Tootmistööstus erineb teenindussektoritest ühes punktis, mis mõjutab otseselt jätkusuutlikkuse andmeid: suurim osa keskkonnamõjust ei tekigi ettevõtte enda hoones, vaid eelnevas ja järgnevas tarneahelas. Toorained, poolfabrikaadid, energiamahukad töötlemisetapid, transport tehaste vahel, jäätmevood tootmispinnal — ettevõtte oma tegevus on sageli vaid väike osa tervikpildist. See tähendab, et tootmistööstuse organisatsioon sõltub oma aruandluskohustuse olulise osa täitmisel andmetest, mis tekivad kusagil mujal: tarnija juures, transportija juures, energiatarnija juures. See sõltuvus on struktuurilt sarnane sellega, mis toimub põllumajandussektoris, kus ettevõttele eelnev ja järgnev ahel määrab samuti suure osa mõjust.
Ettevõtte enda müüride vahel on jätkusuutlikkuse andmed laiali süsteemide vahel, mida ei ole selleks otstarbeks loodud. Energiatarbimine tootmisliini kohta on hoonehaldussüsteemis või energiatarnija juures, mitte seotud tootmismahtudega. Masinate töötunnid ja seisakud on MES-süsteemis või meistri Excel-tabelis. Jäätmevoogusid — vanametall, jääkmaterjal, keemilised jäätmed — registreerib sageli jäätmekäitleja kaaluandmete alusel, eraldi ettevõtte sisesüsteemist. Veetarbimist mõõdetakse mõnikord tsentraalselt kogu territooriumi jaoks, jaotamata protsesside kaupa. Kellelegi, kes vajab heitkoguste näitajat tootmisliini kohta, tähendab see otsimist mitmete mõõtesüsteemide vahel, millest igaühel on oma loogika ja sagedus.
ERP-süsteem sisaldab ostumahte, materjalivooge ja mõnikord tarnijaandmeid, kuid harva heitkoguste tegureid. MES-süsteem tunneb masinate töötunde ja väljundit, kuid ei seosta seda automaatselt energia- või materjalitarbimisega toodanguühiku kohta. Nende kahe süsteemi vahel on tavaliselt käsitsi tehtav vahesamm: keegi võtab mahud ERP-st, kombineerib masinaandmed MES-ist ja jõuab eraldi arvutustabeli abil heitkoguste näitajani. Just see arvutustabel — ja selles tehtud eeldused — on täpselt see punkt, kus jälgitavus kaob, kui keegi ei jäädvusta, mis allikat, mis tegurit ja mis eeldust kasutati.
Haardeulatuse 3 puhul sõltub tootmistööstus tugevalt sellest, mida tarnijad edastavad. Üks tarnija saadab põhjaliku jätkusuutlikkuse aruande, teine arve peale kirjutatud hinnangu, kolmas ei saada mitte midagi. Mõned ettevõtted kasutavad üldiseid tööstuskeskmisi, kuna tarnijaandmeid puudub; teistel on mõne suure tarnija kohta olemas esmased andmed, kuid ülejäänud ahela kohta mitte. See segu erinevatest andmeallikatest — esmased, teisesed, hinnangulised — tuleb kusagil jäädvustada koos märkega päritolu kohta, muidu ei ole hiljem võimalik taastada, mis näitaja põhineb millisel eeldusel.
Paljudel tootmisettevõtetel on juba käimas sertifikaadid, nagu ISO 14001, või energiaauditid. Need protsessid loovad väärtuslikke andmeid — energiatarbimine, parendusplaanid, kontrollitud näitajad — kuid tulemused jõuavad sageli kvaliteediosakonna eraldi arhiivi, lahus jätkusuutlikkuse aruandlusest. Näitaja, mida audiitor on juba kontrollinud, kogutakse siis jätkusuutlikkuse aruande jaoks uuesti ja sellest eraldi, riskiga, et need kaks näitajat ei ühti enam.
Kes vastutab tootmiskoha energianäitaja eest: tootmisjuht, haldusjuht või jätkusuutlikkuse koordinaator peakontoris? Kes haldab transpordiandmetele rakendatavaid heitkoguste tegureid: ost, logistika või finants? Paljudes tootmisettevõtetes ei ole see vastutus kunagi selgesõnaliselt määratud. Andmete omanikuvastutus tekib vaikimisi, selle juures, kellel juhtub olema juurdepääs süsteemile, mitte selle juures, kes sisu kõige paremini tunneb või saab kontrollida.
Kiusatus on suur ostma tarkvarapaketti, mis automaatselt ühendub ERP ja MES-iga ja loob korralikud töölauad. Kuid tööriist, mis rajatakse korrastamata alusele, toodab peamiselt kiiremaid ja veenvamana näivaid versioone samadest ebakindlatest näitajatest. Enne kui süsteem saab andmeid koguda, peab olema fikseeritud, milline andmepunkt tuleb millisest allikast, kes on selle omanik ja milline kvaliteedireegel sellega kaasneb. See kehtib tootmistööstuse kohta täpselt nii, nagu sektorite kohta, mille tarneahela struktuur on täiesti erinev, näiteks transpordisektor või jaekaubandus, kus andmeallikad asuvad mujal, kuid korrastamisprobleem on samasugune.
Data Readiness Scan koostab tootmistööstuse jaoks andmepunktide registri: iga heitkoguste allika, iga tootmisliini, iga tarneahela lülituse kohta määratakse, milline andmepunkt on vajalik, kus see tekib — masin, ERP, energiatarnija, jäätmekäitleja, tarnija — ja mis marsruudi kaudu see jõuab lõpliku aruandluspunktini. Sinna lisandub omanik igale andmepunktile ja kvaliteedireegel, mis määrab, millal näitaja on kasutatav ja millal mitte. See ei ole aruanne ega täidetud küsimustik, vaid aluseks olev struktuur, mis võimaldab igal ajahetkel jälgida näitajat tagasi selle allikani. See struktuur on sarnane sellega, mida vajatakse äriteeninduses, kus andmed on samuti laiali eraldiseisvate süsteemide ja tabelite vahel, ehkki tarneahel näeb seal teistsugune välja.
Tööriist, mis selle skaneerimise läbi viib, on ehitusjärgus. Kes soovib oma organisatsiooni selleks ette valmistada, saab liituda ootenimekirjaga.
Niipea kui on selge, milliseid andmepunkte on olemas, kus need tekivad ja kes neid haldab, saab nähtavaks ka see, kui palju käsitsitööd kulub nende andmete kogumiseks, kontrollimiseks ja ümberkirjutamiseks. See töö — andmete kogumine mitmest süsteemist, näitajate tagasiviimine allikale, kvaliteedikontrollide läbiviimine — koosneb eraldi ülesannetest, mis ei nõua kõik võrdselt palju inimtööd. FTE TO AI töö-skaneering arvutab ülesande kaupa, kui suure osa sellest saab AI üle võtta, nii et selgub, kus automatiseerimine annab suurima ajavõidu ja kus on vaja säilitada inimlik kontroll.
Vraag maar waar een datapunt vandaan komt. Dat is meestal de hele vraag.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.