CC BY
47
BIG DATA В СИСТЕМЕ МЕНЕДЖМЕНТА КАЧЕСТВА Д.Н. Бобель, студент
Тольяттинский государственный университет (Россия, г. Тольятти)
DOI:10.24412/2500-1000-2021-9-1-127-129
Аннотация. Современные промышленные предприятия берут курс на цифровизацию бизнес-процессов. Это касается также и системы менеджмента качества, основной тенденцией развития которой в настоящее время является внедрение цифровых технологий. Одной из самых часто используемых на предприятиях в последнее время является Big Data. В статье рассмотрена сущность работы с информацией огромного объема и разнообразного состава, весьма часто обновляемой и находящейся в разных источниках, в системе менеджмента качества. Автор анализирует опыт применения Big Data современными промышленными гигантами.
Ключевые слова: качество, система менеджмента качества, цифровизация, IT-технологии, Big Data.
Использование Big Data в управлении качеством является одним из основных источников конкурентного преимущества на современных промышленных предприятиях. Это объясняется неограниченным потоком данных, поступающих со всех подразделений предприятия. Сбор, систематизация и анализ этой информации невозможны без технологии, способной обработать весь массив данных с высокой скоростью и в режиме реального времени.
Целью написания статьи является исследование опыта современных промышленных предприятий в применении Big Data на своих производствах и определение эффективности данной технологии в системе менеджмента качества.
В условиях современного, особенно высокоточного производства, применение традиционных методов управления качеством сталкивается с проблемой невозможности обработки большого объема информации, ведь данные поступают со всех подразделений предприятия в режиме реального времени. В таких условиях новые возможности в управлении качеством открывает применение Big Data.
Работа с информацией огромного объема в системе менеджмента качества промышленной компании предполагает обработку массива первичных данных по качеству (как качественных, так и количе-
ственных характеристик изготавливаемой продукции и производственных процессов) с высокой скоростью. Анализ Big Data позволяет выделить из всего огромного потока поступающей информации лишь необходимую для решения конкретной проблемы, находит причинно-
следственную связь в тех или иных показателях и делает точные и достоверные выводы [1]. К основным характеристикам технологии относятся:
- большой объем собираемых данных;
- быстрота принятия решений, как основополагающий фактор, определяющий эффективность технологии.
- разнообразие собираемой информации: огромное преимущество технологии в упорядочивании больших массивов разнородных данных, которые могут быть представлены как в качественных, так и в количественных характеристиках и не иметь связи между друг другом;
- достоверность информации: огромные массивы разрозненной информации могут быть недостоверными по причинам неполноценности или отсутствия связей между разными элементами. Технологии больших данных способны различать и оценивать разные элементы этого массива информации и учитывать разный уровень их достоверности при принятии решений [2].
Область применения Big Data в управлении качеством - от непрерывного контроля процессов производства до готовой продукции. Работа с информацией огромного объема в системе менеджмента качества обеспечивает более оперативное обнаружение несоответствия стандартам качества, предотвращение этих отклонений, благодаря применению мощной аналитической системы.
Big Data уже внедрена в систему менеджмента качества многих современных промышленных компаний. Например, одно из подразделений корпорации «General Electric» - «GE Oil & Gas», производящее высокотехнологичное нефтегазовое оборудование, использует технологии больших данных для предотвращения возможных неисправностей уже выпущенного в эксплуатацию оборудования. Благодаря сенсорным датчикам, установленным на выпускаемом оборудовании, аналитическая система ведет постоянный сбор данных о состоянии нефтедобычи и даже помогает составлять график диагностических проверок для снижения времени простоя оборудования.
Компания «Intel», производитель компьютерных компонентов, в том числе микропроцессоров, перед выпуском должна провести около 19000 тестов. Применение Big Data позволяет сократить число проверок до необходимого минимума, оставляя лишь необходимую часть тестов путем анализа данных по всему технологическому процессу. Это во многом сокращает время тестирования микропроцессоров и, в последствии, себестоимость их изготовления. Использование Big Data позволило компании экономить по 3 миллиона долларов с одной линейки процессоров «Intel Core» [3].
Среди отечественных компаний наиболее ярким примером внедрения больших данных в систему менеджмента качества является компания «Газпром нефть». Основной целью внедрения было выявление
причин сбоя работы оборудования, а именно автоматического перезапуска электроцентробежных насосов после аварийного отключения электропитания. Для анализа причин системой было использовано более 200 миллионов записей контроллеров систем управления на 1649 скважинах и созданы иллюстрированные модели хода процесса, влияющего на автозапуск насосов, а также карта причинно-следственных связей с распределением вероятностей возникновения того или иного события. В результате были выявлены ранее неизвестные взаимосвязи в работе оборудования и устранены все возникшие проблемы [4].
В компании также инициирован ряд крупномасштабных проектов, в которых главную роль играет Big Data. «Газпром нефть» совместно с «IBM» занимаются разработкой алгоритмов для автоматизации выбора наиболее эффективной системы разработки новых месторождений, а также оптимизации режимов работы на длительно осваиваемых месторождениях для максимизации добычи. Применение Big Data уже на этапе планирования позволяет выбрать оптимальную технологию для разработки месторождений, а затем рассматривать все процессы, происходящие в пласте, в совокупности и увеличивать эффективность выработки остаточных извлекаемых запасов. Внедрение данной технологии принесет компании 1 млн т дополнительной добычи [5].
Таким образом, опыт работы крупных промышленных корпораций с информацией огромного объема в системе менеджмента качества подтверждает эффективность применения Big Data. Данная технология обладает огромным потенциалом и должна стать основой развития современного производства, ориентированного на непрерывное повышение качества всех бизнес-процессов и создание продукции, удовлетворяющей потребности клиентов наилучшим образом.
Библиографический список
1. Феномен Big Data. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/fenomen-big-data/viewer.
2. Стратегия развития менеджмента качества на отечественных промышленных предприятиях при переходе к «цифре». - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/strategiya-razvitiya-menedzhmenta-kachestva-na-otechestvennyh-promyshlennyh-predpriyatiyah-pri-perehode-k-tsifre/viewer.
3. 7 кейсов использования технологий Big Data в производстве. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://habr.com/ru/company/newprolab/blog/325550/.
4. Цифровые технологии в добыче нефти и газа в Арктике. - [Электронный ресурс]. -Режим доступа - URL: https://goarctic.ru/work/tsifrovye-tekhnologii-v-dobyche-nefti-i-gaza-v-arktike/.
5. Перспективные технологии Big Data в нефтяном инжиниринге: опыт компании «Газпром нефть». - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://ntc.gazprom-neft.ru/research-and-development/papers/13596/.
USING BIG DATA TECHNOLOGIES IN QUALITY MANAGEMENT
D.N. Bobel, Student Togliatti State University (Russia, Togliatti)
Abstract. Modern industrial enterprises are heading for the digitalization of business processes. This also applies to the quality management system, the main development trend of which is currently the introduction of digital technologies. One of the most frequently used in enterprises in recent years is Big Data. The article considers the essence of working with information of a huge volume and diverse composition in the quality management system, which is very often updated and located in different sources. The author analyzes the experience of using Big Data by modern industrial giants.
Keywords: quality, quality management system, digitalization, IT technologies, Big Data.
