Tootmistellimuste osalise raporteerimise digitaliseerimiseks peaks olema töökeskuses kasutusel MRP funktsionaalsus, mis võimaldab tootmistellimuse osalist raporteerimist ning mis ideaalis genereeriks raporteerimata osale automaatselt uue töökäsu.
3. Liiniefektiivsuse (OEE – Overall Equipment Effectiveness) ja töökeskuste hõivatuse jälgimine
Töökeskuste hõivatuse jälgimise olulisusest on aru saadud juba aastaid tagasi ning mitmetes, ka muus osas nõrgalt digitaliseeritud, tootmistes on kasutusele võetud väliseid abivahendid liinide efektiivsuse ja taktiaegade mõõtmiseks ja visualiseerimiseks. Kuigi kasulikud, on selliste väliste abivahendite (eriti, kui nad pole liidestatud ettevõtte ERP-süsteemiga) kasutamisega seotud ka omad probleemid – normist/taktiaegadest kõrvalekaldumisega seonduvate nüansside kirjeldamine on tihti lisategevus, milleks tootmistöötajal pole aega või vastavat tööharjumust ning see jääb tihti tegemata. Tulemuseks on teadmine, et liiniefektiivsus oli madal, teadmiseta, mis oli selle põhjuseks ja mida saaks teha, et seda tulevikus ennetada.
Korralikult digitaliseeritud tootmiskäskude edastamine ja raporteerimine ning täiendava info – töökeskuses tegutsevate tööliste, töö tüüpide jms – digitaalne, reaalajas, käsitlemine viib liiniefektiivsuse jälgimise ja sellega seotud analüütika kvalitatiivselt uuele tasemele. Liiniefektiivsuse langus on koheselt seostatav erinevate parameetritega nagu töötaja, tootmistellimuse tüüp ja selle parameetrid, kasutatud tooraine jms. Lisaks teadmisele, et liiniefektiivsus on tasemel X, lisandub teadmine sellega seonduvatest asjaoludest. Tihti piisab hästi digitaliseeritud tootmistes liiniefektiivsuse jälgimiseks ettevõtte enda infosüsteemist ja väliseid abivahendeid polegi vaja.
4. Mittevastavuste info ja analüüs
Mittevastavuste (ehk praagi) jälgimist ja selle kohta info kogumist teostavad tänaseks juba valdav enamus Eestis tegutsevaid tootmisettevõtteid. Kui tootmispõrandal toimuv on digitaliseerimata, on tüüpiliselt lahenduseks paberileht, kuhu kirjutatakse etteantud vormis mittevastavuse kirjeldus ja tõenäoline põhjus. Need paberilehed kogutakse kokku, sisestatakse neis olev info Excelisse ja korra nädalas või kuus viiakse läbi koosolek selliste mittevastavuste info analüüsimiseks.
Sedalaadi info kogumine on kindlasti abiks, ent kaugeltki mitte nii tõhus, kui mittevastavuste info digitaalne kogumine struktureeritud ja digitaalselt töödeldaval kujul. Kui Excelisse kantud mittevastavuste analüüsil keskendutakse reeglina viimastele akuutsetele juhtumitele, siis struktureeritud, etteantud praagikoodidega ja konkreetsete tellimustega seostatav mittevastavuste info võimaldab hoida silmas „suurt pilti“ ning näha korrelatsioone mittevastavuse tekkimise ja töökeskuse/töölise/tehnoloogia/töö tüübi ja teiste parameetrite vahel. Vaid digitaalset ja struktuurset infot evides on võimalik vastu võtta andmetele tuginevaid juhtimisotsuseid mittevastavuste edasiseks ennetamiseks.