Делюсь впечатлениями от Первого Всероссийского бизнес-форума лидеров фасилити менеджмента.

Сейчас не будет оценок и разборов, а будет констатация увиденных мною тенденций. О чем говорят сегодня клинеры, чем занимаются. Впечатления сразу после мероприятия, без просмотра записи. То, что запомнилось сразу.

В начале обзора благодарю организаторов две Ассоциации: Объединение административно-хозяйственных профессионалов и Русских уборочных компаний за организацию мероприятия.

Форум предоставил возможность увидеть, в каком направлении движется отрасль. Посмотреть, о чем думают и чем занимаются коллеги. Сравнить собственные подходы с решениями, которые применяют другие игроки рынка.

Форум состоял из двух частей: «цифровизация в клининге» и «роботизация в клининге».

В первой сессии о цифровизации коллеги рассказали о своих усилиях и решениях, которые используют или развивают.

Коллеги работают в разных направлениях. Разрабатывают CRM-системы, внедряются искусственный интеллект, совершенствуют программы контроля. Работают и над расчетом ресурсов.

В этой части обсуждали и проблемы выбора подрядчика, и необходимость дать заказчику критерии выбора.

Вторая часть была посвящена - роботизации:

Эта тема сегодня вызывает массу различных дискуссий и привлекает внимание. Роботы внедряются, продаются, совершенствуются. Однако, стоит констатировать, что рынок находится в стадии формирования и сталкивается с рядом сдерживающих факторов:

Скептическое отношение к эффективности из-за высокой стоимости. Модели расчета эффективности очень линейные и не учитывают многих факторов.

Саботаж со стороны персонала. Опасения потери рабочих мест. Нежелание брать ответственность за дорогостоящего робота. Нежелание обучаться работать с новой техникой.

Неясность в вопросе кто должен покупать заказчик или клининговая компания. Нет гибридных моделей расчета и организации работы с применением робота заказчика.

Недостаток специалистов для настройки и обслуживания оборудования.

Тем не менее рынок растет, роботы внедряются и коллеги видят перспективы в их продаже применении.

Подводя итог делаю вывод.

Рынок фасилити менеджмента находится в динамичном состоянии развития. Несмотря на существующие сложности, процесс цифровизации и роботизации набирает обороты.  

Выступал в качестве спикера на первом Всероссийском бизнес-форуме лидеров фасилити-менеджмента

Тема форума - достижения и инновации в клининговой отрасли, включая цифровизацию и беспилотные технологии.

Форум проходил в Общественной палате.  

Поддались моде и решили поиграть с ИИ. Спросили у него как он понимает, что такое математический клининг. Вот, что он написал. Написал он много. Есть фантастическая заумь, но и есть о чем подумать.

Математический клининг – это концепция, которая использует математические модели и алгоритмы для решения задач, связанных с уборкой, оптимизацией ресурсов и созданием более эффективных и приятных для жизни пространств. Звучит футуристично, но можно выделить общие принципы и алгоритмы. Вот алгоритм математического клининга, разбитый на этапы:

I. Анализ и Определение Задачи:

1. Сбор Данных:

* Размеры помещения: Длина, ширина, высота каждой комнаты.

* Тип поверхности: (пол, стены, потолок) и материал (дерево, плитка, ковер, обои и т.д.).

* Уровень загрязнения: (низкий, средний, высокий) – оценивается визуально или с помощью датчиков (пыль, пятна, мусор).

* Тип загрязнений: (пыль, грязь, жир, плесень, бактерии) – определяется визуально, химическим анализом или с помощью датчиков.

* Наличие препятствий: (мебель, предметы интерьера) – размеры, форма, расположение.

* Воздушный поток: Измеряется скорость и направление движения воздуха (для оптимизации вентиляции и удаления пыли).

* Микробиологический анализ: Опционально – для выявления бактерий, плесени и аллергенов.

2. Формулировка Цели:

* Минимизация загрязнения: Снижение уровня загрязнения до заданного значения (например, снижение количества пыли на 90%).

* Оптимизация времени уборки: Сокращение времени, затрачиваемого на уборку, при сохранении необходимого уровня чистоты.

* Минимизация использования ресурсов: Снижение потребления воды, электроэнергии и моющих средств.

* Оптимизация маршрута уборки: Разработка наиболее эффективного маршрута для робота-пылесоса или уборщика.

* Улучшение качества воздуха: Снижение концентрации загрязняющих веществ в воздухе.

3. Определение Ограничений:

* Бюджет: Ограничение на стоимость моющих средств, оборудования и рабочей силы.

* Время: Ограничение на время, доступное для уборки.

* Доступность ресурсов: Ограничение на наличие воды, электроэнергии и моющих средств.

* Требования к безопасности: Ограничение на использование токсичных или опасных веществ.

* Требования к сохранности имущества: Ограничение на использование агрессивных методов уборки, которые могут повредить поверхности.

II. Построение Математической Модели:

1. Модель Распространения Загрязнений:

* Дифференциальные уравнения: Описывают изменение концентрации загрязняющих веществ во времени и пространстве (учитывают диффузию, конвекцию и осаждение).

* Модель оседания пыли: Учитывает размер частиц пыли, скорость воздушного потока и гравитацию.

* Модель роста бактерий/плесени: Учитывает температуру, влажность, наличие питательных веществ и скорость размножения.

2. Модель Эффективности Уборочных Действий:

* Функция эффективности: Описывает зависимость уровня чистоты от типа моющего средства, способа уборки (пылесос, влажная уборка, дезинфекция) и времени воздействия.

* Модель износа поверхностей: Описывает зависимость повреждения поверхности от интенсивности уборки и типа используемых средств.

3. Модель Оптимизации Маршрута:

* Задача коммивояжера (TSP): Нахождение кратчайшего маршрута для робота-пылесоса или уборщика, посещающего все необходимые точки (участки пола, мебель).

* Алгоритмы поиска пути (A*, Dijkstra): Используются для навигации робота-пылесоса в сложных помещениях с препятствиями.

III. Решение Задачи Оптимизации:

1. Выбор Алгоритма:

* Линейное программирование: Для задач оптимизации с линейными ограничениями и целевой функцией.

* Нелинейное программирование: Для задач оптимизации с нелинейными ограничениями и целевой функцией.

* Генетические алгоритмы: Для задач оптимизации со сложной структурой, где сложно найти точное решение.

* Алгоритмы машинного обучения: Для задач, где необходимо прогнозировать уровень загрязнения или эффективность уборки на основе исторических данных.

2. Реализация Алгоритма:

* Написание кода: Реализация выбранного алгоритма на языке программирования (например, Python, MATLAB).

* Использование существующих библиотек: Использование готовых библиотек для решения задач оптимизации и машинного обучения.

3. Получение Оптимального Решения:

* Определение оптимальной стратегии уборки: Тип моющих средств, способ уборки, частота уборки, оптимальный маршрут.

* Прогнозирование уровня чистоты: Оценка уровня чистоты, который будет достигнут при использовании оптимальной стратегии уборки.

* Оценка затрат: Оценка стоимости ресурсов, необходимых для реализации оптимальной стратегии уборки.

IV. Реализация и Мониторинг:

1. Внедрение Решения:

* Настройка робота-пылесоса: Программирование маршрута уборки и расписания.

* Обучение персонала: Инструктаж персонала по правильному использованию моющих средств и оборудования.

* Установка датчиков: Размещение датчиков для мониторинга уровня загрязнения и качества воздуха.

2. Мониторинг Результатов:

* Сбор данных: Сбор данных с датчиков об уровне загрязнения, влажности, температуры и других параметрах.

* Анализ данных: Анализ собранных данных для оценки эффективности стратегии уборки.

* Сравнение с прогнозами: Сравнение фактических результатов с прогнозами, полученными с помощью математической модели.

3. Корректировка Модели и Алгоритма:

* Обратная связь: Использование результатов мониторинга для корректировки математической модели и алгоритма оптимизации.

* Адаптация к изменениям: Адаптация стратегии уборки к изменениям в уровне загрязнения, погодных условиях и других факторах.

* Улучшение алгоритма: Внесение изменений в алгоритм оптимизации для повышения его точности и эффективности.

       Пример:

Предположим, у нас есть задача минимизировать время уборки офиса роботом-пылесосом.

1. Анализ: Собираем данные о размерах офиса, расположении мебели, уровне загрязнения.

2. Модель: Создаем математическую модель офиса с учетом препятствий и уровня загрязнения каждого участка. Используем алгоритм A* для поиска оптимального маршрута.

3. Оптимизация: Запускаем алгоритм A* и получаем оптимальный маршрут для робота-пылесоса, который минимизирует время уборки.

4. Реализация: Программируем робота-пылесоса на этот маршрут и запускаем его. Мониторим время уборки и корректируем маршрут при необходимости.

     Заключение:

Математический клининг – это перспективное направление, которое может значительно повысить эффективность и качество уборки, а также снизить затраты на ресурсы. Развитие сенсорных технологий, машинного обучения и алгоритмов оптимизации делает эту концепцию все более реалистичной и востребованной.  

  В одном недалёком торговом центре появилась новинка — робот-поломойка. Казалось бы, экономический прорыв. Людей отправим домой, а робот пришёл, за всех все помыл, навёл лоск и ушёл.Но! Как выяснилось, этот робот — машина исполнительная, но глупая! Он не знает, когда и где убирать. Это ему надо сообщить. Людям пришлось сделать ему расписание.

И тут начинается самое интересное. Робот работает по расписанию. Чтобы не мешать ему, клинерам тоже приходится подстраиваться под этот график.Вот, представьте: роботы в определённое время выезжают на марш-бросок по полу, а люди идут следом и тоже убирают.

Руководителям компании посмотрели на это и решили составлять расписание и для людей. Для расписания надо знать время на уборку каждого участка и количество уборок за смену. Начальство вглядывались в часы и минуты, замеряли время на каждом участке и начали понимать:

— А зачем нам столько людей? Вот честно: несколько человек просто тусуются по углам, а робот, вот там, по расписанию шаманит с ведром и щёткой.

И тут, друзья мои, сценарий стал развиваться по законам «Математического клининга». Делаешь замеры времени, создаёшь расписание — и О! Чудо! — у тебя оказываются лишние работники. Они оказались лишними просто по факту.

Задумайтесь: вот у тебя штат — человек десять. По расписанию выясняется, что достаточно семи. Троих отправляешь на другой объект где не хватает людей, а оставшимся немного добавляешь зарплату, чтобы держались за место. Красота!

Приходим к выводу - робот простимулировал составить качественное расписание. Руководители получили информация о реальных потребностях в персонале. Экономический эффект дало расписание, а не сам робот.

Клининг, как спорт, требует расписания - учёта времени и периодичности, а робот — это просто участник этого процесса. Если всем работать по расписанию, то и люди не будут изображать работу или бегать без дела, и роботы не будут себя чувствовать уставшими и загнаными.

Так что, уважаемые руководители, если хотите сэкономить — составляйте качественное расписание, а не просто добавляете робота или людей.

«Математический клининг» вам в помощь! И, да прибудут с вами спокойствие, чистота и деньги!  

Все же знают, что такое танк. Это такое мощное оружие, бронированная техника, с пулеметом, с пушкой, обычно на гусеничном ходу. Танк на линии боевого соприкосновения выполняет задачи по уничтожению живой силы и техники противника.

Но, что значит слово «танк», откуда оно взялось, откуда произошло? А произошло оно от английского слова «tank», что буквально переводится как «огромная бочка, цистерна». В начале прошлого века в России назад слово «танк» переводилось как «лохань». То есть такая большого размера емкость, в которой перевозят какие-то жидкости. От слова танк, кстати говоря, происходит слово «танкер». Танкер – это судно, которое в танках перевозят нефть.

Как это связано со словом робот? Робот - это тоже такое интересное слово, которое придумал брат чешского писателя Карела Чапека – художник Йозеф Чапек. Йозеф подсказал брату-писателю, как назвать, персонажей пьесы «Россумские универсальные роботы». Роботом он назвал искусственных людей для тяжелой работы.

Постепенно слово робот начали использовать не только в фантастике, но и в обычной жизни. Сегодня нет общепринятого определения слова «робот», так как этот термин в зависимости от контекста имеет разные значения.

В русском языке слова танк, автомат, кисть и много других слов в зависимости от контекста имеет разное значение и нет никаких проблем. Что за предвзятое отношение к роботу. С чего такая забота о терминологии.

И для чего вся эта история? А вот к чему. У нас с коллегой возник спор, дискуссия. Коллега считает, что нельзя к поломоечным машинам, которые работают без человека, применять слово робот. Он считает, что это обман, что это никакие не роботы, это автоматизированные беспилотные аппараты. Что те, кто применяет к этой технике слово робот - обманщики. Что это подмена понятий. Нельзя, мол, называть автоматизированные беспилотные уборочные аппараты словом робот. Робот – это другое.

Мое мнение, что автоматизированные самоходные помоечные беспилотные системы и всякое другое нагромождение наукообразных слов, на самом деле - словоблудие. Попытка и желание казаться экспертом. Все же знают, что эта штука называется робот. Робот подметает, моет пол, стрижет газон и никому ни на одном объекте не приходит в голову называть это как-то по-другому.

Наша коммуникация для того, чтобы быть понятым. И все же понимают, что это вот та штука, которая ездит и моет пол, называется робот.

И если люди называют поломоечный беспилотный автоматический механизм словом робот, зачем мудрить и чего-то там выдумывать, усложнять жизнь себе и людям. Давайте будем понятными людям и называть эту штуку роботом. И все. Будем проще, глядишь люди к нам потянутся.

Наши контакты:

Тел. WhatsApp 8 916 150 02 20.

ТГ «Математический клининг» t.me/mathematic...

VK «Математический клининг» vk.com/mathematic_cleaning

«Технологическая революция в уборке: синергия приложений и робототехники» 

3 сентября 2025 года 

Москва, отель «АртКорт» (Вознесенский переулок, 7) 

Регистрация с 09:30 | Завтрак и обсуждения — с 10:00 до 12:30 

Альфа-Сервис выступает инициатором и организатором открытого делового завтрака для АХО-специалистов, где мы:

— поговорим о том, как роботизация влияет на клининг

— обсудим, заменят ли роботы людей (спойлер: нет, но дополнят точно)

— покажем реальные решения, которые уже работают на объектах

— расскажем, как оптимизировать расходы и процессы

— протестируем IT-сервисы и роботов прямо на месте 

Почему стоит прийти? 

Узнаете, как устроены современные клининговые процессы 

Поймёте, как технологии помогают сэкономить и держать контроль 

Получите реальные инструменты для своих задач 

Увидите работу роботов вживую 

Пообщаетесь с коллегами и отраслевыми экспертами 

Участие — бесплатное, по предварительной регистрации и подтверждению.

Регистрация по ссылке : https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSe-AUwid-4bOFCdxQ62RfR9oB5q7eFit1Qf4D3JWoJZJXkrPA/viewform

Ждём вас 3 сентября в «АртКорт». Вместе обсудим, как будет выглядеть клининг завтрашнего дня — и что мы можем сделать уже сегодня.  

Коллеги, кто из вас способен преодолеть непрерывно 10 километров пешком? Это всего 2 часа в неспешном темпе, без дополнительных нагрузок. А если речь идёт о 20 километрах? – то это всего 4 часа активности.

Теперь посмотрите на ваших уборщиц. Кто из может выдерживать подобную нагрузку ежедневно? Готовы ли 4 часа подряд выполнять свои обязанности, не прерываясь? Уверен, что нет.

Теперь подумаем может ли уборщица непрерывно и продуктивно работать 7-8 часов в день, даже с учетом перерыва на обед. Бывает мы видим, как уборщица энергично работает у вас на глазах. Путь вас не вводит эта картинка в заблуждение. Такая интенсивность закончится через максимум 30 мин. Закончится гликоген в мышцах. Это физиология.

Если вы видите, что сотрудник активно работает это не гарантирует сохранения такой интенсивности на протяжении всей смены. Более того, чрезмерная нагрузка в начале дня приведет к истощению и снижению производительности вплоть до остановки уже через 1,5 часа и до конца смены человек будет «еле ползать».

Аналогия рабочей смены уборщицы с ультрамарафоном более чем уместна. И там и там физическая активность в течении нескольких часов. Принципы же спортивной адапталогии универсальны для любой физической активности.

Какой выход?

Одна из ключевых функций грамотно составленного расписания – не дать работнику быстро и показушно работать, а распределить нагрузки, предоставить сотруднику необходимые перерывы для отдыха, и питания для восстановления сил. Расписание позволяет избежать переутомления и обеспечить стабильную производительность на протяжении всей смены.

Второй важный аспект – признание необходимости выходных. Даже в профессиональном спорте существуют дни восстановления. Не стоит строить иллюзии о том, что ваши уборщицы способны эффективно работать 7 дней в неделю по 10 часов. Это физически невозможно. Когда ваши уборщицы работают в таком графике будьте уверены, они просто тратят рабочее время, а работают крайне неэффективно.

Составление и использование графиков работы с учетом физиологических возможностей сотрудников – залог эффективного клининга и долгосрочной продуктивности. Человеческие условия труда работают на эффективность и на лояльность и удержание персонала.

Уделяйте внимание не только задачам, но и потребностям вашей команды.

Обращайтесь.

Наши контакты:

Тел. WhatsApp 8 916 150 02 20.

ТГ «Математический клининг» t.me/mathematic...

VK «Математический клининг» vk.com/mathematic_cleaning

Приглашаем вас на вебинар в четверг, 21 августа в 15.00 по московскому времени.

Тема вебинара "Как цена связана с качеством."

Ждем вас в нашем сообществе

vk.com/mathematic_cleaning

Участие в госзакупках часто превращается в поле битвы, где ключевым оружием становится снижение цены. Периодически мы наблюдаем случаи, когда участники опускаются ниже себестоимости, что вызывает закономерный вопрос: это просчет или стратегия?

Недавнее общение с коллегой пролило свет на эту проблему с неожиданной стороны. Руководитель компании участвует в тендерах, но её случай оказался особенным. Она поделилась, что испытывает неконтролируемый азарт в процессе торгов, который заставляет снижаться ниже себестоимости, игнорируя экономическую целесообразность.

Участие в закупке по ФЗ 44 неожиданно для неё самой открыло проблему. Аукцион превратился в азартную игру, где победа любой ценой затмевает разумный расчет. Коллеге пришлось потом решать вопрос как отказаться от контракта, который она выиграла. А по ФЗ44 это не просто.

Осознав свою проблему, она предприняла радикальные меры - наняла стороннюю компанию для участия в торгах от её имени. Проблема оказалась настолько серьёзная, что женщина даже запретила её звонить во время торгов. Потому, что звонок с вопросом о снижении однозначно получал ответ «да» и участие сторонней компании теряло смысл.

Этот пример яркая иллюстрация того, как психологические факторы могут искажать рациональное экономическое поведение. Участие в госзакупках требует не только знания рынка и умения считать, но и строгого самоконтроля. В противном случае, стремление к победе может обернуться убытками и поставить под угрозу жизнеспособность бизнеса.

Оказалось, что такая проблема не только в клининге. Взрослые серьёзные люди не могут остановиться во время аукциона и нанимают сторонние организации для участия в аукционах. Игромания- проникла и в бизнес.

Призываю коллег тщательно анализировать свои мотивы и риски при участии в госзакупках. Азарт – плохой советчик в бизнесе. Сохраняйте холодную голову и опирайтесь на экономически обоснованные решения.

Важно не только знать правила игры, но и обладать здравым смыслом и умением анализировать риски. Госзакупки – это не казино, а серьезный бизнес, требующий рационального подхода и профессиональной ответственности. Прежде чем участвовать в торгах, убедитесь, что вы точно понимаете, что делаете, и готовы нести ответственность за свои решения.  

  Ассоциация Русских Уборочных Компаний (АРУК) и СРО АКФО (Саморегулируемая Ассоциация Клининга и Фасилити-Операторов) активно участвуют в формировании правовой среды.

Предложения направляются в ключевые ведомства:

ФАС, ФНС, Минпромторг, Администрация Президента РФ. 

Какие инициативы продвигает АРУК?

  1. Перевод клининга из аукционов в конкурсы

— Сейчас клининговые услуги закупаются преимущественно через аукционы, где главный критерий

— цена.

— АРУК предлагает перейти на конкурсную модель, где учитываются: 

Качество работ 

Опыт подрядчика 

Социальные гарантии

  2. Поддержка малого бизнеса

— В аукционах побеждают крупные игроки, работающие с минимальной рентабельностью.

— Конкурсы позволяют участвовать местным и региональным подрядчикам, которые могут предложить более устойчивые условия — даже при чуть более высокой цене. 

Что это изменит? 

Качество услуг повысится — стимул не демпинговать, а работать профессионально 

Поддержка МСП — у малого и среднего бизнеса появится реальный шанс в закупках 

Снижение рисков — меньше неустойчивых подрядчиков и срывов контрактов

АРУК совместно с СРО АКФО продолжает системную работу, чтобы рынок клининга становился прозрачнее, честнее и устойчивее. 

Следите за нашими публикациями — мы будем держать вас в курсе новых решений и инициатив!