Негативные последствия плохой автоматизации

Автоматизация — мощный инструмент. Но бывает и так, что она не просто не помогает, а откровенно вредит. Главная причина — внедряют «ради внедрения»: без анализа процессов, без поиска узких мест и без понимания, где автоматизация действительно даёт эффект.

Начитают с красивых кейсов про «мы внедрили X — и выросли в два раза», пытаются повторить «малой кровью»: поставить программу «как в статье», быстро «накидать» настройки — и в итоге только усложняют работу. Я с таким сталкивался лично. Два показательных примера из практики.

Пример 1.

Компания делает изделия из листового металла по чертежам клиентов: резка, гибка, сварка, покраска, сборка. Рыночная реальность простая: чем быстрее и точнее назвал цену — тем выше шанс забрать заказ.

Что увидел на старте: • Несколько попыток «ускориться» за счёт софта без предшествующего обследования. • 1С, которая считала себестоимость неправильно, но по ней всё равно нужно было «выдавать цену». • Две CRM: одна «про клиентов», другая «про производство»; между собой толком не дружат. • Менеджеры параллельно пересчитывают заказы вручную в Excel. • На встречах обещают «вымышленные» суммы и сроки — потом цех «догоняет реальность».

К чему это привело: • Никто не понимает, заказ в плюс или в минус. • Персонал раздувают «под узкое горлышко», которое создали сами: «считаем долго — наймём ещё людей». • Появляются странные роли «на всякий случай», людей увольняют «в один день», потому что изначально не было ясной задачи. • Время и деньги сожжены, доверие к автоматизации потеряно.

Почему так вышло: • Не было первичного анализа: карта процессов, время циклов, реальная воронка от заявки до отгрузки. • Не определили один «источник правды» по данным: всё дублируется и расходится. • Автоматизировали «как написано в красивой статье», а не живой процесс компании.

Честно скажу: у меня с этой компанией опыт вышел тяжёлый. Я настаивал на аудите и нормализации процесса, собственник не хотел ждать. Без этапа изучения любая автоматизация превращается в набор несогласованных костылей.

Пример 2.

Производство мебели на металлическом каркасе. Руководитель амбициозный, активно покупал оборудование. Решили поставить робота‑сварщика для сложных узлов — звучит логично.

Что вскрылось после установки: • Из‑за часто меняющегося ассортимента требовалось постоянно перенастраивать робота. • Нужен технолог‑программист: программирование траекторий, отладка качества, подстройка режимов — это долго и дорого. • За время подготовки под новый узел один опытный сварщик выдавал сопоставимый, а местами и больший объём готовых швов. • Потребовался монтажник‑оператор: деталь нужно ставить очень ровно, робот не прощает геометрических «плясок». • Плюс техник: обслуживание, ТО, оснастка под каждую номенклатуру.

Итог: • Машина, которая «может работать без отдыха», оказалась зависима от трёх людей, которым отдых как раз необходим. • Скорость на коротких швах — не преимущество, если переналадка «съедает» львиную долю времени. • Найти компетентного программиста под конкретный комплекс — отдельный квест.

Почему так вышло: • Не посчитали экономику «сквозняком»: вариативность ассортимента, длительность переналадки, доступность кадров, стоимость оснастки, стабильность геометрии. • Не провели пилот на узком наборе деталей с высокой серийностью, где робот реально выигрывает.

Вывод Автоматизация — не таблетка «от всего». Она работает там, где: • известны узкие места и измерена фактическая загрузка; • определён один «источник правды» для данных; • внедрение идёт поэтапно: от обследования и гипотез — к пилоту — к масштабированию; • решения соотносятся с ассортиментом, циклом переналадки и квалификацией персонала. Если пропустить этап изучения, софт и железо только умножат хаос. Сначала диаграмма потока и цифры, потом — инструмент. Не наоборот. Подписывайтесь. В блоге буду делиться практическими советами, реальными кейсами и цифрами окупаемости — без «магии».