5 praktilist sammu andmete kasutamiseks tööstuses

Kõigepealt peab alustama küsimusest - kuidas sünnivad otsused? Otsuste sündimine on keerukas protsess, mis tehakse ajus, kusjuures rakendatud on nii füüsika (elektriimpulsid) kui ka keemia (hormoonid, toiteained jm). Otsuseid teeme iga päev kümneid tuhandeid. Enamik on neist alateadlikud ja põhinevad impulssidel, millele kogemuslikult ja muudest faktoritest lähtuvalt reageeritakse. Kui aga vaadata suuremate otsuste tegemist nt millist isiklikku autot osta või kas peaks soetama uute tootmispingi, siis selleks on vajalik natuke kauem mõelda.

Esmatähtsana on kindlasti vaja erinevatest allikatest pärit infot. Infot on vaja juba selleks, et otsustada kas üldse on vaja mingit otsust teha. Ja ka see on omakorda otsus.

Auto puhul saab googeldada ja lugeda või vaadata erinevaid arvustusi ning võimalusel teha ka proovisõit. Kui tekib hea tunne ehk auto omadused sobivad ja hind on mõistlik, siis tehakse kiirelt ost ära. Sealjuures tavaliselt pikemalt kaalumata, kas tegeliku kilomeetri hinna põhjal oleks äkki odavam sõita taksoga või soetada odavam juba kasutatud auto.

Tootmispingi soetamise puhul käitutakse tavaliselt selliselt, et luuakse Exceli tabel, kuhu hakatakse otsima vastuseid küsimustele nagu milline on seadme tasuvusaeg, milline saab olema seadme aktiivne kasutusmäär, kui palju on vaja selle jaoks ruumi ja töötajaid, milline on hooldustugi jpm. Excelisse mahub palju ja igasuguseid küsimusi on seal kindlasti veel.

Tulles tagasi ühisosa juurde, siis esimene ühisosa mõlema soetuse otsustusprotsessis on info otsimine, kuid millegipärast meie näitel ollakse tootmispingi soetamisel märksa põhjalikumad ja kaalutlevamad. Kui auto puhul otsitakse ja kaalutakse infot märksa vähem, siis teisel juhul kogutakse ja analüüsitakse süsteemselt tasuvust ning kõheldakse otsuse tegemisel. Kõhutunnet ja emotsiooni on oluliselt vähem.

Teine ühine osa info piisavus otsustamiseks. Auto puhul kipub lõpliku otsuse tegema emotsioon, mis tekib tavaliselt margist, välimusest, varustusest ja proovisõidust. Tootmispingi puhul on vajalikud erinevad andmed ja kui neid pole kogutud, siis ilmselt peab operatiivtasandi andmeid koguma hakkama.

Rohkem informatsiooni? Mitte ilmtingimata. Liiga palju infot tekitab infomüra, mille varju võib jääda parimaks otsuseks vajalik nüanss. Eeldus on ka see, et kõik otsused, mida me teeme, on head otsused, sest teadlikult halbu otsuseid tehakse pigem harva. Peamine eeldus on andmete olemasolu ja nende süsteemne kogumine. Ja kogutaks andmeid, millega on midagi peale hakata. Ja kui pole andmeid, siis mida ja kuidas peaks koguma? Palju küsimusi, millele pole kohe head vastust.