Nowoczesne zarządzanie produkcją – analiza produkcji poprzez wskaźniki

lip 22 2021 14:43 | mentalny w Inne

Dlaczego wskaźniki efektywności produkcji są niezbędne?
Odpowiednie zarządzanie procesami zachodzącymi w przedsiębiorstwie o profilu produkcyjnym to nie tylko podejmowanie decyzji na szczeblu operacyjnym (np. dostawy materiałów, organizacja harmonogramu dostaw czy kontrola czasu pracy), ale także analiza danych na poziomie strategicznym tak, aby możliwe było ciągłe doskonalenie produkcji w firmie. Tylko dzięki systematycznemu wzrostowi efektywności produkcji możliwe jest budowanie trwałych fundamentów pozycji przedsiębiorstwa na rynku.
Aby ten cel był możliwy do zrealizowania, konieczne jest opracowanie mierników, które pokażą, jakie są atuty i słabości funkcjonowania przedsiębiorstwa produkcyjnego. Umiejętnie dobrane wskaźniki produkcji, określane także jako Production KPI (KPI to skrót od angielskiego terminu Key Performance Indicators, czyli Kluczowe Wskaźniki Efektywności) pozwalają ocenić, w jakim stopniu realizowane są cele firmy zarówno z finansowego, jak i niefinansowego (osobowego, rzeczowego) punktu widzenia.

Przykładowe wskaźniki KPI w firmie produkcyjnej
Jeśli chodzi o postać wskaźników KPI, mogą się one różnić w zależności od np. wielkości przedsiębiorstwa oraz segmentu rynku, w którym prowadzona jest działalność. Ważne jest, by dobrać takie mierniki, którą będą odzwierciedlać sytuację w kluczowych aspektach organizacji i staną się pomocne w podejmowaniu decyzji przez kadrę menedżerską w firmie. Przykładowe Kluczowe Wskaźniki Efektywności w przedsiębiorstwie produkcyjnym to:

procentowy udział odpadu produkcyjnego,
ilość jednostek produktu wytworzonych w czasie jednej zmiany/roboczogodziny,
procentowy udział przeterminowanych należności (jest to ważne z punktu takiego newralgicznego obszaru dla firmy, jakim jest zarządzanie łańcuchami dostaw - zobacz więcej na https://operatorsystems.pl/),

oraz wiele innych. Należy przy tym pamiętać, że aby wskaźniki KPI mogły spełniać swoją rolę informacyjną, nie powinny być zbyt liczne (zaleca się, by ich liczba nie przekraczała 20) – w przeciwnym razie natłok danych może utrudnić szybkie podejmowanie trafnych decyzji.