Predelovalna industrija se od storitvenih panog razlikuje v točki, ki neposredno vpliva na podatke o trajnosti: največji del okoljskega vpliva ni v lastnem objektu, temveč v verigi pred njim in za njim. Surovine, polizdelki, energijsko intenzivni koraki obdelave, prevoz med tovarnami, tokovi odpadkov na delovnem mestu — lastno poslovanje je pogosto le majhen del celotne slike. To pomeni, da je organizacija v predelovalni industriji za precejšen del svoje obveznosti poročanja odvisna od podatkov, ki nastanejo drugje: pri dobavitelju, prevozniku, ponudniku energije. Ta odvisnost je po vzorcu primerljiva s tem, kar velja v agrarnem sektorju, kjer veriga pred in po lastnem podjetju prav tako določa velik del vpliva.
Znotraj lastnih zidov so podatki o trajnosti razpršeni po sistemih, ki niso zasnovani za ta namen. Poraba energije po proizvodni liniji je zapisana v sistemu za upravljanje stavbe ali pri ponudniku energije, ni pa povezana s proizvodnimi obsegi. Delovni čas strojev in izpadi so zapisani v MES ali v Excel preglednici vodje izmene. Tokove odpadkov — kovinski odpad, preostali material, kemični odpad — pogosto registrira upravljavec odpadkov po tehtalnem listu, ločeno od notranjega sistema. Poraba vode se včasih meri centralno za celotno območje, brez razdelitve po procesih. Za nekoga, ki potrebuje podatek o emisijah po proizvodni liniji, to pomeni iskanje po merilnih sistemih, ki imajo vsak svojo lastno logiko in frekvenco.
ERP sistem vsebuje nabavne obsege, tokove materiala in včasih podatke o dobaviteljih, redko pa emisijske faktorje. MES pozna čase delovanja strojev in izpis, tega pa ne povezuje samodejno s porabo energije ali materiala na enoto izdelka. Med tema dvema sistemoma je pogosto ročni korak: nekdo, ki iz ERP-ja pridobi obsege, iz MES-a kombinira podatke o strojih in z ločeno preglednico izračuna podatek o emisijah. Prav ta preglednica — in predpostavke v njej — je natančno tista točka, kjer sledljivost izgine, če nihče ne zabeleži, kateri vir, kateri faktor in katera predpostavka je bila uporabljena.
Za obseg 3 je predelovalna industrija močno odvisna od tega, kar posredujejo dobavitelji. En dobavitelj pošlje obsežno poročilo o trajnosti, drugi oceno na računu, tretji nič. Nekatera podjetja delajo z generičnimi panožnimi povprečji, ker podatki dobaviteljev manjkajo; druga imajo za nekaj velikih dobaviteljev primarne podatke, za preostanek verige pa ne. Ta mešanica virov podatkov — primarnih, sekundarnih, ocenjenih — mora biti nekje zabeležena z opombo o izvoru, sicer za nazaj ni več mogoče rekonstruirati, kateri podatek temelji na kateri predpostavki.
Veliko predelovalnih podjetij že ima certifikate, kot je ISO 14001, ali izvaja energetske preglede. Ti procesi ustvarjajo vredne podatke — porabo energije, načrte izboljšav, preverjene podatke — vendar rezultati pogosto pristanejo v ločenem arhivu oddelka za kakovost, ločeno od poročanja o trajnosti. Podatek, ki ga je revizor že preveril, se potem ponovno in ločeno zbira za poročilo o trajnosti, s tveganjem, da se oba podatka ne skladata več.
Kdo je odgovoren za podatek o energiji na proizvodni lokaciji: vodja obrata, upravitelj objekta ali koordinator trajnosti na sedežu? Kdo upravlja emisijske faktorje, ki se uporabljajo za podatke o prevozu: nabava, logistika ali finance? V mnogih predelovalnih podjetjih ta odgovornost ni bila nikoli izrecno dodeljena. Lastništvo podatkov nastane implicitno, pri tistem, ki po naključju dostopa do sistema, ne pri tistem, ki najbolje pozna vsebino ali jo lahko preveri.
Skušnjava je velika, da se kupi programski paket, ki se samodejno povezuje z ERP in MES ter iz tega ustvarja urejene nadzorne plošče. Vendar orodje, postavljeno na neurejenem temelju, predvsem ustvarja hitrejše in bolj prepričljivo videti različice istih negotovih podatkov. Preden lahko sistem pridobi podatke, mora biti določeno, kateri podatek prihaja iz katerega vira, kdo je njegov lastnik in katero pravilo kakovosti mu pripada. To velja za predelovalno industrijo enako kot za panoge s povsem drugačno strukturo verige, kot je transportni sektor ali trgovina na drobno, kjer so viri podatkov drugačni, problem urejanja pa enak.
Data Readiness Scan za predelovalno industrijo vzpostavi register podatkovnih točk: za vsak vir emisij, vsako proizvodno linijo, vsak člen verige se določi, kateri podatek je potreben, kje nastane — stroj, ERP, ponudnik energije, upravljavec odpadkov, dobavitelj — in po kateri poti pride do končne točke poročanja. Poleg tega se določi lastnik za vsako podatkovno točko in pravilo kakovosti, ki določa, kdaj je podatek uporaben in kdaj ni. To ni poročilo ali izpolnjen vprašalnik, temveč temeljna struktura, ki omogoča, da se podatek kadarkoli sledi nazaj do svojega vira. Ta struktura je primerljiva s tem, kar je potrebno v poslovnih storitvah, kjer so podatki prav tako razpršeni po ločenih sistemih in preglednicah, čeprav je veriga tam drugačna.
Orodje, ki izvaja to skeniranje, je v razvoju. Kdor želi svojo organizacijo na to pripraviti, se lahko prijavi na čakalno listo.
Ko je enkrat jasno, katere podatkovne točke obstajajo, kje nastanejo in kdo jih upravlja, postane tudi vidno, koliko ročnega dela gre v zbiranje, preverjanje in prepisovanje teh podatkov. To delo — pridobivanje podatkov iz več sistemov, sledenje podatkov do vira, izvajanje kakovostnih pregledov — je sestavljeno iz posameznih nalog, ki ne zahtevajo vse enako veliko človeškega dela. Delovni skener podjetja FTE TO AI za vsako nalogo izračuna, kolikšen delež te lahko prevzame AI, tako da postane jasno, kje avtomatizacija prinaša največji časovni prihranek in kje je potreben človeški nadzor.
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.