fb
IT Systems 1-2/2022 Plánování a řízení výroby 7. 3. 2022 8:38

Proč některé firmy nedokážou nastartovat systémové plánování?

Před časem jsem prováděl analýzu příležitostí ke zlepšení u jednoho našeho klienta vyrábějícího potraviny a s překvapením jsem zjistil, že nevyužívá systémové plánování, přestože bylo nastaveno a naimplementováno. Na můj dotaz „proč“ jsem dostal odpověď, že MRP plánování je nefunkční, že to zkoušeli a dostávali nesmyslné výsledky. Stačí jim prý doplňování na nastavené meze zásob. Jde o špatný názor, který způsobuje dané firmě škody vlivem neoptimálního nákupu a výroby. Je proti němu potřeba bojovat, a proto začnu krátkou osvětou na téma plánování.

Proces řízení zásob lze rozdělit do několika základních částí:

  • Doplňování zásob na nastavené meze,
  • MRP plánování do neomezených kapacit,
  • APS jemné rozvrhování výroby do omezených zdrojů.

Doplňování zásob je jednoduchý proces, kdy k artiklům dle historické zkušenosti nastavíme mezní zásoby, které pak systém porovnává s aktuálními zásobami, a pokud je skutečnost nižší než mez, dává signál k doplnění. Problémem tohoto přístupu je, že je statický v čase, vychází z historie a nepočítá s budoucností.

Efektivnějším přístupem je dívat se při plánování zásob do budoucna a počítat tak s plánovanými výkyvy prodeje a sezonními prodeji. Toto splňuje MRP plánování. Vyžaduje však samozřejmě více vstupních informací než metoda předchozí. Započítává totiž dynamicky v čase stavy zásob, materiál na cestě, rozpracovanost, kusovníky či receptury výrobků, optimalizační parametry artiklů (průběžné doby dodání a výroby, optimální dávky, kumulace napříč zakázkami, …) a hlavně zakázky, prognózy prodeje a nastavení sezonních zásob. Sezonní zásoby jsou vlastně bezpečnostní zásoby výrobku nastavené ke konkrétnímu období. Systém se snaží s předstihem, dokud jsou volné kapacity, zajistit vykrytí budoucí sezonní poptávky výrobou. Prognózy prodeje jsou zase předpovědí prodejců, kdy kolik kterých výrobků se pravděpodobně prodá. A právě zde bývá nejvíce problémů s implementací: Kdo bude ty prognózy do systému zadávat? Vždyť trh je nevyzpytatelný! … Prodejci často odmítají nést odpovědnost za tuto část dat. Zároveň však chtějí, aby výrobky byly skladem vždy, když se jim podaří je prodat. Pokud zásoby skladem nejsou, za viníka je označena výroba. Ta se však brání, že nemohla včas vyrobit, protože nákup nezajistil včas materiál a suroviny.

Pokud vedení firmy na tuto hru přistoupí, jsou nuceni nákupčí a výrobní plánovači prognózovat namísto prodejců. A jistě se shodneme, že jde o řešení nesprávné, protože tito lidé mají k trhu výrazně dále než prodejci.

Když už oddělení prodeje přesvědčíme, aby se prognózování věnovalo, nastává další problém: Proces plánování na prognózy je složitější než jednoduché doplňování zásob. Prognózovaná množství jsou totiž rozvržená v čase a zakázky, které pak od zákazníků přicházejí, prognózy konzumují. Je to výborná věc, protože to vede ke snižování zásob. Pokud totiž dorazí zakázky v téměř stejném objemu, jako byly naše prognózy, budeme pro ně mít k danému termínu včas přichystané zásoby, vyexpedujeme je a na skladě téměř nic nezbude. Prognózy se ale i samy korigují: Pokud prodáme méně, než jsme prognózovali, prošlá prognóza již přestane být součástí poptávky a zbylé zásoby systém použije pro pokrytí poptávky budoucí. Nebudeme tedy muset tolik vyrábět a zároveň získáme i analýzu úspěšnosti našeho prognózování.

Vygenerované optimalizované výrobní příkazy z MRP plánování jsou pak vstupem do APS plánování, které pracuje ještě přesněji a vyžaduje ještě více vstupních dat.

MRP plánování je základním plánovacím procesem každé firmy. Pokud nedává správné výsledky, je potřeba zkontrolovat výše uvedená vstupní data. Není jich mnoho a za jejich správnost jsou jasně určení zodpovědní uživatelé. Nejčastější chyby spočívají v dávno propadlých nákupních objednávkách a výrobních příkazech, které mají stále otevřené množství. MRP pak samozřejmě očekává, že otevřená množství z těchto dokladů budou přijata na sklad nejpozději teď. Dalším problémem bývá nastavení průběžných dob výroby a nákupu některých artiklů na 0 dnů. Výsledkem je, že systém předpokládá okamžitou realizaci těchto artiklů, což samozřejmě neodpovídá realitě.

Udělal jsem si statistiku mezi našimi stovkami výrobních firem, kolik z nich nepoužívá MRP plánování. Zjistil jsem, že jsou to jednotky a překvapivě se nejedná o strojírenské firmy, ale jde spíše o potravináře. Proč právě oni argumentují složitou údržbou plánovacích dat a nemožností prognózovat, když strojaři mají násobně složitější a četnější technologická data, a ještě hůře předvídatelnou poptávku?

Dospěl jsem k názoru, že hlavním důvodem není to, co obvykle uvádějí, ale situace je mnohem prostší: Plánovač v potravinářské firmě je schopen díky jednoduchosti receptur a menšímu množství výrobních zařízení naplánovat bez systému – v Excelu. Nákupčí je schopen díky obrátkovosti nakoupit potřebné suroviny a materiály i bez MRP plánování. Chybí tedy přirozená motivace vyčistit vstupní data a ladit MRP plánování. To, co je ve strojírenské výrobě nutností, je u jednodušších výrob pouze alternativou.

Naštěstí však už máme mnoho klientů i s opakovanou jednodušší výrobou, kteří využívají nejen MRP plánování, ale přikročili dokonce i k APS rozvrhování. A výsledkem bylo snížení zásob a rozpracovanosti při stejných nebo rostoucích tržbách. Některým zkrátka nestačí, že firma nějak funguje, ale pracují na tom, aby fungovala co nejlépe.

Vladimír Bartoš Vladimír Bartoš
Autor článku je ředitelem pro strategii ve společnosti Minerva Česká republika.

Kalendář akcí
Konference - Semináře - Školení
Časopis IT Systems/Speciál
Aktuální číslo časopisu IT Systems Aktuální číslo časopisu příloha #1
Archív časopisu IT Systems
IT Systems 1-2 IT Systems 12 IT Systems 11 IT Systems 10
Archív časopisu IT Systems Special
Aktuální číslo časopisu příloha #1 Aktuální číslo časopisu příloha #1 Aktuální číslo časopisu příloha #1 Aktuální číslo časopisu příloha #1