В 2020 году в РЖД-ТехСервис был признан неэффективным и закрыт последний внутренний центр по ремонту ИТ-оборудования.   В 2024 году небольшая команда, включающая меня, трёх менеджеров, трёх инженеров и кладовщика, решила возродить внутренний ремонт и запустила в Самаре пилотный сервисный центр.   Сегодня РЖД-ТехСервис позволяет быстро и надёжно ремонтировать ИТ-оборудование в 414 городах по всей России.   Система обслуживает более 1 млн единиц оборудования: компьютеры, печатающую технику, смартфоны и периферию.   Как мы к этому пришли?   Шаг 1 - грамотный пилот   Первую точку мы сознательно оставили в пилоте на 6 месяцев.   За это время обкатали базовые процессы, проверили модель на практике и сформировали стандарты работы.   Мы не пытались сразу создать идеальную систему. Сначала создали рабочую модель и доказали её работоспособность.   Шаг 2 - тиражирование   В 2025 году мы начали подключать существующую региональную инфраструктуру.   Операционная модель Hub&Spoke позволила быстро тиражировать сервис, подключая новые города к единой логистическо-ремонтной инфраструктуре.   Процессы всё время совершенствовались: мы получали обратную связь от точек, находили ограничения и внедряли улучшения в работу.   Шаг 3 - управление масштабом   Когда система выросла до федерального масштаба, возникла новая задача: перестать управлять отдельными точками и научиться управлять всей системой как единым организмом.   В 2026 году мы получили авторизацию у отечественных производителей вычислительной техники и открыли 4 центра компетенций по ремонту, которые стали частью единой операционной системы.

Теперь наша задача - это не просто подключать новые точки, а управлять производительностью всей сети: ⁠1) развивать стандарты ⁠2) перераспределять компетенции ⁠3) устранять системные ограничения ⁠4) постоянно улучшать операционную модель.   ⁠Мы прошли путь от команды из 8 человек до сервисной системы федерального масштаба за 2 года.   Но это ещё не финальная точка: текущая модель охватывает около 48% SAM.   На каждом этапе масштабирования меняется сама задача управления: ⁠1) доказать работоспособность модели ⁠2) тиражировать модель ⁠3) управлять масштабированием как системой   Именно этот опыт в моей карьере лег в основу подхода, который я развиваю вместе с командой в ScaleOps.