Компания Ford получила весомую отдачу от инвестиций в аналитику, которая была направлена на решение трех основных задач: выяснение, чего хотят клиенты, организацию комплексного управления и поставку дилерам оптимального числа машин, оснащенных в соответствии со спросом и потребностями клиентов

«Данные сделают вас свободными», — такими словами генеральный директор Алан Малалли открывал многие совещания с момента своего прихода в 2007 году на терпящий бедствие корабль под названием Ford Motor.

Шесть лет спустя принцип открытости, выбранный Малалли, стал для компании одним из основных. Независимо от того, хорошими были новости или плохими, менеджерам Ford даже не приходило в голову приходить на совещания, не имея под рукой ключевых цифр.

«Исторически сложилось так, что в компании никто не хотел сообщать плохие новости, — отметил менеджер по системному анализу, ветеран Ford с 22-летним стажем Джон Джиндер. — Алан заставил нас поверить в себя и не делать далеко идущих выводов из случайных фактов. Такая политика проводится на протяжении последних пяти-шести лет. Наш финансовый директор и директор по операциям — ее активные сторонники. Сегодня во главу угла ставятся накопленные данные».

Анализ имеющихся данных лежит в основе любых решений, принимаемых Ford, начиная от прогнозирования цен на товары и заканчивая выявлением желаний потребителей, проектированием предлагаемых решений, выбором исходных компонентов и определением основных направлений дальнейшего совершенствования легковых машин и грузовиков.

Охватить всё

Как и другие автомобилестроители, Ford при создании очередного нового автомобиля и выборе топливных технологий старается выбрать наилучшие из возможных вариантов.

От этого зависит будущее компании.

Анализу данных в этом процессе отводится ведущая роль.

Совместно с исследователями из шведского Технического университета Чалмерса Ford разрабатывает глобальную энергетическую модель, которая должна помочь людям, принимающим решения, понять характер спроса и предложения на глобальном энергетическом рынке и оценить возможность удовлетворения своих потребностей при минимальных затратах.

«Модель анализирует ситуацию на сто лет вперед и используется для ответов на вопросы «что-если», — пояснил старший технический руководитель Тим Уоллингтон, возглавляющий в Ford команду аналитиков, которые занимаются проблемами устойчивого развития. — Если регулирующие органы решат ограничить объем выбросов углекислого газа величиной X, как это отразится на автомобилях, поездах и самолетах? В перспективе транспортные средства будут использовать самые разные топливные технологии, и мы в своей модели просчитываем их нынешнюю эффективность и вероятную эффективность в дальнейшем с учетом стоимостных параметров».

Мы видим, к примеру, сколько стоят электромобили сегодня, но не знаем, сколько они будут стоить завтра. Резонно предположить, что стоимость батарей будет снижаться, но неизвестно насколько, поэтому в модели присутствуют разные значения одних и тех же параметров.

Манипулируя сочетаниями различных факторов, к которым относятся прежде всего уровень вредных выбросов, а также виды топлива и их стоимость, исследователи из Ford пришли к выводу, что «никакой серебряной пули в природе не существует». Другими словами,

в перспективе нельзя будет выбрать для автомобиля единственно правильную технологию на все случаи жизни, вот почему компания придерживается портфельной стратегии и разрабатывает технологии, ориентируясь на различные виды топлива.

«Мы перебрали тысячи сценариев и поняли, что с учетом неопределенной стоимости и эффективности различных технологий в будущем однозначного победителя выявить невозможно, — подчеркнул Уоллингтон. — Клиенты станут голосовать своими деньгами, и именно так будет определяться победитель. В этом заключается высокоуровневая стратегия».

Компания Ford производит достаточно широкий спектр автомобилей. Сюда относятся машины с усовершенствованными дизельными двигателями и гибридными установками, гибридные модели, подзаряжаемые от бытовой электросети, полностью электрические автомобили, а также автомобили на альтернативных видах топлива. Продвигая на рынке свою стратегию, компания ставит во главу угла «право выбора».

А между тем некоторые конкуренты Ford делают ставку на электромобили, работающие от батарей. «Почти все яйца они складывают в одну корзину, что весьма рискованно, — заметил Джон Джиндер, менеджер

по системному анализу компании Ford. — В первое десятилетие нынешнего века автомобилестроители потратили и продолжают тратить большие средства на проектирование машин, работающих на топливных элементах. Ставки здесь весьма высоки. Мы тоже проявляем к этому интерес, но стараемся благоразумно управлять рисками. Такой подход базируется на прочном аналитическом фундаменте».

Анализом данных занимаются около 200 экспертов, охватывающих достаточно широкий перечень дисциплин. Они работают в так называемых центрах совершенства (centers of excellence), которые созданы в различных подразделениях компании, в том числе в маркетинговом, исследовательском, в подразделении кредитных услуг и ряде других.

Начиная с 2007 года, эксперты-аналитики внесли заметный вклад в принятие своевременных стратегических и тактических решений, работая над проектами, которые в конечном итоге помогали получить ответы на вопросы о том, какие марки и модели имеет смысл снять с производства, где следует закупать компоненты и материалы и как управлять запасами дилеров для улучшения продаж.

Квартальные финансовые показатели, стоимость акций Ford и цифры последнего годового отчета говорят сами за себя. В 2009 году — через год после сообщения об убытках в размере 4,6 млрд долл. — компания впервые за четыре года объявила о получении прибыли. В том же году в США было запущено 25 новых линий по выпуску автомобилей и продано 2,3 млн легковых машин и грузовиков. Таким образом, компания Ford стала первым производителем в США, которому после 2007 года удалось преодолеть двухмиллионную отметку. В октябре 2013 года Ford сообщила о том, что в 17-й раз подряд завершила очередной квартал с прибылью.

Средства анализа данных являются ключевым инструментом повышения конкурентоспособности для всех автомобилестроителей. Обработка данных о клиентах, производстве, автомобилях и т. д. помогает им прогнозировать спрос и оперативно корректировать свои предложения. Компания General Motors, к примеру, на протяжении многих лет собирала диагностическую и другую информацию в системе OnStar. Компания Ford основное внимание уделяет анализу клиентских предпочтений, то есть именно той области, в которой она, по мнению аналитика Gartner Тило Козловски, опережает конкурентов.

«Сегодня анализом данных занимаются все, получая дополнительную информацию о том, как используются их товары, — отметил Козловски. — А компания Ford начала соответствующие исследования раньше остальных, уделяя повышенное внимание изучению клиентских предпочтений».

«У нас многое делалось в срочном порядке, люди были вынуждены выходить за привычные рамки, — пояснил Джиндер. — В непростые времена оперативное принятие важных решений приобретает особую значимость. Кризис 2007–2008 годов стал поворотной точкой для нашей компании и для той роли, которая отводится анализу данных. Кризис, новые методы управления и открывающиеся перспективы — все это помогло нам взглянуть на происходящее по-другому».

Компания Ford получила очень весомую отдачу от инвестиций в аналитику, которая была направлена на решение трех основных задач: выяснение, чего хотят клиенты, организацию комплексного управления и поставку дилерам оптимального числа машин, оснащенных в соответствии со спросом и потребностями клиентов, которые обслуживаются соответствующими дилерами.

Перевод потребностей бизнеса на математический язык

Лучшие аналитики должны отлично владеть математическими методами, разбираться в компьютерных технологиях и прикладных программах и уметь переводить потребности бизнеса на математический язык. Люди, хорошо ориентирующиеся в одной или двух из указанных областей, встречаются довольно часто. Но найти тех, кто освоил все три направления, очень сложно.

Ветеран Ford с 22-летним стажем Джон Джиндер, курирующий аналитику в Ford, по образованию физик. Как выяснилось, аналогичное образование имеют и еще около 200 аналитиков автопроизводителя.

«Я лично ищу людей, умеющих подстраиваться и обновляться, когда это необходимо, — пояснил Джиндер. — У нас есть физики, химики, прикладные математики и специалисты по проведению исследований. Физики обладают особым подходом к решению различных задач. Но нам нужны и люди, имеющие диплом MBA, и инженеры».

Аналитики Ford работают в так называемых центрах совершенства, созданных при различных подразделениях (маркетинговом, исследовательском и т. д.). Они решают различные стратегические и тактические задачи, начиная от определения выпускаемых моделей машин и заканчивая выбором поставщиков материалов и мест для производства тех или иных автомобилей.

«Ключевым условием успешной реализации проекта является устойчивость данных, — отмечает Джиндер. — Я всегда ищу стабильный источник их поступления и смотрю, чего можно ожидать в случае продолжения использования этой информации. Если гарантии постоянного доступа к данным нет, создавать для них приложения не стоит».

За последние полтора десятилетия центр совершенства Ford сумел наладить конструктивные взаимоотношения с ИТ-службой компании. Но так было не всегда.

«Пятнадцать лет назад, чтобы получить доступ к данным, нам приходилось обращаться к специалистам ИТ-службы, — вспоминает Джиндер. — Они являлись для нас источником данных, а мы для них были источником головной боли, поскольку занимались, по их мнению, разработкой теневых ИТ».

Ситуация начала меняться, когда команда Джиндера работала над системой SIMS: «Мы начали понимать ограничения, в условиях которых приходилось действовать ИТ-службе, и используемые ею при разработке приложений методы. Там придерживались традиционной «модели водопада», мы же при проведении своих исследований считали ее неэффективной. После изучения командой аналитиков системы SIMS наши разработчики почти полностью перешли на методику гибкого проектирования».

Правильный автомобиль нужному дилеру

На протяжении десятилетий компания Ford, как и другие автомобилестроители, полагалась на всестороннее исследование рынка, проведение опросов и формирование фокус-групп, выражающих чаяния водителей.

«Но это далеко не всегда позволяло нам получить полную картину, потому что для сравнения данных требовалось их стандартизировать, — указал руководитель проекта аналитических прогнозов Ford Майк Каваретта. — Один из способов, позволяющих решить эту задачу, заключается в проведении мониторинга социальных медиа для получения более полной информации и установления обратной связи с клиентами. Преимущество социальных медиа в том, что люди дают здесь развернутые ответы, не ограничиваясь простой констатацией того, нравится им товар или нет».

Когда в Ford проводили мониторинг потоков социальных медиа, пытаясь понять, что думают люди о режиме, позволяющем подавать три сигнала поворотником при перестроении, объем полученной информации заметно превысил все, что в компании знали о поворотниках до сих пор. «Мы поняли, что на некоторых автомобилях фонарь поворотника находится недостаточно высоко или размещен в неправильном месте, — заметил Каваретта. — Обсуждавшаяся проблема касалась не только подачи трех сигналов поворотником, но и многих других аспектов. Компания смогла использовать обратную связь для принятия решений о создании новых продуктов и функционала».

Впрочем, реализовать новые возможности, которые желают получить водители, — только полдела. Совершенно необходимо еще и вовремя снабжать дилеров этими автомобилями. «Сегодня мало кто из клиентов, придя в первый раз к дилеру, в тот же день уезжает на купленном автомобиле, — констатировал научный сотрудник Ford Брайан Гудман, работающий с аналитическими системами и предоставляющий подразделениям продаж и маркетинга информацию о планировании и перемещении материалов. — Поэтому мы должны обеспечить сборку правильного автомобиля с правильным двигателем и правильным набором опций, передав все это правильному дилеру».

Объединение данных

Компания Ford интегрирует и анализирует несколько потоков данных, включая данные о том, что было выпущено и продано, данные о продажах с учетом складских запасов, имевшихся на момент совершения сделки, а также данные о том, что ищут клиенты на сайте и какие конфигурации их интересуют. Затем эти сведения объ­единяются с экономической информацией для прогнозирования продаж автомобилей и соотнесения этих цифр со строительством нового жилья, уровнем занятости и прочими показателями. Все это называется интеллектуальной системой управления запасами (Smart Inventory Management System, SIMS).

«Различные эксперименты в этой области мы проводили на протяжении долгих лет, но многие приложения стали доступны лишь совсем недавно, благодаря существенному росту вычислительной мощности компьютеров, — заметил Гудман. — В нашем распоряжении сегодня есть 20 тыс. компьютерных ядер, которые размещаются в здании, находящемся по соседству. В общей сложности компьютеры имеют 1,5 Тбайт оперативной памяти. Такие ресурсы позволяют манипулировать огромными объемами данных».

Система SIMS признана одним из ключевых факторов аналитической революции Ford и общего успеха глобальной стратегии Малалли.

«Глобализация и использование продуктов, разработанных в разных странах, предполагает возникновение новых сложных задач управления, — добавил Гудман. — И если какая-нибудь функция где-то пользуется спросом, мы постараемся реализовать ее и представить в лучшем виде. Если вы ищете крышу другой высоты, альтернативные интерьеры, другие колеса и т. д., мы можем предложить астрономическое количество комбинаций. Представьте число 300 миллиардов, которое нужно еще раз умножить на себя. Клиенты просто ошеломлены таким огромным выбором. Но мы хотим, чтобы наши глобальные поставки отражали все разнообразие желаний клиентов. Это очень сложная задача для отрасли, но ее решение имеет огромную ценность. Оно требует знания ключевых предпочтений клиентов и адаптации продукции компании к этим предпочтениям. Впрочем, реализация всех возможных сочетаний никому не нужна. Достаточно ограничиться автомобилями, которые чаще всего бывают востребованы большинством клиентов».

И здесь система SIMS действительно окупает себя. Графики работы сборочных предприятий и прогнозы потребности в различных компонентах заметно улучшены, поскольку планы составляются с использованием самых совершенных алгоритмов. В 2007 году на решение задач подобного рода уходило от двух до трех недель, тогда как сборщикам ответ был нужен за двадцать минут или даже быстрее. Сегодня это занимает всего две минуты.

В выигрыше оказались и независимые дилеры Ford. Около 3,5 тыс. дилеров еженедельно получают интересующие их отчеты. Те, кто оформили подписку на рекомендации SIMS, сообщают, что им удается продавать автомобили по более высоким ценам и значительно быстрее.

Что дальше

По словам аналитиков Ford, они только приступают к изучению Больших Данных. Следующим ключевым этапом должен стать анализ информации, поступающей непосредственно с автомобилей.

«Объемы данных, генерируемых автомобилями, поистине огромны, — подчеркнул Джиндер. — Гибридная модель Ford Fusion Energi, например, генерирует 25 Гбайт данных в час.

В настоящее время компания Ford предлагает три разновидности гибридных автомобилей. Все они оснащены встроенными модемами, благодаря которым клиенты могут передавать данные производителю в потоковом режиме.

«Мы собираем данные всякий раз, когда клиенты подключаются к электросети, — отметил директор Ford по электрификации и инфраструктуре Майк Тински. — Мы знаем, где они подключаются, сколько бензина затратили, сколько проехали на электроэнергии, с какой периодичностью подключаются к сети и как часто совершают поездки. Это помогает нам создавать новые, более совершенные модели. Процесс получения Больших Данных от автомобилей уже запущен. Пока их объем относительно невелик, но он постоянно растет».

И значимость этого потока трудно переоценить, особенно в сочетании с другими данными, полученными с сайтов социальных сетей.

«Благодаря получаемым данным мы понимаем, как улучшить обслуживание клиентов, — пояснил Каваретта. — Если нам известно, как человек эксплуатирует свой автомобиль и что он о нем думает, мы можем сопоставить эту информацию со своими внутренними бизнес-процессами. Объединенные данные образуют схему, показывающую, где следует вносить усовершенствования».

Полученные отчеты Ford направляет обратно водителям. «После обработки Больших Данных сформированные в результате отчеты ежемесячно рассылаются заинтересованным лицам, — указал Тински. — Клиенты получают ссылку на адаптированный к их индивидуальным особенностям отчет, в котором описан характер использования и дана оценка эффективности автомобиля».

Интернет вещей

Согласно прогнозам команды аналитиков Ford, данные, полученные от автомобиля, будут объединяться с другими видами внутренних и внешних данных через Интернет вещей. Это позволит клиентам настраивать двигатели своих автомобилей в соответствии с индивидуальными особенностями и экономить на зарядке благодаря оптимальному выбору дневного или ночного тарифа.

«Мы знаем, где клиенты заряжают свои автомобили, знаем, сколько там стоит электроэнергия, — пояснил Тински. — Имеющуюся у нас информацию о тарифах на всей территории США мы объединяем с данными о зарядке, полученными от автомобилей. При достижении определенной критической массы автомобили смогут реагировать на предупреждения коммунальных служб о целесообразности сокращения потребления электроэнергии. Идея в том, чтобы клиенты прекращали заряжать автомобили в периоды роста спроса на электро­энергию, а коммунальные службы компенсировали им это пониженными тарифами. Аналогичные программы сегодня уже действуют в домах. Кондиционер подключается к отдельному счетчику и оплачивается по сниженному тарифу в случае его отключения от сети в те периоды, когда энергопотребление максимально, и коммунальные службы посылают соответствующий сигнал».

Интернет вещей позволяет сочетать внутренние и внешние данные, а также данные, полученные непосредственно от автомобиля, для предоставления новых услуг.

«В машине может быть смонтирована мобильная сенсорная платформа, соединенная с датчиками на дороге и светофорах, — отметил Каваретта. — В результате система получает полную информацию о дорожной обстановке, погодных условиях и энергопотреблении. Водитель видит результаты и принимает решения с учетом этих факторов. Возможность обработки информации, собранной внешними датчиками, помогает совершенствовать автомобиль и оптимизировать бизнес-процессы».

Сегодня Большие Данные только набирают обороты, но свое будущее компания Ford связывает с мощью аналитических средств.

- Julia King. How Analytics Helped Ford Turn its Fortunes. Computerworld. December 02, 2013

Поделитесь материалом с коллегами и друзьями

Купить номер с этой статьей в PDF