V době neustále rostoucí komplexnosti a flexibility českého průmyslu má práce s velkými daty největší potenciál při zvyšování efektivity výrobních firem. Zatímco naprostá většina firem nějaká data sbírá, alespoň v některé části ze svých procesů, s jejich vzájemnou integrací, správným tříděním a vyhodnocením jsou na tom české výrobní firmy o poznání hůře.
Datová analytika hraje při optimalizaci průmyslu zcela klíčovou roli. Při relativně malých investicích mohou ředitelé průmyslových společností dosáhnout výrazného zlepšení téměř ve všech oblastech své firmy.
Sběr a analýza výrobních dat totiž umožňuje sledovat výkonnost celého výrobního procesu (např. čas výrobního cyklu, přestávek, vytížení jednotlivých strojů, ztráty či plýtvání materiálem nebo energiemi) a identifikovat oblasti, které́ je potřeba optimalizovat. Analyzováním dat z výrobních zařízení a senzorů lze předvídat selhání́ a potřebu včasné údržby strojů. Tím lze zabránit výpadku produkce, který může firmu stát pokutu až v několikamilionové výši.
Pomocí datové analýzy mohou firmy předpovídat poptávku a lépe řídit své zásoby a dodávky komponent, optimalizovat rozvrh výroby a využití prostoru. Sledování toku materiálu, časových údajů a požadavků na prostor umožňuje identifikovat oblasti s přeplněním nebo nevyužitím a provést náležité úpravy vedoucí k maximalizaci výrobní kapacity.
Průmyslové firmy si výhody datové́ analytiky uvědomují a pro sledování a optimalizaci efektivity výrobních linek ji ve více či méně pokročilejší formě využívá většina (83 procent) velkých a polovina (55 procent) malých a středních podniků.
„V současné době lze pozorovat nárůst investic do oblastí, které souvisejí s digitalizací a robotizací výrobních procesů, sledování komodit v rámci celého výrobního procesu (od doručení základních surovin až po export hotového výrobku), zefektivnění a automatizací skladovaní a implementací dalších technologií usnadňujících náročné a repetitivní úkony, které byly doposud vykonávány zaměstnanci,“ říká Jakub Lichnovský, partner advokátní kanceláře PRK Partners.
Orientace v dodavatelsko-odběratelských řetězcích
Datovou analytiku a software k optimalizaci přepravních tras a harmonogramů dodávek využívá́ 68 procent velkých a 18 procent malých firem. Další čtvrtina (23 procent) velkých a 28 procent malých společností tento způsob řízení logistiky plánuje do tří až pěti let zavést.
František Podzimek ze společnosti Siemens vnímá datovou analytiku jako klíč ke konkurenceschopným a udržitelným dodavatelským řetězcům. „Bez moderních softwarových řešení je obtížné sledovat a koordinovat všechny kroky: od prvotního nápadu na produkt až po jeho reálnou výrobu, a rychle a snadno vyhledávat relevantní informace důležité́ pro rozhodovaní́. Dnes je možné́ zobrazit historii produktu nebo komponenty, např. ověřit jeho původ pomocí blockchainu, sledovat uhlíkovou stopu výrobku v dodavatelském řetězci, monitorovat dodací lhůty a celkově optimalizovat logistické a skladovací procesy na základě přesných a aktuálních dat,“ vysvětluje.
Jan Hirš ze společnosti T-Mobile s ním souhlasí a dodává: „Na základě historických dat a trendů lze zároveň předpovědět poptávku po produktech a zdrojích, což pomáhá́ např. při plánování výroby a optimalizaci zásob.“
Většina (75 procent) velkých a třetina malých a středních podniků (36 procent) využívá software pro monitoring dodacích lhůt a pomocí datové analytiky se snaží identifikovat oblasti, které je třeba zlepšit. Pokud jde o sledování úrovně zásob a plánovaní doplňovaní výrobků, zde využívá datovou analytiku k optimalizaci logistických procesů 84 procent velkých a 43 procent malých firem.
Firmy data sbírají, ale vzájemně je neintegrují
Velký problém ve výrobních firmách stále ještě činí nekompatibilita dat. Firmy velmi často sbírají data z různých zdrojů, nicméně už je vzájemně neintegrují a pracují s nimi odděleně. Pouze dvě pětiny velkých (43 procent) a čtvrtina malých firem (23 procent) v průzkumu uvedla, že sebraná data integruje do centralizované databáze či platformy.
Integrace dat je přitom pro celkové efektivní fungování výrobní firmy klíčová. Umožňuje propojení a sběr informací z různých systémů a zdrojů v rámci výrobního procesu. „Manažeři mají celkový pohled na výrobu, mohou sledovat klíčové ukazatele výkonnosti (KPIs) a analyzovat provozní údaje. Celkové řízení dodavatelského řetězce se zlepšuje. Propojení dat také umožňuje automatizaci toku informací a minimalizaci manuálních operací. Tím se snižuje pravděpodobnost chyb a zrychluje se průběh výroby. Díky integraci dat lze také lépe identifikovat oblasti s nedostatečnou efektivitou a provádět zlepšovací opatření,“ říká Alena Burešová, senior manažerka pro průmysl Národního centra Průmyslu 4.0.
Nejčastější chyby při vyhodnocování dat
České výrobní firmy bohužel velmi často sbírají neúplná nebo nepřesná data. Pak je jejich vyhodnocovaní založeno na nedostatečných informacích. To může vést k chybným rozhodnutím a špatné analýze. Podle průzkumu Národního centra Průmyslu 4.0 dělají české výrobní firmy při vyhodnocování dat nejčastěji tyto chyby:
• Kvalita dat není dostatečná. Pokud jsou data znečištěná, obsahují chyby, chybí nebo jsou duplicitní, může to významně ovlivnit výsledky vyhodnocování.
• Firmy předpokládají nesprávné vztahy mezi daty nebo založí analýzu na nepřesných předchozích znalostech, to často vede k chybným závěrům.
• Existuje mnoho různých analytických metod a algoritmů. Firmy mají někdy problém zvolit tu, která odpovídá jejich potřebám. Pokud firma zvolí nesprávnou metodu pro vyhodnocování konkrétních datových sad, výsledky mohou být nepřesné nebo irelevantní.
• Vyhodnocování dat vyžaduje schopnost správně interpretovat výsledky. Pokud firma nedokáže správně interpretovat data, může dojít k chybným závěrům a nesprávným akcím.
• Firmy ne vždy data dostatečně aktualizují a nezohledňují aktuální trendy ve svém odvětví, pak mohou zmeškat důležité informace a příležitosti.
• V neposlední řadě firmy nevyhodnocují data v kontextu. Tím dochází k jejich nesprávnému pochopení a mylné interpretaci.
„Firmy dost často vynechávají analýzu, jaká data sbírat a proč je sbírat – typicky sbírají data, která prostě jsou k dispozici – a až pak přemýšlí, jak je využít. Správně je třeba nejdříve udělat analýzu toho, které parametry jsou důležité – jak pro firmu, tak především z pohledu konečného zákazníka, a podle toho vybrat, která data je zapotřebí sbírat a vyhodnocovat,“ sdílí své zkušenosti z mnohaleté praxe Jiří Bavor ze společnosti Eviden a Atos.
„Velmi často se setkáváme v praxi s otázkou: ‚Sbíráme data, máme jich hromadu, ale nevíme, co s nimi, poradíte nám?‘ Souvisí to s tím, že sběr dat je již běžnou činností, ale firmy se ještě nenaučily předem určit, jaká data potřebují a k čemu. Bez této prvotní analýzy jen stěží získají informace relevantní pro jejich podnikání,“ uzavírá Jan Hroch, výkonný ředitel České společnosti pro údržbu.
