Na kafe s… Peterem Bílikem, smart industry solution designerem společnosti Anasoft
Pandemie přispěla k urychlení digitalizace napříč různými odvětvími z objektivních důvodů, včetně logistiky. „Mnoho podniků očekává nebo plánuje změny ve svých provozních postupech následkem pandemie koronaviru, především zaměřením na taková řešení a provozní modely, které umožní kontinuitu a udržitelnost jak provozních, tak i obchodních procesů,“ říká v našem rozhovoru Peter Bílik, smart industry solution designer společnosti Anasoft.
Co je podle vašich zkušeností základem pro nastavení fungující spolupráce v rámci sekvenčního vychystávání? Co vše je nutné systémově vyřešit, aby dodávky byly opravdu přesné a bezproblémové?
Základem pro nastavení fungující spolupráce dodavatelem dílů a odběratelem co se týče řízení zásobování a logistických toků je datová transparentnost a integrace. Datová transparentnost v řetězci od odběratele, resp. jeho montážní linky, až po dodavatele, jeho skladů a meziskladů, přispívá k zeštíhlení zásobovacích toků a snižování zásob při montážních linkách, což jsou výhody JIT/JIS zásobování. Zároveň však umožňují řízení zásob v reálném čase, co se stává rostoucí prioritou výrobních společností, které se musí vypořádat s kolísavou zákaznickou poptávkou a rostoucí variabilitou svých produktů pro účely větší personalizace. A integrace je způsob jak toho docílit, obzvlášť v době, kdy se paradigma výroby a zásobování transformuje na tahový systém založen na poptávce. Proto je nutné vyřešit digitalizaci, která se především při větších podnicích a jejich dodavatelích (OEM v případě automotive) stala běžnou normou a podnikové systémy jsou vzájemně synchronizovány a koordinovány, obzvlášť v případě plánování.
A co vše je nutné systémově vyřešit?
To závisí od jednotlivých procesů v dodavatelském řetězci, jelikož každý provoz má své specifika vzhledem na služby, které poskytuje. Přesné a bezproblémové dodávky zahrnují nemalý objem různorodých operací a požadavků, které musí příslušný provoz zabezpečit a to i v tak standardizovaném prostředí jako je automotive. V oblasti výrobní logistiky a zásobování automotive se dlouhodobě pohybujeme, a projekty a požadavky jsou různorodé, i když jde primárně o JIS/JIT zásobování. Na jedné straně máte dodavatele kol, který je kompletně připravuje pro finální montáž na své bezobslužní kompletně automatizované montážní lince. Ta je propojena s plánovaním výrobního zásobu a dokáže flexibilně měnit své výrobní plány podle nových požadavků nebo změn odběratele (výrobní takt jednoho kola je 22 sekund) a expedovat je na montážní linku automobilky v několika minutách. Na druhé straně máte dodavatele, který řídí mezinárodní dodavatelský řetězec a v meziskladu v blízkosti automobilky komponenty kompletizuje, připravuje do montážní sekvence a vykonává kontrolu kvality před finální JIS dodávkou na montážní linku výrobce. V prvním případě potřebuje subdodavatel řídit i svou montážní linku. V druhém případě jde o montáž nárazníků, ale také i řízení zásobování kabelových svazků. Tudíž dodavatel potřebuje efektivně řídit pracoviště montáže nárazníků (tedy řízení nástrojů podle správných technických parametrů v toku variabilní výroby) a zabezpečit požadovanou kvalitu, jakož i řídit efektivně a štíhle řídit sklad kabelových svazků včetně přesnosti a bezchybnosti komponentů, což se zabezpečuje preventivní diagnostikou kvality, udržování kapacit zásob, aby se předcházelo výpadkům, ale i optimální vytížení skladových kapacit na základě predikce objednávek koncového odběratele. Při řízení dodávek kabelových svazků využívá WES k zabezpečení JIS dodávek. Jak vyplývá z obou případů, jde o komplexní a sofistikovaná logistická řešení se specifickými požadavky a parametry.
Nicméně, datová transparentnost a systémová integrace mezi odběratelem a dodavatelem jsou nezbytností pro přesné, včasné a bezchybné dodávky v štíhlých dodavatelských řetězcích…
To platí obzvlášť v případech nouzových nebo výjimečných situací, kdy odběratel a dodavatel musejí reagovat bezodkladně, kromě tedy standardních požadavků na optimalizaci materiálových toků, snižování prostojů a výpadků, eliminaci odpadů, a evergreenem zůstává také optimalizace provozních nákladů. A to se již bez digitalizace, automatizace a řešení inteligentní logistiky neobejde, což také potvrdila nedávná situace s koronakrizí.
Vidíte v oblasti sekvenčního vychystávání nějaké trendy? A kam tato oblast směřuje, co lze dále očekávat? Jak podle vás vstoupí do tohoto systému sekvenčních vychystávání umělá inteligence? Co nového přinese, co se změní – jaký je v tomto směru váš předpoklad?
Trendy nejenom v sekvenčním vychystávání, ale celkově v řízení dodavatelských řetězců přepsala pandemie. Zatímco předtím se trendy ve všeobecnosti točili kolem „wearables“ jako skenery vsazeny do rukavic místo klasických čteček kódů nebo semi-automatických AGV a AGV, v roce 2020 čelila logistika větším výzvám. A to především v případě globálních dodavatelských řetězců. Některé podniky zjistily, že sice mají štíhlé zásobovací řetězce, které ale nepočítají s eventualitou mezinárodních výpadků dodávek materiálů a komponentů. Pandemie je jenom jeden faktorů vplývajících na globální a mezinárodní zásobování, přidávají se také klimatické změny i politicko-ekonomické konflikty. To se také podepisuje pod částečnou deceleraci globalizace a očekávané větší zaměření na regionální dodavatele a dodavatelské řetězce.
Můžete jmenovat další trend?
Ano. Nesouvisí s pandemií. Jde o kladení většího důrazu na zákazníka a naplňování jeho individuálních preferencí na produkty a služby, a to i v režimu sériové výroby s cílem častější rotace sortimentu, jakož i jeho variability. Oba tyto trendy mají také přímý dopad na dodavatelské řetězce a JIS/JIT zásobování, včetně sekvenčního vychystávání. Již teď můžeme konstatovat, že pandemie přispěla k urychlení digitalizace napříč různými odvětvími z objektivních důvodů, včetně logistiky. Mnoho podniků očekává nebo plánuje změny ve svých provozních postupech následkem pandemie koronaviru, především zaměřením na taková řešení a provozní modely, které umožní kontinuitu a udržitelnost jak provozních, tak i obchodních procesů. Tudíž se budou zaměřovat na vytváření agilních podnikových strategií, aby neměly jenom štíhlé materiálové toky a zásobování, ale také pružné a odolné, jenž bude možné dynamicky adaptovat na nově vznikající podmínky nebo situace. Ve vztahu k JIS/JIT dodávkám se to týká například udržováním nouzových zásob pro případy dočasných výpadků.
Jedním z trendů, který předcházel vypuknutí pandemie, bylo rozšiřování služeb dodavatelů, nebo přenesení některých úkonů, které původně vykonávali výrobci, na dodavatele. Je to tak?
Je, protože dodavatelé tak rozšiřují své portfolio služeb, které do procesů JIS/JIT zásobování také integruje práce předmontážní přípravy, také kompletizace komponentů (i od jiných dodavatelů), vykonávaní různých druhů a typů zkoušek kvality, přebalování materiálu a jiné služby. Právě inteligentní řídicí systémy, které jsou škálovatelné a modulární, umožňují dodavatelům poskytovat tyto dodateční služby, kromě primární optimalizace výkonu, kapacity a rychlostí zásobování. Vzhledem na potenciál digitálních technologií a revizi obchodních modelů dodavatelů orientovaných na poskytování služeb lze očekávat, že se dodatečné (i montážní) služby brzy stanou normou (k čemu již u některých dodavatelů přišlo). Žhavým tématem jsou také iniciativy eko-logistiky, kde jsou digitální technologie také nápomocné. V tomto ohledu je také zajímavý také koncept cirkulárního dodavatelského řetězce, který by měl brzy začít dostávat reální kontury i v praxi.
Jaký význam přikládáte umělé inteligenci?
Samoučící se algoritmy a algoritmy umělé inteligence se již využívají v řešeních inteligentní logistiky včetně JIS/JIT zásobování (kupříkladu ve WES modulech Smart Industry systémech). Vzhledem na velké objemy a variabilitu dodávaných dílů a meziproduktů, jako i jejich různé výrobce/dodavatele, se již tyto algoritmy využívají pro synchronizaci a koordinaci různých toků při řízení zásobování v reálném čase. Také se využívají i pro dynamický slotting v meziskladech, aby se zajistily co nejkratší dodací cykly. I vzhledem na následky pandemie, zavádění řešení a systémů s AI, bude v nadcházejícím období růst od analýzy dat (prediktivní modely pro prognostiku zásobování dílů na báze strukturovaných dat, ale také i projekce spotřebitelského chování a poptávky na základě nestrukturovaných, čemu se následně budou podřizovat výrobní a zásobovací plány) až po autonomní řízení logistiky. I s narůstající digitalizací a automatizací se budou více využívat AI technologie, dodavatelské společnosti již v současnosti využívají technologii digitálních dvojčat (inteligentní autonomní agenti neboli softwarových botů) kupříkladu pro JIS/JIT řízení v supermarketech nebo bufferech dílů a komponentů, ale také pro integraci montážních a zásobovacích procesů a inteligentní řízení zdrojů (lidských, materiálních, zařízení).