Dữ liệu không tạo ra lợi nhuận. Nhưng thiếu dữ liệu chắc chắn tạo ra lãng phí.
Trong nhiều doanh nghiệp sản xuất, đặc biệt là các xưởng cơ khí, nhà máy gia công hoặc doanh nghiệp chế tạo, ban lãnh đạo thường tin rằng họ đã nắm khá rõ tình hình vận hành.
Máy móc vẫn chạy.
Nhân viên vẫn báo cáo đầy đủ.
Đơn hàng vẫn được giao.
Nhưng khi bắt đầu đo lường bằng dữ liệu thời gian thực, rất nhiều sự thật bất ngờ mới xuất hiện.
Đó cũng chính là trải nghiệm của Mike Payne – Chủ tịch Hill Manufacturing & Fabrication – trong cuộc trò chuyện với IndustryWeek TV. Chỉ sau vài năm triển khai hệ thống thu thập dữ liệu sản xuất, doanh nghiệp của ông đã tăng hiệu suất sử dụng máy từ khoảng 30% lên mức 50-60%, đồng thời loại bỏ hàng loạt lãng phí tồn tại nhiều năm mà trước đó không ai nhận ra.
1. Điều doanh nghiệp nghĩ đang xảy ra và điều thực sự đang xảy ra thường rất khác nhau
Trước khi triển khai hệ thống giám sát máy móc, Hill Manufacturing sử dụng phương pháp ghi nhận dữ liệu thủ công bằng giấy.
Người vận hành tự ghi chép thời gian sản xuất, thời gian gia công và tiến độ công việc.
Về mặt lý thuyết, đây là cách làm đơn giản và tiết kiệm.
Tuy nhiên trên thực tế, dữ liệu thường bị làm tròn hoặc ghi chép theo thói quen.
Ví dụ:
-
Một chi tiết thực tế gia công mất 6 phút.
-
Người vận hành ghi thành 8 phút.
-
Cuối ngày tổng thời gian vừa khớp với 8 giờ làm việc.
Báo cáo nhìn rất đẹp.
Nhưng dữ liệu hoàn toàn không phản ánh thực tế.
Với CEO, đây là một vấn đề nghiêm trọng vì mọi quyết định về giá thành, năng suất, đầu tư máy móc hay tuyển dụng đều đang dựa trên những con số thiếu chính xác.
Khi dữ liệu sai, các quyết định chiến lược cũng dễ sai theo.
2. Tăng hiệu suất thiết bị không nhất thiết phải mua thêm máy
Một trong những kết quả đáng chú ý nhất của dự án là hiệu suất sử dụng trục chính (Spindle Utilization) tăng từ khoảng 30% lên 50-60%.
Điều đáng nói là doanh nghiệp không cần đầu tư thêm máy CNC mới.
Không cần mở rộng nhà xưởng.
Không cần tăng ca liên tục.
Họ chỉ bắt đầu đo lường chính xác:
-
Máy đang chạy bao nhiêu thời gian.
-
Máy đang chờ bao nhiêu thời gian.
-
Nguyên nhân dừng máy là gì.
-
Công đoạn nào đang gây tắc nghẽn.
Đây là bài học quan trọng cho nhiều doanh nghiệp Việt Nam hiện nay.
Khi sản lượng không đạt kế hoạch, phản ứng đầu tiên thường là mua thêm thiết bị hoặc tuyển thêm người.
Trong khi đó, dữ liệu thường cho thấy năng lực hiện có vẫn còn rất nhiều dư địa chưa được khai thác.
3. Hiệu suất tăng chỉ vì mọi người nhìn thấy dữ liệu
Một phát hiện thú vị được Mike Payne chia sẻ là tác động của yếu tố tâm lý.
Doanh nghiệp triển khai các màn hình hiển thị dữ liệu sản xuất ngay tại xưởng.
Các chỉ số hiệu suất được công khai theo dạng xếp hạng A, B, C.
Ngay lập tức năng suất lao động được cải thiện.
Không phải vì ban lãnh đạo gây áp lực.
Không phải vì tăng lương thưởng.
Mà đơn giản vì con người luôn có xu hướng muốn thể hiện tốt hơn khi biết mình đang được đo lường.
Hiện tượng này được gọi là "Hiệu ứng Hawthorne" trong quản trị và tâm lý học.
Đối với các nhà quản lý, đây là minh chứng cho thấy:
Những gì được đo lường sẽ được cải thiện.
Nhiều doanh nghiệp đang cố gắng thúc đẩy hiệu suất bằng các chính sách thưởng phạt phức tạp, trong khi đôi khi chỉ cần minh bạch hóa dữ liệu cũng đã tạo ra thay đổi đáng kể.
4. Chuyển đổi số thất bại thường không phải vì phần mềm
Một trong những kinh nghiệm thực tế nhất từ Hill Manufacturing là:
Phần mềm không phải vấn đề lớn nhất.
Hạ tầng mới là nền móng quyết định thành công.
Trước khi triển khai hệ thống quản trị sản xuất, doanh nghiệp tập trung xây dựng:
-
Hệ thống Wi-Fi ổn định.
-
Mạng nội bộ đáng tin cậy.
-
Máy tính bảng tiêu chuẩn hóa.
-
Thiết bị kết nối đồng nhất.
-
Quy trình hỗ trợ kỹ thuật rõ ràng.
Theo Mike Payne, nếu hệ thống liên tục mất kết nối hoặc dữ liệu không đồng bộ, nhân viên sẽ nhanh chóng mất niềm tin vào giải pháp số hóa.
Đó là lý do nhiều dự án chuyển đổi số thất bại dù đã đầu tư rất nhiều tiền cho phần mềm.
5. Sức mạnh thực sự của dữ liệu nằm ở cải tiến liên tục
Ví dụ ấn tượng nhất trong cuộc phỏng vấn đến từ một đơn hàng đã được sản xuất suốt 20-30 năm.
Trong nhiều năm, thời gian chu kỳ của chi tiết này được xem là cố định ở mức 3 phút 15 giây.
Không ai đặt câu hỏi.
Không ai nghĩ có thể cải thiện thêm.
Nhưng khi bắt đầu phân tích dữ liệu chi tiết và phối hợp giữa kỹ sư sản xuất với người vận hành, doanh nghiệp điều chỉnh tốc độ cắt và tốc độ tiến dao.
Kết quả:
-
Chu kỳ giảm từ 3 phút 15 giây xuống còn 1 phút 58 giây.
-
Mức cải thiện vượt 30%.
-
Không phát sinh thêm chi phí dụng cụ.
-
Tiết kiệm hàng nghìn phút sản xuất cho các đơn hàng lớn.
Đây chính là bản chất của tư duy Kaizen.
Những cải tiến lớn thường không đến từ một cuộc cách mạng công nghệ.
Chúng đến từ hàng trăm quyết định nhỏ được dẫn dắt bằng dữ liệu chính xác.
6. Bài học dành cho CEO: Đừng quản trị bằng cảm giác
Trong môi trường cạnh tranh hiện nay, khoảng cách giữa doanh nghiệp dẫn đầu và doanh nghiệp tụt lại phía sau ngày càng được quyết định bởi khả năng khai thác dữ liệu.
Doanh nghiệp dẫn đầu biết:
-
Máy nào đang tạo ra lợi nhuận.
-
Công đoạn nào đang gây lãng phí.
-
Nhân sự nào cần được hỗ trợ.
-
Quy trình nào cần cải tiến.
-
Dự án nào đang vượt ngân sách.
Doanh nghiệp còn lại thường phải dựa vào kinh nghiệm, phỏng đoán hoặc cảm nhận cá nhân.
Khi thị trường ổn định, sự khác biệt này có thể chưa rõ ràng.
Nhưng trong giai đoạn cạnh tranh khốc liệt, nó sẽ trực tiếp quyết định biên lợi nhuận và tốc độ tăng trưởng của doanh nghiệp.
Câu chuyện của Hill Manufacturing cho thấy dữ liệu không còn là công cụ dành riêng cho các tập đoàn lớn.
Ngay cả một doanh nghiệp sản xuất quy mô vừa cũng có thể tạo ra bước nhảy vọt về hiệu suất nếu biết đo lường đúng những gì đang diễn ra trong nhà máy.
Tăng hiệu suất máy từ 30% lên 60%.
Rút ngắn hơn 30% thời gian chu kỳ sản xuất.
Chuẩn hóa việc mở rộng nhiều nhà máy chỉ trong vài tháng.
Tất cả đều bắt đầu từ một việc rất đơn giản: biến những gì đang diễn ra hàng ngày thành dữ liệu có thể nhìn thấy, đo lường và cải tiến.
Trong kỷ nguyên sản xuất thông minh, lợi thế cạnh tranh không nằm ở việc ai sở hữu nhiều máy móc hơn, mà nằm ở việc ai hiểu rõ hoạt động của doanh nghiệp mình hơn.