デジタル変換。運営ビジネスモデル。生産および商業上の制限

時間の経過とともにビジネスの効率と最適性（自動化が実行されているという名前で）は、自動化の規模が大きくなるにつれて絶えず遠ざかるとらえどころのない目標になっています。



同時に、デジタル変換の段階は、新しい情報技術の導入、デジタル化などの前の段階とは質的に異なります。特定の条件下でのデジタル変換のアイデアと方法の促進は、実り多いものになり、ビジネスのやり方や使用される管理方法を根本的に変える可能性があります。



ビジネスのデジタル変革に関する有望な作業分野の正当化は、蓄積された問題の修正と正しく関連しています。「証拠は、共通の過去の経験を持つ人々によってのみ認識されます」（NI Vavilov）。



1.「現状のまま」は、「将来」のガイドラインを提供しません。



ビジネスプロセスとビジネス自動化のレベルの公平な監査は、既存の規制の不正確さ（現実とは接触していない）と意思決定慣行の脆弱性（正しいデータがなく、隣接する部門の問題を考慮しない）を確立する可能性があります。さらに、暗黙の一般的な結論は、マネージャーは自分のビジネスプロセスを完全には知らないということです。



監査中に、不合理、物議を醸す、不正確などと思われる多くのポジションを特定できます。ただし、監査自体はビジネス改善のためのガイドラインや行われた決定の正確さを認識するための基準を提供しないため、特定された問題を排除するというアイデアを実装することは困難です。



このビジネス自体だけが、特定のビジネスを変更（開発および改善）する方法を理解し、必要な決定を下すことができます。これがそのお金とリスクです。外部コンサルタントは、ビジネスに新しいツールを持ち込むことしかできません。現在の状況は、企業がすでに形成されているステレオタイプに従わずに、それ自体を客観的に見ることを可能にする必要なツールがまだ存在しないという事実によって複雑になっています。



2.ビジネスに対する外部指令の制限。



政府の規制は、ビジネスに外部のポリシー制約を課しています。これは悪いことでも良いことでもありません-そうです。時々、ビジネスは彼らの悪影響（オフショアなど）を補う方法を見つけます。しかし、多くの場合、そのような制約は、ビジネスが対抗する機会を生み出していないという理由だけで負担になります。人員配置要件の影響の簡単な例を考えてみましょう。



3.組織構造：分業と協力。例。



人員配置テーブルは、多くの理由で社内にある必要があります。従業員にとって、組織構造の形での人員配置テーブルは、会社でのステータスを固定するために重要です。ビジネスにとっては、会社で採用された分業と協力を記録する組織構造が重要です。



さらに、実際の分業と協力は、ほとんどの場合、名目上の組織構造に対応していません。



この図は、実際の会社における9か月間のメールメッセージのグラフを示しています。大量の内部メール（100を超えるアドレスへの通知）および未応答の外部メッセージ（スパムなど）は、これらのメッセージから削除されました。



赤い点は外部アドレスに対応し、青い点は会社のドメインのアドレスに対応します。





通常の通信（「1回限りの」文字を削除）と安定したメールフローパスを考慮すると、実際の通信で表される会社の階層は次のようになります（会社のドメインからのメールのみ）。





赤い点はより強いノードに対応し、黄色-中程度の強度、青-より弱いノードに対応します。



階層的な従属は、通信パス（赤い線）を介して表されます。





通信の相対的な自律性に基づく会社の通信グラフは次のとおりです。





実用的な観点から、現在のビジネスプロセスを従業員のコミュニケーションに反映することは興味深いことです。通信の毎日の画像（ランダムな稼働日）は次のようになります。





一部の通信の分離が表示されます。



時間を3時間に短縮すると、次の図が得られます。





特定の問題を解決するには、メールの宛先を示すグラフの方が便利です。赤い点は外部メールに対応し、青い点は会社のドメインからのメールに対応します。この場合、ある問題を解決する際に、会社の従業員が外部メールを持っている参加者を介して相互に通信するのは興味深いことです。





この例は、会社が想定よりもはるかに多くの隠された知識を持っていること、また静的な規制が実際のダイナミクスと実践にあまり対応していないことを示しています。さらに、利用可能なツールの武器があるため、「現状のまま」を把握し、「ありたい」という願いをまとめることは非常に難しいようです。



4.ソフトウェアは羊の服を着たオオカミです。



理論的には、このソフトウェアにより、チームワークの強制的な「リズムオーダー」を編成し、スペシャリストの機能を大幅に拡張することができます。



実際には、ソフトウェア業界は独自のルールと経済モデルを持つ巨大なビジネスです。後者の本質は、ユニバーサル（標準）プログラムを作成し、可能な限り多くのクライアントに販売することです。



したがって、このソリューションまたはそのソリューションがビジネスにどのように役立つかについて理論化すると、ベンダー（ソフトウェアシステムのメーカーおよびサプライヤー）は、特定のビジネスに明確に対応せず、実装する必要のある標準プログラム（システム）を販売するだけです。プログラムの実装は、標準プログラムのコードが部分的に書き直され、既存のビジネスプロセスと規制が、プログラムに定められた標準設計（構造的および機能的）に準拠するように書き直されるという事実にあります。



同社にとって、ソフトウェア実装の既存の慣行は、2つの潜在的な問題を引き起こします。

1つ目は、新しい競争上の優位性を生み出す計画がない場合（ベンダーはあなたのビジネスについて何も理解していない場合）、既存の競争上の優位性が失われる可能性があることです。



2つ目は、一部のビジネス機能の重複です。各ベンダーは、クライアントを可能な限りプログラムに向け直すよう努めています。そのため、過剰な量の機能が含まれています。これは特に会計機能に当てはまります。会社は1つのプログラムと1つのベンダーで管理していないため、会社のソフトウェアランドスケープの機能の冗長性と重複は避けられません。



会社のソフトウェアに問題があることの明らかな兆候は、会社内で流通しているExcelファイルの量です。最も自動化された石油およびガス業界では、データの70〜80％は、会社の情報システムから直接ではなく、意思決定時にExcelファイルから取得されます。



ビジネスプロセスの監査中に、通常、使用されているプログラムが不正な処理を行っているか、ステータスが不明なデータが使用されていることが判明します。 「非全身的」。いずれにせよ、監査結果に基づく推奨事項のほとんどは、会社の自動化の境界を拡大する必要があるという結論につながります。



5.自動化の結果としての企業の質的変化の要約。



既存のプログラムを使用することの不便さは、ビジネス管理システム全体が、ある程度、社内の「さまよう」Excelファイルに表示されるという事実につながります。



メールの利便性により、ビジネスコミュニケーションの形式化と記録が可能になりました。自動化の強制により、履歴データと会計データのアーカイブが形成されました。ビジネスプロセス手法の導入により、ビジネスを図の形で提示することが可能になりました。



KPIは広く使用されています-メトリック、それらが実際の状況をどのように反映しているかは明確ではありません。



そして最後に、戦略への情熱が、ビジネスの全体像を作成する責任を負うユニットの形成を開始しました。



前の期間に行われた変更は便利に使用できますが、これまでのところ、一般的に、それらはコストを生成するだけです。これは、実際、企業の管理方法の大部分が20世紀後半の慣行からそれほど遠くないという事実に表れています。



6.「ベストプラクティス」-何も保証するものではありませんが、決意を追加します。



BCGとMcKinseyは、特別に設計された質問票に基づいて作業を行い、それに基づいて推奨事項を作成します。アプローチにはいくつかの違いがあります。

• BCG ;
• McKinsey .

コンサルタントの推奨事項のほとんどは、会社のジュニアおよびミドルレベルの従業員からの特定の提案の一般化であることを理解することが重要です。実際、これは、従業員が既存の管理システムのプロセスを改善するための提案を明示的かつ簡単な方法で直接伝えることができないことも示しています。



コンサルタントの推奨事項を実装するために、社内で短期間で開発された組織管理構造に代わる特別な組織フォームが提供されます。



コンサルタントによる事業の状態の分析は、必然的に、排除することが推奨される欠落と欠点を明らかにします。問題は、ビジネスの全体像（調査では取得できない）がなくても、一方を修正しても他方に害がないことです。



ビジネス開発戦略の形成に関するコンサルタントの立場は非常に単純です。これは彼らのビジネスではありません。彼らは単に問題を特定しただけです。彼らはあなたのために事業開発の決定を下すことはできません。彼らができることは、他の国や業界の同様の企業の「ベストプラクティス」を紹介することだけです。



その結果、会社はビジネスの全体像、または定期的なビジネス開発のためのテクノロジーを取得できません。



事業は競争の激しい環境で行われているため、事業の脆弱性、相反する法律の条件での違反の発見の可能性、自分の地位の侵害などに関するストレスや懸念が常に伴います。



競合他社が「ベストプラクティス」を持っていることを知ることは、恐れを破るか、新しい恐れになりますが、ビジネスを変える決意を追加します。その結果、「ベストプラクティス」と新しいソフトウェアが導入されています。これは何も保証するものではありませんが、会社に自動化と実装の新しいサイクルを導入します。



7.計画と管理の何が問題になっていますか？



デジタル変革におけるビジネスのやり方を改訂する主な方向性は、計画プロセスと管理プロセスの関係の改訂に関連しています。



広く普及しているパラダイム「長期（戦略）-中期（年）-短期（月）の計画と運用管理」への方向性は、現代の状況では見通しがありません。



長期計画を作成するという考え、それらの分解と明確化は、決定が行われる状況と状況の実際の急速な変化では実現できません。



事業開発の現段階では、経営判断の大部分は運用規制のレベルで行われます。その主な理由は、短期的な計画でも予見できない絶え間なく変化する環境です。この状況は、運用管理を資産使用の効率を高めるための主要なツールに変えます。



運用上の決定を行うプロセスは、ビジネス機能（生産、修理、輸送）を実装するプロセスとほぼ同時に発生し、リソースの再割り当てと再スケジュールは毎日、場合によっては1日に数回実行されます。



このような状況では、運用管理をバックボーンとして、計画構造の既存の階層を「反転」させることができます。



同時に、不変量は後者のプロセスで区別されます：デジタル資産、安定した依存関係および比率。



より広い期間の不変条件については、構造的および最適化の決定が行われ、これは中期および短期の計画の類似物になります。ビジネス開発の新しい段階での長期計画は、開発戦略を検討する際に多くの要因とオプションを考慮に入れるために、質的に新しいアプローチに変換されています。



8.ビジネスの全体像。戦略。運営ビジネスモデル。



企業内に膨大な数のレポートが存在するからといって、ビジネスの全体像が把握できるわけではありません。



戦略とは、企業を資産空間（既存および投資）、時間内、および市場に位置付ける方法です。



ビジネスの運用モデルは、特定の領域に多数のビジネスプロセスが存在する状況で、「原則」ビジネススキームの作成に関連付けられています。



原則として、戦略と運用モデルは、形成方法に関して静的であり、過去および現在のデータ（BigData）の継続的な分析とは関連付けられていません。したがって、定期的に見直されても、ビジネスにはあまり役立ちません。



そして、それは優れたツールの欠如だけではありません。主な問題は、生産と商業の制限と管理会計の統一されたシステムがないという事実に関連しています：会計ERP-はい、クライアントは何らかの形でCRMを通じて管理され、GEO-ビジネスシステム、修理計画などがあります。



生産および商業上の制約と管理会計の統一されたシステムがあった場合、戦略は戦略的制約を克服する動的なビジョンであり、運用モデルは運用効率（状況的制約）を確保する方法になります。



「デジタル資産」と「デジタルツイン」の分野を開発したいという直感的な欲求は、企業が全体像を把握する必要性と正確に関連しています。



9.デジタル変換の目的と方法。

デジタル変換の概念には、彼らがあなたに売りたいものに応じて多くの解釈があります。



さらに、それはそれ自体を物語っています。数字は、人によって導入された最も抽象的な概念です。抽象化の先頭はゼロです。これは何も意味しません。変換とは、あるものを別のものに変換することを意味します。代替品ではなく、変革です。



デジタル変換の方法論とは、持っているものを必要なものに変換することです。したがって、既存のプログラムを「段階的に新しい」プログラムに置き換える必要はありません。質的に新しい方法でプログラムを使用することにより、プログラムを刷新する方法が必要です。



この方法は、メタシステムの作成です。つまり、既存のシステムを変更せずに、独自の新しい品質をもたらすシステムです。



次の質問は、ビジネスが運営する概念（オブジェクト）を形式化する問題です。これらのオブジェクトは非常に抽象的です：トランザクション、フライト、購入、修理、顧客、資産、投資など。

抽象オブジェクトとは異なり、既存の情報システムには、契約、請求書、ルート、スペアパーツ、機械、帳簿価額など、主に重要なオブジェクトの痕跡が含まれています。



したがって、重要なオブジェクトや事実を、ビジネスが運営する概念やカテゴリと比較できる必要があります。



奇妙なことに、デジタル変換のバックボーン目標は、目標、オブジェクト、操作（アクション）、およびビジネス上の問題を記述するためのSSDL（特殊シンボリックドメイン言語）言語の作成と見なすことができます。メタシステムの形成は、SSDLを作成するための中間手段にすぎません。一般に、特定のビジネスには、ビジネスの詳細と競争上の利点を考慮して、独自のSSDLが必要です。



事実、絶えず変化する状況や要件のシステムは一時的なものです。したがって、システムが良いかどうかという質問に答えるのは困難です。昨日は良いのですが、明日はそうではありません。



特定のビジネス向けの言語を使用すると、すべてが簡単になります。それが効果的かどうかを直感的に理解できます。解決策がまだ理解されていない問題を言語で説明できる場合、それは「永遠」になります（少なくともビジネスが消滅するまで）。



基本的に、新しい情報技術を導入する段階からのすべての革新は、ビジネスを説明するための言語（概念、カテゴリー、オブジェクト、および操作（アクション））の作成に何らかの形でつながりました。これは、技術仕様と機能の要件に合意する際に、レポートが回答する必要のある質問に関する設定を決定する際に、ビジネスプロセスを形式化するプロセスに現れます。



しかし、長い仕事の結果として、ビジネスの特定のスラング、または「非言語」のみが通常形成されます。さらに悪いことに、ビジネスは「プログラミング」の観点を取り、特定のプログラムの機能に適応し始めることがあります。



進歩の歴史は、専門的で便利な言語（数学、化学、電気回路、遺伝学）の作成と定性的開発の始まりを明確に結び付けています。それにより、意図を明確に定式化し、経験を蓄積して伝達し、問題を明確に修正することができます。



10.デジタル資産。



以下では、「デジタル資産」という用語を広い意味で使用します。狭義には、「デジタル資産」は暗号通貨によるビジネスチャンスに関連付けられています。



広義の「デジタル資産」とは、情報や数学技術の共有という新たな段階でビジネスに価値を生み出すものです。



方法論的には、デジタル資産の概念は、形成されるメタシステムと作成されるビジネス言語の両方にとって中間的なものです。それはあなたがデジタルビジネス変革の道を模索することを可能にします。そして、試行が成功すると、特定のデジタル資産がメタシステムのコンポーネントとSSDL（ビジネス言語）の両方になります。



11.半製品工場と3つの完成品工場の生産特性。例。



半製品および完成品の生産のためのプラントは資産です。資産には、生産量を計画するときに考慮される生産特性があります。ほとんどの場合、予定された修理のダウンタイムは、プラントの計画された生産性から差し引かれ、予想される生産量が得られます。



ダイナミクスでは、製造された製品の量は、原則として、実際の修理期間、計画外の停止などの理由により、計画されたものと一致しません。



この図は、半製品の生産（緑1）と3つの完成品工場（茶色2、オレンジ3、黄色4）の必要性に関する半年ごとのデータを示しています。

最初の数字は同じ日に与えられたデータに対応し、2番目の数字は半製品のニーズに対応し、輸送に必要な時間を考慮して再計算されています。



4月以前は実際のデータが提供され、その後は計画されたデータが提供されます（既存の作業経験を考えると楽観的すぎます）。





青い点線は、製造された半製品と現在の需要の差です。



主な問題は、半製品の総生産量が総需要よりも大幅に多いことです。ただし、実際には、半製品は常に不足している（サードパーティからの購入が必要）か、過剰になっている（市場で販売する必要があります）かのいずれかです。前者の場合、最終製品のコストが上昇する可能性があり、後者の場合、量と販売価格についてトレーダーに意図的に通知する必要があります。



図のグラフはいずれも特定の時系列を表示しています。より馴染みのある形式では、時系列は2つのExcel列で表され、最初の列は日付で、2番目の列はその日付の特定のインジケーターの値です。



この例のデジタル資産とは何ですか？これらは（工場の数による）4つの異なる構造であり、生産指標（指標-時間-値）に応じた一連の時系列と、特定の時系列に対応する状況（状況のコンテキスト）で構成されます。



この形式（これは完全な構成ではありません）では、デジタル資産により、いくつかの緊急のタスクを解決できます。たとえば、半製品の受領の時系列とその必要性に基づいて、予備の最適なサイズを決定（シミュレーションモデル）することができます。これにより、供給が中断した場合に第三者からの半製品の購入を最小限に抑えることができます。





技術的には、デジタルアセットは、仮想オブジェクト、エンティティ、またはBusinessObjects（SAPによる購入前に存在していた形式）に関連付けることができます。つまり、導入されたイノベーションは、ソフトウェアの実装ではなく、主にカテゴリとビジネスコンセプトの表現の形式化で行われます。 ..。



一般に、デジタル資産は複雑な構造（オブジェクト）です。デジタル資産には次のものが含まれます。経済的および財政的指標;契約と義務;生産計画と事実;さまざまな状況での作業の特性。分析パターン（式）;さまざまなソース（内部および外部）からのBigData。シミュレーションと統計を含む数学モデル。



会社の情報システムの境界外でのExcelファイルの広範な使用に関連する攻撃は、Excelファイルの会社のスペシャリストがビジネスの機能要素の本質を表現でき、通常のソフトウェアシステムによって課される不必要な制限や仮定を回避できれば、今回は有利になります。



ほとんどの場合、（特定の方法論を使用して）「機能する」Excelファイルに基づいて会社のデジタル資産の最初の概算を作成することは非常に簡単です。



12.管理会計と効率。



方法論的には、デジタル資産は結果であると同時にテクノロジーでもあります。

テクノロジーとしてのデジタル資産は、管理会計の形成方法に対応します。つまり、さまざまなソースやプロセスで興味深いデータを強調表示し、1つの場所で収集し、動的に更新します。



その結果、デジタル資産には状況に応じて必要なデータが含まれ、効率を正しく計算できます。つまり、効率を計算するときに、関心のあるコストを分離し、妥当な合計コストを分割できます。



13.デジタルツイン。GOK集中プラント運用のモデル。例。

鉱業および加工企業（GOK）の濃縮プラントは、動作モードに応じてスループットとインジケーター値のさまざまな特性を備えた直列および並列接続モジュール（ノード）のシステムとして表すことができます。



GOKの濃縮プラントのスキーム。





入力データはさまざまな位置にあり、過去または予測された時系列に対応しています。



以下は、さまざまな状況でのシミュレーション結果です。



結果は一貫して段階に対応しています（グラフの赤い数字）：

1. 破砕および移送ユニット;
2. メインコンベヤー;
3. 中程度の粉砕;
4. 画面;
5. スクリーニング後の鉱石の2つの流れへの分離：小さな粉砕機と混合倉庫用のコンベヤーへ。
6. 小さなクラッシャー;
7. 混合倉庫へのコンベヤー。
8. 鉱石を2つの流れに分離する：混合倉庫へ、そして濃縮ビルへのコンベヤーへ。
9. ブレンディングウェアハウス;
10. 濃縮ビルへのコンベヤー。
11. エンリッチメントビルディング;

あるステージの最終出力の色は、次のステージの入力の色に対応します。

点線はダウンタイムを示します。



青は元の鉱石入力です。赤が最終出力です。



鉱石の供給は一定ですが、量は定期的に減少します。



概要。





ノード別。





一定の鉱石の供給により、破砕および移送ユニットの動作が中断します。



概要





ノード別





言語が行うことは、特定のコンポーネントを接続することであり、何らかの意味をもたらします。



処理プラントモデルでは、ノードで実行されるデータとアクションは、

対応するデジタル資産から取得されます。さまざまなデータを取得して、有効なアクションを実装できます。形成されている構造の結果（意味）は、結果の製品のボリュームです（グラフで視覚化された時系列）。



14.デジタル変換の象徴的なパラダイム。



新しい情報技術を導入する段階の後、ほとんどの企業はその活動に関する大きなデータを蓄積し、自社のビジネスを大幅に改善するために必要なすべてを備えています。 BigDataは架空のものではありません。企業のデータ量は膨大であり、データストレージに多くのお金が費やされています。問題は、BigDataの使用方法が完全に明確ではないことです。どこから始めればよいのか、どのデータが興味深いのか、そして何が「ゴミ」なのか。



新しいステータスを入力する際の障壁は、どのタスクがどのデータに関心があり、どのタスクが関心がないかを判断するための手順に関連しています。技術的な問題を解決する方法を理解することが重要です。必要なデータを取得する方法（middlware）、データを保存する場所と形式（アクセス速度）、およびデータの操作方法（データ構造と操作の変換）。



デジタル変換フェーズは、シンボリックパラダイムの急速な発展と一致しました。実際、「デジタル変換」のマーケティングコンセプトは、それに関連するイノベーションを適切に反映しています。「デジタル」では抽象的なシンボリック構造の使用を意味し（他に数字は何ですか？）、「変換」では、元の操作から推測されない代数化された操作（アクション）を意味します。誰もが同じことについて話しているときの意味のスペース。



デジタル変換が試行錯誤の連続サイクルに還元されない

ようにするには、ビジネスの意図を定式化し、その実現可能性と有効性を完全に評価する方法を学ぶ必要があります。



ビジネスの意図は抽象化です。存在しないものを明確に説明する必要があります。意図の評価は、実際の資産および予想される状況での複雑な計算手順であり、理解可能で実行可能でなければなりません。



シンボリックパラダイムを使用すると、この結果を達成できるルールの適用に基づいて、達成する必要のある結果を記述し、オプションを見つけることができます。シンボリックパラダイムの最大の特徴は、さまざまな論理レベルでますます一般的な抽象化を一貫して作成でき、それらを1つの全体に組み合わせることができると信じていることです。



分析とシンボリックパラダイムの使用の違いは重要です。分析によれば、すべてが複雑であり、すべてがすべてに関連していることが示されています。象徴的なパラダイムにより、合理的かつ断固とした行動をとることができる結論を導き出すことができます。象徴的なパラダイムでは、持っているものから必要なものへの変換に関連するデジタルビジネスの変換を継続的に実装できます。



実際には、シンボリックパラダイムのツールボックスは、現代のWolfram言語全体と考えることができます。



15.生産および商業上の制限。



企業では、生産および商業上の制約（OEC）が多数、さまざまな形式で、さまざまな論理レベルで存在します。それらは、定性的、定量的、論理的などである可能性があります。一般的に、イベント条件は、ビジネスを行うコンテキスト（市場、コース、成長率など）を形成するPQSに追加できます。



シンボリックパラダイムにより、条件の性質に関係なく、POCをシンボリック式（シンボリックオブジェクトに対するシンボリック操作）の形式で書き換えることができます。シンボリック式は、同一の変換後にシンボリックオブジェクトを接続するベースのシステムに縮小できます。



さらに、ベースのシステムは、必要な次元のn次元キューブにマッピングできます。このようなキューブには、評価されたオブジェクトの完全な組み合わせが含まれます。実際の値のカルテシアン積であるOLAPキューブと、シンボリックオブジェクトの頂点のn次元キューブを区別する必要があります。



ベースのシステムに基づいて、単一のn次元キューブは取得されません。基本的に、結果として得られるすべてのキューブは、ビジネスの内部構造の異なるが同等の構造を反映し、専用のPQSに縮小されます。



その結果、ビジネスを行う過程でのオブジェクトの実際の接続に対応するPOCのオブジェクトを接続するパスを取得できます（すべてが複雑であることを示すだけではありません）。パスにk次元の面が含まれている場合、これは、面に含まれるオブジェクトの全体による最適化の可能性と必要性​​を示しています。パスがエッジに沿ってのみ進む場合は、ローカルの合理的な決定のみを行うだけで十分です。



オブジェクトを直接リンクすると、デジタルアセットとデジタルツイン、およびSSDL言語構造を正しく形成できます。さらに、会社に収集および保存されたデータの有用性を評価するための実際の基準が表示されます。