Nii nagu keegi ei lüpsa enam lehmi käsitsi, ei ole kõiki neid eelpool seletatud punkte enam vaja tabelites käsitsi kokku arvutada, selleks on olemas kaasaegsed infotehnoloogilised vahendid nagu näiteks QlikView või Sense.

 „Põllumajandus on kosmoseteadus“ – täna on see tõesti nii, sest toorpiima müügihinnaga on tõenäoliselt ka kõige targematel raske toime tulla. Vastandlik lause võib olla ka mõne kuulsa või vähem kuulsa inimese tsitaat ja me kõik oleme ise nii vähemalt korra arvanud või koguni öelnud, et põllumajandus ei ole kosmose teadus. Kuid kui vaadata vaid koraks otsa andmete paljususele, siis nendes orienteerumiseks on siiski üksjagu mõistust vaja. Eelnevate põlvkondade põllumehed tegid  järeldusi selle baasilt mida nad viiel hektaril, viie looma puhul viie meelega tunnetasid. Täna on sageli tegemist sadade, kui mitte tuhandete, loomade ja hektaritega ja inimese meeltest kipub väheks jääma ja isegi kui jätkub, on alati hea teada, et lisaks arvamusele on kusagil ka andmed ning need toetavad arvamust. Mida enam me tahame teada, seda enam andmeid tekib. Mida enam andmeid tekib, seda raskem on seal orienteeruda. Probleemist üle olemiseks on vaid üks viis – korralik andmete kogumine ja haldamine. Selleks ei pea ennast IT lahenduste soetamisel vigaseks maksma – piisab ka sellest kui teha infovajaduse kohta analüüs ning korjate vajalikud andmed kokku ning analüüsite neid tänapäevaste vahenditega.

Mis on oluline? Milline mõõdik valida oma tootmisprotsesside kirjeldamiseks ja milline KPI on täna õige? Valima ju peab. Kas on olemas selline mõõdik, mis ütleks meile mitu asja korraga?

Toorpiima tootmise juures on vahest kõige olulisem toodangu omahind. Kui turul olev müügihind on kõrgem omahinnast, siis tuleb muuta oma tootmisprotsess nii efektiivseks, et omahind langeks müügihinnast allapoole. Ei ole mõistlik tekitada endale kulusid ja hiljem vaadata, kuidas neid tasa teenida. Piimatootmist on korraks seisma jätta väga kallis vastupidiselt näiteks olemakaupade vabrikule, et oodata paremaid aegu ja uute turgude avanemist.

Tasub tegeleda kuludega, millele saab operatiivselt reageerida ja nende optimeerimine annab kõige parema efekti. Söödakulud moodustavad omahinnast 50-60% ja päevas söödetakse enamasti kaks korda. Kuid oluline ei ole ainult osakaal vaid täpne teadmine kui mitu senti iga piimaliitri kohta sööta kulub. Igas farmis on võimalik jälgida jooksvalt igapäevase söödakulu andmeid ja nende jagamisel müügipiimaga saame nö lihtsa kolme näpu arvutuse meetodil teada soovitud kulu suuruse.

Teine tuntud lähenemine on söödakogus piima kg kohta. Kui suur on sööda kogus, mida söödetakse piimakarjale, kas alla 350 g 1 kg piima kohta või rohkem. Paljud hindavad selle järgi söötmise tervislikkust ja sellega ka piimatootmise jätkusuutlikust söötmise seisukohalt. Nii on lihtne hoida ka ainevahetusega seotud haiguste riski kontrolli all. Kuid ka ainult selle meetodi jälgimine ei roogi anda majanduslikku efektiivsust, sest sööda hinda me sellisel juhul ei kajasta ja kõrge hind vähendab efektiivsust.

Nii võime me jätkata paljude võtme tähtsusega näitajate toomist, kuniks päev jõuab õhtusse ja jutu mõte jääb lõpetamata.

Mõni aeg tagasi kirjutasin artiklis Mitu lehma on "palju"?  inglise ökonoomik William Stanley Jevonsi katsest, mille kaudu ta jõudis üldistuseni, et inimene on võimeline korraga meeles pidama kuni seitset ühesugust objekti, kõrvalekaldega pluss-miinus kaks ühikut. See 130 aastat tagasi tehtud katse on üks paremini korratavaid katseid teadusajaloos. Lühidalt rääkis see sellest, et alati kui avaneb lauda uks ning nähtavale ilmub 60 või 380 või 840 pealine piimakari on nad esimesel hetkel kui juhuslikult valitud hulk ube Mr. Jevons´i testis. Selleks, et karja toodangunäitajate analüüsi kaudu jõuda järelduste ja soovitusteni on lisaks vaja läbi käia järgnev küsimuste-vastuste ahel: Milline on piimatoodangu suhteline seisund? Kas eelmisel ja üleeelmisel aastal lüpsti vähem või rohkem? Kui erinevad või sarnased on kontrolllüpsi ja tangiproovi näitajad? Millal proove võetakse? Milliste loomade toodang on liiga madal? Millised olid uuslüpsi alguse toodangunäitajad? Kui pikalt on loom lüpsnud? Millised on haiguste või kõrvalekallete mõju? Mastiidid (kliinilised, subkliinilised), lonked, ainevahetushäired? Pikenendu poegimisvahemik?

Nagu näete, on veel enne, kui jõutakse sööda ja söötmiseni, lisandunud kokku ca. kümme faktorit mis tõstavad „ubade arvu“ kastis 60X10 või 380X10 või 840X10 tasemeni sõltuvalt sellest, millise lauda ukse avame.

Kuidas oma tegevusi paremini juhtida:
• Arvutage kulud ühe toodangu ühiku kohta.
• Jagage kulud komponentideks ühe toodangu ühiku kohta.

• Kasutage erinevaid kulutasemeid.
• Seadke tolerantsi vahemikud toodangu ühiku kohta.
• Eesmärkide seadmisel järgige tugevamate tootjate näitajaid.


Nii nagu Keegi ei lüpsa enam lehmi käsitsi, ei ole kõiki neid eelpool seletatud punkte enam vaja tabelites käsitsi kokku arvutada, selleks on olemas kaasaegsed infotehnoloogilised vahendid nagu näiteks QlikView või Sense.

Tehnoloogia ja spetsiaalselt teie jaoks kohandatud lahenduste abil hoiate kontolli all tootmise protsessid ning saate seostatult näha ja analüüsida koos hulka väga erinevatest allikatest pärinevaid andmeid.

QlikView eelised:

Parem arusaamine kõigile. QlikView Business Discovery ehk äri-avastus on täiesti uus viis infokasutuseks - see annab ligipääsu infole kõigile, kes seda ettevõttes vajavad. Pole vaja küsida kolleegidelt või IT osakonnast uusi aruandeid – juhid ja terved äriüksused pääsevad ise ligi andmetele, mida neil on tarvis, et teha oma tööd nutikamalt ja kiiremini kui kunagi varem.

Sotsiaalne ja koostööle suunav. Lisaks kiirele ligipääsule enda tööks vajalikule infole, soodustab QlikView ka info jagamist ja koostööd. Erinevate alalõikude eest vastutavad inimesed saavad jagada oma infot, küsida teiste tulemusi ning suhelda kolleegidega teisest osakonnast või tehasest kasvõi oma kabinetist väljumata, korraldades reaalajas koostööseansse laua- või tahvelarvuti vahendusel.

Mobiilsus. Ligipääs mobiilsetest seadmetest annab kasutajatele võimaluse oma nutitelefoni või tahvelarvuti abil andmeid analüüsida ka kontorist väljas viibides, näiteks tööreisil või konverentsil. Erinevalt tavaliste rakenduste abil koostatavatest staatilistest aruannetest saavad QlikView kasuta­jad vaadata ja analüüsida oma andmeid interaktiivselt ja reaalajas.

Google’ lihtsus. QlikView ühendab endas Google otsingusüsteemi lihtsuse ja traditsioonilise BI arvutusvõimsuse, mis võimaldab uurida seostatud andme­hulkasid interaktiivselt ning ülikiiresti, kuna QlikView töötab unikaalsel in-memory tehnoloogial. Teie käsutuses ei ole mitte ettemääratud valemid, vaid kogu teie ettevõtte andmete hulk, seostatult ning teile kättesaadav vaid hetkega.

Visuaalne selgus. Kõigest mõne sekundiga saab numbrilise info viia graafilisele kujule ja esitada see diagrammi või graafikuna, mida saab suurendada, vähen­dada ja klõpsates täpsemaid detaile näha. Andmete visualiseerimine aitab näha seoseid andmete vahel, avastada kõrvalekaldeid ja leida võimalusi.