Качество ИТ-решений в пищевом производстве: почему системы ломаются и как избежать сбоев

ИТ-системы ломаются. Не страшно, если порой не открывается форма. Катастрофично, если из-за поломок останавливается производство, отзывается партия или из-за некорректной маркировки прилетает штраф. Чем сложнее система, тем дороже ошибка.

На пищевых производствах цена ошибки особенно высока: сбой в системе учета сырья может остановить конвейер, а ошибка в интеграции с «Меркурием» — заблокировать отгрузку продукции.

Качественная ИТ-система — это не просто работающий код. Это предсказуемость, стабильность и возможность развития без катастроф. Разберем, как устроено качество ИТ-решений, какие инструменты помогают его контролировать и как выбрать подходящие для конкретного проекта.

Вспомните, как было 10 лет назад. Нужна доработка — нашли одного программиста, он что-то дописал, и система работала.

Сегодня все иначе:

1. Регуляторы давят. «Честный знак», «Меркурий», требования к производственному учету — каждый новый норматив усложняет систему. 
2. Бизнес растет. Автоматизация проникла в планирование, управление качеством сырья, логистику.
3. Нет права на ошибку. Раньше можно было позволить себе «технологическое окно» для исправлений. Теперь производство часто работает 24/7. Сбой в ИТ — это мгновенная остановка конвейера или срыв отгрузки. Прямой удар по операционке и репутации.

Современные ИТ-системы, включая решения на «1С», стали сложнее. Раньше хватало одного программиста, теперь нет.

Системы работают с большими объемами данных, подключаются к госсервисам вроде «Меркурия» и «Честного знака» и должны работать без остановки. На производстве они обязаны стабильно взаимодействовать с другими системами, даже после обновлений.
Добавить новую функцию — просто. Сделать это без поломок — сложнее. 

Качество — это не абстрактная «хорошесть». По стандартам, качественное ПО должно удовлетворять потребностям пользователей при заданных условиях. Проще говоря, система делает то, что нужно, без сбоев и тормозов, здесь и сейчас, плюс гарантия на завтра.

Два кита, на которых оно держится:

1. Стабильность (Настоящее). Система работает предсказуемо. Вы знаете, сколько займет расчет плана производства или проведение заказа. Если это час, то это всегда час. Если 15 секунд, то всегда 15 секунд. Нет внезапных падений, зависаний или ошибок, парализующих работу. 
2. Развиваемость (Будущее). Систему можно дорабатывать без риска сломать то, что уже работает. Например, безопасно изменять под новые задачи — добавить линию, интегрировать с новым складом, внедрить агрегацию. Без переезда на новую ИТ-платформу каждые несколько лет.

Ошибки возникают на всех этапах — от проектирования до внедрения. Частые причины:

• Нет стандартов разработки. Каждый программист пишет код как хочет — потом его сложно исправить или обновить.
• Тестируют вручную. Человек не может проверить все сценарии, особенно в сложных системах.
• Нет контроля изменений. Новый функционал добавляют «на живую», не проверяя, как он влияет на старый.

Антикейс: автоматизация производства

Компания внедряла систему для круглосуточного производства с 220 SKU (ассортиментные единицы). Решили, что ручного тестирования хватит.

При запуске обнаружились ошибки, которые не заметили тестировщики. Пришлось экстренно чинить систему. На старте ошибки допустимы: не все сценарии можно учесть. Задача интегратора — быстро исправить, а не переделывать логику с нуля.

Но если система ломается после каждого обновления, потому что ручные проверки занимают в десятки раз больше времени, чем сами доработки, это проблема.

Решение. Добавили автотесты для ключевых сценариев. После этого сбои прекратились: тесты ловили ошибки до выхода обновлений.

Вывод. Ручное тестирование не масштабируется. Чем сложнее система, тем больше нужно автоматизации.

1. Стандарты разработки
Без них нельзя. Это правила написания кода, процедуры code review (проверки кода коллегами), документация. Например:

• Все объекты называют единообразно (не «Док1» и «Документ2», а «ДокументЗаказа»).
• Каждое изменение проверяет старший разработчик.

2. Автоматизированные проверки

• «1C:EDT» — среда разработки с контролем качества.
• Sonar — ищет уязвимости и технический долг (некачественный код, который придется переделывать).
• Автоматизированная проверка конфигураций (АПК) — встроенный инструмент «1С» для анализа кода.

3. Тестирование

• Дымовые тесты — проверяют базовые функции: открытие форм, проведение документов.
• Сценарные тесты — автоматически проигрывают типовые сценарии (например, «создание заказа → отгрузка → оплата»). В одном из проектов использовали 6 000 таких тестов — руками это бы заняло недели.
• Нагрузочные тесты — показывают, как система поведет себя при пиковой нагрузке (например, 800 пользователей одновременно).

4. Мониторинг

• Журнал регистрации — фиксирует ошибки в работе.
• Регистратор ошибок — собирает данные о сбоях, помогает быстрее их исправлять.

• Регламенты разработки.
• Ручное тестирование.
• Мониторинг журналов.

Для сложных систем добавляем:

• Автоматизированные тесты.
• Ветвление кода (EDT).
• Регистратор ошибок.

Выбор инструментов — не про «чем больше, тем лучше». Это про управление рисками.

Оцените свой проект по двум осям:

• Низкий риск (левый нижний квадрант).

Минимальный набор: регламенты, «1C:АПК», ручное тестирование (ключевые сценарии), мониторинг журнала регистрации.

Пример: автоматизация пары несложных процессов без жестких временных рамок.

• Средний риск.

Добавляем: разработка в «1C:EDT», SonarQube, автоматизированное тестирование (дымовое + часть сценарных/юнит-тестов под ключевые риски), регистратор ошибок.

Пример: система для планирования производства, работа с клиентами среднего масштаба.

• Высокий риск (правый верхний квадрант).

Почти «коробочный» уровень: полный стек инструментов. Обязательны: ветвистая разработка с ревью, глубокое покрытие автотестами (сценарные, интеграционные, юнит), регулярное нагрузочное тестирование, строгий контроль покрытия.

Пример: крупное производство 24/7, высоконагруженный склад, массовый клиентский сервис с интеграциями, «коробочные» продукты.

Клиентский сервис: 3 000–4 000 заказов в день, более 800 одновременных пользователей, более 20 интеграций. Применены: строгие регламенты, ветвистая разработка с двойным ревью (разработчик → ведущий → архитектор), Sonar, 2 700 дымовых + 6 000 сценарных + интеграционные + юнит-тесты, нагрузочное тестирование. Результат: отказоустойчивость, отсутствие сбоев при запуске и эксплуатации, предсказуемая работа под нагрузкой.

Результат: система работает без сбоев, даже при масштабировании на новые площадки.

Инвестиции в полный цикл контроля качества для сложных и критичных систем окупаются в разы, предотвращая колоссальные убытки.

1. Начните со стандартов. Даже простые правила написания кода снизят количество ошибок.
2. Автоматизируйте тестирование, хотя бы ключевые сценарии: это уже снизит риски.
3. Мониторьте ошибки. Журнал регистрации — бесплатный и полезный инструмент.

Качество — это не разовая акция, а система. Чем сложнее ваш проект, тем больше инструментов понадобится. Но даже минимальные шаги дадут результат: меньше сбоев, меньше потерь, больше предсказуемости.

Когда каждый следующий сбой может стоить миллионов, система контроля качества — не статья расходов, а надежная страховка от многомиллионных потерь из-за остановки конвейера.