Registreeritud kasutajate TASUTA kasutajatugi (tööpäeviti kl 09-17): persona@ee.fujitsu.com või 6272 371
Sven Ahtama Äripäeva konverentsil
Sven Ahtama Äripäeva konverentsil “HRxTech” 19.10.2022. Foto: Kersti Niglas

Andmed ja infosüsteemid tööstuses: Saku Metall hindab liidestusi

Andmete rollist tootmisettevõttes – nende kogumisest ja kasutamisest, samuti infosüsteemide liidestamisest räägib Saku Metalli IT-juht Sven Ahtama.

Mida kujutavad endast andmed tööstuses?

Töötlevas tööstuses on suur osa sellest, mida me andmete all mõistame, toodete valmistamiseks vajalik info. Sinna kuuluvad nii insenertehnilised andmed ja lisaks tootmise tööd kirjeldavad andmed – kui kaua mingi lõik aega võtab, kui efektiivne see on, kui palju materjali kulub ja nii edasi.

Olen töötlevas tööstuses digitaliseerimise teemaga tegelenud viimased üksteist aastat. Selle aja jooksul on toimunud väga suur hüpe selles, kuidas andmeid kogutakse. Kümme-viisteist aastat tagasi korjati infot paberi kujul. Täna toimub see paljuski ühel või teisel moel digitaalselt. Alles siis, kui andmed on kokku kogutud, saame hakata neid kusagile lattu panema, süstemaatiliselt töötlema ja järeldusi tegema.

Väga paljud on praegu lõpetamas veel seda esimest, kogumise sammu ja alles kiikamas järgmise sammu poole, milleks on andmete põhjal kasulike järelduste tegemine.

Eri osapooled näevad andmeid erinevalt

Tootmises on andmetega seotud erinevad osapooled. Lihtsustatult öeldes andmete kogujad ei tarvitse teada, mida andmete kasutajatael vaja oleks. Andmete võimalikud kasutajad aga ei tea, mida saaks koguda või ongi juba kusagil kogutud, aga ei ole kasutamiseks saadaval. Tekib paradoks – üks ei küsi ja teine ei ütle.

Saku Metallis on ses osas IT astunud ärile sammu lähemale. Ma olen küll kakskümmend viis aastat töötanud IT valdkonnas, aga olen majandusharidusega. Seda äri olen väga põhjalikult tundma õppinud ja suudan andmetega seotud valikutes väärtuslikku nõu anda.  Ressurssi ei ole kõige jaoks korraga ja tuleb fokusseerida sellele valdkonnale, kus tarbimisvajadus või tellimus andmete järele on kõige teravam.

Parem arusaam toote omahinnast

Andmete kasutamisest saadud võitusid on otseselt rahas või ajas keeruline välja tuua.

Aga näiteks arusaam oma hinnastruktuurist on tootmises selle toel küll suurusjärgu võrra paranenud. Eesti töötlev tööstus ei ole enam alati kulu poolest liider. Me peame pöörama suurt tähelepanu sisendhindadele nii materjali kui tööjõu mõttes. Sellel on suur kaal, milliseid materjale või konstruktsioone kasutada jne. Inseneeria poole otsused tulevad ideaalis kõik andmete pealt.

Inimfaktor on risk andmete kogumisel

Andmete korje ei ole alati soodne, see võib-olla väga kulukas. Ja seda mitte niivõrd investeeringute või tehnoloogiate mõttes, vaid inimeste töökorralduse ja distsipliini hoidmise mõttes.

Meie senised väljakutsed seoses andmete kogumisega ei ole üldjuhul olnud mitte tehnoloogilised, vaid just seotud inimfaktoriga. Need, kes tootmises  andmeid sisestavad, näevad seda paraku lisakohustusena.

Üsna energiamahukas on hoida inimesi rajal, et andmete kvaliteet oleks usaldusväärne. See toimib nagu hoogtöö korras ja kipub ära vajuma, kui sellega kogu aeg ei tegele. Näeme vaeva mõistmise tekitamiseks, et andmetega tegelemine on osa nende tööst ja väärtus omaette.

Seetõttu püüame igal võimalusel kasutada uue põlvkonna tööstusseadmeid, millega on võimalik erinevate andurite kaudu andmeid koguda automaatselt ja neid siis tarkvaraga liidestada.

Andmete kasutaja peab hindama nende usaldusväärsust

Mis puudutab neid inimesi, kes andmeid tarbivad, siis minu meelest meie olukord on päris hea – on olemas teadlikkus, kuidas andmeid kasutada. Suudame päris hästi analüüsida ja järeldusi teha, kuidas mingit toodet või tehnoloogiat parandada ning millised kliendid või tootesegmendid on kasumlikumad.

Andmete kasutamisel peab arvestama nende usaldusväärsusega. Enda tootmisest kogutud andmete kohta teame, kes ja millisel meetodil on need hankinud. Me kontrollime seda protsessi ja nende andmete pealt on julgem järeldusi teha. Samas kliendiuuringute alusel ei tahaks lõpuni paikapidavaid järeldusi teha.

Samuti ei saa kinnisilmi usaldada ennustusi näiteks materjali planeerimise juures. Isegi kui meil oleks algoritm, mis soovitaks klientide ostukäitumise järgi mingit materjali teatud ajaks sisse osta, siis ainult selle soovituse alusel me kindlasti raha kinni panema ei hakkaks. Oleks vaja veel mingisuguseid täiendavaid indikaatoreid.

Läbipaistvus kogu tarneahela ulatuses ei ole otstarbekas

Saku Metallis oleme suuremate klientidega infosüsteemid selliselt liidestanud, et tellimuste ja tellimuskinnituste kohta info liiguks.

Ostu poolel on seda palju keerulisem teha. Põhjus selles, et meil  tootmisettevõttena on kliente reeglina vähem kui tarnijaid. Tarnijate paljusus ja vajadus aktiivselt läbi rääkida ning pidevalt uusi tarnijaid otsida muudab tiheda integratsiooni majanduslikult ebaotstarbekaks.

Ilmselt üksikuid selliseid liidestusi on ja seda informatsiooni saab kasutada. Aga see ei ole läbiv suund või tulevikupilt, et kõik kliendid ja hankijad on tihedalt seotud ja see informatsioon automaatselt meie igapäevases tööplaanis kajastub.

Nähtavusel on suurem väärtus hoopis tootmise sees

Nähtavus on siselogistiliselt äärmiselt oluline. Ma julgen öelda, et tootmises on see võtmeküsimus järgmised viis kuni kümme aastat. Reaalne raha on peidus selles, et detailid – eriti väiksemad –  lähevad kaduma tootmise protsessis.

Kogu tootmine ei ole konveierilint. Väga palju on füüsilist liigutamist ühest etapist teise, mille käigus lähevad asjad lihtsalt kaduma, kui nad ei ole hästi jälgitavad. Sisemise nähtavuse loomine, ilma keegi peaks käsitsi midagi registreerima, kasvõi RFID või mõne teise tehnoloogia abil, annaks tohutu eelise.

Kui mingi asi tõstuki peal liigub ühest kohast, siis selle asukohast sõltub järgmise töölõigu planeerimine. Oluline on teada, kas detail leitakse õigeaegselt või mitte.

Töötajate liikumise registreerimine on osa ressursihaldusest

Me mõõdame töötajate liikumist ja tööaja efektiivsust väga täpselt. Oleme loonud läbipaistva süsteemi, kus töötaja ise ka seda infot näeb. Meil on teatud punktid, kus mõõtmine toimub. Töötajatel on ka eraldi lisatasu komponent, mis sõltub efektiivsusest.

Personalitöö automatiseerimine on suures ettevõttes oluline

Personalitarkvarana on Saku Metallis kasutusel Persona, mille võtsime kasutusele 2022. aasta kevadel. Väga pikka aega enne seda oli kasutusel meie ERP lahenduse MS Dynamicsi personalimoodul.

Ülemineku põhjus oli selles, et Persona meeldis personalitöötajatele just töötamise lihtsuse ja ergonoomilisuse mõttes.  IT poole pealt oli seatud eelduseks, et programm oleks liidestatav teiste süsteemidega. Eesti mastaabis suures, 300 töötajaga ettevõttes on kaadri voolavus siiski üsna suur ja sellega seotud igapäevaseid tegevusi on palju. Nende automatiseerimine on meie jaoks äärmiselt oluline.

Personalitarkvara on koht, kus “asub tõde” töötajate kohta

Saku Metallis, nii nagu paljudes teistes kaasaegsetes ettevõtetes, on igapäevases tööriistakastis hulk  pilvepõhiseid lahendusi. Järjest rohkem valitakse mingisuguse konkreetse funktsiooni jaoks parim selle jaoks mõeldud tarkvara – nagu sobiv pusletükk. Kõigil neil on mitut laadi kasutajaid ja on väga tähtis, et nende kasutajaõiguste loomise ja haldamise administratiivset tööd saaks vähendada või täiesti automatiseerida.

Kogu “tõde” töötaja ja tema isikuandmete kohta – kas tal on tööleping ja kui pikk see on, mis  ametipositsioon ja mis õigused sellega kaasnevad – see kõik on meil Personas. Sealt kanname selle informatsiooni läbi liidestuste laiali igale poole, kus seda tarbitakse. Alates sellest, et inimene saab oma arvutisse sisse logida, et tekib meil-box, et tal on Office’i kasutamise õigus ja ligipääs teistele vajalikele tarkvaradele. Oleme need liidestused teinud nii, et ligipääsud tekiksid automaatselt, ja mis väga oluline, ka lõppeksid automaatselt.

Mida tasub ja mida ei tasu liidestada?

Otsuseid ei tasu liidestada. Küll aga kõike seda, mis on rutiinne ja korduv. Peab ka arvesse võtma, kui kallis on liidestus võrreldes sellest saadava kasuga.

Ei saa unustada, et inimlikud vead kujutavad endast väga suurt riski. Näiteks inimest tööle võttes ilmselt ei unustata talle õigusi anda, aga on väga suur oht, et ametiposti muutumisel need õigused ei liigu õigesti kaasa või et kontod jäävad lahti ja sealt tulenevad turvariskid. See on personaliandmete liidestamisel lisaargument peale mugavuse ja aja kokkuhoiu.

Liidestatud peaks olema ka tööajaarvestus

Meil kui tootmisettevõttel, aga samuti näiteks jaekaubanduses ja paljudes teistes tegevusharudes, kus ei ole kontoritöö 8 tundi päevas, on tööaja arvestuse automatiseerimine suure väärtusega.

Kui kasutusel on näiteks töögraafikud erineva summeeritud tööajaga, üle- ja alatundidega ja nii edasi, siis selle kokkuarvutamine nõuab omajagu vaeva. Lisaks ka planeerimise pool, meil siis tootmise planeerimine – kuidas on tööjõuressursid saadaval, mis on nende kalendrid, puudumised, puhkused jne – kõik see peab õigeaegselt jõudma planeerimisse. Meie kogemus on, et selle automaatne ja vahetu haldamine annab tohutult lisaväärtust.

Loo aluseks on Sven Ahtama kommentaarid Äripäeva konverentsi “HRxTech” 19.10.2022 paneeldiskussioonil ning intervjuu Äripäeva raadio 19.01.2023 saates “Digipööre kaubanduses ja tööstuses”

Veel tootmise digitaliseerimisest Fujitsu blogis:

Kui teie tootmise info on puudulik, siis äriinfo on veelgi halvem
Milline peaks olema kaasaegse tootmisettevõtte andmearhitektuur