Korona i biznis
29. srpanj 2020.

Upravljanje kapacitetima - Tko prvi počne standardizirati svoje poslovanje, postat će lider

Piše: Nino Sipina, Info Sigma

Kako znati imate li višak ili manjak resursa? Nemojte odmah pomisliti samo na ljudske resurse jer je to pogrešno! Resursi su ljudi, ali i alati i strojevi te materijal. Kontinuirano unaprjeđivanje dinamičkog planiranja i upravljanja ljudskim, materijalnim i imovinskim kapacitetima moguće je samo standardizacijom

Kad nešto radite u svojoj kući ili stanu, najviše vas živcira ako nemate alat ili vam nedostaje neki materijal da dovršite, zbog čega morate ići u nabavu. Hoće li ista takva situacija živcirati ikoga u tvrtki ili će biti alibi za neučinkovitost? Čovjek, ma koliko bio kompetentan, sâm, bez alata (ili vozila) i materijala (rezervnih dijelova), ne može obaviti posao. Prema tome, resursi su sve tri vrste: ljudi, alati i strojevi te materijal (rezervni dijelovi). I oni su u analizi kapaciteta i efikasnosti jednako vrijedni.

Međutim, tvrtke imaju neovisne procese planiranja i upravljanja svakim resursom i najčešće to radi druga organizacijska jedinica. I svaka ima svoje KPI-jeve (ključne pokazatelje uspješnosti), najčešće neusklađene s drugima. Vrlo je malo tvrtki koje rade jedan projekt ili uslugu u istom razdoblju ili trenutku. Ako sve što je napisano za jedan projekt ili uslugu primijenimo na deset projekata/usluga, potrebni kapaciteti bili bi x 10. Takva 'jednostavna matematika' bila bi pogubna za profitabilnost i konkurentnost. Zato mnoge tvrtke uz vlastite zaposlenike ugovaraju podizvođače, unajmljuju strojeve i alate, zalihama nastoje opteretiti dobavljače, odnosno prebaciti rizik na druge.

Međutim, to komplicira upravljanje i povećava administraciju te često rezultira padom kvalitete usluge, kašnjenjem, povećanjem prijevarnih postupaka, a trošak ostaje isti. Zatim se opet vraćaju vlastitim resursima – i tako ukrug. Nažalost, na tržištu, pa i svjetskome, ne postoje aplikacije koje imaju dobro riješenu dinamičku podršku za tako kompleksne situacije. To nisu ni najbolji svjetski ERP-ovi ni najzvučniji sustavi asset i service managementa ili project managementa, a ni BI-evi. Sve je to zato što se resursi planiraju i njima upravlja odvojeno. U realizaciji su usko povezani, stoga sigurno nećete obaviti posao ako vam nedostaje bilo koji od njih.

Ljudski kapaciteti uvijek su na meti smanjenja troškova kad je kritično, a zapošljavaju se nekontrolirano kad posla ima. Jednako je s alatima i strojevima. Nitko ne želi imati zalihe na skladištu, pa ni dobavljači. Planiranje potrebnih kapaciteta, neovisno o tome jesu li unutarnji ili vanjski, kompleksan je posao, možda najkompleksniji u bilo kojoj industriji. Tri vrste resursa (ljudski, imovinski, materijalni) planiraju se neovisno, zbog čega često ima viška odnosno manjka pojedine vrste u odnosu na druge dvije. To se može izmjeriti učinkovitošću ljudskih i imovinskih resursa, a materijalnih obrtajem. I većina tvrtki to mjeri. Da, i…? Što s tim podacima? Jednima KPI ​daje smanjiti zalihe, drugima povećati učinkovitost ljudi, a trećima imovine (alata i strojeva). Tako svaka interna organizacija ostvaruje svoje KPI-jeve na štetu drugih. Često na kraju zbog toga ispašta kupac.

Upitno unaprjeđivanje procesa

Nažalost, tu ne 'pali' onaj univerzalni odgovor da, eto, upravo sada 'unaprjeđujemo procese koji će to riješiti'. Unaprjeđivanje procesa aktivnost je čiji je cilj povećanje učinkovitosti resursa, i to najčešće samo jednog od tri. Ne zaboravite da svrha procesa nije raditi, nego isporučiti rezultat klijentu. Ako efikasno 'klikate' (efikasno unosite mnogo narudžbenica) u sustavu za materijalno poslovanje i skladišta, to ne znači da ćete imati optimalnu količinu zaliha na skladištu jer će to ovisiti o tome koliko će se taj materijal trošiti, a to pak ovisi o količini zahtjeva.

Prema tome, ishod optimizacije ovisi o dostupnosti različitih resursa (ljudskih, materijalnih i imovinskih) u vremenu, prostoru i kompetencijama u skladu sa zahtjevima korisnika. Budući da procesi nisu integrirani i orkestrirani, ugovori s partnerima i dobavljačima nemaju usklađene ugovore o razini usluge (engl. service-level agreement – SLA; ako znate gdje su ugovori i ako uopće imaju SLA). Budući da svaka organizacija ima svoje KPI-jeve, najčešće neusklađene s drugima, unaprjeđivanje procesa neće dati rezultat.

BI s djelomičnim rezultatima

Neki misle da to rješavaju izvješćima poslovne inteligencije (engl. business intelligence – BI). Projekti govore o tome što trebamo napraviti, koliko nam vremena treba i koliko ljudi, a analize što smo napravili. Problem je što za buduće projekte u projektnim alatima najčešće unosimo samo jedan resurs (ljude). Pitanje je što je s alatima, strojevima, rezervnim dijelovima, materijalom. BI koji bi sve resurse povezivao i prikazivao količinski, vremenski i dinamički mijenjao ovisno o stvarnoj realizaciji radi najbolje popunjenosti resursa ne postoji; i kad bi postojao, bio bi jako skup.

Mnogi govore o prediktivnom planiranju i upravljanju resursima. Stvarna predikcija​ bila bi ona kad bi sustav sâm, na temelju novih zahtjeva i trenutačne realizacije u svim projektima i/ili isporukama, dinamički prepoznavao potrebe i u skladu s rokovima u ugovorima popunjavao resurse gdje, kako i kada treba. Nisam vidio takav BI. Ako netko zna da postoji, neka mi javi. Prilično sam siguran da BI rješava samo manji dio problema, ali ne i cijeli.

AI uvjetno uspješan

Možda navedeni prediktivni sustav zapravo pripada umjetnoj inteligenciji (AI). Ali prije odgovora trebamo se dogovoriti što je to artificial intelligence. Vjerujem da se možemo složiti da je umjetna inteligencija sposobnost odlučivanja, pokretanja aktivnosti i izvršenja zadataka bez čovjekove prisutnosti i angažmana. Ako bismo htjeli da AI upravlja planiranjem, rezerviranjem, naručivanjem i preraspodjelom svih resursa, morali bismo napraviti sustav koji bi ujedinio sve poslovne procese i izvješća poslovne inteligencije ili podatke iz ERP-a i drugih sustava.

Za upravljanje kapacitetima nije dovoljno ZNATI (BI), nego treba i provesti akciju radi najboljeg upravljanja. Budući da se situacija mijenja iz dana u dan, iz sata u sat, sve to treba raditi u stvarnom vremenu. To bi bio pravi AI. A opet, da bi to radilo bez ljudske intervencije, potrebno je mnogo STANDARDIZACIJE. Potrebna su pravila i algoritmi s mnogo naredbi if then, koji mogu biti veoma kompleksni. AI bi mogao riješiti problem, ali zahtijeva veliku standardizaciju u procesima i poslovnim pravilima za upravljanje resursima u tvrtki, što nitko objektivno ne želi jer su svi specifični.

Jedino rješenje

Zahvaljujući standardizaciji analogna televizija zamijenjena je digitalnom, analogna fotografija digitalnom, napravljeni su roboti i umjetna inteligencija. Standardizacijom je autoindustrija postala najefikasnijom industrijom na svijetu. Neki će reći da se to ne može primijeniti u projektnoj industriji jer svaki put gradimo nov objekt. Točno, ali nije li u fotografiranju svaki put druga slika, ne mijenja li se slika na TV-u i više od sto puta u sekundi?!

Ako bolje razmislimo, priznat ćemo da je svaki projekt zapravo skup istih, opetovanih aktivnosti čiji su rezultat drugi proizvod. Prema tome, i projekti se mogu standardizirati, samo se još ljudi o tome nisu dogovorili jer je udio njihova odlučivanja i interesa (velik je novac u pitaju) prevelik da bi postojala volja da se to standardizira. Međutim, i u digitalizaciji slike počelo se s jednim megapikselom, a danas se došlo do dvadeset i više megapiksela, zato tako treba početi i s projektima ili uslugama pa standardizirati do razine do koje je to moguće. S godinama se to može unaprjeđivati.

Standardizacijom otvaramo mogućnost kontinuiranog unaprjeđivanja dinamičkog planiranja i upravljanja ljudskim, materijalnim i imovinskim kapacitetima. Bez nje to NIKADA neće biti moguće. Oni koji se prvi upuste u standardizaciju svog poslovanja, postat će lideri na tržištu. Mnogi, čak i velike korporacije, to su pokušali i nisu uspjeli jer pokušavaju provesti konačnu standardizaciju u jednom koraku, što nije moguće. Znam za neke tvrtke koje su nakon toga odustale pa opet ciklički pokušavale posljednjih petnaest godina. Prvi korak koji trebate naučiti jest da poslovni procesi i BI NIKADA neće riješiti taj problem, a AI će riješiti standardizirani dio.