Volat poradce: +420 737 279 917
logo_vlastnicesta
VOLAT PORADCE: +420 737 279 917
Search
Close this search box.

Automatizace a digitalizace: zkušenosti s automatickým hodnocením produktivity

Hodnocení produktivity – jedna ze základních aktivit a jeden ze základních údajů, který využíváme při stabilizaci procesů, zvyšování výkonnosti, plánování a kontinuálním zlepšování. Abychom byli schopni údaj o aktuální reálné produktivitě efektivně využívat, musíme si být jisti, že měříme správná data a analyzujeme je správným způsobem. Na základě tohoto údaje jsme schopni identifikovat související problémy, anebo je dokonce predikovat. A to ať na straně strojů, dodávek materiálu, pracovníků anebo pracovního prostředí. S daty můžeme pracovat různými způsoby, abychom dokázali vyhodnotit odchylky od normálního stavu a abnormality a díky tomu najít kořenové příčiny problémů.
engineer-4941342_1920

Hodnocení produktivity PŘED automatizací procesu a digitalizací dat

Způsob, který je prováděn před implementací prvků digitalizace a automatizace, může vyvíjet velký a zbytečný tlak na různé pracovníky napříč organizací. Může souviset s tím, že naše systémy nejsou dostatečně agilní, anebo nejsou mezi sebou schopny efektivní komunikace a sdílení dat. Anebo toho tyto systémy schopné jsou a my pouze neumíme využít potenciál, který nám naše technologie nabízí. Nejčastější způsob zpracování dat, se kterým se zejména v malých a středních podnicích setkáváme, staví na využívání excelových tabulek a práce s daty probíhá zhruba tímto způsobem:

  1. Posbíráme všechna potřebná data a vložíme je ručně anebo exportem ze systému do excelové tabulky. 
  2. Zkontrolujeme aktuálnost vykazovaných norem pohledem – musíme myslet na to, zda se nic dramaticky nezměnilo, revize pro tento účel neprovádíme.
  3. K nasbíraným datům vloženým v tabulce zkopírujeme údaje o vykazovaných normách anebo je exportujeme ze systému.
  4. Při manipulaci s daty musíme dávat pozor, abychom nezměnili nic, co je v excelové tabulce předem nastaveno, v opačném případě nám přestanou fungovat vzorce a výsledek se nespočítá. 
  5. V excelové tabulce můžeme změnit cokoli, včetně způsobu výpočtu produktivity či úroveň plnění normy.
  6. Musíme pohledem zkontrolovat a případně ručně opravit, tak aby se nám počítalo vše jak má.
  7. Uložíme výslednou tabulku, v ideálním případě ji exportujeme do pdf, uložíme kopii tabulky, zadáme výsledná čísla do systémů, které s nimi dále pracují.

V tuto chvíli je potřeba si uvědomit, že je nutné, aby mistr ve výrobě zpracovával data v excelové tabulce a zároveň byl shopný držet různé kopie a verze tabulky a řešit vzniklé problémy při kopírování nových dat. Administrativní zátěž jeho práce se tak zvyšuje a zároveň není možné využívat výsledky v reálném čase, protože lidé nejsou schopni tak rychlého zpracování. Do tabulek může obvykle zasahovat větší počet pracovníků, například mistr každé směny, technolog, apod. Může tak docházet k nechtěným úpravám na úrovni dat a vzorců. Setkáváme se také s tím, že s daty je cíleně manipulováno, anebo z důvodu neznalosti či neochoty spolupracovat, jsou zadávány nesmyslné údaje. Mimo tyto faktory je také důležité zmínit, že lidé, kteří věnují svůj čas tomuto způsobu zpracování dat pro potřeby své a firmy celkově, tráví svůj čas činnostmi, které by nemuseli vůbec provádět a mohli by tak získat prostor pro práci se svými týmy. Ve smyslu motivace svých lidí, zlepšování procesů, hledání příčin problémů a jejich odstraňování.

Hodnocení produktivity s využitím automatizace procesu a digitalizace dat

Digitalizace našich dat, propojení systémů a technologií, které využíváme a automatizace části anebo celého procesu nám umožní vyrovnat se se všemi nedostatky, které s sebou přináší ruční zpracování dat. Největší výhodou zde zůstává možnost sledovat aktuální reálná data a identifikovat tak různé abnormality a problémy, které zrovna ve výrobě nastávají, anebo je dokonce predikovat. Prvním krokem, který potřebujeme realizovat pro automatizované vyhodnocení produktivity je zaznamenání všech kategorií dat, která budeme potřebovat pro výpočty a prověření toho, jak kvalitní tato data jsou a odkud mohou být sbírána. Pro vyhodnocení produktivity budeme určitě potřebovat:

  • soupis všech výrobků 
  • postup výroby 
  • časy operací
  • časy příprav 
  • stanovenou normu pro pracovníky a případné časové přirážky
  • reálný vykázaný čas a objem výroby 
  • vykázané kvalitní / nekvalitní kusy 
  • informace o docházce
  • další specifická data dle typu výroby a přesného účelu zpracování 

Tyto informace najdeme nejčastěji v ERP systému, systému sledování výroby, systému anebo dokumentech pro vykazování výroby, v docházkovém systému, sdílených tabulkách a samozřejmě v některých případech se může jednat také o ruční záznamy. Všechna potřebná data musíme nejprve vhodně digitalizovat, v ideálním případě využít stávajících dostupných technologí, anebo zakoupit technologii novou. Pro automatizaci je potřeba všechna potřebná data načíst v jednom prostředí a nastavit či naprogramovat analytické kroky, které má systém provést, aby dokázal prezentovat požadované a aktuální výsledky. Jedním z nejvhodnějších řešení současné doby pro takovýto velmi pružný a přizpůsobivý přístup je Power BI

Základ automatizace – důvěryhodná data

Základním požadavkem na automatizované řešení je to, aby bylo spolehlivé a aby mu všichni napříč celou firmou mohli důvěřovat. Z tohoto důvodu je zásadní mít jistotu v kvalitě vstupních dat a v jejich významu pro výsledné informace, se kterými dále pracujeme a na jejichž základě se rozhodujeme. Jedině tak je možné sestavit kvalitní, udržitelný a personalizovaný report. Díky různorodosti dat a jejich vztahů můžeme potom v kvalitně zpracovaném digitálním reportu procházet různé detaily, ze kterých se výsledky skládají přesně podle toho, co konkrétně nás zajímá, anebo kde bychom mohli identifikovat příčiny problémů. Typickým příkladem je řešení extrémně nízké produktivity v určitém časovém úseku, například týdnu. Po kliknutí na vybraný týden se zobrazí detaily na úrovni jednotlivých dní, strojů, výrobků či lidí, podle toho, jaký náhled preferujeme. Na základě tohoto detailu tak můžeme věnovat náš čas odhalení přičiny toho, proč produktivita v daném období nedosahuje stanoveného cíle. Řešíme tak primárně odstraňování příčin problémů, zlepšování a práci s lidmi, nikoli sběr a analýzu dat potřebných pro rozhodování.

Přínosy digitalizace procesů

Hlavními benefity při digitalizaci dat a automatizaci procesů při vyhodnocení produktivity a jiných klíčových ukazatelů výkonnosti a metrik jsou: 

  • Pracujeme s reálným pohledem na procesy, nikdo nemá možnost ovlivnit výsledky, anebo pouze přesně specifikovaní lidé specifikovaným způsobem.
  • Aktualizace dat i zobrazení výsledků je velice spolehlivé.
  • Jednoduše můžeme analyzovat různé detaily, hledat příčiny problémů a dosahovat tak našich cílů.
  • Dramaticky klesá administrativní zátěž pracovníků, ve výrobě zejména mistrů, ale také středního a vyššího managementu.
  • Reporty zobrazují pro každého člověka pohled, který je pro něj užitečný a slouží mu k efektivnímu rozhodování.
  • V reálném čase vidíme efekty zlepšovatelských aktivit či různých implementovaných změn.
  • Využíváme plný potenciál našich systémů.
  • Lidé nemusí provádět rutinní úkony, je více využit jejich potenciál v podobě znalostí a dovedností.

Přejeme Vám mnoho úspěchů při digitalizaci a automatizaci vašich podnikových procesů!

Připravil/a

#automatizace #Digitalizace #produktivita práce

Sdílejte

Mohlo by Vás zajímat