<\/p>\n
Kad \u010dujem da netko uvodi novi logisti\u010dki KPI dashboard, iz navike postavim isto pitanje: kome to\u010dno taj ekran treba pomo\u0107i donijeti bolju odluku ovaj tjedan ili danas u drugoj smjeni. Ako na to nema jasnog odgovora, pri\u010da vrlo brzo zavr\u0161i tako da nekoliko ljudi u uredu odu\u0161evljeno gleda grafove, dok voditelj skladi\u0161ta i dispe\u010der i dalje rade po osje\u0107aju, papiri\u0107ima i WhatsUp grupama. Vidio sam previ\u0161e sustava gdje se WMS i TMS odli\u010dno pona\u0161aju kao spremi\u0161te podataka, ali ono \u0161to do\u0111e do operacije su hrpe mailova i Excel izvje\u0161taja koje nitko ne sti\u017ee ni otvoriti.<\/p>\n
Ideja KPI dashboarda je jednostavna, ali provedba zna biti naporna: u jednom ekranu spojiti klju\u010dne informacije iz WMS-a i TMS-a na na\u010din koji direktno poma\u017ee kod planiranja smjena, optere\u0107enja rampi, ruta i vozila te pra\u0107enja usluge prema kupcu. Problem je \u0161to \u010desto kre\u0107emo iz krivog smjera. IT odjel ili vanjski konzultant povuku sve \u0161to mogu iz baze, slo\u017ee dvadesetak metrika, dodaju par boja i misle da je pri\u010da gotova. U praksi to izgleda tako da na dnevnom sastanku u 8 ujutro nitko ne otvara taj dashboard, nego se i dalje ide redom po listama iz WMS-a, listama utovara iz TMS-a i verbalnom dojmu, ju\u010der je bilo gusto, danas \u0107e isto.<\/p>\n
Kada do\u0111ete u skladi\u0161te gdje ljudi tr\u010de, a kamioni \u010dekaju satima na rampi, nevjerojatno \u010desto postoji nekakav izvje\u0161taj koji bi danima upozoravao na problem, ali prezentiran je na na\u010din koji operaciji ni\u0161ta ne zna\u010di. Tipi\u010dan primjer iz jedne distribucije: imali su fantasti\u010dan IT tim, WMS i TMS integrirani, a dashboard na ekranu prikazivao je stotinu stupaca, popunjenost skladi\u0161ta i prosjek vremena utovara za cijeli mjesec. Sve je bilo super, samo potpuno neupotrebljivo za voditelja smjene koji treba znati \u0161to napraviti s tri kasna kamiona i dvadeset hitnih isporuka. Kad smo sjeli s ljudima iz operacije i pitali ih na temelju kojih informacija mijenjaju plan, pokazalo se da im trebaju vrlo jednostavne stvari u realnom vremenu: koliko je naloga u pripremi po zoni, ka\u0161njenje prema krajnjem vremenu, trenutno vrijeme \u010dekanja kamiona na rampi i koliko je otvorenih dostavnih mjesta po ruti bez dodijeljenog vozila. Ni\u0161ta od toga nije se jasno vidjelo na postoje\u0107em dashboardu.<\/p>\n
Logisti\u010dki KPI dashboard nije alat samo za direktora ili prezentaciju, nego produ\u017eena ruka operativnog tima. Ako se kroz njega ne mo\u017ee odlu\u010diti gdje \u0107u staviti dodatna tri radnika, koju rutu pomaknuti ili gdje je usko grlo, onda je to samo lijep ekran. Prvi korak je priznati da ve\u0107ina postoje\u0107ih izvje\u0161taja ne slu\u017ei operaciji, nego slu\u017ei tome da imamo osje\u0107aj da mjerimo. Tek kad se to ra\u0161\u010disti, mo\u017ee se graditi ne\u0161to \u0161to stvarno povezuje WMS, TMS i odluke na razini skladi\u0161ta i u dispe\u010derskoj sobi.<\/p>\n
Kada radim s timom na novom dashboardu, uvijek krenemo od plo\u010de i flomastera, a ne od SQL upita. Pitanje je jednostavno: koje odluke donosite kroz dan, kroz tjedan i kroz mjesec. Svaka odluka treba jedan ili dva broja koji je podupiru, sve ostalo je \u0161um. Za dnevne operacije u skladi\u0161tu zanimaju nas tempo i zaostatak. Iz WMS-a se naj\u010de\u0161\u0107e izvla\u010de isti klju\u010dni pokazatelji, ali na\u010din prikaza radi razliku. Ako vodite veliko distribucijsko skladi\u0161te s dvadesetak radnika po smjeni i oko 7000 linija dnevno, \u017eelite gledati linije po satu po radniku po zoni, a ne op\u0107enitu produktivnost skladi\u0161ta. Jer kad se u jednoj zoni gomila zaostatak dok je druga prazna, prosjek izgleda lijepo, ali kamioni kasne. Isto vrijedi za vrijeme od prijema do smje\u0161taja na lokaciju. U WMS-u uvijek imamo podatke o vremenu kada je roba zaprimljena na rampi i kada je zavr\u0161ila na lokaciji. Ako to u dashboardu ne vidimo kao distribuciju po dobavlja\u010du, ne\u0107emo na vrijeme primijetiti da nam se roba odre\u0111enog dobavlja\u010da zadr\u017eava na ulazu po dva dana, pa onda inventura stalno pokazuje razlike.<\/p>\n
S TMS strane, za svakodnevne odluke u fokusu su vrijeme utovara po ruti, broj dostavnih mjesta po vozilu, popunjenost vozila po volumenu ili te\u017eini i pravovremenost isporuka. No opet, nije dovoljno imati broj pravovremenih isporuka za cijelu mre\u017eu, treba ga mo\u0107i spustiti na regiju, prijevoznika, pa \u010dak i na kombinaciju skladi\u0161te-prijevoznik. U jednoj firmi smo do\u0161li do toga da su ukupno imali 96 posto pravovremenih isporuka, \u0161to zvu\u010di odli\u010dno, ali kad smo spojili WMS i TMS i razbili podatke po relacijama, vidjelo se da tri rute stalno padaju ispod 85 posto. Sve tri su kretale iz istog skladi\u0161ta i imale iste probleme s kasnim zavr\u0161etkom pripreme robe. Bez povezivanja podataka, svi su krivili prijevoznika.<\/p>\n
Pri odabiru KPI-ja, u praksi nam ne treba dvadeset stvari. Dovoljno je za operativu imati tri grupe pokazatelja: usluga kupcu, produktivnost i kvaliteta. Unutar svake grupe stavimo po tri ili \u010detiri broja koji moraju biti vezani uz odluku. Ako produktivnost pada, odluka je prebaciti ljude, uvesti prekovremeni rad ili mijenjati na\u010din rada na odre\u0111enoj zoni. Ako usluga kupcu pada, odluka je mijenjati krajnje vrijeme za narud\u017ebe, promijeniti prijevoznika ili reorganizirati raspored ruta. KPI bez jasne mogu\u0107e akcije je samo statistika. Kvalitetu ne smijemo gurati u stranu. Broj krivih isporuka, broj vra\u0107enih po\u0161iljaka i broj korekcija zaliha standardni su podaci u WMS i TMS sustavima, ali rijetko se prikazuju na glavnom ekranu. Kad radnik vidi da se zbog njegovog tima di\u017ee broj gre\u0161aka na 1000 linija, to mijenja pona\u0161anje puno vi\u0161e nego generi\u010dka pri\u010da o va\u017enosti kvalitete. Bitno je i da se brojke prikazuju kroz trend, jer odluke donosimo gledaju\u0107i kamo stvari idu, a ne samo \u0161to je bilo ju\u010der.<\/p>\n