BI reporting přináší plnou automatizaci dat, říká Radek Slanař z firmy Futaba Czech

• Digital Factory
• Rozhovor

Společnost Futaba Czech vyrábí ocelové komponenty pro osobní automobily. Závod v Havlíčkově Brodě byl postaven jako zatím jediná lokace japonské firmy Futaba v kontinentální Evropě. Z pohledu skupiny je vysoce hodnocen i proto, že se snaží o neustálý rozvoj v operational managementu, který dohlíží na logistiku, výrobu nebo údržbu. Pro dosahování stanovených KPI a jejich přesné a včasné vykazování mateřské společnosti přešel závod nedávno na reporting ukazatelů pomocí BI. Proč se tak rozhodl, co mu nový nástroj přináší nebo jaké jsou jeho další vize? O tom jsme mluvili s Radkem Slanařem, plant managerem českého podniku.

Můžete blíže specifikovat společnost Futaba Czech a její výrobní program?

Jsme strojírenská firma vlastněná japonskou společností Futaba Industrial Co., Ltd. Specializujeme se na výrobky z oceli, které směřují primárně do automobilového průmyslu. Jde o části karoserie, výfuky, výztuhy přístrojových desek a funkční díly, jako například části podvozků u náprav automobilů. Největším zákazníkem je automobilka Toyota Motor Manufacturing Czech Republic (TMMCZ), pro kterou vyrábíme polovinu naší produkce. Dalšími odběrateli jsou Toyota (TMMF) ve Francii, Suzuki (MSC) v Maďarsku a Toyota (TMMT) v Turecku. Obrat společnosti je přibližně 9 miliard korun, zaměstnáváme 1 200 pracovníků.

Jaké informační systémy využíváte, jak fungují a jak jsou vzájemně propojené?

Oblasti WMS a MES řídíme systémem Aimtec DCIx, pro plánování výroby máme japonský systém Asprova APS, pro komunikaci se zákazníky a dodavateli využíváme EDI a účetnictví vedeme v ERP Helios. Od zákazníka přicházejí požadavky přes EDI ve formě denních objednávek – forecastů. Data zpracováváme v Asprova APS, ve kterém naplánujeme výrobu a nákup a na základě dat doplníme zásoby. Výrobu vykazujeme v MES, který je napojen na aktuální plán výroby. Dodavateli odcházejí nákupní objednávky přes EDI. Ve WMS řídíme zásoby a přes příjemky a výdejky jsou data integrována do účetního systému Helios. Používáme reportovací IT nástroje Ignition od Inductive Automation a nově Power BI od Microsoftu. Všechny systémy jsou plně integrované, protože bez EDI nevím, co mám naplánovat. Bez WMS nemám informace, kolik potřebuji materiálu, a bez MES netuším, co jsem vyrobil.

Když mluvíte o reportingu a rozšíření na BI, co vás k tomu motivovalo? Proč jste se rozhodli pro tento posun?

Využívali jsme základní SQL Server Reporting Services od Microsoftu na bázi tabulek v Excelu. Po exportu dat do Excelu je musel někdo pracně upravovat, třídit. To trvalo dlouho, dat bylo mnoho. Běžně se stávalo, že údaje z daného dne jsme dávali výrobě až za tři dny. Naši zaměstnanci věděli, že něco vyrobili, ale nevěděli, jestli to bylo v pořádku a jestli plní normu. To vedlo k tomu, že jsme nemohli dělat správná opatření pro zvýšení produktivity. Návazné akce byly hodně reaktivní. Nebyli jsme pružní a nedokázali jsme se rychle zlepšovat.

Jak u vás vypadá práce s reportingem dnes? Splnili jste stanovené cíle?

Dnes je reporting rychlý. Obrovsky se zkrátil čas nutný k přípravě reportů. Uspořili jsme lidi, kteří s daty dříve pracovali. BI přináší plnou automatizaci zpracování dat včetně jejich aktualizace. Zároveň se výrazně zvýšil uživatelský komfort. Otevřete si report, máte ihned aktuální data a rovnou se soustředíte na analytiku. Zkoumáte, co se dělo. Nepotřebujete žádnou přípravu. BI umí natáhnout data z datového skladu okamžitě a provést rychlou vizualizaci.

Sledujeme celkový pohled na firmu s rozpadem až k detailu operace a pracoviště. Dříve bylo náročné posbírat data z jednotlivých oddělení a propojit je. S BI je to snadné, i operátor ví, jak na tom je. Reporty sdílíme ve skupině na SharePointu. Vidíme data z celé firmy, jednotlivá oddělení se mezi sebou mohou porovnávat.

Report Power BI, Futaba Czech

Zkrátil se i čas pro vykazování výsledků naší mateřské společnosti. Dříve jsme museli reportovat do osmi dní, teď je požadováno provést report do čtyř pracovních dnů od uzavření měsíce. Těmto požadavkům jsme schopni dostát. Na základě včasných dat umíme také rychleji provést nápravná opatření. Nemusíme čekat na to, jak dopadl měsíc, vzniklou situaci řešíme již v jeho průběhu.

Měli jste od začátku jasné představy, čeho chcete dosáhnout?

Na začátku jsme nevěděli, jak data v Power BI sami zpracovávat. Nebyli jsme proškoleni. Stanovili jsme si cíle, ale v průběhu používání reportů přišly další požadavky, jaká data chceme vidět nebo podle jakých kritérií je chceme filtrovat – například podle výrobků, skupiny strojů nebo denní/noční směny. Požádali jsme proto firmu Aimtec, aby vypracovala celkový reporting výroby, a díky němu jsme si ujasnili naše očekávání.

Setkali jste se při zavádění nového nástroje s negativními reakcemi zaměstnanců?

Zprvu panovala mezi zaměstnanci lehká nedůvěra. Ale když jsme na pár příkladech ukázali, jak reporting funguje a že data odpovídají realitě, začali tomu věřit. Lidé jsou spokojeni, že mají přehled. Přesto, že máme data v přehledných vizuálech, využíváme i nadále Excel. V BI vidíme výsledek, ale v nových situacích přesně nevíme, jak jsme ho dosáhli. Proto je dobré i nadále v některých případech sledovat surová data z datového skladu a jít do hloubky, když se nám něco nezdá.

Plánujete BI reporting dále rozšiřovat do dalších podnikových oblastí?

BI reporting bychom chtěli použít také v údržbě. Momentálně pracujeme na projektu zasíťování výrobních linek. Chceme mít různé informace ze strojů, například nastavení lisů, jejich vibrace a teploty. Na základě těchto dat bychom chtěli provádět preventivní a prediktivní údržby a plánovat výrobu. Data z výroby zdigitalizovat.

Uvažujeme o notifikacích. Chceme nastavit proces tak, že když se něco stane, dojde k okamžité nápravě. Chtěli bychom mít připravené eventy pro řešení vzniklých problémů. V současné době z dat poznám, jestli linka vyrábí, nebo ne. Pokud ale stojí, nepoznám, co se reálně děje, jestli se závada již řeší nebo se čeká. Cílem je dosažení efektivního vytížení údržbářů, aby měli přehled o své práci a splnili nastavená KPI.

Chybějí nám informace o všech lidech, které bychom chtěli zjišťovat automaticky, a mít stejný přehled, jako je tomu u strojů. Nevýrobní složku času lidí zatím stanovujeme ručně na základě záznamů z docházkového systému. Proto z něj chceme integrovat data do MES a tím získat celkovou efektivitu výroby včetně výrobních, nevýrobních, podpůrných a řídicích procesů. A to je cíl, kam se chci dostat.

Dala by se podle vás v reportingu využít umělá inteligence (AI) a případně jak?

Moje představa je využít AI v reportingu pro predikci. Pro nás jako výrobní firmu by bylo zajímavé vidět a umět předpovídat, jak se nám bude na základě dostupných dat vyvíjet produktivita na výrobní lince. Například jestli mohu na konci měsíce efektivitu ještě zlepšit, nebo ať udělám jakékoliv opatření, bude výsledek stejný nebo jen o něco málo lepší.

---

---

Sdílejte článek