Прошла очередная конференция, посвященная R&D. Как-то организационная суета мешала осмыслить один важный вопрос, который подымался не раз. «Как оценивать эффективность работы подразделений R&D?» Сложность заключается в том, что усилия R&D сегодня скажутся на результатах только послезавтра. Кроме того, результат во многом зависит от множества иных факторов (например, насколько хорошо отработают производство, маркетинг, продажи). Кроме того, как оценить эффективность разных подразделений внутри R&D?
Два потока жалоб встречаю чаще всего: 1) низкая квалификация инженерных кадров; 2) отсутствие эффективных производственных систем. И если первая жалоба исходит обычно от руководителей, то вторая, как вы догадались, – от рядовых инженеров. А вот недавно один руководитель сформулировал вопрос так: «с чего лучше начинать: с развития компетенций инженеров или с совершенствования системы, которая управляет их деятельностью?» Слушая его, я подумал, что ....
Вчера посещал один из заводов лидера на рынке тары и упаковочных материалов. Цель – разработка плана действий по использованию производственной аналитики для улучшения качества и повышения производительности.
Предприятие как предприятие, хорошее оборудование, приятные люди. Несколько моментов, которые привлекли внимание. Идет оперативный контроль качества продукции. Поскольку продукция массовая то отбирается по 20-30 штук каждые полчаса и делается измерение порядка 25 характеристик. Если в результате контроля выявляется несоответствие, то этот факт заносится в информационную базу данных, если несоответствий не выявлено, то ничего не заносится. То есть при всем обилии приборов и методов измерений, которые измеряют с высокой степени точности, мы не видим результаты ...
Сейчас проводил подготовку специалистов SixSigma Green Belt одной компании, которая давно и успешно работает на рынке. Поскольку компания уже на протяжении как минимум 7 лет использует практику ведения проектов SixSigma конечно интересуюсь результативностью и эффективностью. Есть проекты очень успешные, а есть те, которые оставили неприятный осадок. И таких проектов «с душком» достаточно, чтобы начать осмыслять причины неудач. Среди основных причин увидел следующие:…
Не так давно закончили одну сложную разработку. Одной известной компании потребовалось разработать систему, которая смогла бы предсказывать разворотные точки на рынке. Т.е. спрос на рынке обычно имеет либо восходящий, либо нисходящий тренд. Когда рынок растет очень интересно своевременно предсказать, когда он перестанет расти и начнет падать. И наоборот, если рынок падает, то, когда начнется фаза роста. Если удастся предсказывать приближение этих кризисных явлений хотя бы за полгода, то это очень поможет своевременно корректировать инвестиционные программы, производственные и иные планы, а этом десятки миллионов евро…
Вернулся из командировки в одну из известных крупных компаний. Консультировал отдел Demand Planning. И опять столкнулся с типовой ситуацией. На уровне компании точностью планирования все довольны, а на уровне продукта, SKU - очень большие отклонения факт-план. Как их уменьшить? И почему ошибка такая большая? Если вы ответите "по кочану", то будете недалеки от истины. И вот почему...
Уже не редкость наличие в промышленных компаниях исследовательских подразделений (R&D). Функционал у них достаточно разный. Одни отвечают за разработку новых продуктов/технологий, в других компаниях R&D занимается всеми вопросами, которые сопровождают какие-либо изменения в производственных процессах. Есть миксы этих функционалов.
При этом, если компания «завела» у себя R&D, то динамика расходов на этот вид деятельности неуклонно растет. Можно подумать, что динамика расходов на R&D залог роста финансовых результатов. R&D - это прежде всего творческие ребята, их идеи масштабны и амбициозны...