Павел Поляков,
директор R&D компании SDI Solution
Помимо прямой задачи — идентификации данных и обеспечения их качества, системы класса Master Data Management (MDM) в промышленных корпорациях и отраслевых холдингах обеспечивают еще и консолидацию больших объемов информационных объектов, что позволяет использовать актуальные данные для эффективного обучения нейросетей под самые разнообразные производственные задачи. О том, почему управлять мастер-данными нельзя с помощью ERP- и PDM-систем и как обеспечить сквозную интеграцию бизнес-процессов предприятия, в своем интервью рассказал Павел Поляков, директор R&D компании SDI Solution.
— Ваша компания SDI Solution — одна из немногих на рынке, которая специализируется на разработке систем управления мастер-данными. Практически на всех современных предприятиях есть системы класса PDM (Product Data Management) и ERP (Enterprise Resource Planning). Справочник номенклатуры можно легко вести в PDM, а справочники финансового контура — в ERP. Зачем же тогда предприятию дополнительная система класса MDM, в которой ведутся те же справочники и классификаторы?
— Ваш вопрос содержит некоторое упрощение, так как вы говорите о двух «идеальных» системах — PDM и ERP, тогда как в действительности систем, функционирующих на предприятии, гораздо больше. Это системы ведения бухгалтерского учета, документооборота, расчетные системы, системы CRM, MES и прочие. Тех же систем PDM может быть использовано несколько. Например, в инструментальном производстве применяется «легкий» комплекс PDM/CAD, в основном производстве — более «тяжелые» PDM/CAD. Если ведется проектирование электронных приборов, то обычно присутствует свой комплекс PDM/ECAD.
В любом случае такой подход будет обладать множеством недостатков. Каждая из мастер-систем (PDM, ERP и прочие) оснащена своим инструментарием по управлению данными справочника. Как правило, в PDM/ERP-системах имеется функционал только для ввода и корректировки данных, а функционал, обеспечивающий качество данных, либо отсутствует вовсе, либо имеются только его зачатки в виде поиска дубликатов.
Очевидно, что по мере роста количества систем ведения мастер-справочников и систем потребителей мастер-данных увеличивается и количество интеграций, которые требуется реализовать и поддерживать в работоспособном состоянии.
В случае необходимости добавить новый справочник или новый классификатор постоянно возникает вопрос: а в какую из систем его добавлять? Например, если надо добавить классификатор номенклатуры для решения задач ERP-системы, то, с одной стороны, его надо добавлять в PDM-систему, так как именно там ведется практически вся номенклатура изделий. Но, с другой стороны, он нужен именно ERP-системе, а не PDM. В результате мы получаем хаос из мастер-справочников, распределенных по разным системам, которым невозможно управлять и обеспечивать качество данных.
— Можно ли функционал MDM реализовать в PDM-системе? Насколько такой подход эффективен?
— Мы часто сталкиваемся с декларациями поставщиков PDM-систем о том, что MDM скоро будет реализован в PDM-системе. Но дело в том, что MDM-система принципиально не может быть построена на базе PDM-системы, так как это просто разные классы систем. Например, для PDM-системы важной характеристикой каждого PDM-объекта является ее владелец, в то время как для MDM-системы данная характеристика в принципе не может существовать. Ведь не может быть владельца у стандартного изделия по ГОСТу или контрагента, а вот у конструкторских объектов (ДСЕ) вполне может, так как у каждого ДСЕ есть свой автор. Кроме того, зачастую вендоры PDM-систем выдают за MDM-систему обычную подсистему ведения справочников, которая также имеется и в ERP, и в других системах. В этом случае вы просто получаете еще одну подсистему ведения справочников. Такие псевдо-МДМ-системы не предназначены для выполнения большого пласта задач и не умеют этого делать. Например, консолидировать данные из двух и более источников на основе настроенных правил «выживания», предоставлять информацию о том, откуда и когда поступили те или иные данные в мастер-систему, о том, в какие системы и когда передавались данные из мастер-системы, а также выдавать результат этой передачи. Кроме того, они неспособны предоставлять сводные мастер-данные со всех систем, вести настройки словарей и правила проверки качества данных, создавать шаблоны вычисления наименования объекта, определяемые классом данных или регламентируемые сопроводительным или иным документом внутри класса данных, эффективно очищать и нормализовывать данные из внешних систем специализированными инструментами, формировать гибкую модель данных, позволяющую экспертам НСИ на лету создавать структуры для нового вида номенклатуры или нового справочника, настраивать проверку качества этих данных.
Помимо всего прочего, сложно себе представить, что в PDM-системе будут вести и обеспечивать качество таких данных, как логистические единицы измерения, юридические и физические лица, адреса, статьи движения денежных средств и прочие справочники, которые никак не относятся к PDM-системе. Остается только один выход — представить PDM как некую программную платформу, как-то наполнить ее данными и пытаться решать имеющимся инструментарием несвойственные системе задачи.
— Есть ли необходимость внедрения MDM в условиях, когда на предприятии развернуты все системы от одного вендора на единой платформе?
— Какую бы программную платформу вы ни выбрали, будь то платформа от SAP, Oracle или «1С», все равно это будет несколько систем, данные которых так или иначе придется интегрировать между собой. В условиях корпорации эта проблема может усиливаться использованием различных версий этой платформы с разными настройками и моделями данных на отдельных предприятиях. Теперь давайте посмотрим, что же вендоры предлагают для решения этой проблемы? Совершенно верно, свою MDM-систему!
Таким образом, даже при условии использования одной платформы задачу интеграции данных все равно придется решать. Примерами потребности в интеграции данных могут служить такие задачи, как сведение данных по составам изделий из PDM-систем различных конструкторских бюро, с последующей передачей этих данных в соответствующие системы, используемые на производственных площадках; централизованное ведение и классификация данных по номенклатуре; сведение и обогащение данных по контрагентам; сведение данных по организационной структуре корпорации; формирование каталога выпускаемой продукции корпорации для работы с внешними заказчиками и т.д.
Если же в платформе вендора отсутствует MDM-решение, то он, как уже было сказано, предлагает вести данные по номенклатуре в PDM, а данные финансового контура — в ERP. И тут мы сталкиваемся с проблемами, которые я уже описал.
— Насколько необходимо создавать специализированное подразделение по ведению НСИ при внедрении MDM-системы?
— Это самый трудный вопрос для наших предприятий. Многие из заказчиков предлагают вместо создания полноценного отдела НСИ загрузить дополнительными функциями имеющихся специалистов. Например, конструкторам поручить вести справочник «Стандартные изделия», нормировщикам материалов — справочник «Материалы», а менеджерам по закупкам — справочник «Контрагенты». Но все это приводит к плачевным последствиям, так как у всех этих людей задача ведения мастер-данных является факультативной, вспомогательной по отношению к основной функции. Результат работы конструктора будет оцениваться не по тому, насколько качественно он вел данные в справочнике, а по тому, выполнил ли он в нужном объеме задачу по проектированию деталей и агрегатов. У этих специалистов просто отсутствует заинтересованность в качественном ведении данных.
Например, если конструктор некорректно завел стандартное изделие, то у него нет заинтересованности в исправлении своей же ошибки, ведь нужно будет выпускать извещения об изменениях на сборку, в которой оно было использовано, править спецификации, запускать процессы согласования и т.д. При этом, оставив эту ошибку, в следующий раз он (или его коллега) может не найти это стандартное изделие, из-за чего заведет новое. Крайне важно, чтобы с самого начала данные вводил именно тот специалист, для которого задача ведения мастер-данных является основной работой и ключевой ответственностью.
Все действия экспертов НСИ должны быть строго регламентированы. Все эксперты НСИ должны одинаково понимать, на основании каких данных или документов можно завести тот или иной вид номенклатуры, по каким правилам должна быть проведена проверка этих данных. Если это новый справочник, то эксперт НСИ должен составить и согласовать с заинтересованными подразделениями регламенты по его ведению. Если это новый вид номенклатуры, то эксперт НСИ должен выявить идентифицирующие ее атрибуты, документы, сформировать правила вычисления обозначения, настроить правила проверки данных, выполнить правильную классификацию имеющимися классификаторами и т.д. Это непростая работа, требующая должной квалификации и профессиональной ответственности.
— Можно ли назвать MDM-системы неким фундаментом, который обеспечивает слаженную работу бизнес-процессов во всех системах предприятия?
— Однозначно. Сквозная идентификация данных во всех системах предприятия обеспечивает качественный бизнес-анализ, на основе которого принимаются эффективные управленческие решения.
Кроме того, одним из актуальных трендов настоящего времени является накопление и формирование больших данных и использование их для обучения нейросетей, которые могут позволить автоматизировать решение многих задач производства. Это и выбор оптимальных маршрутов с максимальной загрузкой оборудования и цехов, и точное и своевременное формирование потребностей в материалах, и автоматическая корректировка производственных маршрутов в случае выхода оборудования из строя или поступления нового заказа, и другие задачи.
Все это возможно только при условии высокой культуры ведения данных в информационном пространстве предприятия с использованием в качестве фундамента для IT-ландшафта системы класса MDM.
Наша компания является лидером на отечественном рынке систем управления НСИ в промышленном сегменте. Нами накоплен уникальный опыт по внедрению MDM-систем, а также нормализации инженерных и коммерческих данных предприятий. Разработанная нашей компанией система управления нормативно-справочной информацией Semantic MDM успешно эксплуатируется в ведущих корпорациях страны с мировым именем: «Объединенной двигателестроительной корпорации», «Концерне «Калашников», «Ракетно-космической корпорации «Энергия» им. С.П. Королева».
В этом году мы предлагаем новую версию Semantic MDM, полностью отвечающую требованиям импортозамещения, и обеспечивающую качество данных с использованием современных технологий машинного обучения. Приглашаю всех на наш канал в YouTube, а также предлагаю ознакомиться с нашей разработкой на коллективном стенде АРПП «Отечественный софт» на предстоящей выставке «Импортозамещение-2019», которая пройдет в КРОКУС ЭКСПО с 10-12 сентября.
Оригинал интервью опубликован в IT-издании «CNews» в обзоре
«Рынок ИТ: Итоги 2018
