(intervju) Za večjo učinkovitost proizvodnje sta nujna sistematično načrtovanje in jasna odgovornost

(intervju) Za večjo učinkovitost proizvodnje sta nujna sistematično načrtovanje in jasna odgovornost
(intervju) Za večjo učinkovitost proizvodnje sta nujna sistematično načrtovanje in jasna odgovornost
  17.04.2019  |  13:15
Čas branja: 8 min
Tako poudarja Domen Ocepek, produktni vodja v podjetju Kopa računalniški inženiring

Slovenjegraška družba Kopa računalniški inženiring, ki je lani praznovala 40 let delovanja, je informacijske rešitve za podporo poslovanju, ki so jih Kopini strokovnjaki razvili sami, uvedla v približno 50 večjih proizvodnih podjetij v Sloveniji in regiji.

O tem, kako podjetjem s svojimi proizvodnimi in poslovnimi informacijskimi rešitvami pomagajo dosegati še boljše rezultate pri poslovanju, smo se pogovarjali z Domnom Ocepkom, produktnim vodjem Kope. Poslovne načrte podjetja z več kot 60 zaposlenimi, ki se namerava v prihodnje bolj usmeriti na mednarodne trge, je razkril Dušan Rus, ki Kopo vodi od sredine prejšnjega leta (več v okvirju).

Kaj so glavne konkurenčne prednosti družbe Kopa računalniški inženiring?

Glavna konkurenčna prednost Kope je, da ima lastne razvite rešitve, ki že 20 let živijo v večjih slovenskih proizvodnih podjetjih. Naše rešitve s področja HRM uporabljajo tudi v bankah in drugih dejavnostih.

Pomembni so naše izkušnje, znanje ljudi in to, da v rešitve vključujemo dobre prakse, ki so se skozi čas pokazale v podjetjih in smo jih v rešitve vključili tako, da čim bolj zadovoljujejo pričakovanja in potrebe strank.

Naša pomembna prednost je tudi, da smo sposobni podpreti konkurenčno prednost podjetja. Ko pridemo v neko podjetje, popišemo procese in ugotovimo, kje so specifike, in že v času implementacije z znanjem, ki ga imamo, in z možnostmi naše razvojne ekipe te specifike pokrijemo. Kaj takega neki globalni ponudnik ne more narediti in prelaga te specifike na drugo fazo, ki pa se, žal, skoraj nikoli ne izvede.

Poudaril bi še izkušnje iz realnih proizvodnih okolij. Naši ljudje, ki uvajajo rešitve v proizvodnjo, so ljudje iz stroke, niso IT-jevci. Naš implementator je inženir strojništva, ki pozna IT. Takšen človek se drugače pogovarja s ključnim uporabnikom na drugi strani in stvari spelje drugače, saj pri implementaciji odigra tudi svetovalno vlogo. Zaradi tega je uspeh projekta boljši in stranka dobi več kot le rešitve. Ni, na primer, podpisan samo predajni zapisnik, ampak podjetje po koncu implementacije resnično dosega boljše rezultate, kar se kaže v večini podjetij – nekaj smo jih zaradi globalizacije sicer izgubili –, ki so s Kopo skozi leta zrasla v velika močna podjetja.

Lahko imenujete nekaj takšnih podjetij?

Seveda. Med temi so Mlinotest, Tosama, Celjske mesnine, Metrel, Fotona, Lip Bled

Kako proizvodnim podjetjem s svojimi proizvodnimi in poslovnimi informacijskimi rešitvami pomagate dosegati še boljše poslovne rezultate?

Predvsem tako, da procese v podjetju pokrijemo celostno in pri tem veliko pozornosti posvetimo načrtovanju proizvodnje. Na podlagi svojih izkušenj iz proizvodnih okolij namreč ugotavljamo, da imajo podjetja prav na tem področju največ specifik.

Kopin sistem ERP, v povezavi z našimi preostalimi rešitvami za spremljanje proizvodnje, podjetjem, denimo, omogoča, da se lahko hitro odzovejo na neko spremembo. Če sem splaniral, kaj bom delal, in optimalno obremenil zmogljivosti in pride neko nujno naročilo – ponavadi pride direktor in reče, da pa je to nujno –, lahko v tistem trenutku s simulacijo celotnega sistema in izračunom stroškov ugotovim, kaj to pomeni. Ali lahko naročilo vzamem, kdaj je rok, kako to vpliva na druge roke, ali mi to pomeni težavo, ker bom z vrivanjem takšnega plana povzročil zamike pri nekaterih drugih rokih in s tem penale.

S celostno povezanim sistemom dobi lastnik, direktor ali direktor proizvodnje takoj, brez časovnega zamika, natančno sliko, kaj se bo zaradi tega nujnega naročila zgodilo, in na tej podlagi sprejme odločitev. Ker je ves sistem povezan, lahko naredi realno kalkulacijo in natančno vidi, koliko ga bo to stalo, izračuna materialne potrebe in podobno.

Kako proizvodnim podjetjem pomagate povečevati učinkovitost strojev in učinkovitost celotne proizvodnje (OEE)?

Prvi del smo že omenili. Ko sistematično načrtuješ in stvari spremljaš, lahko ukrepaš na podlagi pravih podatkov. In ukrepaš takrat, ko je še poceni, oziroma takrat, ko je optimalno. To pomeni, da če se mi v proizvodnji nekaj zgodi zdaj, v tem trenutku, tisti, ki je odločevalec, izve, kaj se je zgodilo, in lahko v hipu ukrepa. Pa ne le da ukrepa, sistem mu pomaga, kako pravilno ukrepati.

Primer: pokvari se stroj, kar se lahko zgodi kljub vsem vzdrževanjem. V tem trenutku odločevalec pogleda načrt, ga zavrti in na podlagi simulacij vidi, kaj ga čaka, ter se potem odloči, da bo delal na drugem stroju, na drugi liniji, uvedel dodatno izmeno ali delo v soboto. Iz teh podatkov, ki jih ima, vidi, kako naj ukrepa, da bodo minimalni stroški ali da bodo minimalne zamude, sistem pa mu pri tem pomaga.

Še pred nekaj leti je bilo razumljivo, da si imel enkrat na mesec natančne podatke o tem, kaj se je dogajalo v podjetju. Potem smo šli na to, da morajo biti natančni podatki na voljo na dan, na uro, pa na minuto in na sekundo. Zdaj gremo v smer, ko moramo iz podatkov napovedati, kaj se bo zgodilo v prihodnosti, če bo trend takšen. Pomembna je napovednost.

Katere druge stvari poleg sistematičnega načrtovanja in napovednosti so še pomembne pri zagotavljanju čim večje učinkovitosti proizvodnje?

Zelo pomembna je tudi odgovornost. Če so podatki zapisani z zamikom, ali v ročnih evidencah in potem prepisani, ali v evidence vneseni brez avtorizacije nekoga, se lahko malo zameglijo. Če vidimo, da je bila na neki liniji produktivnost ves teden za 10 odstotkov nižja, če nimamo podatkov, kdo je na tej liniji delal, s kakšnimi znanji in kompetencami, lahko poročilo na koncu samo potrdimo, ukrepati pa se ne da. Če pa imamo podatke, da sta na tej liniji delala Franc in Lojze, da sta imela težave z materialom, da se je to zgodilo opolnoči, da je bil material, ki sta ga uporabljala, od tega in tega dobavitelja, pa lahko na podlagi teh podatkov preprečimo, da bi se kaj takega zgodilo še kdaj.

S tem, ko ljudje vedo, da dogajanje v proizvodnji sistem beleži, se poveča tudi odgovornost zaposlenih. Če zaposleni pride v službo ob sedmih in začne delati 7.15, prvi delovni nalog pa prijavi šele 7.40, v drugih dveh izmenah pa so to naredili 20 minut po prihodu na delo, je to povod za ukrepanje oziroma izboljšave, ko vodja s temi podatki, ki niso subjektivni, ampak objektivni, sooči zaposlene. Ko ima podjetje realne podatke o dogajanju v proizvodnji, si postavi cilj, da bo z izboljšavami dosegalo pozitivne trende. Denimo, krajši reakcijski čas vzdrževalcev.

Na podlagi podatkov lahko primerjamo tudi delo ljudi. Ko, denimo, ugotovimo, da zaposleni za izdelavo izdelka potrebujejo 15 odstotkov več časa kot kolegi v drugi izmeni, se v zadevo poglobimo. In pri tem, denimo, ugotovimo, da prvi nimajo dovolj znanja, da bi ukrepali, ko se stroj pokvari. Ko druge postavimo prvim za mentorje, poskrbimo za prenos znanja in učinkovitost dela obeh ekip izenačimo. Podatki nam pomagajo, da v proizvodnji prepoznamo slab vzorec in ga odpravimo oziroma da spoznamo dober vzorec in ga ponavljamo.

Katerim kritičnim točkam podjetja pri uvajanju in uporabi rešitev po vaših izkušnjah posvečajo premalo pozornosti?

Do težav pri uvajanju prihaja zato, ker v podjetjih praviloma ni odločevalca z dovolj širokim znanjem. Vodje namreč ne poznajo vseh podrobnosti, zato moramo ob izvedbi procesa ugotoviti, kdo s potrebnimi informacijami razpolaga.

Pomembno je tudi, da odločevalci znajo povedati, kaj želijo, da razumejo, kakšni so cilji, ki jih z uvajanjem rešitev želijo doseči. Cilji pa niso cilji IT-sistema, ampak so cilji poslovanja podjetja. Zato je pri implementaciji pomemben pravi kader, pravi odločevalci na strani naročnika, na naši strani, na strani implementatorja pa kader, ki je pravi sogovornik naročnika.

Kaj je pri uvajanju rešitev v proizvodnji in pri njihovi nadaljnji uporabi še zlasti pomembno?

Na ta proces mi gledamo skozi Demingov krog, ki mora biti sklenjen. Od prvega koraka – načrtovanja, zatem izvajanja in spremljanja, na podlagi česar v četrtem koraku ukrepamo in znova načrtujemo. Sistem se tako v vsakem trenutku zaveda, kaj se v njem dogaja. Ko je, na primer, plan dan proizvodnji in se nekaj zalomi, na primer pride do okvare stroja, podjetje v tistem trenutku dobi nazaj informacijo in lahko na podlagi znanja, ki je v sistemu, preplaniramo in ugotovimo, kaj narediti, da bo stvar tekla optimalno. Pri Demingovem krogu je pomembno tudi, da se upoštevajo kompetence ljudi.

Medtem ko so bila nekoč ozka grla v podjetjih stroji, so danes ozka grla ljudje. Ker kar 70 odstotkov vrednosti podjetja, ki izdelujejo zahtevne izdelke, pomenijo ljudje, je nujno, da načrtujejo tudi svoje kadre. Da po eni strani popišejo in spremljajo kompetence svojih ljudi, po drugi pa sledijo trendom v kadrovski zasedenosti. Če imajo v ekipi ljudi z nekimi specialnimi znanji in dva sprejmeta ponudbo za delo v konkurenčnem podjetju in se čez čas za to odloči še eden, lahko že danes predvidimo, da se utegne to nadaljevati, zato moramo hitro ukrepati, da bo podjetje s temi specialnimi znanji razpolagalo tudi v prihodnje.

Kako podjetjem pomagate, da pride do čim manj zapletov in težav pri uvajanju programskih rešitev v proizvodnji?

Pomagamo jim predvsem z dobro prakso in izkušnjami. K naročniku ne pridemo s praznim listom in ga sprašujemo, kakšno rešitev bi imel, ampak pridemo s konceptom, z dobro prakso in potem to še izboljšamo in prilagodimo. To je naša prednost.

Napišite svoj komentar

Da boste lahko napisali komentar, se morate prijaviti.
Tovarna
Dobre prakse
Dobre prakse Ljubljanske mlekarne bodo iz mleka slovenskih krav za vso Evropo delale Siggijev islandski jogurt skyr

V Ljubljanskih mlekarnah vsak dan v različne mlečne izdelke v povprečju predelajo 550 tisoč litrov mleka, od tega je kar 80 odstotkov...

Tovarna
Dobre prakse
Dobre prakse Ajdovski Incom daleč pred vsemi pri izdelavi risanih junakov na sladolednih palčkah

Incom risane junake na sladolednih palčkah izdeluje tudi za več milijard evrov vredne blagovne znamke; letno izdelajo med 140 in 150...

OGLAS
Tovarna
Partnerji sporočajo
Partnerji sporočajo V Ljubljani bodo ta teden predstavljene prakse in novosti na področju digitalizacije v industriji

Ta četrtek, 9. maja 2019 od 8.30 ure dalje bo v Raddison Blu Plaza Hotelu v Ljubljani potekala konferenca Digitalne prakse in novosti v...

Tovarna
Novice
Novice Microsoft in Kolektor bosta skupaj razvijala rešitve za pametne tovarne

Sodelovala bosta pri razvoju rešitev za pametne tovarne, ki bodo temeljile na tehnologijah umetne inteligence in interneta stvari

Tovarna
Novice
Novice V industriji 21. stoletja pomembna tudi bionika

Čeprav je bionika mlada veda, bo pomembno vplivala na razvoj prihodnje industrije; inženirje bionike izobražujejo tudi pri nas

OGLAS
Tovarna
Partnerji sporočajo
Partnerji sporočajo Na Microsoftovi NT konferenci 2019 v ospredju razvoj umetne inteligence

Prihodnji teden, od 21. do 23 maja, 24. Microsoftova NT konferenca v Portorožu