Ажіотаж навколо логістики? Чому дорога автоматизація часто дає збій через прості основи – 8 практичних невдач з реальної логістики – Зображення: Xpert.Digital
Логістика поза межами ажіотажу: незручна правда про невдалі тренди та фундаментальні рецепти успіху
Чому блискучий фасад руйнується, тоді як реальність виглядає інакше
Логістичну галузь регулярно захльостують хвилі нових тенденцій, кожна з яких обіцяє великі речі. Автоматизація, прогнозна аналітика та надзвичайно складні програмні рішення мають революціонізувати галузь. Але хоча дослідницькі фірми та постачальники зображують ці розробки як неминуче майбутнє, реальність часто болісно суперечить цим очікуванням. У більшості випадків фактичний успіх впровадження значно відстає від маркетингового ажіотажу. Ця невідповідність не є випадковою, і її не можна просто списати на вартість переходу. Натомість вона вказує на фундаментальне непорозуміння, поширене в більшій частині галузі, щодо того, як насправді працює логістика.
Підходить для цього:
Міф про автоматизацію та пастка витрат
Повна автоматизація складів і транспортних процесів роками рекламується як неминуче майбутнє. Виробники технологій та пов'язані з ними консалтингові фірми малюють картину безпілотних транспортних систем, що автономно переміщуються по складах, автономних захватів, що точно збирають товари, та інтелектуальних систем управління, що керують усіма процесами. Але реальність малює іншу картину.
Початкові інвестиції в автоматизовані рішення значно перевищують інвестиції в ручні або напівавтоматизовані операції. Однак це не головна проблема. Набагато серйознішою є складність, властива таким системам. Автоматизовані складські системи вимагають висококваліфікованого персоналу для обслуговування та експлуатації, що є проблематичним на ринку, який страждає від нестачі кваліфікованих працівників. Розрив між теорією та практикою стає особливо очевидним тут. Багато компаній, які інвестували в масштабні проекти автоматизації, повідомляють про непередбачені проблеми: заплутані проходи на складах призводять до перевантажень та неефективності, безпілотні транспортні системи від різних виробників не працюють безперебійно, а відсутність інтеграції між різними технологіями призводить до результату, протилежного тому, що було спочатку задумано.
Головна помилка полягає в очікуванні, що автоматизація функціонуватиме без фундаментальної оптимізації процесів. Якщо ручні процеси вже хаотичні та нестандартизовані, автоматизація не вирішить ці проблеми, а лише переведе їх на вищий рівень складності. Реальність є тривожною: мобільні роботи часто зазнають невдачі не через саму технологію, а тому, що компанії мають нереалістичні очікування та не мають необхідних передумов. Галузеві експерти повідомляють, що ми все ще перебуваємо на дуже ранніх стадіях розвитку мобільних транспортних систем. Незважаючи на всі оптимістичні прогнози, безпілотні транспортні системи залишаються нішевим рішенням, яке широко використовується. Погляд на випадково вибрані склади показує, що нормою все ще є вилкові навантажувачі та конвеєрні стрічки, а не роботи.
Гетерогенність систем недооцінюється. Коли компанія використовує роботів різних виробників, швидко виникають проблеми з інтеграцією, що, своєю чергою, призводить до великих додаткових витрат. Ці витрати часто не плануються та призводять до перевитрати бюджету, що фундаментально ставить під загрозу окупність інвестицій проекту.
Прогнозна аналітика: ілюзія даних
Ще однією важливою тенденцією є зсув у процесі прийняття рішень у бік прогнозів на основі даних. Під назвою «Прогнозна аналітика» програмні рішення та консалтингові фірми обіцяють, що штучний інтелект та машинне навчання можуть передбачати та запобігати збоям у ланцюжку поставок. Ідея приваблива: якщо ми просто зберемо та проаналізуємо достатньо даних, ми зможемо передбачати майбутнє та діяти проактивно, а не реактивно.
Реальність зовсім інша. Дослідження показують, що близько 81 відсотка фахівців зі штучного інтелекту визначають якість даних як свою найбільшу проблему. Точніше, 90 відсотків директорів та менеджерів у сфері даних вважають, що вище керівництво не приділяє достатньо уваги захисту та якості даних. Причиною цього парадоксу є так званий ефект «сміття на вході — сміття на виході». Якщо вхідні дані погані, навіть найкращі алгоритми робитимуть погані прогнози. Диявол криється в деталях.
Типові помилки даних у ланцюгах поставок включають: відсутність точок даних, несправні або погано калібровані датчики, неповне зіставлення даних та несумісні системи, які не взаємодіють одна з одною. Ці проблеми виникають не через брак технологій, а радше через неадекватні організаційні процеси. Застарілі системи, що працюють разом з новими технологіями, фрагментують доступну інформацію. Розрізнення даних між відділами посилює проблему.
Кілька досліджень показують, що компанії зазвичай фіксують лише 56 відсотків своїх потенційно цінних даних. З цих фіксованих даних 77 відсотків є надлишковими, застарілими, нерелевантними або повністю некатегоризованими. Це означає, що зрештою лише 23 відсотки даних доступні для машинного навчання та процесів на основі штучного інтелекту. За таких умов впровадження прогнозної аналітики приречене на створення помилок.
Додаткова проблема полягає в часовій релевантності: якщо історичні дані спотворені нетиповими подіями, прогнозні моделі неможливо належним чином навчити. Компанії, на думку 47 відсотків фахівців зі штучного інтелекту, інвестували забагато грошей у моделі штучного інтелекту, які не працюють. Ситуація ще більше погіршується, якщо врахувати, що погано функціонуючі рішення прогнозної аналітики призводять до перевиробництва, надлишку запасів, вищих витрат на зберігання та, зрештою, втрати доходу.
Центральна помилка полягає в ідеї, що використання технологій вирішує проблеми саме по собі. Насправді, якість даних та управління повинні спочатку покращитися, перш ніж технології принесуть будь-які переваги. Компанії, які ігнорують цю послідовність, інвестують мільйони, не бачачи результатів.
Пастка складності: коли інструменти створюють більше проблем, ніж вирішують
Третя основна категорія невдалих тенденцій включає впровадження дуже складних програмних систем, зокрема систем планування ресурсів підприємства та систем управління складами, які обіцяють інтегрувати весь операційний ландшафт.
Статистика вражає. 73 відсотки впроваджень ERP у дискретному виробництві не досягають своїх цілей. У середньому перевищення бюджету становить 215 відсотків. Збільшення термінів виконання становить в середньому 30 відсотків. Лише 27 відсотків досягають своїх початкових цілей. Ці цифри є неприйнятними та свідчать про структурну проблему.
Основні причини цих збоїв відомі та їх можна уникнути: неадекватне управління змінами є причиною 42 відсотків усіх збоїв. Неякісна міграція даних спричиняє 38 відсотків, а недосвідчені команди впровадження відповідають за 35 відсотків. Тільки ці три фактори пояснюють понад 75 відсотків усіх збоїв. Це означає, що помилки не мають технічного характеру, а радше лежать в організаційних та людських аспектах.
Одна з найвідоміших катастроф – це катастрофа Hershey. Компанія інвестувала 112 мільйонів доларів у впровадження ERP, але скоротила етап тестування, щоб вкластися в жорсткі терміни. Коли система запрацювала, транзакції між CRM, ERP та управлінням ланцюгом поставок не проходили належним чином. Результат був руйнівним: Hershey не змогла обробити замовлення на суму 100 мільйонів доларів протягом Хелловіну, свого найзавантаженішого сезону. Прибутковість у цьому кварталі впала на 19 відсотків, а ціна акцій – на 8 відсотків.
Ще більшою проблемою, ніж великі катастрофи, є повзучі збої. Багато компаній впроваджують ERP-системи, які зрештою насправді не працюють. Працівники повертаються до старих ручних методів, явище, відоме як тіньові ІТ. Система офіційно використовується, але насправді працівники працюють в обхід, оскільки система занадто складна, неінтуїтивно зрозуміла або не адаптована до їхніх реальних робочих процесів.
Першопричина часто криється у виборі рішення. Багато компаній обирають універсальні ERP-системи, які здатні на багато речей, але їм бракує спеціалізації. Коли компанії потрібно внести значні корективи, витрати та складність зростають. Налаштування стає настільки масштабним, що система зрештою стає менш гнучкою, ніж те, що вона мала замінити.
Друга критична помилка полягає в недооцінці якості даних. Під час міграції на нову систему переносяться старі дані. Однак ці дані часто застарілі, пошкоджені, мають неправильний формат або не відображають новий спосіб роботи, запроваджений новою системою. В результаті нова система з самого початку працює на недосконалій основі. Старе прислів'я «сміття на вході — сміття на виході» тут чудово підходить.
Відсутність чітко визначеного керівника проекту призводить до подальших проблем. Керівник проекту має бути шанованою людиною в компанії та мати глибоке розуміння її процесів. Часто цю критичну роль доручають тому, хто не має необхідних повноважень або розуміння, що призводить до поганих результатів. Результатом є відсутність відповідальності та втрата контролю над проектом.
Рішення LTW
LTW Intralogistics – Інженери потоку - Зображення: LTW Intralogistics GmbH
LTW пропонує своїм клієнтам не окремі компоненти, а комплексні рішення. Консалтинг, планування, механічні та електротехнічні компоненти, технології керування та автоматизації, а також програмне забезпечення та сервіс – все об'єднано в мережу та точно скоординовано.
Власне виробництво ключових компонентів є особливо вигідним. Це дозволяє оптимально контролювати якість, ланцюги поставок та інтерфейси.
LTW символізує надійність, прозорість та партнерську співпрацю. Лояльність та чесність міцно закріплені у філософії компанії – рукостискання тут все ще має значення.
Підходить для цього:
Логістика без трендів: як чисті процеси перемагають будь-який ажіотаж та забезпечують конкурентні переваги
Вісім практичних невдач у реальній логістиці
Окрім основних тенденцій, є й інші практичні приклади того, як компанії витрачають мільярди, сліпо дотримуючись тенденцій, не враховуючи фундаментальні принципи.
Перша помилка — це впровадження повністю цифрових систем управління складом без оптимізації процесів.
Багато компаній купують найсучаснішу систему управління складом (WMS) і очікують, що вона вирішить усі їхні проблеми. Однак насправді система лише оцифровує існуючі проблеми процесів. Неорганізований склад залишається неорганізованим; єдина відмінність полягає в тому, що ця неорганізованість тепер задокументована в цифровому вигляді. Впровадження технології без базового вдосконалення процесів – це як додавання без попереднього віднімання.
Друга практична помилка — це віра в автоматизоване прогнозування попиту.
Багато компаній впроваджують системи прогнозування на основі штучного інтелекту для оптимізації своїх запасів. Ці системи обіцяють передбачати коливання попиту та визначати оптимальні рівні запасів. Однак реальність показує, що такі системи мало корисні в умовах нестабільного та складного ланцюга поставок. Якщо вхідні дані невірні або відбуваються зовнішні потрясіння, такі як геополітичні кризи чи пандемії, прогнози втрачають цінність. Компанії, які сліпо покладаються на такі системи, зрештою виробляють більше перевиробництва, а не менше.
Третя практична помилка полягає у прийнятті стратегії «точно в строк» як універсальної.
JIT був чудовим за стабільних умов, але в останні роки він став фактором ризику. Компанії, які суворо дотримуються JIT та практикують єдиного постачальника, більш вразливі до збоїв у ланцюжку поставок. Якщо постачальник зазнає невдачі або кордон блокується, буферів немає. Справжня стратегія вимагає гнучкості та буферів, а не лише мінімізації витрат.
Підходить для цього:
Четверта практична помилка — це відсутність чіткої відповідальності.
Багато логістичних організацій працюють ізольовано. Закупівлі, складування, продажі та транспортування не працюють разом. Коли виникає проблема, кожен може продемонструвати, що він правильно виконав свою частину роботи, але загальна система дає збій. Ключ не в технологіях, а в чіткому володінні процесами та їх інтеграції.
П'ята практична помилка — це покладатися на обладнання, а не на людей.
Автоматизований висотний склад вражає, але якщо оператори не пройшли належного навчання або не розуміють, як він працює, виникає хаос. Компанії часто ігнорують людський фактор. Технології – це лише інструмент, і без потрібних людей та правильної культури навіть найкращий інструмент не працюватиме.
Шоста практична помилка — це відсутність стандартизації.
Без стандартизованих процесів кожен може робити речі по-різному. Це призводить до непослідовності, помилок та неефективності. Перш ніж компанія впроваджує автоматизацію, вона повинна спочатку стандартизувати. Стандартизація не повинна чекати на технології.
Сьома практична помилка — нехтування якістю даних.
Компанії хочуть аналітики та інструментів бізнес-аналітики, але в них немає чистих даних. Потім вони витрачають від 40 до 60 відсотків свого часу на очищення даних замість того, щоб використовувати їх. Це чиста трата часу. Інвестиції повинні насамперед спрямовуватися на якість даних, а не на хитромудрі інструменти бізнес-аналітики.
Восьма практична помилка — це відсутність постійного вдосконалення.
Багато компаній беруться за великий проект, очікуючи, що він вирішить їхні проблеми назавжди, а потім переходять до наступного. Але логістика — це живий організм, який повинен постійно розвиватися. Компанії, які не вдосконалюються постійно, швидко опиняються позаду реальності.
Шлях до справжнього успіху: фундаментальні принципи замість галасів
Що насправді працює? Ключ криється не в нових технологіях, а в фундаментальних принципах, відомих десятиліттями. Ці принципи є проникливими, не привабливими та не потрапляють у заголовки газет. Але вони працюють.
Перший і найважливіший принцип – це порядок.
Японський метод 5S, розроблений у Японії в 1955 році, складається з п'яти кроків: Вибір, Упорядкування, Доведення до ладу, Стандартизація та Підтримка. Компанії, які застосовують цей метод, спостерігають суттєві покращення. Упорядкування скорочує час пошуку, мінімізує помилки та створює основу для подальших удосконалень. Компанія, яка дійсно впроваджує метод 5S, може покращити свою діяльність на 20-30 відсотків без використання додаткових технологій.
Другий принцип — це прозорість та чітка відповідальність за процес.
Кожен повинен знати свою роль, ключові показники ефективності (KPI) та чи досягає він їх. Більшість компаній зазнають невдачі через відсутність чітких розподілів відповідальності. Коли закупівлі, складування та продажі не співпрацюють, створюються ізольовані підрозділи. Рішення полягає не в технологіях, а в реорганізації та чіткій комунікації.
Третій принцип — це постійне вдосконалення, яке японською називається кайдзен.
Це означає, що працівники щодня вносять невеликі покращення. Найкраще в Кайдзен те, що найкращі ідеї часто надходять від людини, яка виконує роботу щодня. Компанія, яка правильно впроваджує Кайдзен, бачить постійні покращення без значних інвестицій.
Четвертий принцип — масштабованість кроками, а не стрибками.
Більшість масштабних впроваджень зазнають невдачі, оскільки вони намагаються зробити забагато надто швидко. Кращою стратегією є розпочати невеликі пілотні проекти, виміряти успіх, навчитися, а потім масштабуватися. Компанія, яка починає з малого, експериментуючи з мобільними роботами в обмеженому просторі, може перенести отримані знання в інші сфери. Це менш ризиковано та дешевше.
П'ятий принцип — це довіра до професійної компетентності.
Не всі фахівці з логістики працюють у відділі ІТ. Багато інновацій повинні виходити від людей, які виконують роботу щодня. Гарна компанія прислухається до своїх співробітників та інтегрує їхні знання у свої рішення. Це нічого не коштує і часто є ціннішим, ніж дороге консалтингове обслуговування.
Шостий принцип — це справжня якість даних, а не ілюзія великих даних.
Краще мати 100 чистих точок даних, ніж 1 мільйон недосконалих. Компанія повинна спочатку покращити якість своїх даних, перш ніж інвестувати в аналітичні інструменти. Якщо якість даних погана, будь-який аналіз нічого не вартий.
Сьомий принцип — це зосередження на тому, що можна виміряти.
Не все, що має значення, можна виміряти. Але краще зосередитися на кількох чітких ключових показниках ефективності (KPI), ніж на сотні складних метрик. Чітка система KPI допомагає всім рухатися в одному напрямку. Більшість компаній вимірюють забагато і розуміють замало.
Восьмий принцип — гнучкість замість жорсткості.
Надмірно оптимізована система не може швидко реагувати на зміни. Логістика — це динамічна система. Надійність важливіша за досконалість. Система, яка пропонує 85-відсоткову ефективність з гнучкістю, краща за систему, яка пропонує 95-відсоткову ефективність, але не має гнучкості.
Катастрофа управління змінами
Часто недооцінюваним аспектом логістичних трансформацій є управління змінами. Багато компаній впроваджують технічні системи без залучення своїх людей. Результатом є величезний опір. Працівники бояться за свою роботу, не розуміють нових систем і працюють в обхід них.
Успішне впровадження починається з комунікації. Працівники повинні розуміти, чому зміни необхідні, як вони вплинуть на їхнє робоче життя та що їхні голоси почуті. Залучення потрібних людей на ранній стадії, вивчення їхнього досвіду та розробка систем, що відповідають їхнім потребам, значно підвищує рівень прийняття змін.
Ще однією критичною помилкою є припущення, що самого лише навчання достатньо. Триденного семінару перед запуском недостатньо. Людям потрібне постійне навчання, підтримка, зворотний зв'язок і час для адаптації до змін. Компанії, які інвестують у справжні програми підтримки, отримують значно кращі результати.
Економічна реальність
Коли підсумувати цифри, стає зрозуміло, що інвестиції в розрекламовані тренди часто є невдалими. Середнє впровадження ERP коштує кілька мільйонів і має 73-відсотковий рівень невдач. Програма постійного вдосконалення коштує лише частку цієї суми і має набагато вищий рівень успіху.
Економіка логістики проста: менше помилок, швидший час виконання замовлень, нижчі витрати та підвищена задоволеність клієнтів. Ці цілі досягаються не лише за допомогою дорогих технологій, а й завдяки дисципліні, організації та постійному вдосконаленню. Компанії, які опанували ці основи, мають неперевершену конкурентну перевагу.
Іронія полягає в тому, що багато з цих принципів безкоштовні. Ініціатива 5S майже нічого не коштує, окрім часу та дисципліни. Кайдзен не потребує нового програмного забезпечення. Чітка підзвітність вимагає лише ясності, а не технологій. І все ж ці основи постійно ігноруються, поки компанії витрачають мільйони на роздуті тренди.
Підходить для цього:
Найкращий тренд — це не створювати тренд.
Справжня правда неприємна: логістика перемагає не завдяки ажіотажу, а завдяки чистим процесам, чіткій підзвітності та справжньому досвіду. Компанії, які опанували свої основи, набагато перевершують ті, що женеться за останніми тенденціями.
Успішна логістична компанія з Німеччини висловила це так: «Ми хочемо уникнути технічної складності, оскільки вона призводить до вищого ризику помилок. Як сімейний бізнес, що не фінансується венчурним капіталом, ми змушені пропонувати рішення, які працюють надійно. Це не гламурно, але це правда».
Найкращий тренд у логістиці — не слідувати трендам. Натомість, компанії повинні привести до ладу свої основи, навчити своїх співробітників дисципліні та постійно вносити невеликі покращення. Це працювало десятиліттями і продовжуватиме працювати ще довго після того, як закінчиться наступний цикл ажіотажу.
Оптимізація складу Xpert.plus - складний склад, такий як поради та планування складських піддонів
Ми там для вас - поради - планування - впровадження - управління проектами
☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька
☑ Нове: листування на вашій національній мові!
Konrad Wolfenstein
Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.
Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital
Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.
