Chaos operacyjny kosztuje więcej niż myślimy. Jak nowoczesne planowanie produkcji zwiększa rentowność przedsiębiorstwa?

Czas czytania: 6 min

Współczesna produkcja funkcjonuje w rzeczywistości ciągłych zmian

Jeszcze kilkanaście lat temu planowanie produkcji opierało się przede wszystkim na stabilności. Harmonogramy przygotowywano z dużym wyprzedzeniem, zamówienia były przewidywalne, a zakłócenia w łańcuchach dostaw należały do rzadkości. Dzisiaj sytuacja wygląda zupełnie inaczej. Zmiany popytu, opóźnienia dostaw, rosnąca liczba wariantów produktów czy krótsze serie produkcyjne sprawiają, że przedsiębiorstwa muszą reagować praktycznie w czasie rzeczywistym. Coraz częściej nie zarządzamy już samym planem produkcji, lecz zmiennością. Nie oznacza to jednak, że organizacja działa chaotycznie. Chaos operacyjny pojawia się wtedy, gdy pojedyncze zdarzenie, opóźnienie dostawy materiału, zmiana zamówienia klienta lub awaria maszyny, wywołuje serię kolejnych problemów wpływających na całą firmę. Dlatego dziś najważniejszym pytaniem nie jest już, jak uniknąć zmian, ale jak skutecznie nimi zarządzać.

Samo planowanie nie wystarcza

Większość przedsiębiorstw produkcyjnych planuje bardzo intensywnie. Problem polega na tym, że proces ten nadal często opiera się na arkuszach kalkulacyjnych oraz ręcznym przetwarzaniu informacji. Przy współczesnej liczbie zależności takie podejście przestaje być skuteczne. Nawet doświadczeni planiści nie są w stanie na bieżąco analizować setek ograniczeń technologicznych, materiałowych i logistycznych. To właśnie brak odpowiedniego wsparcia technologicznego staje się jedną z głównych przyczyn chaosu operacyjnego, który bezpośrednio przekłada się na rentowność przedsiębiorstwa.

Dane i technologia decydują o jakości decyzji

Ponad dwadzieścia lat temu Nicholas Carr postawił tezę, że technologia informatyczna przestaje być źródłem przewagi konkurencyjnej. Dzisiaj, w erze systemów klasy APS 4FACTORY oraz sztucznej inteligencji AI 4FACTORY, trudno się z tym zgodzić. Nowoczesne rozwiązania planistyczne potrafią analizować ogromne ilości danych i w ciągu kilku sekund przygotować optymalne scenariusze produkcyjne. Warunkiem jest jednak odpowiednia jakość danych. Zasada pozostaje niezmienna: nawet najbardziej zaawansowane algorytmy nie wygenerują właściwych decyzji na podstawie błędnych lub niekompletnych informacji. Jakość danych jest fundamentem skutecznego planowania.

Skąd bierze się współczesna zmienność?

Polskie przedsiębiorstwa produkcyjne od lat budują swoją przewagę dzięki elastyczności. Krótsze serie, personalizacja produktów oraz szybka realizacja zamówień pozwalają skutecznie konkurować na wymagających rynkach. Jednocześnie taki model działalności oznacza znacznie większą złożoność procesów. Dodatkowo rozwój sprzedaży cyfrowej i rosnące oczekiwania klientów powodują, że produkcja, logistyka oraz magazyn muszą funkcjonować jako jeden, doskonale zsynchronizowany organizm. Nawet niewielkie zakłócenie może uruchomić efekt domina obejmujący całą organizację.

Dlaczego większy dział planowania nie rozwiązuje problemu?

Naturalną reakcją wielu firm jest zwiększanie liczby osób odpowiedzialnych za planowanie. W praktyce nie zawsze prowadzi to do poprawy sytuacji. Bez odpowiednich narzędzi więcej planistów oznacza często większą liczbę ręcznych korekt, więcej komunikacji oraz większe ryzyko błędów. Znaczna część czasu specjalistów poświęcana jest na przygotowanie harmonogramów zamiast analizowania alternatywnych scenariuszy i wspierania decyzji biznesowych. Nowoczesne rozwiązania takie jak APS 4FACTORY (oparte na systemie Siemens Opcenter Scheduling) automatyzują powtarzalne czynności, umożliwiają błyskawiczne wykonywanie analiz typu „co jeśli?” i pozwalają planistom skoncentrować się na działaniach o najwyższej wartości.

W jaki sposób chaos obniża rentowność?

Koszt chaosu operacyjnego nie zawsze jest widoczny w jednym miejscu. Najczęściej ujawnia się jednocześnie w wielu obszarach przedsiębiorstwa. Najbardziej odczuwalne konsekwencje to:

• nadmierny poziom zapasów i zamrożenie kapitału,
• wzrost kosztów pracy oraz konieczność angażowania dodatkowych zasobów,
• spadek wykorzystania zdolności produkcyjnych i wskaźnika OEE,
• kosztowne działania interwencyjne w logistyce, w tym transporty ekspresowe,
• większa liczba zmian harmonogramów oraz niższa terminowość realizacji zamówień.

Każdy z tych elementów wpływa bezpośrednio na wynik finansowy przedsiębiorstwa.

Chaos Readiness – nowa kompetencja nowoczesnych przedsiębiorstw

Kiedyś mówiło się o gotowości organizacji do funkcjonowania w gospodarce internetowej – Net Readiness. Dzisiaj równie istotna staje się gotowość do działania w warunkach permanentnej zmienności. Chaos Readiness oznacza zdolność przedsiębiorstwa do szybkiego reagowania na nieprzewidziane zdarzenia bez utraty efektywności operacyjnej. Podstawą takiego podejścia są wiarygodne dane oraz systemy klasy APS 4FACTORY, które umożliwiają ciągłą optymalizację planów produkcyjnych i podejmowanie decyzji w oparciu o aktualną sytuację zakładu.

AI zmienia sposób planowania produkcji

Rozwój sztucznej inteligencji sprawia, że systemy planistyczne stają się coraz bardziej autonomiczne. AI 4FACTORY będzie przejmować coraz większą część zadań związanych z analizą danych, budową harmonogramów i oceną wielu wariantów planu. Rola człowieka nie zniknie, ale będzie przesuwać się w kierunku nadzoru, interpretacji wyników oraz podejmowania decyzji strategicznych. Jeżeli dane w przedsiębiorstwie są kompletne i wiarygodne, nowoczesne systemy potrafią w ciągu kilku sekund przygotować plan bardziej optymalny niż byłoby to możliwe podczas ręcznej pracy całego zespołu.

Podsumowanie

Źródłem chaosu operacyjnego nie są kompetencje pracowników, lecz ograniczenia wykorzystywanych narzędzi. Przedsiębiorstwa produkcyjne, które inwestują w jakość danych, rozwiązania klasy APS 4FACTORY oraz wykorzystujące sztuczną inteligencję takie jak AI 4FACTORY, zyskują zdolność szybkiego reagowania na zmiany, ograniczają koszty i zwiększają wykorzystanie dostępnych zasobów. Współczesna przewaga konkurencyjna coraz rzadziej wynika z posiadania większych mocy produkcyjnych. Znacznie częściej buduje ją umiejętność podejmowania lepszych decyzji planistycznych we właściwym czasie, przy wsparciu nowoczesnej technologii.

Przeczytaj także:

Planowanie produkcji a Excel

Śmieci na wejściu, śmieci na wyjściu (ang. garbage in, garbage out), czyli jak błędne dane wpływają na systemy sztucznej inteligencji i nie tylko

Wdrożenie narzędzia APS 4FACTORY w firmie produkcyjnej. To nie musi boleć!

Wskaźnik OEE – jak obliczać i interpretować wyniki?

Autor: Piotr Rojek

Karierę zawodową rozpoczął w amerykańskiej firmie QAD, gdzie zarządzał projektami wdrożeniowymi ERP dla kluczowych klientów, takich jak 3M, AB, JTT Computers, TIM SA, Zetkama. Zdobyte doświadczenie wykorzystał, kierując dalszym rozwojem DSR i wdrażając strategie, które umocniły pozycję firmy jako lidera w obszarze systemów klasy ERP, MES, APS, CMMS, EAM i AI dla przemysłu. Jest absolwentem Politechniki Wrocławskiej oraz posiada dyplomy MBA zdobyte w Helsinki School of Economics i Wyższej Szkole Bankowej w Poznaniu. Ukończył liczne szkolenia z zakresu zarządzania projektami i innowacji technologicznych. Absolwent Akademii Psychologii Przywództwa Jacka Santorskiego i Studium Autorytety przy Szkole Biznesu Politechniki Warszawskiej. W DSR S.A. odpowiada za kształtowanie strategii rozwoju firmy, współpracę z partnerami technologicznymi oraz doradztwo w zakresie zwiększania efektywności i cyfryzacji przedsiębiorstw produkcyjnych. Pod jego kierownictwem DSR dynamicznie rozwija ofertę innowacyjnych rozwiązań IT, w tym wiodący na rynku pakiet rozwiązań informatycznych DSR 4FACTORY – kompleksową platformę wspierającą Przemysł 4.0.