Proizvodna industrija razlikuje se od uslužnih sektora u jednoj točki koja izravno utječe na podatke o održivosti: najveći dio utjecaja na okoliš ne nalazi se u vlastitom objektu, već u lancu prije i nakon njega. Sirovine, poluproizvodi, energetski intenzivni proizvodni koraci, transport između fabrika, otpadni tokovi na radnom mjestu — vlastita operacija je često samo mali dio ukupne slike. To znači da je organizacija u proizvodnoj industriji za znatan dio svoje obveze izvještavanja ovisna o podacima koji nastaju negdje drugdje: kod dobavljača, prijevoznika, opskrbljivača energijom. Ta ovisnost je po obrascu usporediva s onim što se događa u poljoprivrednom sektoru, gdje lanac prije i nakon vlastitog poduzeća također određuje veliki dio utjecaja.
Unutar vlastitih zidova podaci o održivosti raspoređeni su po sustavima koji nisu za to osmišljeni. Potrošnja energije po proizvodnoj liniji nalazi se u sustavu upravljanja zgradom ili kod opskrbljivača energijom, nepovezana s obujmom proizvodnje. Vrijeme rada strojeva i zastoji nalaze se u MES-u ili u Excel pregledu voditelja smjene. Otpadni tokovi — otpadni metal, ostatni materijal, kemijski otpad — često se registriraju po vagalici od strane obrađivača otpada, odvojeno od interne sustava. Potrošnja vode se ponekad mjeri centralno za cijelo područje, bez razdvajanja po procesu. Za nekoga kome je potreban podatak o emisijama po proizvodnoj liniji, to znači potragu kroz sustave mjerenja koji svaki imaju svoju logiku i frekvenciju.
ERP sustav sadrži obujme nabave, materijalne tokove i ponekad podatke o dobavljačima, ali rijetko faktore emisija. MES poznaje vremena rada strojeva i output, ali to ne povezuje automatski s potrošnjom energije ili materijala po jedinici proizvoda. Između ova dva sustava često postoji ručni korak: netko izvlači obujme iz ERP-a, kombinira podatke strojeva iz MES-a, i uz posebnu izračunsku tablicu dolazi do podatka o emisijama. Ta izračunska tablica — i pretpostavke u njoj — točno je mjesto gdje sljedivost nestaje ako nitko ne zabilježi koji izvor, koji faktor i koja pretpostavka je korištena.
Za scope 3, proizvodna industrija je jako ovisna o tome što dobavljači isporučuju. Jedan dobavljač šalje detaljno izvješće o održivosti, drugi procjenu na fakturi, treći uopće ništa. Neke tvrtke rade s generičkim prosjecima za industriju jer podaci dobavljača nedostaju; druge imaju primarne podatke za nekoliko velikih dobavljača, ali ne za ostatak lanca. Ta smjesa izvora podataka — primarnih, sekundarnih, procijenjenih — mora se negdje zabilježiti s napomenom o podrijetlu, jer se inače naknadno ne može rekonstruirati koji podatak počiva na kojoj pretpostavci.
Mnoge proizvodne tvrtke već imaju certificiranja poput ISO 14001 ili energetske revizije u tijeku. Ti procesi generiraju vrijedne podatke — potrošnju energije, planove poboljšanja, verificirane brojke — ali rezultati često završavaju u posebnom arhivu odjela kvalitete, odvojeno od izvještavanja o održivosti. Podatak koji je revizor već verificirao tada se ponovno i odvojeno prikuplja za izvješće o održivosti, s rizikom da se te dvije brojke više ne slažu.
Ko je odgovoran za podatak o energiji proizvodne lokacije: voditelj postrojenja, upravitelj objekta, ili koordinator održivosti u sjedištu? Ko upravlja faktorima emisija koji se primjenjuju na podatke o transportu: nabava, logistika, ili financije? U mnogim proizvodnim tvrtkama ta odgovornost nikada nije eksplicitno dodijeljena. Vlasništvo nad podacima nastaje implicitno, kod onoga ko slučajno ima pristup sustavu, a ne kod onoga ko sadržaj najbolje poznaje ili može provjeriti.
Velika je iskušenje kupiti softverski paket koji se automatski povezuje s ERP-om i MES-om i iz toga izbacuje uredne nadzorne ploče. Ali alat koji se postavi na neorganizirani temelj proizvodi prije svega brže i uvjerljivije verzije istih nesigurnih brojki. Prije nego što sustav može dohvatiti podatke, mora biti utvrđeno koja točka podataka dolazi iz kojeg izvora, ko je njezin vlasnik i koje pravilo kvalitete uz njega ide. To vrijedi za proizvodnu industriju jednako kao i za sektore s potpuno drugom strukturom lanca, kao što su transportni sektor ili trgovina na malo, gdje su izvori podataka drugačiji, ali je problem uređivanja istovjetan.
Data Readiness Scan za proizvodnu industriju izrađuje registar podatkovnih točaka: po izvoru emisija, po proizvodnoj liniji, po članu lanca utvrđuje se koja podatkovna točka je potrebna, gdje nastaje — stroj, ERP, opskrbljivač energijom, obrađivač otpada, dobavljač — i kojim putem dolazi do konačne točke izvještavanja. Uz to dolazi vlasnik po podatkovnoj točki i pravilo kvalitete koje određuje kada je podatak upotrebljiv a kada nije. To nije izvješće ni popunjen upitnik, već temeljna struktura koja omogućuje da se podatak u svakom trenutku može pratiti unatrag do svog izvora. Ta struktura je usporediva s onim što je potrebno u poslovnim uslugama, gdje su podaci također raspoređeni po odvojenim sustavima i proračunskim tablicama, iako lanac tamo izgleda drugačije.
Alat koji provodi ovu skeniranje je u izradi. Ko želi pripremiti svoju organizaciju za to, može se prijaviti na listu čekanja.
Čim je jasno koje podatkovne točke postoje, gdje nastaju i ko njima upravlja, postaje vidljivo i koliko ručnog rada ide u prikupljanje, provjeru i prekucavanje tih podataka. Taj posao — dohvaćanje podataka iz više sustava, praćenje brojki do izvora, provođenje kontrola kvalitete — sastoji se od pojedinačnih zadataka koji ne zahtijevaju svi jednaku količinu ljudskog rada. Radna skena tvrtke FTE TO AI izračunava po zadatku koji dio toga AI može preuzeti, tako da postane jasno gdje automatizacija donosi najviše ušteđenog vremena a gdje je ljudski nadzor i dalje potreban.
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.