Digitalizace bez lidí nefunguje. Jak Safran Cabin ušetřil 75 milionů eur

• Trendy
• Článek

Safran, třetí největší aerospace firma na světě, působí ve 27 zemích a zaměstnává přes 100 tisíc lidí. To přináší klasické výzvy, se kterými se potýkají i další velké výrobní firmy:

• narušené dodavatelské řetězce, 
• nedostatek kvalifikované pracovní síly,
• roztříštěná data a jejich nízká kvalita,
• různá úroveň digitální vyspělosti napříč lokalitami.

Řešení přinesl systematický přístup a čtyři základní kroky, díky nimž Safran Cabin loni dosáhl úspory 75 milionů eur. Tuto cestu doprovázel systém DigiMaps (Digital Manufacturing and Advanced Planning & Scheduling), který pokrývá kompletní plán digitalizace, dodavatelský řetězec, cloudovou strategii a plánování včetně digitálních dvojčat. Jeho implementaci zastřešil digitalizační tým specialistů napříč celou firmou, který vede Selim Caluwaerts, Chief Data Officer & DigiMaps Program Director. „Jako manažeři jsme za loňský rok osmnáctkrát obletěli planetu. Pokud hledáte inovace a cestu ke kvalitní digitalizaci, musíte ji řešit s lidmi na všech úrovních firmy a ve všech lokacích.“

---

Podívejte se na přednášku z konference Trends in Automotive Logistics 2025 (k dispozici pouze v anglickém jazyce):

---

První krok: Lidé a stará dobrá komunikace 

Udělejte svůj domácí úkol pořádně. Každý závod je specifický stejně jako mentalita a zvyky lokálních zaměstnanců. Mají lidé potřebné dovednosti? Chápou, proč se změna děje? Pokud nemáte na své straně místní tým, váš projekt bude úspěšný jen ve chvíli, kdy vy sami budete v závodu. Jakmile zmizíte, je konec.  Základem je důvěra, schopnost vysvětlit kontext a být v terénu. Firma, která digitalizuje z kanceláře bez reálného kontaktu s provozem, riskuje, že její řešení budou dočasná a neefektivní. 

Druhý krok: Procesy, které mají šanci přežít 

Nestačí jen popsat, jak mají věci fungovat. Klíčové je pochopit, jak vypadá z pohledu procesů reálný den v závodu. Je vše nastaveno podle potřeb zákazníka? Jsou procesy lean, nebo jen historicky zakořeněné?  Jsou aplikovány konzistentně, nebo závisí na konkrétním člověku? 

Třetí krok: Data, na která byste si mohli vsadit výplatu 

Právě data jsou možná překvapivě až třetí v pořadí. Jsou kompletní, přesná, správně klasifikovaná? Lze je snadno exportovat a využít v cloudu? A víte, kdo je reálně jejich vlastníkem? 

Selim Caluwaerts poukázal na to, že datová nekonzistence a izolované informační systémy jsou jedním z největších problémů, a to nejen v Safran Cabin. Pomoci vám mohou nástroje jako Aimtec Data Intelligence nebo Collibra. Ve chvíli, kdy lidé vašim datům nevěří, najdou si způsob, jak systém obejít. Typickým a v této době nežádaným příkladem je Excel. 

Čtvrtý krok: Nástroje na míru konkrétní lokalitě 

Technologie přicházejí až ve chvíli, kdy jsou jasně definovány potřeby konkrétního závodu a jeho digitální vyspělost. Safran Cabin nesází všude na jednu kartu. Pracuje s celým ekosystémem řešení, která skládá podle potřeby jednotlivých lokací.

Používané nástroje zahrnují například: 

• plánovací systémy (Asprova APS), 
• platformy pro správu a kvalitu dat (Aimtec Data Intelligence, Collibra), 
• výrobní a simulační nástroje (AVIX, WIPSIM), 
• cloudová řešení (AWS). 

Abyste mohli vybrat nástroj, musíte pochopit místní realitu. Jen tak budou uživatelé ochotni nástroje používat a vkládat do nich svou důvěru namísto obcházení oficiálního systému. 

Zkušenost ze Safran Cabin: Co opravdu funguje 

Co se ve výsledku osvědčilo napříč všemi provozy? Digitalizační tým zavádějící DigiMaps zas a znovu ověřil tato doporučení: 

• Netlačte nástroje shora. Mluvte s lidmi, buďte přímo na místě, poznávejte realitu a optimalizujte řešení podle ní. 
• Nezavádějte všechno najednou. Vyvíjejte stabilní jádro, ověřte ho v provozu, teprve pak škálujte. 
• IT musí být partner, ne servis. Bez jeho aktivní podpory a zdrojů změny ani neprosadíte, ani neudržíte. 

Safran Cabin dosáhl úspor 75 milionů eur, protože digitalizaci řídí jako proces, ne jako hromadění nástrojů. Každý krok, od práce s lidmi po výběr systému, podřizuje specifikům konkrétních závodů, ale zároveň vědomě zachovává standard. Jen tak lze dosáhnout digitalizace, která je udržitelná a která lidem skutečně pomáhá. 

AI v praxi: Robot místo lidského oka

Kde zapojit AI, aby to bylo efektivní a přínosné? V Safran Cabin zvolili vizuální kontrolu lakovaných dílů. V aerospace výrobě totiž stačí mikroskopická bublinka, která může způsobit popraskání povrchu během letu. Ruční vizuální kontrola je přitom extrémně variabilní. Co pracovník schválí v pondělí ráno, označí v úterý odpoledne jako chybu. 

Safran Cabin proto nasadil robotickou kontrolu řízenou umělou inteligencí. Každý díl je snímán ze stejné vzdálenosti a pod stejným úhlem. I tady ale digitalizační tým narazil na překážky. AI se učí na tisících obrázků, ale specifikem aerospace je nízký objem výroby, který to neumožňuje.  Zásadní podmínkou tak byla kvalita vstupních dat a zapojení klíčových uživatelů, kteří systému rozumí a vědí, kdy výsledky ověřit nebo korigovat. 

Výsledek? Roboti a AI zajistí konzistentnější práci, ale i tak je musí zaučit zkušený člověk. A celý proces je lineární. Vyžaduje čas a trpělivost, než začne přinášet výsledky a skutečné zvýšení efektivity. 

Sdílejte článek