Czas czytania: 7 min
W dzisiejszym dynamicznym środowisku biznesowym, stworzenie i utrzymanie przewagi rynkowej staje się niezwykle trudne. W tym kontekście efektywne zarządzanie procesami produkcyjnymi staje się jednym z najważniejszych czynników sukcesu przedsiębiorstw. Logistyka produkcji, jako jeden z filarów logistyki wewnętrznej, odgrywa kluczową rolę w zapewnieniu ciągłości i efektywności wytwarzania dóbr. Jej zadaniem jest takie zorganizowanie przepływu materiałów, informacji i zasobów, aby produkcja odbywała się płynnie, bez przestojów, a jednocześnie z jak najmniejszymi kosztami.
Gdy mowa o logistyce skojarzeniem większości będą firmy transportowe, ciężarówki, pociągi, kontenerowce i magazyny przy autostradach. Jednak dla przedsiębiorstw produkcyjnych to zaledwie niewielka część biznesu i w większości nawet nie najważniejsza. Kluczowa rolę odgrywa właśnie logistyka produkcji, która w znacznie większym stopniu odpowiada za koszty wytworzenia oraz za zdolność przedsiębiorstwa do elastycznego reagowania na zmiany rynkowe.
Logistyka produkcji to część logistyki przedsiębiorstwa, która obejmuje planowanie, sterowanie i nadzorowanie przepływu materiałów oraz informacji wewnątrz procesu produkcyjnego. W przeciwieństwie do logistyki zaopatrzenia czy dystrybucji, logistyka produkcji koncentruje się na wewnętrznych operacjach zakładu produkcyjnego aby poprawić efektywność produkcji. Jej głównym celem jest zapewnienić ciągłość produkcji, by właściwe surowce i komponenty były dostępne we właściwym czasie, we właściwym miejscu i w odpowiedniej ilości.
Dowiedz się więcej: Proces technologiczny w produkcji: kompleksowy przewodnik dla pracowników produkcji
Logistyka produkcji skupia wiele kluczowych działań:
Efektywna logistyka procesów produkcyjnych przyczynia się do zwiększenia efektywności przedsiębiorstwa poprzez redukcję kosztów, poprawę jakości i optymalizację wykorzystania zasobów. Zapewnia przy tym zdolności do szybkiego reagowania na zmiany popytu jak i perturbacje w łańcuchu dostaw.
Główne trudności w logistyce produkcji to m.in.:
Przeczytaj również: Narzędzia Lean Management warte uwagi
Rozwój technologii znacząco wpływa na logistykę produkcji. Przemysł 4.0 opiera się na wykorzystaniu Internetu Rzeczy (IoT), AI, automatyzacji i analizie Big Data.
Systemy ERP takie jak QAD jak i MES, do których zalicza się SFC 4FACTORY, pozwalają na integrację wszystkich danych produkcyjnych w czasie rzeczywistym, a robotyzacja i technologie cyfrowe poprawiają efektywność operacyjną. Logistyka procesów produkcyjnych łatwo integruje się z nowoczesnymi systemami informatycznymi zarówno na poziomie globalnym dla szybkiej informacji zarządczej jak i w poszczególnych obszarach takich jak charmonogramowanie produkcji czy zarządzanie pracą magazynu lub optymalizacja składowania.
W przemyśle motoryzacyjnym logistyka produkcji odgrywa fundamentalną rolę w synchronizacji dostaw części i komponentów, które muszą trafiać na linię montażową w dokładnie określonym czasie. Toyota, jako pionier metody Just-In-Time (JIT), wprowadziła system, w którym komponenty dostarczane są tuż przed ich użyciem, co znacząco ogranicza zapasy i zmniejsza koszty.
W sektorze FMCG kluczowe jest łączenie planowania produkcji z analizą danych sprzedażowych w czasie rzeczywistym, aby unikać braków magazynowych i nadprodukcji. Firmy wykorzystują zintegrowane systemy ERP, które synchronizują działania produkcji, logistyki i sprzedaży.
Z kolei w przemyśle farmaceutycznym, gdzie obowiązują surowe wymogi prawne i jakościowe, logistyka produkcji musi zapewniać pełną identyfikowalność składników oraz śledzenie każdego etapu wytwarzania produktu. Systemy MES i kontrola jakości na bieżąco to tutaj standard.
Zintegrowane systemy zarządzania, takie jak QAD, wspierają logistykę produkcji poprzez dostarczanie informacji w czasie rzeczywistym o stanie zapasów, produkcji, zamówieniach czy dostawach. Pozwala to na szybkie podejmowanie decyzji i dostosowywanie harmonogramów produkcji. Dodatkowo systemy WMS wspomagają kontrolę magazynowania i transportu, zapewniając lepszą koordynację całego procesu logistycznego. Optymalizacja łańcucha dostaw bez sprawnego systemu planowania produkcji wydaje się obecnie wręcz niemożliwa do ogarnięcia.
Przeczytaj również: Pięć głównych sposobów na optymalizację procesów produkcyjnych
Pomimo rosnącej automatyzacji, człowiek nadal odgrywa kluczową rolę w logistyce produkcji. To operatorzy, planiści i kierownicy odpowiadają za interpretację danych, reagowanie na sytuacje awaryjne oraz wdrażanie usprawnień i zapewnienie ciągłości produkcji. Wysoko wykwalifikowany personel jest niezbędny do obsługi nowoczesnych systemów oraz do współpracy między działami.
Rozwój kompetencji pracowników, ich szkolenie z zakresu narzędzi IT i procesów lean manufacturing, staje się kluczowym elementem strategii wielu firm produkcyjnych.
Współczesne przedsiębiorstwa coraz większą wagę przykładają do aspektów środowiskowych. Zrównoważona logistyka produkcji to nie tylko optymalizacja procesów pod kątem efektywności, ale także redukcja emisji CO2, zmniejszenie zużycia energii oraz stosowanie materiałów przyjaznych środowisku.
Przykładem może być wprowadzenie systemów recyklingu wewnętrznego, ponownego użycia opakowań, czy zastosowanie pojazdów elektrycznych w transporcie wewnętrznym.
Logistyka produkcji to jeden z kluczowych obszarów zarządzania w przedsiębiorstwach produkcyjnych. Obejmuje planowanie, kontrolę, optymalizację i monitorowanie procesów zachodzących w zakładzie produkcyjnym. Jej znaczenie stale rośnie wraz z rozwojem technologii, wzrostem oczekiwań klientów oraz potrzebą tworzenia bardziej zrównoważonych modeli biznesowych. Inwestycje w nowoczesne systemy informatyczne, szkolenie personelu oraz wdrażanie koncepcji lean i przemysłu 4.0 stanowią przyszłość logistyki produkcji i warunek utrzymania konkurencyjności na rynku.
Bibliografia:
Autor:
Waldemar Ścigała
Konsultant DSR 4FACTORY
Poznaj rozwiązania do efektywnego zarządzania produkcją DSR 4FACTORYMetoda Kanban w produkcji – krótki przewodnik
Proces technologiczny w produkcji: kompleksowy przewodnik dla pracowników produkcji
Jak sztuczna inteligencja zmienia systemy ERP?