Digipööre muudab mööblitootja kriitilised juhtimisotsused kiireks ja paindlikuks

04. aprill 2021

Uue tootmise juhtimise ja protsessi haldamise platvormi juurutamise tingis vajadus senisest paremini tootmist planeerida ja teha vähem vigu.

Läinud aasta kevadest nn digipöördega tegelenud pehme mööbli tootja Neiser on viinud oma tootmise juhtimise uuele, senisest kõrgemale tasemele, kusjuures veebipõhiselt visualiseeritud andmed võimaldavad sisuliselt reaalajas jälgida tootmise tempot ja vastavalt sellele langetada operatiivseid juhtimisotsuseid.

Uue tootmise juhtimise ja protsessi haldamise platvormi juurutamise tingis vajadus senisest paremini tootmist planeerida ja teha vähem vigu, et olla usaldusväärne partner oma klientidele. Ehk siis siirduda digitaliseeritud tasandile Tööstus 4.0, mis kätkeb endas uudsete tehnoloogiate rakendamist kogu tarneahela ulatuses tööstusettevõtte ressursside maksimaalselt tõhusaks kasutamiseks.

Kui enamikes ettevõtetes püütakse seda saavutada ettevõtte ressursside planeerimise (ERP – Enterprise resource planning) tarkvaralahenduste abil, siis Neiseris loodi digilahenduste pakkumisele keskendunud IT-firma Columbus Eesti AS kaasabil põhimõtteliselt uus tootmise haldamise platvorm, mis põhineb küll ERP-il, ent on ühendatud ärianalüütika programmiga Microsoft Power BI. Viimane võimaldab ERP-ist tulevaid andmeid interaktiivselt analüüsida ja visualiseerida, luua tootmist puudutavaid dünaamilisi ülevaateid ning jagada neid vastavalt vajadusele erinevatele kasutajate gruppidele.

Vajadus tootmise andmeid hallata

AS-i Neiser Group tehase juht August Kull selgitab, et ERP on küll hea analüüsivõimega vahend, aga sealt vajaliku info kättesaamine ja selle töötlemine on küllaltki tülikas, mistõttu leiti, et kiirete juhtimisotsuste tegemiseks on tarvis süsteemist info kätte saamist üksjagu täiustada ja just Neiseri vajadustele vastavaks kohendada.

Võimalus selleks leiti ERPi ühendamisel Power BI-ga – lahendus, mis August Kulli sõnul võimaldab saavutada palju variatsioone infost, mida ERP mööblitööstuse tootmisest genereerib ning mida Power BI vahendusel on võimalik kogu andmemahust teatud regulaarsusega eraldada, analüüsida ja kergesti kasutajale nähtavaks muuta. Neiser kasutab selleks Prodmasteri nimelist tarkvara.

Kuna tänapäevane tootmine, sh näiteks ressursside ümberpaigutamine, peab efektiivsuse huvides olema võimalikult kiire ja paindlik, on oluline, et juhtkonna käsutuses oleks võimalikult operatiivne info kogu tootmisprotsessi kulgemisest, alates üldistest näitajatest erinevate osakondade töös, lõpetades viimase kui ühe töötaja potentsiaalse ja tegeliku panuse välja rehkendamisega.

Neiseril oli IT-firmale koostatud lähteülesanne – millist infot ERPist vajatakse, millisel moel see võiks olla kättesaadav, kuidas seda visualiseerida ja millise intervalliga andmeid värskendatakse. Kuni selleni välja, milline osa sellest infost on tabelites, milline diagrammides, millise värviga mingi alajaotus esitletakse jmt kuni kõige väiksemate pisiasjadeni välja.
„Otsustasime, et meie jaoks on piisav, kui andmeid värskendatakse iga tunni tagant. Programmi töölauale sai paigutatud rida sisendeid erinevatele analüüsidele. Tootmise jälgimise seisukohast on kõige tähtsam ülevaade tehase erinevates osakondades toimuvast. Näiteks kui mingi toode on tootmisse vastu võetud, siis ma juba tean, kuidas see koormab ühte või teist osakonda järgmistes ajaperioodides ja on vastavuses meie tootmisvõimsusega,” kirjeldab August Kull tootmise digitaalse jälgimise põhiolemust. „Nädalate lõikes on tunniajase täpsusega näha iga osakonna ressursivõimekus, samuti tootmise plaan ning plaani täitmine võimekusega võrreldes. Ehk – ma näen sisuliselt reaalajas, kuidas me oleme oma osakondade võimekuse suutnud müügiga ära katta, kus on ressurssi üle, kus seda jääb mingis ajavahemikus puudu. Seda kõike teades saab juhtkond ressursivõimekust kas osakonna sees või osakondade vaheliselt vajadust mööda korrigeerida.”

Digipööre välistab katteta lubaduste jagamise

Ressursivõimekus arvestatakse mõnes osakonnas välja töökeskuste, mõnes inimeste võimekusest, mõnes aga nende sümbioosist lähtuvalt. Eeldus, et neid andmeid eesmärgipäraselt kasutada saaks, on kogu informatsiooni digitaliseerimine nii, et enne, kui mingi toode siirdub tootmisse, on sel juba n-ö küljes info selle toote tehnoloogilise protsessi iseloomustamiseks – näiteks kui palju selle valmistamiseks kulub materjali, milline on ajakulu töökeskuste ja materjalide lõikes, millal toode valmib jmt. Kogu tehase töö planeerimisele annab selle info omamine ja oskus seda operatiivselt hallata kahtlemata palju juurde. Lihtsalt seletades on juhtidel pidevalt ees pilt tehase võimekuse kasutamise tõhususest. Nii saab vaadata, kui palju on valitud perioodi jooksul plaanist täidetud, kui suur on mingi osakonna n-ö võlg, kui suur on tootmisvõimsus tulevikus ning sealt edasi aitab see teadmine vältida ka näiteks seda, et ei võetaks tööd üle jõu käivalt palju ette. Kõik see info on nähtav ka erinevate osakondade lõikes.

„Minu kogemus näitab, et suudame andmeid kätte saada, neid analüüsida ja nendel põhinevaid otsuseid teha väga kiiresti ja täpselt. Isegi kui ma eksin mõnes etapis paar-kolm protsenti, siis lõppeks 97% ulatuses on otsus ikkagi õige,” räägib Kull. „Kui ma aga jätan need andmed tähelepanuta ja teen otsuseid n-ö tunde järgi või tuletuslikult, siis võivad need olla kuni 100% valed. Sellel platvormil näidatakse kõik andmed graafiliselt n-ö puust ja punaseks ette.”

Nii koostatakse Neiseris toodetele n-ö ajatelg, mis aitab aru saada, kui suur on reserv erinevates osakondades ja kui palju toodangut on võimalik sisse võtta. Sedasi saab jälgida, et see reservaeg ei läheks üle kriitilise piiri – siis sujub tootmine kõikides etappides ja keegi ei pea kellegi järgi ootama.
„Tavaline praktika on ju selline, et kui pakutakse uut tellimust, siis ikka võetakse see vastu. Ja kui siis küsitakse, millal tellimus valmib, vastatakse ütleme – 5. veebruariks. Aga mille alusel sa ütled, et just 5. veebruariks? On sul selleks vajalik tootmisressurss olemas?” arutleb August Kull. „Ja nii juhtubki, et lõpuks hakkab asi venima – ei, me ikka 5. veebruariks ei jõua, äkki nädala pärast saame valmis jne. Meie ei saa endale sellist mängu lubada. Tehasest väljub iga päev rohkem kui sada diivanit, Neiseri toodangust 97% läheb ekspordiks väga erinevaid logistilisi kanaleid pidi, meie tarne peab olema täpne. Kui midagi lubame, siis peame seda ka täitma. Meie praegune digiplatvorm aitab vältida tühje lubadusi.”

Kokkuhoid tööjõult ja ressursi kasutamiselt

Varem olid need andmed ka põhimõtteliselt olemas, aga need tuli n-ö käsitsi esitada, omavahel kokku viia ja eraldi programmide abil läbi analüüsida. Kõik see võttis aega, mistõttu otsuste langetamiseks vajalikud andmed jõudsid otsustajateni suure viivitusega ja neid ei kasutatud. Nüüd edastavad juba tööpingid või registraatorid toodete liikumisel tehases ise süsteemi kogu vajaliku info. Inimese roll tööaja ja toodangu mahu arvestamisel on kahanenud minimaalseks.

„Praegu on need andmed minust ühe nupuvajutuse kaugusel,” iseloomustab Kull ettevõtte edenemist digivaldkonnas. „Kõik meie tegevused planeerib sisuliselt masin, majas on vaid üks inimene, kes tegeleb planeerimisega. Kui mul seda digitaalset süsteemi kasutada ei oleks, siis ma ei tea, kui palju keskastmejuhte peaks ettevõte palgal hoidma.”
August Kull on seda meelt, et tööstuse juhtimisel ei pea kartma pudelikaelu, sest need tekivad teatud etappides aeg-ajalt niikuinii, karta tuleb ootamatult esilekerkivaid probleeme. Oluline on osata neid pudelikaelu jooksvalt lahendada ning selleks on ERP-i andmeid ja Power BI analüütikat kasutav platvorm tema meelest tänase teadmise alusel ideaalilähedane. Ka pelgalt ERP-i abil saadi tehase probleemidest teada, aga paraku alles siis, kui see probleem oli juba kohale jõudnud. Nüüd nähakse tekkida võivaid probleeme juba piisavalt pikalt ette, et nende lahendamiseks aegsasti meetmeid tarvitusele võtta.

Lisaks on tootmise andmed nähtavad ka töötajatele kõikides osakondades, palju on sel nädalal ja konkreetsel päeval tehtud, kui palju on veel teha ja kui suur on võlg päeva ja nädala lõikes selle osakonna arvestuslikku võimekust arvestades. See aitab igaühel oma panust ja hõivatust jälgida ning eks paljusid innustab selline ülevaade ka tõhusamale tööle.

„Ma iseloomustaks Neiseri arengut läbi digitaliseerimise nõnda, et kui me varem orienteerusime paberkaardi järgi, siis nüüd liigume punktist A punkti B navigeerimisseadme abil, mis näitab meile ka teel olevaid ohtusid, takistusi, teesulge jmt,” ütleb August Kull. „Nii näeme juba eos võimalikke tõrkeid ja tänu sellele, et meil on piisavalt aega, saame need tõrked ka juba varakult elimineerida.”

Tekst Ain Alvela, artikkel ilmus ajakirjas TööstusEST detsembris 2020
Artikkel ilmus DIGINNO BSR projekti raames.