Qlever Solutions вошли в топ-5 поставщиков BI для российского производства

Рейтинг составлен по итогам деятельности ИТ-компаний в 2024 году и отражает распространение различного ПО для производства на российском рынке.

Qlever Solutions активно работала над проектами внедрения BI и DWH для производственных компаний в 2024 году. Компания помогла ПАО «Газпром нефть», ПАО Распадская, Orby (ППО «Орбита»), The Act (ООО Экт), АО Молвест, ООО Ай-Пласт решить стоящие перед ними задачи с помощью бизнес-аналитики.

Qlever Solutions входит в тридцатку лучших российских поставщиков ПО для производственных компаний в общей номинации «Лидеры ИТ для промышленности России», а также входит в топ- 5 лидеров в номинации «ИТ- решения для управления эффективностью (BI, CPM)», признана региональным лидером ИТ для промышленности по Санкт-Петербургу, входит в топ-10 лучших поставщиков ИТ для нефтегазового комплекса и в топ-10 лучших поставщиков ИТ для легкой промышленности.

Организаторы предложили участникам рейтинга поделиться оценкой результатов 2024 года и предложить свои прогнозы на 2025 год. О ситуации на российском рынке бизнес-аналитики для промышленности рассказал Киселев Дмитрий Игоревич, генеральный директор Qlever Solutions:

"Сегодня в стремлении оставаться гибкими и адаптивными производственные компании обращаются к продвинутой аналитике и data-driven подходам управления, спрос на внедрение BI-систем растет.

Производители осознают важность сокращения простоев, своевременного запуска мероприятий ТОиР, обеспечения прозрачности на всех этапах производства и эффективном прогнозировании на основе данных. Традиционные методы контроля и встроенные возможности ERP-решений уже не могут обеспечить должную глубину мониторинга процессов.

Интерактивные панели со сводными показателями теперь необходимы не только топ-менеджменту, но и руководителям функциональных подразделений, чтобы своевременно предпринимать реальные действия по улучшению процессов.

Специалисты Qlever также отмечают рост количества запросов на построение DWH (корпоративных хранилищ данных), внедрение Data Governance, Data Quality. Объем данных растет, и без их структурирования и нормализации не обойтись.

Особенно важно качество данных в высокотехнологичном, позаказном производстве, где одно изделие может состоять из десятков тысяч сложных деталей. Сначала нужно обеспечить качественные данные, а уже затем строить наглядные визуализации на их основе.

Помимо оптимизации и масштабирования представители промышленности сегодня активно идут в e-commerce и на маркетплейсы. А это уже совершенно другие объемы продаж, управление запасами и логистикой, в которых не обойтись без анализа результатов в BI.

Еще одним популярным направлением для анализа становится ESG. Производство стремится придерживаться принципов устойчивого развития, и для этого необходимо проводить регулярный анализ показателей охраны труда и промышленной безопасности (ОТ и ПБ), контролировать потребление ресурсов, планировать переработку отходов.

В будущем все больше производственных компаний будет реализовывать сложные сценарии продвинутого анализа, подключаться к IIoT (промышленный интернет вещей), собирать данные с ЧПУ-станков, использовать возможности BI в связке с искусственным интеллектом (AI) и машинным обучением (ML) для предиктивного обслуживания, оптимизации цепочек поставок, управления запасами, прогнозирования простоев.

Уже сегодня BI может стать надежной основой для будущей экосистемы эффективного управления данными в производстве".