Optymalizacja procesu kontroli jakości w produkcji

Optymalizacja procesu kontroli jakości w produkcji

Wdrożenie skutecznej kontroli jakości w procesie produkcyjnym stanowi kluczowy element sukcesu przedsiębiorstwa. Umożliwia to bowiem nie tylko zdobywanie lojalności klientów, lecz także zwiększanie poziomu sprzedaży oraz ulepszone zarządzanie wynikami finansowymi. Jak się okazuje, skrupulatna kontrola jakości w produkcji może stać się kluczowym elementem strategii biznesowej, prowadząc do osiągania wyższej satysfakcji klientów i optymalnych wyników finansowych. W niniejszym artykule przyjrzymy się, jak istotne jest wykorzystanie nowoczesnych narzędzi, takich jak zaawansowane oprogramowanie do planowania produkcji w celu optymalizacji procesu kontroli jakości, by uniknąć negatywnego oddziaływania na skalę produkcji czy inne kluczowe wskaźniki.

Znaczenie zarządzania kontrola jakości

Skuteczne zarządzanie kontrolą jakości przynosi wiele korzyści w środowisku produkcyjnym. Najbardziej oczywistą kwestią jest to, że rezultaty realizowanych w firmie procesów, w tym wytwarzane produkty, z większym prawdopodobieństwem spełnią lub przewyższą oczekiwania klientów, gdy procesy produkcyjne będą odpowiednio kontrolowane, a jakość będzie brana pod uwagę na każdym etapie.

Również inne korzyści wskazują na wagę kontroli jakości w produkcji. W szczególności należy wspomnieć o:

1. Zwiększonym bezpieczeństwie pracowników i klientów

Produkty wysokiej jakości są bezpieczniejsze – mają mniej lub nie mają żadnych wad, które mogłyby prowadzić do obrażeń lub chorób klientów. Niemniej jednak zarządzanie jakością to nie tylko dbanie o bezpieczeństwo klientów. Zarządzanie jakością w przestrzeni produkcyjnej oznacza również dbanie o bezpieczeństwo pracowników, a także upewnianie się, że wszyscy przestrzegają właściwych procesów i mają dostęp do narzędzi oraz zasobów gwarantujących im bezpieczeństwo.

2. Rosnącym zaangażowaniu pracowników

Pracownicy, którzy widzą, że kierownictwo dąży do optymalizacji procesu kontroli jakości – wyników, środowiska pracy, procesów i bezpieczeństwa personelu – są zwykle bardziej zaangażowani w codzienne działania. Wynika to z prostej przyczyny – większość ludzi chce wykonywać pracę, która przynosi wartość, a gdy pracownicy są dumni z produktów, które wytwarzają, wówczas poczuwają się do odpowiedzialności za powierzone im zadania w sposób, który sprzyja większemu zaangażowaniu.

3. Zwiększona lojalność klientów

Gdy klienci mają pewność, że dana marka konsekwentnie dostarcza produkty wysokiej jakości, wówczas stają się lojalni – kupują produkty od danej firmy, nawet jeśli oznacza to niewielki wzrost kosztów lub niedogodności w porównaniu z zakupami u konkurencji. Większość ludzi jest skłonna poczekać nieco dłużej, zapłacić nieco więcej lub pojechać nieco dalej, aby kupić produkty, którym mogą zaufać.

4. Zmniejszona ilość odpadów

Zarządzanie jakością we wszystkich procesach produkcyjnych zmniejsza ilość odpadów poprzez redukcję ilości odrzucanych lub przerabianych elementów.

5. Lepsza optymalizacja kosztów

Wdrożenie metod kontroli jakości zapewnia lepszą optymalizację kosztów w całym przedsiębiorstwie. Na linii produkcyjnej pozwala to zaoszczędzić pieniądze poprzez wyeliminowanie odpadów i poprawek, zaangażowanie pracowników, którzy dzięki temu mogą pracować wydajniej i produktywniej, a także ograniczyć przestoje spowodowane zdarzeniami związanymi z bezpieczeństwem lub błędami, które mogłyby wstrzymać produkcję. Poza linią produkcyjną, wyższa jakość pozwala zoptymalizować koszty poprzez zatrzymanie klientów i zwiększenie przychodów w całym okresie życia każdego z nich.

Jak wdrożyć procedury optymalizacji kontroli jakości w produkcji?

Korzystanie z dobrodziejstw kontroli jakości w produkcji wymaga stworzenia procesu nadzorującego jej przebieg. Chociaż istnieje wiele metodologii kontroli jakości, ważne jest, aby zrozumieć specyficzne potrzeby prowadzonej działalności i sposób, w jaki można je wspierać poprzez zapewnienie i kontrolę jakości. Aby zdefiniować i zbudować procesy kontroli jakości, które sprawdzą się w danej organizacji, należy wykonać poniższe kroki.

· Ustalenie standardów jakości produkcji

W tym kroku ważne jest, aby zastanowić się, jaki cel chcemy osiągnąć poprzez optymalizację procesu kontroli jakości. Poznanie ewentualnych wymagań zewnętrznych jest w tym pomocne. Należy dowiedzieć się, czego oczekują interesariusze zewnętrzni, w tym klienci, sprzedawcy lub partnerzy biznesowi, oraz czy istnieją umowy i porozumienia dotyczące poziomu usług określające te wymagania. Stosowane standardy kontroli jakości powinny przynajmniej w minimalnym zakresie spełniać te wymagania. Na przykład, jeśli umowa SLA mówi, że firma będzie dostarczać 1000 sztuk produktów na tydzień z poziomem błędu mniejszym niż 1%, standardy jakości nie mogą dopuszczać większych różnic.

Warto także zwrócić uwagę na precyzyjne określenie wymagań wewnętrznych. Celem w tym przypadku może być przykładowo osiągnięcie jakości przewyższającej wymagania zewnętrzne. Należy wziąć przy tym pod uwagę potrzeby biznesowe, koszty i to, co może być wyzwaniem, ale możliwym celem dla zespołów produkcyjnych.

Warto również rozważyć uwzględnienie w standardach jakości produkcji marginesu na błędy, które nie mają wpływu na klientów. Na przykład, jeśli klient wymaga poziomu błędu poniżej 1%, wewnętrznie można dążyć do utrzymania ich poniżej 0,5%.

Należy również upewnić się, że wyznaczone standardy są mierzalne. Kontrola jakości działa najlepiej, gdy można zmierzyć wyniki podejmowanych wysiłków. W przeciwnym razie to, czy odniesiono sukces, jest subiektywne i nie będzie można przeanalizować wpływu zmian w procesach i zarządzaniu jakością.

· Optymalizacja procesów dzięki oprogramowaniu ERP

Koncentrując się na zarządzaniu kontrolą jakości, można łatwo utknąć w dążeniu do perfekcji. Należy jednak najpierw upewnić się, że zespoły i procesy zapewniają produkcję na odpowiednią skalę. Jednym z najlepszych sposobów na zrównoważenie potrzeb biznesowych w zakresie zarządzania jakością i zwiększania produkcji jest zastosowanie oprogramowania ERP.

Odpowiednie oprogramowanie do planowania produkcji może pomóc w zarządzaniu jakością, dbając o to, by odpowiednie zasoby i personel były dostępne wtedy, gdy są potrzebne. Przykładowo wyobraźmy sobie firmę produkcyjną, która wytwarza wysokiej jakości zabawki. Zwykle linia produkcyjna nie ma problemu z nadążaniem za popytem, jednocześnie zachowując jakość, z której znana jest marka. Ale co się stanie, jeśli jedna z zabawek zyska nagle znaczną popularność? Albo sezon świąteczny spowoduje wzrost popytu na niektóre zabawki? Próba wyprodukowania znacznie większej liczby zabawek przy użyciu tych samych zasobów może prowadzić do problemów z jakością.

Inteligentne oprogramowanie ERP do planowania, takie jak oprogramowanie proALPHA, może pomóc kierownikom produkcji w rozwiązaniu wielu z tych problemów, gdyż doskonale odwzorowuje zachodzące w firmach procesy biznesowe, jak również wspiera i modeluje ich przebieg dzięki wbudowanemu Workflow. Co więcej, system ten daje możliwość definiowania procesów kontroli jakości na wielu etapach. Dotyczy to zarówno zakupu materiałów, procesów produkcyjnych, jak i realizacji standardów jakościowych narzucanych przez klientów końcowych.

Kolejnym elementem kompleksowego zarządzania jakością z wykorzystaniem systemu ERP jest moduł serwisu, który odpowiada za sprawną obsługę zgłoszeń serwisowych oraz przechowywanie historii zgłaszanych problemów, a także funkcjonalność umożliwiająca definiowanie częstotliwości oraz reguł próbkowania, różnych względem poszczególnych dostawców. Co istotne, oprogramowanie ERP pomaga także w definiowaniu instrukcji kontroli jakości, czyli przepisów mówiących o tym, jak poprawnie przeprowadzić czynności kontrolne.

Oczywiście to nie koniec możliwości systemów ERP w zakresie optymalizacji kontroli jakości w produkcji. Kluczowe znaczenie ma tu odpowiedni dopasowanie funkcjonalności poszczególnych modułów do realnych potrzeb biznesowych danej firmy produkcyjnej.

· Wykorzystanie wskaźników jakości produkcji do rozwoju i poprawy działalności operacyjnej

Kolejny ważny czynnik w optymalizacji procesu kontroli jakości to gromadzenie danych i optymalizacja procesów nieefektywnych. Po zdefiniowaniu procesu kontroli jakości, w tym standardów, które można wykorzystać do oceny skuteczności, należy kontynuować gromadzenie danych dotyczących jakości. Konsekwentne przyglądanie się wskaźnikom jakości pomaga bowiem zrozumieć, czy procesy kontroli jakości działają. Pomagają one również zidentyfikować obszary wymagające dalszej poprawy.

· Organizacja szkoleń i innych zasobów niezbędnych w zakresie kontroli jakości

Najlepsze wyniki z optymalizacji procesu kontroli jakości można uzyskać, gdy dysponuje się odpowiednimi zasobami. Obejmuje to zarówno korzystanie z oprogramowania do kontroli jakości produkcji, jak i zapewnienie, że każdy, kto z niego korzysta (i innych zasobów) jest odpowiednio przeszkolony.

Wybierając więc oprogramowanie ERP, warto zwrócić uwagę, czy dostawca pomaga osiągnąć te cele dzięki stałemu wsparciu i doradztwu, zapewniając pracownikom odpowiednie szkolenia w zakresie korzystania z systemu w celu poprawy jakości i harmonogramowania produkcji.

Podniesienie standardów jakości w produkcji z pomocą ERP

Czy można osiągnąć wszystko, o czym mowa powyżej, korzystając z ręcznych procesów planowania? Możliwe, ale zajęłoby to dużo czasu i być może trzeba byłoby wracać do deski kreślarskiej wiele razy dziennie, z racji zmieniających się zasobów i priorytetów.

Zintegrowany system zarządzania przedsiębiorstwem, zawierający moduł zarządzania jakością pozwala automatycznie dopasowywać zasoby do potrzeb biznesowych, nawet gdy te mają zmienny charakter. Działania, których ręczne wykonanie mogłoby zająć komuś cały dzień, dzięki odpowiedniemu oprogramowaniu do planowania można zrealizować w zaledwie kilka minut. Odpowiednia technologia upraszcza złożone procesy planowania, dzięki czemu można zaspokoić potrzeby produkcyjne bez zaprzątania sobie głowy szczegółami. Niezależnie od tego, czy firma pracuje na jedną zmianę, czy na trzy zmiany dziennie z rotacyjnymi potrzebami, zintegrowany system zarządzania przedsiębiorstwem, wzbogacony o moduł zarządzania jakością, może uprościć pracę ludzi i zasobów, pozytywnie wpływając przy tym na rentowność prowadzonej działalności.

Komentarze (0)

Napisz komentarz

Nie ma tutaj jeszcze żadnego komentarza, bądź pierwszy!

Napisz komentarz
Dodaj komentarz

Przeczytaj również:

Platforma Proalpha Industrial AI wprowadza sztuczną inteligencję

Grupa Proalpha, jeden z wiodących dostawców rozwiązań ERP i aplikacji biznesowych, prezentuje platformę Proalpha Industrial AI zawierającą spójną ofertę do praktycznego wykorzystania sztucznej inteligencji (AI) w sektorze przedsiębiorstw przemysłowych. W tym celu platforma udostępnia katalog ponad 30 aplikacji biznesowych AI dla procesów podstawowych w obrębie centralnych obszarów działalności, które zapewniają wartość dodaną w przedsiębiorstwie – od zakupów i produkcji, przez usługi posprzedażowe, aż po serwis. Kolejne 100 aplikacji AI zostało już zdefiniowanych i znajduje się w opracowaniu. Portfolio aplikacji AI gotowych do użycia jest łatwo dostępne i może stać się prawdziwym motorem innowacji dla firm stojących pod coraz większą presją podyktowaną sytuacją na rynku. Platforma Proalpha Industrial AI obejmuje sprawdzone rozwiązania AI firmy Empolis i Nemo stworzone dla technologii chmury w ofercie SaaS, do integracji zarówno z ekosystemem Proalpha, jak i z systemami innych dostawców. Ponadto platforma pozwala przedsiębiorstwom na inteligentne przetwarzanie danych za pomocą odpowiednich, wstępnie skonfigurowanych aplikacji AI, w zależności od scenariusza wykorzystania. Nie ma przy tym znaczenia, czy analizowane są uporządkowane dane (np. tabele w zakupach), czy też dane nie posiadające uporządkowanej struktury (np. dokumenty, notatki, lub dokumentacja z serwisu). Dzięki temu ukryta wiedza może zostać przekształcana w zbiór konkretnych informacji, na podstawie których można podejmować rzetelne decyzje. Platforma Proalpha Industrial AI umożliwia rozpoznawanie, diagnozowanie i prognozowanie na podstawie danych specyficznych dla przedsiębiorstwa, na całkowicie nowym poziomie oraz przygotowuje konkretne zalecenia, które mogą być wdrażane również automatycznie. Dalsze korzyści dla przedsiębiorstw: Łatwa integracja technologii pozwala na szybkie realizowanie wymagań, a tym samym na szybkie wdrażanie odpowiednich rozwiązań na rynku. Natychmiastowe efekty działań (Quick Wins) i zrozumiałe wyniki analiz inteligentnych asystentów AI przyczyniają się do rozbudowy zaufania w stosunku do AI w działach specjalistycznych. Przedsiębiorstwa mogą przygotować się do wykorzystania innowacyjnych technologii AI w celu sprostania aktualnym i przyszłym wyzwaniom oraz zmianom na rynku. „Dzięki naszemu oprogramowaniu biznesowemu Industrial AI chcemy wspierać przedsiębiorstwa produkcyjne przy wdrażaniu rozwiązań opartych na AI, niezależnie od stopnia dojrzałości i tempa realizacji”, wyjaśnia Christoph Kull, President Business Applications w Proalpha. „W tym celu kluczowe znaczenie ma odejście od dominującej wcześniej metody wykorzystywania AI wszędzie po trochu, na korzyść wyspecjalizowanych rozwiązań zapewniających przedsiębiorstwom szybkie i widoczne efekty w praktyce. Jest to możliwe, gdy implemantacja AI przebiega stopniowo, poprzez aplikacje gotowe do natychmiastowego użycia, czyli proces po procesie i obszar biznesowy po obszarze biznesowym.” Działy specjalistyczne jako motor AI Jeżeli niemiecka gospodarka nie chce stracić pozycji siły napędowej innowacji, AI musi znaleźć zastosowanie tam, gdzie naprawdę może dokonać różnicy – w poszczególnych działach specjalistycznych, zamiast napędzać dyskusję o zasadniczą rację bytu sztucznej inteligencji”, mówi Kull. „Powód: działy specjalistyczne lepiej niż ktokolwiek inny znają główne procesy i dane potrzebne do wykorzystania AI. Pracownicy fachowi wiedzą, gdzie AI może przynieść konkretną wartość dodaną i gdzie potrzebna jest optymalizacja procesów, aby osiągnąć rzeczywisty wzrost produktywności.” Platforma Proalpha Industrial AI umożliwia operacyjne stosowanie AI z podejściem holistycznym, które umożliwia perspektywę zarówno oddolną, jak i odgórną. Po usystematyzowaniu wyników analiz opartych na AI przez działy specjalistyczne, wyniki te muszą trafić do kadry kierowniczej, aby ustalić dalszą strategię zastosowania AI. Aplikacje AI do natychmiastowego zastosowania Platforma Proalpha Industrial AI obejmuje obecnie ponad 30 aplikacji AI dla obszarów biznesowych ERP, Financial Management, Human Capital Management, Spend Management, Digital Shopfloor i Customer Experience. Kolejnych 100 aplikacji AI dla tych obszarów biznesowych jest obecnie w trakcie implementacji. Dzięki tym narzędziom przedsiębiorstwa mogą redukować np. swoje zapasy magazynowe poprzez dokładniejsze prognozy zużycia, optymalizować parametry dyspozycji i okresy ponownego nabycia oraz usprawniać produkcję poprzez skrócenie czasu przebiegu i czasu spoczynku. W ten sposób efektywniejsze procesy pozwalają na poprawę terminowości dostaw. Podstawą jest optymalizacja danych podstawowych sterowana przez AI poprzez wyszukiwanie błędów oraz trendów, a także ciągła kontrola jakości danych oraz migracje danych zgodnie z planem. Cyfryzacja procesów i regularne zestawianie danych w formie tabel często nie wystarcza, aby zwiększyć produktywność pracowników w procesach wymagających użycia wiedzy. Obsługa klienta jest na to doskonałym przykładem – odpowiedź na zapytanie klienta może być szybsza, bardziej profesjonalna i zindywidualizowana, jeżeli dostępna jest odpowiednia wiedza na temat kompleksowych zapytań serwisowych dotyczących danej branży. Wiedza ta znajduje się najczęściej poza granicami systemu ERP, np. w podręcznikach, dokumentacji, e-mailach lub czatach. Z tego względu przetwarzanie nieuporządkowanych danych z różnych źródeł w oparciu o AI przyczynia się do wzrostu produktywności o 30-40 procent w procesach opartych na wiedzy, ponieważ istotne informacje mogą zostać przekazane w formie cyfrowej do odpowiedniej osoby w odpowiednim czasie. Zwłaszcza w czasach zmian demograficznych i braku wykwalifikowanej kadry pracowniczej zarządzanie wiedzą oparte na sztucznej inteligencji staje się dla wielu przedsiębiorstw przemysłowych średniej wielkości czynnikiem decydującym o przetrwaniu. Twin Transformation ze wsparciem AI Szczególnie przedsiębiorstwa produkcyjne muszą mierzyć się z wymaganiami swoich klientów i partnerów związanymi ze zrównoważonym rozwojem oraz zmieniającymi się regulacjami prawnymi (takimi jak raportowanie ESG). Dlatego dla większości firm już dziś kluczowe znaczenie ma możliwość ustalania i optymalizowania śladu węglowego w odniesieniu do całego przedsiębiorstwa i jego produktów. Platforma Proalpha Industrial AI umożliwia firmom przeglądanie, analizowanie i efektywną optymalizację śladu węglowego zarówno dla całego przedsiębiorstwa (Corporate Carbon Footprint), jak i dla poszczególnych produktów (Product Carbon Footprint) poprzez wykorzystanie AI do analizy danych zużycia energii w czasie rzeczywistym. W ten sposób możliwe jest również identyfikowanie najwyższego zużycia energii i nieprawidłowości w obrębie parku maszynowego i poszczególnych procesów. Ponadto przedsiębiorstwa mogą uzyskać pełną przejrzystość swoich procesów produkcyjnych w zakresie zużycia energii na każdym etapie pracy oraz efektywnie optymalizować system. Analizy wykonywane przez AI pozwalają przedsiębiorstwom pogodzić efektywność finansową i ekologiczną oraz zapewniają im znaczną przewagę konkurencyjną na rynku. Block Quote Kull dodaje: „Chcemy udostępnić nasze rozwiązania oparte na AI przedsiębiorstwom każdej wielkości, aby producenci zwiększali swoją produktywność, rozszerzali możliwości biznesowe i tym samym przygotowali się na przyszłość.” Więcej informacji na temat platformy Proalpha Industrial AI jest dostępnych na stronie www.proalpha.com/en/ai-hub.
Platforma-Proalpha-Industrial-AI-wprowadza-sztuczną-inteligencję-do-sektora-przedsiębiorstw-przem
Proalpha_logo
zweryfikowano

0/5

Proalpha

ERP dla produkcji


Proalpha
Lubuskie
1700 osób
Zobacz profil
Branża
Automotive, Budownicza, Elektronika, Meblarska, Medyczna, Metalurgiczna, Produkcyjna, Tworzywa sztuczne
Opis
Grupa Proalpha to firma funkcjonująca na rynku od 30 lat, obsługująca ponad 8 tysięcy klientów na całym świecie. System proALPHA ERP jest przeznaczony dla średnich przedsiębiorstw produkcyjnych i dostępny jest w 15 wersjach językowych....
rozwiń