W wielu firmach produkcyjnych problemy nie zaczynają się od awarii maszyn czy braku zamówień. Często ich źródłem jest brak bieżącej wiedzy o tym, jak obciążone są poszczególne maszyny, linie produkcyjne i gniazda robocze. Dopóki realizacja zleceń przebiega względnie płynnie, problem może pozostawać niezauważony. W praktyce jednak niekontrolowane przeciążenia jednych zasobów i niewykorzystanie innych prowadzą do spadku efektywności, wyższych kosztów oraz trudności z terminową realizacją zamówień.
Gdy firma nie widzi rzeczywistego obciążenia produkcji, nie jest również w stanie szybko identyfikować i eliminować wąskich gardeł. W efekcie część procesów działa poniżej swoich możliwości, podczas gdy inne stają się hamulcem dla całej organizacji. Takie sytuacje wpływają nie tylko na wydajność hali produkcyjnej, ale również na wyniki finansowe przedsiębiorstwa
Produkcja działała pełną parą. Przynajmniej tak się wydawało
Jeden z naszych klientów, firma produkcyjna realizująca jednocześnie wiele zamówień, przez długi czas był przekonany, że największym ograniczeniem jest zbyt mała liczba maszyn. Na hali niemal bez przerwy coś się działo, operatorzy pracowali pod presją terminów. Mimo to niektóre zamówienia wciąż były opóźnione, a plan produkcji wymagał ciągłych korekt.
Problem polegał na tym, że nikt nie miał pełnego obrazu obciążenia poszczególnych zasobów. Niektóre maszyny i gniazda produkcyjne były przeciążone przez wiele tygodni, podczas gdy możliwości innych wykorzystywano jedynie częściowo. Wąskie gardła pojawiały się regularnie, ale firma dostrzegała je dopiero wtedy, gdy zaczynały wpływać na terminy realizacji zamówień.
Codzienne wyzwania kierownika produkcji, których nie było widać w raportach
Dla kierownika produkcji oznaczało to ciągłe gaszenie pożarów. Każda zmiana harmonogramu uruchamiała lawinę kolejnych zmian. Przesunięcie jednego zlecenia wpływało na następne, a ocena skutków takich decyzji wymagała ręcznego analizowania wielu danych.
Kierownik nie był w stanie szybko odpowiedzieć na podstawowe pytania:
- Które stanowiska są przeciążone?
- Gdzie powstają opóźnienia?
- Które zasoby mają jeszcze wolne moce produkcyjne?
W rezultacie firma doświadczała zarówno przestojów, jak i nadgodzin, a potencjał części parku maszynowego pozostawał niewykorzystany.
Zarząd widział skutki, ale nie przyczynę
Z perspektywy CEO i CFO problem był widoczny przede wszystkim w wynikach. Koszty produkcji rosły, rentowność części zleceń spadała, a kolejne inwestycje w maszyny wydawały się nieuniknione. Jednocześnie brakowało danych pozwalających jednoznacznie stwierdzić, czy rzeczywiście problemem jest niedobór zasobów, czy raczej ich niewłaściwe wykorzystanie.
Pojawiały się pytania o zasadność kolejnych inwestycji oraz o to, dlaczego przedsiębiorstwo nie osiąga zakładanej wydajności mimo posiadania nowoczesnego parku maszynowego.
Moment, w którym problem stał się widoczny
Po wdrożeniu Microsoft Dynamics 365 Business Central zmienił się sposób, w jaki firma analizuje obciążenie produkcji. Teraz dane pokazują na bieżąco, które zasoby są regularnie przeciążane i gdzie faktycznie powstają ograniczenia wpływające na realizację zamówień.
Jeszcze większą zmianę przyniosło wdrożenie Netronic VPS. Dzięki wizualnemu harmonogramowi planiści mogą natychmiast dostrzec wąskie gardła i ocenić konsekwencje każdej zmiany w planie produkcji. Co ważne, wpływ przesunięcia jednego zlecenia na pozostałe operacje jest widoczny od razu, bez czasochłonnych analiz i ręcznych przeliczeń.
Zamiast reagować na problemy po fakcie, firma zaczęła im zapobiegać.
Podsumowanie
Historia tego klienta pokazuje problem, z którym mierzy się wiele firm produkcyjnych. Brak kontroli nad obciążeniem zasobów nie zawsze jest od razu widoczny, ale niemal zawsze prowadzi do spadku efektywności, wzrostu kosztów i trudności w realizacji zamówień.
Połączenie możliwości analizy zdolności produkcyjnych dostępnych w Microsoft Dynamics 365 Business Central z wizualnym planowaniem oferowanym przez Netronic VPS pozwala szybko identyfikować wąskie gardła, lepiej wykorzystywać park maszynowy i podejmować decyzje w oparciu o dane, a nie przypuszczenia.
