Пользуясь сайтом вы соглашаетесь с использованием cookies и Политикой конфиденциальности
Data-driven управление: какие данные собирать, чтобы принимать верные решения
Практический дайджест метрик для руководителя.
Какие KPI отслеживать в производстве, операционной деятельности и команде.
Как связать данные в единую систему.
20 октября 2025 • 7 минут чтения
«У нас много данных, но нет информации». Эта фраза — частый гость в совещаниях топ-менеджеров.
Проблема современного руководителя не в отсутствии данных, а в их избытке. Ценность представляет не сбор всего подряд, а фокусировка на ключевых метриках, которые реально влияют на бизнес-результат.
Data-driven — это не про то, чтобы завалить себя графиками. Это про то, чтобы выбрать 10-12 по-настоящему значимых показателей и сделать их основой для принятия каждого решения.
Вот дайджест метрик, которые я использую сам и рекомендую внедрить в любой промышленной компании.
«У нас много данных, но нет информации». Эта фраза — частый гость в совещаниях топ-менеджеров.
Проблема современного руководителя не в отсутствии данных, а в их избытке. Ценность представляет не сбор всего подряд, а фокусировка на ключевых метриках, которые реально влияют на бизнес-результат.
Data-driven — это не про то, чтобы завалить себя графиками. Это про то, чтобы выбрать 10-12 по-настоящему значимых показателей и сделать их основой для принятия каждого решения.
Вот дайджест метрик, которые я использую сам и рекомендую внедрить в любой промышленной компании.
Итак, в этой статье мы рассмотрим:
➡️ Философия подхода: 3 уровня данных для управления
➡️ Как внедрить на практике: правило «3-5-7»:
➡️ Ошибка 90% компаний: данные в вакууме
➡️ Техническая основа data-driven управления
➡️ Философия подхода: 3 уровня данных для управления
➡️ Как внедрить на практике: правило «3-5-7»:
➡️ Ошибка 90% компаний: данные в вакууме
➡️ Техническая основа data-driven управления
Философия подхода: 3 уровня данных
Я разделяю все метрики на три стратегических уровня, которые должны работать в связке:
✅ Тактические (операционные, ежедневные) — показывают, что происходит сейчас.
✅ Стратегические (финансовые, ежемесячные) — показывают, куда мы движемся.
✅ Прогнозные (аналитические, ежеквартальные) — показывают, что будет дальше.
💡Работа с метриками необходима на всех уровнях, она обеспечивает управляемость и дает уверенность команде.
✅ Тактические (операционные, ежедневные) — показывают, что происходит сейчас.
✅ Стратегические (финансовые, ежемесячные) — показывают, куда мы движемся.
✅ Прогнозные (аналитические, ежеквартальные) — показывают, что будет дальше.
💡Работа с метриками необходима на всех уровнях, она обеспечивает управляемость и дает уверенность команде.
➡️ Уровень 1: Производство и надежность (Тактические метрики)
Эти данные — пульс Вашего производства. Они нужны для ежедневного управления.
⚙️ OEE (Overall Equipment Effectiveness) — Общая эффективность оборудования
- Что показывает: Насколько эффективно мы используем оборудование.
- Формула: OEE = Доступность × Производительность × Качество
- Что считать целевым: >85% (мировое качество), >65% (среднее по РФ)
- Частота контроля: Ежедневно/еженедельно
⚙️MTBF (Mean Time Between Failures) — Среднее время наработки на отказ
- Что показывает: Насколько надежно наше оборудование.
- Зачем нужно: Для планирования ТОиР и оценки качества обслуживания.
- Что считать целевым: Растущий тренд
⚙️MTTR (Mean Time To Repair) — Среднее время восстановления
- Что показывает: Как быстро мы чиним сломанное оборудование.
- Зачем нужно: Для оценки эффективности ремонтных служб.
- Что считать целевым: Снижающийся тренд
💡Кейс из практики:
На одном из заводов холдинга анализ OEE показал, что главная проблема — не поломки, а длительные переналадки. Сфокусировались на оптимизации этого процесса и подняли OEE с 58% до 74% за 6 месяцев.
➡️ Уровень 2: Финансы и эффективность (Стратегические метрики)
Эти данные переводят операционную деятельность в язык денег.
💰️ Себестоимость единицы продукции:
- Что показывает: Реальную стоимость производства.
- Зачем нужно: Для ценообразования и выявления точек роста.
- Что считать целевым: Снижающийся тренд при сохранении качества
💰️ EBITDA по производственной линии:
- Что показывает: Вклад каждого актива в общую прибыль.
- Зачем нужно: Для принятия решений о модернизации или закрытии направлений.
💰️ ROI (Return on Investment) по проектам:
- Что показывает: Окупаемость инвестиций в новое оборудование или технологии.
- Формула: ROI = (Прибыль − Инвестиции) / Инвестиции × 100%
- Что считать целевым: >15% для промышленности
➡️ Уровень 3: Команда и процессы (Прогнозные метрики)
Эти данные показывают здоровье организации и ее потенциал на будущее.
📈 eNPS (Employee Net Promoter Score):
- Что показывает: Лояльность команды.
- Зачем нужно: Выявляет системные проблемы управления.
- Что считать целевым: достигнут уровень более +20% (хорошо), более +50% (отлично)
📈 LTIFR (Lost Time Injury Frequency Rate):
- Что показывает: Частоту производственного травматизма.
- Зачем нужно: Показывает реальный уровень безопасности, а не «бумажный».
- Что считать целевым: <1.0
📈 Коэффициент выполнения плана производства (Plan Attainment):
- Что показывает: Насколько точно мы предсказываем свои возможности.
- Зачем нужно: Для оценки качества планирования.
- Что считать целевым: >95%
Как внедрить на практике: правило «3-5-7»
Не пытайтесь отслеживать все и сразу. Начните с малого:
➡️ Первые 3 месяца:
➡️ Следующие 5 месяцев:
4. Добавьте MTBF/MTTR
5. Внедрите расчет себестоимости по продуктам
➡️ К 7 месяцу:
6. Связать операционные данные с финансовыми (OEE → EBITDA)
7. Настроить дашборд для руководства
➡️ Первые 3 месяца:
- Внедрите OEE на 1-2 ключевых линиях
- Начните считать LTIFR и eNPS
- Внедрите регулярные операционные планерки по этим метрикам
➡️ Следующие 5 месяцев:
4. Добавьте MTBF/MTTR
5. Внедрите расчет себестоимости по продуктам
➡️ К 7 месяцу:
6. Связать операционные данные с финансовыми (OEE → EBITDA)
7. Настроить дашборд для руководства
💡 Ошибка 90% компаний: данные в вакууме
Самая большая ошибка — отслеживать метрики по отдельности.
Ценность появляется, когда вы видите связи:
Ценность появляется, когда вы видите связи:
- Падает eNPS (снижается лояльность) → через 2 месяца растет MTTR (средняя продолжительность ремонтов) → падает OEE (полная эффективность оборудования) → растет себестоимость
- Растет LTIFR (частота травматизма) → падает производительность → снижается коэффициент выполнения плана
Техническая основа: без этого ничего не получится
✅ Единый источник правды — все данные должны стекаться в одну систему
✅ Автоматизированный сбор — чем меньше ручного ввода, тем достовернее данные
✅ Визуализация — сложные данные должны быть понятны на дашборде за 30 секунд
✅ Автоматизированный сбор — чем меньше ручного ввода, тем достовернее данные
✅ Визуализация — сложные данные должны быть понятны на дашборде за 30 секунд
«Data-driven управление — это не про сложные системы и большие данные. Это про культуру принятия решений, основанных на проверенных фактах, а не на интуиции или «опыте прошлых лет».
«Начните с 3-5 ключевых метрик, которые действительно влияют на Ваш бизнес. Сделайте их видимыми для всей команды. Принимайте по ним решения. И Вы увидите, как управление перейдет из реактивного режима «тушения пожаров» в проактивный режим «строительства надежной системы».
«Начните с 3-5 ключевых метрик, которые действительно влияют на Ваш бизнес. Сделайте их видимыми для всей команды. Принимайте по ним решения. И Вы увидите, как управление перейдет из реактивного режима «тушения пожаров» в проактивный режим «строительства надежной системы».
Дмитрий Махин
Технический директор с 23-летним опытом операционного управления. Внедрил более 20 систем data-driven управления на предприятиях промышленности и АПК. Помогаю компаниям переходить от управления «по интуиции» к управлению «по цифрам».
