Natriumhydroksidisäiliöiden täyttötilausten optimointi datan avulla – tapaus Neste Oyj
Benemla, Mariam (2022)
Benemla, Mariam
2022
All rights reserved. This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2022060515421
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2022060515421
Tiivistelmä
Tutkimuksen alkaessa Neste Oyj:n Porvoon tuotantolaitoksen tuotantolinja 1:n aluemestareiden työtehtäviin kuului tilata tuotantolinjan natriumhydroksidisäiliöiden täytöt puhelimitse kuormat heille toimittavalta ajojärjestelijältä. Täyttötilauksiin ja niihin liittyvään puhelimitse tehtävään selvitystyöhön kului merkittävä määrä niin aluemestarin kuin ajojärjestelijänkin työaikaa, että työ-tehtävät haluttiin optimoida automatisoimalla mahdollisimman moni tilauksen vaihe.
Täyttötilausten optimoinnin päätavoite oli siirtää vastuu tilausten hoitamisesta ajojärjestelijälle ja näin muun muassa parantaa loppukäyttäjien työn tehokkuutta ja tuottavuutta, vapauttaa työaikaa vaativampiin asiantuntijatehtäviin ja sujuvoittaa toimitusketjun toimintaa. Tutkimuksen avulla tavoiteltiin vastausta siihen, kuinka täyttötilauksiin liittyvää työtä voitaisiin tehostaa poistamalla manuaalisia työvaiheita olemassa olevan datan avulla, ja kuinka datan sisältämiä tunnistetietoja hyödynnettäisiin työtehtävien automaatiossa. Saavutetun automaatiotason hyötyjä on tarkasteltu retrospektiivisesti havainnoimalla sen vastaavuutta tutkimukselle asetettuihin tavoitteisiin. Tutkimus ei keskittynyt automaation tuomien rahallisten tai muidenkaan tutkimuskysymysten ulkopuolelle rajautuneiden etujen selvittämiseen.
Tutkimuksesta laadittiin virallinen toimeksiantosopimus aikavälille 3.1.-31.5.2022. Tutkimusaineisto piti sisällään kohdeyrityksen ja ajojärjestelijän työntekijöille tehtyjä haastatteluja, tutkimusaiheeseen liittyvää kirjallisuutta ja aiempia tutkimuksia, käytetyn pilvipalveluntarjoajan opetusmateriaalia ja sen testaamisesta käytännössä saatuja havaintoja. Tutkimusmenetelmänä oli toiminnallinen tutkimusote.
Tutkimus aloitettiin laatimalla tutkimussuunnitelma. Tutkimussuunnitelman hyväksynnän jälkeen työ konseptointiin kartoittamalla alkuperäistä toimintatapaa täyttötilauksissa ja sen valmiuksia automaatioon, josta siirryttiin suunnittelemaan ratkaisun toteutustapaa tutkimusaineistoon pohjautuneen vaatimusmäärittelyn avulla. Toteutustavaksi valikoitui Googlen pilvipalvelukomponentteja yhdistelevä mikropalveluarkkitehtuuri. Koodiosuus kehitettiin NodeJS-ajoympäristössä JavaScript-ohjelmointikielellä.
Koodia testattiin manuaalisesti ja automaattisesti läpi sen kehityksen ja siitä tehtiin prototyyppi-, pilotti- ja lanseerausversiot. Prototyyppi toimi kaikkien versioiden pohjana, sillä sen avulla hankittiin niille hyväksyntä. Pilottiversion aikana loppukäyttäjät testasivat sen käyttöä, ja heiltä saadun palautteen avulla rakentui käyttöön lanseerattu versio. Työ vastasi sille asetettuihin tutkimuskysymyksiin niin, että työvaiheiden automatisointi datan ja sen tunnisteiden avulla tehosti loppukäyttäjien työtä. Kapasiteetit, käyttöopas ja muu koodin ulkopuolinen dokumentaatio ynnä muu tieto, jota ei ole jaettu julkisesti kohdeyrityksen ulkopuolelle jätettiin raportista joko kokonaan pois tai tarkoituksella mainitsematta. Osa tiedoista sensuroitiin oikeudenmukaisen kilpailun ja kohdeyrityksen tietoturvan turvaamiseksi.
Täyttötilausten optimoinnin päätavoite oli siirtää vastuu tilausten hoitamisesta ajojärjestelijälle ja näin muun muassa parantaa loppukäyttäjien työn tehokkuutta ja tuottavuutta, vapauttaa työaikaa vaativampiin asiantuntijatehtäviin ja sujuvoittaa toimitusketjun toimintaa. Tutkimuksen avulla tavoiteltiin vastausta siihen, kuinka täyttötilauksiin liittyvää työtä voitaisiin tehostaa poistamalla manuaalisia työvaiheita olemassa olevan datan avulla, ja kuinka datan sisältämiä tunnistetietoja hyödynnettäisiin työtehtävien automaatiossa. Saavutetun automaatiotason hyötyjä on tarkasteltu retrospektiivisesti havainnoimalla sen vastaavuutta tutkimukselle asetettuihin tavoitteisiin. Tutkimus ei keskittynyt automaation tuomien rahallisten tai muidenkaan tutkimuskysymysten ulkopuolelle rajautuneiden etujen selvittämiseen.
Tutkimuksesta laadittiin virallinen toimeksiantosopimus aikavälille 3.1.-31.5.2022. Tutkimusaineisto piti sisällään kohdeyrityksen ja ajojärjestelijän työntekijöille tehtyjä haastatteluja, tutkimusaiheeseen liittyvää kirjallisuutta ja aiempia tutkimuksia, käytetyn pilvipalveluntarjoajan opetusmateriaalia ja sen testaamisesta käytännössä saatuja havaintoja. Tutkimusmenetelmänä oli toiminnallinen tutkimusote.
Tutkimus aloitettiin laatimalla tutkimussuunnitelma. Tutkimussuunnitelman hyväksynnän jälkeen työ konseptointiin kartoittamalla alkuperäistä toimintatapaa täyttötilauksissa ja sen valmiuksia automaatioon, josta siirryttiin suunnittelemaan ratkaisun toteutustapaa tutkimusaineistoon pohjautuneen vaatimusmäärittelyn avulla. Toteutustavaksi valikoitui Googlen pilvipalvelukomponentteja yhdistelevä mikropalveluarkkitehtuuri. Koodiosuus kehitettiin NodeJS-ajoympäristössä JavaScript-ohjelmointikielellä.
Koodia testattiin manuaalisesti ja automaattisesti läpi sen kehityksen ja siitä tehtiin prototyyppi-, pilotti- ja lanseerausversiot. Prototyyppi toimi kaikkien versioiden pohjana, sillä sen avulla hankittiin niille hyväksyntä. Pilottiversion aikana loppukäyttäjät testasivat sen käyttöä, ja heiltä saadun palautteen avulla rakentui käyttöön lanseerattu versio. Työ vastasi sille asetettuihin tutkimuskysymyksiin niin, että työvaiheiden automatisointi datan ja sen tunnisteiden avulla tehosti loppukäyttäjien työtä. Kapasiteetit, käyttöopas ja muu koodin ulkopuolinen dokumentaatio ynnä muu tieto, jota ei ole jaettu julkisesti kohdeyrityksen ulkopuolelle jätettiin raportista joko kokonaan pois tai tarkoituksella mainitsematta. Osa tiedoista sensuroitiin oikeudenmukaisen kilpailun ja kohdeyrityksen tietoturvan turvaamiseksi.