'/%3E%3C/svg%3E){kind=small}
Pavel Motan ukázal digitální transformaci na konkrétním příkladu výrobní společnosti J.K. Food, která vyrábí suché potravinové směsi a další produkty mimo jiné pro gastroprovozy. Od 1. ledna 2025 zde firma využívá systém K2. Příběh Motan označil jako cestu J.K. Food k umělé inteligenci, přestože první zásadní výsledky nepřinesla AI, ale především uspořádání procesů a využití dat, která už ve firmě vznikají.
Nejdřív proces. Potom AI.
Před zavedením nového řešení museli pracovníci ručně procházet jednotlivé objednávky a ověřovat, zda má firma dostatek surovin a polotovarů pro jejich výrobu. V potravinářství situaci dále komplikuje práce s konkrétními šaržemi a jejich vlastnostmi.
Výpočty se přitom opakovaly pokaždé, když dorazila další objednávka nebo se změnila situace. Výsledkem byla značná rutinní práce a výroba čekající na to, až někdo objednávky zkontroluje.
Co může spočítat systém, nemusí počítat člověk
K2 proto vytvořilo automatizované zpracování objednávek. Systém objednávky propočítá, zkontroluje potřebné suroviny a šarže a uživateli prostřednictvím jednoduchého „semaforu“ ukáže, které objednávky lze pustit do výroby a které vyžadují zásah člověka.
Lidé tak nemusí kontrolovat všechno. Věnují se pouze případům, kde je skutečně potřeba rozhodnutí nebo vyřešení problému.
Automatizovat výpočet, ne odpovědnost
Tohle bych z Motanovy prezentace vytáhla jako jednu z nejsilnějších vět:
Systém může provést rutinní kontrolu a upozornit na problém. Rozhodnutí v nestandardních situacích ale zůstává na člověku.
Více než polovina manuální kontroly zmizela
Dopad nebyl jen technologický. Podle Motana se podařilo odstranit více než 50 % manuální kontroly výpočtů. Stejní pracovníci tak získali čas na řešení situací, které skutečně vyžadují jejich zkušenosti a úsudek.
Zajímavé přitom je, že nebylo nutné zásadně měnit výrobní technologii. Změna spočívala především v organizaci procesu a práci s informacemi, což přineslo větší plynulost výroby.
Tři lidé zvládnou práci čtyř
Motan uvedl i velmi názorný příklad z ruční části výroby. Dříve si každá pracovnice po dokončení úkolu sama chodila do skladu pro další suroviny.
Po změně procesu dvě pracovnice váží a míchají, zatímco třetí podle známé fronty práce připravuje a přiváží potřebné suroviny.
Tři pracovnice tak za směnu zvládnou objem práce, na který byli dříve potřeba čtyři lidé.
Dopad se přenesl až do dopravy
Lepší plánování výroby ovlivnilo také navazující logistiku. Díky prioritizaci objednávek se výroba dokáže řídit podle toho, která rozvozová linka má odjíždět jako první.
Motan uvedl 20% úsporu času při plánování dopravy. Propojení výroby s plánováním tras zároveň umožňuje pružněji zařazovat nové objednávky do již připravovaných rozvozů.
Nejlepší efektivita výroby v historii firmy
Podle Motana dosáhla J.K. Food už po 30 dnech od organizační změny nejlepší efektivity výroby ve své historii.
Majitel společnosti Jaroslav Kostera díky změně zároveň podle Motana získal přibližně čtyři hodiny denně, které může místo operativy věnovat přemýšlení o rozvoji firmy.
Tohle je mimochodem pro výsledný článek velmi dobrý údaj. Neříká pouze „digitalizace zvýšila efektivitu“, ale ukazuje, co firma skutečně získala.
AI přichází až teď
Teprve na tomto datovém a procesním základu se J.K. Food posouvá k využívání AI.
Motan zmínil tři připravované oblasti: zásobování skladu, kde mají některé suroviny dlouhé objednací lhůty, výpočet nutričních hodnot a práce s konkrétními šaržemi a vývoj nových produktů, kde by AI mohla pomáhat sledovat vývoj trhu a hledat perspektivní nové chutě a směsi.
