Datu izmantošana intraloģistikā, lai noteiktu ROI pēc automatizācijas ieviešanas
Pārvaldot noliktavu, distibūcijas centru vai ražošanas ēku loģistikas procesus, ļoti būtiska ir pareiza un savlaicīga krājumu plūsmas organizēšana no punkta A uz punktu B. Daži no uzņēmumiem gadu gaitā ievieš ļoti nelielas procesu izmaiņas, savukārt citiem uzņēmumiem vērojama liela izaugsme, papildinot krājumus vai pilnībā mainot procesus. Šādi scenāriji dažakārt var radīt lielus riskus, ja savlaicīgi netiek pienācīgi pārbaudīti un simulēti.
SSI SCHAEFER datu analīzes ekspertu komanda var palīdzēt šo būtisko lēmumu pieņemšanā, veicot materiālu plūsmas optimizāciju. Lēmumi par automatizācijas ieviešanu, ļoti bieži balstās vairāk uz vēlmi optimizēt procesu, bet ne uz pāurbaudītu datu un simulāciju pamata. Līdz ar to dažakārt tas var dārgi maksāt, ieviešot pārmaiņas, balstoties vairāk uz emocionālām vēlmēm, nedomājot par materiālu plūsmas datu aprēķinu pamatojumu. Datu analīzes pētījums palīdz noteikt, kāda veida produkts jums ir nepieciešams, lai optimizētu materiālu plūsmas, un kāds optimālais laiks ir piemērots šim ieguldījumam. Tāpat tas palīdz izvērtēt, vai process būs labāk vadāms ar papildu darbaspēka piesaistīšanu, vai to labāk organizēs noliktavas pārvaldības sistēma. To visu perfekti un skaidri parādīs jūsu sniegtie dati par esošās noliktavas materiālu plūsmu.
Datu analīze ļoti skaidri parāda jomas, kur nepieciešami procesu uzlabojumi
Ja mēs runājam līdzībās - lielākā daļa sabiedrības neuzceltu māju bez attiecīgi izstrādāta projekta, tomēr kompānijās bieži vien tiek ieviesti procesi vai iegādāts ekipējums, bez pilnīgas un pamatotas izpratnes par tā nepieciešamību. Tas bieži notiek spontāni un virspusēji, līdz galam neiedziļinoties procesos. Konstatējot kādas nepilnības piegādes ķēdē vai tās darbībās, pievienojot nelielas izmaiņas klienti domā, ka konstatētā problēma ir tikusi novērsta. Tomēr “salipinātie”procesi beigu galā rada “sastrēgumu”, kas notiek tieši tāpēc, ka ieviešot jaunos procesus, nav tikusi veikta pilnvērtīga datu analīze. Veicot šādu analīzi, jūs savlaicīgi sapratīsiet jomas, kur uzlabojumi procesos būtiski uzlabotu jūsu veiktspēju. Pilnīga datu analīze var aptvert esošos procesus un iedziļināties prognožu analīzē, lai noskaidrotu, kur var parādīties potenciāli vājās vietas, kāda izmaiņu ieviešana varētu tās novērst, un pārbaudīt aprīkojuma ieviešanas secību pārdomāti un saskaņā ar plānoto budžetu.
Ieguldījumi, analīze un plānošana, labāku rezultātu sasniegšanai
Bieži saņemam jautājumu par to, kāda veida dati ir nepieciešami analīzei? Tie pārsvarā ir pamatdati, kas būtu:
Kad dati tiek saņemti un apstiprināti, var sākt gatavoties analīzes veikšanai. Dati tiek simulēti dažādiem scenārijiem, pamatojoties uz iespējamiem procesiem, aprīkojumu un noliktavas darbaspēku. Šāda veida datus var iegūt ne tikai no klienta, bet arī papildu tirgus analīzes, izmantojot trešo pušu pieejamos datus, izmantojot tos dažādu scenāriju izstrādei, galvenokārt meklējot maksimālās pīķu dienas, veicot stresa testus, scenārijus, kas līdzsvarotu kristiskos gada periodus un kritiskos punktus materiālu apstrādes operācijās. Ir svarīgi iegūt visaptverošu priekšstatu par faktiskās darbības apjomiem. Sistēmai ir jādarbojas vienmērīgi visas sezonas laikā, un kristiskos sezonas, gada periodus jāpārvalda ar vienkāršu procesa maiņu, labāku IT progrmmatūras risinājumi, vai efektīvi plānotu iekārtu izkārtojumu. Pilotprojektu veikšana ir ārkārtīgi svarīga un vērtīga, lai novērtētu komplicētu un jaunu risinājumu, sistēmu ieviešanu ar dažādiem procesu uzstādījumiem.
Pēc datu analīzes veikšanas, var iegūt pārskatu par caurlaidspējas izmaiņu nepieciešamību, efektīvāku noliktavas izmantošanu, preču aizturēšanas laikiem, ieteiktajām iekārtu izkārtojuma izmaiņām, IT programmatūras risinājumiem un dokumentāciju. Visu šo informāciju var iegūt no rūpīgas datu analīzes un tas ir jāizmanto.
Kā uzsākt?
Vai saredziet, ka šāda datu analīzes veikšana noderētu jūsu uzņēmumam? Sazinieties ar SSI SCHAEFER pārdošanas komandu, kas ar prieku sadarbosies un ieteiks, kas ir nepieciešams pētījumam un ar ko, kā to uzsākt.
