Брак на производстве: как техническому директору найти истинные причины через анализ данных, а не через совещания?
Процент брака на заводе стройматериалов колеблется от 2% до 7%, но найти реальную причину — квест. Совещания с технологами не дают ответа, потому что данные разрознены: параметры оборудования в журналах смен, качество сырья в актах приемки, данные по бракованным партиям в маршрутных листах.
Почему традиционный учет брака не работает
Классическая схема: мастер составляет акт о браке, указывает причину (“нарушение технологии”), виновника (рабочий Х), и дело закрыто. Но это не дает ответа на главные вопросы:
Есть ли корреляция между качеством сырья от поставщика А и процентом брака?
Влияет ли влажность цемента из определенной партии на прочность ЖБИ?
На какой именно операции возникает наибольший процент исправимого брака?
Учет брака ведется в маршрутных листах, данные по сырью — в актах приемки, параметры оборудования — в Excel у технологов. Эти данные не связаны.
Что можно увидеть, когда данные объединены?
Классическая схема: мастер составляет акт о браке, указывает причину (“нарушение технологии”), виновника (рабочий Х), и дело закрыто. Но это не дает ответа на главные вопросы:
Есть ли корреляция между качеством сырья от поставщика А и процентом брака?
Влияет ли влажность цемента из определенной партии на прочность ЖБИ?
На какой именно операции возникает наибольший процент исправимого брака?
Учет брака ведется в маршрутных листах, данные по сырью — в актах приемки, параметры оборудования — в Excel у технологов. Эти данные не связаны.
Что можно увидеть, когда данные объединены?
Кейс — завод ЖБИ нашел “убыточные хиты продаж”
Завод железобетонных изделий считал продукт А флагманом продаж с маржинальностью 25%. После интеграции всех источников данных через CFOLM выяснилось:
Реальная маржа продукта А — 8% (с учетом брака на 4% и логистики к основным клиентам).
Продукт Б, который считался “середнячком”, имел маржу 32%.
За 3 месяца пересмотрели ассортиментную матрицу и увеличили EBITDA на 18%.
Как ИИ-ассистент решает проблему за минуты
Вместо недель ожидания отчетов от аналитиков, финдиректор получает ответы текстовыми запросами:
“Покажи реальную маржинальность продукта Х с учетом всех накладных и брака за квартал”
“Какие клиенты приносят убыток, если учесть логистику до их регионов?”
“Спрогнозируй себестоимость продукта при росте цен на цемент на 10%”
CFOLM интегрирует данные из 1С, Excel, производственных систем и дает прозрачную картину в реальном времени.
Завод железобетонных изделий считал продукт А флагманом продаж с маржинальностью 25%. После интеграции всех источников данных через CFOLM выяснилось:
Реальная маржа продукта А — 8% (с учетом брака на 4% и логистики к основным клиентам).
Продукт Б, который считался “середнячком”, имел маржу 32%.
За 3 месяца пересмотрели ассортиментную матрицу и увеличили EBITDA на 18%.
Как ИИ-ассистент решает проблему за минуты
Вместо недель ожидания отчетов от аналитиков, финдиректор получает ответы текстовыми запросами:
“Покажи реальную маржинальность продукта Х с учетом всех накладных и брака за квартал”
“Какие клиенты приносят убыток, если учесть логистику до их регионов?”
“Спрогнозируй себестоимость продукта при росте цен на цемент на 10%”
CFOLM интегрирует данные из 1С, Excel, производственных систем и дает прозрачную картину в реальном времени.
Проведем пилотный анализ данных по браку на вашем производстве — покажем скрытые закономерности за 1 неделю.
12 Ноября 2025