Видео на канале 🎥 Как меняются инструменты БП с приходом ИИ

На вебинаре в сообществе «Линтузиасты» разобрали, как ИИ меняет инструменты бережливого производства. Классические инструменты никуда не уходят — меняется лишь объём человеческого времени на их обслуживание и то, куда направляется освободившееся внимание. Аудитория — практики, которых интересует не «что такое ИИ», а где именно он встраивается в их процессы.

▪️ Набор инструментов БП остаётся прежним — картирование, стандартизация, решение проблем
▪️ ИИ сокращает время на обслуживание инструментов, а не заменяет их
▪️ Освободившееся внимание можно перенаправить на более ценные задачи
▪️ Главный вопрос практиков: «покажи, где ИИ встраивается в мой процесс»
▪️ Фрагмент выступления и полная запись вебинара — на канале и Rutube

👉 Читать полностью

Узкое место в продажах или в производстве? OEE для бизнеса

«В среднем всё нормально» — опасная фраза. Спор «продажи или производство» бесполезен, пока не найдено главное ограничение системы. Инструмент «OEE бизнеса» (разработка Олега Ненашева) сравнивает в деньгах три источника потерь: готовность рынка, производительность цикла и качество результата. Приоритет — не там, где ниже процент, а где исправление быстрее высвободит деньги.

▪️ Логика Голдратта («Цель»): результат системы определяет её ограничение, а не сумма локальных улучшений
▪️ Нельзя умножить OEE на маржу и объявить результат прибылью — нужен полный финансовый учёт переделок и процентов
▪️ Кейс генподрядчика: 2,1 млрд ₽ зависли в закрытии КС — чинить стоило цикл, а не темп бригад
▪️ План/факт не спасает: план часто уже содержит привычные потери как «норму»
▪️ Модель — диагностика для выбора приоритета, не замена аудиту и бухгалтерии
▪️ Два вопроса собственнику: где ограничение и сколько денег оно съедает в день, месяц, год

👉 Читать полностью

Как мы провели диагностику без аналитиков — и сделали больше, чем планировали

Команда из четырёх опытных консультантов без аналитиков и ассоциатов провела полноценную диагностику на ближневосточном проекте — за счёт работы с ИИ как с обычным инструментом. Ключевое отличие: не разрозненные чат-боты, а общая память проекта с единым контекстом — интервью, данные, гипотезы, наблюдения с площадки. Это ускорило не отдельные операции, а весь цикл накопления и проверки знаний. Старая консалтинговая пирамида на этой задаче оказалась необязательной.

▪️ ИИ — уже базовый минимум, а не конкурентное преимущество: два равных специалиста с ИИ и без него — в неравных условиях
▪️ Значительная часть работы аналитиков и ассоциатов автоматизируется — но открыт вопрос, откуда тогда вырастут новые руководители
▪️ Архитектура важнее модели: единое пространство знаний, правила загрузки, разделение фактов и гипотез, обезличивание данных
▪️ Чем лучше нейросети, тем ценнее «работа руками»: интервью, площадка, хронометраж, проверка выводов здравым смыслом
▪️ Единица работы сместилась с задачи на цикл: факты → контекст → гипотеза → поиск противоречий ИИ → проверка на площадке →...

👉 Читать полностью

Доска решения проблем: фанера с маркером против ERP

Тайити Оно требовал: руководитель должен за 10 секунд понять, в норме ли процесс. Так родился визуальный менеджмент и «прозрачный» цех, а в 1990-х — дисциплина shop floor management с доской SQDC (Safety–Quality–Delivery–Cost). Каждое утро смена 15 минут стоит у доски: зеленое — норма, красное — отклонение, и по каждому красному запись с владельцем и сроком. Доска — не стенд, а ритуал: проблема → владелец → срок → эскалация наверх за 24 часа.

▪️ Три уровня: доска смены → цеха → завода; директор видит только то, что не по силам ниже
▪️ Признак «обоев»: проблема висит с прошлого года, сроки переписываются, владелец — «цех»
▪️ Доска работает, пока у нее стоит руководитель: два пропуска — и люди поняли, что это неважно
▪️ Потолок бумаги: ручной перенос данных (реакция опаздывает на сутки), «висяки» не анализируются, знание умирает в архивах
▪️ Цифровые SFM: данные в реальном времени, автоэскалация, ИИ приоритизирует по деньгам и подсказывает похожие решенные кейсы
▪️ Экран не заменит руководителя: цифра ускоряет цикл, крутит его дисциплина

👉 Читать полностью

А3: целый проект на одном листе бумаги — и почему это труднее, чем отчет на 200 страниц

А3 — не бланк, а способ думать, изложенный так, что его можно проверить. В Toyota инженер приносил лист наставнику, тот не исправлял, а спрашивал — и после 5–10 итераций необъятная проблема умещалась на одном листе. Правило жесткое: если не влезает на А3 — ты еще не понял проблему. Пять блоков из семи — про понимание проблемы, и только два — про решение.

▪️ 7 блоков: тема, почему сейчас, текущая ситуация, цель, первопричины, меры, проверка результата
▪️ А3 без гембы — фикция: нейросеть к вакуум-фильтрам не ходила
▪️ Кейс 2020: расход техводы 0,768 м³/т при регламенте 0,52 — шламохранилище заполнится за 380 суток
▪️ Один лист заменил тома переписки по рассолам — он и был управлением
▪️ Барьер: оформление съедает время мышления; LLM убирает верстку, но владельцем мышления остается человек

👉 Читать полностью

Нейросеть пишет за минуты — почему же проект не становится короче

Скорость генерации текста — не скорость проекта: проект идёт со скоростью самого медленного шага, а это почти никогда не «написать». Нейросеть за вечер делает резюме интервью, Парето и черновик слайдов, но утром всплывают противоречия, сглаженные в резюме, и непонятно, откуда взялась цифра. Технология даёт эффект, когда под неё перестроили работу, а не когда её купили — парадокс производительности Солоу (1987).

▪️ Пять ложных ускорений: резюме вместо понимания, слайды раньше вывода, новый чат на задачу, быстрый ответ при медленной проверке, ускорение не того шага
▪️ «Херби» проекта — не набор текста, а выгрузка от ИТ, доступы, встреча с директором; час, сэкономленный не на узком месте, — мираж
▪️ ИИ реально сокращает проект между интервью, в первичной работе с данными, в общей памяти команды и подготовке к решению клиента
▪️ Модели нельзя отдавать: рамку проблемы, определение факта, причинность, коммуникацию с клиентом и ответственность за вывод
▪️ AI-native — не про чат, а про перестроенный цикл: один контекст, задача как стажёру, проверка, возврат в память

👉 Читать полностью

AI-карта консультанта (25 задач, которые можно ускорить уже на следующем проекте)

Вчера мы говорили, почему ИИ не ускоряет консультанта автоматически: модель резко ускорила производство текста, а проект идёт со скоростью самого медленного шага. Значит, вопрос не «что ещё отдать модели», а «что из того, что она умеет, стоит на моём критическом пути».
Я собрал это в карту: 25 задач по этапам проекта — от proposal до закрепления изменений. Для каждой — можно ли отдавать модели, где нужен эксперт, а что нельзя отдавать вообще. Плюс чеклист, чтобы отметить свои задачи на критическом пути, и диагностика из 12 вопросов 📋
Как получить карту 👇
Напишите моему боту @Alex_shein_gift_bot секретную фразу ai-native — и он сразу пришлёт её вам. Бот, кстати, много чего умеет: он отдаёт разные материалы из моих статей, но для этого нужно знать секретные фразы 😉
Всё бесплатно. Буду рад, если карта пригодится на вашем следующем проекте 🙌

👉 Читать полностью

Хейдзунка: черепаха против зайца, или почему ровный поток обгоняет штурмовщину

Хейдзунка — выравнивание производства по объему и по миксу. Вместо «месяц седанов, потом месяц универсалов» — каждый день понемногу всего, в пропорции реального спроса. Это лекарство от мура: неравномерность в плане запускает цепочку «мура → мури → муда». Главный инструмент Оно — деревянный heijunka box с канбан-карточками, задававший заводу ровный пульс каждые полчаса.

▪️ Входной билет в хейдзунку — быстрая переналадка (SMED Сигео Синго): без нее дробление партий невыгодно
▪️ В России инструмент не прижился: длинные переналадки, культ «плана любой ценой» и премия за месячный вал делают выравнивание экономически невыгодным для цеха
▪️ Штурмовщина конца месяца — анти-хейдзунка, узаконенная и премированная неравномерность
▪️ Потолок классики: heijunka box работает только при стабильном спросе, а живой график выравнивают раз в месяц и расшатывают каждый день
▪️ Вторая жизнь — APS-системы и ML: динамическая хейдзунка пересчитывает график при каждом отклонении в реальном времени

👉 Читать полностью

Какой ИИ-сервис лучший для консультанта — и почему это неправильный вопрос

«Какой ИИ лучше?» — вопрос почти бесполезный: модели сменятся через полгода, а проект держится не на сервисе, а на связке модулей. Рабочее место консультанта автор сравнивает с кухонной бригадой Эскофье: сила не в лучшем поваре, а в том, что каждый знает свою станцию и понятно, где блюдо переходит из рук в руки. Ошибки живут не внутри модулей, а на стыках: расшифровка без источника превращается в гипотезу, а та — в необъяснимую цифру на слайде. Начинать стоит не со всех семи сразу, а с входов, анализа, памяти и доступов — без них остальное лишь ускоряет хаос.

▪️ Семь модулей: входы, исследование, анализ интервью и документов, Excel/PowerPoint, память проекта, GitHub и сервер, доступы и контроль
▪️ Для каждого модуля — пять вопросов: какую задачу решает, что получает, что отдаёт, что проверять, где риск для конфиденциальности
▪️ Входы дают порядок, а не анализ: у каждого файла — источник, дата и уровень конфиденциальности
▪️ Повторяемую операцию (разметка, сводка, отчёт) выгоднее отдать агенту как скрипт, а не делать руками
▪️ Ключи доступа — в переменных окружения, публичное...

👉 Читать полностью

Друзья, 31 октября решил провести практикум для всех, кому интересно, как ИИ меняет работу консультанта. Онлайн, бесплатно, с 15:00 до 17:00 МСК (UTC+3).

Возьму свой проект десятилетней давности, и покажу, как сделал бы его сейчас. Исходники те же: интервью, выгрузки в Excel, заметки с обходов. Но теперь в работе инструменты, которыми я пользуюсь каждый день: чат-боты, Claude Design, плагины для PowerPoint и Excel.

Что покажу:
— как превратить сырые материалы в гипотезы и проектную память, а не в двадцать разрозненных чатов;
— как собрать управленческую историю и слайды для клиента;
— как без IT-проекта на полгода сделать рабочий прототип инструмента для клиента;
— где ИИ ошибается и что эксперт по-прежнему проверяет сам.

Практикум будет полезен консультантам, Lean/OpEx-специалистам и руководителям трансформаций. Уметь программировать не нужно.

После практикума, 7 ноября, начинается мой курс «ИИ и вайбкодинг для консультанта». Это 4 субботы, на выходе у участника своя AI-система и прототип инструмента для клиента. Про курс подробно расскажу на практикуме.

Подробности и запись: https://alexshein.com/ai-native

После записи вы получите секретную фразу для моего бота подарков @Alex_shein_gift_bot. Отправьте её боту, и он пришлёт AI-карту консультанта: 25 задач, которые можно ускорить уже на следующем проекте

Семь мест, где консультант теряет время на проекте

Консультант теряет время не на интервью и встречах, а в промежутках: повторных объяснениях, поиске источников, сверке версий и вечерней склейке материалов. Автор разбирает семь таких точек и показывает, где ИИ реально ускоряет работу, а где нужен порядок, а не новая модель.

▪️ Разбор интервью и поиск противоречий — ИИ ускоряет заметно
▪️ Повторный контекст, поиск источников цифр и сверка версий лечатся порядком, а не моделью
▪️ Общая память проекта и источник у каждой цифры — база для пользы ИИ
▪️ Переделка слайдов — вопрос дисциплины: сначала вывод, потом колода
▪️ Ожидание (доступы, согласования) ИИ не ускорит, но поможет прийти подготовленным
▪️ Без порядка ИИ лишь добавляет чатов для сверки

👉 Читать полностью

Гемба: единственный инструмент, который ИИ не заберет у человека. Финал серии

«Стой в кругу и наблюдай. Стоя в кругу, ты научишься видеть».
— так ученики Тайити Оно пересказывают его главный урок

Помните, с чего началась эта серия? Одиннадцать постов назад Тайити Оно нарисовал мелом круг на полу цеха и оставил в нем молодого инженера — учиться видеть потери. Пора вернуться к этой сцене и досмотреть ее до конца. Потому что круг Оно — не только про потери. Это про принцип, который в Toyota называют «генти генбуцу»: «иди и смотри сам». Не запрашивай отчет. Не собирай совещание. Не строй гипотезы в переговорке. Иди туда, где происходит работа, и смотри своими глазами. Этому принципу в Toyota подчинялись все — от мастера до президента: прежде чем принять решение, руководитель обязан лично увидеть место событий. Место это называется «гемба» — по-японски просто «фактическое место». Место, где создается ценность. 🏭

Что это такое. У гембы простая и жесткая логика.

Читать далее >>>

Проект из сорока файлов и двенадцати интервью: что теряется первым

Возьмём обычный проект на третьей неделе: двенадцать интервью, регламенты, пара выгрузок, фото с обходов, протоколы — около сорока файлов и два десятка чатов с моделью. Всё вроде бы на месте. Но кое-что уже потерялось, и обнаружится это только тогда, когда заказчик задаст неудобный вопрос.

Пример условный, но узнаваемый. Вот что теряется первым, по порядку.

1. Версия факта. Цифра простоев в презентации — из первой выгрузки, в Excel у аналитика — из второй, а в чате с моделью обсуждали третью. Все три «правильные».
2. Источник. Утверждение «главная причина — запчасти» звучит в трёх документах. Кто это сказал впервые — начальник смены в интервью или модель в резюме, — уже не восстановить.
3. Основание решения. Решили не трогать график ППР. Почему — помнит один человек, и он в отпуске.
4. Открытый вопрос. Механик упомянул, что журнал заполняют задним числом. Вопрос записали в чат, чат утонул.
…

Читать далее >>>

«Почему мы так решили в марте?» Память проекта, которая отвечает на этот вопрос

«Тупой карандаш лучше острой памяти».

— поговорка

Программа трансформации живёт дольше, чем память любого её участника. Через полгода люди сменились, чатов с ИИ у команды — десятки, а заказчик спрашивает, почему в марте решили именно так. Чат с моделью — удобный интерфейс, но не база знаний: в нём нет версий, оснований решений и порядка, понятного всей команде. Показываю, как собрать память проекта из четырёх простых файлов и где в ней место NotebookLM и GitHub.

Фразу из эпиграфа приписывают разным людям, первоисточник я не нашёл. А вот история про силу записанного вполне документальная. Социолог Никлас Луман с 1950-х годов вёл картотеку и к концу жизни собрал около девяноста тысяч карточек, связанных ссылками друг с другом. В статье 1981 года он называл картотеку партнёром по общению: она помнила связи, которые сам он уже забыл, и иногда удивляла его.

Читать далее >>>

Что можно отдавать модели, а что нельзя: конфиденциальность на проекте

В команде трансформации вопрос «а это можно загрузить в нейросеть?» задают каждый день — и каждый раз решают заново, в одиночку. Правильнее решить один раз на проект и записать. Ниже — простая рамка из трёх зон, с которой удобно начать такой разговор с заказчиком и службой безопасности.

Можно

• Черновики писем, структуры документов, чек-листов, учебных материалов — без данных клиента.
• Публичная информация: отраслевые обзоры, открытые отчёты, практики.
• Обезличенные учебные данные.

Здесь модели можно давать много свободы на первую версию. Проверяются тон, факты и применимость.

С условиями

• Данные клиента — только с его разрешения, обезличенные и с пониманием, где и как их обрабатывает сервис. Разрешение — договорённость с клиентом, а не настройка в сервисе.
• Интервью — записываются с согласия собеседника; имена и должности перед анализом убираются.
…

Читать далее >>>

Исследование с источниками: как не принести клиенту красивую выдумку

Самая неприятная ошибка исследования с ИИ — не пропущенный источник, а выдуманный. Модель уверенно приводит цифру, ссылку или цитату, и всё выглядит убедительно до момента, когда клиент открывает ссылку. Вот четыре проверки и один файл, которые от этого страхуют.

Поиск со ссылками сильно облегчает работу. Но ссылка рядом с утверждением ещё не значит, что утверждение в ней есть.

Четыре проверки

1. Первоисточник. Ссылка может вести на статью, которая пересказывает отчёт, который ссылается на исследование. Открывайте дальше, пока не дойдёте до того, кто цифру посчитал. Не дошли — цифры нет.
2. Дата. Бенчмарк десятилетней давности и прошлогодний выглядят в таблице одинаково. Дата пишется рядом с цифрой, а не в сноске.
3. Контекст. Чья это цифра: какая отрасль, какой масштаб компаний, как считали. Цифра из чужого контекста — гипотеза о клиенте, а не факт о нём.
…

Читать далее >>>

Что в субботу покажу на практикуме — по шагам

В субботу, 31 октября, — бесплатный практикум. Это не обзор сервисов: покажу один рабочий процесс целиком, от сырых материалов до прототипа, на реальном обезличенном проекте. Вот что будет, по шагам, и кому это пригодится.

Тема — как консультанту за 90 минут превратить материалы диагностики в управленческую историю и прототип клиентского инструмента. Материал — трёхдневная диагностика на стройплощадке, которую наша команда провела в сентябре 2026 года.

Шесть шагов

1. Почему чат с ИИ ещё не система работы. Модель за минуту пишет текст, на который раньше уходил час, а проект быстрее не становится: он состоит не из текстов, а из потока работы. С этого начнём.
2. Что было на входе. Интервью с восемью функциями, сотня с лишним Excel-файлов и документов, хронометраж бригады, выгрузки по бригадам. Реальный объём реального проекта, а не учебный пример.
…

Читать далее >>>

Ответы на вопросы перед практикумом

До практикума два дня. Собрал короткие ответы на то, что стоит знать до записи: сколько стоит, что именно покажу, подойдёт ли это не строителю, кто ведёт и обязывает ли практикум к чему-то.

Это платно? Нет, практикум бесплатный.

Сколько длится и где? Онлайн, 90 минут разбора и полчаса на вопросы. Время начала — на странице практикума.

Что именно покажете? Один рабочий процесс целиком на реальном обезличенном проекте — трёхдневной диагностике на стройплощадке, которую наша команда провела в сентябре 2026 года. От интервью и Excel-файлов до управленческой истории, черновика отчёта и живой демонстрации прототипа клиентского инструмента.

Это обзор нейросетей? Нет. Разговор о том, как устроена работа, а не о том, какой сервис выбрать.

Я не из строительства. Мне будет полезно? Стройка здесь — материал, а не тема.

Читать далее >>>

Завтра практикум: напоминание и что подготовить

Завтра, 31 октября, — бесплатный практикум: рабочий процесс реальной трёхдневной диагностики, от сырых материалов до прототипа клиентского инструмента. Напоминание — и три вещи, которые стоит сделать сегодня, чтобы унести с практикума больше, чем впечатление.

Время и ссылка

Время начала — на странице практикума. Если вы записались, ссылка придёт туда, где вы оставили контакт: в Telegram или на почту. Если ещё нет — запись займёт минуту.

Что подготовить

1. Один свой проект. Текущий или недавний. Пока будем идти по шагам диагностики, примеряйте каждый шаг к нему: где у вас ушло больше всего времени, где ИИ помог бы, а где нет. Лучше всего подойдёт проект, где было много сырых материалов: интервью, выгрузки, заметки обходов.
…

Читать далее >>>