Case Study
Корпорация ТЕХНОНИКОЛЬ

О Корпорации ТЕХНОНИКОЛЬ:
https://www.tn.ru/
Один из крупнейших в РФ и Восточной Европе производителей широкого ассортимента строительных материалов.

Задача:
В течении стратсессии силами команды и экспертов разработать несколько сценариев цифрового развития Корпорации Технониколь до 2030 года, и с помощью представленной методологии бизнес-моделирования рассчитать возможные экономические эффекты.

Решение:
На этапе подготовки стратсессии экспертная команда внимательно изучила кросс-отраслевую практику цифрового развития других российских и зарубежных компаний с акцентом на внедрение ИИ и представила актуальные для ТЕХНОНИКОЛЬ кейсы в начале стратсессии.

Далее 4 команды руководителей корпорации за 7 раундов:
• определили ключевые изменения в поведении клиентов и рынка
• выбрали актуальные технологии Индустрии 4.0 и искусственного интеллекта
• выбрали заводы для пилотирования
• решили, какие технологии купить, какие разработать самостоятельно, а какие компетенции получить через приобретение технологической компании
• проанализировали реальный операционный эффект
• остановили, скорректировали или масштабировали инициативы
• распределили ограниченный бюджет трансформации
• сформировали целостную промышленную корпорацию 2030 года

В числе заявленных технологий были предиктивное обслуживание оборудования, искусственный интеллект для управления процессами и энергопотреблением, компьютерное зрение для контроля качества, интеллектуальное планирование производства и логистики, цифровые клиентские платформы, цифровые данные о продукте и гибкая автоматизация.

Главное — одной только технологии было недостаточно для победы. Решение создавало ценность только тогда, когда соответствовало конкретному предприятию, опиралось на достаточное качество данных, было интегрировано в процессы, принималось людьми, имело экономический эффект и могло масштабироваться. Команда-победитель в итоге масштабировала только одну из четырёх крупных инициатив.

В модели этот подход дал около $37 млн годового цифрового эффекта и увеличил стоимость бизнеса примерно с $2,68 млрд до $2,99 млрд, при этом команда осталась в рамках бюджета трансформации.

Другая команда, напротив, масштабировала решения слишком агрессивно, превысила бюджет более чем в два раза и снизила стоимость бизнеса, несмотря на сильные клиентские результаты.

Именно такую ценность мы стремимся создавать на стратсессиях с бизнес-моделированием по нашей авторской методике: не ещё одну презентацию о цифровой трансформации, а среду принятия решений, в которой руководители могут увидеть последствия своих выборов, проверить стратегические гипотезы, сравнить альтернативы и понять, как технологии Индустрии 4.0 и искусственный интеллект превращаются в реальную бизнес-ценность.
Для нас это наглядный пример того, как должна выглядеть современная промышленная управленческая практика в эпоху искусственного интеллекта — не только обучение, но и моделирование сложных бизнес-решений, проверка стратегических выборов и повышение качества ключевых управленческих решений до того, как они будут реализованы в реальном бизнесе.