Жизнь после Excel: как сделать планирование на производстве эффективным (и не терять прибыль)

По разным данным, до 80% крупных производственных предприятий автоматизируют только бизнес-процессы первого уровня, тогда как, например, планирование остается практически ручным. Разбираемся, как устроено производственное планирование и что в этом процессе стоит изменить прямо сейчас.

Производственное планирование и немного нервно

Производственное планирование — это маршрут, который проходит заказ от его создания до получения результата: цепочки поставок → обеспечение ресурсом в том числе человеческим→ контроль качества→техническое обслуживание→ ремонты и другие смежные бизнес-процессы.

В большинстве компаний срок дискретизации в планировании — то есть частота обновления условий и пересчета показателей — составляет в среднем один месяц, в лучшем случае две недели. 

Но рынок меняется очень быстро, а значит, и условия — поставщик не привез основной или вспомогательный материал, специалист не вышел на работу, и никто не может запустить станок, оборудование сломается, а нужных деталей нет наличии… Список сбоев можно продолжать бесконечно, но суть в том, что каждый такой риск приводит к срывам сроков, а значит — штрафам со стороны заказчика и потере прибыли. И это еще самый оптимистичный сценарий.

Почему так происходит? Как ни странно, большая часть компаний остановилась на ручном планировании. То есть учет всех факторов ведется специалистами в старых добрых таблицах. Если прибавить к этому несколько уровней согласования каждого изменения, плохую коммуникацию между подразделениями и человеческий фактор, то сколько изделий потенциально может не дойти до заказчика? И чем крупнее предприятие, тем дискретизация ниже — увеличивается бюрократия, увеличивается объем данных, который нужно обработать и так далее. 

Бизнес страдает, например, потому что нормально не выстроена даже цепочка поставок. Все операции —  учет и контроль персонала, контроль качества, контроль обеспечения ресурсом, основным и вспомогательным, техническое обслуживание, ремонт, стратегическое планирование, операционное планирование — проводятся разными людьми в разных системах, которые изолированы друг от друга, и в итоге все данные, опять же, зачастую просто сводятся вручную.

Суровая реальность

В России нет единой системы, которая бы объединяла все бизнес-процессы и выстраивала взаимодействие между ними. В большинстве компаний не собрана воедино нормативно-справочная информация, плохо структурировано описание производственных процессов. У кого-то нет технологических маршрутов, техкарт, конструкторской документации. То есть отсутствует четкое понимание PLM — как управлять жизненным циклом изделия.

Например, на условном заводе по производству алюминиевых вилок и кастрюль функцию ERP выполняет SAP, оставшийся в стране без обновлений и технической поддержки. Определенные системы решают задачи первого уровня — автоматизацию технологических процессов. Плюс так или иначе создаются внутри компании какие-то “костыли” — собственные негибкие решения, выполняющие только часть необходимых задач. К тому же их поддержка и настройка зачастую требует штатного программиста или же затрат на аутсорс. При этом взаимодействие между всеми частями пазла все равно на заводе обеспечивается вручную. 

С чего на самом деле начинается планирование

Когда понятно, где болит и чем это чревато, пора переходить к лечению. Одно из главных условий выздоровления — сокращение сроков дискретизации. Как уже было сказано выше, если менять входящие условия раз в месяц, то страдают все процессы. Идеальный вариант на производстве — дискретизация один раз в смену.

0 — Но бесполезно сразу садиться и пытаться адаптировать платформу, которую предлагает разработчик. Работа над проектом должна начинаться с мониторинга и исследования текущей ситуации, изучения и описания всех процессов. 

Компания осознает потребность, но у нее нет маршрутной карты. Есть разве что смутное понимание, как сейчас есть (и оно не работает), и как должно быть (чтобы работало без сбоев). 

1 — Специалисты приходят в компанию, изучают все, что есть на данном этапе. Имеет смысл привлечь стороннего эксперта из отрасли, которые понимает всю специфику и может дать методологию и основу для анализа ситуации. Иначе справедливым станет утверждение, что если оцифровать существующий хаос, то получится оцифрованный хаос.

2 — Далее начинается стандартизация всех процессов, чтобы понять, какие из них нужно автоматизировать. После этого нужно сгруппировать и сформировать единую среду. Затем наступает черед автоматизации процессов — на платформе разрабатывается инструмент, куда загружаются все условия и стандарты — так называемый “цифровой двойник”. 

Первым делом создается, условно, идеальная модель, конечная точка, к которой нужно прийти в планировании и проектировании производства. От нее отталкиваются и выстраивают в обратную сторону логистическую цепочку, затем производственную цепочку — так формируется постепенно “цифровой двойник” всех процессов — совокупность всех процессов и необходимых условий для их выполнения. А дальше в нем можно менять что угодно — убирать или добавлять станки, увеличивать или уменьшать производительность, менять процент брака, корректировать время обслуживания оборудования, то есть и тем самым это просто система для моделирования. 

Понятно, что “цифровой двойник” не существует в вакууме, а вписывается в существующие процессы компании. Например, для тех же алюминиевых вилок нужно рассчитывать необходимое количество материала, заказывать у поставщика и получать листовую сталь в рулонах, затем делать заготовки, переходить к штамповке — все это требует нормальной работы оборудования, то есть параллельно идут процессы технического обслуживания, подачи энергии и прочего. Все это производственные показатели и критерии качества заносятся в “цифровой двойник” из других систем — от кадрового учета до мониторинга инцидентов.

3 — Когда “цифровой двойник” создан, все узкие места выявлены и перенастроены, можно моделировать различные решения — например, что будет, если поставить не один станок для шлифовки, а два? Насколько упадет качество готовых вилок, если закупать сталь дешевле?  Упадет себестоимость, но заказов станет меньше — как это отразится на прибыли и насколько приемлем такой результат в долгосрочной перспективе? 

Немного магии в производственном процессе

Наконец, приходит время для оптимизатора, который выстраивает заказы в наилучшую диаграмму Ганта — визуализацию графика работ по проекту. Все детали процесса загружаются в систему. И она вместо специально обученного человека с той самой таблицей в Excel предлагает оптимальный путь к максимальной производительности. При дискретизации один раз в смену, если на каком-то этапе что-то сломалось, через 12 часов все будут в курсе проблемы, и оптимизатор предложит лучший вариант, как перестроить производственную цепочку. Не привезли вовремя стальные листы — оптимизатор выкидывает заказ из процесса, перестраивает цепочку, исходя из имеющихся данных, и предлагает вариант: чтобы производство не простаивало, пока едут листы, можно сделать вот это и это. 

Наконец, оператор работает с не с таблицами и стикерами на мониторе, а с этим инструментом, вносит какие-то изменения. 

В идеале последний этап — полная автоматизация бизнес-процессов с использованием ИИ, когда участие планировщика уже не потребуется. Это нужно, чтобы в дальнейшем возможно было в полном объеме собирать и анализировать всю статистику: что купил, когда купил, за сколько купил, у кого купил, что сделал, в каком объеме и за какой срок сделал, уложился в дедлайн или нет, насколько быстро его обеспечил поставщик материалом, каким было качество этого материала, какого качества продукцию выпустили, какая мощность производственного процесса и так далее. И если вдруг он передумает производить вилки и кастрюли, те же процессы имплементировать на производство походных котелков. 

Пять шагов к расставанию с таблицами и ручным трудом

• диагностика и исследование существующих процессов
• создание “цифрового двойника” — пошаговой модели производственных процессов
• загрузка в “цифрового двойника” имеющихся входных данных и интеграция со всеми сопутствующими системами, которые работают на производстве
• подключение оптимизатора для моделирования процессов и поиска оптимальных решений при их перестройке 
• рутинная работа с инструментом, учитывающим в моменте все изменения, так как дискретизация происходит один раз в смену