Digitalna transformacija nije jedan-po-jedan-proces odluka i ne predstavlja malu operacionu promjenu.
Od kako se proizvela montažna traka, proizvođači su postali eksperti u razvijanju procesa koji povećavaju efikasnost i racionaliziraju proizvodnju. Kako bi procesi postali još brži, proizvođači trebaju investirati u razvoj njihovog digitalnog sistema.
„Samo 36% svjetskih kupovnih influencera proizvodnog sektora smatra da je ubrzanje digitalne tranzicije glavni prioritet njihove organizacije.“ (Iz Grease to Code: Industrial Giants Must Bet Their Futures on Software, Forrester Research, April 24, 2019). Umjesto transformacije poslovanja i razmjene podataka, što bi drastično moglo smanjiti troškove, mnoge organizacije su okrenute kratkotrajnim operacionim ciljevima koji čine samo 1% do 2% troškova građenog procesa.
Velike biznis efikasnosti za proizvođače zavise od njihove sposobnosti da u potpunosti integrišu lance snabdijevanja od sirovina do kupca. Da bi išli (i ostali) naprijed, proizvođači bi trebali raditi na izgradnji digitalnog ekosistema kako bi izolirane komponente organizacije mogle biti u harmoniji. Ovo omogućava pristup kritičnim podacima i poboljšavanje proizvodnje i problema kvalitete u ranim stadijima. Uvezani i digitalni ekosistem također dopušta direktne prodaje preko online trgovinskih kanala i servisiranje proizvoda kako bi kupci dobili najbolje iskustvo s istim.
Jednostavna riješenja se brže primjenjuju, ali imaju dramatično manji ROI u toku vremena.
Potruditi se ili ići kući
Proizvođači mogu odgovoriti digitalnim poremećajima adaptirajući sakupljanje podataka i tehnologije mašinskog učenja koje poboljšavaju komunikaciju između entiteta. Više kompletiranih informacija i analiza u realnom vremenu znači manje grešaka, bolji servis i viši standard proizvoda, i naravno veći profit. Daniel Newman, glavni analitičar Futurum Research-a, objašnjava: „Pametne fabrike sa integrisanim IT sistemom prikupljaju relevantne podatke za obe strane lanca snabdijevanja sa lakoćom, povećavajući proizvodnju za 20%.“
Gradnja digitalnog sistema je ozbiljan poduhvat. Potrebni su finansijska sredstva, top liderstvo i vrijeme. Ali povezivanje svih podataka – od nadogradnje do logistike do dizajna proizvoda pa sve do podrške kupcima – daje uvid sa više informacija koji vodi ka boljem odlučivanju i na kraju dugotrajnijem učinku.
Predvidjeti održavanje je potrebno za smanjenje troškova
Standardizovani rasporedi održavanja su norma za sve proizvodnje. Ipak, plan se lako može raspasti kada mašinerija iznenada zakaže, remeteći proizvodnju i povećavajući troškove. Prikupljajući signale rada oprema i procesa i aplicirajući AI i sistemske modele može se predvidjeti problem prije nego se pojavi kako bi sačuvali vrijeme i novac prijevremenom intervencijom i prioritiziranjem rasporeda održavanja pomoću sakupljenih podataka.
Na primjer; Trenitalia – primarni operator vozova u Italiji, nedavno je usvojila uvezane biznis procese kako bi bilježila signale iz vozova, analizirala informacije i predvidjela održavanje potrebno da smanji neočekivano vrijeme zastoja. Iz Trenitalie CIO Danilo Gismond kaže:
„Novi voz može generisati oko 5000 signala u sekundi, može mu se mjereiti brzina, vibracije, temperatura, lokacija i stanje svake kritčne komponente od točkova do kočnica, pa sve do vanjskih vrata i toileta. Analiza ovih podataka dopušta Trenitalie-i promjenu sa standardizovanog rasporeda održavanja čitave klase lokomotiva na modele predviđanja koji su optiminirani potencijalno za individualne članove voza. Cilj Trenitalia-e je smanjiti svoj 1.3 milijarde eura skup budžet održavanja za 8% do 10%. (Iz Grease to Code: Industrial Giants Must Bet Their Futures on Software, Forrester Research, April 24, 2019)
Povezati lanac snabdijevanja
Oprema je samo dio slagalice. Procesi, sistemi i ljudi povezani sa lancem snabdijevanja mogu imati veliki uticaj na proizvodnju. Može biti zahtjevno cross-funkcionalnim timovima da prate i ostvare zajedničke ciljeve. Kako bi se ujednačio tok od dizajna do ugradnje do kupca, proizvođači bi trebali investirati u tehnologiju koja im dopušta da brzo sakupe i analiziraju podatke kako bi uvidjeli gdje se javlja problem u inženjerskom procesu, prodajnom ciklusu i kupcima. Louis Columbus, predstavnik IQMS dijela Dassault Systemes, objašnjava:
„Mašinsko učenje može potencijalno donjeti potpuno novi nivo uvida i inteligencije u timove, praveći da njihovi ciljevi postanu optimiziranje proizvodnih tokova, inventara, WIP i odluka u lancu vrijednosti.“
Vidjeti kako se tačke brzo povezuju presudno je za riješavanje problema. Na primjer; kada nešto pođe po zlu poput zaražene glavice salate u supermarketima, najvažnije je identificirati izvor, formulirati korektivne akcije i proslijediti informacije svim zainteresiranim stranama. Sa AI-snagom pretraživanja i povezivanja izvora podataka, kompanije brzo mogu pronaći odakle je salata došla, gdje je problem i kako je uvezena. Ovo znači kada nastane problem, kompanije mogu uvidjeti više ciljanih opoziva prije nego se okrenu većim problemima.
Investirati u digitalno; od gradnje do prodaje do podrške
Digitalna transformacija nije jedan-po-jedan-proces odluka i ne predstavlja malu operacionu promjenu. To je potpuno novi način poslovanja.
Kako bi se razvila pobjednička digitalna strategija povežite svoj digitalni ekosistem. Slično načinu kako proizvodni procesi iz sirovina dobijaju gotove proizvode, investirajte u tehnologiju koja sakuplja podatke (o sirovinama), daje uvid i iskoristite je kako bi poboljšali svoju mašineriju i inženjerske procese i na kraju kvalitet samog produkta. Dakle, predstavite i distribuirajte dovršeni proizvod putem favoriziranih kanala od strane kupaca, koji postaju sve više digitalni. Stavite digitalizaciju u srž vašeg biznisa kako bi napravili idući korak ka inovacijama u proizvodnji.
Originalan članak možete pročitati na linku.
