Александр Ануфриенко: «Не все модные методики одинаково полезны»
Сегодня сложно найти человека, который бы не слышал про новые подходы к созданию передовых продуктов. Например, в отрасли стартапов популярен MVP-подход. Аббревиатура расшифровывается как minimum viable product — минимально жизнеспособный продукт. На рынок сначала выводится продукт, обладающий минимальными достаточными качествами для того, чтобы показать конкурентные преимущества и получить обратную связь. Такой метод позволяет снизить затраты и риски, понять рыночный потенциал и в идеале выйти по итогам тестирования на рабочую бизнес-идею.
Другими «фишками» являются agile-методы, искусственный интеллект и блокчейн, которые сегодня, по мнению ряда экспертов, становятся чуть ли не «обязательными» для выпуска передовых продуктов, создания сервисов и оказания услуг в современном формате.
Однако, насколько универсальны и применимы эти подходы в тяжелой высокотехнологичной промышленности, где цена ошибки слишком велика, а технологические процессы отлажены и совершенствуются десятилетиями? Можете ли вы представить себе, как крупный авиапроизводитель выводит на рынок самолет, построенный на основе MVP-подхода, «минимально жизнеспособный»?
На мой взгляд, далеко не все из этих методологий применимы и необходимы современной промышленности, а часть из них объективно скорее модная «фишка», чем новый перспективный подход. Более того, следует критично подходить к рекомендациям методологов, которые стараются использовать эти подходы во всех сферах, включая те, которые совсем для этого не предназначены.
Возьмем Agile как гибкую методологию разработки программного обеспечения, которая сводит процесс к коротким циклам — итерациям. Каждая итерация представляет из себя мини-проект с заданием и результатом. По окончании каждой итерации команда выполняет переоценку задач и приоритетов. Критики подхода при этом отмечают, что при использовании такого подхода смещается акцент в сторону частных задач, из-за чего теряется целостность реализуемого проекта. И MVP, и Agile подходы объединяет то, что часть тестирования совершается самими потребителями.
Для промышленных решений данный подход невозможен. Представьте себе подход «гибкой методологии разработки» в том виде как это часто происходит в информационных технологиях, но для разработки самолета или авиадвигателя. Например, создан проект авиадвигателя и запущена его разработка. Параллельно с этим, один из конкурентов — General Electric – заявляет о разработке более «тяговитого» агрегата для того же класса самолетов. Появляется задача повысить тягу нашей силовой установки. Это можно сделать за счет добавления компрессора с дополнительным валом. Но целевые показатели по тяге не достигаются. По итогам совещания с участием приглашенного внешнего консультанта из известной консалтинговой компании, утверждается «оптимальное экономическое» решение. На следующей итерации создания силового агрегата удлиняются лопатки компрессора и турбины. Но оказывается, что это приводит к критическому росту массы двигателя. При росте оборотов турбины лопатки начинают вылетать. Проект заходит в тупик, что приводит к необходимости заново проектировать и разрабатывать двигатель уже с другими целевыми техническими характеристиками.
Именно поэтому, в промышленности используется классическая «водопадная» модель разработки с этапами, сроками и результатами. Большой объем времени уходит на планирование, чтобы учесть все нюансы. Далее, на этап тестирования отводится объем времени, превышающий этап проектирования. И это обоснованно, поскольку, например, скважину можно пробурить только с одного раза, а цена ошибки слишком велика. Микросхему «в кремнии» также возможно произвести с одного раза, и что-то доделать в ходе производственного процесса уже невозможно.
В отличие от разработки софта, для которого постоянно выпускаются патчи, исправляющие ошибки программирования, в сложных промышленных продуктах аппаратные заплатки выпустить уже нельзя, приходится выпускать новое, переработанное изделие. Например, если средство связи, будь то рация или смартфон, произведено с дефектом антенны, то это неустранимая ошибка и для фундаментального исправления требуется переработка всего устройства. Да и согласитесь, никто не захочет лететь на самолете с экспериментальными двигателями.
Именно поэтому, многие промышленные гиганты, создающие современные технологичные решения, зачастую отличаются консерватизмом в выборе компонентов и подходов для создаваемой продукции. Ведь далеко не все новые методологии применимы на предприятиях, производящих высокотехнологичную уникальную продукцию. С другой стороны, те технологии, эффективность которых доказана, внедряются в промышленности быстро и эффективно. В качестве примера можно привести резкое увеличение количества деталей для авиастроения, изготавливаемых методом 3D-печати в центре аддитивных технологий Ростеха, и внедрение «цифровых двойников» на двигателестроительных предприятиях Госкорпорации.
Таким образом, перефразируя ставшей классикой рекламу йогуртов – «не все модные методики одинаково полезны». Разумный консерватизм в сочетании с динамичным внедрением методов и технологий, доказавших свою эффективность, является необходимым балансом для развития российской промышленности и производства высокотехнологичной продукции, востребованной на мировых рынках.
Читать новость в источнике ComNews
