Знаете, почему большинство проектов по улучшению склада заканчиваются разочарованием? Потому что все бросаются исправлять симптомы, не разобравшись в причинах.
Пример из жизни:
Компания А хочет «оптимизировать потери времени». На складе класса А это значит: погрузчик едет с грузом, а обратно — пустой (теряется 15 мин за рейс). На складе класса С — кладовщик 2 часа ищет товар без адресного хранения.
Решения?
• Для класса А: организовать реверсивную загрузку — вложить 50 тыс. руб. в обучение и перенастройку маршрутов.
• Для класса С: внедрить адресное хранение — бюджет 500 тыс. руб., полгода внедрения.
Если перепутать — потратите полмиллиона там, где хватило бы 50 тысяч.
🔹 Как определить свою «Точку А»?
1. Соберите данные за последний месяц:
- среднее время приёмки товара;
- время поиска одной позиции;
- процент ошибок при отгрузке;
- простои техники/персонала.
2. Сравните с планами компании:
- рост продаж на X %;
- выход на маркетплейсы;
- расширение ассортимента.
3. Составьте таблицу:
Показатель склада Текущее значение План компании Разрыв
Время приёмки 4 часа Рост продаж на 30 % +2 часа нагрузки
Ошибки отгрузки 5 % Маркетплейсы (0,5 %) В 10 раз хуже
📌 Вывод: пока вы не измерили текущее состояние и не соотнесли его со стратегией — любая оптимизация рискует стать лотереей.
Задание: возьмите один показатель склада (например, время сборки заказа) и сравните с планом продаж. Есть разрыв? Пишите в комментариях — разберём вместе! 👇
Я хочу извиниться за путаницу с повторной публикацией поста. Понимаю, что это сбило с толку — и мне искренне жаль, что так получилось.Я очень ценю ваше внимание и хочу делиться действительно полезными материалами. Поэтому с завтрашнего дня и каждую неделю ( я поставлю кучу напоминаний, чтобы не повторять ошибок)— честный разбор книги «Склад без бюджета» и мои истории.В каждом выпуске:что написано в книге (просто и по делу);как это работало в реальных проектах (и где были подводные камни);готовые шаблоны и чек‑листы для внедрения;ответы на ваши вопросы.Завтра — первый пост, и начну я не так как планировала сначала.Расскажу как я попала в аудит складской логистики и просто немного о себе. Хочу не просто делать, буду делать честно и душевно. Спасибо, что даёте мне второй шанс!
Почему вход в столицу без финансового аудита - это путь к банкротству.
Иллюзия «легкого входа» на московский рынок
Регулярно получаю запросы от региональных девелоперов и инвесторов, которые звучат одинаково: «Как зайти в Москву? Мы готовы строить, у нас есть опыт в своем регионе, мы хотим расти». За этими вопросами стоит искреннее желание - выйти на самый емкий рынок страны, получить доступ к столичным покупателям и закрепиться в топе.
Но реальность такова: московский рынок - не регион с легкой точкой входа. Это территория с совершенно иными правилами игры, финансовыми рисками и конкурентной средой. И отсутствие понимания этих правил может стоить региональному игроку не просто сделки - а всей компании.
Ниже - реальный кейс из моей практики. Мы получили от клиента проект, который ему презентовал московский партнёр как «надежную возможность зайти в столицу». Задача была простой: провести комплексный аудит (финансовый, маркетинговый, градостроительный) и подтвердить привлекательность проекта.
Описание проекта: картинка из прекрасного будущего
Участник 1 - крупная московская девелоперская компания ХХ, владелец участка в Москве под строительство жилого комплекса.
Участник 2 - региональный девелопер и инвестор YY, которого пригласили к участию в проекте.
Параметры проекта:
Жилой комплекс комфорт-класса, квартальная застройка (несколько гектаров),
Расположение в Москве, анализируются сценарии с МПТ (Места приложения труда) и без,
Ожидаемый срок реализации: около 5 лет.
Московский девелопер предоставил региональному застройщику финансовую модель. Все параметры и потоки выглядели убедительно и логично.
Картинка была привлекательной: масштабный московский проект, статусное партнёрство.
Наша задача - дать альтернативное мнение.
Почему уже на старте возникли сомнения: фатальные фактора рынка
Фактор 1: Цена продажи - расхождение с реальностью на 30%
Но наш маркетинговый анализ конкурентов в локации показал: реальная цена на старте - примерно на 30% ниже, чем было заложено в модели у потенциального партнёра.
Это не «пессимистичный» сценарий. Это рынок: в массовом сегменте Москвы новые проекты сталкиваются с ценовым давлением, а покупательская способность не безгранична.
Фактор 2: Темпы продаж - низкие из-за конкуренции
Рядом реализовывались 3 проекта с идентичным продуктом. Спрос ограничен.
По данным аналитиков, первичный рынок Москвы входит в фазу замедления: сроки экспозиции растут, предложение сокращается не из-за высокого спроса, а из-за сокращения запусков новых проектов. В такой среде выходить с новым ЖК комфорт-класса - значит гарантированно получить низкие темпы продаж и как следствие - высокие ставки проектного финансирования.
Фактор 3: МПТ не панацея, когда модель изначально убыточна
Стороны рассматривали сценарии с Местами приложения труда. Напомним: программа МПТ предоставляет застройщику льготу по плате за изменение вида разрешенного использования участка.
Но проблема в том, что МПТ снижает только одну статью затрат (плату за ВРИ) и не исправляет провал по выручке. Если цена метра значительно занижена, темпы продаж низкие, а кредитная нагрузка колоссальная - никакая льгота не сделает проект прибыльным. Модель «умерла» даже с учетом компенсаций.
Уже на этом этапе у нас сформировалась гипотеза: проект, скорее всего, убыточен. Оставалось подтвердить её цифрами.
Реальность по итогам аудита: цифры не врут
Мы провели независимый финансовый анализ. И картина изменилась кардинально.
Основные показатели аудита девелоперского проекта. Источник: Алексей Тугарев
Скажем прямо: проект убыточен. Причём не просто убыточен - он способен уничтожить регионального инвестора.
Основным фактором, “утопившим” модель в данном случае, стала коррекция прогнозных цены и темпов продаж.
Цена ошибки: что теряет региональный инвестор
Попробуем спроецировать последствия для компании YY, если бы она вошла в проект без нашего аудита.
Цена ошибки. Источник: Алексей Тугарев
Мы видим, как на рынке даже крупные игроки сталкиваются с проблемами из-за ошибок проектирования и нехватки финансирования (Seven Suns, Самолет и другие). Для региональной компании с меньшим запасом прочности такой риск летален.
Эффект аудита: как небольшие затраты предотвратили катастрофу
Что в итоге получил региональный девелопер YY, получив независимый аудит?
Прозрачную картину рисков,
Осознание того, что проект убыточен даже при оптимистичном сценарии,
Обоснованный отказ от вхождения в проект,
Сохраненные средства,
Сохраненную репутацию на рынке.
Стоимость аудита составила доли процента от потенциальных потерь. Окупаемость этой проверки - не просто положительная. Она - спасительная.
Региональный девелопер не пошёл в этот проект. Он не вошел в московскую «картинку из прекрасного будущего», которая оказалась финансовой мясорубкой.
Семь раз отмерь — один раз построй. Фото: Алексей Тугарев
Вывод: стоит ли тратиться на финансовый анализ?
Московский рынок высококонкурентен, сложен и требует специфической экспертизы. Компенсационные механизмы (МПТ, льготы, субсидии) - не панацея, а лишь инструменты, которые нужно детально учитывать в финансовой модели.
Региональные игроки часто недооценивают:
Реальную цену продажи на старте (разница с обещаниями партнера может быть в разы)
Влияние темпов продаж в условиях жесткой конкуренции
Реальную нагрузку по проектному финансированию и эскроу
То, что МПТ не исправляет фундаментальный провал по выручке
Мой совет: прежде чем заходить в московский проект - закажите аудит. Сравните «картинку» с реальностью. Убедитесь, что модель работает.
Потому что, как показывает этот кейс, ошибки на входе обойдутся в миллиарды убытков на выходе.
Цена ошибки в строительстве очень высока. Сроки, безопасность, договорные обязательства и качество работы — любое отклонение чревато судом и штрафом. ИИ неизбежно увеличивает риск ошибки, при этом все вокруг говорят о внедрении нейросетей. Возникает вопрос: как же найти баланс между оптимизацией процессов и здравым недоверием к новым инструментам?
В статье рассказываем, с какими задачами уже отлично справляются открытые модели, с чего начать внедрение и сможет ли нейросеть заменить снабженца в ближайшие годы.
Личные задачи: редактура, оформление, черновики
По данным ВЦИОМ, за последний год нейросетями пользовался каждый второй россиянин. Для самых простых операций достаточно доступа к любым открытым моделям, например GigaChat или YandexGPT.
Нейросеть в этом случае берет на себя черновой этап работы — оформление, структуру, первый вариант текста. Бесплатные модели могут ошибаться и выдавать выдуманные факты, поэтому специалист должен вручную проверять и дополнять выдачу.
Вот четыре задачи, с которыми легко справится любая нейросеть →
Письма и переписка. Порой рабочее общение превращается в эмоциональный пинг-понг. Например, подрядчик сорвал срок сдачи исполнительной документации, команда его дергает, все на нервах.
Можно дать нейросети контекст: кто и кому пишет сообщение, какой договорной срок нарушен, что конкретно нужно запросить и с каким дедлайном, в каком тоне. По итогу получим письмо без эмоций с четкими требованиями. Специалисту останется проверить текст и отправить его.
Пример промпта:
Протоколы совещаний. После планерки обычно остается набор разрозненных тезисов: кто-то должен проверить объемы, кто-то — вернуться с ответом по вопросу. Как только встреча закончилась, все ушли заниматься своими делами и договоренности уже вылетели из головы.
Чтобы записать протокол вручную, нужно время. Вместо этого можно сделать аудиозапись собрания, загрузить в нейросеть текстовую расшифровку и попросить составить повестку. Получится краткая выжимка всех решений, поручений, договоренностей со сроками.
Мы созваниваемся в сервисе Контур Толк, он автоматически создает транскрипцию с указанием участников и делает краткий пересказ.
Вот как выглядит краткое содержание вебинара, по которому написана эта статья
Черновики ТЗ для закупок и проектной документации. Нейросеть может описать цель, исходные данные, требования к результату. Дальше специалист работает уже не с чистым листом, а с заготовкой. Это помогает ощутимо экономить время, но финальный документ в любом случае должен доработать человек.
Если вы не уверены, как сформулировать запрос, можно так и написать нейросети: Какой промпт тебе нужно прислать, чтобы ты составила черновик технического задания на закупку СИЗов?
Пример промпта, предложенного Chat GPT
Коммерческие предложения. Бывает, что нужно подготовить персонализированное коммерческое для конкретной компании, красиво оформить его, адаптировать под требования заказчика. С такими задачами нейросети тоже хорошо справляются — за счет этого специалист может сэкономить 15-20 минут. Внимательно относитесь к вводным, которые предоставляете ИИ — если задать ему неверную информацию, он будет на нее ориентироваться.
Публичным нейросетям нельзя передавать конфиденциальные данные. Бесплатные версии сохраняют ваши запросы и используют их для обучения.
Если вы работаете с финансовой отчетностью, базами клиентов или другой чувствительной информацией — используйте корпоративную подписку.
Задачи специалиста: анализ и проверка данных
На этом этапе часто возникают завышенные ожидания. Раз нейросеть может написать письмо или заполнить таблицу по шаблону, значит и любую другую задачу осилит. На практике это не совсем так. Открытая модель может стать отличным интеллектуальным помощником, но заменить эксперта ей пока не по силам.
Для качественного результата важно формулировать точные запросы, подробно описывать текст, присылать исходные документы. И обязательно проверять результат, не забывая про риск ошибки.
Разберем четыре задачи более сложного уровня →
Анализ дефектов по фотографии. Современные модели хорошо работают с изображениями. Можно отправить Алисе фото узла, фрагмента отделки с трещиной, нарушения по монтажу — она опишет дефект, сформулирует список возможных нарушений и составит черновик предписания подрядчику. Специалист может взять текст от нейронки за основу, проверить его, поправить формулировки и отправить подрядчику. Если нужно проанализировать видео с объекта, можно использовать Gemini Omni от Google.
Нейросеть может ошибиться в причине дефекта или неправильно привязать его к какому-то нормативу. Важно понимать, что она не владеет полным контекстом: не видит условия производства, скрытые работы, результаты лабораторных испытаний.
Пример запроса на визуальный анализ дефекта и ответ от Алисы AI
Сметы. Формировать сметы с нуля через нейросеть пока нельзя. Даже у топовых моделей сейчас 5–7% галлюцинаций. На 1000 запросов приходится примерно 50-70 ошибок, для сметы это неприемлемо. Но кое-что автоматизировать все-таки реально:
попросить ИИ объяснить логику применения конкретных расценок;
сверить ведомости объемов работ с техническим заданием;
проверить верность применения ФЕР/ГЭСН;
найти завышения и оптимизировать стоимость работ;
убедиться, что в документе нет опечаток и ошибок.
Проверка проектной и рабочей документации. Нейросеть можно использовать как предварительный фильтр, чтобы проверить соответствие документации СП, ГОСТу, ПП №87. Загрузите пояснительную записку или раздел документации, перечень исходных данных и требования. Затем попросите модель составить таблицу со следующими столбцами: требование, где оно отражено в документе, что вызывает сомнения, какой вопрос задать проектировщику.
Нейросеть может быстро собрать список вопросов, указать, что не хватает исходных данных, ссылок на расчет или какой-то документ, найти нестыковки в формулировках. На выходе специалист получает удобный чеклист для проверки. Это не итоговая экспертиза, а первичный анализ, который нуждается в более детальной ручной обработке.
Пример предварительного анализа документации с помощью Chat GPT
Выжимка из переписки и документов. Споры в строительстве редко возникают вокруг одного документа. Обычно это длинная цепочка: письмо, уточнение, протокол, новая версия КП, счет, перенос сроков, еще одно письмо. Восстанавливать всю хронологию вручную долго, а нейросеть может сделать это за несколько минут.
Можно загрузить в чат переписку с подрядчиком и попросить составить таблицу со следующей разбивкой: дата, участник, договоренности, риски, следующие шаги. В результате получится четкая хронология событий, будет проще разобраться, где возникло расхождение, а какие вопросы подвисли без ответа.
Если речь идет о споре или претензии, результат обязательно должен проверить юрист. Нейросеть может пропустить нюанс или неверно оценить важность формулировки.
Чтобы получить качественный результат, важно детально и точно прописать промпт:
— указать свою роль;
— задать контекст: например, с каким документом работаем, для чего проводим проверку;
— что именно хотим от нейросети: выявить риски, несоответствия, неясные формулировки или недостающие данные;
— формат результата: таблица, список, текст;
— прямые ограничения: не выдумывать факты, отмечать сомнительные места, отделять уверенные выводы от предположений.
ChatGPT и Claude уже перепроверяют ошибки самостоятельно, а вот DeepSeek, Quant и ряд отечественных сервисов могут добавлять факты от себя, если не поставить прямой запрет.
Командные задачи: сложный анализ и работа с тендерами
До этого мы говорили об универсальных инструментах — то есть сервисах, которыми можно пользоваться без дополнительных настроек. Открыли любой удобный чат, описали задачу, получили результат. Такой подход работает до определенного момента.
Командные задачи подразумевают обработку большого объема данных: много документов и участников, файлы в разных форматах, нужны доступы к закрытой информации и истории изменений. Все это не получится каждый раз копировать и вставлять в чат, поэтому разработчики создают прикладные модели.
Разберем шесть сценариев, в которых лучше применять специально обученную модель, а не базовый GigaChat →
Аудит договоров. Открытая нейросеть может помочь однократно: выделить рискованные условия, обратить внимание на штрафы, сроки, условия оплаты. Полезно для предварительного анализа договора генподряда и субподряда.
Но если компании нужно регулярно проверять десятки договоров по единой внутренней политике, сравнивать условия и хранить историю изменений, понадобится полноценная система. В таком случае нейросеть подключают к базе документов, задают правила проверки, прописывают роли и контроль качества.
Распознавание и оцифровка документов. Раньше для этого использовали OCR-системы: они распознавали буквы, но не понимали смысл написанного. Размытый символ или похожие цифры сразу приводили к ошибке. Нейросеть может понять размытое слово из контекста, за счет этого точность оцифровки возрастает.
В «Синтеке» можно принимать счета от поставщиков в формате PDF, Excel или скана — встроенная нейросеть распознает данные и сразу раскладывает их по нужным полям
Тендеры и мониторинг цен. ChatGPT или GigaChat может подготовить форму сравнительной таблицы или объяснить, какие факторы влияют на цену. Для реального мониторинга нужны актуальные данные, связь с номенклатурой компании, история закупок, сроки поставки. В открытой модели нет внутренних требований, поэтому нужно специализированное решение.
Классификация номенклатуры. Прикладная нейросеть может автоматически определить, к какой товарной категории относится та или иная заявка. Мы используем такой инструмент на платформе «Закупай»: с его помощью определяем, кому из поставщиков показывать эту заявку, какие документы качества нужно запросить, нужна ли для этого товара маркировка «Честный знак».
Сопоставление позиций заявок и счетов. Одна и та же позиция у разных поставщиков называется по-разному, единицы измерения часто не совпадают, в счете могут быть дополнительные строки. В «Синтеке» все позиции счетов автоматически прогоняются через нейросеть и сопоставляются с заявкой. Параллельно работает вторая нейронка, которая проводит перепроверку.
Оператор подключается в сложных кейсах:
в счете указан комплект, а в заявке он разбит на несколько позиций;
есть дополнительные позиции, например, доставка или экспедирование;
нестандартный пересчет единиц измерения: в заявке «проволока 200 кг», а в счете — «40 штук по 5 кг».
Через систему проходят миллионы позиций в год, 60% позиций корректно сопоставляется нейросетью. Оставшиеся разбираем вручную.
Управленческие отчеты и AI-агенты. В каждой компании со временем копится много отчетов. Чтобы принять управленческое решение, надо найти отчет, выставить правильный фильтр, отыскать конкретную цифру. Нейросеть подключается к данным и самостоятельно находит нужную информацию. Может спокойно ответить на вопросы: «кто дольше всего согласовывает заявки?», «какой объект больше всего выбивается по бюджету в этом месяце?». По нашему опыту, за счет этого время на поиск проблемных мест уменьшается в разы.
Мы в «Синтеке» уже работаем над прикручиванием к нашим продуктам ИИ-агентов, но делаем это осторожно. Обучаем их создавать черновики заявок, подбирать поставщиков, подсвечивать срочные счета для согласования. Но проверка и доработка всегда остается за человеком.
С чего начать внедрение нейросетей
Личные задачи. Выберите 5–7 типовых задач, которые повторяются у вас каждый день: письма, черновики, базовый анализ документов. Сделайте под каждую шаблон промпта:
роль — кто вы в этом процессе;
контекст — что это за ситуация;
цель — что конкретно хотите получить;
ограничения — что важно учесть и нельзя изменять;
тон — официально-деловой, дружелюбный или какой-то еще;
Как только появляется типовая задача, заполняете шаблон и отправляете его нейросети. На запросы будет тратиться минимально времени, а выдача будет более предсказуемой. На этом уровне результат от внедрения нейросетей появляется достаточно быстро. Дело не в том, что ИИ умнее специалистов — просто они забирают себе черновую, монотонную работу.
Задачи специалиста. Действуйте по тому же алгоритму, используйте инструменты, к которым у вас есть доступ. На этом этапе обучайте специалистов и устанавливайте правила работы. Пользуйтесь шаблонами промптов, составляйте инструкции для команды — учитывайте, какие данные можно и нельзя отправлять в открытые модели.
Командные задачи. Если задача повторяется ежедневно, нужно искать прикладное решение, встроенное в процесс с данными в вашей компании. С этим поможет разработчик, специализирующийся на внедрении нейросетей.
Какой инструмент лучше выбрать
Выбор нейросети зависит от ваших задач:
Claude и ChatGPT подходят для сложных строительных задач — сейчас они сильнее отечественных аналогов, потому что затачивались изначально под экспертные сценарии.
Яндекс GPT можно использовать для простых запросов, но у него малый контекст — через несколько сообщений он «забывает» начало разговора, что критично при анализе документов.
GigaChat и Алиса хорошо работают с русским языком, могут отредактировать сообщение. Но для профессиональных строительных задач пока не подходят из-за низкой точности.
Поделитесь в комментариях, как лично вы используете ИИ в работе. Как считаете, новые технологии ускоряют работу или пока только загружают сотрудников?
Материал подготовлен на основе выступлений Ярослава Экенберга, менеджера образовательных программ Академии Метабилдум, и Натальи Йаман, исполнительного директора группы компаний «Синтека», на вебинаре «Как применять AI в строительстве: от повседневных задач до автоматизации рабочих процессов».
Реклама ООО «Синтека», ИНН: 7813582855, Erid: 2VtzqxJbq2g
Всем привет! На связи Екатерина Луценко, руководитель отдела контроля качества «Закупай», торговой площадки для закупок в строительстве. Работаю в сфере контроля качества больше 20 лет, хорошо знакома с разными нишами — от продуктового ритейла до фармкомпаний — но специализируюсь на строительном бизнесе.
В статье расскажу, как изменились требования законодательства в 2026 году, как подготовиться к проверкам Роспотребнадзора и какие ошибки при аудитах приводят к ущербу для поставщиков и заказчиков.
Тренд №1. Импортозамещение и стагнация рынка
В последние годы строительный бизнес стагнирует, во многом из-за внешнеэкономических и политических факторов. Когда часть зарубежных поставщиков ушла, не всех удалось заменить отечественными производителями. Сейчас расходные материалы, электрика и отопление по большей части прибывают к нам из Китая, растёт доля плитки из Индии. Чтобы не потерять в качестве товара, нужно перестраховываться, а это привносит новые сложности в закупки.
Если товар уже приехал и растоможен, предъявить любые претензии к качеству и безопасности очень сложно и дорого. Проверить это ещё на территории производителя помогает предотгрузочная инспекция. Вот как это работает, если вкратце:
Заключаете договор со сторонней аудиторской компанией.
Договариваетесь, по каким критериям будете проверять товар.
Организация приезжает на нужное вам предприятие до того, как партия уедет к вам.
Специалисты проводят испытания товара, составляют отчёт и направляют его вам. На основе заключения вы можете решить, везти такой товар или нет. Если обнаружите брак, можно отказаться, заменить часть товара или снизить цену.
Тренд №2. Обязательная маркировка товаров
Чаще всего у производителей и дистрибьюторов возникают проблемы с изменениями в законодательстве. «Честный знак» вводится с 2019 года, и новые группы товаров продолжают к нему прирастать.
С 1 октября 2025 года в сфере строительства под маркировку попали сухие строительные смеси, герметики и другие виды стройматериалов. Список растёт, а требования ужесточаются. Производителям приходится перестраивать свою систему: менять упаковку, выстраивать взаимоотношения с дилерами, заказчиками, решать вопрос с учётом.
Я сама отслеживаю изменения в Федеральных Законах и Постановлениях Правительства через «Консультант Плюс». Самое сложное — правильно понять и реализовать эти требования. Законодательно на «переход» даётся время, как правило, от 6 до 12 месяцев.
Всё это очень сложно, но важно. Появляется целая система, которая подтверждает качество и безопасность товара. Можно отследить исходного производителя, состав продукта, кому и когда отгружались товары, сколько итераций он прошёл, прежде чем оказаться у потребителя.
Ситуация из моей практики: поставщик отдал материал, подрядчик его принял, построили объект. И тут выясняется, что из-за случайной ошибки использовали горючие листы СМЛ. Пожарный сертификат не оформить, технадзор не принимает объект. Казалось бы, не доложили одну бумажку, а на выходе — нарушение законодательства и крупнейшие штрафы.
Сертификат соответствия. В основном сюда относятся товары, которые могут нанести вред здоровью или даже жизни человека: продукция пищевой промышленности, бытовая химия, удобрения. Посмотреть полный список можно в едином перечне.
Декларация соответствия. Требуется для остальных товаров, которые зафиксированы в перечне. На сегодняшний день там 26 категорий: от электроэнергетики и нефтепродуктов до горно-штатного оборудования и стройматериалов. Посмотреть полный перечень можно здесь.
Основная группа риска — это товарные категории, которые не подлежат обязательной сертификации или декларированию. Их тоже можно сертифицировать, чтобы подтвердить качество и безопасность товара для заказчика. Вот как это сделать →
Заявите в аккредитованный орган, что хотите пройти процедуру добровольной сертификации.
Предъявите образец товара для лабораторных испытаний вместе с документом, который регламентирует его выпуск. Это может быть ТР ТС, ГОСТ, ТУ, Протокол лабораторных испытаний сторонней аккредитованной лаборатории.
Орган проведёт экспертизу и по её результатам выдаст сертификат.
Если товар подлежит обязательной сертификации, ответственный орган самостоятельно выбирает лабораторию для испытаний. Если вы проходите процедуру добровольной сертификации, то можете организовать проверку в любой аккредитованной лаборатории и предоставить протокол с результатами.
Как правило, декларацию и сертификат выдают на пять лет. Бывает, что за этот срок ответственный орган теряет аккредитацию — в таком случае выданный документ становится нелегитимным, и его нужно перевыпустить. Проверить действительность сертификата можно через сайт Росаккредитации.
Тренд №4. Инструменты контроля качества
В контроле качества главное — разработать систему, которая предотвратит выпуск товара несоответствующего качества. Могу выделить следующие инструменты из своей практики:
Технический аудит с GAP-анализом. Помогает оценить пригодность среды для производства товара. В рамках аудита проверяется соответствие законодательным требованиям, внутренним регламентирующим документам компании, а также записи, подтверждающие исполнение этих документов.
Входной и выходной контроль сырья и материалов. Актуален для производителей полного цикла.
Проверка поставщиков. От сырья напрямую зависит качество и безопасность конечного продукта. Поэтому важно тщательно выбирать поставщиков, регулярно проводить их оценку и переоценку. Обратите внимание на следующие критерии:
соответствует ли деятельность поставщика требованиям Законодательства;
проводится ли мониторинг изменений во внешних регламентирующих документах;
отражаются ли такие требования и их изменения во внутренних нормативных документах компании, ведутся ли записи;
есть ли у них производственные мощности, чтобы выпускать нужный объём товара с заданными характеристиками и в установленные сроки;
подходят ли складские помещения для хранения всех товарных групп, сырья и материалов — например, герметики и лакокрасочные материалы должны храниться в отапливаемых помещениях с определённым уровнем влажности.
Лабораторные испытания товара. Проверки во внутренних лабораториях помогают убедиться, что сырьё, материалы, полуфабрикаты и готовый продукт соответствуют заявленным характеристикам. Аккредитация в этом случае необязательна — главное, чтобы испытания проводились по ГОСТу, с аттестованным оборудованием и поверенными средствами измерения.
Помимо этого, периодически надо отправлять готовый продукт на испытания в стороннюю аккредитованную лабораторию. Как часто это делать — указано в Программе производственного контроля.
Тренд №5. Предварительный аудит для подготовки к проверкам Госорганов и клиентов
Требования Госорганов ужесточаются, и многих волнует, как подготовиться к проверке. Выявить все несоответствия и нивелировать их причины поможет предварительный аудит. Только так можно оградить себя от предписания Госорганов, сохранить свою репутацию и не сорвать важный заказ.
При подготовке к диагностическому аудиту производства чаще всего совершают следующие ошибки:
Неверный выбор аудитора. Не столь важно, с какой компанией вы заключаете договор. Главное — самостоятельно одобрить людей, которые будут выполнять ваши заявки. Провести с ними интервью, оценить опыт работы. Один человек может иметь прекрасные компетенции в аудите услуг, но нулевой опыт в производстве — в таком случае он вам не подойдёт.
Слепое следование чек-листу. Начинающему аудитору, конечно, нужен план действий. Но профессионал имеет достаточно знаний и опыта, чтобы не распыляться на места, где и так всё хорошо. Видит, что внутренние документы за последний год отвечают требованиям законодательства — значит можно двигаться дальше, не поднимать статистику за последние 50 лет.
Такой подход помогает уложиться в тайминг и глубже погрузиться в процесс, где выявили несоответствие. Вполне нормально, если на проверку одного процесса ушло 10 минут, а другого — 45.
Нет наблюдения за процессом. Бывает, аудитор поговорил с руководителями подразделений — и на этом всё закончилось. В результате выводы искажаются. Нужно обязательно прийти на производство и посмотреть, как протекает работа, выполняют ли сотрудники требования внутренних документов, ведут ли записи, проверить их квалификацию.
Неправильная коммуникация. Один из основных инструментов аудита — это интервьюирование персонала. Поговорите не только с владельцами бизнеса, но и с исполнителями. Рекомендую общаться простым языком, задавать вопросы сотрудникам так, чтобы они поняли, что вы от них хотите.
Слишком формальный подход к работе. Аудитор приходит в компанию не для того, чтобы навести на всех ужас. Его цель — подтвердить качество работы и помочь, если найдёт какое-то несоответствие. Чтобы выполнить эту задачу, важно расположить к себе сотрудников. Только в комфортной и спокойной обстановке человек сможет раскрыться, дать нужную информацию для правильных выводов.
Мы в «Закупай» строго подходим к процедуре аудита производственной среды.
После проверки выдаём заключение о результатах, определяем корневые причины несоответствий и помогаем составить план коррекций. Если производство отвечает законодательным требованиям, то можем опубликовать отчёт на нашей площадке при согласии заказчика. Подтверждение соответствия производственной среды независимой стороной всегда становится дополнительным плюсом для потенциальных заказчиков.
Подробнее о трендах в закупках 2026 рассказали в новом выпуске подкаста «Закупай.Плюс».
Что происходит на Таркосе?! Результаты аудита за шесть лет. Отчет аудитора глубокого внедрения https://vk.com/id103734829 . Извините за ссылку. Только из-за белого списка.
За год Таркос уволил директора по качеству, HR директора, директора корпоративного университета. Директора замка меняются каждый год. Каждый год более 40% работников ООО "Пивоварня С" ( малая производственная площадка в Дубовке, Воронеж) увольняется.
