Ingrid Joost: prognoosimine ja planeerimine on Eesti tööstuses nõrk

Joost toob näiteks toidutööstuses, kus tuleb täpselt teada, mida klient täna poodi ostma läheb. Kaks päeva veel enne seda peab teadma, milliseid tooraineid peaks varuma. "See teeb asja keeruliseks ja seal on ainuvõimalik kasutada erinevaid prognoosimise meetodeid ning vaadata, mis on juhtunud minevikus. Vastavalt sellele teha projektsioonide põhjal plaanid, mida ja kui palju on vaja varuda," selgitab ta ja rõhutab, et prognoosipõhine planeerimine on toiduainetööstuse alus.

"Prognoosimise ja planeerimise osas ütleksin, et see on meie ettevõtetes üks nõrk valdkond. Planeerimine on ajas paremaks läinud, aga prognoosimise poolel näen, et seda ei osata teha. Seda ei kasutata ja osatakse vähe, aga samas on prognoos aluseks edasistele protsessidele," võtab Joost Eesti tööstuse olukorra lühidalt kokku.

Veel ütleb ekspert, et prognoosimiseks ja planeerimiseks on olemas väga konkreetsed mudelid ning sellele lisaks pakutakse mitmeid infotehnoloogilisi lahendusi, mis aitavad tootmist kasumlikumaks muuta. "Kui ettevõte tahab edukalt tegutseda, siis selles vallas ei olegi ühte terviklahendust, vaid mitmed erinevad lahendused tuleb üheks jadaks kokku panna nii, et see süsteemina toimima hakkaks," selgitab ta, lisades, et sealt edasi saab ettevõte kätte prognoosid ning prognoosipõhised tellimused ja soovitused, mille põhjal on võimalik konkreetse päeva tegevusi valida.

Sarnaselt eelnevaga on ettevõtjatel Joosti hinnangul probleeme ka võimsuste arvutamisega. "Võimsust ei osata arvutada. Arvutamisel peame teadma, palju on meie seadmetel ja inimestel võimsust ehk seadmed versus inimesed ja vahetused," selgitab Joost.

Tema sõnul jääb aga võimsuse arvutamisest üksi väheks ja lisaks peaks ettevõtja teadma ka toodete normaegu. „Kui me võimsustest üldse rääkima hakkame, siis peame teadma, palju meil toodete tegemiseks aega kulub – normeerimine, normajad. Võimsust on lihtne arvutada, aga meil ei ole sellega midagi peale hakata, kui me ei tea normaegasid toodetele ja operatsioonidele,“ selgitab Joost.

„Kui me räägime tootmise normeerimisest ja standardaegade tegemisest, siis see on jälle selline koht, kus võib öelda, et meil on siin väga vähe kompetentseid inimesi, kes oskaksid seda tea ja õpetada. Samuti on vähe süsteeme, kuidas seda teha,“ tõdeb ta ja lisab, et samas on see teadliku planeerimise alus. „Kui räägime planeerimise süsteemidest, siis süsteeme väga palju ei kasutata, sest meil puuduvad toodete standardajad. Meie toodete standardajad on valed või ebatäpsed ning me ei tea, kui palju tegevused aega võtavad. Kui meil neid aegu pole, ei saa me planeerida ka võimsust."

Joosti sõnul on planeerimises ja võimsuste arvutamises hea näide tekstiilitööstus, mis on selles teiste tööstusharudega võrreldes edukam. „Tekstiilis on seda läbi ajaloo väga täpselt tehtud, need teadmised on kogu aeg olnud,“ lisab ta ja ütleb, et samas on tekstiil ka kergem valdkond.

Palju keerulisem olukord näiteks keeruliste metallkonstruktsioonide tootmises ehk projektitootmises. „Sul on iga kord uus projekt. Tekstiilis on aga standardtootmine – see on lihtsam. Tuleb partii sisse, ühesugused tooted, teeme näidise valmis, võtame ajad ja läheb tootmisse,“ võrdleb ta.

Ka masinatööstuses on olukord keeruline, sest uue masina tegemise aeg on iga kord erinev. Seda on Joosti sõnul keeruline mõõta ja öelda. „Selleks et seda teha, on vaja konkreetseid parameetreid, tuleb tunda oma masinaid. Näiteks teeme joonise CADis valmis. Seejärel tuleb teada, palju erinevates lõikudes aega kulub ehk kui palju aega võtab lõikus, keevitus, montaaž jne. Sa pead suutma mingite tehniliste masina ja joonise parameetrite järgi need paika panna,“ ütleb Joost. „See on võimalik, kui sul on joonis, millelt saad kätte mingi joone pikkuse, paned sinna näitajad juurde ning saad kätte hinnangulise aja.“

Joosti sõnul tegemist üsna keerulise protsessiga ja käsitsi tegemine on peaaegu võimatu. „Küll aga on see võimalik läbi infotehnoloogiliste lahenduste. Selleks on vaja teada ajalugu.“