современных производствах? С какими трудностями сталкиваются при этом компании? И что ждет промышленные инновации в будущем? Эти актуальные вопросы рассматривает автор статьи.
