BLOG: Kako izkoristiti informacije za hitrejše in boljše poslovne odločitve?

Za vodenje proizvodnje ne zadošča več le pogled čez halo, ampak je treba vse podrobneje planirati, preverjati in usmerjati. Ali človek sploh še zmore vse našteto z uveljavljenimi orodji?

 

Podatki iz proizvodnje nimajo pravega smisla, če jih ne zmoremo zajeti in pretvoriti v koristne informacije za vodenje podjetja. Na tem mestu vstopi poslovna inteligenca oziroma BI orodja.

Matej Markelj, strokovnjak za poslovno inteligenco, nam je zaupal, zakaj vse več podjetij vlaga v izobraževanja zaposlenih za področje poslovne inteligence in v uvedbo BI orodij.

 

Ali vsa podjetja potrebujejo BI?

Ni nujno. Markelj pravi, da sta pri odločitvi za vpeljavo poslovne analitike pomembni razlogovna in časovna komponenta.

Glavni razlogi za uporabo BI orodij so:

 

• hitrejše sprejemanje odločitev,
• sprejemanje boljših odločitev,
• lažje razumevanje trga in obnašanja kupcev.

 

Ob navedenih argumentih je nemogoče reči, ali poslovno inteligenco potrebujejo le srednja oziroma večja podjetja.

Sicer ne gre prezreti statistike, da se v večini primerov za poslovno inteligenco odločijo večje organizacije, ker pa imajo tudi manjša podjetja vse večje količine podatkov, že uvajajo uporabo BI orodij le na določenih področjih.

Glede časovne komponente pa Markelj v šali dodaja, da bi morali z vpeljavo sodobnih orodij začeti že včeraj. Digitalizacija je namreč v nezadržnem zagonu in zamudniki lahko čez noč postanejo nekonkurenčni.

 

Tudi ljudje so del poslovne analitike

Vsaka analitika temelji na sortiranju informacij, na drugi strani pa te informacije prejemajo ljudje, ki jih morajo znati izkoristiti.

V praksi veljajo trije načini izkoristka informacij:

1. Več kot imamo znanja → manj informacij potrebujemo.
2. Več kot pridobimo kvalitetnih informacij → manj znanja potrebujemo.
3. Če imamo kvalitetne informacije in veliko znanja → smo v konkurenčni prednosti.

 

Najbolj ugoden je torej tretji scenarij, ki je hkrati glavni razlog, da podjetja vse bolj izobražujejo kadre za področje poslovne analitike.

Ideal, ki mu ob tem sledijo, je predstavljen v obliki modela DIKW (Data, Information, Knowledge, Wisdom). Ta model pravi:

1. Iz podatkov pridobimo informacije,
2. iz informacij se nam oblikuje vpogled v poslovanje,
3. celostni vpogled povežemo v znanje,
4. iz znanja pridobimo modrost in
5. na podlagi modrosti lahko sprejemamo odločitve, ki vplivajo na našo organizacijo.

 

 

 

Seveda pa je modrosti v poslovnem svetu toliko, kolikor je podjetij in njihovih zaposlenih. Kljub temu, da je vsako podjetje malce posebno, pa se v širšem smislu glavni cilji zbiranja informacij ne razlikujejo prav veliko.

 

Cilj zbiranja informacij

Glavni cilj je seveda pridobiti jasen vpogled, oziroma kot pravi Matej Markelj: »Treba je vedeti, kje imamo ozka grla in kako jih odpraviti«.

Strokovnjaki naštevajo naslednje cilje zbiranja informacij:

• Povečanje učinkovitosti procesov (prilagajanje nastavitev strojev, optimizacija delovnih tokov ipd.).
• Povečanje produktivnosti, torej da z enakimi resursi opravimo več (npr.: analiza za doseganje norme).
• Nadzor kakovosti in uvajanje izboljšav v primeru napak ali variacij.
• Organizacija napovedanih vzdrževanj, s katerimi se podjetje izogne izpadom ali okvaram.
• Doseganje skladnosti s predpisi, ki so v nekaterih panogah bistveni oz. obvezni.
• Lažje planiranje investicij in znižanje stroškov (npr.: optimizacija zalog).
• Lažji nadzor procesov in predhodno odkrivanje zamud ali drugih tveganj, ki bi vplivala na optimalno proizvodnjo.

 

Kvalitetne informacije so zanesljiva osnova, ki jo odločevalci uporabijo za razumevanje svojih poslovnih procesov, potreb strank in zahtev tržišča.

Obilica podatkov prihaja iz različnih virov. Največjo dodano vrednost v primerjavi s preteklostjo pa predstavlja dejstvo, da so dostopni takoj in pripravljeni za nadaljnje analize in obdelave.

 

Od kod pa prihajajo podatki?

Surove podatke lahko tekom proizvodnega procesa zajemamo v različnih aplikacijah in napravah. Najpogostejše so:

• Senzorji (IoT), ki so nameščeni na proizvodnih linijah in obratih za spremljanje stanja strojev v realnem času.
• Sistem MES za proizvodnjo (nabava, zaloge, logistika, dobavitelji …).
• Sistem ERP (računovodstvo, prodaja, človeški viri, zaloge …).
• Sistem CRM (komunikacija s kupci, prodajne priložnosti, zgodovina nakupov, marketinške kampanje …).
• Dokumentni sistemi.

Seveda pa pridejo v poštev še mnogi drugi podatkovni viri ali programi, ki se preko API metod povezujejo v zgoraj naštete sisteme. V poštev pridejo tudi uvozi iz Excelovih dokumentov.

V času vzpona digitalizacije dnevno nastajajo novi podatkovni kanali, ki pomagajo vodjem, da si hitreje zgradijo izkušnje in izostrijo občutek intuicije.

 

Kakšna so tveganja, če se odločitve sprejemajo le na podlagi intuicije?

Ko se odločitve sklepajo le na osebnih predvidevanjih in izkustvih, namesto na osnovi zanesljivih informacij, lahko to predstavlja naslednje izzive:

Slab pregled nad kapacitetami

Brez zanesljivih informacij podjetje tvega, da kapacitete niso usklajene z dejanskim povpraševanjem na trgu. Preprosto povedano, v podjetju ne vedo, koliko in kdaj so zasedeni oziroma koliko je še prostih kapacitet. Zaradi tega pride do zamud pri novih naročilih ali nasprotno, pride so presekov in kopičenja zalog.

Slabša kvaliteta izdelkov

Brez ustreznih podatkov je težko identificirati vzroke za težave ali napake v proizvodnji. Posledica je lahko slabša kakovost izdelkov, podjetje pa na ta račun izgubi zaupanje kupcev.

Izgubljene priložnosti

Brez pregleda nad trendi in potrebami svojih kupcev podjetje zamuja priložnosti za razvoj ali širitev na nove trge, kar pomeni slabšo konkurenčnost na tržišču.

Manjša prilagodljivost

Brez zanesljivih informacij o priložnostih in razmerah na trgu se podjetje počasneje prilagaja. Hitre izboljšave pa v dinamičnem poslovnem svetu pomenijo konkurenčno prednost.

 

Mnogi podjetniki šele mesec po uporabi BI orodja priznajo, koliko pomanjkljivosti in priložnosti so dotlej spregledali.

 

Spoznanja iz prakse

Na vprašanje, kako jim je poslovna inteligenca izboljšala poslovanje, večina podjetij navaja tri spoznanja:

 

1. »Sedaj imamo eno “resnico”.« V mnogih podjetjih pripravlja izkaze vsak oddelek ločeno in tako hitro pride do tega, da se posamezni rezultati med sabo razlikujejo.
2. »Naš direktor je pridobil “ptičjo perspektivo”«. Nemogoče je imeti čisto sliko poslovanja, če nimaš zbranih vseh podatkov na enem mestu. S pomočjo BI orodja lahko na podlagi analize enega meseca ali več let ugotovimo, kje so nastajali stroški.
3. »Privarčevali smo čas za pripravo analiz«. Zelo pogosto se dogaja, da visoko kvalificiran kader še vedno izvaža podatke v Excel in porabi ves dan ali celo več dni za ročno izdelavo analiz. To je nesprejemljivo.

 

Matej Markelj za konec dodaja, da je v osnovi »analitika ustvarjena za ljudi in ne za to, da bi ljudje ročno ustvarjali analitiko.« Prav je, da imajo vsi pooblaščeni vodje dostop do poročil, brez prošnje računovodje in drugih sodelavcev.

 

V kolikor razmišljate o uvedbi poslovne analitike v svoje podjetje, nam za neobvezujoče srečanje pišite na proizvodnja@saop.si.