Перспективы развития цифрового бережливого управления качеством обслуживания на российских предприятиях сферы услуг

Введение

В настоящее время на российских предприятиях сферы услуг развивается цифровое бережливое управление, под которым понимается организация обслуживания с использованием электронных систем и методов сокращения потерь рабочего времени, и которое «на первом этапе цифровой трансформации позволит «очистить» бизнес-процессы от лишнего» [9, с. 92].

Иными словами, цифровое бережливое управление представляет собой способ улучшать работу сервисной компании, при котором цифровые программы помогают сотрудникам выполнять необходимые действия в установленной последовательности.

Среди них встречаются разные решения (например, цифровые инструкции и системы анализа клиентских запросов), которые позволяют установить, какие действия занимают лишнее время и почему заказчик вынужден ждать. И благодаря этому одна и та же организация может совершенствовать обслуживание с учётом сложности заказа и возможностей персонала. Цифровое бережливое управление – это совокупность методов совершенствования труда, различающихся условиями внедрения и возможностями оценки полученных результатов.

В связи с этим цель настоящего исследования заключается в рассмотрении перспектив развития цифрового бережливого управления качеством обслуживания на российских предприятиях сферы услуг.

Объекты и методы исследования

Исследование основано на сравнительном анализе научных публикаций, посвящённых развитию цифрового бережливого управления качеством обслуживания на российских предприятиях сферы услуг и условиям внедрения цифровых технологий. Рассмотрены способы вовлечения сотрудников в совершенствование рабочих процессов, содержание обучения персонала и методы оценки расходов на цифровизацию обслуживания. Кроме того, изучены возможности сопоставления качества услуг до и после цифровизации, а также использования искусственного интеллекта для анализа запросов клиентов.

Результаты и их обсуждение

В сфере услуг вовлечение сотрудников в совершенствование рабочих процессов – важная часть цифрового бережливого управления. К нему обычно относятся обсуждение организации труда и сбор предложений персонала, среди которых большое значение принадлежит замечаниям работников, ежедневно выполняющих заказы и общающихся с клиентами [5, с. 233-244].

В частности, мастера и операторы могут объяснить, почему отдельные действия повторяются после автоматизации, поэтому описание порядка обслуживания руководством является далеко не единственным основанием для изменения рабочих процедур.

Иными словами, чем понятнее сотрудникам цели предстоящих изменений, тем проще им отказаться от прежних способов обработки заказов. Так, работа коллектива над улучшением обслуживания связана с двумя способами организации изменений – в одном случае сотрудники предлагают устранить затраты времени на конкретной операции, во втором случае они совместно проверяют новый порядок выполнения заказа, и различие определяется характером выявленной проблемы.

Постепенно подготовка сотрудников должна охватывать весь процесс цифрового обслуживания, включая нестандартные запросы клиентов. Помимо ознакомления с функциями программы, в обучение необходимо включать выполнение реальных операций с заказами и изменение ранее внесённых данных [1, с. 13-18]. Стоит отметить, что обучение работе в электронной системе также связано с распределением обязанностей, поскольку ошибка одного сотрудника может задержать работу следующего исполнителя [5, с. 233-244]. В отдельных случаях освоение программы начинается с типовых заявок – и его результат оценивается уже на более сложных ситуациях обслуживания, для которых необходимы согласованные действия нескольких работников. Значение предварительной оценки вложений также зависит от масштаба цифровизации, поскольку стоимость программного обеспечения связана с числом рабочих мест и составом используемых функций.

Современные методы инвестиционного анализа свидетельствуют о том, что сопоставление расходов с ожидаемой экономией сложнее, чем простое сравнение цены программы и стоимости рабочего времени сотрудников [7, с. 51-65]. Вместе с этим в смету внедрения необходимо включать обучение персонала и дальнейшее сопровождение системы, и увеличение этих расходов способно изменить ожидаемый срок окупаемости проекта.

Связь расходов на цифровизацию с финансовыми результатами проявляется и в необходимости оценивать фактическое высвобождение рабочего времени, так как сокращение одной операции ещё не означает уменьшения общей трудоёмкости заказа [4, с. 282-296].

На предприятии работа нескольких специалистов организована в определённой последовательности, благодаря чему экономия времени на регистрации обращения может остаться незаметной при выполнении последующих действий. С этим связано различие между расчётным сроком окупаемости и фактической экономией средств, хотя в обоих случаях оцениваются расходы на один и тот же цифровой проект [7, с. 51-65].

В оценке качества обслуживания, впрочем, как и в иных задачах управления предприятием, изменение одного показателя тесно связано с условиями его расчёта.

Возможности сравнения продолжительности выполнения заказов во многом определяются сходством рассматриваемых обращений, поэтому сокращение среднего срока может объясняться увеличением доли простых заявок, хотя сам порядок выполнения работ остался прежним. Следует отметить, что более полную оценку предоставляют частота ошибок и мнения клиентов, значение которых связано с выявлением недостатков обслуживания, не отражённых в отчётах о затратах рабочего времени [6, с. 144-149].

Кроме того, оценка фактического качества обслуживания связана с тем, что описание конкретных случаев взаимодействия с клиентами помогает обнаружить недостатки, не видимые в средних показателях – характер обнаруженных проблем зависит от обстоятельств оказания услуги, поэтому даже быстро выполненный заказ может оставить клиента недовольным [2, с. 178-185].

Наряду с этим в цифровом бережливом управлении развивается использование искусственного интеллекта для анализа истории клиентских обращений, благодаря чему сообщения сходного содержания могут объединяться для последующего рассмотрения [8, с. 144-163]. Поэтому возможности такого анализа во многом зависят от качества электронных записей и правил их обработки.

Различия между отдельными применениями искусственного интеллекта целесообразно рассмотреть с учётом задач организации обслуживания, поскольку классификация обращений и подготовка ответа клиенту связаны с разной степенью ответственности сотрудников. Это, конечно, не все виды, да и в целом направлений развития цифрового бережливого управления качеством обслуживания на российских предприятиях сферы услуг в настоящее время можно выделить очень много.

Следует полагать, что в ближайшем будущем наиболее перспективными будут пять направлений развития цифрового бережливого управления качеством обслуживания на российских предприятиях сферы услуг:

• вовлечение сотрудников в совершенствование процессов обслуживания;
• обучение персонала работе в цифровых системах;
• оценка экономической эффективности цифровизации;
• измерение фактических изменений качества обслуживания;
• использование искусственного интеллекта для анализа запросов клиентов.

Следует отметить, что эти перспективы ориентированы на решение имеющихся проблем развития цифрового бережливого управления качеством обслуживания на российских предприятиях сферы услуг (табл.).

Их реализация представляется также в рамках систем менеджмента качества (СМК). В СМК перспективы дальнейшего развития процессов в контексте цифрового бережливого производства «связаны с более глубокой интеграцией технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, развитием концепции цифровых двойников для моделирования и оптимизации процессов, а также с формированием экосистем качества, объединяющих различных участников цепочки создания ценности» [8, с. 160].

Таблица

Ключевые перспективы развития цифрового бережливого управления качеством обслуживания на российских предприятиях сферы услуг (авторская разработка)

При этом данные перспективы следует реализовать взаимосвязано для того, чтобы их реализация была наиболее эффективной.

Заключение

Таким образом, в российской науке, в которой исследуются вопросы применения цифровых технологий для улучшения качества обслуживания на российских предприятиях сферы услуг в рамках бережливого управления, важно:

• изучать способы вовлечения персонала в совершенствование обслуживания (выполненные сотрудниками предложения позволяют сопоставить заявленные проблемы с реально изменёнными рабочими операциями);
• оценивать результаты обучения работе в цифровых системах, что обусловлено тем, что знание функций программы ещё не свидетельствует о правильности оформления и выполнения конкретных заказов;
• сопоставлять результаты цифровизации предприятий сферы услуг разного размера, ведь одинаковые расходы на программное обеспечение могут составлять разную долю бюджета организации;
• исследовать возможности анализа клиентских обращений средствами искусственного интеллекта с учётом вероятности ошибочной классификации запросов.

Дальнейшее развитие цифрового бережливого управления качеством обслуживания на российских предприятиях сферы услуг, по всей видимости, позволит обоснованнее выбирать цифровые технологии и точнее оценивать их результаты с учётом фактического времени обслуживания и мнения клиентов.