120 годин на місяць на ручне планування завантаження цехів — хаос, який вбиває прибуток

Минулого місяця ми намагалися звести графіки роботи 35 майстрів та 12 станків у гігантську таблицю Google Sheets. На це я витратив близько 40 робочих годин, намагаючись врахувати затримки поставок та ремонт техніки. Використовували Notion для описів техпроцесів, але дані постійно розходяться з реальністю на виробництві. Через помилки в розрахунках ми протермінували замовлення на 150 000 гривень. Довелося вручну переписувати маршрутні листи для кожного цеху.

Найбільше дратує те, що будь-яка зміна в одному замовленні руйнує весь ланцюжок планування на тиждень вперед. Я відчуваю постійну втому, бо доводиться працювати в режимі «пожежної команди» замість стратегічного управління. Коли станок ламається, я знову сиджу до ночі над таблицями, щоб зрозуміти, які деталі ми тепер не встигаємо видати. Це демотивує команду, бо люди не знають свого точного навантаження і нервують через хаос.

Системна проблема в тому, що у нас немає єдиного джерела правди, яке б оновлювалося автоматично. Ми досі покладаємося на людський фактор: майстер забув відмітити готовність деталі, і я не бачу цього в системі. Застарілі інструменти типу Excel не дозволяють швидко моделювати різні сценарії розвитку подій. У нас 35 людей, але комунікація між конструкторським бюро та складом відбувається через застарілі месенджери або папірці.

Ми спробували найняти додаткового асистента-планувальника з зарплатою 25 000 гривень на місяць, щоб він просто вносив дані. Паралельно я почав використовувати ChatGPT для написання базових скриптів автоматизації в таблицях, що обійшлося у $20 за підписку. Також витратили близько 10 000 гривень на консультацію зовнішнього спеціаліста з оптимізації процесів. Це трохи зняло навантаження з мене, але кардинально ситуацію не змінило. Загалом витрати на спроби вирішення склали понад $1 000 за один місяць.

Це було просто латання дірок, а не системний підхід до автоматизації бізнесу. Асистент теж помиляється, і тепер мені доводиться перевіряти ще й його роботу, що не економить мій час. Скрипти в таблицях часто «злітають», коли хтось випадково змінює формат клітинки. Це рішення неможливо масштабувати: якщо ми візьмемо ще 10 людей, система просто впаде. Нам потрібна інтегрована модель, де штучний інтелект сам аналізує залишки на складі та графік робіт.