Laovarude määratlemise tugiprotsessi kaardistamine ja optimeerimine

Lõputöö „Laovarude määratlemise tugiprotsessi kaardistamine ja optimeerimine“ eesmärk oli analüüsida rahvusvahelise kontserni tütarettevõtte laovarude määratlemise tugiprotsessi ja leida lahendusi selle optimeerimiseks. Selle saavutamiseks kaardistati olemasolev protsess, viidi läbi vaatlus raiskamiste tuvastamiseks, mõõdeti iga etapi ajakulu ning loodi tulevikuvisioon, mis kõrvaldab raiskamised ja eemaldab väärtust mitte lisavad etapid. Laovarude määratlemise tugiprotsess hõlmab koostööd vanemostja, vanem tarneahela planeerija ja tarneahela planeerija vahel. Vanemostja koostab laovarude aruande, pärast mida loob vanem tarneahela planeerija laovarude aruande põhjal töödokumendi. Töödokument modifitseeritakse, valideeritakse ja korrigeeritakse ning saadetakse e-maili teel kõigile tarneahela planeerijatele, kes omakorda määratlevad igale nende vastutusalas olevale materjalile vastutava toote. Protsessi analüüs tõi välja olulised ebatõhusused AS-IS protsessis. Laovarude aruande koostamisel ilmnes vanemostja töös ootamist ning oskusteabe raiskamist. Töödokumendi koostamisel esinesid töödokumendi modifitseerimise ning vastutava tarneahela planeerija andmete valideerimise ja korrigeerimise etappides vead ja üleliigsed liigutused. Vead tulenesid laovarude aruande esitamisest Microsoft Exceli formaadis. Sellises formaadis andmete esitamine võib märkimisväärselt suurendada inimlike eksimuste võimalust, eriti juhtudel, kui andmeid kogemata kustutatakse või muudetakse. Materjalidele vastutava toote määratlemise käigus tekkisid üleliigsed liigutused „vananenud“ staatustega materjalide määratlemisel, kuna informatsiooni otsinguid tehakse erinevates andmebaasidest. Analüüsist tulenevad järeldused näitavad, et laovarude määratlemise tugiprotsess on ebatõhus ja vajab optimeerimist. Vigadele kalduv manuaalne andmetöötlus kahjustab protsessi täpsust ja tõhusust. Automatiseerimine ja töövoogude sujuvamaks muutmine võiksid vähendada neid vigu ja dubleerimisi, parandades laovarude haldamist ning vähendades töötajate tööaega. Parendussoovitused hõlmavad: • Andmehalduse automatiseerimine: tarkvaralahenduste rakendamine andmete kogumise, analüüsi ja aruandluse automatiseerimiseks vähendavad manuaalset tööd ning sellega kaasnevaid potentsiaalseid vigade teket ning säästab aega. • Info tsentraliseerimine: tsentraliseeritud platvormi väljatöötamine materjalide ja toodete sidumiseks tagaks tarneahela planeerijatele täpsele teabele kiire ligipääsu, vähendades viivitusi.

Nende soovituste rakendamine aitab organisatsioonil parandada laovarude määratlemise tugiprotsessi tõhusust, võimaldades töötajatel organisatsioonile suuremat väärtust lisada ning kulusid vähendada. Edasised väljakutsed sisaldavad tulevikuvisiooni rakendamise tulemuste jälgimist, eesmärgiga saada täpne ülevaade protsessi efektiivsuse paranemisest ning läbi viia täiendavaid vaatlusi, et tuvastada, analüüsida ja kõrvaldada uues protsessis potentsiaalseid esinevaid raiskamisi.

The thesis Mapping and Optimizing the Support Process for Inventory Definition examines the inventory definition support process within a subsidiary of a global corporation. The study aims to identify opportunities for optimizing this process to reduce employee working hours and minimize potential errors associated with manual work. In turn, this would enable employees to provide more value to the organization while reducing costs. The process output will empower individuals who require information to make data-driven decisions, ultimately minimizing excess and obsolete inventory. The thesis addresses the following key research questions: • How are materials and products currently linked in the inventory reports? • How much time and resources are required to link materials with products? • What opportunities exist to optimize the material-product linking process? The primary objective was to identify and eliminate inefficiencies in the current inventory definition support process by mapping the "AS-IS" state and designing the future "TO-BE" process. The tasks included: • Map the current support process for inventory identification. • Conduct observations to identify waste in the process and measure the time required for each stage. • Create a vision for the future process that eliminates waste and removes non-value-adding steps. The research adopted a mixed-method approach. The theoretical framework included a review of inventory classification, business process mapping, and optimization methodologies such as Lean and value-added analysis. The empirical research involved observations, semi-structured interviews, and time measurement of various stages in the inventory support process. The process stages were mapped using flow and swim-lane diagrams for clear visual representation. The AS-IS process analysis identified significant inefficiencies within the inventory definition support process, such as duplicated work and excessive manual data manipulation. Additionally, the analysis highlighted wasteful practices like excessive waiting times, redundant movements, and errors in assigning inventory responsibility to the correct products and supply chain planners. The existing inventory definition support process is inefficient and requires optimization. Errors and manual handling negatively affect the process's overall accuracy and effectiveness. Process mapping and analysis revealed that automating tasks and streamlining workflows could help reduce errors and redundancies, thereby improving overall inventory management and reducing employee working hours. The author of the thesis suggests implementing the TO-BE process. After deploying the future process, the company should measure the time required for manual tasks to obtain an accurate overview of improvements in process efficiency. Additional observations should be conducted to identify, analyze, and eliminate potential waste in the new process.