S EKUNDÆRDATA

Sekundærdata er data vi har hentet inn fra Lagervirksomheten i forbindelse med innledende intervjuer med ledelsen. Denne er brukt for å bygge forståelse om Lagervirksomheten. Det er begrenset hvor mye vi har fått brukt sekundærdata opp mot analytiske formål i utredningen, da de er anonyme og ser ut til å ha varierende kvalitet. Vi vil senere komme tilbake til hva det innebærer. Grunnet anonymitet kan ikke dataene kobles direkte opp mot enkeltindividers respons i dybdeintervjuene eller spørreundersøkelsen. Vi kan dermed kun se på sekundærdataen for Lagervirksomheten i sin helhet.

56%

22%

11% 11%

0%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

Fornøyd Litt Fornøyd Nøytral Litt misfornøyd Misfornøyd

Hvor fornøyd er du med tilbakemeldinger

du får på jobb?

Fravær

I forbindelse med datainnhenting har vi fått tilsendt fraværsrapport for perioden 1. januar til 30. september 2021. Denne rapporten er oppsummert i Figur 7-40 under.

Figur 7-40 – Fraværsrapport. Kilde: sekundærdata fra Lagervirksomheten

Figuren viser totalt fravær for «Storage», som vil si både lagermedarbeidere, teamledere og support-ansatte. Fraværet er delt inn i ulike kategorier, slik som «Egenmelding», «Syk med lønn», også videre. Vi ser at totalt fravær er 22.47 prosent. Ser vi på kun sykefravær, ser vi at det er langt over gjennomsnittet for sykefravær i logistikk- og transportbransjen, som i 2018 var på 6.3 prosent (Bjørklund, 2020). Dette bekrefter bekymringene ledelsen har om at sykefraværet for Lagervirksomheten er et problem.

Prestasjonsmål

Vi har fått tilsendt ulike rapporter på prestasjoner målt etter produktivitet fra Lagervirksomheten. I rapportene måles produktivitet etter cut-off tid eller antall linjer plukket.

Cut-off tid er seneste tidspunktet en levering skal være klar for transport. Videre vil vi presentere funn fra rapportene på prestasjoner i Lagervirksomheten.

Outbound prestasjon

Outbound er levering av varer ut fra lager. Lagervirksomheten måler outbound prestasjon etter produktiviteten av arbeidet. På venstre side av grafene under ser vi produktivitetsparameter for levering, representert med bar-plottene. Det er såkalt cut-off tid, og Lagervirksomheten har et mål om å nå 98% av leveringstidene. Høyreside av grafene viser antall ordre de ulike ukene, representert med linjediagrammene.

Figur 7-41 - Outbound produktivitet: Lager 1. Kilde: sekundærdata fra Lagervirksomheten

Figur 7-42 - Outbound produktivitet: Lager 2. Kilde: sekundærdata fra Lagervirksomheten

Figur 7-41Figur 7-41 viser outbound produktivitet for Lager 1 og Figur 7-42 viser det samme for lager 2. Fra Figur 7-41 ser vi at Lager 1 kun nådde produktivitetsmålet på 98 prosent i én av de fem periodene vi har tilgang til. Vi kan se at dette målet ble nådd i alle fem periodene vi har tilgang til ved Lager 2. Det kan altså tyde på at produktiviteten ved Lager 2 målt i cut-off tid er høyere enn ved Lager 1. Det er imidlertid svakheter med dataene presentert.

Produktiviteten ved de to lagerhusene er målt for ulike perioder, der data fra Lager 1 viser outbound produktivitet for uke 31 til 35, mens Lager 2 viser for uke 18 til 22. Det kontrolleres ikke for sesongvariasjoner, som kan påvirke produktiviteten mellom ulike perioder. I tillegg er lagerhusene av ulik størrelse, der Lager 1 er endel større enn Lager 2. Lagerhusene har også ulike kunder, som krever ulik type aktiviteter.

Lagervirksomheten måler også outbound prestasjon etter et produktivitetsmål som går på antall linjer plukket per time. Vi fikk kun tilgang på data knyttet til produktivitetsmålet fra Lager 1, vist i Figur 7-43 under.

Figur 7-43 - Outbound prestasjon: Lager 1. Kilde: sekundærdata fra Lagervirksomheten

Figuren viser produktivitetsmålet for august 2021 ved Lager 1. Vi kan se at det er store mangler ved datainnsamlingen, som skyldes at antall timer ikke er rapportert for flere av dagene. Store mangler og kun data fra Lager 1 gjør at funnene knyttet til produktivitetsmålet er svake og vanskelig å benytte i masterutredningen.

Inbound prestasjon

Inbound er levering av varer til lageret. Det vil si fra varene blir levert på lasterampen til de er plassert i riktig hylle. Lagervirksomheten måler også inbound prestasjon etter produktiviteten av arbeidet. På venstre side av grafene under ser vi produktivitetsparameter for mottak, representert med bar-plottene. Dette er også målt etter cut-off-tid, og Lagervirksomheten har et mål om å nå 98 prosent av kundenes krav. Høyreside av grafene viser antall ordre de ulike ukene, representert med linjediagrammene.

Figur 7-44 - Inbound produktivitet: Lager 1. Kilde: sekundærdata fra Lagervirksomheten

Figur 7-45 - Inbound produktivitet: Lager 2. Kilde: sekundærdata fra Lagervirksomheten

Figur 7-44 viser inbound produktivitet for Lager 1 og Figur 7-45 viser det samme for Lager 2.

Fra Figur 7-44 ser vi at Lager 1 nådde produktivitetsmålet på 98 prosent i tre av de fem periodene vi har tilgang til, der målet i uke 32 også nesten ble nådd. På Lager 2 ser vi også at dette målet ble nådd i tre av de fem periodene vi har tilgang til. Vi kan dermed ikke se noen tydelig forskjell på produktivitet ved de to lagerhusene målt i cut-off tid. Dataene presentert har den samme svakheten som ved outbound produktivitet, der produktiviteten ved de to lagerhusene måles for to ulike perioder. Dataene fra Lager 1 viser inbound produktivitet for uke 31 til 35, mens lager 2 viser for uke 18 til 22. Sesongvariasjoner kan også her påvirke produktiviteten for ulike perioder.

Lagervirksomheten måler også inbound prestasjon etter et produktivitetsmål som går på antall linjer mottatt per time. Vi fikk også her kun tilgang på data knyttet til produktivitetsmålet fra Lager 1, vist i Figur 7-46 under.

Figur 7-46 - Inbound prestasjon. Kilde: sekundærdata fra Lagervirksomheten

Figuren viser produktivitetsmålet for august 2021 ved Lager 1. Datakvaliteten for inbound er langt bedre enn samme produktivitetsmål for outbound, presentert over. Vi ser store svingninger i produktiviteten per dag med en maksverdi på 42.24 linjer mottatt per time og en minimumsverdi på null. Verdien på null kan enten skyldes feilrapportering i data, eller at Lager 1 ikke mottok noen levering den dagen. Inbound prestasjon har en medianverdi på 10.11 linjer mottatt per time.

Oppsummering sekundærdata

Fraværsrapporten viser at Lagervirksomheten har svært høyt sykefravær, sammenlignet med gjennomsnittet for logistikk- og transportbransjen. Videre ser vi at outbound produktivitet, målt etter cut-off tid, er høyere ved Lager 2 enn ved Lager 1. For inbound produktivitet målt etter cut-off tid, ser vi ingen tydelig forskjell mellom Lager 1 og Lager 2. For inbound prestasjon ved Lager 1, målt etter antall linjer plukket, ser vi store svingninger i produktiviteten for de ulike dagene av rapporten. Samlet ser vi svakheter ved datakvaliteten på sekundærdata. Noe som kan gjøre det problematisk å benytte i videre analyse.