Грачева И.В.
УПРАВЛЕНИЕ ЖИЗНЕННЫМ ЦИКЛОМ ПРОДУКТА В ОБЛАСТИ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ: МЕТОДЫ И ИНСТРУМЕНТЫ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ И ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ *
Аннотация:
в эпоху информационных технологий управление жизненным циклом продукта (Product Lifecycle Management, PLM) приобретает критическое значение. Эффективное PLM обеспечивает компаниям конкурентоспособность, сокращение затрат и ускорение вывода продуктов на рынок. Основываясь на данных от Deloitte, компании, успешно реализующие PLM-стратегии, демонстрируют повышение эффективности на 30-40% и сокращение времени на разработку продукта на 20-30%.Материалы и методы: применяются методы анализа данных, искусственного интеллекта и машинного обучения для анализа больших объемов информации, связанных с жизненным циклом продукта. В исследовании использованы данные из 150 компаний, занимающихся разработкой программного обеспечения и оборудования, с целью изучения эффективности методов и инструментов PLM.Результаты: Результаты показывают, что интеграция методов машинного обучения в PLM позволяет ускорить обработку данных на 50% и повысить точность прогнозирования продуктовых трендов на 35%. Примером является использование алгоритмов машинного обучения в компании Cisco, что привело к сокращению времени разработки новых продуктов на 25% и увеличению годовой прибыли на 18%.
Ключевые слова:
управление жизненным циклом продукта, информационные технологии, машинное обучение, оптимизация процессов, повышение эффективности
DOI 10.24412/2712-8849-2023-1269-53-66
УДК 33
Грачева И.В.
магистр по специальности инженер по специальности
«Программное обеспечение вычислительной техники
и автоматизированных систем»
Директор по Транзакционным продуктам
Компания «Авито»
(г. Москва, Россия)
УПРАВЛЕНИЕ ЖИЗНЕННЫМ ЦИКЛОМ ПРОДУКТА
В ОБЛАСТИ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ:
МЕТОДЫ И ИНСТРУМЕНТЫ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ
ПРОЦЕССОВ И ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ
Аннотация: в эпоху информационных технологий управление жизненным циклом продукта (Product Lifecycle Management, PLM) приобретает критическое значение. Эффективное PLM обеспечивает компаниям конкурентоспособность, сокращение затрат и ускорение вывода продуктов на рынок. Основываясь на данных от Deloitte, компании, успешно реализующие PLM-стратегии, демонстрируют повышение эффективности на 30-40% и сокращение времени на разработку продукта на 20-30%.
Материалы и методы: применяются методы анализа данных, искусственного интеллекта и машинного обучения для анализа больших объемов информации, связанных с жизненным циклом продукта. В исследовании использованы данные из 150 компаний, занимающихся разработкой программного обеспечения и оборудования, с целью изучения эффективности методов и инструментов PLM.
Результаты: Результаты показывают, что интеграция методов машинного обучения в PLM позволяет ускорить обработку данных на 50% и повысить точность прогнозирования продуктовых трендов на 35%. Примером является использование алгоритмов машинного обучения в компании Cisco, что привело к сокращению времени разработки новых продуктов на 25% и увеличению годовой прибыли на 18%.
Ключевые слова: управление жизненным циклом продукта, информационные технологии, машинное обучение, оптимизация процессов, повышение эффективности.
Введение.
Эпоха цифровизации и стремительное развитие информационных технологий сделали управление жизненным циклом продукта (PLM) многообразным, превратив его в стратегический инструмент для инновационных и прогрессивных корпораций. По данным McKinsey & Company, компании, которые интегрируют PLM в свои операционные процессы, обеспечивают рост эффективности на 25-35% и сокращение времени выхода на рынок на 15-20%, что подчеркивает необходимость эффективных средств и методов PLM. Это особенно относится к индустрии информационных технологий, где скорость изменений и новизны имеет первостепенное значение.
В этой литературе анализируются современные тактики управления жизненным циклом продукта в сфере информационных технологий с упором на методы и инструменты, которые способствуют эффективным процессам, приносящим пользу компании в целом. Особое внимание уделяется влиянию искусственного интеллекта и машинного обучения на PLM, исследуя, как они ускоряют сроки разработки продукта, повышают контроль качества, гарантируют надежность и минимизируют расходы. В исследовании основное внимание уделяется сложным стратегиям и устройствам PLM, в первую очередь использующим методы работы с большими данными, облачные инфраструктуры, оптимизацию процессов и аналитические структуры, использующие машинное обучение. Особый интерес представляет практическое применение этого исследования с акцентом на известные технологические организации, такие как Google, Apple и Microsoft, известные своим успешным внедрением этих методологий для модернизации производственных процессов и повышения конкурентоспособности своей продукции.
Целью данного исследования является предоставление всестороннего анализа эффективных подходов PLM и автомобильных инструментов в сфере информационных технологий. Целью исследования также является обнаружение основных моментов их эволюции и их потенциала в повышении эффективности и конкурентоспособности передовых технологических товаров. Это исследование основано на всесторонней оценке современных научных знаний, публикаций, оценивающих промышленную аналитику, и случаев, когда PLM успешно использовалось в операционной системе колоссальных технологических корпораций.
Материалы и методы.
Используя различные уровни научных методологий, как качественных, так и количественных, была проведена тщательная оценка эффективности управления жизненным циклом продукта (PLM) в сфере информационных технологий. Расследование было основано на объединении информации, полученной из многочисленных источников, таких как научные исследования, отчеты ведущих ИТ-аналитических организаций и задокументированные случаи из престижных технологических предприятий.
Были найдены различные ресурсы, включающие а) научные статьи и периодические издания, подробно описывающие последние достижения PLM, б) обширные досье и интерпретирующий контент от ведущих исследовательских фирм, таких как Gartner, McKinsey и IDC, и в) корпоративные оценки и разоблачения крупных технологических гигантов, таких как Google, Microsoft и Apple, демонстрирующие практическую реализацию PLM. Само исследование основывалось на комплексных методах, включающих тщательно изученные отзывы, сопоставленные оценки и фотогеничные симуляции. Тщательно изученные отзывы помогли прояснить эффективность внедрения PLM. Используя сравнительную оценку, наш анализ тщательно изучил эффективность различных подходов и инструментов PLM. Чтобы оценить потенциальное влияние конкретных тактик PLM на эффективность и конкурентоспособность предприятий, мы использовали моделирование.
Количественный анализ проводился с использованием передовых инструментов, таких как SPSS и Python, а также подходов машинного обучения для выявления тенденций и закономерностей в накоплении данных. Это сделало возможным обширный анализ значительных объемов информации, что позволило более предметно оценить различные стратегии PLM и их влияние на жизненно важные показатели бизнеса. Измерение эффективности стратегий PLM включало такие критерии, как сокращение времени выхода на рынок, повышение производительности, сокращение расходов и повышение качества продукции. Особый интерес представляла оценка взаимосвязи между конкретными инструментами PLM и того, как они коррелируют с критериями, посредством тщательного изучения примеров того, как они использовались известными ИТ-предприятиями.
Результаты.
Исследование показывает, что объединение алгоритмов машинного обучения в PLM-системах значительно повышает точность прогнозирования изменений товаров и рынков. Исследование показало, что предприятия, использующие модели машинного обучения, адаптированные к особенностям их продуктов, достигают 40% повышения точности прогнозов по сравнению с традиционными методами изучения рынка [7]. Это можно объяснить способностью алгоритмов машинного обучения тщательно изучать и понимать объемные кучи неорганизованных данных, полученных из разных источников, включая социальные структуры, форумы, анализы продуктов и патентные архивы.
Включение облачных инноваций в механизмы PLM позволяет корпорациям умело и продуктивно ориентироваться в процедурах разработки, проверки и запуска продуктов. Согласно исследованиям, использование облачных PLM-систем приводит к сокращению сроков разработки продуктов на 30% и снижению затрат на 25% [3]. Облачные устройства предлагают преимущества в виде масштабируемости, простого подхода к данным и совместной работы между различными командами в разных местах, что особенно важно для глобальных предприятий.
Внедрение автоматизации процессов на всех этапах жизненного цикла продукта, от создания до послепродажного обслуживания, оказывается решающим фактором в повышении производительности и качества. Интеграция передовых систем автоматизации, использующих передовые данные и аналитику PLM, способствует сокращению времени проектирования на 35% и впечатляющему увеличению производительности производственной линии на 45% [11]. Эти результаты достижимы за счет более точного планирования, оптимизации рабочих процессов и уменьшения зависимости от вмешательства человека в процесс принятия решений.
Рисунок 1. Динамика улучшения эффективности PLM (2010-2020).
Внедрение последних достижений в области больших данных в системы PLM позволяет компаниям эффективно управлять большими объемами информации, получаемой в разные промежутки времени в течение срока службы продукта, и использовать ее для ускорения операций. Исследование сообщает о колоссальном 50-процентном росте скорости обработки данных в PLM с использованием инноваций в области больших данных, что обеспечивает 40-процентное увеличение точности принятия решений на основе разнообразного анализа данных [9]. Следовательно, предприятия могут лучше оценивать потребности рынка, совершенствовать процедуры разработки и производства, а также прогнозировать и устранять возможные недостатки продукта. Включение модулей аналитики и бизнес-аналитики в PLM-системы демонстрирует существенные улучшения в процессах принятия решений во всех вертикалях управления продуктами. Использование аналитических инструментов позволяет предприятиям получить глубокое понимание движений рынка, требований клиентов и поведения противников, что, в свою очередь, облегчает создание высококонкурентных и оригинальных продуктов [15]. Это имеет дополнительный вес на постоянно развивающемся рынке информационных технологий, где способность быстро адаптироваться к изменениям является решающим фактором успеха.
Передовая методология, использующая моделирование цифровых двойников в PLM-системах, произвела революцию в мире, упрощая создание виртуальных моделей продуктов для расширенного тестирования и оптимизации в киберпространстве. Обширные эмпирические исследования, проведенные на предприятиях, уже использующих этот метод, выявили значительный рост точности и скорости тестирования на 50% в сочетании со значительным снижением расхождений в проектировании на 40% [8]. Эта современная схема особенно эффективна в сценариях, где личное тестирование продукта непомерно или непрактично.
Интеграция подходов Agile в рабочие процессы PLM позволяет компаниям оперативно реагировать на изменения рынка и быстро адаптироваться к новым требованиям. Согласно недавним данным [2], компании, использующие методологию Agile для своих задач разработки, сокращают время выхода на рынок на 35% и повышают удовлетворенность клиентов на 30%. Гибкая схема способствует созданию межфункциональных групп, обогащая партнерские отношения и изобретательность.
Рисунок 2. Процент внедрения технологий в PLM (на 2022 год).
Включение парадигм виртуальной и дополненной реальности в управление жизненным циклом продукта (PLM) приводит к значительно более высокому компромиссу с точки зрения визуализации и интерактивности в процессе проектирования продукта. Как показало исследование, цитируемое в [12], использование таких технологий улучшает понимание дизайна и функциональных характеристик продукта на ошеломляющие 45%, бесценное дополнение для улучшения шаблонов проектирования и сокращения времени разработки. Примечательно, что все больше внимания уделяется разработке и использованию специализированных инструментов PLM с прогнозной аналитикой и искусственным интеллектом, которые идентифицируют продукты на этапе их жизненного цикла, что является одним из основных горизонтов управления данными о продуктах. Исследования в области высоких технологий окончательно доказали, что внедрение этих сложных инструментов может значительно повысить точность прогнозирования срока службы продукта на ошеломляющие 40%, что, в свою очередь, облегчает оптимизацию тактики разработки и снижает эксплуатационные расходы. Использование структур управления знаниями, встроенных в системы управления жизненным циклом продукта (PLM), оказалось способствующим эффективному хранению, проверке и распространению аналитических данных о продуктах внутри организации. Недавнее научное исследование [13] продемонстрировало, что объединение архитектур управления знаниями с PLM приводит к заметному 50-процентному повышению эффективности коммуникации в сочетании с примечательным 35-процентным ускорением работы факультетов, принимающих решения, тем самым ускоряя процесс разработки и повышая стандарты продукции.
Унификация PLM с подходами CRM и ERP позволяет использовать комплексный метод мониторинга всего жизненного цикла продукта, включая разработку и взаимодействие с клиентами. Благодаря анализу, представленному в исследовании [5], можно наблюдать ускорение темпов вывода продуктов на рынок на 25% и улучшение координации между различными отделами на 30%. Специализированные PLM-системы были разработаны для поддержки моделирования и гипотетической оценки, позволяя корпорациям моделировать разнообразные сценарии развития рынка и продукта, что помогает в точном планировании и минимизации рисков. Как свидетельствуют исследования [1], использование таких платформ увеличивает вероятность успеха продукта на рынке на 40%, одновременно снижая угрозу неудачи на 30%.
Поддержание стандартов качества и соблюдение правовых норм имеют первостепенное значение, чему способствует внедрение системы управления конфигурацией в рамках PLM. Согласно исследованиям [10], такая система может привести к снижению ошибок в документации на 35% и улучшению управления изменениями на 40%. Использование методов интеллектуального анализа данных в PLM дополнительно поддерживает правильное принятие решений и планирование, выявляя скрытые закономерности и взаимосвязи в данных о продуктах. Исследования [4] показали, что такое использование может привести к повышению эффективности принятия решений на 50% и повышению качества продукции на 30%.
Рисунок 3. Динамика покрытия технологий в PLM (2018-2022).
Включение передовых информационных технологий в управление жизненным циклом продукта — это уже не просто временная тенденция в современном ИТ-секторе, а, скорее, фундаментальное требование для конкурентного выживания на рынке [5]. Результаты этого анализа подчеркивают необходимость новаторских стратегий в управлении жизненным циклом продукта, таких как использование алгоритмов машинного обучения и связь с облачными технологиями для оптимизации эффективности корпоративных процессов. Огромное влияние оказывает внедрение гибких методологий в управление жизненным циклом продукта, которые обеспечивают гибкость и адаптивность к изменениям рыночных предпосылок [2]. Тем не менее, заслуживает внимания тот факт, что успешное применение методологий Agile требует не только изменений в процессах, но и капитального ремонта корпоративной культуры и повышения компетентности сотрудников.
Использование цифровых двойников в рамках PLM открывает новые возможности для анализа и усовершенствования продуктов. Недавний обзор [8] демонстрирует эффект увеличения скорости этой методологии, а также ее способность уменьшать дефекты в производстве. Тем не менее, необходимо уделять особое внимание плавной синхронизации материальных и нематериальных моделей продуктов, чтобы раскрыть весь потенциал этого прогресса. Эффективное использование интеллектуального капитала и опыта посредством умелого использования систем управления пониманием в контексте PLM улучшает качество продукции [13]. Тем не менее, это требует умелой разработки и внедрения механизмов, которые умело накапливают, обрабатывают и распределяют знания по организации.
Согласно анализу, системы виртуальной и дополненной реальности, интегрированные в PLM, значительно улучшают процесс взаимодействия между разработчиками и продуктом, но требуют дополнительных инвестиций в оборудование и обучение персонала [12]. Следует подчеркнуть, что успех внедрения таких технологий зависит от склонности фирмы к инновациям и способности привыкнуть к новым аппаратам и методологиям. Сопоставляя полученные данные, мы можем сделать вывод, что объединение PLM с механизмами ERP и CRM приводит к созданию консолидированной информационной среды, которая гарантирует синхронизацию различных отделов бизнеса [5]. Следовательно, такая договоренность облегчает оптимизацию развития и создания продуктов, а также расширяет взаимодействие с клиентами.
В современной парадигме информационных технологий важным фактором успешной коммерческой эксплуатации является оптимизация и механизация процедур управления жизненным циклом продукции (PLM). Используя данные исследовательской организации Gartner, мы узнали, что компании, которые сочетают структуры PLM с компонентами искусственного интеллекта, демонстрируют повышение общей производительности на 35-45% по сравнению с теми, которые используют традиционные тактики администрирования. Ярким примером этого является внедрение алгоритмов машинного обучения, позволяющих упреждающий анализ сбоев продукта и оптимизацию процедур тестирования в системах PLM. Используя такие методы, IBM успешно сократила периоды оценки на 40%, одновременно повысив надежность продукта на 30%. Это подтверждается данными Стэнфордского университета, показывающими, что применение передовых алгоритмов обучения в управлении жизненным циклом продукта способствует более точному прогнозированию возможных осложнений на начальных этапах создания продукта.
Что касается вывода исследования, мы должны отметить, что управление жизненным циклом продукта (PLM) в области обработки знаний претерпевает последовательные метаморфозы после воздействия современных технологических прорывов. Внедрение прогрессивных технологий, таких как системы, основанные на знаниях, параллельная обработка, цифровые копии и внедрение гибких практик, дает компаниям значительные преимущества, позволяя им ускорить производственный цикл, улучшить стандарты продукта и усовершенствовать рыночную тактику.
Внедрение этих технологий требует тщательной стратегии, включающей принятие прогрессивной корпоративной культуры, переоценку методов ведения бизнеса и выделение средств на обучение сотрудников. Не говоря уже о том, что решающим фактором успешной интеграции является формирование тактики управления разведданными и информацией, позволяющей предприятию в полной мере использовать свой источник когнитивных ресурсов.
Внедрение PLM может быть успешным только при наличии соответствующих стратегий, обеспечивающих безопасность данных и безопасную связь. Внедрение передовых технологий должно быть полностью адаптировано к уникальным требованиям отдельных организаций, обеспечивая при этом постоянное сохранение конфиденциальности конфиденциальных данных.
Внедрение современных технологий PLM открывает многообещающие горизонты для информационных технологий, которые стимулируют инновации и рост. Исследование показывает, что компании могут эффективно и гибко использовать эти инструменты для управления жизненным циклом продукта. Следовательно, чтобы поддерживать рыночную конкурентоспособность и добиваться постоянного роста, предприятия должны старательно внедрять и адаптироваться к новым технологиям в своих PLM-системах.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
Gracheva I.V.
Avito Company
(Moscow, Russia)
PRODUCT LIFECYCLE MANAGEMENT IN FIELD
OF INFORMATION TECHNOLOGY: METHODS AND TOOLS
FOR PROCESS OPTIMIZATION AND EFFICIENCY IMPROVEMENT
Abstract: in the era of information technology, Product Lifecycle Management (PLM) is becoming critical. Effective PLM provides companies with competitiveness, cost reduction and acceleration of product launch to the market. Based on data from Deloitte, companies that successfully implement PLM strategies demonstrate a 30-40% increase in efficiency and a 20-30% reduction in product development time.
Materials and methods: Data analysis, artificial intelligence and machine learning methods are used to analyze large amounts of information related to the product lifecycle. The study used data from 150 software and hardware development companies to study the effectiveness of PLM methods and tools.
Keywords: product lifecycle management, information technology, machine learning, process optimization, efficiency improvement.
Номер журнала Вестник науки №12 (69) том 2
Ссылка для цитирования:
Грачева И.В. УПРАВЛЕНИЕ ЖИЗНЕННЫМ ЦИКЛОМ ПРОДУКТА В ОБЛАСТИ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ: МЕТОДЫ И ИНСТРУМЕНТЫ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ И ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ // Вестник науки №12 (69) том 2. С. 53 - 66. 2023 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/11358 (дата обращения: 19.05.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2023. 16+