Rok 2020 będzie trudny dla polskiego przemysłu

Źródło: Pixabay

Indeks PMI dla polskiego przemysłu wyniósł w grudniu 48 punktów. Mimo, że prognozy ekonomistów były o wiele bardziej pesymistyczne, w nowym roku polskie firmy wytwórcze nie mogą spać spokojnie. Wynik poniżej granicy 50 punktów wciąż oznacza niezadowalającą dynamikę produkcji przemysłowej. Jednym ze sposobów na przetrwanie przy małej liczbie zamówień jest wykorzystanie technologii analitycznych.

Gdy w sierpniu zeszłego roku ogłoszono, że Indeks PMI dla polskiego sektora przemysłowego przyjął najniższą wartość od ponad sześciu lat, ekonomiści przewidywali, że firmy wytwórcze muszą przygotować się na trudne czasy. Osłabienie popytu zarówno na rynku krajowym, jak i zagranicznym wpłynęło na obniżenie poziomu nowych zamówień. Odczyt z grudnia sprawił, że wielu przedstawicieli przemysłu patrzy w nowy rok z optymizmem, jednak odwilż na rynku może nie być widoczna od razu.

W trudnych realiach biznesowych firmy starają się zwiększyć sprzedaż obniżając cenę. Nie mogą jednak tego robić w nieskończoność. Niezbędna jest inwestycja w technologie, które pozwalają zoptymalizować procesy, zwiekszyć wydajność i zapewnić najwyższą możliwą jakość produktów.

Prawie 3/4 firm wciąż wprowadza dane ręcznie

Jak wynika z badania „Gotowość firm produkcyjnych do wdrożenia rozwiązań Przemysłu 4.0”, aż 73% średnich firm wytwórczych działających w Polsce ręcznie wprowadza do systemu dane dotyczące produkcji. Wiąże się to ze znaczną stratą czasu, powoduje zwiększenie ryzyka wystąpienia błędu, a także sprawia, że informacje są mniej precyzyjne i wiarygodne. Brak aktualnych informacji o postępie produkcji czy awarii maszyn uniemożliwia szybką reakcję, wprowadzenie stosownych zmian w harmonogramie i utrudnia terminową realizację zamówień. Systemy wykorzystujące modele analityczne automatycznie przetwarzają informacje pochodzące z wielu źródeł m.in. urządzeń Internetu rzeczy czy gwarancji, jak również dane wprowadzane przez inżynierów lub pracowników technicznych. Rozwiązania klasy Manufacturing Analytics umożliwiają m.in. określenie efektywności wykorzystania maszyn i urządzeń, automatyzację i optymalizację dystrybucji zapasów czy zarządzanie procesem zamówień.

Analityka umożliwia optymalizację zatowarowania

W branży wytwórczej niezwykle istotne jest odpowiednie przewidywanie zapotrzebowania na surowce, co pozwala uniknąć nadmiernego zatowarowania i zamrożenia kapitału. Systemy analityczne w procesie produkcji z powodzeniem wykorzystuje firma Nestlé, umiejętnie określając lokalne zapotrzebowanie na określone produkty. Na tej podstawie tworzone są plany produkcyjne. Nestlé wykorzystuje systemy analityczne SAS w skali globalnej. Narzędzia umożliwiają również tworzenie prognoz produkcyjnych w oparciu o lokalne uwarunkowania, biorąc pod uwagę kontekst makroekonomiczny czy informacje dotyczące wydarzeń specjalnych, takich jak imprezy kulturalne oraz sportowe.

Mniej usterek i reklamacji

Mniejsza liczba zamówień sprawia, że trudniej jest pozyskać nowych i utrzymać dotychczasowych klientów. Konkurencja na rynku się zaostrza, ceny spadają, a terminy realizacji ulegają skróceniu. Niezwykle ważne staje się zniwelowanie przestojów w produkcji oraz ograniczenie liczby reklamacji. Z pomocą przychodzą zaawansowane rozwiązania analityczne, które dzięki analizie ogromnych zbiorów danych pozwalają na automatyczne wykrywanie potencjalnych usterek, zanim one wystąpią. W przypadku pojawienia się błędu, system precyzyjnie określa jego przyczynę, analizuje jego kod i zestawia tę informację z danymi dotyczącymi np. temperatury powietrza w hali produkcyjnej, która gdy jest zbyt wysoka może powodować jego nieprawidłowe działanie. Analityka wspiera także proces kontroli jakości i pozwala szybko reagować na informacje pochodzące od niezadowolonych klientów. System generuje powiadomienia, gdy wzrastają stawki roszczeń gwarancyjnych dla poszczególnych części, co może oznaczać, że w procesie ich produkcji występuje istotna wada. Z kolei technologia rozpoznawania obrazów pozwala automatycznie ocenić, czy dany produkt spełnia określone normy, czy też od nich odbiega.

Warto pamiętać, że automatyzacja procesów wspierana przez analitykę stanowi również odpowiedź na rosnące koszty zatrudnienia. Jak oceniają analitycy DM mBanku, będą one rosły od 3 do 7% w ujęciu rocznym, w zależności od spółki. W tych realiach biznesowych, aby utrzymać rentowność, firmy wytwórcze będą zmuszone do ograniczenia zasobów kadrowych.


Źródło: SAS Institute