Бережливые инновации. Технологии умных затрат

Со временем мы накопим достаточно данных для разработки полностью автоматизированных систем освещения, которые будут работать сами по себе – определять световой поток с улицы, двигательную активность в помещениях и соответствующим образом регулировать интенсивность освещения[37].

Прогнозная аналитика может оказаться полезной и компаниям, специализирующимся на оказании услуг, поскольку позволяет заблаговременно выявлять риски и принимать меры для минимизации их последствий. К примеру, одна из ведущих мировых страховых медицинских компаний Aetna совместно с Newtopia, разработчиком компьютерных средств персонализированного консультирования по вопросам здоровья, апробируют систему, использующую уникальный генетический профиль для выявления рисков для здоровья пользователей, таких как метаболический синдром, обусловливающий предрасположенность к сахарному диабету и сердечно-сосудистым заболеваниям. По результатам оценки пользователям предлагаются индивидуальные рекомендации по минимизации риска развития или усугубления этих хронических заболеваний. Другой пример такого рода – использование операторами мобильной связи прогнозно-аналитического средства, разработанного американской ИТ-компанией Alteryx и предназначенного для выявления среди высокоценных клиентов лиц с большим риском перехода к другим операторам и принятия в их отношении упреждающих маркетинговых мер, направленных на удовлетворение обойденных вниманием потребностей с целью удержать этих клиентов.

Таким образом, у компаний имеется немало способов систематического вовлечения пользователей в процесс исследований и разработок с целью выявления их реальных покупательских нужд. При этом привлечение потребителей к активному участию еще на стадии создания концепции будущих продуктов и услуг является необходимым, но не достаточным условием обеспечения своевременной разработки компанией качественных и недорогих решений. Для этого, помимо сбора вводных данных, у компании должны быть тщательно пересмотрены и отлажены внутриорганизационные процессы на стадии проработки и внедрения инноваций.

Тыловая поддержка инноваций: адаптивность исполнения

Инновационный процесс подобен военно-транспортной колонне, где все участники от первого до последнего должны двигаться с одинаковой скоростью, дабы строй не растягивался и оставался компактным. К сожалению, машина тыловой поддержки инноваций во многих фирмах пробуксовывает и отстает от общего движения, а значит, отделы исследований и разработок должны иметь инструменты для оказания помощи своим коллегам-производственникам в ускорении внедрения новинок в серию. В частности, в связи с этим иногда бывает полезно отвлечься от эффективности разработки и уделить внимание большей гибкости проекта в плане его практической реализации. Для ускорения внедрения инноваций фирмы могут использовать целый ряд общедоступных и хорошо зарекомендовавших себя приемов.

Инструменты динамичного управления инновационным портфелем

Учитывая ограниченность в ресурсах, практика управления портфелем проектов полезна для разработчиков хотя бы в силу того, что позволяет выявлять наиболее приоритетные идеи продуктов, заслуживающие первоочередного внимания и финансирования. При этом приоритеты со временем могут динамично меняться. По мере изменения рыночной конъюнктуры портфель проектов необходимо регулярно пересматривать, а выделенные на исследования и разработки ресурсы перераспределять в пользу самых нужных на данный момент времени потребителям проектов. Это касается даже столь наукоемких отраслей, как химическая и фармацевтическая промышленность. Американская химическая компания DuPont, например, пошла в этом направлении еще на шаг дальше. В рамках корпоративной программы «рыночно-ориентированных инноваций» реализуемые DuPont долгосрочные научно-исследовательские проекты регулярно выносятся на коллегиальное рассмотрение совещания руководителей бизнес-подразделений, которые совместными усилиями «перетряхивают» весь портфель инновационных проектов и переопределяют приоритеты, исходя из текущей практической перспективности прикладного использования потенциальных результатов исследований, а также корректируют и содержание проектов, исходя из новых рыночных реалий.

Принцип проектирования «по мере возникновения спроса»