Читать онлайн «Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики». Страница 25

Я был поражен, узнав, что современные ветряные турбины способны реагировать на изменение направления и силы ветра, корректируя положение и угол наклона лопастей таким образом, чтобы обеспечить равномерную предсказуемую выработку электроэнергии. Изменение угла наклона лопастей позволяет повысить отбор энергии ветра на 1–2 %. Хотя это может показаться совсем небольшим выигрышем, но со временем он выльется в огромную дополнительную прибыль, учитывая масштабы ветровых электростанций. По словам Билла, новые технологии позволили GE закрепить за собой лидирующее положение в отрасли. При этом он приписывает подобный успех как техническим инновациям, так и в равной степени софтверному видоизменению, обеспечившему внедрение операционной аналитики в машины.

Большие газовые турбины и генераторы также становятся все более изощренными в использовании операционной аналитики для максимального повышения производства и эффективности. На том же мероприятии Билл Рух рассказал, как в его компании аналитика применяется в производстве электроэнергии газовыми турбинами. Исследования показали, что при определенных рабочих условиях нагревание топлива перед подачей в турбину увеличивает выходную мощность, тогда как при других условиях нагревание топлива снижает ее. GE встраивает в свои турбины датчики, чтобы отслеживать текущие рабочие условия с высоким уровнем точности. Операционно-аналитические процессы мониторят работу турбин и с упреждением нагревают (или нет) топливо перед подачей в турбину, чтобы обеспечить ее максимальную производительность в конкретных условиях. И хотя выигрыш в производительности опять-таки кажется довольно скромным, со временем он принесет весомую финансовую отдачу. Например, увеличение эффективности работы турбины всего на 1 % в течение всего срока эксплуатации электростанции может вылиться в $750 млн дополнительной прибыли.

Зачастую эффективность любого отдельно взятого процесса повышается при помощи операционной аналитики ненамного – в пределах 1–2 %. Однако в больших масштабах и особенно при ограниченной рентабельности такой выигрыш может иметь серьезное значение. Сочетание нескольких процессов с малым воздействием способно привести к сильному воздействию, которое обеспечит организации весомое конкурентное преимущество.

Выше мы уже рассмотрели несколько способов использования аналитики железнодорожными компаниями. Теперь давайте рассмотрим еще один. Машинисты поездов традиционно стремятся как можно быстрее доставить свои грузовые составы в пункт назначения. В результате они, соблюдая осторожность, все же стараются развивать максимально возможную скорость, пока не достигнут остановки в пути следования. В некотором отношении это похоже на вождение автомобиля. Большинство из нас предпочитают быстро ускоряться и ехать на близкой к разрешенной скорости или даже превышая ее – до следующего красного сигнала светофора, знака «Стоп» или пробки. Однако такой метод езды не является оптимальным с точки зрения эффективности расхода топлива ни для автомобилей, ни для поездов.

Ускорение после остановки требует гораздо больше топлива, чем просто для движения. Кинетическая энергия – мощная сила! Однако, интегрируя GPS-технологии на грузовых составах с уточненной информацией о текущем графике движения поездов по всей сети железных дорог, железнодорожные компании получили возможность экономить больше топлива. Алгоритмы непрерывно просчитывают, с какой скоростью поезд должен ехать, чтобы ему не пришлось задерживаться на следующей остановке в пути следования. Это означает, что на некоторых участках он может двигаться гораздо медленнее, чем возможно, что на первый взгляд может показаться странным. Однако топливо, сэкономленное за счет устранения торможения и последующего возобновлении движения с потерей движущей силы, оправдывает изменения. Кроме того, в конечном итоге поезд прибывает в пункт назначения вовремя, поскольку он двигался медленнее только тогда, когда все равно бы простаивал на остановках.

Когда алгоритмы диктуют выбор скорости, чтобы оптимизировать эффективное расходование топлива, выигрыш опять же получается небольшим. Тем не менее с учетом масштабов железнодорожных перевозок и объемов потребляемого топлива экономия может быть весьма существенной. Также важно отметить, что повышение топливной эффективности при помощи аналитики положительно отражается не только на прибылях компаний. Аналитика служит всем нам, поскольку чем меньше сжигается топлива, тем лучше для окружающей среды.

Наконец, последний пример, иллюстрирующий повышение операционной эффективности, принадлежит совершенно к другой области. До того, как мне об этом рассказали, я и понятия не имел, что подобное происходит сегодня. Большинство людей знают, что сейчас колл-центры в обычном порядке записывают все разговоры с клиентами. Как правило, звонящих предупреждают: «Ваш разговор с сотрудником может быть записан для улучшения качества обслуживания или для использования в целях обучения». Другими словами, вам сообщают, что разговор не будет конфиденциальным.

Однако организации вышли за рамки простой записи разговоров с клиентами и перешли к их анализу. Теперь алгоритмы могут сообщить многое о позвонившем клиенте и его настроении, исходя из манеры его речи. Они даже способны определить акцент клиента, и колл-центр переключит его на сотрудника, разговаривающего с похожим акцентом. Но зачем это нужно?

Оказывается, исследования показали, что люди больше доверяют незнакомым людям с похожим, чем с непохожим акцентом{31}. Следовательно, соединение клиентов с сотрудниками, имеющими похожий акцент, увеличивает шансы на успешное разрешение проблемы. Если вы на минуту задумаетесь, то поймете, что в этой идее есть смысл. Только представьте себе, как легко может возникнуть недопонимание в разговоре между жителем города Мобил в штате Алабама и обитателем острова Лонг-Айленд в штате Нью-Йорк, учитывая, как сильно отличается их речь по скорости и манере говорить. Интуиция подсказывает, что менее рискованно будет соединить клиента из Алабамы с сотрудниками из южных штатов, то же касается и ньюйоркцев. Сходный акцент поспособствует установлению доверительных отношений – и для этого надо востребовать операционную аналитику.

Многие примеры, рассмотренные в этой главе, не имеют прямого отношения к нашей частной жизни. Улучшение обслуживания клиентов или восприятия в онлайне, безусловно, приятно, но не добавляет благополучия нашему повседневному бытию. К счастью, в некоторых случаях операционная аналитика будет оказывать на него заметное воздействие. И в этом разделе мы рассмотрим два таких примера, когда операционная аналитика, хотя она еще и находится в периоде становления, уже готова влиять на вашу жизнь и жизнь ваших близких.

Беспилотные автомобили уже стали реальностью{32}. Хотя у вас такой машины еще нет и пройдет несколько лет, прежде чем она у вас появится, но уже существуют технология и аналитика, поддерживающие беспилотные автомобили. Вас удивляет, почему я связал аналитику с беспилотными автомобилями? Здесь нет ничего удивительного. Объем и разнообразие аналитики, призванной помочь автомобилю самостоятельно и безопасно передвигаться по улицам города без участия человека, поражают воображение.

Как беспилотный автомобиль сможет определить, что разметка на дороге разграничивает полосы движения, а не является маркировкой, оставшейся после строительных работ, или же пролитой краской либо грязью? Все сводится к аналитике. Автомобиль сканирует дорогу впереди себя, анализирует изображения в режиме реального времени и решает куда направиться, определив компоненты изображения в качестве разметки полос.

Автомобиль также должен постоянно определять, не нужно ли ему ускориться, притормозить или остановиться. Чтобы остановиться, ему нужно рассчитать, с какой силой жать на тормоза в зависимости от расстояния до объекта, к которому он приближается, и скорости этого объекта. Расчеты должны постоянно обновляться, чтобы учесть любые изменения, например если резко затормозит едущий впереди автомобиль или внезапно выскочит на дорогу олень. Таким образом, беспилотные автомобили требуют многочисленных и зачастую очень сложных аналитических процессов, которые при этом должны быть очень надежными, стабильными и точными, поскольку от них зависит жизнь людей.