На TAdviser вышло интервью Артёма Рогова – эксперта по IBP, основателя SCM Academy
 
Артём Рогов управлял планированием цепей поставок в крупнейших FMCG-компаниях – таких как Coca-Cola, Carlsberg, X5 Еда. В частности, руководил проектом внедрения системы интегрированного планирования в «X5 Еда» на базе платформы Knowledge Space.
 

«Если в целом говорить о задачах, которые мы решали при помощи KS, то при нагрузочных тестированиях смотрели такие объемы: свыше 2 миллиардов строк в системе, 1 500 пользователей на просмотр данных, до 300 активных пользователей (редактирование), объем тестовых данных в системе измерялся терабайтами», – Артём Рогов.

 
Об особенностях планирования дистрибуции товаров с коротким сроком годности, о проекте на базе платформы KS и о том, чем вдохновляет подход IBP, читайте в интервью на TAdviser.
 
7️⃣ Youtube | 6️⃣ VK Видео | 4️⃣  RuTube

«Норникель» создал единую цифровую среду производственно-экономического планирования: проект на платформе Knowledge Space признан лучшим в металлургии по версии TAdviser

Компания «Норникель», один из крупнейших в мире производителей палладия и высокосортного никеля, удостоена престижной ИТ-награды от аналитического агентства TAdviser.

Проект создания комплексной системы производственно-экономического планирования, реализованный на платформе Knowledge Space, победил в номинации «ИТ-проект года в металлургии», став эталоном масштабной цифровизации в российской тяжелой промышленности.

Награда от TAdviser стала уже пятым профессиональным признанием проекта — ранее он был отмечен на премиях CIPR Digital, Comnews Awards, Smart Mining & Metals и конкурсе «Горная индустрия 4.0».

Подробнее читайте на сайте.

7️⃣ Youtube | 6️⃣ VK Видео | 4️⃣ RuTube

Knowledge Space вошла в тройку лидеров рейтинга no-code платформ от CNews

Эксперты CNews сравнили 19 российских no-code платформ по 150+ параметрам. Платформа Knowledge Space вошла в тройку лидеров рейтинга.
 
Сейчас, когда многие открывают для себя ИИ и вайб-кодинг, появился резонный вопрос – не поглотят ли эти технологии no/low-code? Эксперты Gartner считают, что нет – они предрекают симбиоз:
 
🔹Low/no-code станет стандартом для критичных приложений. К 2029 году 80% глобальных mission-critical (критически важных) приложений будут создаваться на low/no-code платформах.
 
🔹Low/no-code платформы станут AI-native. К 2027 году 80% таких платформ будут иметь AI-ориентированную архитектуру (по сравнению с 35% сегодня).
 
🔹Low/no-code станет безопасным «трамплином» для AI. Low/no-code платформы предлагают самый быстрый и безопасный путь для внедрения кастомных AI-агентов в корпоративной среде.
 
🔹AI усилит, а не заменит low/no-code. AI-ассистенты и AI-агенты не сделают платформы без кода ненужными. Напротив, они будут дополнять и расширять их возможности.
 
Приглашаем ознакомиться с обзором рынка no-code платформ от CNews.
 
7️⃣ Youtube | 6️⃣ VK Видео | 4️⃣ RuTube

В любой компании со сложными процессами есть деньги, которых не видно ни в одном отчете. Это разница между планом, который утвердили, и планом, который был возможен при тех же ресурсах и ограничениях.

Причина не в ошибках. Вариантов распределения ресурсов тысячи, человек успевает проверить несколько. Он выбирает лучший из проверенных, а действительно оптимальный часто остается неизвестным.

По опыту проектов Knowledge Space этот зазор составляет:

🔹 до 2% выручки в угольной отрасли;
🔹 до 5% EBITDA в металлургии;
🔹 до 50% сокращения непроизводительного времени в нефтегазе.

Деньги лежат внутри существующих процессов, без дополнительных инвестиций в мощности.

Рассказали, как математическая оптимизация находит эти деньги и с чего начинать внедрение:

➡️Читать на РБК
 
7️⃣ Youtube | 6️⃣ VK Видео | 4️⃣ RuTube

На демонстрации система планирования работает быстро. Будет ли так после внедрения?

Компания выбирает систему для планирования спроса, закупок, производства или финансов.

На демонстрации расчёты занимают секунды. Но когда в систему загружают реальные данные и к работе подключаются сотни или тысячи сотрудников, ожидание может растянуться на часы.

Проверить работу системы заранее помогает нагрузочное тестирование: ещё до внедрения систему испытывают на объёмах данных и числе пользователей, сопоставимых с условиями компании.

Вот примеры из практики Knowledge Space:

🔹 Расчёт транспортной себестоимости для 50 тысяч автомобилей — пересчёт одного сценария занял около двух минут.

🔹 Объем нагрузочного тестирования в сегменте готовой еды: более 2 миллиардов строк данных, 1 500 пользователей на просмотр и до 300 — на редактирование.

Какие условия тестирования нужно согласовать и что проверить до подписания договора — рассказал на РБК директор по продукту Knowledge Space Давид Джамиев.

➡️ Читать на РБК

7️⃣ Youtube | 6️⃣ VK Видео | 4️⃣ RuTube

Открытый диалог с лидерами отраслей

Команда KS встретилась с представителями крупнейших российских компаний из FMCG, нефтегаза, горнорудной, металлургической промышленности, логистики и других отраслей.

Говорили о задачах, которые сегодня определяют развитие корпоративных систем планирования: растущих объёмах данных, сложности производственных цепочек и необходимости быстро пересчитывать планы при изменении условий.

В центре обсуждения — возможности KS в масштабах крупного бизнеса:

🔹 Работа под промышленной нагрузкой. Разобрали опыт внедрения и эксплуатации платформы, обсудили производительность на реальных задачах.

🔹 Цифровые двойники. Рассмотрели, как моделирование помогает оценивать последствия решений и согласовывать производственные и финансовые планы.

🔹 Искусственный интеллект. Представили AI-сценарии для планирования и поддержки управленческих решений, обсудили подходы к их применению и развитие архитектуры KS.

Важной частью встречи стал прямой разговор с действующими заказчиками: участники смогли задать вопросы об опыте использования платформы и реализации проектов.

⭐️️ Продолжаем развивать Knowledge Space вместе с бизнесом, которому предстоит решать на платформе всё более масштабные задачи.

7️⃣ Youtube | 6️⃣ VK Видео | 4️⃣ RuTube

Авторская бизнес-игра Валентина Толкунова по IBP на базе Knowledge Space набирает популярность

Игру и саму методологию уже прошли представители крупных компаний: L’Oréal, Borjomi, Яндекс Лавка, Комус, КОМОС ГРУПП, Абрау-Дюрсо, Saint-Gobain, Systeme Electric, Reckitt, БХК и БВТ БАРЬЕР.

Участники проходят разные уровни зрелости процесса, учатся принимать кросс-функциональные решения и видят, как действия Коммерческого, Операционного и Финансового блоков влияют друг на друга и на общий бизнес-результат.

Для корпоративных команд бизнес-игру можно организовать при поддержке интегратора TeamValue – разработчика игры.

А тех, кто хочет пойти дальше и системно разобраться в методологии и внедрении IBP, приглашаем на программу очного курса в РЭУ им. Г.В. Плеханова. В рамках курса игра помогает на практике разобрать одну из главных задач IBP – перейти от функционального планирования к сквозному процессу принятия решений.

Регистрация до 30 сентября.

7️⃣ Youtube | 6️⃣ VK Видео | 4️⃣ RuTube