Back

Это все о дигитальных данных в лесной промышленности - но почему?

Дискуссии о дигитальных данных и оцифровке происходят почти ежедневно. Эстония во время своего председательства в ЕС заявила, что Дигитальная повестка дня является приоритетной сферой внимания. Дигитальная повестка дня предлагает лучше использовать потенциал информационных и коммуникационных технологий (ИКТ) в целях содействия инновациям, экономическому росту и прогрессу.
Что это значит для тех, кто из нас на работе? Как компании могут извлечь выгоду из дигитальных данных или почему это необходимо? Существует несколько примеров того, как цифровые измерения помогают, когда они используются против традиционного измерения древесины - отрасль, в которой каждый регион по-прежнему использует свои собственные правила и методы; и разногласия довольно распространены, и многие данные все еще записываются на бумаге.

1. Быстрый и простой обмен информацией

Измерительная древесина занимает много времени, когда выполняется вручную. С точки зрения эффективности наибольшей проблемой является медленное перемещение данных. Информация из леса или из цифровых суппортов обычно поступает в конце рабочего дня или даже следующего. Только после того, как это будет перенесено, следующие части цепочки поставок могут начать свою работу: менеджеры по продажам, логистика, бухгалтеры и так далее.

Однако, когда информация может быть получена в режиме реального времени, те, кто участвует в следующей части цепочки поставок, могут начать свою работу одновременно. Кроме того, тем легче реагировать на любые неожиданные результаты - например, есть ли нехватка / избыток какого-либо ассортимента или есть больше журналов с плохим качеством / отбросом - эта информация быстрее становится для лиц, принимающих решения. Конечно, возможно, некоторые проблемы с интернетом на месте и, следовательно, данные доходят до предполагаемых получателей медленнее. Тем не менее это все еще значительная экономия времени на процессе измерения древесины.

Многие клиенты Timbeter рекомендуют использовать ссылку складской модуля, в которой перечислены все их измерения, - это дает предварительный обзор древесины и предоставляет данные для дальнейшего принятия решений. Или несколько клиентов Timbeter используют данные Timbeter для сбора измерений из всех хранилищ леса для планирования их логистики на следующий день.

2. Уменьшение возможных человеческих ошибок

Любой, кто имеет дело с большим количеством древесины и количествами, знает, что легко ошибаться - либо неправильно записывать цифры, либо человеческие ошибки во время ввода данных. Очень сложно обнаружить ошибку на электронных таблицах Excel. Хуже того, ошибки могут появиться через пару недель, а затем еще сложнее обнаружить происхождение ошибки.

При дигитальном измерении есть возможность проверить каждое измерение - таким образом, обнаружите, что какой-либо из журналов был обнаружен или был неправильной. Это можно сделать как в приложении, так и на компьютере - чтобы все возможные ошибки были быстро обнаружены и исправлены.

3. Максимизация стоимости/использование и оптимизация цены

Важно максимизировать ценность каждой отдельной древесины. Имея в виду, что некоторые сортименты следует направлять на определенные лесопильные заводы, древесину с дефектами следует обрабатывать по-разному, а для целлюлозно-топливной древесины будет использоваться только древесина более низкого качества. Каждое принятое решение должно основываться на высокоточной информации.

При дигитальном измерении вся информация доступна в режиме реального времени, поэтому наиболее оптимальные решения могут быть сделаны. Различные ассортимент, объемы, пункты назначения: все это факторы в формуле, которые должны вычислять наиболее оптимальный результат.

Например: если в лесу есть небольшие свая в разных хранилищах - довольно часто возникает вопрос, сколько грузовиков требуется для транспортировки материала. Со стороны затрат важно, чтобы объем был правильным, а грузовик был максимально использован.

4. Прозрачность - уменьшенные споры

Как упоминалось выше, в каждом регионе пользователи имеют свои собственные формулы и особенности, касающиеся того, как они измеряют древесину/пиломатериалы. Иногда, когда компании тестируют и сравнивают результаты с Timbeter, и есть некоторые отличия - проблема заключается не в самом измерении, а в различных формах формул JAS или GOST, как рассчитывается средний диаметр (действительно ли это средний или только средний самый узкий), в правилах округления и т. Д.

Благодаря дигитальным измерениям правила являются ясными и понятными, поэтому результаты являются объективными и последовательными. Всегда легко повторно измерить измерение и отправить его как цифровое доказательство. Одна фотография говорит более тысячи слов, и это, безусловно, правильно, когда дело доходит до измерения древесины. Очень сложно ничего доказать, когда древесина уже загружена в большую кучу или даже отправлена на производство. При дигитальном измерении существует ясное доказательство, и в случае разногласий есть существенные доказательства для обоснования ваших аргументов.

Обычно в этих случаях заключается в том, что более сильная сторона (обычно покупатели) могут диктовать свои условия, а другая сторона должна согласиться. Уже дигитальное измерение делает рынок более прозрачным, и переговоры теперь более на равном уровне.

5. Долгосрочные данные

У вас могут быть данные без информации, но у вас нет информации без данных (Daniel Keys Moran). В лесной и деревообрабатывающей промышленности это действительно так. Решения должны основываться на данных. Когда данные находятся на бумаге или распространяются по различным таблицам Excel, мало кто из нас имеет время для анализа данных в течение года или более. Долгосрочные данные предоставляют множество вариантов анализа и прогнозирования, которые позволяют улучшить планирование и прибыль. Точное прогнозирование может быть достигнуто только в том случае, если ваши данные легко доступны и могут быть быстро доступны и обработаны.

Базовый набор данных доступен для всех, чтобы воспользоваться преимуществами модуля хранения Timbeter. Кроме того, мы настроили множество отчетов в соответствии с требованиями клиентов.

Кроме того, Timbeter подтверждает коэффициент плотности сваи по сравнению со средним диаметром. Через пару минут имеются данные, доступные для месячных измерений, и легко проверить, не соответствуют ли результаты определенным номерам, и определить причины этого.

В будущем Timbeter стремится иметь разные шаблоны для проверки данных и предоставления ценных данных нашим клиентам.

Если у вас есть идея об этой или конкретной необходимости? Дайте мне знать, давайте обсудим.


If you like this, feel free to share!