Почему грейдинг дал сбой на примере промышленной компании «АТОМ Минералс»

Как не слить бюджеты и усилия на разработку, внедрение системы грейдов и сделать работающий инструмент, читайте на реальном примере промышленной компании "АТОМ Минералс".

На рубеже с 2023 годом руководство «АТОМ Минералс» столкнулось с тревожной статистикой: текучесть производственного персонала превысила 40%. Анализ показал, что ключевыми причинами стали неконкурентные зарплаты и отсутствие четкой системы карьерного роста. Сотрудники не видели перспектив: новички уходили в первые месяцы, а опытные специалисты были демотивированы, поскольку их зарплаты практически не отличались от окладов только что принятых работников.

Популярное по теме
Чек-лист оценки KPI руководителей на производстве, в горнодобыче
8423
0

Какое решение нашла компания?

Решение пришло от руководителя отдела управления персоналом — внедрить комплексную систему, объединяющую грейдинг, аттестацию и наставничество.

Шаг 1. Оценка персонала

Первым шагом стала масштабная оценка персонала, где каждого сотрудника проверяли по четырем критериям: сложность выполняемых задач, условия труда, необходимый опыт и уровень знаний.

Для проведения оценки использовался комплексный подход: помимо анализа рабочих инструкций и KPI, были проведены структурированные интервью с руководителями подразделений и разработали практические кейс-тесты для оценки навыков решения реальных производственных и профессиональных задач. Это позволило получить объективную картину, а не просто формальное соответствие профессии/должности.

Результаты оказались неожиданными — около 30% работников не соответствовали занимаемым должностям. Это позволило компании оптимизировать штат и расставить кадры более эффективно.

Шаг 2. Оптимизация штата

Оптимизация заключалась не в массовых увольнениях, а в перераспределении функций. Сотрудников, чьи реальные компетенции оказались выше занимаемой позиции, перевели на более сложные участки работы или назначили дублерами ключевых специалистов. Тех, кто не дотягивал до требований своей должности, но показывал потенциал, перевели на позиции попроще с одновременным зачислением в программу наставничества для быстрого доучивания. Несколько человек, отказавшихся от адаптации и не прошедших аттестацию, были уволены по соглашению сторон.

Шаг 3. Внедрение системы грейдов

Следующим этапом стало внедрение четырехуровневой системы грейдов. Нулевой грейд получали новички — их зарплата соответствовала действующей тарифной ставке. После прохождения стажировки под руководством наставника (грейд 3) и сдачи аттестации сотрудник переходил на первый уровень, что давало 5% надбавку к тарифу. Второй грейд присваивали тем, кто работал самостоятельно, а третий — экспертам, способным обучать других, то есть наставникам. Такой подход мотивировал персонал и решил проблему нехватки наставников. За полгода число выросло наставников выросло с 2 до 12.

Результаты

Эффект не заставил себя ждать. Через шесть месяцев текучесть кадров снизилась до 31%. Сотрудники стали больше учиться и стремились повышать квалификацию, поскольку видели прямую зависимость между уровнем мастерства и доходом.

Что пошло не так

Однако в 2024 году система дала сбой. Резкий рост зарплат на рынке вынудил компанию трижды повышать ставки, но это сделали вручную, персонализировано, без корректировки грейдов. В результате новички и опытные специалисты оказались в одной зарплатной вилке, это уничтожило мотивацию.

Сотрудники с высшими грейдами справедливо возмущались: «Зачем быть наставником, если платят как всем?». Наставники саботировали или открыто отказывались выполнять функции наставников. Слово «грейды» стало вызывать недоверие и ощущение несправедливости.

Обучать неопытных сотрудников стало некому, что в свою очередь сказалось на производственных процессах, логистике и так далее. Возвращать квалифицированным специалистам мотивацию участвовать в системе наставничества оказалось сложнее, чем привлекать к наставничеству в самом начале проекта. Разочарование оказалось достаточно серьёзным преткновением. Текучесть снова поползла вверх, достигнув 35%.

Корректировки системы

Этот опыт стал для «АТОМ Минералс» ценным уроком. В 2025 году компания начала повторное внедрение грейдинга, но с важными изменениями. Теперь система будет полностью автоматизирована: зарплатные вилки жестко привязаны к уровням квалификации, а любые изменения вноситься системно.

Для автоматизации выбрали платформу 1С, потому что в ней уже содержится вся необходимая информация о сотрудниках: личные данные, должностные обязанности, история работы и результаты оценки. Это существенно ускоряет процесс внедрения системы грейдов, так как не требует дополнительного сбора и интеграции данных из внешних источников.

Во-вторых, благодаря интеграции с модулем начисления заработной платы, процесс автоматизации расчёта зарплат по грейдам становится прозрачным и надежным. Система позволяет точно учитывать тарифные ставки, надбавки и бонусы в зависимости от уровня грейда, что снижает риск ошибок и упрощает бухгалтерский учёт.

Кроме того, использование 1С обеспечивает удобство сопровождения и масштабируемость системы грейдов, позволяя в будущем легко вносить изменения и расширять функционал в соответствии с потребностями компании.

Есть и минусы такого решения. В стандартной поставке 1С нет программы для грейдирования. Это потребует создание собственных бизнес-процессов и документов для грейдов, реализуется через конфигуратор или дополнительные модули программы. По предварительным согласованиям срок реализации до полугода со стоимостью свыше 500 тыс. руб.

Выводы

История «АТОМ Минералс» наглядно показывает: грейдинг — это не разовое мероприятие, а постоянно развивающаяся система. Ее успех зависит не только от продуманной структуры, но и от защиты от человеческого фактора. Автоматизация, четкие правила индексации и интеграция с другими HR-процессами — вот три кита, на которых держится эффективная модель мотивации.

Поделиться статьей
Нужно поменять KPI или СОТ?
Ответьте на несколько вопросов и я пришлю вам расчет бесплатно
Сила Цеха, HR на производстве
Юлия, здравствуйте!
Нет предела совершенству. Панацею в любом вопросе сложно придумать, тем не менее автоматизация всё-таки меньшее из зол. Предложенная вами схема оплаты за наставничество кажется справедливой. Надо попробовать. Спасибо!
2025-09-03 05:42 0
Зотова Юлия
Добрый день!
Спасибо за ваш кейс. Да, ломать - не строить. Когда идет жесткая гонка зарплат, кажется, что поступают правильно, когда повышение идет точечно (не так накладно) и не думают о последствиях.
Хотелось бы отметить две мысли. Я не приветствую включение повышенной оплаты за наставничество в грейд, о последствиях не думают, но они налицо. Такое включение никак не учитывает фактическую нагрузку и результативность. Поэтому, как завещал ТК РФ, отдельно доплата за наставничество как небольшой фикс за доп нагрузку (от объема часов или количества наставляемых) + премия за результативность (сдача квал экзамена или прохождение ИС).
Так наставник четко видит структуру своей оплаты и остается мотивированным.
Второе мысль: автоматизация - это хорошо, но не панацея, ею всегда управляют люди. Надеюсь, кейс научил руководство компании, что подкручивать систему вручную не стоит.
2025-08-28 20:26 1
Сила Цеха, HR на производстве
Пётр, здравствуйте! Да, ценное замечание. Так и есть. Что что, а зарплаты коллег - первая тема для обсуждения в курилках)
2025-08-28 15:18 1
Пётр Коробицын
Коллеги, добрый день! Спасибо за интересный материал. Сам занимаюсь разработкой системы грейдов и понимаю насколько этот инструмент в неумелых руках может быть разрушителен. Скрывать зарплаты в коллективе вечно невозможно, даже если стоит четкий запрет. Так уж выходит, что люди на работе по любому общаются и дружат. Так что правильно поступили что провели оптимизацию через 1С и смогли учесть все свои ошибки.
2025-08-28 13:22 2
Показать все комментарии
avatar-default-icon
HR-консалтинг, карьерное консультирование
PRO Автор статей
Стаж работы Более 10 лет
Отзывов от клиентов 5
Публикаций 9
Рейтинг в профразделах
KPI 20 место
Оценка 42 место
Консалтинг 45 место
Вас также может заинтересовать
HRTime_faces
154 специалиста сейчас на сайте Опишите задачу. Исполнители откликнутся сами.
Мы используем файлы cookie и рекомендательные технологии. Это позволяет нам анализировать взаимодействие посетителей с сайтом и делать его лучше. Продолжая пользоваться сайтом, вы соглашаетесь с использованием файлов cookie (подробнее), а также с пользовательским соглашением.
Согласен
X
Файлы cookie представляют собой файлы или фрагменты информации, которые могут быть сохранены на Вашем компьютере или других интернет-совместимых устройствах конечного пользователя (например, смартфонах и планшетах) при посещении Вами наших веб-сайтов или использовании наших веб-сервисов. Эта информация в большинстве случаев представлена в виде алфавитно-цифровых строк, которые однозначно идентифицируют Ваш компьютер или конечное пользовательское устройство, однако может содержать и иные сведения. На наших веб-сайтах или веб-сервисах мы используем различные типы «cookies» (небольшие текстовые файлы, которые размещаются на Вашем устройстве). Перечень используемых нами файлов cookie, описание целей их использования и дополнительная информация о соответствующих файлах cookie представлена в Инструменте управления файлами cookie, размещенных на соответствующих веб-сайтах и в веб-сервисах нашей компании либо в представленных в них текстах согласий или договоров.