Основное направление деятельности группы компаний «СТРОЙГАЗМОНТАЖ» — строительство магистральных газопроводов и наземных сооружений с выполнением всего комплекса строительно-монтажных работ. В этой сфере особую важность представляют задачи автоматизации, связанные с планированием работ и ресурсов, материально-техническим обеспечением строительства. О том, какую роль в решении данных задач играет система управления нормативно-справочной информацией (НСИ), рассказывает Михаил Дубин, архитектор информационных систем ГК «СТРОЙГАЗМОНТАЖ».

PC Week: Почему вы решили заняться автоматизацией управления НСИ? Что послужило толчком?

Михаил Дубин: Существенной особенностью деятельности нашей организации является географическая распределенность, так как работы ведутся по всей России, в том числе и в труднодоступных районах. В связи с этим возникает немало проблем в сфере снабжения вообще и управления запасами в частности.

Дело в том, что когда стройка завершается, остаются материально-технические ресурсы (МТР), которые нужно перераспределить для использования на других стройках. На завершенном объекте эти запасы уже не нужны, хранить их невыгодно, а в другом месте они могут пригодиться.

PC Week: Как решается эта задача с помощью ИТ?

М. Д.: Для перераспределения невостребованных запасов с одной стройки на другую необходимо было прежде всего создать единую систему управления нормативно-справочной информацией. Такая система необходима, чтобы автоматически сопоставлять новую потребность в МТР с ранее закупленными позициями и понимать, можно ли использовать невостребованные остатки со склада на другом объекте.

Мы не занимаемся проектированием и работаем с готовым проектом строительства, который предоставляет заказчик. В этом проекте уже указан полный набор материально-технических ресурсов, необходимых для строительства данного объекта. Перед началом строительных работ к нам поступает большой перечень позиций МТР, и всю эту информацию нужно достаточно быстро обработать с точки зрения НСИ, а именно классифицировать по укрупненным номенклатурным группам, выявить из текстового наименования технические характеристики материалов и в итоге нормализовать записи, т. е. найти дубли и привести наименования в соответствие с определенным стандартом написания.

Такая обработка исходных записей об МТР позволит дальше в автоматическом режиме проводить сопоставление позиций проектной потребности с запасами на складах.

PC Week: Какие цели были поставлены перед проектом автоматизации управления НСИ?

М. Д.: Этот проект стал очередным шагом на этапе автоматизации работы всей структуры ГК «СТРОЙГАЗМОНТАЖ». Идея заключалась в том, чтобы получить определенные выгоды для бизнеса за счет структурирования НСИ.

Упорядочивание НСИ сулит бизнесу немало преимуществ. И одно из них таково: разобравшись с материально-техническими запасами, предприятие может не закупать то, что уже есть на складе.

Основная наша проблема была такова, что информация об одних и тех же МТР (с физической точки зрения) по-разному записывается в различных документах: проектной документации, в прайс-листах поставщиков, в договорных и первичных учетных документах и пр. Если пытаться сопоставить эти позиции непосредственно по текстовому наименованию, то совпадать они не будут, но при этом разный текст фактически может описывать один и тот же МТР. Также в ряде случаев не обязательно требуется полное совпадение МТР, а достаточно совпадения основных технических характеристик, и при этом позиции уже могут рассматриваться для вовлечения в качестве замены.

Другое преимущество использования НСИ связано с возможностью автоматической расценки. Допустим, есть список МТР, которые нужно закупить для строительства. Прежде всего следует понять, сколько эти позиции стоят, причем бывает, что некоторые из них содержат довольно обобщенные наименования, например, нужно купить «карандаш», а какой — красный, синий или зеленый — не важно, так как такие характеристики не являются ценообразующими.

С помощью системы управления НСИ после процедуры выделения из наименования МТР технических характеристик мы запускаем автоматическую процедуру, которая сравнивает два перечня МТР на совпадение (полное или частичное) технических параметров, определяя, есть ли в этих перечнях аналогичные с точки зрения характеристик позиции. При этом отличительной особенностью такой методики является возможность определения не только аналогичных, но и технически-избыточных позиций, т. е. позиций, у которых могут различаться технические параметры, не важные для указанной бизнес-задачи.

Если на вход этой процедуре были направлены перечень позиций проектной потребности и перечень невостребованных запасов, то после ее применения специалист по комплектации строительного объекта на выходе получает перечень вариантов для вовлечения. Анализируя данный перечень, он может принять решение об использовании запасов, экономя время и деньги на закупку и освобождая склады.

Если же на вход этой процедуре были направлены перечень позиций проектной потребности и перечень прайс-листов и коммерческих предложений поставщиков, то специалист по расценке получает перечень аналогичных позиций из прайс-листов разных поставщиков, что позволяет ему определить общую оценочную стоимость закупки и тех поставщиков, которые являются наиболее выгодными.

PC Week: Как проходил проект? Какие были проблемы и как они решались?

М. Д.: Реализовать управление НСИ оказалось непросто, так как распространенная классическая схема, основанная на централизованном общем справочнике, нам не подходила — ведь при поступлении нескольких тысяч позиций в день (а у нас часто бывают такие объемы) попозиционный выбор МТР из справочника означает существенное замедление процессов комплектации строительных объектов.

Мы долго пытались адаптировать классическую схему НСИ, но поняли, что это не получится. Стало ясно: для управления НСИ нам больше подходит не централизованная, а гармонизированная схема, которая позволяет вносить данные в учетные системы в том виде, в котором они изначально поступают, а затем уже (параллельно с бизнес-процессом комплектации объекта) обрабатывать их с точки зрения НСИ, выявлять дубли, а после этого возвращать в учетную систему обогащенные нормализованные данные и синхронизировать НСИ в других системах.

Другими словами, данные обогащаются в процессе прохождения их по различным этапам бизнес-процессов. Мы не тормозим комплектацию объектов до завершения всех обработок НСИ. Напротив, система НСИ работает параллельно со всеми бизнес-процессами и на каждом этапе предоставляет бизнес-процессу только то, что необходимо для его продолжения.

PC Week: В чем особенности и преимущества такого подхода?

М. Д.: Преимущество такого подхода заключается в том, что скорость выполнения основных бизнес-процессов компании не замедляется, а наоборот оптимизируется за счет поддерживающего бизнес-процесса НСИ. Когда мы своей внутренней инициативной группой приняли такую схему и опробовали ее на небольшом бизнес-процессе, оказалось, что всё работает. И главное, нам стало понятно, чего мы хотим. В ходе исследования возможностей реализации НСИ у нас сложилась достаточно сильная методологическая группа, которая смогла поставить нестандартную задачу перед подрядчиком по данному проекту.

Основная часть компаний, специализирующихся на внедрении систем управления НСИ, сосредоточена на классической схеме, потому что такие проекты проще, ведь при этом используется меньше методов автоматизации и меньше интеграционных связей. Но мы уже на начальном этапе сформулировали требования по проекту таким образом, чтобы система могла максимально использовать различные интеллектуальные и семантические методы обработки информации. Поскольку при гармонизированной схеме в систему НСИ поступает довольно большой объем «сырых» неструктурированных данных, мы разработали несколько методов, которые могут помогать эксперту их обрабатывать.

Эти методы не такие уж суперсложные. За основу были взяты алгоритмы поведения человека, точнее, то, как работает эксперт НСИ. А поскольку мы отталкивались от этой логики, то главной идей стало накапливание знаний и обучение системы в процессе обработки новых позиций.

PC Week: Применялись ли методы машинного обучения?

М. Д.: В системе используются семантические алгоритмы векторного обучения, позволяющие на основании ранее проведенных обработок определять новые, ранее не обрабатывавшиеся значения с указанием вероятности достоверности. Система обучается в процессе работы, и чем больше позиций обрабатывается, тем выше становится вероятность соответствия и тем точнее определяются значения.

Данные алгоритмы входят в состав «Сервера онтологии», подключенного в «1С:MDM». В процессе внедрения системы мы адаптировали этот сервис под решение наших задач.

PC Week: Кто был вашим подрядчиком? Какие внедрялись системы?

М. Д.: Подрядчиков было два. Компания CSM (CompuTel System Management), которая была генеральным подрядчиком, реализовывала внутренние алгоритмы системы управления НСИ и выполняла внедрение корпоративной интеграционной шины, предусмотренной в этом проекте, а компания AXELOT занималась реализацией автоматизированных рабочих столов для экспертов по НСИ и автоматических методов обработки исходных данных в «1С:MDM».

Выбранная нами гармонизированная модель предусматривает подключение большого количества систем, поэтому понадобилась интеграционная шина. Но она служит не только для системы управления НСИ. Основная идея заключалась в том, что наработки, полученные в проекте НСИ, позволят сделать универсальный конструктор, с помощью которого в дальнейшем можно будет интегрировать все приложения без какой-то доработки, собирать любую информацию и распространять ее в любые системы.

Например, в процессе внедрения интеграционной шины параллельно возник другой проект по интеграции системы документооборота DocsVision с «1С:УСО». Мы воспользовались наработками, которые сделали при внедрении НСИ, и с минимальными доработками интегрировали DocsVision и «1С».

PC Week: Как люди восприняли новую систему управления НСИ? Ведь иногда при появлении чего-то нового возникает сопротивление.

М. Д.: При гармонизированной схеме НСИ конечные пользователи вносят информацию в своих привычных системах, а в системе управления НСИ у нас работают только эксперты по НСИ. Таким образом получается, что для бизнес-пользователей в сущности ничего не меняется, а эксперты по НСИ, наоборот, позитивно оценивают внедрение системы, так как наличие автоматических методов обработки информации существенно облегчает их повседневную работу.

К тому же система управления НСИ и процесс ее использования изначально внедрялись в качестве бизнес-сервиса, так как нам было важно заинтересовать руководство и показать преимущества от применения данного сервиса.

Для предоставления сервиса была разработана достаточно гибкая и универсальная схема подключения систем к интеграционной шине и заведения новых источников данных для системы управления НСИ, которая содержит технические и организационные мероприятия.

В результате в процессе внедрения системы мы стали приобретать внутренних заказчиков из различных бизнес-подразделений нашей организации для сервиса обработки данных НСИ.

PC Week: Кто эти заказчики?

М. Д.: К примеру, департамент материально-технического обеспечения строительства, который заинтересован, чтобы для позиций МТР проводился анализ технических характеристик на предмет корректности и достаточности для закупки, а также чтобы система автоматически формировала предложения по вовлечению невостребованных запасов, по расценке позиций.

Для реализации таких запросов от заказчиков мы используем стандартную схему оценки наших возможностей, определяя, какие операции в какие нормативные сроки мы можем выполнить, и с учетом приоритетов и наличия ресурсов реализуем поступающие запросы.

Это возможно благодаря тому, что схема обработки данных, реализованная в проекте НСИ, является универсальной и подходит для очень большого количества задач. У нас даже есть справочник тех бизнес-задач, где мы можем ее применять. Соответственно таким образом развивается и сама система НСИ, и услуги обработки данных, которые мы можем оказывать всем подразделениям организации.

PC Week: Как организационно поддержана эта работа с НСИ? Выделен ли специальный отдел? Используется ли внешний подрядчик?

М. Д.: У нас есть специальная служба НСИ, которая поддерживает процесс с точки зрения обработки данных и методологически. А внешний подрядчик CSM занимается поддержкой самой системы в сфере программного обеспечения.

PC Week: Как организована работа со справочниками? Ведь их нужно как-то очищать от лишней и неправильной информации.

М. Д.: Наша схема — не классическая. Ведь у нас не производство, а строительство, и поэтому временной цикл позиции МТР очень маленький: закупили и использовали при строительстве. А дальше мы передаем объект заказчику, и у нас на балансе позиция не числится.

Поэтому нам не нужно было строить классическую схему, по которой берется справочник с позициями, накопленными, условно говоря, за все двадцать лет, когда велась номенклатура, и предварительно очищается.

Мы начали вести НСИ с новой номенклатуры, которую покупаем сейчас. А работа с ней организована следующим образом. У нас есть исходные сырые позиции, которые помещаются в список так называемых первичных записей. Затем эти позиции постепенно обогащаются какими-то атрибутами уже проверенной нормативно-справочной информации согласно той схеме, о которой я говорил. После прохождения всех этих этапов первичная запись преобразовывается и добавляется в единый справочник.

PC Week: Это все делается автоматически?

М. Д.: Не совсем, в этом участвуют эксперты. Но они используют автоматические методы и автоматизированные рабочие места, приспособленные к групповым способам обработки информации. Таким образом эксперт НСИ может обработать довольно много позиций в короткий промежуток времени.

При этом применяется единый корпоративный классификатор, который составляет основу проекта и методологии НСИ. Это, кстати, одно из наших хороших начинаний, поскольку такой классификатор проектировался с учетом отраслевых особенностей бизнеса нашей компании и поэтому может использоваться всеми бизнес-подразделениями.

Таким образом, первый этап обработки — это классификация, т. е. определение, к какой номенклатурной группе данная позиция относится. После этого сразу идет обратная связь с учетной системой, в которую передается группа классификатора для позиции учетной системы. При этом в учетной системе данной группе может соответствовать дополнительная информация, например, срок изготовления, ответственный за закупку по этой группе, средний срок контрактации. Определив, к какой группе относится данная позиция, учетная система сразу может установить какие-нибудь её базовые характеристики и отправить дальше по бизнес-процессу, например, передать лицу, ответственному за закупку.

Затем в системе НСИ из наименования позиции производится выделение технических характеристик, и первичная запись обогащается их значениями. После этого в учетную систему передаются технические характеристики позиции, и она уже может прибегнуть к процедуре автоматического сопоставления различных источников данных.

На следующем этапе с помощью шаблонов система автоматически формирует нормализованное наименование, эксперт по НСИ проверяет его правильность, и процесс нормализации записи завершается.

После этого нормализованная первичная запись МТР добавляется в единый корпоративный справочник. В учетную систему обратно отправляются код единого корпоративного справочника и нормализованное наименование записи МТР. И тогда учетная система может использовать в своих бизнес-процессах коды единого корпоративного классификатора и формировать отчетность в нормализованных наименованиях, а также передавать данные в разрезе эталонных НСИ для формирования консолидированной отчетности в компании.

Таким образом, мы не останавливаем процессы до полного завершения нормализации, и наш бизнес на каждом этапе может пользоваться всеми доступными результатами обработки НСИ.

PC Week: Как вы оцениваете результаты проекта автоматизации управления НСИ для бизнеса?

М. Д.: После внедрения системы доля определения результатов обработки НСИ автоматическими методами составляет 60–70%, то есть столько позиций в списке материально-технических ресурсов обрабатывается автоматически, и эксперту по НСИ достаточно только проверить и подтвердить результаты автоматических методов.

Кроме того, автоматическое формирование предложений по использованию невостребованных запасов дает существенную выгоду, поскольку стоимость этих ресурсов в разы больше затрат на внедрение и работу системы управления НСИ. Мы ведем статистику по эффективности использования этой системы в процессе управления невостребованными запасами, и поэтому можно сказать, что система окупилась уже за первый год своего существования.

PC Week: Каковы дальнейшие планы в области автоматизации?

М. Д.: Поскольку механизм сопоставления данных из различных источников по техническим характеристикам можно использовать в самых разных бизнес-задачах, в дальнейшем мы планируем расширять его применение в нашей компании.

Собираемся развивать систему управления НСИ, подключать новые системы, находить новых внутренних заказчиков сервиса обработки данных НСИ, расширять перечень бизнес-задач из разных сфер деятельности нашей организации.

Особый приоритет имеет распространение сети интеграционной шины и сервиса обработки данных НСИ на всю группу компаний «СТРОЙГАЗМОНТАЖ» для увеличения эффективности бизнес-процессов.

PC Week: А какие у вас более общие приоритеты в области ИТ?

М. Д.: Основная цель, к которой мы движемся, заключается в построении сервисно-ориентированной архитектуры. Для этого была реализована интеграционная шина, которую мы сделали универсальной, и создается единый центр нормативно-справочной информации. В дальнейшем мы будем такую архитектуру развивать, чтобы решать бизнес-задачи каждого подразделения с помощью какого-то ИТ-сервиса. Новые проекты внедрения стараемся вести в сервисно-ориентированной парадигме, а также рассматриваем перевод уже существующих автоматизированных систем на данную архитектурную модель.

PC Week: Что конкретно вы собираетесь еще реализовать как сервис?

М. Д.: Сейчас планируется перевод нашей основной ERP-системы «1С: Управление строительной организацией» на новую архитектуру с учетом сервисно-ориентированного подхода. Для этого собираемся разделить всю систему на логические блоки, т. е. отдельные автоматизированные системы, которые в дальнейшем можно реализовать как сервисы.

Это делается ради повышения гибкости. Мы уже столкнулись с проблемой, связанной с тем, что большая монолитная система становится неповоротливой и в ней трудно реализовывать изменения, она требует больших затрат в части эксплуатации и инфраструктуры, при этом надежность и отказоустойчивость каждого отдельного логического блока понижается, затрудняется обеспечение конфиденциальности информации. Надеемся, что сервисный подход позволит решить эти проблемы.

PC Week: Спасибо за беседу.

Версия для печати (без изображений)