[NAJBOLJI KONTROLER 2016] Demistifikacija biologije kroz kontroling projekt

Projekt uvođenja SAP-ERP i SAP-BI sustava u kaveznom uzgoju ribe

Kavezni uzgoj ribe poljoprivredna je djelatnost gdje je temeljni razlog i cilj postizanje prirasta, odnosno povećanje biomase uzgajanog organizma.  Prirast se postiže prijenosom tvari i energije iz probavljene hrane u organizam uzgajanih riba, te iako su standardi dobro poznati, oni se mogu ali i ne moraju realizirati zbog mnoštva različitih čimbenika koji više ili manje utječu na uspješnost kaveznog uzgoja. Navedeno predstavlja osnovnu razliku između poljoprivrede i klasične proizvodnje sa standardima i normativima.

Sa aspekta kontrolinga, temeljni problemi u praćenju marikulturne djelatnosti kaveznog uzgoja brancina (lubin, agač, lat. Dicentrarchus Labrax) i orade (podlanica, komarča, lat. Sparus Aurata) su:

• nepostojanje specijaliziranog softvera za cjelovito praćenje uzgojnog procesa,
• kavezni uzgoj traje 2-3 godine, gdje kroz isti period treba osigurati praćenje, tj. evidentiranje svih kretanja koji se događaju u jednom kavezu, ali i između kaveza,
• uzgajanom organizmu se ne može pristupiti budući da se riba uzgaja u mediju (moru), što podrazumijeva nemogućnost vršenja klasične inventure,
• mnoštvo kretanja unutar jednog kaveza, tj. radnog naloga (nasađivanje, mortaliteti, izlovi, hranjenje, itd.), koji se događaju na dnevnoj bazi,
• razna kretanja između kaveza, spajanja/pripajanja/razdvajanja, te premještanje kaveza među farmi otežava analizu i razumijevanje uspješnosti kaveznog uzgoja,
• mnoštvo drugih, nekontrolabilnih varijabli, kao što su primjerice, temperatura mora, kanibalizam, paraziti, predatori i slično, koji utječu na performanse uzgoja.

Da bi se uopće moglo pristupiti razvijanju sustava za praćenje kaveznog uzgoja, potrebno je temeljito poznavanje problematike, kako bi se osiguralo praćenje svih potrebnih elemenata na način da se prati najniža uzgojna jedinica, odnosno kavez, gdje će sva ta kretanja i događaji na kraju uzgojnog ciklusa dati informacije iz kojih se mogu izvući zaključci zašto je rezultat takav kakav je, odnosno zašto je došlo do odstupanja od standarda i po kojim osnovama. U RH, standard za praćenje kaveznog uzgoja je praćenje na razini generacije, gdje generacija podrazumijeva svu ribu nasađenu u jednoj kalendarskoj godini. Razumljivo je zašto je standard postavljen da prati generaciju, budući da je većina farmi u RH obiteljskog tipa s kapacitetom 50 - 100 tona godišnjeg izlova. Međutim, problem nastaje kod prelaska na intenzivni uzgoj, gdje se uzgaja nekoliko vrsta riba na nekoliko uzgajališta i gdje dnevni izlovi u sezoni prelaze 50 tona, dok na godišnjoj razini izlovi prelaze nekoliko tisuća tona. Tada se nameće potreba za znatno detaljnijim praćenjem procesa, budući da je riječ o angažmanu značajne količine obrtnog kapitala i investicija i gdje se prvi prihodi javljaju tek u drugoj godini uzgoja.

Kako bi se uzgojem moglo upravljati potrebno je osigurati podatke na razini:

• uzgajališta,
• vrste ribe,
• generacije i
• kaveza.

U kasnijoj analizi, isti ti podaci pretvaraju se u informacije koje daju odgovor zašto je rezultat takav kakav jest, odnosno zašto dolazi do odstupanja i po kojim osnovama. Također, praćenje se dodatno komplicira ako postoji grupa kompanija, gdje svako društvo obavlja određene aktivnosti, što može rezultirati stvaranjem dobiti zadržane u zalihama, koju dalje u konsolidaciji treba eliminirati kroz razdoblja kad traženi uvjeti budu zadovoljeni, što dodatno otežava praćenje i analizu uspješnosti kaveznog uzgoja riba.

Kako bi se kavezni uzgoj mogao kvalitetno pratiti, gdje bi se na kraju mogle dobiti sve potrebne informacije koje bi argumentirale zašto je rezultat takav kakav jest, potrebno je osigurati evidentiranje svih relevantnih podataka kroz razdoblje od 2-3 godine koliko kavezni uzgoj brancina i orade u Jadranu traje. Ono što je bitno za napomenuti jest da se sva kretanja zalihe moraju evidentirati u komadima i u kilogramima. Na taj se način dobiva podatak o veličini ribe koji dalje, ovisno o tipu kretanja rezultira određenim financijskim efektom.

Cromaris d.d. je realiziralo praćenje zalihe po kavezu i prije uvođenja SAP-ERP-a, međutim u uvjetima rasta kakvog Cromaris d.d. ostvaruje u posljednjih 6 godina, kvalitetno praćenje uzgoja postajalo je sve teže i teže bez adekvatnog softvera. Naime, Cromaris d.d. trenutno u moru ima više od 300 kaveza, tj. više od 300 otvorenih radnih naloga. Jedan od značajnijih tipova kretanja jest mortalitet, budući da riba ugiba svakodnevno. U računovodstvenom programu koji se koristio prije SAP-ERP-a, te u pomoćnim evidencijama, mortalitet se svakodnevno evidentirao, međutim ono što se nije evidentiralo, jer se nije imalo gdje evidentirati (osim u pomoćnim, neintegriranim evidencijama), a ključno je za razumijevanje uspješnosti kaveznog uzgoja, jest razlog zbog kojeg je došlo do gubitka. Da li je riječ o bakterijama i kojim bakterijama, da li je riječ o virusima i kojim virusima, predatorima, parazitima, kanibalizmu i slično, sve su to odgovori koji mogu objasniti postignuto stanje.

Zbog navedenog, kao neophodna nametnula se potreba za uvođenjem cjelovitog, integriranog rješenja za praćenje kaveznog uzgoja riba, gdje je za bazu odabran SAP-ERP. Međutim, kako je riječ o specifičnoj gospodarskoj grani, isto je zahtijevalo i specifični softver, odnosno, softver razvijen prema zahtjevima biznisa.

Cromaris d.d. je implementiralo standardni SAP-ERP na razini cjelokupnog poslovanja, osim uzgoja, gdje je posebno napravljen dodatni razvoj, takozvana „Z-riba“, što podrazumijeva nestandardni SAP napravljen isključivo prema zahtjevima korisnika.

U Z-ribi omogućen je unos različitih materijalnih tipova kretanja kojima se kasnije pridružuje financijska komponenta, te se dalje omogućava razumijevanje proizvodnog procesa do najsitnijeg detalja. Osim što je omogućeno evidentiranje kretanja poput:

• količine nasada u komadima i kilogramima,
• količine redovnih, pobrojivih gubitaka u komadima i kilogramima,
• količine nepobrojivih gubitaka (procijenjenog gubitka) u komadima i kilogramima,
• razloga nastanka gubitka,
• količine izlova u komadima i kilogramima,
• količine utrošene riblje hrane,
• evidentiranje „međuskladišnih“ prometa poput spajanja, pripajanja, razdvajanja ili premiještanja kaveza među farmama,

također je i omogućeno i unošenje takozvanih „matičnih podataka“ za svaki kavez, gdje se kasnije svi navedeni materijalni tipovi kretanja mogu dobiti „na klik“ po ključnim kategorijama počevši od kaveza, pa dalje do vrste ribe, generacije, uzgajališta ili društva u cjelini, a samo neki od tih matičnih podataka su:

• vrsta ribe,
• generacija,
• podrijetlo ribe (mrjestilište),
• datum nasada (služi za izračun razdoblja trajanja procesa kaveznog uzgoja),
• koncesijsko polje,
• povlastica (služi za kasniji obračun subvencija),
• volumen kaveza (određuje kapacitet).

Uvođenjem SAP-ERP-a osigurano je evidentiranje i pristup podacima iz kojih proizlaze informacije potrebne za odlučivanje. Benefiti osigurani uvođenjem SAP-ERP-a su:

• razvoj specijaliziranog softvera prilagođenog za praćenje specifične djelatnosti,
• osoblje sa uzgajališta unosi podatke o kretanjima zalihe i utrošcima na dnevnoj bazi (rasterećenje odjela računovodstva i kontrolinga),
• točnost podataka (eliminacija prepisivanja/kopiranja podataka),
• točnost obračuna (budući da se svi obračuni vrše u sustavu, prema unaprijed definiranim pravilima),
• transparentnost podataka i dostupnost „na klik“,
• strukturiranost podataka sa mogućnošću eksporta u MS Excel u formatu prilagođenom za izradu izvještaja i brze analize svakog pojedinog kaveza, vrste riba, uzgajališta i uzgoja u cjelini,
• omogućena je izrada godišnjeg poslovnog plana u segmentu proizvodnje po kavezu,
• ostvarena je pretpostavka za uvođenje BI sustava.

Uvođenje SAP-ERP-a riješilo je najveći dio problema praćenja procesa sa kojima se uzgajivač susreće kod kaveznog uzgoja, međutim navedeno rezultira drugim problemom, a to je generiranje stotina tisuća redaka podataka koji nisu čitljivi. Odnosno, po završetku implementacije SAP-ERP sustava, odmah se javila i potreba za implementacijom BI sustava koji će svo to mnoštvo podataka sažimati i pretvarati u informacije potrebne za upravljanje procesom. Baš kao i kod uvođenja ERP sustava, za BI rješenje također je odabrano SAP rješenje.

Uvođenje SAP-BI rješenja dalje je omogućilo praćenje ključnih pokazatelja uspješnosti kaveznog uzgoja „na klik“, primjerice:

• FCR, faktor konverzije, utrošena hrana u kg / izlov u kg
• preživljavanje, % preživljavanja, nasađeni komadi / izlovljeni komadi
• prirast, rast ribe, količina u kg na kraju – količina u kg na početku + izlov  nasađena količina u kg       
• izlovna biometrija, veličina ribe, izlov u kg / izlov u kom     
• trajanje uzgoja, broj dana uzgoja, datum konačnog izlova – datum nasada   
• optimalno trajanje, dani uzgoja do dostizanja ciljane veličine, datum dostizanja ciljane veličine – datum nasada
• cijena koštanja, konačna ekonomska ocjena uspješnosti uzgoja, ukupni troškovi / izlov u kg, itd.

Uvođenjem BI sustava postignuto je:

• Dostupnost ključnih pokazatelja uspješnosti kaveznog uzgoja „na klik“,
• Angažman kontrolinga sveden je na održavanje i analizu izvještaja, a ne na sastavljanje istih,
• Olakšana analiza izvještaja zbog „drill-down“ funkcionalnosti,
• Ažurnost podataka na dnevnoj bazi (danas imamo podatke unesene jučer),
• Transparentnost i konzistentnost izvještaja dobivenih iz sustava (isključena mogućnost pogreške od strane kontrolinga),
• „Demistifikacija“ biologije.

Projekt uvođenja SAP-ERP i SAP-BI sustava jedinstven je u RH budući da nijedan drugi uzgajivač ne vodi računovodstvo proizvodnje po kavezu. Također, raspolažemo i informacijom da je ovaj projekt jedinstven i u širim razmjerima od RH, budući da su nam konzultanti angažirani na uvođenju SAP-a priopćili da nijedan od renomiranih europskih (što znači i svjetskih) uzgajivača koji koriste SAP u svom poslovanju, nije napravio svoj razvoj uzgoja u SAP-u, već su povezali neki drugi softver sa SAP-om.

Uvođenjem SAP-ERP i SAP-BI sustava postignuto je puno više nego je to financijski moguće izmjeriti, budući da je ostvarena dostupnost i transparentnost podataka za koju se tvrdilo da nije moguće ostvariti. Isti podaci trenutno se pretvaraju u informacije potrebne za odlučivanje uz minimalan angažman odjela kontrolinga, što je nemjerljivo povećalo efikasnost odjela.

Ono što je za mene osobno najveći uspjeh jest „demistifikacija biologije“, gdje je monopol nad podacima o performansama uzgoja otklonjen i gdje su podaci dnevno dostupni svima kojima su potrebiti. Primijenjeno rješenje omogućilo je praćenje uzgoja na razini analitike, po svakom pojedinom kavezu, po vrstama riba, generacijama, uzgajalištima i po fazama, na mjesečnoj razini, gdje svaki izlovljeni kavez predstavlja svojevrsni „milestone“ i gdje je razvidno da li je određeni kavez u zadanim okvirima ne samo po izlovu, već i u tijeku uzgojnog procesa. 

U konačnici, prilikom potpunog izlova, kavez  može isporučiti i drugačije rezultate od evidentiranih i očekivanih, ali takvo odstupanje jasan je signal da postoji nekonzistentnost u vođenju zaliha, što je također vrijedna informacija za upravu društva.
Zaključno, primijenjeno rješenje omogućilo je dostupnost mnoštva podataka potrebnih za razumijevanje kaveznog uzgoja, ali određeni se događaji ipak ne mogu egzaktno kvantificirati. Primjerice, gubitak prirasta zbog raznih manipulacija koje uzrokuju stres, zbog čega riba ne jede, pa ni ne raste ili prisutnost predatora na uzgajalištu zbog kojih je riba također pod stresom, jer se osjeća ugroženo ili pak loše performanse ribe uslijed loše kvalitete riblje mlađi, riblje hrane ili zoo-higijenskih uvjeta. Iako navedeno SAP rješenje otklanja čitav niz nedoumica, evidentno je da nepokriven ostaje ogroman prostor, prostor za napredak i kvalitetnije praćenje i razumijevanje uspješnosti kaveznog uzgoja ribe. Činjenica je da biologija postavlja vlastita ograničenja u kaveznom uzgoju, budući da biologija ima svoju matematiku, dok matematika, kao i ekonomija, ne uvažavaju biologiju, već se povode normativima i standardima koji mogu, ali i ne moraju biti zadovoljeni, ovisno o mnoštvu varijabli od kojih se samo dio može kontrolirati.                   
      
Lenko Kolega, Cromaris d.d.
Najbolji kontroler – The Best Controller 2016