Postępy
0% ukończone

Testowanie rozwiązań w obszarze cyfryzacji procesów inżynierskich jest dość skomplikowanym i pracochłonnym procesem. Taki stan rzeczy wynika z konieczności realizowania szeregu niezbędnych zadań, które będą możliwie najwierniej oddawać realia właściwego wdrożenia. W praktyce oznacza to najczęściej wykonanie wielu działań związanych z analizą procesów inżynierskich i wymagań w zakresie konkretnego obszaru transformacji np. systemów komputerowego wsparcia projektowania CAD/CAM, systemów klasy ERP, zarządzania produkcją MES czy utrzymania ruchu CMMS. Jednym z rozwiązań jest wdrożenie pilotażowe, przy którym możemy wykonać takie zadania w odniesieniu do części procesów. Pozostaje jednak pytanie, czy i jak dobrze zostaną odzwierciedlone warunki właściwego wdrożenia?

Przy testowaniu rozwiązań w obszarze cyfryzacji procesów inżynierskich można również użyć wersje demonstracyjne narzędzi, dostępne zarówno na lokalnych serwerach przedsiębiorcy (ang. on-premise), jak i w wersjach SaaS, czyli oprogramowania jako usługi. Takie rozwiązanie obarczone jest jednak pewnymi wadami, które wynikają z niepełnego dopasowania narzędzi do wymagań przedsiębiorcy, co zdarza się także, jeśli mamy do czynienia z tzw. rozwiązaniami pudełkowymi, czyli oprogramowaniem gotowym do użytku. W przypadku realizacji programu pilotażowego można posiłkować się wynajmem infrastruktury chmurowej.

Finalnym testem jest wdrożenie, które obejmuje implementację infrastruktury, zakup licencji oraz wdrożenie rdzenia, czyli modułów głównych lub inaczej bazowych.

Niniejsza sekcja charakteryzuje krótko zadania testowe, które dotyczą konkretnego wdrażanego działania i są ściśle związane ze zmienianym obszarem procesów inżynierskich. W przypadku opracowania studium wykonalności po zakończeniu procedury testowej powinniśmy otrzymać wyniki, których możemy użyć do zaktualizowania mapy drogowej. Weryfikacja zaplanowanych rozwiązań obejmuje najczęściej kilka etapów. Kluczowe z nich to:

  • mapowanie procesów biznesowych, zdefiniowanie zbiorów danych i wymagań funkcjonalnych;
  • opracowanie studium wykonalności wdrożenia w odniesieniu do konkretnego obszaru;
  • przeprowadzenie pilotażu lub testów wersji demonstracyjnej.

Etapy możemy rozpisać w sposób bardziej szczegółowy:

1. Mapowanie procesów biznesowych, zdefiniowanie zbiorów danych i wymagań funkcjonalnych.

Bardzo prawdopodobne jest, że w trakcie wdrażania narzędzi transformacji cyfrowej, część procesów ulegnie zmianie. Nieodłącznym elementem takich działań jest reorganizacja i optymalizacja procesów biznesowych.

Etap testowania w tym zakresie może obejmować następujące zadania:

  • Analiza procesów biznesowych – powinna w minimalnym zakresie objąć obszary procesów inżynierskich, których dotyczą planowane działania. Jest ona kluczowa z punktu widzenia określenia zarówno procesów oraz KPI, których zadaniem jest wspieranie technologii Przemysłu 4.0, jak i zakresu danych, jakich potrzebujemy do usprawnienia procesów w ramach transformacji.
  • Zdefiniowanie kluczowych KPI – zadanie to dotyczy zdefiniowania kluczowych procesów oraz KPI istotnych z punktu widzenia transformacji cyfrowej w obszarze procesów inżynierskich. Jego realizacja składa się z kilku zadań cząstkowych:
    • przygotowanie rejestru wskaźników KPI, których monitorowanie jest kluczowe w kontekście prowadzenia biznesu;
    • identyfikacja procesów biznesowych, które pozwalają na monitorowanie tych KPI.
  • Mapowanie i optymalizacja procesów biznesowych – korzystanie z technik cyfrowych nie tylko usprawnia wybrane procesy, ale też najczęściej powoduje zmianę realizacji i reorganizację konkretnego procesu biznesowego. Mapowanie procesów biznesowych z uwzględnieniem procesów oraz KPI istotnych w obszarze procesów inżynierskich musi stanowić odpowiedź na pytanie, jak będą wyglądały procesy po reorganizacji i jakie dane są potrzebne do ich realizacji.
  • Opracowanie definicji zestawów danych – zadanie polega na określeniu, jakie dane są konieczne do monitorowania procesów oraz KPI. W tym kroku powinny zostać wykonane następujące zadania cząstkowe:
    • określenie zestawów danych, które są kluczowe z punktu widzenia monitorowania procesów oraz KPI po przeprowadzeniu transformacji;
    • przeanalizowanie sposobu przetwarzania i korzystania z określonych zestawów danych, umożliwiającego monitorowanie procesów oraz KPI zidentyfikowanych wcześniej.
  • Określenie wymagań co do danych – do realizacji zadania wymagane jest opisanie celu oraz sposobu przetwarzania danych w odniesieniu do każdego ich zestawu. Muszą zostać opisane procedury, mechanizmy i narzędzia pozyskania informacji. W przypadku każdego zestawu sprawą kluczową jest określenie stopnia dostępności danych. W przypadku, gdy ich dostępność jest zbyt niska, należy opisać i oszacować koszty działań, które pozwoliłyby zbierać dane oraz korzystać z nich do zasilania zestawów.

2. Opracowanie studium wykonalności wdrożenia w odniesieniu do konkretnego obszaru.

Opracowanie studium wykonalności jest jednym z kluczowych kroków weryfikowania zasadności konkretnej inicjatywy. Dysponując danymi zebranymi wcześniej, możemy przejść do analizy wykonalności technicznej i finansowej. Należy zaznaczyć, że niektóre rozwiązania składowania danych są bardzo kosztowne, gdyż pociągają za sobą inwestycje w infrastrukturę serwerową – zarówno w sprzęt, jak i w licencje. Jednakże budowa dedykowanych systemów składowania i analizy danych ma miejsce w przypadku kluczowych projektów, a te najczęściej służą wielu kolejnym inicjatywom.

Aby opracować studium wykonalności w obszarze transformacji cyfrowej, należy wykonać co najmniej następujące kroki:

  • Określić wymagania techniczne dla każdego zestawu danych, które umożliwiają ich składowanie i przetwarzanie, przy spełnieniu określonych wymagań – na tym etapie muszą zostać określone wymagania infrastrukturalne w odniesieniu do każdego zestawu danych. Najczęściej zadanie to wymaga współpracy z konsultantami, firmami IT oraz dostawcami rozwiązań technicznych i informatycznych, ponieważ integracje i pozyskiwanie danych z systemów oraz urządzeń cyfrowych wymaga najczęściej wdrożenia dodatkowych rozwiązań informatycznych w postaci np. specjalistycznego oprogramowania, a czasem także zakupu infrastruktury.
  • Skonsolidowanie wymagań w odniesieniu do wszystkich zestawów danych w celu uzyskania obrazu całości infrastruktury – kiedy już dysponujemy informacjami o ograniczeniach dostępności czasowej w odniesieniu do poszczególnych zbiorów danych, możemy je konsolidować. W ten sposób powstaje koncepcja architektury i infrastruktury. Najprostszym przypadkiem jest sytuacja, kiedy wszystkie dane posiadają ten sam rygor dostępności. Wtedy możemy zbierać je i składować np. we własnym (korporacyjnym) centrum przetwarzania danych lub w regionalnym centrum przetwarzania danych.
  • Opracować warianty wdrożenia uwzględniające różne zakresy danych, które są niezbędne do monitorowania zidentyfikowanych procesów oraz KPI, a także autonomiczność wdrażanych wariantów/podsystemów – realizacja etapu powinna zawierać w sobie materiał opracowany na wcześniejszych etapach niniejszego zadania. Kluczowe jest uwzględnienie możliwych wariantów wdrożenia w zależności od architektury podsystemu składowania danych. Jeśli realizacja konkretnego celu przetwarzania danych dopuszcza istnienie wariantów, należy to ująć w analizie.

3. Przeprowadzenie wdrożenia pilotażowego lub testów wersji demonstracyjnej.

Przeprowadzenie programu pilotażowego stanowi swego rodzaju mini wdrożenie. Po wybraniu technologii i/lub oprogramowania, które mają zostać przetestowane, należy zorganizować oraz przeprowadzić program pilotażowy, wykonując następujące czynności:

  • Określić jasne cele i zakres – rozpoczynając program pilotażowy, musisz zdecydować czego oczekujesz od nowego narzędzia oraz to, jakie cele i zadania z nim związane chcesz osiągnąć. Zadaj sobie pytanie, co oznacza sukces wdrożenia danego rozwiązania
  • Określić terminy i czas testów – zastanów się, ile czasu potrzebne jest na przeprowadzenie testów rozwiązania w rutynowym przypadku użycia, wliczając w to czas konfiguracji. Ważne jest, aby zaplanować korzystanie z narzędzia w taki sposób, w jaki będzie ono używane na co dzień. Należy także uwzględnić czas na przetestowanie dodatkowych przypadków wykorzystania lub wypróbowanie funkcji, które nie będą używane na co dzień.
  • Wybrać grupę testową – dobrym sposobem testowania jest rozpoczęcie użycia nowego narzędzia w jednym zespole lub w małym projekcie pilotażowym, liczącym około 10-20 osób. Do grupy muszą zostać wybrane osoby, które będą regularnie korzystać z nowych rozwiązań
  • Opracować plan wprowadzania użytkowników – członkom zespołu testującego należy zapewnić szkolenia. Przyniesie to korzyści również po zakończeniu pilotażu, ponieważ pracownicy ci będą zaznajomieni z narzędziem lub oprogramowaniem i będą rozumieć jego wartość.
  • Przeprowadzić testy – zgodnie z założeniami wypracowanymi wcześniej zainstaluj i skonfiguruj wersję testową, a następnie przeprowadź testy.
Skip to content