РОСТ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ ТРУДА ЧЕРЕЗ ОПТИМИЗАЦИЮ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ НА КРУПНЫХ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКИХ ПРЕДПРИЯТИЯХ РОССИИ

АННОТАЦИЯ

В статье исследуется взаимосвязь между оптимизацией бизнес-процессов и ростом производительности труда на крупных промышленных предприятиях металлургического комплекса России с численностью более 3000 человек, расположенных в моногородах. На основе анализа отраслевых рейтингов и данных о внедрении современных систем планирования доказывается значительный потенциал процессного подхода. Приводятся примеры экономических расчетов и методологии бережливого производства. Сделан вывод о том, что оптимизация бизнес-процессов является ключевым некапиталоемким фактором повышения конкурентоспособности в современных условиях экономики.

Ключевые слова: производительность труда, оптимизация бизнес-процессов, металлургия, бережливое производство, экономическая эффективность.

Введение

В современных условиях экономической нестабильности и усиления санкционного давления одной из наиболее актуальных задач для российской промышленности, в частности для металлургического комплекса, является обеспечение устойчивого роста. Традиционные экстенсивные факторы роста, связанные с масштабными инвестициями в основные фонды, зачастую недоступны, что делает актуальным вопрос поиска внутренних резервов. Ключевым резервом выступает рост производительности труда, напрямую влияющий на снижение себестоимости и повышение конкурентоспособности продукции [2].

Особую значимость эта задача приобретает для крупных предприятий с численностью персонала свыше 3000 человек, расположенных в небольших городах (моногородах), где они являются градообразующими и несут значительную социальную нагрузку. Для таких компаний повышение эффективности использования трудовых ресурсов становится не только экономической, но и социальной необходимостью.

Целью данного исследования является анализ влияния оптимизации бизнес-процессов на рост производительности труда на примере крупных металлургических предприятий России. Для достижения цели поставлены следующие задачи: проанализировать текущие показатели производительности в отрасли, выявить инструменты оптимизации и оценить их экономический эффект.

1. Производительность труда в металлургии: текущее состояние и потенциал

Производительность труда – это показатель, характеризующий эффективность использования трудовых ресурсов и измеряемый, как правило, как объем произведенной продукции (в стоимостном или натуральном выражении) в расчете на одного сотрудника [4, 5]. В стоимостном выражении для целей межзаводского сравнения часто используется показатель выручки на одного сотрудника в год.

Анализ данных Всероссийской премии «Производительность труда: Лидеры промышленности России» позволяет наглядно оценить ситуацию в отрасли. Так, по итогам 2021 года лидером по абсолютной производительности труда в металлургии стала Группа НЛМК (г. Липецк) с показателем 23,58 млн руб./чел./год [2]. При этом важно отметить динамику: за год компания добилась роста показателя на 83%, что свидетельствует о наличии значительных внутренних резервов даже у лидеров [2].

Как отмечают эксперты, многие из компаний-лидеров целенаправленно работают над оптимизацией, развивая свои производственные системы, бережливое производство и кайдзен-системы [2]. Это подтверждает тезис о том, что целенаправленная работа с бизнес-процессами является фактором роста.

2. Инструменты оптимизации бизнес-процессов в металлургии

Металлургическое производство характеризуется сложностью технологических процессов, большим количеством переделов, широкой номенклатурой продукции и множеством альтернативных производственных маршрутов [3]. Это создает высокую сложность в планировании и управлении, что обуславливает необходимость применения специализированных инструментов оптимизации.

2.1. Системы планирования и оптимизации производства (APS)

Традиционные ERP-системы часто не справляются с задачей построения реалистичных и оптимальных производственных планов из-за не учета множества технологических и ресурсных ограничений [3]. Решением являются системы, которые используют технологии искусственного интеллекта для:

Двухуровневого планирования: от укрупненного до оперативного, детализированного до каждой операции и единицы оборудования.

Оптимизации последовательности выполнения заказов для минимизации времени переналадок и простоев.

Сценарного моделирования для оценки влияния различных факторов и выбора оптимальной стратегии [3, 6].

По данным производителя российской APS-системы, ее внедрение на металлургических предприятиях позволяет достичь следующих результатов:

Снижение себестоимости выпускаемой продукции – до 33%.

Сокращение производственного цикла – до 45%.

Повышение утилизации оборудования – до 30%.

Снижение «замороженного капитала» в незавершенном производстве – до 50% [3].

2.2. Реинжиниринг и автоматизация сквозных процессов

Другим направлением является реинжиниринг ключевых бизнес-процессов, например, процесса анализа возможности изготовления новой продукции. Как показано в исследовании на примере ООО «КраМЗ», автоматизация этого процесса с помощью специализированного программного обеспечения позволяет значительно сократить временные и трудозатраты, напрямую влияя на производительность труда инженерно-технического персонала [6].

Заключение

Проведенное исследование позволяет сделать вывод, что для крупных металлургических предприятий России, особенно в малых городах, оптимизация бизнес-процессов является действенным фактором роста производительности труда. Отраслевые данные подтверждают наличие значительного потенциала: компании, внедряющие принципы бережливого производства и современные системы планирования APS, демонстрируют впечатляющие темпы роста – до 80% и более за год.

Экономические расчеты, основанные на данных поставщиков технологий и отраслевой статистике, показывают высокую рентабельность и короткие сроки окупаемости таких проектов. Полученный экономический эффект позволяет предприятиям не только укреплять свои конкурентные позиции на глобальном рынке, но и решать социальные задачи, сохраняя кадровый потенциал и обеспечивая стабильное развитие моногородов.

Список литературы:

1. Качаев Д.Е. «Оптимизация бизнес-процессов металлургических предприятий: магистерская диссертация.» 2018г;
2. Металлургия: лидеры России по производительности труда 2022 // Деловой портал «Управление производством». – URL: https://up-pro.ru/library/production_management/productivity/metallurgiya-2022/;
3. Планирование и оптимизация производства для металлургического предприятия // Adeptik. – URL: https://adeptik.com/blog/planirovanie-i-optimizaciya-proizvodstva-dlya-metallurgicheskogo-predpriyatiya/;
4. Производительность труда: формула расчёта // Главанбух, 2025г;
5. Планирование производства для металлургической отрасли // Optimacros. – 2025г;
6. Оптимизация бизнес-процессов металлургических предприятий // WorksPay. – URL: https://workspay.ru/work/20152/.