Industria prelucrătoare diferă de sectoarele de servicii într-un punct care are consecințe directe pentru datele de sustenabilitate: cea mai mare parte a impactului asupra mediului nu se află în clădirea proprie, ci în lanțul din amonte și din aval. Materii prime, semifabricate, etape de procesare intensive energetic, transport între fabrici, fluxuri de deșeuri pe hala de producție — operațiunea proprie este de multe ori doar o mică parte din întregul tablou. Aceasta înseamnă că o organizație din industria prelucrătoare depinde, pentru o parte substanțială din obligația sa de raportare, de date care se produc în altă parte: la un furnizor, un transportator, un furnizor de energie. Această dependență este similară, ca model, cu ce se întâmplă în sectorul agricol, unde lanțul din amonte și din aval de compania proprie determină de asemenea o mare parte din impact.
În interiorul propriilor ziduri, datele de sustenabilitate sunt răspândite în sisteme care nu au fost concepute pentru acest scop. Consumul de energie pe linie de producție se află în sistemul de management al clădirii sau la furnizorul de energie, fără a fi legat de volumele de producție. Timpii de funcționare și de oprire a utilajelor se află în MES sau într-un tabel Excel al șefului de tură. Fluxurile de deșeuri — fier vechi, material rezidual, deșeuri chimice — sunt înregistrate de multe ori pe bonuri de cântărire de către operatorul de deșeuri, separat de sistemul intern. Consumul de apă este uneori măsurat centralizat pentru întregul amplasament, fără o defalcare pe proces. Pentru cineva care are nevoie de o cifră de emisii pe linie de producție, aceasta înseamnă o căutare printre sisteme de măsurare, fiecare cu propria logică și frecvență.
Sistemul ERP conține volume de achiziții, fluxuri de materiale și, uneori, date despre furnizori, dar rareori factori de emisie. MES-ul cunoaște timpii de funcționare a utilajelor și producția, dar nu leagă automat acest lucru de consumul de energie sau materiale pe unitate de produs. Între aceste două sisteme se află de multe ori un pas manual: cineva care extrage volumele din ERP, combină datele despre utilaje din MES și, cu un tabel de calcul separat, ajunge la o cifră de emisii. Acel tabel de calcul — și presupunerile din el — este exact punctul în care trasabilitatea se pierde dacă nimeni nu consemnează care sursă, care factor și care presupunere au fost folosite.
Pentru scopul 3, industria prelucrătoare depinde în mare măsură de ce furnizează furnizorii. Un furnizor trimite un raport de sustenabilitate detaliat, altul o estimare pe o factură, un al treilea nu trimite nimic. Unele companii lucrează cu medii generice de ramură pentru că lipsesc datele de la furnizori; altele au date primare pentru câțiva furnizori mari, dar nu pentru restul lanțului. Acest amestec de surse de date — primare, secundare, estimate — trebuie consemnat undeva cu o notă privind proveniența, altfel nu se mai poate reconstitui ulterior pe ce presupunere se bazează o anumită cifră.
Multe companii din industria prelucrătoare au deja certificări precum ISO 14001 sau audituri energetice în curs. Aceste procese generează date valoroase — consum de energie, planuri de îmbunătățire, cifre verificate — dar rezultatele ajung de multe ori într-o arhivă separată a departamentului de calitate, izolată de raportarea de sustenabilitate. Cifra pe care auditorul a verificat-o deja este atunci colectată din nou și separat pentru raportul de sustenabilitate, cu riscul ca cele două cifre să nu mai corespundă.
Cine este responsabil de cifra de energie a unei locații de producție: managerul de fabrică, managerul facilităților sau coordonatorul de sustenabilitate de la sediul central? Cine gestionează factorii de emisie aplicați datelor de transport: achiziții, logistică sau finanțe? În multe companii din industria prelucrătoare, această responsabilitate nu a fost niciodată atribuită explicit. Proprietatea asupra datelor apare implicit, la cine are întâmplător acces la sistem, nu la cine cunoaște cel mai bine conținutul sau îl poate verifica.
Tentația este mare de a achiziționa un pachet software care se conectează automat la ERP și MES și generează dashboard-uri îngrijite. Dar un instrument construit pe o bază neordonată produce mai ales versiuni mai rapide și cu o aparență mai convingătoare ale aceloraşi cifre incerte. Înainte ca un sistem să poată prelua date, trebuie să fie stabilit care punct de date provine din care sursă, cine este proprietarul acestuia și ce regulă de calitate i se aplică. Acest lucru este valabil pentru industria prelucrătoare la fel de mult ca pentru sectoare cu o structură a lanțului complet diferită, precum sectorul transporturilor sau comerțul cu amănuntul, unde sursele de date sunt diferite, dar problema de ordonare este aceeași.
Data Readiness Scan întocmește pentru industria prelucrătoare un registru de puncte de date: pentru fiecare sursă de emisii, fiecare linie de producție, fiecare verigă a lanțului se stabilește ce punct de date este necesar, unde se produce — utilaj, ERP, furnizor de energie, operator de deșeuri, furnizor — și pe ce traseu ajunge la punctul final de raportare. La aceasta se adaugă un proprietar pentru fiecare punct de date și o regulă de calitate care stabilește când o cifră este utilizabilă și când nu. Nu este un raport, nici un chestionar completat, ci structura de bază care face posibil ca o cifră să poată fi urmărită în orice moment până la sursa ei. Această structură este similară cu ce este necesar în serviciile pentru întreprinderi, unde datele sunt de asemenea răspândite în sisteme separate și foi de calcul, chiar dacă lanțul are un aspect diferit acolo.
Instrumentul care realizează această scanare este în construcție. Cine dorește să își pregătească organizația pentru acest lucru se poate înscrie pe lista de așteptare.
De îndată ce este clar ce puncte de date există, unde se produc și cine le gestionează, devine vizibil și cât de multă muncă manuală este implicată în colectarea, verificarea și retranscrierea acestor date. Această muncă — extragerea datelor din mai multe sisteme, urmărirea cifrelor până la o sursă, efectuarea controalelor de calitate — constă în sarcini separate care nu necesită toate același volum de muncă umană. Scanul de sarcini al FTE TO AI calculează, pentru fiecare sarcină, ce parte din aceasta poate fi preluată de AI, astfel încât să devină clar unde automatizarea aduce cel mai mult timp economisit și unde controlul uman rămâne necesar.
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.