Big data в системе менеджмента качества

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 причинноследственную 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.

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 причинноследственных 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.