У себя на канале я много пишу о разработке и внедрении документации систем менеджмента, а также улучшении работы систем менеджмента через автоматизацию. Одним из таких направлений сейчас является внедрение ИИ-помощников. Для средних и больших компаний можно создавать решение на базе ИИ в качестве универсального помощника в повседневных задачах, который разбирается во внутренних процессах и регламентах. На общедоступный портал компании или мобильное приложение выводится чат-бот с ИИ, который может быстро ответить на вопросы и/или предоставить ссылки на внутренние документы компании (регламенты, инструкции). Кроме очевидной пользы для всех сотрудников, которым трудно ориентироваться в многообразии внутренних документов, большую пользу такой ИИ принесет и тем, кто отвечает за разработку и внедрение регламентов и инструкций. Позволит выстраивать правильную систему без противоречий и с обновляемыми связями. Вот перечень систем, которые позволяют реализовать это на внутренних серверах компании или в облаке.
TEAMLY AI https://teamly.ru/ai Особенности: Один из лидеров на рынке. ИИ обучается исключительно на ваших данных (документы, таблицы) и не использует внешние источники, что минимизирует ошибки и гарантирует конфиденциальность. Отличается глубоким пониманием контекста диалога и строгой системой контроля доступа (сотрудник видит только ту информацию, к которой у него есть права). Безопасность: Данные хранятся на ваших серверах. Интеграции: Встраивается в корпоративные порталы, CRM, мессенджеры. Для кого: Универсальное решение для всех отделов: поддержка, HR, маркетинг, продажи, производство.
KT-Team (ИИ-ассистент для правил) https://www.kt-team.ru/solutions/ai-for-business/ai-corporate-rules-helper Особенности: Специализированный помощник для работы с огромными базами правил, регламентов и инструкций (от 100+ документов). Понимает запросы на естественном языке, даже если формулировка не точная. Идеален для обеспечения соблюдения внутренних стандартов. Плюсы: Автоматически актуализирует ответы при изменении регламентов и предоставляет модуль для тестирования знаний сотрудников. Для кого: Крупные компании с сильно регламентированными процессами (финансы, производство, строительство).
Ontoloo https://ontoloo.ru/ai-chat-bots Особенности: Платформа для создания разных типов ботов (корпоративный, продавец, поддержка). Использует векторные базы данных для интеллектуального поиска по всем корпоративным знаниям. Гибкость: Поддерживает различные LLM (ChatGPT, Gemini, Claude, YandexGPT) и развертывание на собственных серверах. Есть интеграция с Битрикс24. Для кого: Компании, которым важна гибкость выбора модели и многоканальность (веб-сайт, Telegram и др.).
Personik (для обучения и HR) https://personik.ai/solutions/learning Особенности: Сфокусирован на сценариях обучения и адаптации персонала. Позволяет легко создавать интерактивные курсы, тесты и квизы на основе загруженных материалов (инструкций, документации). Форматы: Диалоговые тренажеры, микро-обучение прямо в мессенджерах (Telegram, Viber). Для кого: В первую очередь для HR-департаментов и учебных центров.
Minerva Knowledge https://minervasoft.ru/kms Особенности: Профильный сервис для базы знаний с ИИ-инструментами. Входит в линейку продуктов Minerva, среди которых — Minerva Learn, решении для создания обучающих материалов, тестов и анализа результатов. Плюсы: Семантический поиск по всем типам контента выдает релевантную информацию из базы знаний. Доступна быстрая миграция из Confluence, Notion, Zendesk и других зарубежных систем. Поддерживает диаграммы из Draw.io и PlantUML, доски из Miro, видео с YouTube и другой контент из сторонних сервисов. Можно сделать внешний портал с базой знаний для клиентов и партнеров. Встроенный ИИ дает подсказки из базы знаний в CRM-системе и других программах. Есть мобильные приложения для iOS и Android. Доступно коробочное решение. Для кого: Для компаний, заинтересованных в внедрении универсальных решений. Подходит командам, где минимум 15 сотрудников — меньшее количество лицензий купить нельзя.
Я работаю системным и бизнес-аналитиком, но периодически вижу обсуждения, что аналитики не нужны, либо не нужны были изначально, потому что DDD и вот это всё, либо не нужны становятся сейчас из-за развития нейросетей и трансформации разработки. Однако на своем опыте я вывел несколько причин, почему аналитики всё таки нужны:
Разделение труда - системный и бизне-аналитик это результат разделения труда и специализации. Естественный процесс в любой деятельности, где работает больше трех человек.
Дешевая замена - аналитики в рамках выделения своей ролевой специфики часто выступают для сокращения затрат на разработчиков.
Тушитель пожаров - аналитики на проектах часто выступают в роли затыкателя дыр, выполняя все возможные временные функции от тестировщика до техписа.
Собиратели конструкторов - аналитики заменяют разработку в проектах с лоу-код и ноу-код конструкторами.
Вайб-кодеры - в настоящее время за счет нейросетей аналитик может самостоятельно тестировать идеи в коде и прототипах вообще без разработчиков. Далее рассмотрим подробнее.
1. Разделение труда - основа эффективности
Разработка ПО — уже давно не ремесло одного мастера, а командная работа множества специалистов. Разделение труда здесь не прихоть менеджмента, а необходимое условие масштабирования. Разработчик фокусируется на архитектуре и коде, тестировщик — на качестве, дизайнер — на опыте пользователя. А кто же будет отвечать за смысл? Именно аналитик переводит запросы бизнеса в технические требования. Он задаёт ключевые вопросы: — Какую проблему мы решаем? — Кто наш пользователь? — Как мы поймём, что решение работает? Аналитик создаёт общее понимание между заказчиком, который говорит «хочу одну кнопку», и разработчиком, который спрашивает: «А что именно делать?».
Это ведь не просто «бумажная работа» по записи требований. Это управление сложностью. И чем масштабнее проект, тем выше цена недопонимания. Ошибка в требованиях на раннем этапе может стоить десяток переделок в дальнейшем, поэтому работе аналитика следует уделять внимание.
2. Дешёвая замена - страховка от некомпететености
К целом аналитик на рынке стоит дешевле, чем программист. Конечно аналитик не замещает программистов, но позволяет им сконцентрироваться на написании кода, сократив время на созвоны с заказчиком и переведя эту работу на себя. К тому же, аналитики могут на ранних этапах предусмотреть какие-то проблемы в реализации требований, найти противоречия, а значит сократят время на споры и переделки. В этом случае, аналитик экономит не за счет зарплаты, а за счет повышения эффективности работы команды.
Более того, в продуктовых компаниях и на синьорном уровне разрыв в зарплатах уже сокращается. Потому что зрелый аналитик влияет на разработку не меньше программиста, и также приносит значительную ценность.
3. Тушитель пожаров и «универсальная затычка»
В идеальном мире каждая роль выполняет свои функции. В реальности — аналитик часто закрывает пробелы за других.
Руководитель проекта перегружен и не успевает расставить приоритеты? Аналитик делает это сам.
Тестировщики не понимают бизнес-логику? Аналитик пишет сценарии и проверяет функции ПО.
Технического писателя нет? Аналитик создаёт документацию, инструкции, да ещё и обучает пользователей.
Разработчик не хочет вникать в нюансы? Аналитик «додумывает» логику и исправляет требования постфактум.
На проекте нет специалистов технической поддержки? Аналитики будет принимать заявки от пользователей, консультировать их, либо передавать выявленные баги разработке.
Конечно это не совсем здоровые ситуации, но реальность такова. Сейчас во многих проектах программисты пишут код, а аналитики и с заказчиком общаются, и документы пишут и доработки тестируют.
4. Собиратели конструкторов - аналитик становится разработчиком
С приходом платформ вроде Bubble, Airtable, Power Apps, ELMA, Первая форма аналитик получил суперсилу: он может сам создавать рабочие решения без единой строчки кода. Теперь он не просто описывает форму для приложения — он может собрать её сам и она сразу будет работать, при это не требуется писать код. Я знаю, что на Хабре мало поклонников ноу-код, но тем не менее такие платформы используются, работают и выполняют свои функции. Если в компании внедряют какую-то лоу-код платформу, то ей нужны аналитики, которые будут там настраивать и править, сразу реализуя то, что нужно пользователям. Программисты в этом случае конечно тоже нужны, но только для написания плагинов, коннекторов, каких-то базовых функций и т.д. Здесь вот про это подробно описано https://habr.com/p/977318/ Это превращает аналитика в продуктового инженера одного лица: от идеи до MVP — за день. Но есть и риски. No-code — не панацея. Такие решения часто не масштабируются, сложны в поддержке и могут стать «цифровым мусором», если не продумана архитектура. Аналитик должен понимать границы возможностей платформ и вовремя передавать зрелые продукты в руки программистов то, что требует классической разработки через код.
5. Вайб-кодинг и ИИ: от ТЗ к архитектуре намерений
Самый мощный тренд 2024–2025 годов — вайб-кодинг (vibe coding): когда достаточно описать желаемое поведение на естественном языке, чтобы ИИ (GitHub Copilot, Cursor, V0, Lovable) сгенерировал рабочий интерфейс или даже full-stack приложение.
Это не отменяет аналитика — наоборот, делает его роль критичной. Теперь его главная задача — не писать многостраничные спецификации, а формулировать точные, структурированные промпты, которые ИИ поймёт без искажений. Аналитик становится валидатором намерений: он проверяет, правильно ли ИИ интерпретировал логику, учтены ли крайние случаи, не нарушена ли связность системы. Ещё важнее — фокус на гипотезах и метриках. Если реализация занимает минуты, то главный вопрос — не «как сделать», а «зачем и как измерить эффект». Аналитик переходит от описания функций к управлению бизнес-ценностью. То самое "сделать хорошо".
Выводы
Аналитик это необходимая во многих случаях роль (и должность) на проектах связанных с разработкой и внедрением ПО. Сейчас, в ряде случаев, это может быть единственная роль технического специалиста в команде. И эта роль будет долго существовать в том или ином смысле.
В своей работе в качестве консультанта лабораторий по внедрению ЛИМС и системного аналитика часто сталкиваюсь с двумя понятиями: цифровизация и автоматизация. А недавно услышал интересное мнение, что цифровизация это не помощник, а надсмотрщик.
Конечно захотелось разобраться в чем разница и почему так происходит.
Путем недолгого запроса в нейросеть Qwen получил следующие определения: Цифровизация — это перевод процессов, данных или взаимодействий в цифровой формат. Это не замена человека машинами, а переход от аналоговых или бумажных систем к цифровым инструментам.
Автоматизация — это использование технологий для выполнения задач без человеческого вмешательства. Здесь речь идет о замене ручного труда машинами, программами или алгоритмами.
Получается, что цифровизация не обязательно включает автоматизацию, а автоматизация хоть сейчас часто использует цифровые технологии, но так было не всегда (например есть механические автоматические линии на производстве без компьютеров). Рассмотрим на примере производственных лабораторий, с которыми я работал.
Цифровизация бывает без автоматизации В лаборатории результаты измерений (испытаний) с приборов (СИ или ИО) вручную переписываются в программу LIMS.
Данные теперь в электронном виде (вместо бумажного журнала).
Но нет автоматизации. Прибор не передает данные автоматически — человек сам пишет цифры, и даже сам их пересчитывает по заданным в методике формулам.
Автоматизация без цифровизации (редкий случай в современности)
например механический автомат на конвейере.
но данных с него нет или требуется собирать вручную
Цифровизация + Автоматизация (идеальный сценарий) Датчики IoT на производственной линии автоматически передают данные в систему MES, которая: +Анализирует показания в реальном времени, +Сама останавливает линию при отклонениях,
Формирует отчеты для менеджеров. Таким образом, данные переведены в цифровой формат (выполнена цифровизация), и задачи выполняются без человека (существует автоматизация). Процесс становится эффективным — ошибки сократились, время трудозатрат уменьшилось.
Простой пример из работы маленькой лаборатории: Если вы просто перенесли бумажный журнал в Excel — это цифровизация. Если Excel сам считает по формулам и генерирует протокол — это автоматизация. Если вы сделали и то, и другое — это цифровизация с автоматизацией.
Сейчас конечно цифровизация — это база, а автоматизация — инструмент для улучшения этой базы. Без цифровизации в современном понимании автоматизация невозможна, но цифровизация сама по себе не гарантирует автоматизации. При этом зачастую цифровизацию внедряют именно так, без автоматизации, и конечным результатом становится не облегчение труда рядовых сотрудников, а облегчение **контроля за работой ** рядовых сотрудников через разные полуавтоматические отчеты по количеству сделанных записей.
Когда цифровизация используется не для упрощения работы, а для усиления контроля, она перестаёт быть инструментом прогресса и превращается в надсмотрщика над сотрудниками. Это происходит, когда данные собираются, анализируются и используются исключительно для мониторинга сотрудников, а не для улучшения их условий труда и, соответственно, производительности. Технологии становятся "глазами" менеджмента ("большого брата"), которые фиксируют каждое движение, но не помогают решать проблемы в организации.
Вот еще пример из нашей лабораторной жизни Часто компании внедряют ЛИМС, но не настраивают автоматизированную интеграцию с оборудованием, автоматический расчет результатов и так далее. В результате сотрудники вынуждены вручную вносить показания приборов, результаты испытаний или измерения в электронные формы в программе. При этом еще остаются бумажные формы записей, которые частично задублированы в электронные формы. Эта цифровизация преподносятся как автоматизация, но на практике усложняет работу, добавляя рутину, ошибки и потерю времени. Зачем так делают? Формальные причины: -Соответствие регуляторным стандартам
Внутренние требования руководства
Формальность «мы цифровизировались»
А на выходе отсутствие прибавки производительности труда, сопротивление сотрудников, выгорание и вот это всё
В системах менеджмента качества работа с рисками и несоответствиями часто сводится к механическому заполнению реестров. Сотрудники фиксируют риски, указывают абстрактные «мероприятия по снижению» и откладывают документы в архив. Но управление — это не бумажная работа, а распределение ответственности и контроль результатов. Как перейти от формальностей к реальным действиям?
Проблема традиционного подхода Типичный реестр рисков содержит столбцы: «Риск», «Оценка», «Мероприятия». Однако в колонке с действиями часто фигурируют расплывчатые формулировки вроде «довести задачи до персонала через обучение». Где конкретика? Кто отвечает? Каков срок? Без ответов на эти вопросы даже самые продуманные меры остаются на бумаге. Такой подход не обеспечивает прозрачности: нет контроля исполнения, оценки эффективности и вовлечения сотрудников.
Решение: Реестр действий вместо абстрактных мероприятий Ключевая идея — разделить регистрацию рисков и управление действиями. Вместо общих формулировок в реестре рисков создайте отдельный План действий, где каждая задача будет иметь:
Четкое описание; Ответственное лицо; Срок исполнения; Комментарии о результатах; Оценку результативности. Например, вместо «провести обучение» укажите: «Организовать тренинг по новому оборудованию для лаборантов до 15 марта. Ответственный — менеджер по качеству». По завершении МК отчитывается, а руководитель оценивает, снизилось ли влияние риска. Такой подход трансформирует управление: задачи становятся измеримыми, а ответственность — персональной.
Универсальный процесс для всех сценариев Эта модель применима не только к рискам, но и к несоответствиям, улучшениям и возможностям. Алгоритм прост:
Регистрация проблемы (риск, несоответствие).
Назначение действий: коррекция, анализ причин, корректирующие меры, переоценка рисков — каждое как отдельная задача для конкретного сотрудника.
Выполнение и оценка: если результат неудовлетворителен — добавляются новые действия, процесс зацикливается до полного решения.
Закрытие: документирование результатов и обновление процессов. Например, при выявлении несоответствия в испытаниях лаборатории: -Лаборант регистрирует факт отклонения от методики; -Руководитель назначает инженеру-химику анализ причин, а коллеге выполнение коррекций. -Менеджер по качеству оценивает эффективность каждого действия и при необходимости корректирует план.
Преимущества подхода: -Делегирование ответственности. Нагрузка распределяется между сотрудниками в зависимости от компетенций. Не нужно требовать от рядового специалиста анализа корневых причин — его задача сообщить о проблеме. -Гибкость. При изменении стандартов (например, ГОСТ ISO/IEC 17025-2019) достаточно добавить новые действия в шаблон плана действий, а не переписывать всю документацию. -Прозрачность. Эксперты на аудитах видят не просто записи, а доказательства выполнения задач с результатами. -Непрерывное улучшение. Цикличность процесса позволяет возвращаться к проблемам, пока они не решены полностью.
Автоматизация как следующий шаг Описанный подход легче оцифровать и автоматизировать, например с использованием трекера задач. Такая автоматизация упростит постановку задач, напоминания о сроках и формирование отчетов. Также следует понимать, что сокращается количество автоматизируемых процессов, которых и так очень много в системе менеджмента, о чем я уже писал https://habr.com/p/974696/
Заключение Управление рисками и несоответствиями будет даже проще, если оно перейдет от формальностей к живым процессам. Четкие задания, персональная ответственность и циклическая оценка результатов — основа устойчивой системы менеджмента. Такой подход не только соответствует требованиям стандартов, но и вовлекает команду в развитие качества. Система работает, когда работают люди. Дайте им инструменты для реальных действий, и результаты не заставят себя ждать. также опубликовал эту статью на https://habr.com/p/978508/
ЛИМС — это автоматизированная лабораторная система, которая собирает и обрабатывает (управляет) данные (ми). Некоторые считают, что ЛИМС это набор из электронных журналов, используемых Лабораторией, но настоящая ЛИМС это специализированная программа, которая служит для ведения учета, расчетов, отчетов, контроля и т. д.
ЛИМС это часть лабораторной деятельности
ЛИМС является системой, и как минимум объединяет в себе несколько журналов, позволяет использовать информацию из одних журналов в других, например использовать сведения об оборудовании в журнале по измерениям (испытаниям), или использовать сведения из журнала по отбору проб в журнале выдачи протоколов. За счёт объединения в одной системе нескольких журналов, справочников можно добиться новых свойств и функций ведения записей. Получается, что за счёт системности достигают эмерджментные свойства.
Функционал ЛИМС может покрывать все процессы в лаборатории
Одной из важных особенностей ЛИМС являются свойства управления записями, которые недоступны при использовании бумажных журналов. Как правило при внедрении ЛИМС у лаборатории возникают требования о необходимости соблюдения требований ГОСТ ISO/IEC 17025-2019 к ведению записей изложенных в п. 7.5 и п. 8.4. Понятно, что в ЛИМС должна быть возможность фиксации результатов, отслеживания изменений, запрет изменений, архивирование, резервное копирование. В той или иной форме все производители ЛИМС стремятся всё это реализовать. Конечно бывают не очень удобные и практичные формы реализации, но в любом случае можно запрограммировать, чтобы автоматически записывались дата, время внесения и изменения данных, пользователь и информация о нём. При этом пользователь не будет иметь возможность редактирования этой информации.
Но это всё в ЛИМС, а вот если задуматься, то становится понятно, что на бумаге этого не обеспечить.
Например, сотрудник может заполнить журнал с результатами не в момент проведения испытаний (измерений), а позже или даже в другой день, ведь информация о времени и дате вносится им же, если и вносится вообще.
Тоже самое касается изменений, всегда можно внести исправление и подписаться другой датой. Можно вообще целиком переписать лист измерений (первичный протокол) и даже журнал измерений. При необходимости можно и исправления в журнале внести любой датой.
Ведение записей на бумаге не обеспечивают выполнение требований к техническим записям и их изменению. Без полноценной ЛИМС реализовать все требования к техническим записям не получится
Практика показывает, что лабораториям трудно успешно внедрить ЛИМС. Основные ошибки при внедрении ЛИМС не сильно отличаются от ошибок внедрения других информационных систем:
Отсутствие внятного технического задания на внедрение. Как правило при внедрении ЛИМС лаборатория берёт техническое задание поставщика. Понятно, что ту часть, которая о функциях и возможностях программы, менять после выбора конкретной программы не стоит, но есть ещё часть технического задания, которая касается внедрения. И вот к этому разделу ТЗ необходимо уделить как можно больше внимания;
Лаборатория тащит в ЛИМС все свои печатные/рукописные формы ведения записей. Ну здесь наверно пояснять не надо. Если вы переходите на электронные записи, то надо отказываться от старых бумажных. Возможно они были вами оптимизированы и удобны в заполнении, но в программе однозначно всё будет не так. Не стоит держаться за свои сдвоенные и строенные таблицы;
Процессы, которые лаборатория хочет автоматизировать, в системе менеджмента прописаны не чётко, есть неясности и не точности в описаниях, не приписано поведение сотрудника при выборе альтернативных вариантов. Процесс не является "прозрачным". Об этом можно говорить долго, и это тема вообще отдельно должна рассматриваться. Разработчик и внедренец ЛИМС часто сталкивается с тем, что лаборатория вроде как документировала процессы, прописала формы записей. Но по факту присутствуют не документированные записи, и поведение сотрудника при возникновении альтернативных вариантов не всегда прописано. То есть какие-то действия происходят, но происходят они по привычке или потому что руководитель сказал сделать так, а в СМ(К) это не включали. Вот простой пример - "процесс регистрации пробы". Казалось бы зарегистрировать пробу это очень просто, и весь процесс описывается двумя предложениями. "Сотрудник принимающий пробу вписывает информацию в журнал (приложение 1). Номер присваивается по порядку в журнале." Но здесь кроются разные нюансы. Например лаборатории могут использовать специфическую кодификацию/нумерацию проб, иметь несколько журналов регистрации, каждый под свой вид проб (скажем по объектам, по государственному заданию и отдельно платные), по подразделениям также могут делить, да и состав вносимой информации может сильно отличаться. Дополнительно сотрудник может делать приписки в журнале между строк с какой-то ещё информацией о пробе (например указывать состояние пробы или примечание к отбору проб);
Разновидностью третьей ошибки является и не совсем правильное выполнение методик. Если ЛИМС предполагает, что будут вестись записи и расчёты по методикам, то необходимо очень хорошо прописать последовательность действий персонала по внесению этих записей и хорошо проанализировать формулы расчёты. К сожалению встречается в практике недопонимание методик персоналом, а потом это всё ещё тащится и закрепляется в ЛИМС;
Серьёзной ошибкой лаборатории является неготовность переделывать документацию СМ(К) под ЛИМС. Внедрение ЛИМС в любом случае меняет процессы в лаборатории и это всё должно быть отражено в документации СМ(К). К сожалению и со стороны разработчиков ЛИМС не всегда есть люди, хорошо разбирающиеся в этом;
Лаборатория не готова проводить валидацию ЛИМС. Валидация подобного ПО фактически является обязательной, так же как валидация расчётов в электронных таблицах. Лаборатории стараются получить подтверждение от разработчиков, но ведь в процессе внедрения вносятся множество изменений и продукт, установленный у одного заказчика, может сильно отличаться от продукта у другого заказчика. Конечно поставщики ЛИМС предъявляют какие-то сертификаты на своё ПО. Но подобная сертификация у нас в стране не регулируется и такие сертификаты выдают не аккредитованные органы, что нарушает закон о техническом регулировании (184-ФЗ), и следовательно никакой силы такие красивые бумажки не имеют.
Лаборатория со своей стороны не сформировала группу ответственных за внедрения. Ну эта ошибка везде присутствует. С одной стороны у разработчика должна быть команда внедрения с руководителем проекта внедрения, а с другой стороны лаборатория тоже должна иметь ответственных людей, которые обязуются довести это внедрение до конца. Уполномочить ответственных можно приказом или каким-то ещё способом, принятым в организации. Естественно, что ответственный за внедрение должен обладать необходимыми полномочиями, чтобы менять документы СМ, составлять ТЗ, планировать валидацию и т. д.;
Ну и последняя ошибка - это отсутствие целеполагания во внедрении. Нельзя правильно внедрить то, что не известно зачем внедряется. Бывает что высшее руководство принимает такое решение, потому что у других есть или какой-то регулятор требует, но не ставит правильных целей. Такое внедрение ради внедрения никому не нужно и как правило проваливается.
Если мы внедряем что-то новое в лаборатории, да и в любой деятельности, необходимо сначала поставить ЦЕЛЬ. При чем само по себе внедрение нового целью не является. Цель должна быть описана и визуализирована. Если цель можно описать и визуализировать, то она реальна и достижима.
Какие же цели может ставить себе лаборатория?
Автоматически выдавать протоколы испытаний для уменьшения ошибок и человеческого фактора.
Автоматически принимать заявки и пробы, чтобы легче было отслеживать и контролировать движение проб и сроки проведения работ.
Получать точные и подробные отчёты по работе лаборатории без запроса.
Избавиться от использования (заполнения) рукописных форм.
Ускорить работу лаборатории (хотя такую цель надо ставить с осторожностью).
Можно выбрать несколько непротиворечивых целей, для каждой определить критерий достижения. Например цель по формированию отчётов будет достигнута, если можно будет сформировать целевой отчёт за шесть месяцев работы.
Критерии достижения целей необходимо прописывать для каждой цели, в общем то это является частью визуализации. Критерии позволяют нам сосредоточить внимание и обозначить границы, после прохождения которой можно считать проект внедрения завершённым.
Если в организации используют какие-то системы скоринга или KPI при премировании, то критерии достижения целей позволяют мотивировать ответственных за внедрение. Команда по внедрению должна собираться на этапе целеполагания, поскольку именно от целей зависит состав этой команды. В процессе формирования команды могут появиться и дополнительные цели и критерии их достижения.
Цель руководства, как правило, заключается в повышении контроля за работой сотрудников, автоматизации отчетов, снижении ошибок. А цель сотрудников - автоматизация своей работы, упрощение рутинных операций. Необходимо, чтобы руководство и сотрудники имело мотивацию, чтобы ЛИМС решала какие-то их серьезные проблемы, тогда внедрение возможно будет успешным.
Когда Руководство лаборатории определилось с целью и визуализировало её, необходимо сформировать команду ответственных за внедрение. В эту команду должны входить руководитель лаборатории, руководители отделов, менеджер по качеству, ключевые сотрудники - владельцы процессов. Желательно, чтобы размер команды не превышал 5-7 человек, иначе им будет трудно между собой договариваться.
На команду ложится тяжкое бремя:
1. Описание функциональных требований к ЛИМС;
2. Знакомство и выбор продукта из имеющихся на рынке;
3. Составление ТЗ на внедрение в соответствии с функциональными требованиями лаборатории и возможностями выбранного ЛИМС;
4. Согласование плана внедрения, представленного поставщиком ЛИМС;
5. Контроль процесса внедрения, общение с командой внедрения со стороны поставщика, уточнение требований, проверки ЛИМС и описание ошибок;
6. Валидация ЛИМС после внедрения.
Работы по внедрению могут растянуться на довольно долгий срок и состоят из многих этапов, поэтому команда должна периодически собираться и обсуждать текущий статус по внедрению, проблемные моменты, что еще нужно сделать на текущем этапе, согласовать какие-то изменения и доработки.
Выбрав какой-то ЛИМС их имеющихся на рынке или приняв решение разработать свое, каждая команда по внедрению сталкивается с проблемой написания ТЗ. Если выбран коммерческий вариант, то, как правило, фирма-поставщик ПО предоставляет своё ТЗ, слегка модифицированное согласно переданным ФТ. Не стоит ожидать там какой-то детализации планируемых решений. Всё будет описано общими обтекаемыми фразами, основной упор будет сделан на какие-то технические моменты (например используемый сервер базы данных). Для поставщика ПО основная проблема заключается в том, что для составления подробного ТЗ необходимо обследовать процессы лаборатории, ознакомить сотрудников с предлагаемыми решениями, определить и согласовать объем необходимых настроек, доработок и изменений. Это занимает довольно много времени, и поставщику ПО нет смысла этим заниматься до заключения контракта. Команда внедрения хотя и заинтересована в подробном ТЗ, но, во-первых, не обладает соответствующими знаниями и навыками (компетенциями), во вторых, не имеет полной информации о возможностях выбранной ЛИМС в настройке под нужды лаборатории, в-третьих, зачастую имеет неполное представление о процессах лаборатории из-за их непрозрачности, не ясности в описании, безальтернативности. Про проблему с прозрачностью процессов, я писал еще в начале. Нельзя написать хорошее ТЗ, если процессы "непрозрачные". Необходимо сначала внести в ясность в описание процессов, определить уровень детализации и т.д.
Про процессы можно долго говорить, но в целом понятно, что если лаборатория не может описать свои процессы, то при внедрении ЛИМС столкнется с проблемами.
Поэтому есть вариант разделить работу над ТЗ на три этапа:
1) Лаборатория пишет ТЗ и передает поставщику ЛИМС;
2) Поставщик ЛИМС проводит обследование лаборатории по ТЗ, выявляет нюансы
конкретной лаборатории, знакомит сотрудников с ЛИМС, в ходе знакомства и обсуждения выявляются многие скрытые вопросы и проблемы в процессах;
3) Поставщик по итогам обследования составляет конечное подробное ТЗ и согласовывает с
лабораторией.
Для поставщиков ЛИМС имеет смысл включать этап обследования в этапы по контракту и прописывать, что по итогам обследования будет уточнен перечень методик, журналов, форм и отчётов, которые будут внедрены в лаборатории (настроены поставщиком в ЛИМС). Некоторые формы и отчёты лаборатории можно в этот период изменить, если непосредственно в том же виде реализовать в ЛИМС не получится.
Документация по внедрению (базовый перечень):
Цель и функциональные требования — внутренний документ;
Техническое задание — внутренний документ и/или приложение к договору (контракту);
Договор, контракт, соглашение или иной документ с поставщиком (подрядчиком);
План работ, согласованный с поставщиком, приказ о закреплении ответственного со стороны лаборатории;
Акты, протоколы приема-передачи ЛИМС, запуска тестовой эксплуатации, приказ о закреплении ответственного (ых);
Журнал или протокол тестовой эксплуатации (ТЭ);
Акт или протокол передачи в опытно-промышленную эксплуатацию (ОПЭ), приказ о закреплении ответственного (ых);
План валидации, протоколы валидации, отчет о валидации;
Акт завершения ОПЭ;
Приказ о запуске в промышленную эксплуатацию.
Часть этих документов подготовит сам поставщик, но необходимо принимать в этом самое деятельное участие. Продвинутые поставщики ЛИМС могут предоставить документацию по ГОСТам серии 34, но строго говоря, для лабораторий это не обязательно. Следует следить за соблюдением формальных сроков и их переносом при необходимости. Документация по внедрению должна остаться в лаборатории для того, чтобы потом можно было к ней обратиться при проведении изменений, доработок и ревалидации ЛИМС. Также эта документация может понадобиться при аккредитации или очередном подтверждении компетентности, поскольку эксперты по аккредитации могут её запросить. До завершения внедрения (или в момент завершения) необходимо также издать новые документы (процедуры) СМ(К), в которых будет описана работа сотрудников лаборатории в ЛИМС.
Очень часто задают вопрос: «Почему же так сложно (дорого) автоматизировать процессы в лаборатории?»
Ответ тут на самом деле очень простой. В отличии от других сфер деятельности (бухгалтерия, кадры, производство), у лаборатории много процессов. Даже не так — очень много процессов. Во многих случаях каждый метод испытаний это отдельный процесс, в том числе с ветвлениями и циклами. А еще в каждой лаборатории даже одинаковые вроде бы процессы реализуются по своему, и какого‑то универсального решения тут нет. Поэтому нормальная автоматизация в виде внедрения программы, которая настраивается под все процессы, становится очень дорогой. Ну и понятно, что для быстрой реализации расчетов по различным методикам измерений и испытаний так или иначе необходимо использование каких‑то лоу‑код инструментов. Поэтому самый лучшей реализацией ЛИМС будет приложение‑конструктор с элементами ноу‑кода и лоу‑кода.
Но к сожалению не все разработчики подобных программ это понимают и продолжают следовать парадигме классической разработки
Меня зовут Сергей, я системный аналитик в ФинТехе\Екоме уже очень давно и достаточно много писал всякого разного и разнообразного на тематику карьеры (в целом и в ИТ в частности), своей профессии, делился различной теорией и практикой. Ну и продолжаю это делать после небольшого перерыва.
Набрал достаточно рейтинга, чтобы иметь возможность создать свое сообщество аналитиков - и сделал это. В большей части потому, что ничего подходящего под мою профессию и нужды из сообществ на Пикабу пока не было, поэтому приходилось пользоваться гостеприимством Лиги Программистов (за что им спасибо большое, разработчики ван лав), но сколько можно им уже надоедать, верно?
Поэтому чтобы не спамить свои посты хоть и близко к теме сообщества, но все же не в ЦА - решил создать пространство для аналитиков. Приглашаю писать сюда аналитиков всех форматов - от финансовых до айтишных любых направлений (БА\СА\Big Data\UX\1С аналитиков и прочих Data Scientists), всем найдется место.
Правила в сообществе простые - просто будьте вежливыми, даже несмотря на то, что мы на Пикабу и в рамках постов и в рамках комментариев. Ну и будьте вежливыми ко времени Пикабушников - пишите полноценные посты, которые содержат всю полноту информации, которую вы хотели донести, без необходимости переходить во внешние ресурсы для того, чтобы дочитать.
P.S. Если предложите какую-нибудь интересную картинку для аватарки сообщества - буду очень благодерн)
