Новости / июль 2020
"Пятерочка" тестирует "браслеты" для персонала

Торговая сеть "Пятерочка" реализует пилотный проект с использованием интеллектуальной системы мониторинга физического труда Solut, созданной в группе компаний "Ланит". Пилот стартовал в магазинах сети в Воронеже. Сотрудников обеспечили специальными устройствами, накапливающими данные о движениях работников в течение смены, по аналогии со спортивными трекерами, и передающими их в подсистему распознавания на основе технологии интернета вещей (IoT).
© ComNews
02.07.2020

Пилот технологии Solut, созданной в группе компаний "Ланит", стартовал в двух магазинах сети в Воронеже. Сотрудников обеспечили специальными умными часами. Устройства по аналогии со спортивными трекерами накапливают данные о движениях работников в течение смены и передают в подсистему распознавания на основе технологии интернета вещей (IoT). Созданные на основе этих данных модели распознавания Solut будут ежедневно собирать статистику по выполняемым вручную операциям, проанализируют трудозатраты работников, проконтролируют качество выполнения операций поддержки работы магазина. В периметре пилотного проекта - весь персонал магазина: продавцы-кассиры, административный персонал.

Система также позволит фиксировать перемещения и активность каждого работника, проводить сравнение с нормативами, анализ по распределению трудозатрат в человеко-часах с детализацией по дням до рабочих часов, что в итоге даст возможность для эффективного планирования и распределения рабочей нагрузки между персоналом. До конца года к проекту планируется подключить еще 30 магазинов сети. Решение о дальнейшем масштабировании будет приниматься по результатам пилота.

Директор по внедрению региональных моделей торговой сети "Пятерочка" Леонид Эйстрих подчеркивает, что подобные решения уже успешно используются в мировой практике. По его словам, в России решение Solut пока уникальное, не имеющее аналогов, и опыт его использования в другой отрасли (строительство) уже показал положительные результаты. Леонид Эйстрих считает, что данное решение может быть хорошей, более дешевой альтернативой, например, видеоаналитике. "Его удобно использовать там, где нет "цифрового следа" - например, в ручных операциях. С его помощью мы планируем автоматизировать верификацию нормативов ручных операций, транслировать положительные практики, что позволит повысить РТО", - сообщает Леонид Эйстрих.

"Система мониторинга Solut успешно прошла ряд пилотных проектов. Она применяется в строительстве, энергетике, на производстве. На очереди пилоты в добывающей, перерабатывающей отраслях, в сфере ЖКХ", - подтверждает основатель и руководитель Solut Александр Белоусов. По его оценке, существует три основных способа контроля производительности: мониторинг с помощью человека-контролера, видеонаблюдение и мониторинг местоположения работника. "Контролер может ошибаться или быть подвержен другим видам "человеческого фактора". Распознавание активностей по видео - дорого, сложно, ограничено поле применения - нельзя везде поставить камеры: и на стройке, и в шахте, и для полевых работников. Данных слишком много, а задача распознавания активностей по видео трудна в реализации. Мониторинг местоположения работников показывает, "где" работник находится, но не говорит о том, "что" работник делает. А бизнес-смысл от "что" гораздо больше", - объясняет Александр Белоусов. Он говорит, что Solut - это универсальное решение, оно действует автоматически, не зависит от "человеческого фактора", может быть применимо абсолютно везде.

"Технически работа с данными часов значительно проще, они менее объемные, а задача распознавания решается более универсально и просто. При этом мы можем распознавать даже тонкие нюансы рабочей активности, на уровне элементарных действий - например, "закручивать болт", "выкладывать товар на полку", "штукатурить стену" и т.д., - рассказывает Александр Белоусов. Он говорит, что их компания планирует предлагать это решение не только крупнейшим работодателям в России, использующим ручной труд, но и представителям среднего бизнеса. "Аналогичных технологий пока нет. Стартапы с похожими технологиями, по нашей информации, существуют в США. Кроме того, по итогам выставок, в которых мы участвовали в Сингапуре и Дубае, мы получили положительный фидбек и огромный интерес от компаний и предприятий юго-восточной Азии и Ближнего Востока", - сообщает Александр Белоусов.

Руководитель проекта "Умные каски" группы компаний Softline Николай Судариков подтверждает, что бизнес-задача заказчика может быть решена альтернативным способом - созданием системы мониторинга действий персонала на основе видеоаналитики. "Торговые залы сетевых магазинов оснащены камерами наблюдения, которые работают в постоянном режиме. Исходные данные можно брать с них, строить профили каждого конкретного сотрудника, анализировать их активность в рамках рабочей смены и получать инсайты, которые помогут делать труд персонала эффективнее. Носимые устройства выглядят более уместными на производстве, где из-за размеров помещений и специфических условий среды - задымленность, слабое или слишком яркое освещение и др. - интеллектуальный видеомониторинг затруднен", - отмечает Николай Судариков.

"Подобные решения становятся все более востребованы в России, так как направлены на повышение эффективности труда работников магазинов и, как следствие, повышение прибыли розничной сети", - считает заместитель директора центра компетенции больших данных компании "Техносерв" Олег Савранский. По его мнению, именно новые технологии призваны беспристрастно и объективно оценить текущую ситуацию с активностью работников, выявить слабые места в выстроенных в магазине процессах, мешающие росту прибыльности, а заодно пересмотреть систему оценки и мотивации сотрудников.

"Используется технология IoT - для сбора информации о перемещениях и активности каждого сотрудника и формирования большого объема статистических данных, и алгоритмы AI - для анализа и оценки эффективности действий работника, суждения о вовлеченности его в те или иные процессы и операции, а также для контроля показателей по магазину и построения прогнозов. В первую очередь применение таких решений касается выполнения наиболее ответственных операций в важных процессах, и подобные интеллектуальные системы мониторинга физического труда справятся лучше, чем любой руководитель-менеджер", - подчеркивает Олег Савранский. На его взгляд, данные технологии имеют две основные задачи. "С одной стороны, подобные проекты призваны сделать работу магазинов эффективнее, с другой - надо внимательно следить за реакцией сотрудников на нововведение: такая система сама по себе не мотивирует работников, а может стать определенным деморализатором для рабочего коллектива. Возможно, рациональнее сделать на основе AI и IoT решения, которые бы были направлены не столько на анализ поведения работников, сколько на его корректировку рекомендациями - например, работнику А пройти за товаром Б и поставить на полку C. Такая рекомендательная система стала бы информационным помощником, страхующим от ошибок, помогающим принять правильное решение или подсказывающим, какие действия наиболее оптимальны. Это бы сделало работу комфортнее и в конечном счете помогло бы магазину увеличить прибыль", - считает Олег Савранский.

Руководитель группы IoT компании Softline Валерий Милых отмечает, что аналогичные решения начинают активно применяться в разных отраслях - промышленности, медицине, механосборочных производствах, ретейле. "Ключевой момент при их использовании - получение объективной картины производственной активности сотрудников. При этом главенствует не "надзорная" функция, а реализация принципа открытости в отношениях работодателя и сотрудника, взаимный поиск эффективных путей повышения качества труда и снижения уровня угроз на рабочем месте. Такие решения популярны не только в России - Amazon использует аналогичные браслеты на своих складах, компания Kronos предлагает своим заказчикам нательные устройства для контроля уровня усталости персонала, причем не только в промышленности, но и в офисах", - говорит Валерий Милых. На вопрос, в чем преимущество данного решения по сравнению с другими, Валерий Милых сообщает, что решение эффективно анализирует причины возникновения разницы в эффективности работы, выявляет аномалии поведения конкретного сотрудника на основе исторических данных, осуществляет контроль производственных заданий и соблюдения маршрутов. "Опыт показывает, что это эффективные пути получения достоверной информации. Для магазина умный браслет представляется сбалансированным решением с точки зрения эффективности и стоимости владения. Аналогичных решений не так мало - например, Softline предлагает своим заказчикам браслеты с-GNSS модулем, модулем сбора физиологических параметров, использованием в системах зонального позиционирования работников. Эти системы давно находятся в промышленной эксплуатации, некоторые из них дают в том числе возможность построения цифрового двойника работника", - считает Валерий Милых.

Новости из связанных рубрик