— Что такое IBP и какие управленческие решения компании принимают на его основе?
— Это технология, объединяющая планы всех ключевых подразделений компании в единую модель. Она работает для бизнеса любого масштаба, но ее главное отличие от традиционных подходов — кросс-функциональность и сквозной охват всей цепочки создания стоимости.
Кросс-функциональность означает одновременную цифровизацию нескольких направлений. Например, производства и продаж или закупок, логистики и складского хозяйства. Это позволяет согласовывать планы смежных подразделений и видеть, как изменения в одном звене влияют на другие. Сквозной характер подразумевает охват всей цепочки поставок — от закупки сырья до отгрузки готовой продукции.
На основе IBP компания принимает все ключевые операционные решения: каким будет объем продаж в следующем квартале, сколько продукции производить, чтобы удовлетворить спрос и максимизировать прибыль, что и в каких объемах закупать. Система превращает разрозненные данные в согласованные планы, которые становятся основой для действий.
— Что компании теряют без такой системы?
— Без IBP компании сталкиваются с типичными проблемами, которые ведут к финансовым и операционным потерям. Главная из них — невозможность обработать большие объемы разнородных данных вручную. Люди воспринимают информацию фрагментарно и формируют планы, далекие от оптимальных.
Например, компания производит продукцию, которую не может продать, потому что не учла реальный спрос или неэффективно загружает мощности — одни линии простаивают, пока другие перегружены. Возникает дефицит ресурсов, и приходится закупать их срочно по завышенной цене. Планы формируются с опозданием, и реакция на изменения рынка запаздывает.
IBP решает эти проблемы, вовлекая весь массив информации в единую модель. Система позволяет прогонять различные сценарии и находить сбалансированные решения. Особенно критично это для производства, где эффект достигается только при учете всех деталей: производственных узлов, технологических маршрутов, ограничений по мощностям и ресурсам. Без этого возможности оптимизации просто теряются.
— Российские компании давно используют системы бюджетирования и управления эффективностью (EPM). В чем принципиальная разница между EPM и IBP?
— Системы бюджетирования создавались для финансовой консолидации: они сводят готовые бюджеты подразделений в единую отчетность. IBP решает другую задачу — формирует сами операционные планы: что производить, продавать и закупать. Эти планы затем пересчитывают в доходы и расходы и передаются в EPM для консолидации. То есть EPM — это верхний слой над IBP.
Различие в технологии принципиально. IBP должна обрабатывать огромные массивы разнородных данных, применяя сложные алгоритмы прогнозирования, имитационное моделирование и эвристику. Модель имитирует всю цепочку поставок с учетом технологических ограничений и маршрутов. Системы бюджетирования для таких задач не предназначены. Их консолидация строится на простых арифметических операциях над стандартизированными финансовыми данными.
— Какие риски возникают, когда компании пытаются использовать EPM для задач IBP?
— Первый риск — неспособность EPM-систем к работе с большими массивами данных. Это касается всех аспектов работы с данными: наличие инструментов загрузки больших массивов из разнородных источников на регулярной основе, проверка, обработка и обогащение загружаемых данных, их размещение в собственном хранилище в различных сценариях, а также последующая обработка. Реализация риска будет состоять в том, что разрабатываемое решение не сможет работать с полным массивом продуктивных данных с требуемыми параметрами производительности.
Второй риск — крайне ограниченные возможности EPM-систем по настройке сложных Excel-подобных алгоритмов, отражающих производственно-технологические и логистические процессы. Реализация риска приводит к тому, что значительную часть формул придется программировать; это делает расчетную модель непрозрачной для пользователей и негибкой для развития методологии. А отдельные методики, как, например, имитационное моделирование, вообще невозможно реализовать.
Третий риск связан с тем, что полноценные IBP-решения предъявляют требования к специфическому функционалу, который полностью отсутствует в EPM. Ярким примером подобной технологии является графикователь производства в формате диаграммы Ганта, который позволяет визуально выстраивать исполнение отдельных операций на разных типах оборудования с учетом всех возможных ограничений. Отсутствие подобного инструмента будет означать изначальную ограниченность возможностей настраиваемого IBP-решения.
Классический пример реализации рисков настройки IBP-решения на EPM-платформе — это верхнеуровневая непрозрачная модель, содержащая только агрегированные данные. Ее нельзя использовать для принятия управленческих решений, так как она не содержит нужного массива данных и не реализует требуемых вычислений над ними. Планировщики продолжают работать в разрозненных Excel-моделях.
— IBP-системы должны моделировать реальные цепочки поставок. Какие технологические вызовы здесь наиболее критичны?
— Первый вызов — создание цифрового двойника бизнеса. Модель должна полностью описывать производственные процессы и логистику, поддерживаться в актуальном состоянии и работать с объемами данных, на порядок превышающими те, что используются в бюджетировании. Система должна не только хранить эти массивы, но и контролировать их качество, выполняя сложные вычисления.
Второй вызов — интеграция со множеством корпоративных систем. IBP кросс-функциональна, и в каждом направлении есть свои решения: MES для производства, WMS для логистики, CRM для продаж, ERP для учета. IBP оркеструет потоки данных между всеми этими системами. При этом данные могут требовать очистки, а потоки — меняться, что требует перенастройки правил. Необходимы мощные инструменты интеграции, способные выдерживать высокие нагрузки.
Третий вызов — уникальность методологии. Подходы к планированию, особенно производственному, часто уникальны для каждой компании. Важно, чтобы система могла их поддержать. Здесь возникает классическая проблема коробочных решений: они содержат готовую методологию, но для конкретного случая. При внедрении в другой компании выясняется, что решение не подходит, а скорректировать его сложно — методология уже зашита в код. Приходится либо подстраиваться под систему, что неоптимально, либо вносить трудоемкие изменения в программу.
Четвертый вызов — продвинутая визуализация. Производственникам и специалистам по цепям поставок нужны интерактивные инструменты, где производство представлено в виде оцифрованной мнемосхемы: видны потоки, подсвечены ограничения и узкие места, можно детализировать информацию по цехам, увидеть оборудование, техпроцессы и их характеристики. Такая визуализация облегчает восприятие больших массивов данных и делает цифровой двойник максимально понятным для управления.
— Какие проекты интегрированного бизнес-планирования сегодня наиболее востребованы у крупных компаний?
— IBP — кросс-отраслевое решение, но особенно высок спрос в секторах со сложным производством: товары повседневного спроса, металлургия, ретейл, девелопмент. Именно там важно опуститься на самый нижний уровень детализации — учесть все производственные узлы, маршруты, ограничения и альтернативные потоки.
Только при такой детализации можно найти оптимальные решения по загрузке мощностей и выбору производственных маршрутов. В отраслях с тяжелыми, сложными процессами эффект от внедрения достигается именно за счет максимальной детализации. Эти проекты сегодня наиболее востребованы у крупных компаний.
— Какие ключевые риски вы видите при внедрении IBP-проектов? Что чаще всего становится причиной провалов?
— Чаще всего проблемы начинаются с пренебрежения методологией. В отличие от автоматизации бюджетирования в IBP не работают стандартные шаблоны — у каждой компании своя специфика процессов и данных. Если не формализовать их до старта разработки, проект неизбежно затягивается.
Другая распространенная причина — отсутствие спонсора с реальными полномочиями. IBP затрагивает несколько функциональных направлений, и их руководители часто видят процессы по-разному. Когда нет человека, способного принимать финальные решения, противоречия становятся неразрешимыми, и движение останавливается.
Кроме того, важно быть готовым к изменениям. IBP-проекты редко идут строго по плану: в ходе реализации почти всегда возникает потребность что-то скорректировать. Интегратор должен уметь оперативно реагировать на запросы, IBP-платформа — позволять реализовывать изменения, а заказчик — выделять под них время и ресурсы. Без этой готовности заказчик, скорее всего, не получит ожидаемого эффекта от проекта.
И наконец, критичен выбор платформы. Если компания пытается использовать коробочное решение там, где нужна открытая методология, или систему, не рассчитанную на большие данные, там, где они есть, ожидания от проекта не оправдаются гарантированно.
— Какие преимущества дает бизнесу ваша платформа Knowledge Space (KS)?
— Платформа Knowledge Space полезна там, где требуется сложная методология и прозрачность расчетов на больших данных.
Платформа работает по принципу no-code и позволяет настраивать полнофункциональные приложения без программирования силами аналитиков и моделистов — быстро и с минимальными трудозатратами. При этом кодирование допустимо только в изолированных модулях, ведь если код пишется внутри самой модели, она теряет прозрачность и гибкость: через полгода уже никто не вспомнит, как устроен многоуровневый расчет.
Excel-подобное моделирование в KS позволяет настраивать формулы любой сложности — все, что есть в Excel, реализуется в системе без программирования. Любой специалист читает формулу, понимает логику и при необходимости корректирует ее.
Объектно-ориентированный подход позволяет описывать любую предметную область на естественном языке, что делает платформу универсальной. При этом технология постоянно развивается: например, недавний релиз «легких объектов» значительно повысил производительность при работе с большими данными.
Есть проект, где эти качества стали критическими, — единая модель планирует производство и экономику практически целой отрасли. Там детально учтены процессы множества предприятий, задаются сценарии, моделируются потоки и рассчитывается экономика. Планировщики видят прозрачность формул и настраивают новые алгоритмы в пользовательском режиме. Без сочетания no-code, Excel-подобия и объектной ориентированности создать и поддерживать такую модель невозможно.
— Как сегодня используется искусственный интеллект в системах интегрированного бизнес-планирования? В каких задачах он уже дает измеримый эффект?
— ИИ в IBP применяется по трем основным направлениям. Первое — классические задачи оптимизации и прогнозирования. Это прогнозирование спроса с помощью специальных обучающихся алгоритмов, анализ сценариев и оптимизация цепей поставок, финансовое планирование. Здесь ИИ уже стал стандартом де-факто и применяется повсеместно.
Второе — ИИ как интеллектуальный помощник планировщика. В системе накапливаются большие массивы данных, и ИИ помогает их правильно интерпретировать. Например, произошло расхождение между планом и фактом. Нужно проанализировать причины и понять, как вернуться к оптимальному состоянию. ИИ анализирует массивы данных, сравнивает сценарии, находит причины и рекомендует действия.
Третье — поддержка администраторов системы. ИИ подсказывает, как лучше сконфигурировать модель, чтобы учесть все требования бизнеса.
— Это уже внедрено в ваш продукт?
В платформе KS все эти направления активно развиваются и ряд функций уже реализован. Оптимизационные алгоритмы и алгоритмы прогнозирования с использованием ИИ активно применяются в проектах. Работает ассистент моделиста, который помогает анализировать лучшие практики настройки приложений. Активно создаются экспертные чат-боты, которые помогают планировщику принимать управленческие решения и анализировать результаты. С рядом заказчиков, где уже внедрено IBP, идут проекты по созданию надстроек для более эффективного использования системы.
Объектно-ориентированная архитектура KS дает здесь дополнительное преимущество. Цифровой двойник предприятия в KS — это готовая онтология с объектами, связями между ними, расчетом показателей. Обычно ИИ требуется много усилий, чтобы построить такую модель. Здесь модель уже построена и описана в удобном для ИИ формате. Ему остается только научиться анализировать эту онтологию, понимать взаимосвязи и на этой основе предлагать оптимальные решения.
— Куда может эволюционировать IBP как технология?
— На корпоративном уровне IBP движется к вовлечению всех функций в единый контур. Помимо продаж и производства, это управление персоналом, оборудование, ремонты, ИТ-инфраструктура. Все, что влияет на экономику, должно планироваться как часть связанной и сбалансированной модели.
Второе направление — выход на макроуровень. Уже есть пример реализации отраслевой системы, где в единой модели планируется производство и экономика целой отрасли. Задаются сценарии, моделируются внутренние потоки, рассчитывается экономика, и эффекты очевидны. Сегодня эти возможности недооценены. IBP в большей степени воспринимается как корпоративный инструмент, хотя его применение на уровне отраслей и госорганов может дать еще больший эффект.