Daugelis įmonių teigia, kad jų skaitmenizacijos lygis yra nepakankamas. Vienas skaitmenines technologijas keičia kitos, todėl baiminamasi, kad įmonė vėluoja, atsilieka nuo konkurentų. 2023 metų pradžioje atlikto tyrimo metu buvo apklaustos 506 gamybos įmonės iš 4543 įmonių, kuriuose dirba dešimt ir daugiau darbuotojų, skelbiama KTU pranešime spaudai.
Žvilgsnis į technologijų mastą
Šio tyrimo imtis tinkamai reprezentuoja Lietuvos gamybos įmonių populiaciją įmonių dydžio, gamybos subsektorių ir keturių Lietuvos regionų atžvilgiu. Tyrimo metu buvo siekiama nustatyti Lietuvos gamybos įmonių taikomų skaitmeninių technologijų mastą. Be to, domėtasi įmonių „vadybinėmis“ transformacijos kompetencijomis.
Siekiant įvertinti skaitmeninių technologijų taikymą, skaitmeninės technologijos buvo sugrupuotos į dešimt grupių, pateiktų žemiau esančioje lentelėje.
Buvo identifikuoti labiausiai paplitę technologijų taikymo atvejai kiekvienoje grupėje. Pavyzdžiui, siekiant įvertinti mašininio mokymosi/DI sprendimų paplitimą gamyboje buvo klausiama, ar įmonės naudoja pažangius algoritmus paklausos prognozavimui, taiko vaizdų atpažinimu grįstą kokybės kontrolę bei prognozavimu grįstą įrenginių priežiūrą.
Kita vertus, buvo vertintos „minkštos“ vadybinės kompetencijos, tokios kaip skaitmenizacijos poreikio vertinimo, pokyčių valdymo kompetencijos, pokyčius palaikančios kultūros raiška. Apklausa atskleidė ir įmonės finansinių išteklių prieinamumą bei informacinių ir skaitmeninių technologijų žinių ir įgūdžių lygį įmonėse.
Skaitmeninių technologijų grupės
1. Programinės įrangos (ERP, MES) palaikoma gamyba
2. Pramoninių robotų taikymas
3. Kompiuterizuotas projektavimas ir gamyba
4. Gamybos dokumentacijos skaitmeninimas
5. Realaus laiko atsargų valdymas
6. Realaus laiko gamybos valdymas
7. Mašininio mokymosi/DI sprendimai gamyboje
8. Imitacinis modeliavimas
9. Papildytos/virtualios realybės sprendimai
10. Pilnai automatizuota gamyba
Transformacijos kompetencijos
1. Skaitmenizavimo poreikio vertinimo kompetencija
2. Skaitmenizavimo gebėjimų vystymo kompetencija
3. Pokyčių valdymo kompetencija
4. Išorinės pagalbos identifikavimas ir pasitelkimas
5. Finansinių išteklių prieinamumas
6. Informacinių ir skaitmeninių technologijų žinios ir įgūdžiai
7. Pokyčius palaikanti kultūra
Surinkti duomenys atskleidė, kad pagal taikomų skaitmeninių sprendimų kiekį ir transformacijos kompetencijų lygį įmones galima suskirstyti į keturias grupes: „Atsiliekančias“, „Aukšto potencialo“, „Išorinės skaitmenizacijos“ bei „Vidinės skaitmenizacijos“ įmones
Išskirtos keturios grupės
„Atsiliekančiose įmonėse“ skaitmeninių technologijų taikymas yra menkas, o transformacijos gebėjimai yra žemi. Šios įmonės atsilieka skaitmenizacijos lenktynėse.
„Aukšto potencialo“ įmonės išsiskiria išvystytais transformacijos gebėjimais, tačiau kol kas taiko nedaug skaitmeninių srendimų savo veikloje. Transformacijos gebėjimai tikėtina buvo išvystyti diegiant kitas technologines ir organizacines inovacijas, tokias kaip „žaliosios“ technologijos ar LEAN metodai. Šios pasižymi gera startine pozicija skaitmenizacijai, tačiau kol kas neišnaudoja šio potencialo skaitmenizacijos srityje.
„Išorinės skaitmenizacijos“ įmonės taiko įvairius skaitmeninius sprendimus, tačiau neinvestuoja į vadybinių, transformacijos kompetencijų vystymą. Tikėtina, kad šios įmonės remiasi skaitmeninių sprendimų užsakomosiomis paslaugomis, pasitelkdamos konsultantus skaitmeninių sprendimų diegimui ir priežiūrai.
Tyrimas rodo, kad tokių įmonių nėra daug, tačiau jos geba pasiekti aukštą skaitmeninių sprendimų taikymo lygį. Kita vertus, tokia skaitmenizacijos strategija tikėtina yra brangiausia, nes skaitmeninius sprendimus reikia nuolat pritaikyti prie besikeičiančių įmonės procesų ir išorinių aplinkos veiksnių.
„Vidinės skaitmenizacijos“ įmonės pasižymi tiek skaitmeninių sprendimų gausa, tiek aukštais transformacijos gebėjimais. Šios įmonės geba pasiekti, kad kiekvienas skaitmenizacijos sprendimo diegimas padidina įmonės minkštąsias“ vadybines kompetencijas. Tai nereiškia, kad įmonės nesamdo konsultantų, technologijų sprendimų tiekėjų.
Tačiau labai svarbu į naujų skaitmenizacijos sprendimų diegimą įtraukti vidinius įmonės darbuotojus ir pasiekti, kad dalis žinių liktų įmonėje. Šie darbuotojai vėliau gali iš dalies palaikyti sprendimą bei dalintis savo žiniomis su kitais darbuotojais. Tokiu būdu įmonė ne tik skaitmenizuojasi, tačiau ir išugdo vadybines pokyčių valdymo kompetencijas.
Skaitmenizacijos lenktynėse nesinori atsilikti. Tačiau sparti skaitmenizacija gali būti neefektyvi dėl apdorojamos informacijos pertekliaus bei skubėjimo sukeliamų iššūkių. Informacijos apdorojimo perkrova susidaro tuomet, kai už skaitmenizaciją atsakingi specialistai turi apdoroti informacijos kiekius, kurie viršija jų pajėgumus.
Generuos skaitmenizacijos scenarijus
Tokia situacija lemia neoptimalius sprendimus pasirenkant technologijas į kurias investuoti. Be to, mažina technologijų galimybių išnaudojimą bei skaitmeninių sprendimų pritaikymą prie įmonės procesų. Skubant tenka įdarbinti trūkstamus darbuotojus neadekvačiai įvertinus jų gebėjimus arba už aukštesnį nei rinkos atlygį.
Kiekvienos organizacijos skaitmenizacijos tempas skiriasi dėl pokyčių įgyvendinimo patirties, dydžio, IT, duomenų mokslo specialistų įdarbinimo. Tačiau bendrai tikslinga išlaikyti reguliarų skaitmenizacijos ritmą, inicijuojant naujus projektus tam tikru periodiškumu, tokiu būdu išvengiant didelės spartos sukeliamų iššūkių.
Šiuo metu KTU mokslininkų grupė kuria mašininio mokymosi algoritmų palaikomą web-aplikaciją, kuri generuos individualius skaitmenizacijos scenarijus Lietuvos gamybos įmonėms. Įmonei suvedus duomenis, bus ne tik nustatomas jos tipas, tačiau įmonė galės palyginti savo skaitmenizacijos lygį su vidutinėmis ir labiausiai pažengusiomis skaitmenizacijoje įmonėmis. Apibendrinus šiuos duomenis įmonei bus sugeneruojamas individualizuotas skaitmenizacijos scenarijus.
Atliktas tyrimas bendrai finansuojamas Europos regioninės plėtros fondo lėšomis (projekto Nr. 01.2.2-LMT-K-718-05-0090) pagal dotacijos sutartį su Lietuvos mokslo taryba (LMTLT). Finansuojama kaip Europos Sąjungos atsako į COVID-19 pandemiją priemonė.