«Сам себе аналитик» или как сделать из инженеров data science специалистов

«Инженерная аналитика» – это масштабная корпоративная программа по обучению сотрудников базовым навыкам анализа, статистики и управления производством на основе математических данных. Программа проходит в смешанном формате: дистанционные курсы и поддержка менторов (наставников). Программа состоит из четырех модулей по 8-10 уроков в каждом.

Структура программы и занятость участников обучения:

• длительность курса обучения – 5 месяцев, 60 часов (2 занятия по 4-5 часов в неделю);
• самостоятельное изучение уроков – 2 часа в неделю (2 урока по 1 часу);
• подготовка домашнего задания – 1 час в неделю.
• разбор домашнего задания с менторами – 1 час в неделю.

Программа призвана повысить точность анализа, качество принятия решений и, как следствие, стабилизацию всех бизнес процессов.

Проекты ЕВРАЗа, направленные на повышение производственной эффективности становятся сложнее. Раньше можно было просто заменить или установить новый датчик и это повышало эффективность и давало экономический эффект, но сейчас возникла необходимость искать решения на пересечении нескольких процессов с применением более сложных аналитических инструментов и систем. При этом данные и показания оборудования, которые производственники использовали в работе, хранились в разных источниках (бумажные журналы, разные системы) – их анализ был трудоемок и влиял на скорость и точность принятия решений.

Поэтому в компании стартовала цифровая трансформация, появилось более 500 цифровых продуктов (подсказчики, базовая аналитика, предиктивная аналитика, видеоаналитика, визуализация технических процессов, связывающая разные производственные переделы и тп). Инженеры предприятий не могли эффективно использовать эти инструменты и генерировать новые решения, потому что не обладали навыками работы с информацией и аналитикой на нужном, продвинутом уровне

Скорость разворачивания цифровой трансформации требовала быстрого масштабирования знаний. При этом инженеров важно учить на конкретных производственных кейсах, чтобы они понимали какой метод стат. анализа в какой ситуации можно использовать. На рынке внешних экспертов специализирующихся и знающих производственные кейсы не так много, а внутренних экспертов по инженерной аналитике и внутренних преподавателей для передачи знаний не хватало.

«Пропускная способность» тренера офлайн-программы «Инженерная аналитика» составляла 20 человек за 4-5 месяцев, при этом нам предстояло обучить 4500 человек – пришлось искать более эффективное и быстрое решение.

С инициативой по созданию такой программы в блок по работе с персоналом обратился вице-президент ЕВРАЗа по технологическому развитию Сергей Сергиенко. Его команда, занимающаяся развитием Бизнес-системы ЕВРАЗа, руководила проектом. Ребята уже являлись трансляторами цифровых навыков и участниками рабочих групп проектов цифровой трансформации, они и стали основными создателями контента. Для упаковки программы и методологической помощи в составлении курса мы привлекали компанию подрядчика.

Акцент в разработке был сделан на практико-ориентированность программы. В разработке принимали участие эксперты ЕВРАЗа из различных направлений, они формулировали темы, задачи обучения, писали практические кейсы и примеры. Это не просто оторванные от жизни методы статистики, которые изучают в вузах – в нашей программе все построено на живых примерах, на данных предприятий компании.

За 4 месяца в стройную обучающую программу был разработан и упакован довольно сложный контент по аналитике, статистике и принятию решений на основе данных с опорой на производственные задачи:

• Сбор кейсов, разработка и упаковка учебных материалов проводилась совместно с рабочей группой служб развития производства.
• Теоретическая информация переведена в онлайн-лекции на платформе LMS, сопровождается домашними заданиями, тестами и онлайн встречами с менторами по разбору сложных вопросов.
• Подготовлены и вовлечены в реализацию программы внутренние эксперты-менторы. Менторы помогают проходить сложности, разбираться с материалом, поддерживают настрой на учебу.
• Группы обучения кроссфункциональные и кроссдивизиональные, что дополнительно помогает обмену опытом
• 80% участников программы – самовыдвиженцы.
• Для поддержки участников и формирования сообщества был создан канал Инженерная Аналитика в мессенджере, который сейчас «живет» самостоятельно.

На момент запуска проекта эта тема была достаточно новой и сложной для понимания и формулирования ТЗ (Инженерная аналитика). Пришлось самим разобраться в том, что это для нас, какие темы мы хотим осветить в обучении и почему, какие задачи хотим решать с помощью программы, Вторая сложность - это массовость обучения. Как в короткие сроки обучить большое количество людей? Очевидно, через дистанционное обучение, но тема сложна для самостоятельного обучения. Поэтому мы предложили смешанный формат с поддержкой онлайн обучения менторами из числа своих же сотрудников. И третья сложность - это новая платформа дистанционного обучения ЛМС, которую мы только внедрили, и работники еще не были с ней знакомы. Для помощи в освоении платформы мы организовали практически круглосуточную поддержку и оперативно отвечали на возникающие вопросы, дополнительно готовили менторов к использованию платформы.

На старте программы участники не совсем понимали, зачем им надо такое сложное и многопрофильное обучение, не все были готовы к изучению глубокого контента. Но в результате программа отлично зарекомендовала себя, и на третий поток записалось 700 человек. Все участники проходили входное тестирование.

Проект обеспечил рост производственной эффективности за счет формирования у инженеров новых компетенций, помогающих генерировать решения на основе данных и аналитики, используя инструменты цифровой трансформации (подсказчики, инструменты предиктивной аналитики и т.п.).

На заводе ЕВРАЗа в Сибири для 9 из 12 основных цехов уже создано 25 дашбордов по вариативности на основных участках. В тестировании 12 мониторов на заводе в Урале. Инженерами созданы 5 рекомендательных систем с помощью аналитической программы Knime.

По итогам программы мы также создали устойчивое сообщество менторов. Признание экспертности и возможность получения дополнительного дохода (в среднем до + 35% в месяц) вызвало повышение лояльности к программе. 70% менторов первого потока продолжают работу в следующем потоке программы. В 2022 году были запущены 2 потока программы, общей численностью 800 человек.

В дивизионе «Сибирь» реализовано более 40 аналитических проектов силами инженеров цеха, без привлечения датасайнтистов (Self Service Analitics). Часть из этих проектов уже приносит значительный доход суммарно ~ 300 млн рублей. В дивизионе «Урал» запущено 12 проектов с применением SSA с потенциальным экономическим эффектом более 420 млн рублей. Эффект только от стабилизации процессов через инструменты цифровой трансформации и управления процессами на основе данных составляет более 1 млрд рублей.

87% участников обучения отметили, что благодаря программе стали намного лучше понимать ценность цифровых инструментов. 89% участников первого выпуска сказали, что используют полученные знания в своей работе. 73% участников программы считают, что благодаря новым компетенциям их работа стала значительно проще и быстрее. Средний балл удовлетворенности курсом оценивается в 8,7 из 10 - цифры говорят сами за себя.

Программа помогает инженерам компании переходить на новый стиль управления проектами – с помощью данных. Специалисты, освоившие инструменты инженерной аналитики, уходят от рутины по сбору информации, получают возможность быстро и качественно интерпретировать отклонения и стабилизировать процессы в зоне своей ответственности.