Nagu teada, siis digitaliseerimise mõte on ära lahendada mõni probleem ja muuta ettevõtte protsess paremaks, kiiremaks või kulusäästlikumaks. Teoorias kõlab see lihtsalt ja arusaadavalt. Kuid kuidas siis ikkagi hinnata, kas eelseisev investeering tasub ennast ära või mitte?
Toon siinkohal ühe elulise näite. Meie kogemuste põhjal on ettevõtetes üheks oluliseks väljakutseks materjalivoo prognoosimine. Seda nii tootmise- kui ka kaubandusettevõtetes. Vaatamata sellele, et enamikel neist on kasutusel korralik ERP süsteem ja ka üldine digitaliseeritus on heal tasemel, esineb ikkagi sageli tõrkeid tootmises, sest viimasel hetkel selgub, et vajalikku materjali ei ole laos olemas.
Paljud ettevõtted on jaganud materjalide planeerimise kaheks. Igapäevaseid materjale planeeritakse min/max koguste järgi ja projektipõhiseid materjale ostetakse sisse vajaduspõhiselt. Kui min/max materjalide planeerimisega saadakse enamasti hästi hakkama, siis just projektipõhiste ostudega on tihtipeale probleeme. Tihtipeale hakatakse projektipõhiseid materjale varuma alles siis, kui klient on oma tellimuse kinnitanud. Siis aga ei pruugi enam olla piisavalt aega tootmise planeerimiseks, sest üldjuhul on ostutarnete tähtajad pikemad, kui kliendile lubatud tarneajad. Lisaks juhtub ka ostutarnete hilinemist. Seega – tootmise planeerimine toimub enne, kui on lõplik teadmina materjalide saabumise kohta. Ei ole harvad juhused, kus tootmine on juba käivitatud ja arvestatakse sellega, et ehk materjal viimase hetkel ka saabub.
Kui aga selgub, et materjal ei jõua õigeks ajaks kohale, siis jääb tootmisprotsess pooleli ja tarne kliendile hiljaks. Enam ei ole ka tootmisplaan adekvaatne ja vajab ümberplaneerimist. See toob omakorda kaasa ressursside ala- või ülekoormuse ja suure hulga topelt käsitööd ning omavahelist kommunikatsiooni. Iga muudatus toob endaga kaasa uue muudatuse vajaduse ja lõpuks muutub sujuv tootmisprotsess suureks tulekahjuks, mida on vaja pidevalt kustutada.
Probleemi saab ennetada ja olukorda parandada parema ostuprognoosimisega ning projektitellimuste parema jälgitavuse kaudu. Aga enne, kui minna uusi lahendusi valima ja juurutama, on vaja aru saada probleemi kulukusest.
Antud näite puhul saab statistiliselt välja võtta tootmistellimuste suhtarvu, millel on esinenud materjalipuudusest põhjustatud seisakud, hilinemised, ümberseadistamise lisakulud, reklamatsioonid ja kvaliteedikulud. Sinna juurde peab lisama tootmise ümberplaneerimisest tekkinud lisakulud. Seda eriti siis, kui materjal hilineb ja tellimust toodetakse hiljem – siis sellel ajal jääb ju mõnu uus tellimus omakorda hiljaks. Samuti peab arvestama kiirostude hinnavahe ja täiendavate logistikakuludega. Tulekahju kustutamisel osalenud töötajate tööaeg ja kommunikatsioonikulud ning erinevatel ettevõtetel veel mitmeid muid kuluartiklid kuuluvad samuti probleemi kulude hulka.
Kõik see kokku annabki meile arusaama sellest, kui palju üks probleem meile aastas lisakulu juurde toob. Oletame, et antud näite puhul on kõik eelpool nimetatud kulud kokku ca 65 000 EUR aastas.
Seega – isegi kui peaksime investeerima antud probleemi lahendamiseks kuni 50000 EUR, lahendab see väga olulise probleemi ja sellise projekti tasuvusaeg on alla aasta. Selle investeeringu sisse mahub kenasti mitmeid häid lahendusi. Alates visuaalanalüütika vaadetest, mis näitaks ära juba müügiprognoosi järgi tulevaste tellimuste võimaliku materjaliga kaetuse komponentide tasemel kuni spetsiaalsete rakendusteni, mis aitavad tulevasi projekte prognoosida, eelarvestada ja selle põhjal ostuplaneerimist teostada.
Lisaks saab iga tarnija puhul ennustada tema eelnevate tarnete täpsuse järgi uute (tulevaste) saabumiste tarnetäpsuse tõenäosust. Näiteks, kui ühe tarnija senine (ajalooline) keskmine tarnetäpsus on üle 90%, siis olemasolevate ostutellimustega tellitud materjalide õigeaegse saabumise tõenäosus on samuti 90%. Kui aga senine statistika ütleb, et tarnija on lubatud ajast keskmiselt hilinenud 4 päeva, siis on mõistlik see hilinemine juba tootmise planeerimise etapis sisse arvestada. Pole mõtet tootmistellimust töösse panna, kui suure tõenäosusega materjal ei saabu õigel ajal vaid hilineb kuni 4 päeva.
Suureks abiks on ka RPA (Robotic Process Automation) automatiseeritud töövood, mille abil saab kiiremini reageerida muudatustele. Süsteem saab tõrkesignaalidele reageerida ja käivitada erinevaid automaatseid teavitusi ja -protsesse, et tulevane ümberplaneerimine tooks endaga kaasa võimalikult vähe segadust.
Kokkuvõtteks. Kui oleme endale selgeks teinud probleemi olemuse ja välja arvutanud probleemiga tekitatud kahju maksumuse, siis sellega on meil teada investeeringute tasuvuspiir. Järgmine samm on see, et leida sobiliku investeeringu ulatuses probleemi lahendamiseks kõige õigem rakendus, tarkvara või automatiseerimise lahendus.
Alusta riskivabalt
Kui soovid veenduda oma digiinvesteeringute ärikasus ja alustada riskivabalt, siis aitame meeleldi tasuvuse hindamisel. Võta huvi korral meiega julgelt ühendust!
