Kas tootmisettevõtete kasv pidurdub aegunud Exceli taha?

“Lihtsaim viis end muutuste eest kaitsta on leida vabandusi – meil see ei tööta, meie tootmine on eriline jne. Tegelikult on tootmistarkvara just võimalus oma süsteem ausalt läbi vaadata ja kitsaskohad üles leida,“ selgitab Marko Kokla, kes on äri- ja tootmistarkvara Produxio arendaja ja digitaliseerimise praktik ning kellel on pikaajaline kogemus Eesti tootmisettevõtete protsesside kaardistamise ja tarkvara juurutamisega.

Sageli kardetakse, et uue süsteemi juurutamine võtab liiga palju aega, kuid Kokla rõhutab, et just algne ajainvesteering võib end kümnekordselt tagasi teenida. Paljud ettevõtted on lihtsalt uuenduste osas magama jäänud, skeptilised uuenduste osas ning teadmiste omandamist takesakse edasi ettekäändega, et “pole aega”.

Üks levinumaid väärarusaamu on, et tootmistarkvara on liiga kulukas. Tegelikult peitub probleem sageli vales lähteülesandes. “Tahetakse kohe kõiki kellasid ja vilesid, aga unustatakse oma tegelikud vajadused ja ärimudel,“ ütleb Kokla.

Tänapäevase tootmistarkvara tugevus on võimalus rakendada seda samm-sammult. See võimaldab töötajatel muutustega kohaneda, vähendab riske ning aitab tarkvaral kiiremini ära tasuda eriti siis, kui funktsionaalsused võetakse kasutusele õiges järjekorras.

Sageli ei saa tootmisjuht arugi, et tegelik kitsaskoht peitub infos. Kokla toob näite ettevõttest, kus juhil oli tunne, et operaatorid ei tööta ja CNC-masinad seisavad põhjendamatult, kuigi tellimusi oli palju. Kui tootmise monitooringusse lisati olek “töö ootel“, selgus tõde: ligi 25% ajast seisis tootmine lihtsalt seetõttu, et tellimuste info ei jõudnud õigel ajal operaatoriteni. Taustal olid endiselt Exceli tabelid, mis ei toetanud reaalajas info liikumist.

Tehisintellektist räägitakse tootmises palju. Reaalselt on AI täna pigem tugifunktsioone toetamas – näiteks nõudluse prognoosimist ja protsesside optimeerimist. Keskmise suurusega tootmisettevõtetes jõuavad päriselt toimivad AI-lahendused laiemalt kasutusse alles lähiaastatel. “Oluline on mõista, mida teevad tarkvaras algoritmid ja mida suudab AI tegelikult tootmises lahendada. Väga palju on vahtu, mida AI-le omistatakse. Oleme alles katsetamise faasis, kuid AI-s potensiaali näeme ja püüame realistideks jääda,” ütleb Kokla.

Mis oleksid peamised asjad, mida üks juht reaalajas kohe ja kiirelt teadma peaks? Kokla ütleb, et lisaks klassikalistele näitajatele – kvaliteet, tarne ja tootlikkus – võiks välja tuua veel kolm märksõna: kiirus, täpsus ja paindlikkus. “Meie partneritel on kliente, kes ütlevad kõik hinnapakkumised ära, kui tarneaeg on üle kuue nädala. Pakkumisi tehakse täna tundidega, mitte enam päevade või nädalatega. Sama on tootmisega, kus planeerimine ja kiire tehase läbilase on suureks eeliseks konkurentide ees. Oluline on ka paindlikkus – väiksemad kogused ja rohkem tellimuste ridu on täna tavaline. Seega - väga hea projektijuhtimine ja tootmise paindlikkus loovad sünergiat. Just projektijuhtimise tööriistadest räägin ka veebiseminaril,” kutsub Kokla huvilisi osalema 22.jaanuaril toimuval tasuta veebiseminaril “Tootmistarkvara 2026 – kuidas lõpetada Exceli kaos ja juhtida tootmist reaalajas”.

Äri- ja tootmistarkvara Produxio arendaja Marko Kokla sõnul eristab edukaid juurutajaid läbikukkujatest lihtne asi – selleks on tahe. “Tahe päriselt midagi muuta, mitte lihtsalt “projekti teha”. Sageli tekib see alles siis, kui olukord on juba keeruline,” sõnab ta.