Илья Никифоров

Руководитель рабочей группы по разработке стратегии закупок, в глобальном процессе снабжения ОАО «РЖД», где управление закупками по каждой группе МТР (категории) происходит, как для отдельной бизнес единицей, c учетом своих + и -, учитывая которые, удается выжать последние 20% из принципа Паретто, когда быстрые (80%) эффекты уже достигнуты.
Разработка категорийной стратегии происходит после всестороннего анализа все этапов снабжения МТР: от формирования потребности в МТР (план работ и ремонтов) до списания с балансового учета.
В рамках работ кросс-функциональных групп начинал как аналитик внутренних бизнес- процессов компании. В данный момент в кросс-функциональных группах отвечаю за общее руководство и методологическую поддержку коллег в аналитической части.
Успешно завершил проект по внедрению в ОАО РЖД на базе Центральной Дирекции закупок и снабжения (ЦДЗС) "Категорийного управления закупками" (2020-2021).
За время моего руководства Отделом категорирования в ЦДЗС, за период 2020-2023 были разработаны Категорийные стратегии для стратегических материалов потребляемых ОАО "РЖД" (Мазут, Дизельное топливо, Масла и смазки, Щебень, Спецодежда, ЖБИ, СИЗ и другие) , экономия от внедрения положительных изменений, в глобальный бизнес- процесс снабжения Холдинга, составила порядка 10 млрд.руб.
Самостоятельно выполняю многофакторные виды анализа высокой сложности, в том числе с использованием алгоритмов машинного обучения. Последние 2 года специализируюсь на добыче полезной информации в больших, неструктурированных массивах данных (Bigdata и Data mining) для формирования аналитических материалов для Руководства филиала.
За последний в рамках создания «Озера данных» для корп. Отчетности руководил подготовкой ядра данных (порядка 80 ГБ в месяц) с еженедельной информацией о динамике снабжения Заказчиков МТР (Запасы и Получение). Под моим началом с использованием указанных данных развернуто графическое представление в виде DashBoard's (Power BI) с целью отражения оперативной отчетности по исполнению годового Плана поставки на сумму более 300 млрд.руб.
Многофакторные срезы данных описывали текущий статус о поставках 180 000 уникальных SKU по 16 полигонам ж.д.

По собственной инициативе, помимо стандартных нормативных документов отдела разработал "Методические рекомендации по разработке категорийных стратегий" с описанием и систематизацией полученного опыта разработки за период 2020-2023 «человеческим языком», которые используются для сокращения порога вхождения при обучении новых сотрудников.

Так же за время работы в качестве побочных задач реализовал:
1) Алгоритм оценки итогов конкурентной процедуры до публикации.
План закупок анализируется на поиск лотов с большим риском неконкурентных итогов (менее 2х участников). В работе алгоритма используется метод машинного обучения @Случайный Лес (Random Forest) с глубоким трехслойным обучением (Deep Learning).
2) Предложил метод проверки правильности указания ОКПД2 лота
По текстовой строке "Предмет договора" решается стандартная лингвистическая задача, по кластеризации текстовой информации и ее сопоставления со справочником ОКПД2 , с использованием нейросети Tensor Flow (Keras) в среде Phyton 3. Обучение с учителем.
3) Применил метод оптимизации логистики перевозки Щебня с учетом типа подвижного состава.
В расчете использовалась матрица (60 карьеров )X (361 станция назначения) и решалась транспортная задача с использованием Simplex method`а (скорость расчета порядка 17 сек). Стандартные методы решения (Метод потенциалов и Северо-Западного угла) трудно реализуемы из-за большого объема вычислений и ограничений при дефиците/профиците продукции. Релевантность расчета подтверждена при установлении НМЦ на 3-х летнюю конкурентную процедуру по 4-м группа железных дорог. Оптимизация проведена как по транспортным расходам, так и с учетом разной стоимости МТР на воротах карьера (цена 1 М3 щебня в точке отправления). За успешное выполнение данной задачи была объявлена благодарность от Руководства.
4) Предложил способ поиска и оценки запасов без движения (по 60 000 SKU), с учетом внутризаводских перемещений:
Используя гео-позицию места нахождения склада с МТР и текущую потребность на станции потребления рассчитал план перераспределения МТР до аккумулирующих складов (города милионники и крупные областные центры) для последующего вовлечения в производство.
5) Написал алгоритм резервирования обезличенных МТР под конкретного заказчика.
При получении на складе, происходил расчет приоритета между ожидающими филиалами-заказчиками (производственный блок ОАО «РЖД»). Отражения данной информации в смежных системах происходило по методу «Водопада», который я описал в функциональных требованиях на доработку корпоративных информационных систем.
6) Разработал множество шаблонов параметрического описания продукции (mdm инструмент в НСИ), который используется для быстрого отнесения вновь закупаемой продукции к соответствующей группе МТР с однородными техническими характеристиками (кластер из нескольких SKU). Параметрическое описание позволило перейти на схему снабжения, где заявка на поставку МТР собиралась в унифицированных "Объектах закупки" (кластер SKU), а поставка по результатам конкурентной процедуры происходила по конкретному МТР представленному на рынке. (Заявка «Чайник-белый-2Л», поставка Bosh1318LM). Данные переход нивелирует риск увеличения трудозатрат сотрудников ЦДЗС («Центральная дирекция закупок и снабжения») на администрирование ежегодно поставляемого перечня МТР, из-за естественного роста номенклатурного справочника ОАО «РЖД» (2,1 млн. уникальных SKU в 2023г, при 1,54 млн SKU в 2016г).

В данный момент идеальной отраслью для применения своих компетенций и опыта считаю работы в области Планирования и Организации промышленного производства , где требуется «оптимизировать работу конвейера под доступное количество входящих ресурсов» или «рассчитать настройки изменения работы конвейера, для каждого этапа сборки, при кратном масштабировании объема производства как в большую так и в меньшую сторону». Данные задачи позволяют решать : машинное обучение и алгоритмы линейной оптимизации систем

Работал в Росжелдоснабе-филиале ОАО "РЖД" (ныне ЦДЗС) основной деятельностью которого является, организация централизованного снабжения всей номенклатурой товаров и изделий, потребляемой подразделениями ОАО "РЖД" от гайек до вагонов путеизмерителей.
Занимался анализом IT систем и анализом бизнес-процессов используемых при снабжения МТР. Работал в кооперации с тремя управлениями: Ценообразования, IT-службой и Управлением планирования поставок.
За время работы
-Актуализировал ER-диаграммы используемых данных (Data mapping).
-Формализовал ключевые бизнес- процессы снабжения по заказу профильного управления по стандарту idef0 в ms visio, в максимально простом виде и успешно смог донести основные проблемы и узкие места до рукодства.
-Разработал требования к модернизации существующих информационных систем в SAP.
-Разработал и автоматизировал несколько форм управленческой отчетности по еженедельной отгрузке 8 товарных управлений филиала.
-Разработал Экономико-математическую модель по увеличению горизонта планирования (квартал-полугодие-год), на основе статистики прошлых периодов. Изначально функциональное ядро из MathCad, было перенесено в приложение на Phyton. Служит для более гибкого планирования закупок, при изменении текущих бюджетных параметров (добавление или снятие права) филиалов и департаментов ОАО РЖД.
-Провел анализ Справочника поставляемой номенклатуры (1,5 млн. уникальных позиций SKU) на наличие дубликатов по алгоритму нечеткого символьного поиска (оптимизация составила 36%). Расширил карту аналогов и заменителей, с помощью Теории графов. Построил визуализацию в программном обеспечении Gephi. В результате анализ цен закупок, теперь проводиться по группам однородной продукции, со схожими ценами, марками и моделями брендов.

-Анализ потребляемой ОАО "РЖД" номенклатуры МТР по ABC и XYZ-принципу.
-Разработал алгоритм оперативного контроля при исполнении плана поставок, в части бюджетирования (контроль разнарядок) и ценового коридора на розничную продукцию (метод Граббса+ средневзвешенная с учетом объемов поставки по регионам).
-Должностные обязанности находились в ведении Управления цен (УМЦ) и включали в себя проверку обоснованности начальных максимальных цен (НМЦ) при объявлении торгов, а так же контроль ценовой дисциплины региональными дирекциями (16 шт). Активно использовался инструментарий "СПАРК Маркетинг" (ныне "Маркер" от Интерфакса) и zakupki.gov.

Дивизион "Боеприпасы"  исполнял функцию штатного бизнес-аналитика в управляющем предприятии "Техмаш".
1 Отвечал за сбор, консолидацию и построение различных метрик по корпоративной отчетности своего Дивизиона (Дивизион "Боеприпасы").
Консолидация отчетности происходила в переходный период до полномасштабного внедрения корпоративной автоматизированной системы АС ФЗД в корпорации "Ростех". Использовался стандартный функционал MS Excel и PowerQuery, с использованием макросов.
2 Построил карту поставщиков в разрезе различных групп продукции для каждого из предприятий, объединив схожих поставщиков (стратегические, местные и т.д) в отдельные кластеры путем построения графа на 9000 узлов. Целью работы было оценить степень централизации поставок по основным закупаемым материалам.
3 Участник рабочей группы по "Категорийной стратегии" в области закупок АО НПК Техмаш

В результате оптимизации штатной численности в ГК «Ростех», перешел в ОАО " РЖД" на схожий проект.

Работа в небольшом научном коллективе, основной деятельностью которого, являлось проведение комплекса НИОКРов по заказу "Фонда перспективных исследований" (Исследовательское подразделение Министерства обороны, аналог DARPA в России).
Принимал непосредственное участие в проекте "Разработка системы раннего обнаружения повреждений в композиционных материалах" на основе, интегрированной в ПКМ оптоволоконной системы из двух типов датчиков, а именно деформации и акустической эмиссии.
-Организация цикла экспериментов на элементарных ПКМ образцах (Углепластик).
-Создание мат. алгоритмов по обработке сигналов с датчиков.
-Статистический анализ полученных данных.
-Разработка функционального ядра системы и подтверждение его работы в нескольких независимых источниках.
-Координация смежных исполнителей по проекту: программистов, научного отдела, сторонних испытательных лабораторий (ИНУМИТ, РАН ИМАШ и т.д.).
-Написание отчетности для ФПИ о ходе исследований, нормативных документов для мелкосерийного производства образцов ПКМ (Программа испытаний, технологический процесс, маршрутные карты и т.д.).
-Защита полученных результатов на совещаниях у представителей "ОАК" и "Сухого".

Своей главной заслугой в проекте на данном этапе, считаю то, что сформулировал и защитил, те основные принципы, на которых будет строиться работа данной системы, четко определив роль каждого измерительного канала и формат получаемых данных.

- Руководство 2-3 основными НИР проектами по разработке изделия и соответствующей технологии с использованием композитных материалов компании .
- Результатом исследования является действующий прототип изделия, аналогичный стальному (пластиковому), частично или полностью состоящий из композитного материала на основе базальтового, стекло или углеродного волокна.
-Опыт работы с основными методами производства композитов (инфузионный, пултрузионный, ручное формование, метод намотки и т.д.).
-Знание технологии производства изделий из ПА6, ПА66 на термопластовых автоматах.
-Оценка финансовых показателей проекта.
-Составление плана оптимизации и модернизации серийного производства компании под текущие бизнес задач компании.
- Опыт работы в ПО-симуляторе AnyLogic.
- Знакомство с линейкой промышленных роботов Kuka R16.
- Составление ТЗ и комплекта тех.документации для смежных отделов компании. Контроль исполнения. Технические консультации других служб для начала запуска серийного производства.
- Использования прочностного анализа FEA (Flow Simulation, Solid material), соответствующего ПО (Solidworks, Компас, Ansys)
- Создание начальных эскизов, общей концепции и оценка технических характеристики разрабатываемой продукции.
- Создание макетов с помощью 3Д печати.
- Подбор материалов для производства ПКМ.
- Оптимизация по весу, цене и технологичности

Последние восемь месяцев, работал над проектом "Композитная насосная штанга для маятникового нефтяного насоса". Опытная партия в настоящее время проходит эксплуатационные испытания на месторождении компании-партнера .
http://www.mashportal.ru/company_news-38058.aspx
http://www.rusnano.com/about/press-centre/20150224-galen-zavershila-stendovye-ispytaniya-kompozitnoy-nasosnoy-shtangi

Так же в рамках должности возглавлял проекты :
-Композитная насосная штанга для маятникового нефтяного насоса
-Разработка композитного крепление для мокрого фасада тяжелого типа;
-Крепление композитной опалубочной системы Dywidag;
-Композитной гибкой связи для ДСК "Град" компании "Мортон"
https://galencomposite.ru/produkciya/implemented-projects/

Сертификация методик измерения и стандартных образцов.
Разработка ТЗ, плана экспериментов, статистический анализ, написание протокола сертификации, оформление свидетельства.

Специализация:
-Теория погрешностей при выполнении многостадийных экспериментов с использованием методов математической статистики и мат. физики.
-Метрологическая поддержка производства низкообогащенного урана и ядерных материалов на заводах ГК "Росатом".
-Экспертная оценка тех. документации.

 Опыт замещения руководителя лаборатории, а в его отсутствие: общее управление работ по договорам, коммуникации с другими службами института.

Доступ к государственной тайне по Форме 3 (самый низкий).

Метрологическое обеспечение в одной из 3-х химических лаборатории "Головной Центральной метрологической службы ГК« Росатом ».

Разработка и аттестация стандартных образцов состава и свойств
- Написание ТЗ и план экспериментов;
- Стат. анализ результатов межлабораторных измерений.
- Оценка случайных и систематических погрешностей высокотехнологичных экспериментов.
- Подготовка отчетной документации (протокол испытаний, сертификат и т.п.);
Разработка методов оценки и контроля.

Результаты: сертифицированные измерительные процедуры и стандартные образцы , используются в аккредитованных лабораториях на ОАО «МСЗ», ОАО «НЗХК» и других, без каких-либо жалоб и нареканий за все время работы в этой должности.

Работа в торговом подразделении компании.
- Техническое консультирование в рамках Департамента транспортного проката;
- Ведение претензионной работы с ОАО «Российские железные дороги». Технический анализ требований, дефектов;
- Участие в разработке и сертификации новых продуктов.
- Планирование загрузки мощностей на производственных площадках компании.
- Техническая экспертиза разрабатываемой документации по стандартизации производства (ГОСТ, ТУ и EN, ASTM аналогов в России);

Выплавка конструкционных марок сталей с низким легированием на электродуговых печах до 8 тонн.