N[AI]WNA INT[ERP]RETACJA PRODUKCJI

O sztucznej inteligencji (AI) w codziennym życiu oraz w kontekście produkcji, jej cyfryzacji i końcowej optymalizacji - napisano już chyba wszystko. W większości w samych superlatywach. I nic w tym dziwnego.

AI ma przecież przewidywać awarie, zanim zatrzymają się maszyny, optymalizować harmonogram produkcji, kontrolować jakość, analizować koszty, pilnować zapasów i podejmować decyzje szybciej, lepiej i wydajniej niż niejeden najbardziej doświadczony planista. Z pewnością ta perspektywa jest bliżej niż dalej.

W całej tej opowieści mityczna fabryka przyszłości działa niemal samodzielnie: maszyny rozmawiają z systemami, algorytmy znajdują odpowiedzi, a każda decyzja opiera się na danych. Brzmi to naprawdę imponująco. Problem jednak w tym, że rzeczywistość wielu zakładów produkcyjnych nadal nie jest aż tak kolorowa. Dane bywają niepełne lub rozproszone pomiędzy różnymi systemami, arkuszami kalkulacyjnymi i wiedzą pracowników, procesy przez lata obrastają obejściami oraz wyjątkami, a faktyczne informacje produkcyjne nie zawsze odpowiadają temu, co widzi system.

Być może więc przed kolejnym pytaniem z cyklu: „jak wykorzystać AI w produkcji?”, „jak wdrożyć AI w fabryce?” albo „czy AI poprawi jakość i koszty produkcji?”, warto zadać inne, znacznie mniej efektowne, ale jednocześnie bardziej podstawowe - czy nasze procesy i dane są w ogóle gotowe na sztuczną inteligencję i dalszą cyfryzację? Bo pytań dotyczących tego, co sztuczna inteligencja może zrobić dla przemysłu, zadano już wystarczająco dużo - czas więc zastanowić się nad tym, czego przemysł musi jeszcze dokonać sam, aby rzeczywiście być na AI gotowym.

Sztuka dla sztuki?

Sporym zagrożeniem związanym z rosnącą popularnością sztucznej inteligencji jest odwrócenie kolejności pytań - zamiast zastanowić się, jaki problem firma produkcyjna chciałaby rozwiązać, coraz częściej punktem wyjścia jest jedno pytanie: gdzie i jak wykorzystać AI? Tymczasem żaden zakład produkcyjny nie potrzebuje sztucznej inteligencji dla samej sztucznej inteligencji.

Przedsiębiorstwa potrzebują za to np. krótszych czasów realizacji, większej terminowości dostaw, odpowiednich zapasów, lepszego wykorzystania zasobów, dokładniejszych kalkulacji czy szybszej reakcji na odchylenia. Być może warto więc najpierw lepiej wykorzystać narzędzia, które firma już posiada, zanim przekroczy próg sztucznej inteligencji?

I właśnie tutaj należy spojrzeć na wciąż kluczową rolę systemu ERP - w wielu firmach droga do optymalnej produkcji może zaczynać się od właściwego i pełnego wykorzystania. Współczesny system ERP dla produkcji wspiera planowanie, sygnalizuje niedobory, śledzi terminy, analizuje rzeczywiste koszty czy obciążenie zasobów. Co równie istotne, pozwala dany problem najpierw zobaczyć i zmierzyć. Warto więc uniknąć pułapki myślenia o ERP jako przeciwieństwie AI czy technologii poprzedniej generacji. Relacja między nimi jest zgoła inna – komplementarna.

Nie automatyzujmy chaosu!

Kiedy problem zostanie zidentyfikowany, naturalnym odruchem może być próba automatyzacji. Skoro planowanie zajmuje zbyt dużo czasu - niech zajmie się nim algorytm. Jeżeli pracownicy ręcznie analizują dostępność materiałów - niech zrobi to AI. Jest jednak jedno zasadnicze „ale”... automatyzacja nie naprawi procesów. Zautomatyzuje sposób, w jaki funkcjonują on dziś, razem ze wszystkimi ich niedoskonałościami. Czy będzie szybciej? Być może. Czy będzie optymalnie? Niekoniecznie.

Procesy produkcyjne często ewoluują przez lata. Pojawiają się kolejni klienci, wyjątki, procedury i arkusze kalkulacyjne, aż w końcu trudno zorientować się, dlaczego dana czynność wykonywana jest właśnie tak. Wiadomo jedynie, że „u nas zawsze tak było”.

Tutaj szczególnego znaczenia ponownie nabiera system ERP. Nie powinien być jedynie cyfrowym odzwierciedleniem przyzwyczajeń firmy, ale narzędziem do porządkowania i standaryzowania pracy, a na tym opiera się też filozofia Monitor ERP - choć firmy różnią się produktami czy technologią, wiele wyzwań dotyczących planowania, zakupów, materiałów, magazynu, produkcji i kosztów jest wspólnych. Nie każdy proces trzeba więc projektować od początku, ryzykując niekończące się i kosztowne dostosowania.

Czy każda fabryka naprawdę jest aż tak wyjątkowa?

„A u nas to jest inaczej” - to zdanie prawdopodobnie pada podczas niejednego wdrożenia. I trudno się dziwić. Każde przedsiębiorstwo ma własne produkty, technologie, klientów i know-how. Pytanie brzmi jednak: jak głęboko ta wyjątkowość naprawdę sięga? Czy unikalny musi być sposób tworzenia zamówienia zakupu, rejestrowania czasu operacji lub raportowania produkcji? Czy rzeczywiście buduje to przewagę konkurencyjną? A może to tylko efekt dawnych decyzji, ograniczeń systemów i przyzwyczajeń?

Naturalnym oczekiwaniem może być próba dopasowania systemu do firmy w każdym szczególe. Łatwo jednak doprowadzić wtedy do sytuacji, w której nowoczesny system ERP staje się cyfrową kopią starych sposobów pracy, nie mając zbyt dużej wartości dodanej.

Alternatywą jest filozofia systemu standardowego, który nie oznacza jednego sposobu działania dla każdej fabryki, ani tym bardziej przeciętności. To rozwiązanie wykorzystujące doświadczenia wielu producentów wobec wyzwań, które regularnie się powtarzają. Tam, gdzie potrzebna jest elastyczność, pozostaje przestrzeń na konfiguracje i integracje - a firma może dzięki temu szybciej rozpocząć pracę i uniknąć części czasochłonnych oraz kosztownych adaptacji.

Święta prawda, tyż prawda i…

…główne wyzwanie, czyli źródło tej prawdy - a właściwie pytanie, czy wszyscy w przedsiębiorstwie podejmują decyzje na podstawie tych samych informacji? W teorii odpowiedź wydaje się oczywista. W praktyce fabryka potrafi funkcjonować w kilku równoległych rzeczywistościach. System ERP pokazuje jedno, arkusz planisty drugie, magazyn dysponuje inną informacją, a pracownik hali wie coś, czego nie odnotowano nigdzie.

Planowany czas operacji może wynosić godzinę, choć wszyscy wiedzą, że potrzeba półtorej. Termin dostawy rozpisano jako siedem dni, choć dostawca potrzebuje dziesięciu. Zlecenie widnieje jako rozpoczęte, mimo że maszyna od dwóch godzin stoi w bezruchu. System może więc działać poprawnie, a jednocześnie nie odzwierciedlać rzeczywistości.

Dobrze wykorzystywany system ERP powinien być wspólnym źródłem wiedzy o przedsiębiorstwie. Nie oznacza to, że wszystkie dane muszą znajdować się w jednym programie, ale organizacja potrzebuje jednej uzgodnionej wersji prawdy. Jeżeli istnieje ich kilka, AI nie rozwiąże sporu między nimi - może jedynie szybciej wyciągnąć niewłaściwe wnioski. Wartość systemu ERP wynika więc także z relacji między informacjami i możliwości zapanowania nad produkcyjną prawdą.

Nieśmiertelne arkusze kalkulacyjne

Excelowskie możliwości są wręcz legendarne – istnieją przecież nawet mistrzostwa świata w korzystaniu z tego programu. To niezwykle użyteczne narzędzie, pozwalające szybko analizować dane, przygotowywać kalkulacje czy sprawdzać alternatywne scenariusze. Problem zaczyna się wtedy, gdy bez arkuszy nie da się zarządzać produkcją...

W wielu przedsiębiorstwach równolegle do systemu ERP funkcjonuje bowiem drugi, nieformalny system zarządzania: dziesiątki arkuszy, lokalnych baz, wiadomości, notatek i plików poszczególnych działów. Każde z tych narzędzi może działać dobrze, ale razem zaczynają tworzyć alternatywną rzeczywistość, a zawarta w nich wiedza często pozostaje związana z konkretnymi osobami. Na której rzeczywistości ma więc opierać swoje analizy AI?

System ERP nie musi zastępować każdego narzędzia, ale powinien być centralnym źródłem danych i kontekstu biznesowego dla kluczowych procesów. Zanim firma zacznie wykorzystywać sztuczną inteligencję, wiedza o przedsiębiorstwie musi być dostępna także poza głowami pracowników i nieformalnymi systemami. Wtedy system ERP przestaje jedynie rejestrować przeszłość i staje się cyfrową podstawą bieżącego zarządzania fabryką.

ERP to fundament, nie archiwum

Przez lata systemy ERP postrzegano przede wszystkim jako programy rejestrujące rzeczywistość przedsiębiorstwa. Zamówienie trafiało do systemu, przyjęcie materiału aktualizowało stan magazynowy, zakończenie operacji pozwalało zaraportować czas i ilość, a finalnie obliczyć rzeczywisty koszt produkcji. System ERP odpowiadał więc głównie na pytanie: co już wydarzyło się w firmie? W firmach zmierzających w kierunku cyfryzacji, automatyzacji i AI - taka rola nie jest już wystarczająca.

Dziś system ERP powinien stawać się cyfrowym układem nerwowym przedsiębiorstwa, odpowiadającym również na pytania dotyczące teraźniejszości i przyszłości. W produkcji pojedyncza informacja rzadko daje bowiem pełny obraz sytuacji. Wartość ERP tkwi w zależnościach: sprzedaż wpływa na planowanie, planowanie na materiały, materiały na zakupy, produkcja na koszt, a koszt na rentowność.

Rozwój AI nie oznacza więc zmniejszenia znaczenia systemu ERP -  wręcz przeciwnie. Im inteligentniejsze stają się narzędzia otaczające produkcję, tym ważniejszy jest fundament, z którego czerpie się wiedzę. AI może pomóc znaleźć odpowiedzi i wspierać optymalizację, ale to system ERP dostarcza ogromną część kontekstu potrzebnego zarówno do zadania właściwego pytania, jak i sformułowania właściwej odpowiedzi.

Świat systemowy i świat produkcyjny

System ERP dokładnie opisuje to, co powinno wydarzyć się w fabryce: jakie zlecenia wykonać, ile sztuk wyprodukować, jakich materiałów użyć i ile czasu powinna zająć operacja. Hala produkcyjna posiada jednak inną wiedzę - tego co dzieje się naprawdę. Maszyna może pracować wolniej, operator czekać na materiał, przezbrojenie się przedłużyć, a część produktów nie przejść kontroli jakości.

Produkcja nigdy nie będzie idealnym modelem matematycznym. Wyzwania pojawiają się wtedy, gdy komunikacja pomiędzy światem produkcji i systemu zależy przede wszystkim od człowieka. Im większe opóźnienie między zdarzeniem a jego cyfrowym odzwierciedleniem, tym mniej aktualny obraz fabryki posiada system. Kolejnym etapem cyfryzacji jest więc zmniejszenie dystansu pomiędzy maszyną, pracownikiem i systemem ERP.

Pomagają w tym możliwości integracyjne systemu ERP - zarówno sprzętowe, np. z maszynami lub czytnikami, jak i programowe, z innymi systemami. Nie chodzi jednak o usunięcie człowieka z przepływu informacji, bo najbardziej wartościowy obraz produkcji powstaje wtedy, gdy zautomatyzowane dane łączą się z kontekstem rzeczywistym dostarczanym przez człowieka oraz biznesowym znajdującym się w systemie ERP.

Inteligentna fabryka nie zaczyna się od AI

Zdaje się, że największym nieporozumieniem w obecnej dyskusji o sztucznej inteligencji w produkcji jest przekonanie, że AI stanowi początek transformacji i pomoże rozwiązać wszystkie wyzwania. Ale jeśli spojrzymy na drogę, którą przedsiębiorstwa muszą przejść, aby wykorzystać jej możliwości, sztuczna inteligencja znajduje się raczej na końcu niż na początku tej drogi.

Aby dotrzeć do szczęśliwego zakończenia opowieści o AI, trzeba zacząć od początku - ustalenia jaki problem chcemy rozwiązać; przyjrzenia się procesom; określenia które wymagają indywidualnego podejścia, a które można ustandaryzować. Właściwie uporządkowane procesy pozwalają konsekwentnie gromadzić wiarygodne dane. Dane potrzebują natomiast miejsca, w którym otrzymują biznesowy kontekst. W przedsiębiorstwie produkcyjnym takim miejscem jest przede wszystkim system ERP.

Dlatego nawet w erze wszechobecnej sztucznej inteligencji znaczenie systemu ERP wcale nie maleje, a w niektórych przypadkach może znacznie wzrosnąć. AI może niezwykle skutecznie analizować, przewidywać i podpowiadać, ale najpierw musi wiedzieć, jak firma naprawdę funkcjonuje. A wiedza ta wynika z prawidłowo powiązanych procesów i danych.

Można więc na koniec postawić dość mocną tezę: przedsiębiorstwo produkcyjne nie stanie się inteligentniejsze w momencie wdrożenia AI, bo sztuczna inteligencja wykorzysta ten poziom cyfrowej i organizacyjnej dojrzałości, który firma zbudowała wcześniej. Jeżeli fundamentem będą nieaktualne dane, procesy pełne wyjątków i luk, osobne arkusze kalkulacyjne oraz systemy, które ze sobą nie współpracują, dodanie AI nie stworzy inteligentnej fabryki. Może stworzyć jedynie bardziej zaawansowany technologicznie sposób radzenia sobie ze starymi problemami.

I na tym właśnie polega tytułowa NAIWNA INTERPRETACJA PRODUKCJI.

Naiwnością nie jest wiara w potencjał sztucznej inteligencji, bo ten jest niezaprzeczalnie ogromny. Naiwnością byłoby przekonanie, że można pominąć wszystko, co znajduje się przed wdrożeniem AI i jednym technologicznym skokiem znaleźć się w inteligentnej fabryce przyszłości. Nie uciekniemy od analizy problemów, uporządkowania procesów, standaryzacji, jakości danych, integracji i automatyzacji. Nie uciekniemy również od odpowiedzialności zarządu za to, jak przedsiębiorstwo jest zorganizowane. Technologia może nam niezwykle skutecznie pomagać. Ale nawet najbardziej inteligentna technologia nie zwalnia nas z budowania solidnych fundamentów. A w przedsiębiorstwie produkcyjnym jednym z najważniejszych z nich pozostaje właściwie wykorzystany system ERP.

Skrócona wersja artykułu opublikowanego przez Monitor ERP w magazynie Production Manager 4(64).