Covidowe obostrzenia i wzrost zachorowań wśród pracowników to wyzwania dla firm produkcyjnych. Pandemiczna rzeczywistość to z perspektywy wielu firm okres większej sprzedaży oraz rosnącej liczby zamówień, przy jednoczesnym braku produktów na stanie, który wynika z tego, że przerwane na różnych etapach łańcuchy dostaw znacznie ograniczyły ich dostępność. Z pomocą przychodzą roboty weryfikujące klientów oraz dostępność towarów i ich zamienników.
Materiał powstał przy współpracy z partnerem:
Pandemia na początku 2020 roku zaskoczyła wszystkich. Z dnia na dzień cała Europa, Azja i Ameryki wprowadziły lockdowny, zamykając miliony pracowników w domach. Nagle firmy i pracownicy stanęli przed wyzwaniem przeniesienia działania do prywatnych domów. Jednocześnie pojawiła się niepewność. Wszyscy zadawali sobie te same pytania: jak długo potrwa lockdown, jak wpłynie na biznes, czy stracimy pracę, czy wrócimy do biur, co z bieżącymi płatnościami, produkcją, dostawami? Firmy zaczęły się obawiać zatorów płatniczych.
Wszystkie obostrzenia i wzrost zachorowań wśród pracowników stanowiły wyzwania w firmach produkcyjnych. Zaczynało brakować rąk do pracy. To z kolei wymusiło przyspieszenie digitalizacji w firmach i automatyzacji na liniach produkcyjnych.
Przecież sprzedaż w pandemii rośnie...
Firmy dostarczające automatykę produkcyjną odnotowały wzrost liczby zamówień, a co za tym idzie wzrost sprzedaży, ale jednocześnie pogorszyła się ściągalność należności. W kolejnym kroku, z powodu zamknięcia wielu fabryk, będących dostawcami części lub podzespołów, pojawił się problem z dostępnością produktów, które zamawiali klienci.
WYZWANIE 1: Nowe kryteria weryfikacji klientów
Klient miał duży wolumen przyjmowanych zamówień, nawet po kilka tysięcy dziennie. Zamówienia te początkowo przerabiało kilka osób. Była to praca żmudna i czasochłonna. Co więcej, na początku pandemii pojawiło się ryzyko, że z dnia na dzień klienci przestaną płacić. Problemem nie była sprzedaż, tylko ściągnięcie należności od klientów. Zamówienia spływały cały czas, ale pojawiła się konieczność bardziej wnikliwej i szczegółowej weryfikacji zamówień, m.in. pod kątem tego, czy klient składający zamówienie zapłacił ostatnie faktury oraz czy produkt z zamówienia znajduje się na stanie, żeby móc zrealizować dane zamówienie. Wszystko po to, aby dbać o niezakłócony przepływ gotówki oraz inteligentnie decydować, które zamówienia realizować w pierwszej kolejności. Analiza taka wymagała pracy całego zespołu ludzi, a w sytuacji pandemii dostępność tego zasobu okazała się być bardzo ograniczona.
ROZWIĄZANIE 1: Robot sprawdzający zamówienia i należności
Z pomocą w nowej, pandemicznej sytuacji przyszedł robot sprawdzający zamówienia i należności. Odciążył on kilka osób od żmudnego sprawdzania i weryfikacji poszczególnych zamówień. Robot ten przegląda zamówienia, sprawdza historię kontaktów z danym klientem, ocenia, czy istnieje ryzyko opóźnień płatniczych oraz przekazuje gotową informację, czy klient jest godny zaufania na podstawie jego historii płatności. Robot ma za zadanie analizować spływające zamówienia, porównywać je z historią płatności klienta i kontaktować się z nim w przypadku, w którym będzie miał zastrzeżenia. Co ważne, każdego dnia człowiek może zadawać robotowi dodatkowe kryteria, np. wyłączając z weryfikacji pulę firm, na relacji z którymi w danym momencie szczególnie nam zależy i które będziemy obsługiwać bezwarunkowo. Podobnie, za pomocą filtrów można wykluczyć z analizy daną pulę zamówień, tych o najmniejszej wartości lub też dotyczących konkretnego produktu.
Irek Miski FCCA
CEO w snte
Jakie jest podejście snte do implementacji robotów?
„Do automatyzacji podchodzimy inaczej niż konkurencja, nie dostarczamy klientom platform, na których mogą sobie zbudować robota. Nie stawiamy klientów w sytuacji, że muszą zatrudnić deweloperów. My mówimy klientom: Do your job. A my robimy swoje. Słuchamy potrzeb klienta, wykorzystujemy naszą wiedzę i nasze własne narzędzia do zaprojektowania i stworzenia robota dla klienta. Robot dodatkowo wyposażony jest w sztuczną inteligencję, która pozwala mu zwinnie reagować na zmiany oraz uczyć się. Całość programujemy w Javie, która pozwala na łatwe połączenie ze sobą komponentów. A mając własnego dewelopera Javy klient jest w stanie sam kompleksowo zająć się takim robotem. Również oferta cenowa snte jest inna niż reszty rynku: nasze roboty działają na zasadzie leasingu. W ramach miesięcznej opłaty klient otrzymuje wszystko, co jest potrzebne do tego, żeby robot działał – nie ma mowy o żadnych ukrytych kosztach. Po upływie okresu leasingu robot przechodzi w posiadanie klienta.”
WYZWANIE 2: Brak produktów tu i teraz
Pandemiczna rzeczywistość to z perspektywy wielu firm okres większej sprzedaży oraz rosnącej liczby zamówień, przy jednoczesnym braku produktów na stanie, który wynika z tego, że przerwane na różnych etapach łańcuchy dostaw znacznie ograniczyły ich dostępność. Sytuacja u klienta wyglądała tak, że wiele osób siedziało i przeglądało indeksy produktów w poszukiwaniu zamienników dla konkretnych produktów, które w danym momencie nie były dostępne.
ROZWIĄZANIE 2: Robot zaproponuje produkt...
Powstał robot, który przeprowadzał analizę dostępności pierwotnego produktu zamówionego przez klienta i w sytuacji, w której dany produkt nie był szybko dostępny uczył się potencjalnych zamienników (produkt B lub C) i oferował je klientowi zamiast produktu A. Dodatkowo, robot rozpoznawał, że jeżeli klient zamówił produkt B lub C (chociaż początkowo chciał produkt A), to prawdopodobnie potrzebuje również produktów D oraz E, jako uzupełnienia do wybranych produktów, i te oferował klientowi dodatkowo.
...i nauczy się reakcji klienta...
Robot przeglądając indeksy, uczy się i wysyła informację do klienta, że dany produkt nie jest dostępny w danym momencie. Klient może podjąć decyzję, że chce czekać na zamówiony produkt lub w krótkim może otrzymać jego zamiennik. Na podstawie tych decyzji robot uczy się, na jakie zamienniki decydują się klienci w zależności od sytuacji. Co więcej, robot może zauważyć, że nikt nie kupuje danego typu produktu i wysłać sygnał o konieczności usunięcia go z oferty. Analiza historii zamówień klienta umożliwia zaproponowanie mu dodatkowych produktów, czasem części na podstawie wiedzy, że klient ma również inny produkt firmy, który ze względu na czas użytkowania będzie wymagał nowych modułów, części na wymianę itp.
Problem polegał na tym, że roboty musiały elastycznie dopasować się do zmiennych warunków, np. uczyć się zachowań klientów i podpowiadać człowiekowi nowe rozwiązania czy też decydować o wstrzymaniu realizacji zamówienia. To wszystko wymagało inteligentnych algorytmów i elastyczności w pracy robota.
Wymierne efekty
Po trzech miesiącach od wdrożenia robotów ilość przeterminowanych należności spadła z prawie 50% do poniżej 5%, a sprzedaż zamienników wzrosła o ponad kilkaset procent. To spowodowało, że kilkukrotnie wzrósł poziom gotówki w firmie, która była tak bardzo potrzebna na wypadek przedłużenia się pandemii. Jednocześnie zaoszczędzono pracę kilkunastu osób, które zostały przesunięte do bardziej ambitnych zadań.
Ta „niespodziewana” nadwyżka gotówki została wykorzystana w firmie do budowy farmy fotowoltaicznej, z której pozyskiwana energia ogrzewa i oświetla budynek, w którym dzisiaj wspólnie pracują ludzie oraz wspomagające ich roboty.
