Procesy produkcyjne charakteryzuje się na dwóch płaszczyznach. Po pierwsze, ze względu na ich treść, czyli przetwarzanie przedmiotu pracy, po drugie – ze względu na ich znaczenie ekonomiczne, czyli efektywność działalności prowadzonej przez przedsiębiorstwo. Dzięki odpowiednim narzędziom informatycznym możemy skutecznie badać znaczenie ekonomiczne dowolnego procesu produkcyjnego.
Produkcja jest jednym z podstawowych parametrów makroekonomicznych kształtujących PKB, jak też kluczowym elementem funkcjonowania wielu podmiotów gospodarczych (skala mikro). Jest ona specyficznym obszarem gospodarowania, gdyż w przeciwieństwie do świadczenia usług zawsze wiąże się z zużyciem odpowiednich zasobów. Generalnie w literaturze przedmiotu można znaleźć stwierdzenie, że „proces produkcyjny to całokształt działań związanych z przekształceniem surowców i półproduktów w produkty gotowe”1. Efektem ekonomiczno-finansowym procesu produkcyjnego jest wartość dodana, która w skali mikro działa dodatnio na zysk przedsiębiorstwa, a w skali makro buduje PKB gospodarki. Podstawowymi elementami procesu produkcyjnego są:
- Proces technologiczny.
- Procesy pomocnicze:
- kontrola jakości,
- magazynowanie,
- transport wewnętrzny.
- Transport poza przedsiębiorstwo.
Wszystkie te elementy mogą podlegać modelowaniu (tworzeniu mapy procesu) oraz symulacji, która może wpłynąć pozytywnie na pomiar procesu i jego optymalizację.
Modelowanie procesów produkcyjnych – po co?
Przygotowanie modelu procesu biznesowego dla procesu produkcyjnego to złożone zadanie, które wymaga od analityka wiedzy na temat przebiegu wszystkich modelowanych czynności, jak też znajomości organizacji. Gotowy model biznesowy, który jest również podstawą symulacji, może mieć rozbudowaną strukturę, co generuje pewne trudności.
Po pierwsze, skomplikowane modele procesów biznesowych są trudne w prezentacji, gdyż po prostu zajmują dużą przestrzeń. Generuje to problemy interpretacyjne, jak też utrudnia wykorzystanie takiego modelu jako wzorca postępowania w organizacji.
Po drugie, zaprojektowanie złożonego modelu procesu biznesowego może mieć swoje skutki uboczne w postaci ujawnienia wszystkich etapów przebiegu danego procesu dla każdego z użytkowników tak przygotowanego modelu.
Dzięki wykorzystaniu nowoczesnych technik i metod modelowania (jak również symulacji) procesów biznesowych możemy uniknąć tych dwóch problemów, a dobrze przygotowana mapa procesów pomaga w optymalizacji procesu produkcyjnego i w pomiarze jego kluczowych parametrów. Jest to o tyle istotne, że współcześnie biznes wymaga gruntownego badania i pomiaru procesów zachodzących w organizacji. Modne stają się dashboardy menedżerskie czy wskaźniki pomiaru KPI. Mają one jednak podstawową wadę – wymagają zasilania z zewnętrznych źródeł i zazwyczaj – jako budowane w MS Excel – są „oderwane” od natury procesu.
Budując mapę procesu w dedykowanych aplikacjach oraz synchronizując środowisko modelowania na przykład z systemem ERP, który „czuwa” nad przebiegiem procesu produkcyjnego, możemy uzyskać nie tylko realistyczną mapę procesu. W takim przypadku analityk może samodzielnie budować wskaźniki i dokonać opomiarowania procesu w taki sposób, aby w czasie rzeczywistym wygenerować kluczowe statystyki dotyczące badanego procesu.
Pozostałe 68% artykułu dostępne jest dla zalogowanych użytkowników serwisu.
Jeśli posiadasz aktywną prenumeratę przejdź do LOGOWANIA. Jeśli nie jesteś jeszcze naszym Czytelnikiem wybierz najkorzystniejszy WARIANT PRENUMERATY.
Zaloguj Zamów prenumeratę Kup dostęp do artykułuMożesz zobaczyć ten artykuł, jak i wiele innych w naszym portalu Controlling 24. Wystarczy, że klikniesz tutaj.
