Итак, уважаемые друзья, коллеги, единомышленники и сочувствующие, позвольте нам представить наш канал. Мы начинаем (уже начали, собственно) наше публичное направление деятельности. А то что мы как неродные - у всех есть публичное поле, где они рассказывают про всякие интересности в своей сфере, а у нас нет. Непорядок. Исправляем. Нам есть, что рассказать про промышленную статистику, аналитику, прогнозирование, Шесть Сигм, Лин, ТОС, ТРИЗ и прочие штуки для эффективности и производительности бизнеса, производства и прочее, прочее. Вот тут и будем рассказывать. И про себя и про разных умных людей с компаниями. Добро пожаловать!

А вы знаете официальный лозунг Всемирного Дня Статистики в 2025? Так-то он раз в пять лет отмечается. В этом году, кстати, был - 20 октября 2025. Он каждый раз разный - а в этом году тематика: "Преобразование мира с помощью качественной статистики и данныx для всех".

А сам лозунг - "Качественная статистика и данные для всех"

И сюда очень хочется добавить - "И пусть никто не уйдет обиженным".

#новости #статистика

Ну, это не совсем статистика, но ее основа - математика. Да и просто красиво - нам нравится.
🌿 Папоротник Барнсли — это фрактал, названный в честь британского математика Майкла Барнсли. Папоротник является одним из основных примеров самоподобных множеств, т. е. это математически сгенерированный узор, который может быть воспроизведен при любом увеличении или уменьшении. Как и треугольник Серпинского, папоротник Барнсли показывает, как могут быть построены графически красивые структуры на основе повторяющегося использования математических формул.

Его теоретически можно нарисовать и вручную (с помощью ручки и миллиметровой бумаги), если, конечно, есть большое желание, но количество необходимых итераций в этом случае будет исчисляться десятками тысяч. Но компьютере все же несколько проще.

#методы #математика

👀 Изящный спам

Мы, как и любая консалтинговая компания, да, впрочем, и вообще любая компания, всегда хотим напомнить о себе, рассказать какие мы хорошие, ну, и, естественно, получить заказы. Традиционный вопрос всех консалтеров - как это делать? Вариантов всегда много, сейчас только об одном из них. О спаме. Вещь раздражающая и нам ну никак не подходящая. По нашей специфике, сложности продуктов и глубине решений, если мы начнем спамить - будет просто жуть. Но в то же время все причастные игроки рынка и с одной и с другой стороны в один голос утверждают - спам не умер и не умрет. При миллионах (ну, например) относительно копеечных рассылок в стиле классического спама даже 0,1% внимания - это очень много. И тут вопрос: что делать, если нельзя, но очень хочется?))).

И вот тут попался на глаза пример реально изящного и не раздражающего спама. Пришла смс-рассылка (что все делают с смс-рассылками....? - правильно.... 😡) от суши-ресторана. Что говорят? Просто дарят всем 1000 рублей скидки в течение полугода на следующее посещение. Спам? Безусловно. Сработает? А вот скорее всего да. Мы их и так знаем, но тут точно пойдем. Не из жадности, а именно из-за подхода и внешнего уважения и ненавязчивости. Ну, красиво же сделали, согласитесь?

И мы тут с командой задумались - а к нам это может быть применимо? Может, нам тоже дать всем причастным скидку? Что думаете?
#мысливслух

📙 Есть такая книга Дэвида Майстера «Управление фирмой, оказывающей профессиональные услуги».
Сама книга достаточно известная, и много там интересного, но нас в ней больше всего заинтересовала классификация проблем заказчиков и, соответственно, классификация компаний, оказывающих услуги по их решению.

Классификация такая:

1. «Мозги» (Brains): Решение сложных, нестандартных проблем, где клиент платит за креативность и интеллектуальный огонь. Тут компании декларируют: «мы самые умные – заказывайте решение у нас». Это, как правило, самые крупные.
2. «Седина» (Grey Hair): Решение известных, хотя и непростых проблем, где клиент платит за опыт, надежность и знание проверенных подходов. Тут компании заявляют: «мы самые опытные в своей сфере, лучше глубже нас никто не разберётся и не решит.
3. «Процедура» (Procedure): Решение рутинных, хорошо структурированных проблем, где клиент платит за эффективность и отработанную методологию. Тут все просто – это самый массовый сегмент. Тут компании говорят, что они лучше всех могут настроить процедуры, потому что у них лучшие методологии и практики такого рода.

Нам очень заходит такое определение. Мы себя относим к «седине». Она в книге описана так: ....... (продолжение следует)
#книга #мысливслух #седина👇

☝️ (...продолжение) Нам очень заходит такое определение. Мы себя относим к «седине». Она в книге описана так:

«В проектах типа "седина" у клиента есть проблема, с которой он, возможно, сталкивался раньше, но не знает, как ее решить. Он ищет не гениальное озарение (типа "мозги"), а опыт. Он хочет, чтобы его вел кто-то, кто это "уже это проходил". Ценность здесь заключается не в изобретении нового решения, а в применении проверенного подхода, адаптированного к конкретной ситуации клиента, с минимумом неожиданностей и риска. Клиент покупает уверенность, надежность и спокойствие».

И там еще есть один для нас очень интересный пассаж про то, что компании из разряда «седина», сталкиваясь с новым заказом, способны тут же из него сделать регулярное предложение для всего рынка, поскольку четко понимают, что такого рода проблемы – это общая боль многих заказчиков.

Нам это вот прямо очень близко оказалось, поскольку мы постоянно сталкиваемся с запросами, которые для конкретных компаний вроде бы уникальны, но мы-то видим, что все остальные участники имеют те же самые проблемы. Зачастую их таких ситуаций рождаются очень интересные, полезные и популярные тренинги.

#книга #мысливслух #седина

Бенчмаркинг

Поскольку мы же в том числе про инструменты и методы повышения эффективности и оптимизации, то вот один из таких инструментов.
А выбрали мы его первым, потому что же название то канала… Noblesse…, так сказать, ..oblige.

Итак: Бенчмаркинг — это процесс и структура систематического сравнения своих продуктов, процессов, методов и показателей с лучшими в отрасли или у прямых конкурентов с целью выявления gaps (разрывов) деятельности своей компании, изучения передового опыта и внедрения улучшений для повышения собственной эффективности и конкурентоспособности на основе лучших практик.

Ключевые аспекты бенчмаркинга:

1. Сравнение: Не с «середнячками», а с лидерами.
2. Анализ: В каких показателях и почему они лучше?
3. Адаптация и внедрение: Как применить эти знания у себя.

То есть - посмотрели как это у лидеров, сравнили со своим, и – внедрили у себя. И все это систематически, регулярно, и, самое главное, делая выводы и проводя изменения и улучшения. И вуаля – вы почти лидер рынка. Ну, упрощая, - это юмор, но по сути все именно так.

Ну, и учитывая пост сверху про «седину», да, мы тоже так умеем. И тренинг у нас такой есть – проводили в свое время немало. «Инструменты промышленного бенчмаркинга (металлургия, горнодобыча)»

#методы #седина #тренинг

Бенчмарк-визиты

И туда же про бенчмаркинг, только уже в нашем исполнении.

Новый Год – он не только праздники. Это и подведение итогов, и тут же, следующим тактом, планы на следующий. А в следующем году у нас в октябре IX Конференция R&D ПроКом (ну, да, - готовь сани летом, а программу мероприятий для ежегодной конференции в декабре 😉).

А в программе Конференции у нас есть такое явление как бенчмарк-визиты. Как раз именно такие, про которые и говорили выше. Знакомство с лучшими практиками R&D. Куда еще-то круче?

В этом году мы ходили на Арман. А на следующий есть Трансгаз и … (тут спойлер), мы ведем переговоры с Силовыми Машинами и структурами Росатома. Ну, с Росатомом сложно – поговорить то можно, но шанс, что пригласят – минимальный. А вот с Силовыми Машинами вполне себе рабочий вариант.

Так что есть высокая вероятность, что будет чем порадовать. Планируйте к нам в гости.

#конференция #rnd #новости

🎓 АНАЛИЗ РИСКА АВАРИЙ ОБЪЕКТОВ НЕФТЕГАЗОВОЙ ОТРАСЛИ
В АРКТИЧЕСКИХ КЛИМАТИЧЕСКИХ УСЛОВИЯХ

Статья Журнала «Заводская Лаборатория. Диагностика материалов».

Производственная статистика – это прежде всего наука. И научные статьи мы считаем обязательными. Данный раздел – как раз про это. Вечное сияние чистого разума.

Традиционно предупреждаем – цифр и формул очень много.

https://www.zldm.ru/jour/article/view/914/801

#статистика #наука #журналзаводскаялаборатория #статьи

Феномен "Дебильничка" при анализе факт-план

Ситуации управленческие бывают разные. И иногда вроде безобидный процесс имеет такую силу факторного влияния, что диву даешься. Видео с тренинга от нашего директора Артема Егорова (Analytera).

Дебильничек - это у нас (с подачи заказчиков) негласное название никому не нужных аналитических отчетов, которые заставляют делать сотрудников при анализе отклонений "факт-план". О том, что это такое, почему этот феномен имеет место и к каким последствия приводит расскажет этот фрагмент тренинга.

Видео не сего дня, но актуальности, на наш взгляд не утратило ни на гран.

https://rutube.ru/video/b9575b44fba26662240f3380f679c5e7/

#управленческое #тренинг

😜 Физики доказали универсальный закон фондовых рынков

Мы понимаем, что экономика, как и медицина, – «наука неточная». Если вообще к ней применим классический термин «наука». Но люди-то существа упорные.

Вот тут японцы, технари, развивая направление «эконофизика» решили все же доказать обратное.

Математику-то, они считают, не обманешь.

https://naked-science.ru/article/physics/srl-big-stock-physics
#новости #математика #статистика

Six Sigma. Эффективность и неэффективность проектов.
(невыдуманные истории)

Не так давно проводили подготовку специалистов Six Sigma Green Belt одной компании, которая давно и успешно работает на рынке. Поскольку компания уже на протяжении как минимум 7 лет использует практику ведения проектов Six Sigma. Конечно, интересуемся результативностью и эффективностью. Есть проекты очень успешные, а есть те, которые оставили неприятный осадок. И таких проектов «с душком» достаточно, чтобы начать осмыслять причины неудач. Среди основных причин что увидели:

• часть проектов незакончена, поскольку в процессе выполнения проекта изначально поставленная цель потеряла свою актуальность и была изменена;
• часть проектов, улучшив один показатель, к сожалению, привели к ухудшению других показателей
• было несколько проектов, цели которых прямо исключали цели друг друга

Но почему так произошло? Копаем глубже. Постепенно проясняется, что выбор темы проекта лежит на плечах Черных поясов (будущих руководителей проектов Six Sigma). Спрашиваем, а как вы определяете цели проекта, как определяете характеристики, требующие улучшения?

Оказывается – находят сами. Т.е. происходит это так: высшее руководство делегирует черным поясам право искать темы для проектов. В этом мы и видим корневую проблему. Нельзя действовать по принципу – пусть улучшают то, что могут улучшить. Координация и расстановка приоритетов – необходимая составляющая успешного внедрения Six Sigma, без которой будем плодить неудачные проекты. А последствия не за горами: демотивация, выгорание, неверие…

Из этого можно сделать два вывода:

• Six sigma воспринимается руководством, как инструмент, которым оно снабдило специалистов для более эффективного решения их локальных проблем и не принимает активного участия в управлении этой активности. Из серии: сами, дальше все сами;
• У компании нет сложных проблем, которые имеют высший приоритет и должны быть решены так быстро, как только это возможно. Иначе чем объяснить такое распыление высококвалифицированного ресурса на решение локальных второстепенных задач. Фокусировки на главном нет.

На эту тему очень сильно хотим подумать еще, поскольку встречаем такие проблемы систематически.

#управленческое #мненияэкпертов #шестьсигм #артемегоров

Мудрость толпы

Термин «мудрость толпы» (англ. Wisdom of the Crowd) это явление, при котором коллективное мнение или решение большой группы людей (толпы) часто оказывается более точным или эффективным, чем мнение любого отдельного эксперта.

Классический пример — эксперимент британского учёного Фрэнсиса Гальтона в 1907 году. На сельской ярмарке он предложил публике угадать вес быка. Ни один из 787 участников не дал точного ответа, но среднее значение всех предположений (1197 фунтов) оказалось почти идеальным — оно отличалось от реального веса (1198 фунтов) всего на один фунт.

Суть концепции:
Идея заключается в том, что агрегированные (обобщённые и усреднённые) ответы множества независимых друг от друга индивидуумов, каждый из которых обладает ограниченными знаниями и может ошибаться, в сумме дают неожиданно точный результат.

Ну, или в отечественном звучании «Одна голова – хорошо, две - лучше».

#методы #история

"Умный дом", говорили они... "Интернет вещей", говорили они....

Робототехника в быту. Начало 😋

Фильм: "Операция начнется после полудня", Дания, 1979 г.

Концепции и методологии повышения производительности

Верхнеуровневый пост про то, собственно, чем занимаемся и в какую сторону рассказываем мы тут вот это вот всё.

На данный момент в сферах операционной эффективности, повышения производительности и управления качеством в мире есть всего четыре концепции. Да, всего четыре, и, да, они все родом из 50-х – 70-х годов ХХ века. Увы и ах.

Итак, вот они, наши герои:
- Six Sigma (она же Шесть Сигм),
- LEAN (она же Бережливое производство),
- ТРИЗ (Теория Решения Изобретательских Задач),
- ТОС (Теория Ограничений Систем).

О каждой будет отдельный пост, а тут просто описания. Они очень общие, но для общего понимания – вполне (не кидайтесь тапками).

Six Sigma – 70% статистики \ 30% процедур
LEAN – 30% статистики \ 70% процедур
ТРИЗ – логический и системный анализ конкретных ситуаций для решения технических задач производства. Иногда можно и для управленческих, но это как опция и только в исполнении умельцев.
ТОС – системный и логический инструментарий для решения стратегических и тактических задач бизнеса и производства. Для технических тоже можно (а иногда и нужно), но тут ситуация похожая с ТРИЗом – как опция и только в исполнении спецов.

Все остальные варианты типа SCRUM, AGILE, TQM, Just In Time и прочие LeanSigma – это все дальние и не очень предки, части предков, мутации, части или производные от предков, частей и мутаций))). Системная основа – всегда эти четыре сущности.

P.S. Ах, да, есть еще наша НОТ (Научная Организация Труда) – но это отдельная серьезная песня, которая не совсем чтобы концептуально прикладная сейчас. Хотя она-то как раз и есть в числе основных предков как бы ни для двух из четырех.

И о каждой расскажем отдельно. И о НОТ – тоже. Не отключаемся).

#концепции #sixsigma #ТОС #ТРИЗ #lean

Метод Казино «Монте-Карло»

Любите ли вы выигрывать? Ну, скорее всего – да. А если просчитать вероятность выигрыша? Например, – в рулетку. Математика же… И статистика!... Ну, ведь должен же быть алгоритм. Успех и богатство!? Неа, не выйдет. Хотя идея хорошая. Например – метод Монте-Карло. Естественно, названный с отсылкой к казино.

Сам метод был разработан в рамках Манхэттенского проекта учёными Станиславом Уламом, Джоном фон Нейманом, Николаcом Метрополисом и другими. Понятно, что они занимались другим, но, как водится, глобальные проекты позволяют появиться более мелким открытиям. Think big, короче. Но это мы отвлеклись.

Суть в другом. Идея принадлежала Уламу. Он в один прекрасный день был на больничном. Лежал себе дома и лежал. Болел и болел, пасьянс раскладывал (солитер, вероятно, или его вариацию). Да и задумался: а какова вероятность выигрыша? Математик же, ученый, рабочее место всегда с собой. Понедельник начинается в субботу, классика.

Короче, что придумал? Анализировать, сильно думать и считать лень, болеет все же, так давайте не качественным путем пойдем (формулы, алгоритмы и все такое прочее), а количественным. Суть в следующем (сильно упрощаем, описывая конечный результат):

1. Определяем математическую модель системы и её случайные параметры.
2. Генерируем тысячи (или миллионы) случайных сценариев для этих параметров согласно их распределению вероятностей (как раз для болеющего мозга, ага).
3. Для каждого сценария вычисляем интересующий нас результат.
4. Анализируем статистику всех полученных результатов (среднее, дисперсию, вероятность событий).
5. Получаем распределение: не только средний результат, но и весь диапазон возможных исходов с их вероятностями.

Профит? Для науки – да. На выходе получился численный способ решения задач с помощью генерации случайных чисел и многократных повторений. Его суть в том, чтобы не искать точный ответ аналитически, а приближать его через множество случайных экспериментов (что будет, если мы сделаем так много-много раз?). Другими словами – если тебе не хватает данных, то можно их придумать. И уже на их основании строить расчеты. Математика… И статистика!

Это его потом уже коллега Улама - Николаc Метрополис обозвал методом Монте-Карло. Мол, давай так назовем. Раз это про азартные игры, то я тут вспомнил - у меня дядя в казино был, в Европах, Монте-Карло называлось. Давай так назовем. Заодно и зашифруем от врагов (это ж Манхэттенский проект был, это же про секретность и все такое). Так и появился инструмент работы со случайностями.

Правда, есть у него два недостатка.

А) для выигрыша в казино никак не подходит. Он не точку на выходе дает, а распределение. Это при прогнозировании отказов оборудования можно диапазон использовать. Там диапазон два-три дня – это вполне приемлемо, а в рулетке такой размер ошибки ну никак не годится. А жаль…
И
Б) Вычислительная затратность: для высокой точности нужно очень много итераций (чем больше – тем лучше. сотни тысяч, миллионы и т.д.). Правда, с появлением компьютеров – это перестало быть проблемой.

Ну, ладно, это все наши хиханьки да хаханьки. А в жизни такая хорошая идея, как водится, нашла себе применение в бизнесе.

Примеры:
Финансы и Риск-менеджмент: Оценка риска инвестиций (VaR — Value at Risk), Оценка инвестиционных проектов (NPV/IRR), Ценообразование сложных финансовых инструментов (опционов)
Управление проектами: Анализ сроков и стоимости проекта (PERT-анализ на стероидах)
Логистика и Управление цепочками поставок (SCM) - Оптимизация уровня страхового запаса.
Производство и Обеспечение качества - Анализ допусков и надежности технических систем.
Маркетинг и Продажи - Прогнозирование продаж, Оценка Customer Lifetime Value (LTV).

Ну, вот, как-то так. Дальше больше, не отключаемся).

#методы #монтекарло #статистика #прогнозирование #математика

Наблюдение о кадрах. Вакансии.
(пятница, любопытствование 🙄)

Про кадры и зарплаты у нас мы все знаем. Ну, во всяком случае, это найти несложно. А кого ищут в других странах? Мы тут наткнулись на вакансию прогнозиста в Дойче банке. Решили поделиться. Мы-то тоже далеко не чужды прогнозированию. Ну, всегда же интересно, че там кому платят. И за что)))?

Что делать?

• Ваша роль будет заключаться в поддержке научной работы ваших коллег в Исследовательском центре в области эмпирической микроэкономики, в частности в участии в исследовательских проектах, проводимых Центром.
• Вы будете отвечать за подготовку и анализ микроданных о поведении и ожиданиях компаний.
• В рамках международной команды ваша работа будет сосредоточена на фундаментальных вопросах, а полученные результаты призваны обеспечить прочную научную основу для решений Немецкого федерального банка.

И что платят?

То есть как мы это увидели: полставки, гибрид (до 60% от этого времени можно работать дома).
Зп на наши деньги (если интернет не врет, то это гросс в год, и налоги в Германии 35-43%) - 19000- 27500 евро в год, то есть у нас 145 тр. – 210 тр. В месяц на руки. Много или мало для Германии, решаем сами. У нас мнения разошлись.

Так-то для подразделения-мозга основного банка Германии, и одного из основных банков Европы не сильно много платят. Ну, может, это как пехоте наемной\временному …

https://forecasters.org/blog/2026/01/06/job-openings-research-assistant-part-time-at-deutsche-bundesbank/

#прогнозирование #вакансии