Zła jakość danych w firmie produkcyjnej i jej koszty to przede wszystkim braki, poprawki, reklamacje, przestoje, nadgodziny, nadmierne zapasy i czas tracony na ręczne korekty. Wynikiem tego jest niższa marża, gorsza terminowość i słabsza jakość produkcji.
Jeśli w Twojej firmie plan ciągle się zmienia, stany magazynowe się nie zgadzają, a reklamacje wracają w podobnych schematach, problem często zaczyna się w danych.
Gdy spada jakość danych, szybko spada też jakość produkcji. A wtedy koszty rosną w kilku miejscach naraz.
Koszty złej jakości wciąż w pierwszym odruchu kojarzą się głównie z brakami, poprawkami i zwrotami. To nie jest jednak sedno problemu.
W produkcji zła jakość danych uderza też w:
W efekcie mierzysz się nie tylko z wyższymi kosztami produkcji, ale też nerwami, częstszymi wyjątkami i mniejszym zaufaniem do systemu.
Rzadko zdarza się to tylko w jednym miejscu, łatwym do wyłapania. Często pojawia się tam, gdzie dane są wpisywane ręcznie, kopiowane między systemami albo aktualizowane bez jasnych zasad.
Najczęstsze źródła błędów to:
Wystarczy jeden zły parametr technologiczny albo błędny stan magazynowy, żeby uruchomić serię strat.
To pierwszy koszt, który szybko zobaczysz. Gdy dane są błędne, łatwo o uruchomienie złego zlecenia, produkcję według nieaktualnej specyfikacji albo użycie niewłaściwego surowca.
Kończy się to brakami produkcyjnymi, poprawkami, dodatkowymi roboczogodzinami i stratami materiałowymi.
Jeśli system pokazuje materiał, którego fizycznie nie ma, plan produkcji opiera się na błędnym założeniu. Jeśli czasy operacji są nieaktualne, harmonogram przestaje mieć wartość.
Wtedy pojawiają się:
To jeden z obszarów, w których koszty złej jakości rosną szybko, choć nie zawsze są od razu dobrze widoczne i policzone.
Klienta nie interesują Twoje dane. Dla niego liczy się produkt, termin i zgodność zamówienia z ustaleniami.
Jeśli zła jakość danych prowadzi do pomyłek w partii, etykiecie, wersji produktu, specyfikacji albo dokumentacji, kończy się to reklamacją. A reklamacja to nie tylko koszt transportu czy wymiany.
To także:
Kiedy dane o popycie, stanach i rotacji są słabe, skutkuje to kupowaniem z zapasem. Może to dać Ci chwilowe poczucie bezpieczeństwa, ale finansowo kosztuje sporo.
Najczęstsze skutki to:
To jest koszt, z którym musisz się liczyć i go docenić. Zespół traci czas na sprawdzanie, która wersja danych jest poprawna, zaczyna się dopytywanie innych działów, ręczne poprawki i tłumaczenie rozbieżności.
Jeśli pracownicy częściej ufają arkuszowi niż systemowi, codziennie płacisz za słabą jakość danych.
Zdobądź bezpłatnie 5 rozdziałów książki!
Dołącz do biuletynu i zyskaj dostęp do 40% książki
„15 kroków do zakupu systemu informatycznego”.
Dobra jakość produkcji zaczyna się w kartotekach, BOM-ach, marszrutach, parametrach planistycznych i danych jakościowych.
Jeśli te informacje są nieaktualne albo niespójne, ludzie próbują nadrabiać doświadczeniem. Do pewnego momentu to działa. Potem rośnie liczba zleceń, indeksów i wyjątków, a błędy stają się codziennością.
Dlatego jakość danych ma bezpośredni wpływ na:
Sygnały zwykle nie zostawiają wątpliwości:
Jeśli to zdarza się u Ciebie, koszty ukryte jakości już są.
Nie potrzebujesz dużego projektu, żeby zobaczyć skalę strat. Wystarczy policzyć cztery grupy kosztów:
Dopiero taki obraz pokazuje Twoje koszty złej jakości w produkcji.
Jak ograniczyć straty bez wywracania zakładu do góry nogami
Nie musisz porządkować wszystkiego naraz. Najlepiej zacznij od danych, które mają największy wpływ na planowanie, zakupy i realizację.
Na początek warto:
Zła jakość danych nie jest tematem, który zostaje w dziale IT. To temat dla produkcji, jakości, logistyki i finansów.
To głównie braki, poprawki, reklamacje, przestoje, nadgodziny, nadmierne zapasy i czas tracony na poprawianie błędów. Dochodzą do tego utracone zamówienia i niższa marża.
Bezpośrednio. Błędne dane powodują złe planowanie, pomyłki w materiałach, błędy w parametrach i opóźnienia. To obniża jakość produkcji i zwiększa liczbę reklamacji.
Najczęstsze sygnały to rozbieżności magazynowe, częste zmiany planu, nieaktualne BOM-y, ręczne korekty i brak zaufania do danych w systemie.
Tak. Najlepiej policzyć je w czterech grupach: bezpośrednie, operacyjne, finansowe i organizacyjne. Dopiero wtedy widać pełną skalę strat.
Od obszarów, które najmocniej wpływają na wynik: kartotek materiałowych, BOM-ów, marszrut, stanów magazynowych i danych z kontroli jakości.
