Анализ данных: опыт General Motors

General Motors — один из самых известных в мире автопроизводителей. Его представительства есть в 157 странах мира — в каждой из них собирают автомобили 10 различных марок, в том числе Chevrolet, Cadillac и Opel.

Проблемы

Несмотря на популярность брендов, которыми владеет General Motors, в середине 2009 года компания переживала серьезный кризис, оказавшись на гране банкротства. В списке проблем, требовавших принятия немедленных и радикальных мер, оказались:

  • резкий рост конкуренции;

  • спад спроса на продукцию;

  • финансовые трудности.

Для GM это стало настоящим испытанием. Пройти через него можно было лишь при условии изменения стратегии и внедрения новых технологий.

Варианты решения

Как и большинство предприятий, переживающих финансовый кризис, General Motors рассматривала вполне привычные способы решения возникших проблем, а именно:

  • сокращение части персонала;

  • продажу отдельных заводов;

  • продажу прав на производство некоторых автомобильных марок.

Однако менеджеры GM убедили руководство не прибегать к столь радикальным мерам, а пойти от обратного — не сокращать расходы, а, напротив, инвестировать. Так компания внедрила в производство технологии больших данных (анг. big data).

Предпринятые усилия и их результаты

Давайте же посмотрим, в каком направлении действовала GM, и как компания воплощала в жизнь big data-проекты.

1. Все для клиента

Взаимодействие с клиентами всегда всегда было приоритетной задачей для GM, но теперь оно обрело совершенно новый формат.

При помощи анализа данных компания поняла, что предпочтения покупателей разнятся в зависимости от региона проживания. Аналитики GM представили результаты исследования руководству региональных представительств. В итоге было принято решение сделать компанию более децентрализованной. Это помогло улучшить обслуживание и менеджмент.

2. Внутренний менеджмент

Очень важным моментом, без которого невозможно построить успешный бизнес, является внутренний менеджмент: организация, согласованность, кадровая политика. Учитывая это, GM внедрила технологии data mining. Сегодня интеллектуальный анализ данных используется в компании для:

  • назначения сотрудников на должности;

  • подбора кадров;

  • анализа спроса и предложения;

  • координации между отделами и департаментами;

  • отслеживания состояния продукции;

  • налаживания логистических схем и т.д.

3. Поиск новых возможностей

Одним из наиболее прибыльных направлений для General Motors оказался поиск новых возможностей.

Умные автомобили

Направление нельзя назвать новаторским. Несмотря на это, перспективы развития идеи впечатляют. Принцип заключается в том, что каждая деталь автомобиля оснащена специальными датчиками, которые фиксируют все особенности работы деталей, отправляя показатели в базу данных. Собранную информацию используют в двух направлениях:

  • Сотрудники компании получают ценную информацию о том, как работает каждая деталь автомобиля, каким образом необходимо улучшить модель, какие проблемы могут возникнуть у водителя в дороге, какие детали изнашиваются больше других. Эти данные служат наглядным пособием для последующих разработок, изобретений и модернизации.

  • Водитель отслеживает состояние автомобиля в режиме реального времени. Таким образом, заметив тревожный сигнал на одном из датчиков, он может предотвратить поломку, вовремя обратившись в сервисный центр.

Переработка отходов

Благодаря технологиям big data General Motors совершили переворот в сфере безотходного производства. Подсчитав объем вредных отходов и выхлопных газов, которые оставляют по себе автомобили GM, компания наняла специалиста по ИАД. Его заданием было выяснить, как бороться с проблемой загрязнения окружающей среды. Каким же было удивление руководства компании, когда оказалось, что вторичное использование отходов может быть выгодным, стоит только оптимизировать систему их хранения.

Так, автогигант решил нанять специальных управленцев, которые отслеживали процесс образования отходов на каждом предприятии. Само собой, начинание с переработкой мусора не сразу приносило прибыль. В 2005 году на каждую тонну утилизированных отходов приходилось около $10 инвестиций.

Ключом к успеху в сфере безотходного производства, по мнению авторов идеи, стали данные, а именно электронная система сопровождения материалов, начиная от закупки, заканчивая продажей образовавшихся отходов.

Успех

Преодолев кризис, GM стала 7 номером списке Fortune 500. Во втором квартале 2014 года компания задекларировала 0,2 миллиарда долларов дохода.

Подводя итоги, отметим, что в эпоху больших данных можно найти пути к реализации любой идеи. Главное – правильно использовать данные. 

Автор: Анна Коваленко 

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован.

закрыть

Поделиться

Отправить на почту
закрыть

Вход

закрыть

Регистрация

+ =