62
Обучение и адаптация персонала. Персонал проходил определенное
обучение работе с новой системой, что заняло время, а также потребовалось
время, чтобы работники перестали воспринимать нововведение в негативном
ключе.
Риск несовместимости с будущими изменениями. Индивидуально
разработанная программа может столкнуться с проблемами при интеграции с
новыми технологиями или стандартами, что потребует дополнительных
инвестиций.
Отсутствие стандартизации. Индивидуально разработанная система
может не соответствовать общепринятым стандартам и протоколам, что
затруднит взаимодействие с другими организациями.
Увеличение операционных расходов. Каждое обновление
программы сложные и дорогие.
Таким образом, можно подвести итог: внедрение инновационной
технологии, в частности программы автоматизированного управления и
планирования производства «Полимеры¬ позволило предприятию значительно
увеличить эффективность работы и создать предпосылки для дальнейшего
устойчивого развития. В целом, результаты анализа по разным критериям и
показателям подтверждают, что инновационные технологии являются мощным
инструментом для трансформации бизнеса и обеспечения его долгосрочного
успеха. Они открывают новые возможности для роста и развития, позволяя
предприятиям адаптироваться к изменяющимся условиям рынка.
2.3 Разработка направлений по совершенствованию применяемых
технологий в ООО «Полимеризделия¬ и оценка их эффективности
В нынешних реалиях организациям очень важно следить за развитием
технологий для того, чтобы оставаться конкурентоспособными и ООО
«Полимеризделия¬ не являются исключением, менеджеры предприятия следят
за трендами и стараются внедрять обновления в имеющуюся у них программу
63
автоматизированного управления и планирования предприятия – «Полимеры¬,
дополнять ее новыми функциями, отвечающими всем изменениям
производства.
Для того чтобы предлагать направления по совершенствованию
необходимо понимать тренды развития инновационных технологий в
современной конкурентной среде.
Со временем технологии меняются. Они становятся дешевле, и их можно
использовать в различных технологических и производственных процессах.
Кроме того, технологии начинают взаимодействовать друг с другом и
показывать более эффективные результаты от совместной работы.
Не все тренды применимы к производственным предприятиям, таким
образом можно выделить следующие тенденции.
Во-первых, самой очевидной и наиболее применимой является
технология гиперавтоматизации. Эта технология основана на искусственном
интеллекте и машинном обучении. Она используется для выполнения
однотипных задач. Гиперавтоматизация применяется для анализа,
обнаружения, проектирования, автоматизации, измерения, мониторинга,
контроля и переоценки действий.
Гиперавтоматизация объединяет в себе инструменты, связанные с
роботизированной автоматизацией процессов (robotic process automation - RPA),
интеллектуальным программным обеспечением для управления бизнесом
intelligent business management software – iBMPS) и искусственным интеллектом
(AI)
39
.
Второй возможно применимой технологией является прикладная
наблюдательность. Организации используют данные, предоставленные
прикладной наблюдательностью, применяя искусственный интеллект для их
39
Artificial Intelligence in Management, Control, and Data Processing Systems. Proceedings of the All-Russian
Scientific Conference (Moscow, April 27-28, 2022) : в сборник статей 2 т. / Министерство науки и высшего
образования Российской Федерации, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего образования «Московский государственный технический университет Н. Э. Баумана (национальный
исследовательский университет)¬ - Москва : Издательство МГТУ им. Н. Э Баумана, 2022. – 410 с.
64
анализа и выработки рекомендаций. Это помогает предприятиям быстрее и
точнее принимать решения в будущем.
Систематическое применение решений искусственного интеллекта
позволяет сократить время ожиданий ответа и оптимизировать бизнес-
операции в реальном времени.
Из этого можно сделать вывод о том, что основным трендом является
именно внедрение искусственного интеллекта в процесс управления
организацией для повышения эффективности и конкурентоспособности.
Для совершенствования программы «Полимеры¬ могут быть предложены
следующие направления:
Внедрение искусственного интеллекта для роботизации и
автоматизации процесса управления производства, таким образом можно будет
передать искусственному интеллекту рутинные задачи по планированию
загрузки производства, а также некоторые процессы конструирования и
разработки простых моделей;
Объединение программы с CRM-системой.
Внедрение данных обновлений должно происходить поэтапно, всего
предусмотрено шесть шагов по созданию и интеграции. Последовательность
фаз внедрения представлена на рисунке 8.
Рис. 8. Этапы внедрения обновлений
3. Обучение
модели
2. Выбор модели
1. Подготовка
данных
4. Тестирование
и оптимизация
6. Мониторинг и
поддержка
5. Интеграция с
системой
65
В первый этап входит сбор всех имеющихся данных по загрузке и работе
станков, собирается вся база чертежей предприятия, все эти вводные
необходимо преобразовать в единый формат, который будет понятен
алгоритмам программы и искусственному интеллекту.
Ко второму этапу отгостится выбор модели искусственного интеллекта,
которая будет отвечать запросам организации, на данный момент наиболее
технологичными и актуальными являются сверточная нейронная сеть (CNN),
рекуррентная нейронная сеть (RNN) и Make It Real, интегрированный в TIdraw
от API GPT-4V.
40
В зависимости от специфики задач эти нейронные сети
способны анализировать изображения, текст, аудио, запоминать контекст и на
основе этого создавать точные чертежи и давать прикладные рекомендации.
Третий шаг является важнейшим, так как задача этого этапа обучить
искусственный интеллект работать без ошибок и как можно более эффективно
решать задачи. Необходимо разработать специальный алгоритм обучения,
который будет использовать предоставленные ему данные компании для
обучения нейросети.
Четвертым шагом является тестирование и исправление имеющихся
ошибок. Данная стадия нужна для того чтобы оценить ее точность и
эффективность работы. Необходимо протестировать искусственный интеллект
на новых данных, после чего нужно оптимизировать алгоритмы обучения для
повышения эффективности работы сети.
Пятый шаг представляет собой процесс интеграции этой части алгоритма
в общую систему программы для бесшовного взаимодействия и бесперебойной
работы. Для начала необходимо вписать искусственный интеллект в программу
автоматизированного проектирования (CAD)
41
, инжинеры-конструкторы ООО
«Полимеризделия¬ используют для проектно-конструкторских работ
программу «Inventor¬. Этот шаг нужен для того чтобы нейросеть создавала
40
Евстафьев, В.А. Искусственный интеллект и нейросети: практика применения в рекламе: учебное пособие /
Евстафьев В.А., Тюков. – Москва : Дашков и К, 2024, - 426 с.
41
Бондарев, Т. П. Основы создания 3D-моделей и чертежей с использованием системы AutoCAD 2018 : учебное
пособие / Т. П. Бондарев ; под ред. Канд. Техн. Наук, доцента В. И. Серегина. – Москва : Издательство МГТУ
им. Н. Э. Баумана, 2020. – 166 с.
66
чертежи и 3D модели непосредственно в программе с понятными для
предприятия форматами. Далее необходимо разработать пользовательский
интерфейс для комфортной работы менеджеров и инженеров. Необходимо
сделать управление программой простым, что бы пользователи имели
возможность задавать технические требования и получать готовые чертежи.
Финальным шагом является мониторинг. После внедрения программы
необходимо регулярно отслеживать работу и собирать обратную связь для
улучшения и обновления программы.
Внедрение данных обновлений в программу предприятия предполагает
привлечения крупных инвестиций. Основные затраты на разработку можно
разделить на четыре категории:
1. Затраты на специалистов. В данную категорию включают зарплаты
специалистам, занятым в проекте.
2. Затраты на инфраструктуру. Включает в себя аренду необходимых
серверов, оборудование и телекоммуникации.
3. Затраты на вспомогательные ПО. В эту категорию входят расходы на
использование платных баз данных для обучения нейросети и использование
Application Programming Interface (API).
4. Обеспечение информационной безопасности. Обычно под этой
группой расходов понимается приведение программы в соответствие со
стандартами информационной безопасности.
В среднем на создание и внедрение такого рода технологий компании-
создатели ставят ценник от 1 500 000 до 4 000 000 рублей.
42
ООО «КРАМ¬,
разработавшая программу iBMPS для ООО «Полимеризделия¬ оценила
разработку подобного обновления в 3 500 000 рублей.
43
На реализацию данного
проекта рекомендуется отвести 2 года. Таким образом, можно рассчитать
актуальность и эффективность инвестиций в данный проект. Данные проекта
представлены в таблице 15.
42
Искусственный интеллект для бизнеса // AI Server URL : https://aiserver.ru/
43
Автоматизация бизнеса // КРАМ URL : https://kram-kon.com/
67
Таблица 15.
Проект обновления программы «Полимеры¬
Год
Ставка дисконтирования, %
Денежные потоки, руб
0 (первоначальные затраты)
14 %
1 500 000
1
14 %
2 000 000
2
14 %
1 000 000
Для оценки необходимо рассчитать следующие показатели: NPV, PI, IRR,
DPP.
Для начала рассчитываем NPV по формуле (5):
????????
????????
Значение NPV положительное, таким образом, положительный результат
свидетельствует о его инвестиционной привлекательности и потенциале для
создания добавленной стоимости. Это подтверждает, что проект способен
генерировать достаточный денежный поток для покрытия первоначальных
инвестиций и обеспечения дополнительной прибыли. Основываясь на этих
выводах, рекомендуется начать реализацию проекта, учитывая возможные
риски и необходимость постоянного мониторинга и адаптации стратегии в
соответствии с изменяющимися условиями рынка.
Далее необходимо рассчитать индекс рентабельности данного проекта по
формуле (6).
Индекс рентабельности инвестиций равный 1,68 указывает на то, что
проект является потенциально прибыльным. Из этого можно сделать вывод о
том, что на каждый вложенный рубль проект приносит 1 рубль 68 копеек
дохода, что делает проект привлекательным для инвестирования.
68
Для того чтобы рассчитать внутреннюю норму доходности необходимо
подобрать такую ставку дисконтирования, при которой значение NPV
отрицательно. Таким образом, была подобрана ставка дисконтирования равная
73%. Если показатель IRR выше ставки дисконтирования, то проект считается
выгодным, так как чистый приведенный доход положительным.
Рассчитаем NPV с данным процентом по формуле (5):
????
????
????
????
Теперь можно рассчитать IRR по формуле (7):
???? ????
????
????
Таким образом, внутренняя норма доходности этого проекта больше
ставки дисконтирования и составляет 72%. Такое значение показателя
указывает на высокую внутреннюю норму доходности проекта, что
свидетельствует о его привлекательности для инвестирования. Это значение
явно превышает ставку дисконтирования, что подчеркивает перспективность
проекта. Однако стоит учитывать тот факт, что столь высокая доходность также
связана высокими рисками.
Далее можно рассчитать срок окупаемости этого проекта по формуле (9):
???? ????
???? ????
При выполнении данного равенства срок окупаемости меньше срока
реализации проекта. Для более точного результата можно рассчитать с
69
помощью таблицы и формулы (10). Результаты дисконтированных денежных
потоков на кумулятивной основе представлены в таблице 16.
Таблица 16.
Дисконтированные денежные потоки на кумулятивной основе
Год
Денежный
поток, руб
Чистый
денежный
поток, руб
Коэфф
ициент
PV, %
Дисконтированный
денежный поток, руб
Совокупный
дисконтированный
денежный поток, руб
0
- 1 500 000
- 1 500 000
1
- 1 500 000
- 1 500 000
1
2 000 000
500 000
0,88
1 754 385,96
245 385,96
2
1 000 000
1 500 000
0,77
769 467,53
1 023 853,49
Расчет DPP по формуле (10):
= 0,86
Таким образом, видно, что срок окупаемости проекта составляет 0,86 года
или 10,5 месяцев. Такой срок окупаемости инвестиций говорит о том, что
проект обещает быструю отдачу от вложенных средств, что является
привлекательным для инвестирования. Кроме того, короткий срок окупаемости
снижает риск долгосрочных убытков, связанных с изменениями экономической
ситуации или технологического процесса.
Из всего описанного выше, можно сделать однозначный вывод о том, что
анализируемый проект демонстрирует положительные финансовые показатели,
такие как положительное значение чистой приведенной стоимости, внутренняя
норма доходности на уровне 72% и дисконтируемый период окупаемости в 10,5
месяцев. Эти результаты указывают на высокую эффективность от внедрения
проекта и его привлекательность для инвестирования в него. Проект обладает
значительным потенциалом для генерации прибыли и может рассматриваться
как перспективное вложение средств в обновление имеющейся программы.
Это обновление позволит максимально разгрузить конструкторский отдел
и компенсировать недостаток специалистов в данной области, таким образом
70
повысится проходимость заказов и предприятию не придется отказывать
клиентам в исполнении тех или иных конструкторских работ.
Также для подведения итогов необходимо спрогнозировать основные
показатели предприятия после внедрения данных технологий в процесс
производства ООО «Полимеризделия¬.
Результаты прогноза представлены в таблице 17. Расчеты показателей на
прогнозируемые 2024, 2025 и 2026 годы выполнены с учетом ставки
дисконтирования, равной 14%, дисконтированным сроком окупаемости самого
проекта по улучшению имеющихся у ООО «Полимеризделия¬ инновационных
технологий и срока его реализации. Расчеты представлены в приложении 3,
приложении 4 и приложении 5.
Таблица 17.
Основные показатели ООО «Полимеризделия¬ после реализации мероприятий
по улучшению используемых на предприятии инновационных технологий, руб
Показатель
2024 г.
2025 г.
2026 г.
Относ. Изм (+,-)
Абсол. Изм, %
Абсол.
Изм, %
2025 г /
2024 г.
2026 г /
2025 г.
2025 г /
2024 г
2026 г/
2025 г
2026 г /
2024 г
Выручка
148289
170182
195 634
21 893
25 255
14,7
15,1
31,9
Чистая
прибыль
53552
9590
118334
41 838
22 944
78,1
24,1
В 2,2
раза
Расходы по
обычной
деятельности
94 736
7492
58464
-19 944
-16 238
-7,9
-7,8
-38
Себестоимость
продаж
53297
60925
63187
7 628
2 262
14,3
0,37
18,5
Рентабельность
%
100,5
156, 5
187,2
56
30,7
55,7
19,6
86,2
Исходя из данных таблицы можно сделать следующие выводы.
С 2024 года по 2026 год показатель выручки предположительно
увеличится на 31,9 % после начала реализации проекта, что свидетельствует об
успехе внедрения и о правильности выбранный мероприятий. Это показывает,
71
что проект по автоматизации конструкторского отдела положительно влияет на
операционные процессы предприятия, тем самым повышая его эффективность
и конкурентоспособность.
За анализируемый период показатель чистой прибыли вырос за 2,2 раза,
такой рост прибыли после внедрения обновлений в программу является
значительным достижением и свидетельствует о высокой эффективности
данной инициативы.
Расходы по обычной деятельности в период с 2024 год по 2026 год
предприятия предположительно снизятся в общей сложности на 38%, с учетом
роста объема продаж, таким образом внедрение данного инновационного
проекта оказывается высокоэффективным, так как за счет реализации проекта
удалось значительно сократить затраты.
Рост себестоимости продаж за период с 2024 года по 2026 год составил
18,5%, однако стоит учитывать что в тот же период объем продаж увеличился
на 31,9%, что говорить о том, что организация успешно оптимизирует свои
затраты и повышает эффективность своей деятельности.
В период с 2024 года по 2026 год рентабельность производства
предположительно выросла на 86,2%, что свидетельствует о значительном
повышении эффективности использования ресурсов и снижении издержек на
единицу продукции.
Скорость обработки и создания чертежа стандартного изделия человеком
составляет 2 часа. Искусственный интеллект выполняет ту же работу за 10
минут, таким образом, можно сделать вывод, что внедрение данной технологии
поможет разгрузить конструкторский отдел предприятия и ускорить его работу
в 12 раз.
Таким образом, успешное внедрение инновационных технологий на
предприятии оказывает значительное влияние не только на эффективность
работы самой организации, но и на конкурентоспособность. Во-первых,
инновационные технологии позволяют снижать издержки производства, что
делает продукцию более доступной для потребителей. Во-вторых, внедрение