Intuicja i doświadczenie to dziś za mało

Karol Chęciński, prezes zarządu Optimakers: To wszystko świetnie brzmi… Jednocześnie polskim firmom produkcyjnym i magazynom jest jeszcze bardzo daleko do „jednego źródła prawdy”. W ogromnej większości to wciąż pofragmentowane systemy, a centralne narzędzia analityki biznesowej zbierają dane tylko z wybranych, głównie do celów controllingu finansowego. Choć przyznaję, że rzeczywiście trend tworzenia zintegrowanych fabryk, czyli przejście od przemysłu 4.0 do przemysłu 5.0, znacznie przyspieszył, przede wszystkim dzięki coraz łatwiejszemu integrowaniu systemów za sprawą sztucznej inteligencji. Obecnie w kilka godzin można ustawić przepływy danych, co wcześniej specjaliście zajmowało parę dni. To są bardzo dobre wieści. Sztuczna inteligencja pozwala skupić się na dostarczaniu wartości biznesowej, zamiast rozwiązywania problemów technicznych. Weźmy jeszcze pod uwagę, że nowoczesne systemy APS, WMS czy MES wsparte sztuczną inteligencją potrafią już w dużej mierze samodzielnie sterować procesami produkcyjnymi i logistycznymi, mimo że nadal to decydent biznesowy musi ustalić reguły nimi rządzące i podejmować kluczowe decyzje zarządcze.

Zdecydowanie tak. Ogólnie po wdrożeniu systemu APS zmienia się rola planisty z „biurowego mistrza Excela” na osobę zaangażowaną w optymalizację procesów produkcyjnych. OptiAPS od lat stosuje algorytmy sztucznej inteligencji do optymalizacji procesów, a dzięki generatywnej sztucznej inteligencji będzie nawet z planistą rozmawiał! Nadal to człowiek będzie podejmował najważniejsze decyzje dotyczące reguł, strategii biznesowej i ryzyk, ale o wiele łatwiej jest wybrać z kilku świetnych scenariuszy zaproponowanych w dwanaście sekund przez OptiAPS niż godzinami „grzebać” w danych w Excelu. Bo gdy planista ma kolejny raz siedzieć nad Excelem, robi rzecz naturalną… idzie utartymi schematami. I w takiej sytuacji cała firma robi dziś i jutro to samo, co wczoraj. I wiesz, jaki jest rezultat?

A co robi konkurencja? Pracuje szybciej, zwinniej i taniej, więc albo „firma się rozwija, albo się zwija”. Myślę, że w ciągu pięciu, dziesięciu lat całość obszaru APS-MES, czyli planowanie i rozliczanie produkcji, przejmie sztuczna inteligencja ubrana w APS lub MES. Właściwie bowiem po co klikać w panel, skoro OptiMES może wgrać ustawienia na maszynę automatycznie, a kamera rozpozna, co robił operator.

Zgadzam się z tezą, że jeśli czegoś nie mierzysz, to nie możesz tym zarządzać lub, jak mawiał pewien klient z Wrocławia: „dostaje wówczas ten, kto głośniej krzyczy”. System, w tym sztuczna inteligencja, to tylko i aż narzędzie. Co przez to rozumiem? Można np. wbijać gwoździe pięścią, z czasem na tyle utwardzoną, że przestajesz być stałym gościem oddziału ratunkowego. Tylko, delikatnie mówiąc, to mało wydajny proces… lepiej robić to młotkiem. Można więc – jak widać – mieć różne „narzędzia”, ale ostatecznie gwóźdź trzeba wbić.  Systemy to takie narzędzia, a przecież najważniejszy jest zwrot z inwestycji. W biznesie oznacza to lepsze procesy, mniej błędów, szybsze decyzje, bo właściciel lub inwestor oczekuje większego zysku, a nie okna na komputerze, w którym robi się coś szybciej.

W Polsce od lat liderem listy wstydu jest OEE, a dalej OTIF, FTR (FTQ), MTBF. Ale nie chodzi o ładne skróty, tylko o to, żebyśmy „mówili sobie prawdę”. Bo czasem to wygląda jak w cyrku, wszyscy przeinaczają i klepią się po plecach. A najgorsze jest to, że nie wiedzą, że to robią. Wiesz, komuś, kto dopiero zaczyna, zalecam bardzo proste podejście. Mierz, ile dobrych sztuk wyprodukowaliście w porównaniu ze wszystkimi sztukami, i codziennie zadawaj wszystkim pytanie: dlaczego? Pracujesz według godzin, a nie sztuk? Dobrze, to policz, ile godzin każdego dnia pracujecie dla klienta, a ile na własne błędy. I ponownie: dlaczego? Jak masz dane, to rozmawiamy o faktach, a jak nie, rozmawiamy o emocjach.

Dostosowanie produktu do klienta masowego jest bardzo trudne. Z jednej strony chcemy doprowadzić do sytuacji jak w Porsche, że każdy samochód jest robiony pod klienta. Z drugiej strony wolumen waha się od setek do milionów sztuk rocznie. Bez narzędzia harmonogramowania produkcji, zadań magazynowych, zakupów, aż po egzekwowanie i rozliczenie produkcji, to po prostu niemożliwe. Firma natychmiast popadłaby w chaos. Do tego dodajmy presję cenową z Chin oraz marże, którymi producenci przez lata przykrywali taki chaos.

Popatrzmy na ten proces z perspektywy operatora linii produkcyjnej. Wyobraźmy sobie, że każdy z tysiąca operatorów dostaje kartkę, na której ma napisane, co zrobić – on robi swoje, podpisuje i przekazuje kartkę dalej. Już po trzecim stanowisku mamy zabawę w głuchy telefon, nie mówiąc już o pozostałych procesach w fabryce, które nic o tym procesie „nie wiedzą”, bo brakuje elementarnej integracji.

Spójrzmy na tę samą sytuację z wdrożonym OptiAPS + OptiWMS + OptiMES. Operatorzy dostają zadania na ekranach dotykowych. Jeden ekran na gniazdo wystarczy. Każde zdarzenie ma wpływ na pozostałe procesy, bo magazyn, logistyka, sprzedaż, portal B2B, maszyny, utrzymanie ruchu i pozostałe działy w firmie są koordynowane przez centralną sztuczną inteligencję. To eliminuje większość awarii i mikroprzestojów – a tych drugich często nikt nie widzi. Z naszych badań wynika, że to uwalnia 28 proc. godzin produkcyjnych. Nie ma pustych przebiegów, bo dostaniesz tylko zadania, które jesteś w stanie zrobić, nie ma absurdalnie zamówionego surowca. Bez optymalizacji procesów wspartej przez sztuczną inteligencję po prostu nie da się produkować w modelu masowej kastomizacji.

Już teraz nasi klienci używają symulacji do podejmowania decyzji biznesowych. Jeśli mamy w jednym miejscu plany produkcji, serwisów, utrzymania ruchu, przebiegi surowców w czasie, raport rotacji, to wystarczy, że dołożymy zasobów, przeplanujemy cały zeszły rok w klika sekund i… po kliku sekundach widzimy, jaki efekt dały zmiany. I tu muszę niektórych gorzko rozczarować. Niestety, większość świetnych pomysłów nie przetrwa tej próby. Bardzo często okazuje się, że wystarczy poprawić kilka rzeczy w procesie zamiast kupować drogą maszynę.

Przypomina mi się sytuacja jednego z klientów, który podpisał nowy kontrakt z IKEA i zadzwonił do mnie podekscytowany, że kupi czwarty laser, bo trzy już nie wystarczają. Zaproponowałem, żeby najpierw sprawdzili w firmie dane, ponieważ mieli na tyle komfortową sytuację, że OEE tych trzech laserów było w OptiMES. Okazało się, że czas netto ich pracy wynosił 30–33 proc. Coś nie grało… Pojechałem do fabryki i poszliśmy z klientem na halę w miejsce Gemba. Po kilkunastu minutach obserwacji sprawa stała się jasna. Operatorzy zdejmowali detale z maszyny i zawozili je na wózkach do magazynu. Pobierali tam jeden arkusz blachy, zawozili go na stanowisko, uruchamiali program… Podpowiedziałem klientowi rozwiązanie: weźmy jednego człowieka, który będzie jeździł wózkami w tę i z powrotem, żeby lasery paliły bez przerwy. Ostatecznie zatrudniono dwie osoby, które obsługiwały ten proces logistyki wewnętrznej. Czas netto laserów wzrósł do 57 proc. Prosta zmiana, bez drogich zakupów, zaangażowania w uruchomienie nowej maszyny i kosztów jej utrzymania. Kolejnym krokiem są podajniki arkuszy. Pomyślmy, co by się stało, gdybyśmy nie mieli wykresu pokazującego trzydziestoprocentową efektywność zasobu? Każdy powiedziałby nam, że szybciej się nie da, bo tak robią od lat i tak jest optymalnie. Ale zauważmy coś jeszcze – gdyby nie konsultant z branżowym know-how, łatwo byłoby wmówić klientowi, że taka wydajność jest normalna, ponieważ „wszyscy tak robią”. Więc cyfrowy bliźniak procesów to must-have do podejmowania decyzji w coraz bardziej złożonych łańcuchach dostaw, zależnościach prawnych i złożoności ludzkiej natury.

Zdecydowanie brak danych. Podróżuję po świecie i wiem, że mamy w Polsce świetnych ludzi. Mam wrażenie, że Polacy rodzą się ze zmysłem inżynierskim. Z jednej strony identyfikacja wąskiego gardła jest bardzo prosta. Wystarczy popatrzeć, przed którym stanowiskiem czeka materiał do przetworzenia, ale jest to widok „tu i teraz”, cenny, potrzebny, ale lokalny. Bez rzetelnych danych historycznych walczymy z optimum lokalnym, zamiast pracować na optimum globalnym. Bo to, że robota się blokuje, wynika z niezbalansowanego procesu. Dane pozwalają nam spojrzeć na cały proces, a narzędzie wspiera robienie symulacji. W klika sekund możemy otrzymać informacje graficzne, których obliczenie w Excelu zajmuje klika, a nawet kilkanaście godzin. Do tego dochodzi jeszcze generatywna sztuczna inteligencja, która pomaga w interpretowaniu wyników i generuje podpowiedzi. To jest dopiero przewaga konkurencyjna!

Chodzenie, diagnozowanie, przepisywanie, błędy w komunikacji pochłaniają 28 proc. czasu firmy produkcyjnej i magazynu. Wyobraźmy sobie, że możemy odzyskać dwieście osiemdziesiąt godzin z każdego tysiąca godzin na produkcji i w magazynie. Co byś z nimi zrobił? Pomijam już kwestię celowego ukrywania problemów, gierek wewnętrznych, albo robienia komuś pod górę. Wiem, że to nie brzmi profesjonalnie, ale to często nadal występujące zjawiska. A jak masz system to… rozmawiamy o faktach, a nie o emocjach. O wiele trudniej jest ukrywać problemy albo symulować pracowanie.

Wracając do historii z laserami. Gdybyśmy podeszli zapytać operatora, czy ma dużo pracy, czy mało… co by powiedział?

A do jego kierownika?

„Potrzebny jest kolejny laser…”.

I możliwe, że tak jest. Bo ten biedy kierownik biega między operatorami, biurem, wściekłym prezesem i wściekłym klientem. Nie zazdroszczę mu. Z ich perspektywy rzeczywiście są mocno obłożeni. A potem patrzysz na efektywność zasobu… I resztę historii już znamy.

Realizacja biznesowa. Mądre planowanie i egzekwowanie zmian. Na przykład takie organizacje rozumieją, że trzeba dać swoim ludziom godziny pracy na udział we wdrożeniu nowego narzędzia, a nie dorzucić wdrożenie do istniejących obowiązków. Wbrew pozorom tak jest taniej.

No i oczywiście twardo umawiają się z dostawcami na efekt biznesowy, a nie technologiczny. Widziałeś kogoś zadowolonego z wdrożenia systemu klasy ERP? Ja też niewielu, żeby nie powiedzieć nikogo. IBM publikuje badania, które pokazują, że 75 proc. wdrożeń ERP się nie udaje. Przez „nie udaje” rozumiemy „nie osiąga celu biznesowego”. A teraz zobaczmy, ile z tych niezadowolonych firm uzgodniło i wpisało do umowy dostawcy cel biznesowy, a nie techniczny. Jaka jest różnica? Cel techniczny to: „Wdrożyć CRM z kalkulacjami”, a cel biznesowy to: „Handlowiec przestaje tworzyć ręcznie oferty w Excelu. Po wdrożeniu jego rola sprowadza się do zatwierdzenia kalkulacji zaproponowanej automatycznie przez OptiCRM”. Ten drugi cel jest dla dostawcy i organizacji o wiele trudniejszy, bo jeśli chcemy, aby kalkulacje robiły się „na jeden klik”, to trzeba poukładać technologie, BOM-y, polityki rabatowania, cenniki. Zobaczmy jednak, jak wspaniale układa to współpracę między klientem i dostawcą, a przede wszystkim pozwala temu drugiemu podjąć decyzję, czy chce wchodzić w taki projekt. Bo tak postawiony cel biznesowy wymaga dużo wyższych kompetencji niż informatyka instalującego program, szkoleniowca oraz slajdów i projektora.

I jeszcze jedno… wszyscy wiemy, że większość projektów zmian i innowacji umiera gdzieś w bieżące. A właściwie to to samo, co mówiłem na początku. Najważniejsze są właściwe cele oraz silna wola we wprowadzaniu zmian. I tu jedno słowo przestrogi. Zdecydowanie odradzam stawianie celów, które mają sprawić, że ludzie będą pracowali więcej. To już nie te czasy. Lepiej jest stawiać cele ułatwień i automatyzacji pracy, ze względów, które są oczywiste dla każdego z nas, prezesów.

To bardzo dynamicznie rozwijająca się firma z bardzo sprawnym liderem. Naturalne jest, że przy szybkim wzroście powstaje dług technologiczny, czyli firma nadal robi ręcznie, na papierze rzeczy, które dawno powinny być już w systemie. Albo klient nie rejestruje przyjęć i wydań magazynowych, bo nikt nie ma na to czasu, a potem jest bieganie i szukanie, powstają problemy z zagubionym zamówieniami, bardzo wysoki odpad, bo nie rozliczamy surowca. Słowem: klasyka gatunku.

Dług technologiczny często powoduje, że prawa ręka nie wie, co robi lewa. Jeden dział ma już narzędzia, drugi jeszcze nie, a trzeci jest wyizolowaną wyspą z czymś wdrożonym na szybko i lokalnie. Obłożenie pracą jest tak duże, że nawet nie ma czasu pomyśleć o usprawnieniach. Dlatego potrzeba zewnętrznego konsultanta, który pomoże poukładać i poddać procesy cyfryzacji. I ponownie wracam do historii know-how konsultanta z laserami. Zobaczmy, że bardzo mała zmiana spowodowała dwukrotny wzrost przepływu, a co za tym idzie – marży.

Nie da się ponadto w szybko rosnącym e-commerce zrobić szczupłego magazynu bez spływających danych i decyzji koordynowanych na żywo. W tej branży kluczowy jest „Moduł Prognoz” (OptiAPS), pozwalający na podejmowanie decyzji i mitygowanie ryzyka w czasie rzeczywistym. Jak go nie masz, musisz utrzymywać nadmiarowe stany magazynowe surowców i półproduktów, żeby mieć z czego produkować, oraz wyrobów gotowych – „przyda się” i „na pewno zejdzie”. To powoduje klasyczny problem z brakiem miejsca na magazynie, zatykaniem cash flow, a to znowu sprawia, że czujesz jakby ktoś podduszał organizację, mimo że teoretycznie marże są sensowne. Zdecydowanie większość polskich producentów nadal podejmuje decyzje magazynowe intuicyjnie, zamiast opierać się na danych. Ale przez dwadzieścia ostatnich lat zarządzania firmą intuicja ich prowadziła, to dlaczego teraz miałoby się to zmienić? Kto lepiej zna swoje dziecko niż jego ojciec? Niestety, czasy się zmieniły. Intuicja i doświadczenie już nie wystarczą.

K A R O L   C H Ę C I Ń S K I, prezes Optimakers

Od ponad 15 lat wspiera firmy produkcyjne w porządkowaniu procesów i odzyskiwaniu kontroli nad produkcją. Rozwija firmę Optimakers tworzącą systemy APS, MES, WMS, CMMS i CRM dla produkcji i magazynu. Pod jego kierunkiem zespół zrealizował ponad 100 wdrożeń, a z systemów Optimakers korzysta dziś ponad 2 000 użytkowników dziennie.