Внедряем цифровые технологии с оценкой окупаемости. Финансовое моделирование и оценка окупаемости инвестиций в киберфизические системы и технологии

Руководители развитых заводов Германии, США и Китая сегодня часто используют анализ возврата инвестиций в киберфизические технологии. При принятии решений об инвестициях, сегодня чаще всего оценивается окупаемость технологий RFID и цифровой логистики, аддитивного производства, дополненной реальности. С такого анализа RoCPS (Return on cyber-physical systems) производственные компании после оценки цифровой зрелости активизируют цифровое развитие. В этой связи целесообразно разработать и представить универсальную модель расчета RoCPS и использовать этот инструмент при планировании развития компании.
 
Эта статья является продолжением серии публикаций, посвященных цифровому развитию производственных компаний. Ранее авторы рассказали о ключевых компонентах современного предприятия («Умное производство», декабрь 2016 г.), методах оценки цифровой зрелости производственных компаний (2017 г., odm3.io), компаниях развитого уровня цифровой зрелости («Умное производство», март 2018 г.), а также об эффективном использовании носимой электроники и дополненной реальности в цехах и производственных процессах («Умное производство», июнь 2018 г.). Исходя из актуальности тематики, авторы представляют следующий шаг в цифровом развитии современных производственных компаний – инструменты для оценки возврата на инвестиции в киберфизические технологии. При написании этой статьи мы погрузились в опыт компаний, работая в 2018 году на заводах Германии (Henkel, Festo, i4.OMC), которые уже получили экономические эффекты от внедрения технологий Индустрии 4.0. Этот опыт обобщен и адаптирован для развития российских компаний. 
По итогам работы на предприятиях Германии и США в 2018 году мы видим большое внимание команд руководителей этих предприятий к финансовому моделированию и расчету затрат на окупаемость в киберфизические технологии (CPS, КФТ). 
Понятие киберфизических технологий может быть получено из общих характеристик в различных публикациях. Эдвард Ли предложил определение CPS в 2008 году: «Киберфизические системы – это интеграция информационных технологий с физическими процессами. Встроенные цифровые системы управления и сети контролируют и управляют физическими процессами обычно с помощью контуров обратной связи, когда физические процессы влияют на цифровые модели и наоборот» [4].
Брой и Гайсбергер понимали киберфизические системы как интернет-сервисы, встроенные системы, процессы логистики, координации и управления, которые используют датчики для сбора и реагирования на физические данные и процессы с помощью исполнительных механизмов [4]. Разделяется мнение, что функционирование CPS характеризуется соединением физических и вычислительных объектов и сетевых возможностей, что обеспечивает более высокую эффективность и гибкость в мониторинге и управлении производством [3–6]. Для систематизации определения КФТ в Рейнско-Вестфальском техническом университете Ахена предложили шесть технологических кластеров, показанных в таблице 1.
 
Опыт международных и частных компаний показывает, что повышение эффективности даже самого незначительного бизнес-процесса с микроскопической долей в структуре затрат способно существенно изменить финансовый результат деятельности компании.
Именно поэтому один из важнейших результатов анализа цифровой зрелости компании – не просто определение одного приоритетного направления развития компании, а определение совокупности таких направлений, при реализации которых может быть получен экономический эффект.
Для определения наиболее эффективных направлений цифрового развития следует провести сравнительный экономический анализ финансовой модели каждого направления.
Система оценки потенциального экономического эффекта от внедрения киберфизических технологий включает следующие направления анализа:
1. Совокупные затраты на внедрение;
2. Прибыль и прочие преимущества;
3. Риски;
4. Потенциал (гибкость в будущем).
 
Затраты
При реализации производственных процессов на предприятии возникают группы производственных, административно-управленческих и маркетинговых затрат.
Внедрение киберфизических технологий предполагает новую группу затрат на их внедрение, к которым относят следующие:
— закупка, доставка и установка оборудования;
— закупка, установка и интеграция программного обеспечения;
— переподготовка и переобучение производственного и инженерно-технического персонала;
— поиск, наем нового персонала и обу-чение специалистов;
— обучение руководителей.
Внедрение КФТ способствует сокращению затрат на производство и реализацию продукции по сравнению с базовым вариантом, что обеспечивает эффективность и достижение целевых значений прироста прибыли. 
Детальная расшифровка возможных затрат при внедрении киберфизических технологий представлена в таблице 2.
 
Прибыль и прочие преимущества
Факторы прироста прибыли и повышения конкурентных преимуществ компании:
— прирост производительности труда и оборудования;
— сокращение затрат на обеспечение качества;
— повышение точности прогнозов и сокращение срока вывода на рынок;
— сокращение затрат на хранение запасов и обслуживание продукции.
Потенциальные выгоды от внедрения киберфизических технологий систематизированы в таблице 3.
 
Риски
Риск является третьим важным компонентом в системе оценки экономического эффекта и используется как фильтр для определения погрешности в различных оценках затрат и прибыли.
Цифры с учетом рисков должны рассматриваться как «испытанные на прочность» ожидания, поскольку они являются ожидаемыми величинами с поправкой на риски. Обычно при учете рисков повышаются затраты и уменьшается прибыль по сравнению с исходными оценками.
Самые распространенные риски при внедрении КФТ:
— интеграция и опытная эксплуатация КФТ могут потребовать большее количество дней для консультационных услуг;
— скорость внедрения может быть медленнее планируемой;
— прирост прибыли на одного работника в каждой группе работников может быть ниже;
— сумма сэкономленных средств может быть меньше намеченной;
— оценки прибыли благодаря сокращению сроков реализации проектов, сокращению торговых циклов, экономии затрат могут быть ниже запланированных показателей.
 
Потенциал (гибкость в будущем)
Этот элемент является инвестицией в дополнительные возможности или быстроту действий сегодня, которые в будущем можно превратить в дополнительную прибыль за некоторые дополнительные затраты. Это дает компании право или способность (а не обязательство) заниматься будущими инициативами.
Экономический эффект внедрения новой технологии определяется по формуле:
Энт = (3баз - 3нов) Nнов = [(Сбаз + ЕнКбаз) - (Снов + ЕнКнов)] Nнов (9),
где 
Энт – экономический эффект новой технологии, руб.; 
3баз – затраты на производство единицы продукции с помощью базового варианта технологии, руб.; 
3нов – затраты на производство продукции с помощью новой технологии, руб.; 
Nнов – годовой объем производства продукции с помощью новой технологии, ед.; 
Сбаз – себестоимость продукции базового варианта, руб.;
Снов – себестоимость продукции на основе новой технологии, руб.; 
Кбаз – капиталовложения на единицу продукции базового варианта, руб.; 
Кнов – капиталовложения на единицу продукции на основе новой технологии, руб.; 
Ен – нормативный коэффициент эффективности.
Данная формула является основой для расчета экономического эффекта от внедрения новой технологии практически в любой компании.
Помимо абсолютного финансового эффекта, выраженного в денежных единицах, ключевым показателем эффективности являются индекс прибыльности, срок возврата вложенных инвестиций.
Индекс прибыльности находится как отношение суммы потоков денежных доходов по проекту, приведенных к единице времени, к объему инвестиций. Эффективным является проект с индексом прибыльности более 1. Указанный показатель необходимо рассматривать в совокупности с абсолютным эффектом проекта. При сравнении двух проектов с одинаковым абсолютным эффектом выбирают тот, чей индекс прибыльности выше.
Срок возврата вложенных инвестиций определяется периодом времени, необходимым для того, чтобы дополнительные доходы, генерируемые от внедрения новой технологии, покрыли затраты на ее внедрение.
Для экспресс-анализа показателей экономического эффекта достаточно использовать сравнительно простой и наглядный калькулятор RoCPS (ссылка на онлайн-форму: http://bit.ly/2C5PCB4).
Пример результатов расчетов для оценки инвестиций в киберфизические технологии приведен на рисунке 1.
На производственном предприятии Festo в Германии было принято решение об использовании планшетных компьютеров и специально созданного программного обеспечения для сервиса оборудования. Помимо экономического эффекта, достигнуты следующие цели: 
– прямое обслуживание заказа на iPad; – быстрое реагирование отдела сервиса;
– поиск запасных частей в единой базе данных рядом с оборудованием;
– инструкция по ремонту и обслуживанию рядом с оборудованием;
– фотографии и видео оборудования в процессе работы для непосредственного анализа узлов возможно нуждающихся в сервисе;
– фотографии и видео для передачи смены или отправки производителю оборудования;
– поддержка управления процессами с помощью камеры.
Важно, что после базовой оценки, которая дает предварительное представление об экономическом эффекте внедрения той или иной технологии, следует более детально проанализировать все факторы ключевых показателей модели, а именно: детализировать и проверить плановые затраты и прирост прибыли и оценить степень влияния рисков и потенциала в будущем.
Особое внимание необходимо уделять выбору приоритетных направлений развития цифровых технологий [6], поскольку важнее выбирать систему, имеющую долгосрочный потенциал совокупного экономического эффекта, чем ту, у которой лучший показатель по сроку возврата инвестиций или рентабельность в первый год. Это, в свою очередь, зависит от стратегии, выбранной каждой конкретной компанией.
Почему важно не пропустить возможности цифрового развития производственных компаний сегодня?
Одна из ключевых возможностей цифрового развития заключается в том, что компания, достигшая высокой степени цифровой зрелости, может создать свою цифровую платформу, с помощью которой, диверсифицируя основной бизнес, реализовывать отраслевые услуги, опять же, во всем диапазоне – от консалтинга до практических решений. То есть тем самым перейти от использования цифровых средств производства к производству и продаже цифровых средств производства и услуг. Расширить производственную программу компании цифровыми продуктами. Такие примеры уже есть. В этом, к примеру, путь Amazon от торговли бумажными книгами в 1990-е к торговле облачной инфраструктурой (AWS) сегодня.
Данных стало существенно больше. Корпорации накопили огромные объемы цифровых активов. В самых собранных и хорошо управляемых корпорациях эти активы качественно систематизированы и работают с высокой эффективностью. Но их актуальность и качество могут быть еще выше – при использовании соответствующих подходов управления и технологий. Достижимое уже сегодня целевое состояние – использование этих данных при управлении производством и компанией машинным интеллектом.
Обращаясь к опыту развития малых и средних компаний высокого уровня цифровой зрелости [3–6], сформулируем пять конкретных организационных шагов цифрового развития компании, которые возможно сделать уже сегодня:
1. Диагностика и бенчмаркинг цифровой зрелости по выбранным для компании направлениям киберфизических технологий;
2. Финансовое моделирование проектов изменений или внедрения технологий, анализ RoCPS;
3. Развитие команд компаний на акселерационных или образовательных программах;
4. Управление проектами изменений;
5. Достижение целей и задач проектов изменений – развитие производительности труда и финансовой результативности бизнеса.
Эти пять шагов цифрового развития компании при работе совместно с инженерными консультантами-практиками могут быть отнесены на уровни структурных декомпозиций работ и календарные графики управления внутренними проектами организационных изменений. Путь компании к конкурентоспособности сегодня – от базового уровня цифровой зрелости к тиражируемому – через диагностику цифровой зрелости, проектирование и валидацию финансовых моделей к управлению проектами изменений.
Когда мы выбирали и внедряли системы PLM в 2007–2009 годах на предприятиях машиностроительного холдинга [5], мы максимальное внимание уделяли двум факторам при выборе продуктов – комплексность, интегральность, системность продуктов и референсные примеры с уже работающим PLM.
Что делать при ускорении диффузии индустриальных технологий, когда референсных примеров еще нет? 
Ставить эксперименты в НИОКР-подразделениях своих компаний самим – примеров достаточно. 
Наблюдать и оценивать влияние технологии на скорость и качество операций и бизнес-процессов.
Тестировать гипотезы короткими малозатратными итерациями в корпоративных инновационных пространствах и/или центрах цифрового развития индустрий [3–4], делать выводы о влиянии технологий на эффективность бизнес-процессов, таким образом, обеспечивать развитие бизнеса.
 
Выводы
1. После оценки цифровой зрелости компании и перед принятием управленческих решений о развитии компании проводят бизнес-моделирование и рассчитывают экономический эффект интеграции киберфизической технологии. На основании результатов моделирования руководители принимают решения об инвестициях.
2. На основе практических примеров европейских компаний перечислим наиболее рентабельные технологии для малого или среднего производственного предприятия сегодня: 
дополненная реальность, в частности для обучения и повышения квалификации персонала;
RFID, RTLS, WMS – подсистемы киберфизической логистики;
быстрое прототипирование и аддитивные технологии;
оцифровка и интеграция сетей поставок;
сбор и управление данными от средств производства, цехов и производственных участков для контроля выполнения производственных программ и управления производительностью компании (MDC и MES);
CAE-анализ – цифровое моделирование и оптимизация продуктов.
3. В этой статье предложен открытый RoCPS-калькулятор, который могут использовать предприятия для принятия решений об инвестициях в киберфизические технологии по итогам оценки цифровой зрелости компании. Компания может самостоятельно разработать аналогичный экономический инструмент для оценки возврата инвестиции на киберфизическую технологию.
4. Для проведения наиболее эффективной оценки окупаемости инвестиций в киберфизические технологии команды компаний проходят подготовку на практико-ориентированных образовательных программах в школах управления и в центрах цифрового развития индустрий.
 
 
Источники 
1. Калькулятор ROI AREA, английский и русский перевод. https://drive.google.com/open?id=1xerYqIA68VXXso30dO8BHQ2tk-eLUwig.
2. Кейсы Festo анализа инвестиций в обслуживание с помощью планшетов. https://drive.google.com/open?id=1IV_Nitd57oK7ZE2F5eRTNyRpIYzhEXjQ.
3. Выступление Matthias Bertling, The Factory of the Future: The Industry 4.0 Reference Factory на AU2018. https://youtu.be/AH--SCe0yXw
4. Статья Return on CPS (RoCPS) an evaluation model to assess the cost effectiveness of cyber-physical systems for small and medium-sized enterprises авторов Peter Burggrаf, Matthias Dannapfel, Matthias Bertling, Tingni Xu. https://drive.google.com/open?id=1OlGXnND9Qnp07aL17mgqqN7EntILNLjm.
5. Статьи и интервью нашей команды по оценке цифровой зрелости и по внедрению САПР 2011 года.
6. Цифровое производство: методы, экосистемы, технологии. http://odm3.io/
7. Киберфизические системы как основа цифровой экономики/ В.П. Куприяновский, Д.Е. Намиот, С.А. Синягов. International Journal of Open Information Technologies; ISSN: 2307-8162; vol. 4, no. 2, 2016.

Версия для печати
Авторы: Павел Биленко, руководитель образовательных программ Индустрии 4.0 Московской школы управления «Сколково» Юлия Артамонова, доцент Пензенского государственного университета архитектуры и строительства Алексей Колесниченко, заместитель директора департамент
Разместить ссылку на: 


Добавить комментарий

Автор: *
Тема: *
Код c
картинки: *

Коментарий: