bLOGISTIKA

S inspektorima u ringu ili na kavi

Inspektori rade svoj posao. Poslovođe rade svoj posao. Je li nužno da susret bude neugodan i pun tenzija? Kako inspekcijski nadzor bilo koje vrste možete pretvoriti u pozitivno iskustvo?

Dan je bio relativno miran. A već je i prethodnih nekoliko dana u našoj maloj butigi bilo sve u redu. Prometi dobri, roba stiže na vrijeme, svi prodavači prisutni na poslu, iz Ureda nitko ne zove (što znači da nema nikakvih problema ni u Centrali). Ali... da ne bi sve bilo idealno… eto inspekcije!!!

Ja, Poslovođa

Svakom poslovođi, pa tako i meni, kosa se diže na glavi pri samoj pomisli na inspektora koji pokazuje svoju iskaznicu. Natpis: Imate li račun? OK. Natpis: Sredstva plaćanja? OK. Dnevno ažurirana Knjiga popisa na uvid? OK. Dokumenti iz Knjige popisa na uvid? OK. Odluka o blagajničkom maksimumu? OK. Inspektor je već nestrpljiv… Nikako da pronađe nešto! Ja sam gotovo sasvim mirna… Izuzetno sam ljubazna prema njemu. Kao da igramo neku igru… Ili kao da smo u prvoj rundi borbe u ringu! Rješenje trgovačkog suda o upisu firme u sudski registar? ...

Vedrana Ivčević Pušić  nam u na vrlo zanimljiv i plastičan način približava problematiku vođenja maloprodaje te kako se suočiti sa neizbježnim inspekcijskim nadzorom. Pročitajte nastavak priče na www.logiko.hr.

Pročitajte ovaj zanimljiv članak u dva dijela:

S inspektorima u ringu ili na kavi (1)
S inspektorima u ringu ili na kavi (2)


Ukoliko nemate živaca dalje čitati kliknite na ovaj link i prijavite se na Logiko seminar Upravljanje maloprodajnim mjestom na kojem uistinu jako detaljno prolazimo ovu noćnu moru zvanu što učiniti kada vam na vrata dođe INSPEKCIJSKI NADZOR..?

Kako rasporediti robu na skladištu

Upravo završavam jedan logistički projekt i zadnja stvar kao šlag na kraju, je raspored robe na skladištu

Kako dakle rasporediti robu na skladištu, a da bi sve izgledalo super i da bi roba išla većom brzinom sa skladišta, da se prodaja ne buni zbog kašnjenja i da kupci cvjetaju od zadovoljstva... E da i da na kraju mjeseca troškovi budu manji i da svi zajedno zaradimo svoj bonus!

Svi se (i u teoriji i praksi) slažemo da raspored robe na skladištu mora biti u skladu sa obrtajnošću robe, ali da bi to mogli napraviti moramo znati kakva nam je obrtajnost pojedinog artikla i na skladištu imati zone za takve artikle...

Prva stvar koju moramo znati je kako nam stoje stvari u vezi sa obrtajnošću naših artikala, dakle koliko često se koji artikli vrte. postoje dva načina da se to napravi:

    izračunati koeficijente obrtaja za sve artikle i napraviti kompletniu logističku obradu podataka i doznati strukturu isporuka koje izlaze sa našeg skladišta i artikala u njima.


1. Analiza zaliha prema koeficijentu obrtaja

Analiza koeficijenta obrtaja obično se rade na jednu godinu. Ovisno o strukturi zaliha u pojedinom poduzeću artikle možemo podijeliti na tri ili četiri grupe:

    Grupa 0 – odnosi se na sve artikle koji imaju KO između 0 i 1 (0,99) (tzv. „mrtve zalihe“ ili nekurentne zalihe)
    Grupa 1 – odnosi se na sve artikle koji imaju KO između 1 i 2 (1,99) (tzv. „slow-movers“)
    Grupa 2-5 – odnosi se na sve artikle koji imaju KO između 2 i 5 (4,99)
    Grupa 5+ – odnosi se na sve artikle koji imaju KO preko 5 (tzv. „fast-movers“)

Ove se grupe i njihovi rasponi mogu prilagoditi specifičnosti svakog poduzeća.

Analiza koeficijenta obrtaja je zanimljiva kada se pojedinoj grupi (vidi dolje) pridruži i vrijednost zaliha koju čine ti artikli. Analiza obično pokaže da ima jako puno artikala koji imaju koeficijent obrtaja jedan ili nula (tzv. „slow-movers“) što znači da se unutar godine prodaju jednom ili nijedanput. Isto tako analiza će pokazati da je i vrijednost tih nekurentnih zaliha, dosta velika. ovo je mjesto gdje bi trebali početi čistiti skladište.

s druge strane postoji određeni broj artikala koji imaju jako visok koeficijent obrtaja. E to su oni koji moraju biti pri ruci i raspoređeni tako da su u trenutku slaganja isporuka uvijek pri ruci...

Primjer rezultata analize:
KO               0         1            2-5            5+      
Br.artikala     950     204      137          300



2. Logistička obrada podataka

Jednom je Jack Welch, predsjednik kompanije General Electric, rekao da je u poslovnom vođenju najvažniji princip - takozvani "princip stvarnosti," koji se zasniva na potrebi traganja za istinom, bez obzira na to kamo će nas ona odvesti. "Prema svijetu se odnosite u skladu sa stvarnim stanjem stvari, a ne onako kako biste vi zeljeli da bude." Kad god bi trebao riješiti neki problem ili poteškoću u General Electric-u, njegovo prvo pitanje bilo bi: "Koje je stvarno stanje stvari?"

Pitanje koje si uvijek trebate postaviti u vezi sa Vašim skladištem je Kolika je stvarna efikasnost u Vašem skladištu?

Temeljem logističkih podataka dobivenih iz vašeg ERP ili knjigovodstvenog sustava može se napraviti njihova logistička obrada u svrhu analize specifičnosti vašeg posla i stvari koje se reflektiraju na skladišno poslovanje. Nakon rezultata analize moguća je optimizacija skladišnog poslovanja sa konkretnim i specifičnim rješenjima a u skladu sa vašim potrebama.

Logistička obrada – preduvjet je za:

    efikasan rad u skladištu što znači više rada – manje šetnje i traženja artikala po skladištu
    definiranje prijedloga informatičkog rješenja za skladište


Analize koje se provode u sklopu logističke obrade podataka:

    Analiza narudžbi (isporuka) i pojedinih pozicija daje nam uvid u sliku klijenata, prirodu njihova posla i naručivanja i daje podlogu za traženje optimalnog rješenja za efikasno komisioniranje
    Analiza artikala daje nam uvid u ponašanje artikala i podlogu za definiranje skladišnog layouta (rasporeda artikala) u odnosu na obrtajnost artikala


Rezultati

Rezultati logističke obrade podataka iskoristit će se u svrhu traženja specifičnog skladišnog rješenja koja su specifična za Vaše poduzeće. Između ostaloga ove analize služe kako bi vam se ponudila sljedeća rješenja:

    Definiranje skladišnog layouta u odnosu na obrtajnost artikala
    Traženje pogodnog manualnog rješenja za efikasnije komisioniranje
    Priprema za uvođenje informatičkog rješenja u skladištu


Primjer rezultata logističke obrade podataka:

U nekom poduzeću je pronađeno da je u nekom mjesecu bilo ukupno 618 nardužbi i od toga:

    237 narudžbi sastojalo se samo od jednog naručenog artikla – jedne pozicije
    170 narudžbi sastojalo se od 2 do 3 naručena artikla
    92 narudžbe sastojalo se od 4 do 5 naručena artikla
    57 narudžbi sastojalo se od 6 do 10 naručena artikla

Dakle, čak 556 narudžbi gledano kumulativno (što je 90% svih narudžbi) sastoji se od 1 do najviše 10 naručenih artikala (ili stavaka). Ostatak od 62 narudžbe (što je 10 % svih narudžbi) ima više od 10 artikala i to redom:

    36 narudžbi ima od 11 do 20 artikala
    19 narudžbi ima od 21 do 30 artikala
    7 narudžbi ima od 31 do 50 artikala

Ovakva struktura nameće nam zaključak da je za skladište u ovom poduzeću potrebno tražiti rješenje za male narudžbe. Međutim to nije jedini zaključak pa idemo redom. Kako bi potvrdili odnosno ne potvrdili ovu tezu uvijek je potrebno provjeriti ju sa još jednim obično najjačim mjesecom po broju narudžbi.

Da bi dobili potpuniju sliku nećemo se zadržati samo na analizi narudžbi (isporuka) već moramo pogledati i 'drugi dio medalje' koje nam daje analiza pozicija (stavaka).

U istom primjeru smo analizirali stavke u drugom top mjesecu i vidjeli da sa 404 (ili 85%) svih narudžbi – radimo 1287 stavaka (ili 46%). Ovo nam govori da kada obradimo 85% ili većinu narudžbi (gledano od najmanjih prema većima) mi nismo odradili niti pola posla u skladištu. Jer skladišni posao se sastoji u tome da se odrade sve stavke.

Drugi zaključak o kojemu smo govorili je, dakle, da je za skladište u istom poduzeću ipak potrebno tražiti rješenje i za velike narudžbe jer gledajući prema ukupnom broju pozicija te narudžbe čine 54% ukupnog posla.

Kako bi potvrdili ove naše teze koje smo donijeli na osnovu analiza iz najfrekventnijih mjeseci, istu analizu ponovit ćemo i na najfrekventnijem danu najfrekventnijeg mjeseca. Ova nam analiza pokazuje da li struktura posla na dnevnoj razini prati mjesečnu strukturu posla.
U svakom slučaju na ovakav način možemo doći do opipljivih informacija o strukturi naših isporuka i prema tome možemo prilagoditi procedure u skladištu, ali možemo i predložiti određenu opremu koja uz neznatnu investiciju podiže produktivnost i efikasnost skaldišta po nekoliko puta.

 

Pozovite nas na besplatnu prezentaciju ove metode koja će Vam donijeti puno reda i efikasnosti!!

Logistika

"...i prije početka borbe, bitku dobivaju i gube ekonomi..."

Početkom 90-tih svijet je konačno uvidio važnost logistike. SAD i saveznici su u Zaljevskom ratu bile prisiljene prebaciti ogromne količine materijala na velikim udaljenostima u nezamislivo kratko vrijeme.

Kroz ljudsku povijest ratovi su se dobivali i gubili kroz snagu i sposobnost logistike. Poraz Britanaca («Crvenih mundira») u Američkom ratu za nezavisnost velikim je dijelom prouzročen nedostatacima u logistici. Britanska vojska je potpuno ovisila o opskrbi iz Britanije koja je bila totalno neadekvatna, te je utjecala i na pad morala kod vojske.

U Drugom svjetskom ratu logistika je također bila važna. Saveznička invazija na Normandiju je predstavljala pravu vježbu u logistici. Romel – najuspješniji njemački general u 2. svj.ratu je također izgubio rat u Sjevernoj Africi zbog loše logistike. On je sam jednom izjavio:

"...i prije početka borbe, bitku dobivaju i gube ekonomi..."

Iako su, dakle, vojskovođe iz svih vremena i podneblja razumjeli ulogu logistike, tek nedavno su poslovne organizacije prepoznale utjecajkoji upravljanje logistikom postiže na konkurentnu prednost.


Definicije

Riječ logistika dolazi od grčke riječi logistikos - vješt, iskusan u računanju i procjenjivanju. Prema Bratoljubu Klaiću logistika je "dio strategije koja se tiče pokretanja sredstava za pokretanje vojske, za nastambe i opskrbu; uopće vojna nauka koja se bavi proučavanjem vremena i prostora, potrebnih da se izvede jedan taktički zadatak."

------------------------------------------------

Logistika je proces strateškog upravljanja nabavom, kretanjem i skladištenjem materijala i gotove robe kroz organizaciju i njezine marketinške kanale, a na troškovno najefikasniji, najprimjereniji i najprofitabilniji način za organizaciju i kupca.(Prof. Martin Christopher )

------------------------------------------------

Council of Logistics Management logistiku definira kao proces planiranja, implementacije i kontrole efikasnog i troškovno optimiranog kretanja materijala, gotove robe i pripadajućih informacija od izvorišta do točke potrošnje te robe radi zadovoljavanja potreba kupaca.

Razumijevanje grešaka na inventuri

Općenito postoje dva glavna tipa grešaka u skladištu...

„Što je potrebno da se zapiše prava lokacija?“
„Kupac je naručio tri! Koliko je teško izbrojati tri?“
„Kako je moguće da nam nedostaje robe u vrijednosti 10.000 kn?“
„Kako je mogao zaboraviti natovariti pola isporuke?“
„Naši su zaposlenici idioti!“ „Jednostavno ih nije briga.“ „Ne trude se.“ „Ne slušaju.“

U redu, većina nas je prošla kroz ovakve frustracije zbog netočnosti i neažuriranosti zaliha. Ali koliko nas je zaista zastalo i pokušalo razumjeti zašto dolazi do ovih situacija? Jedna od najuobičajenijih grešaka koja se pravi pri rješavanju problema s točnošću jest primjenjivanje rješenja prije nego se problem u potpunosti shvati. Tvrtke često pretpostavljaju da će postavljanje sustava bar kodova za prikupljanje ili uvođenje programa cikličkog brojanja automatski riješiti probleme s točnošću. Iako su i jedno i drugo dobra sredstva, ona ne garantiraju točnost, a u nekim slučajevima mogu imati i veoma slab ili čak negativan učinak na točnost. Razumijevanje naravi grešaka ključno je pri primjenjivanju prikladnih rješenja za određene vrste grešaka s kojima se susrećemo.

U nastavku pokušavamo dati pregled uzroka grešaka koje se događaju u skladištu i koje onda uzrokuju i netočnost kod inventura i popisa zaliha.

Ukoliko nemate živaca dalje čitati kliknite na ovaj link i prijavite se na Logiko seminar INVENTURA I TOČNOST ZALIHA.

Materijali za preuzimanje:

Stock Optimizer - Softver koji Vam pomaže upravljati zalihama PO MJERI VAŠEG PODUZEĆA i omogućuje da u svakom trenutku imate optimalne zalihe
Primjerak inventurne liste - Prazna lista za evidentiranje brojanja na inventuri


Općenito postoje dva glavna tipa grešaka – one uzrokovane nedovoljnim znanjem i one uzrokovane nedostatkom pažnje.

Primjeri grešaka uzrokovanih nedovoljnim znanjem uključuju:

    Greške nastale kada uposlenik ne razumije pretvaranje jedinica mjere i kao posljedica toga sve broji podjednako.
    Greške nastale kada uposlenik ne shvaća da je predmet s kojim rukuje komplet i umjesto toga gleda na svaki dio kao zaseban komad.
    Greške nastale kada uposlenik ne shvaća da kada uzme predmet #XXX mora provjeriti detaljni opis i odabrati boju koja je tamo naznačena.
    Greške nastale kada uposlenik ne razumije kako se koristi mjerna vaga i koristi neprikladnu veličinu uzorka ili nepravilno sastavi uzorak.
    Neispravna prilagodba cikličnog brojanja nastala zbog toga što osoba koja nadzire brojanje ne razumije sustav raspoređivanja


Primjeri grešaka nastalih nedostatkom pažnje uključuju:

    Odabir pogrešne količine dijela.
    Odabir pogrešnog predmeta.
    Nedostajanje predmeta na narudžbi.
    Unos broja radnog naloga u polje za količinu kod izvješća o proizvodnji.
    Zaboravljanje unosa transakcije.
    Dvostruki unos transakcije.
    Prebacivanje brojeva ili slova u broj proizvoda ili količinu


Greške uzrokovane nedovoljnim znanjem, iako su često složenije, mogu se mnogo lakše spriječiti nego one uzrokovane nedostatkom pažnje. Obuka uposlenika i promjene u procesu, kao što su mijenjanje načina na koji se proizvod označava, često mogu riješiti greške povezane sa znanjem.

Naprotiv, greške povezane s pažnjom mnogo se teže mogu kontrolirati. Ove se greške često nazivaju „glupim greškama“ ili „idiotskim propustima“ jer se čini da ne postoji racionalno objašnjenje za njihovo postojanje. Radnik je razumio što bi trebao napraviti, ali jednostavno nije to bio u stanju točno izvršiti. Iako nije vjerojatno da ćete ikada u potpunosti eliminirati ove vrste grešaka, možete ih uvelike smanjiti putem promjena procesa, obuke i primjene tehnologija kao što su bar kodovi. Ali najprije ih vi sami morate razumjeti.

Ljudi posjeduju zadivljujuću sposobnost da griješe čak i u najbolje osmišljenim procesima i kontrolama. Prvi sam put prepoznao ovu sposobnost (ili silu, kako ja o njoj rado razmišljam) prije mnogo godina kada smo ugrađivali sustav tragača koji nam je omogućio da nasumično slažemo proizvode umjesto po broju proizvoda kako je to ranije bilo nužno. U prijašnjem sustavu, odabir pogrešnog broja proizvoda bio je najveći izvor pogrešaka. Budući da su se proizvodi morali slagati po redoslijedu brojeva, koji je također slagao slične proizvode zajedno jer su brojevi proizvoda bili dodjeljivani klasifikacije robe, mogli ste završiti s predmetom XYZ321654, XYZ321645 i XZZ321645, sve slični proizvodi, spremljeni na istoj polici. Lako se može vidjeti kako osobe koje prikupljaju narudžbe mogu greškom uzeti pogrešan proizvod.

S našom novom mogućnošću da proizvod spremimo bilo gdje, mogli smo odvojiti ove veoma slične proizvode i pohraniti ih u različite dijelove skladišta. Tako bi se osobu koja prikuplja narudžbe poslalo na određenu lokaciju i nije bilo vjerojatno da će pronaći prethodnu razinu broja proizvoda i sličnosti proizvedene robe na toj lokaciji. Ovo bi svakako trebalo eliminirati pogreške povezane s odabirom pogrešnog proizvoda, zar ne? Ne! Iako je ovo smanjilo tu vrstu pogrešaka, poslije nekog vremena počeli smo primjećivati greške kada bi skupljači odabrali pogrešne proizvode koji bili ili samo malo slični ili uopće nisu sličili proizvodu koji su trebali uzeti.

Što se dakle događalo? Pa, u ranijem sustavu uposlenici su se morali fokusirati na broj proizvoda samo kako bi pronašli određeni dio. Također su očekivali da će pronaći slične proizvode pohranjene u istom području, pa su zbog toga više pazili na broj proizvoda pri njegovom odabiru. U novom sustavu, uposlenike se slalo na određenu lokaciju i očekivali su da će tamo pronaći proizvode koji nisu slični. Uskoro su prilagodili svoju naviku skupljanja da manje pažnje obraćaju na broj proizvoda i birali su prema opisu, samoj lokaciji ili po broju proizvoda koji je pomalo sličio onom koji su trebali pokupiti (možda su samo gledali prvih nekoliko znakova broja proizvoda). Na kraju, iako se točnost donekle povećala, nismo doživjeli onu razinu poboljšanja sveukupne točnosti kakvu smo očekivali.

Pretpostavljam da sam tijekom godina postao pomalo opčaran ovom „silom“. Kako bi je bolje razumjeli, trebate razumjeti način na koji ljudi procesuiraju informacije ili, da budem precizniji, podatke. Sada moram objasniti da nemam formalnog obrazovanja u spoznajnim znanostima i nemam službene potvrde da bih raspravljao o ovim složenim aktivnostima ljudskog uma – ali neću dopustiti da me to zaustavi. Proveo sam mnogo vremena analizirajući greške i razvio sam neka konačna mišljenja o tome kako do njih dolazi.


Čovjek protiv stroja

Razmotrimo kako računalo procesuira informacije. Podaci se pohranjuju u veoma strukturiranom hijerarhijskom formatu koji se sastoji od baza podataka koje sadržavaju jednu ili više datoteka ili tablica koje zatim sadrže jedan ili više unosa koji sadrži jedno ili više polja koje, konačno, sadrži manje dijelove neobrađenih podataka. Kako bi pristupilo određenom podatku, računalni program mora znati u kojoj bazi podataka i u kojoj tablici su podaci pohranjeni. Zatim će koristiti kriterije zasnovane na podacima pohranjenim u polju ili u nekoliko polja (poznate kao ključ) kako bi odredio potrebni unos ili unose. Kada pronađe unos(e) može uzeti određene potrebne podatke na osnovu imena polja. Ako mu date iste ulazne podatke, računalo će vam uvijek dati iste izlazne podatke. Čak i kad postoje pogreške ili bug – ovi u računalnim programima, oni će i dalje davati predvidljivu, dosljednu izlaznu informaciju (netočnu izlaznu informaciju u slučaju računalne greške, ali i dalje dosljednu). Ako navedete da tražite isporučenu količinu iz reda #2 u narudžbi #12345 u datoteci Detalji o narudžbama, možete očekivati da će vam u istim okolnostima računalo uvjetima dati isti rezultat, a ne jednom prikazati isporučenu količinu a drugi put broj reda ili isporučenu količinu iz reda #3 ili podatke ili lokacije itd.

Za razliku od računaloa, ljudski je mozak u naravi organski i ne koristi slične visoko strukturirane metode za interpretiranje, pohranu i pronalaženje podataka. Postoji također i manja dosljednost kod izlazne informaciju u slučaju istih ulaznih informacija. Pitate li se ikad zašto (ovo je mnogo zanimljivije ako u glavi koristite glas Andy Rooney – a dok čitate) jednog dana znate nešto kao što je datum, adresa, ime tvrtke, broj telefona, lozinka, a sljedećeg se dana ne možete sjetiti tih informacija? Ipak, poslije nekoliko dana, odjednom sve to ponovno znate. Ili kako možete neispravno upamtiti informacije kao što su zbunjujući PIN broj sa starom lozinkom ili dati stari broj telefona umjesto trenutnog? Ili se pitate kako troje ljudi svjedoči zločinu a daju tri veoma različita iskaza o onom što su vidjeli? Ili kako to da možete misliti o određenoj riječi ili rečenici, a ipak, kad je izgovorite, ona ispadne drugačije? Dok sam pisao knjigu proživio sam nekoliko epizoda toga „koja je riječ o kojoj mislim?“ Iako sam potpuno siguran da postoji riječ i znam koja je, jednostavno joj ne mogu pristupiti u tom trenutku. S vremenom ću se prisjetiti. O čemu se onda tu radi? Ili nešto znam, ili ne znam, zar ne?

Činjenica je da mi zapravo ne znamo točno kako tumačimo, pohranjujemo i prisjećamo se podataka. Iako sam siguran da postoji određena struktura, očito je da ne slijedi istu logiku kao računalo i da nije veoma točno sredstvo za procesuiranje detaljnih podataka.

Čini se, također, da informacije obrađujemo na različitim razinama svijesti. Na primjer, dok se vozite kući s posla, možete razmišljati o problemu koji ste imali na poslu ili o tome što ćete raditi kad stignete kući. Zapravo ne obraćate previše pažnje na to gdje ste, što morate uraditi na sljedećem raskršću, pa čak ni o tome je li vam noga na gasu ili kočnici, a ipak nekako uspijevate doći kući. Ovaj modus „automatskog rada“ u prvom se redu uključuje kada je vaša pažnja podijeljena dok obavljate zadatak koji se ponavlja; i mada nekako uspijevate završiti zadatak, veća je mogućnost da ćete pogriješiti jer zadatak ne zaokuplja u potpunosti vašu pažnju.

Na primjer, jednog dana možda ste morali obaviti neki posao na putu kući s posla. Međutim, budući da radite u automatskom modusu, izađete na uobičajenom izlazu na autoputu (jedan prije onog na kojem ste namjeravali izaći). Bili ste i te kako svjesni da ne idete ravno kući, ali na trenutak ste „odlutali“ i izašli na uobičajenom izlazu. Ili nešto opasniji primjer, na mom putu kući s posla, na gradskoj cesti kojom sam se svakodnevno vozio godinama, postavljen je četverosmjerni stop znak na raskršću na kojem se promet morao zaustavljati samo ako je dolazio iz više smjerova. Znao sam da je stop znak postavljen i kada sam na njega obraćao pažnju nije bilo problema. Ipak, kada sam razmišljao o nečemu drugom (podijeljena pažnja) i vozio u automatskom modusu, jednom sam prošao pored stop znaka te se nekoliko puta naglo zaustavio prije nego ej stop znak postao dio mog automatskog modusa. Znao sam da su moje oči vidjele stop znak, ali se vizualna slika nije pretvorila u misao o stajanju jer, dok sam vozio automatski, nisam u cijelosti obraćao pažnju. Informacije koje sam koristio kako bih donosio odluke za vrijeme vožnje bile su zasnovane na mješavini onoga što sam očekivao da ću vidjeti – zasnovano na ponavljanim sjećanjima – i onog što sam zaista vidio. Da sam ovom cestom vozio prvi put, sigurno bih se zaustavio na raskršću. U stvari, kad bi se sad uklonili stop znaci, vjerojatno bih se povremeno zaustavljao na raskršću jer je zaustavljanje tamo sada postalo automatski.

Volim koristiti vožnju kao primjer jer je to zadatak koji se ponavlja i oduzima puno vremena, a većina se ljudi može s njim povezati. Što se zadatak više ponavlja i što više vremena oduzima, veća je vjerojatnost da ćete početi raditi u automatskom modusu. Ponavlja se i oduzima vrijeme? Hej, pa to zvuči dosta nalik poslu, zar ne?

Kada osoba obrađuje podatke postoji nekoliko točaka na kojim može doći do greške. Kao prvo, imamo unos podatak, obično u obliku vizualne ili slušne informacije koja se treba interpretirati u misao. Misao odlazi u memoriju a zatim se poziva iz memorije kako bi se obavilo djelovanje. Djelovanje može biti zapisivanje lokacije ili količine, unos podatak u računalo, uzimanje određenog predmeta ili količine itd. Važno je razumjeti da se greška može dogoditi u bilo kojoj točci ovog procesa. Ljudi često ne shvaćaju da kada stariji skupljač čita oznaku na proizvodu a zatim posegne za tim predmetom, on koristi svoju memoriju kako bi obradio informaciju. Iako je možda potreban djelić sekunde između trenutka kada pročita informaciju i kada uzme predmet, i dalje je potrebno korištenje memorije, i stoga može imati probleme povezane s memorijom.

Dopustite mi da pokušam objasniti greške povezane s memorijom u ponavljajućim okruženjima na drugi način. Recimo da vam kažem da izaberete kartu iz špila igraćih karata i zatražim od vas da upamtite tu kartu 24 sata. Vjerojatno bih vas mogao pitati koju ste kartu izabrali nakon, minute, sata ili dana, i vjerojatno bi je točno upamtili. A sada, recimo da vam kažem da birate novu kartu svakih sat vremena i da se karte morate sjećati samo dok ne izaberete novu. Vjerojatno bi bili veoma točni prvih nekoliko sati. Ipak, s vremenom bi vaša memorija postala zamućena s drugim kartama koje ste izabrali. Bili biste u opasnosti da greškom upamtite kartu koju ste odabrali prije nekoliko dana ili sati ranije kao najnoviju kartu. A sada zamislite da birate narudžbe brzinom od jedne linije svakih nekoliko minuta ili sekundi. Veoma je lako pročitati izbor, ali ga netočno upamtiti djelić sekunde kasnije.

Za one među vama koji se počinju osjećati inferiornim u odnosu na računaloe, trebali biste znati da postoji izražena težnja da se natjera računaloe da razmišljaju više kao ljudi. Iako ljudi imaju problema sa stalnom obradom podataka uz visoku razinu točnosti, imaju jednu prednost nad računaloima; mogu odlučivati na osnovu promjenjivih razina unosa i mogu koristiti sve pohranjene podatke (sjećanje, iskustvo) u procesu odlučivanja. Računalo zahtijeva određeni odnos kako bi koristio različite dijelove podataka. Tako se ljudi mogu naći u situaciji u kojoj nisu nikad bili niti su očekivali da će biti, a ipak donijeti odluku za određenu akciju na osnovu danih okolnosti. Računalo će se, kad mu se daju nepotpuni ili neočekivani podaci, ili srušiti ili neće uraditi ništa

Ova mogućnost „popunjavanja praznina“ i djelovanja čak i kada su dostupni samo minimalni podaci ima negativnu nuspojavu da poneka praznine popuni netočnim informacijama. Ovo pomaže da se objasni situacija koja se javlja kada nekoliko ljudi svjedoči zločinu, a svaki daje drugačiji iskaz o onom što se dogodilo. Svako svjedočanstvo o zločinu je kombinacija onoga što je svjedok zaista vidio i onog što je njihov mozak pretpostavio da se također događalo. Izraz „moje me oči varaju“ trebao bi se zamijeniti frazom „moj me mozak vara“ jer je vaš mozak taj koji pogrešno tumači ono što ste vidjeli. Što ste pažljiviji bili na promatranje zločina, to će točniji biti vaš iskaz.

Ova mogućnost tumačenja je upravo ono što trenutno odvaja čovjeka od stroja. Što, dakle, ovo ima s točnošću zaliha? Razumijevajući prednosti i slabosti ljudi i tehnologije imate priliku oblikovati procese koji najbolje koriste prednosti svakog kako bi se uklonile urođene slabosti.

A sada pogledajmo sad neke greške povezane s pažnjom na primjerima povezanim sa zalihama, te moguća objašnjenja za te greške.

Papirologija nalaže da se uzmu dvije narudžbe, a radnik uzima samo jednu

    Skl. radnik je možda zamijenio broj lokacije, vidio sličan broj proizvoda i pokupio ga.
    Skl. radnik je možda zamijenio broj lokacije, vidio pumpu tamo i uzeo je.
    Skl. radnik je možda otišao na ispravnu lokaciju te vidio sličan broj proizvoda ili drugu pumpu i uzeo je,.
    Skl. radnik je možda pogledao lokaciju i opis i pomislio na drugu pumpu na toj lokaciji koja se češće naručuje i uzeo nju, zanemarujući sve informacije u papirima.
    Skl. radnik je možda pogledao broj proizvoda i opis, pomislio na drugu pumpu sa sličnim brojem proizvoda, koja se češće naručuje, te uzeo nju iako lokacija nije niti blizu.
    Skl. radnik je možda otišao na pravu lokaciju, identificirao pravi proizvod, a zatim mu je nešto odvratilo pažnju i uzeo je proizvod koji se nalazi pored ili iznad onog pravog. Ovo je vrsta greške koja zaista iznenađuje ljude kada primjenjuju sustav validacije bar kodovima i otkriju da je skupljač pretraživao pravu lokaciju / proizvod, a zatim uzeo neki drugi.


Osoba koja barata materijalima uzima pogrešnu količinu za narudžbu velike količine.

    Izgubi se za vrijeme brojanja (…54,56,58,70,72,74…)
    Neke od dijelova prebroji više puta.
    Pretpostavi pogrešnu količinu u sanduku ili na paleti kao na primjer, kada računa sanduke kao 36 iako su označeni sa 24 zato što se sličan proizvod pohranjuje u sanducima od po 26.
    Matematička greška pri množenju broja kutija s količinom po kutiji ili red puta količina po redu itd. (koristi memoriju umjesto kalkulatora, kao na primjer razmišljanje 12 x 12 = 24 umjesto 144).


Ovdje je cilj izgraditi razinu razumijevanja o tome što pogoni proces razmišljanja pri pravljenju ovih glupih greški. Umjesto da se češkate po glavi, potpuno zbunjeni ovim greškama, možete početi koristiti vaše znanje kako bi istražili moguća rješenja. Dobra je ideja i educirati radnike kako bi im pomogli da bi bolje razumjeli kako griješe. Samo razumijevanjem grešaka možete se zaista nadati da ćete ih kontrolirati.


Faktori okoline

Iako smo raspravljali o dva glavna tipa grešaka i procesu mišljenja koji na njih utječe, postoje i mnogi dodatni faktori koji utječu na točnost. Često znam reći kako će gotovo svaka odluka koju donesete pri dizajniranju prostorija za pohranu i rukovanje materijalima i procesima utjecati u određenoj mjeri na točnost. Iako razmatranja o točnosti možda ne mogu biti dovoljno velika da promijene neke od ovih odluka, znanje o tome kako odlučivanje utječe na točnost će vam omogućiti da razvijete procese i postupke koji u obzir uzimaju mogućnost pogreške povezanu s odlukom.


Osvjetljenje

Osvjetljenje u skladištima i u trgovinama utječe na točnost na nekoliko načina. Neadekvatna rasvjeta može otežati čitanje dokumenata, zaslona na računaloima, oznaka proizvoda, te zaslona prijenosnih terminala, povećavajući mogućnost da se naprave greške. Uz to, slabo osvijetljene prostoje mogu utjecati i na moral uposlenika, uzrokujući „baš me briga“ način razmišljanja.

Nemojte pretpostavljati da je više osvjetljenja uvijek bolje. U nekim slučajevima osvjetljenje može uzrokovati pretjeran odsjaj, osobito kada se koriste ručni terminali ili kada radnik na viljuškaru mora gledati prema svjetlu kada stavlja palete na visoku skupinu paleta. Tehnologija osvjetljenja stalno se mijenja i primjenjuje se mnogo više znanosti u odlučivanju o osvjetljenju nego prije. Preporučljivo je da koristite komercijalnog savjetnika za osvjetljenje kada procjenjujete osvjetljenje u područjima skladištenja i proizvodnje. Svakako osigurajte da savjetnik razumije aktivnosti koje se odvijaju u svakom određenom prostoru kao i vrste dokumenata, opreme, računaloa i prijenosnih uređaja koji se koriste. Ako savjetnik ne pokazuje zanimanje za ovu razinu detalja, preporučio bih da potražite drugog savjetnika.

Načini kompenzacije za loše osvjetljenje mogu uključivati korištenje većih, masnijih slova na papirima i oznakama, filtre za sjaj na zaslonima računaloa, veće fontove i pozadinsko osvjetljenje na prijenosnim zaslonima i dodavanje svjetala za zadatke i reflektora na viljuškare i opremu kojom se rukuje materijalima.


Buka

Buka je neizbježna u većini proizvodnih operacija kao i distribucijskih radnji koje mnogo koriste sustave transportne vrpce ili viljuškare s unutarnjim sagorijevanjem. Iako je buka primarno pitanje sigurnosti, trebalo bi je razmatrati i u svjetlu utjecaja na točnost. Za one koji možda sumnjaju da buka utječe na radne rezultate predlažem im da primaknu svoj stol u radnji pored stroja na jedan dan i sami se uvjere. Sve što ometa pažnju radnika ili utječe na njihovu sposobnost da se skoncentriraju može potencijalno utjecati na točnost.


Temperatura

Poput buke, temperatura je drugi okolišni faktor koji može utjecati na točnost kao i na produktivnost. Radnici u hladnim skladišnim prostorima imat će problema sa zapisivanjem informacija na transakcijske formulare ili unosom podataka u prijenosne terminale. Trebale bi se poduzeti dodatne mjere kako bi se smanjila ili eliminirala potreba za ovim. Pretjerana vrućina češće predstavlja problem za produktivnost nego na točnost; ipak, može utjecati i na točnost smanjujući sposobnost uposlenika da se koncentrira ili u slučajevima kada se papirologija izgubi ili pomiješa zbog korištenja ventilatora. Temperatura može utjecati i na učinkovitost opreme povezane s točnošću. Zasloni prijenosnih terminala mogu imati problema u ekstremnim okruženjima kakva su hladni skladišni prostori, a vage koje se koriste za vaganje i brojanje materijala napravljene su za rad unutar određenih temperaturnih raspona.


Vrijeme

Gubici inventara mogu se dogoditi kad god se inventar pohranjuje tako da je izložen vremenskim uvjetima kao što su oštećenja vodom, šteta povezana s vrućinom / hladnoćom, oštećenja zbog izloženosti UV zrakama, te krađa. Izvan ovih očitih problema, postoje i određene posebne brige povezane s procesima. Identifikacija proizvoda, kao što je naljepnica, mora biti u stanju odoljeti vremenskim uvjetima; ovdje ne spadaju samo posebno slaganje zaliha i ljepila, već i tehnike tiskanja koje neće izblijedjeti ili nestati. I jaka sunčeva svjetlost može također onemogućiti skenera da očitavaju bar kodove. Zasigurno, kad god je ugrožena mogućnost identificiranja inventara, rizik moguće greške je povećan.


Održavanje

Održavanje može imati značajan utjecaj na točnost kao i na produktivnost i na sigurnost. Dopuštanje da se oštećene kartonske kutije, kanistri ili druge vrste spremnika ili pak nestabilnih tereta spremaju na police ili slažu na pod, konačno će uzrokovati oštećenje proizvoda ili to da labav proizvod padne na pod između zaliha ili polica. Dozvoljavanje da se nagomilava smeće može uzrokovati pogrešku kojom će proizvod biti zamijenjen za smeće. Dozvoljavanje zakrčenih prolaza i prostora za odlaganje uzrokovat će oštećenje proizvoda viljuškarima i drugom opremom. Oštećeni je proizvod veoma rizičan za probleme s inventarom jer se često odlaže bez da se unese ispravna transakcija. Zakrčeni prolazi postaju također „crne rupe“ za izgubljeni inventar. Loše održavanje često omogućava proizvodu da se raširi ili dijeli više susjednih lokacija za skladištenje, što doprinosi konfuziji u kružnom brojanju i radnjama na skupljanju naručene robe. Dopuštanje da se proizvod odloži bilo gdje, kao, na primjer, u prolazima, ispod transportne vrpce i iza strojeva, otežava rasuđivanje o tome što bi zaista trebalo biti tu, a što je tu dospjelo greškom (izgubljeno). Dopuštanje da radna mjesta budu zakrčena i dozvoljavanje da se na podu ostavlja smeće olakšavaju gubljenje dokumenata koji su potrebni kako bi se napravile transakcije povezane s inventarom.

Uz izravni utjecaj na točnost, postoje i neizravni utjecaji koje loše održavanje ima na moral uposlenika što konačno utječe na točnost. Dozvoljavanje da radni i skladišni prostor budu prljavi i zakrčeni odašilje poruku „baš nas briga“ prema uposlenicima. A ako vas nije briga, možete biti sigurni da na kraju ni njih neće biti briga. Ne kažem da svako postrojenje može biti savršeno organizirano i uvijek besprijekorno. Narav aktivnosti u postrojenju, kao i vrsta materijala kojim se rukuju, mijenjat će definiciju dobrog održavanja od jednog postrojenja do drugog. Na primjer, ako koristite opuštenu ispunu u područjima isporuke ili primitka gotovo je nemoguće spriječiti da dio padne na pod. Iako biste mogli zahtijevati od uposlenika da podignu komad svaki put kad padne na pod, vjerojatno ćete zaključiti da je prikladnija politika da se pod pomete svakih četiri sata, svaku smjenu ili barem jednom dnevno.


Karakteristike zaliha

Nagomilana suha roba i pića pohranjena u velikim spremnicima očito imaju različite karakteristike točnosti od diskretnih proizvoda kakvi su automobili ili proizvodna oprema. Čelični valjci imaju drugačije karakteristike točnosti nego unaprijed izrezane čelične ploče. Iako nije vjerojatno da ćete promijeniti materijal s kojim rukujete zbog njegovih karakteristika točnosti, svakako biste ih trebali imati u vidu pri razvoju procesa i procedura.


Pakiranje proizvoda / spremnici

Uz karakteristike materijal kojim se rukuje, pakiranje ili spremnik koji se koriste kako bi se zaštitili i spremili materijali za pohranu i transport mogu imati značajan utjecaj na točnost. U idealnom okruženju svi bi materijali bili razdvojeni u nekoliko proizvodnih skupina. Svaka proizvodna skupina bila bi pohranjena u standardiziranim spremnicima sa standardiziranim količinama po redu unutar spremnika. Imali bi standardizirane količine po spremniku i standardizirane količine po plati. Svi bi materijali također bili primani, korišteni, proizvođeni i otpremani u ovim istim standardiziranim količinama od pune palete ili punog spremnika. I da, takva okruženja postoje. Nažalost, za mnoge radnje ova razina standardizacije bit će nepraktična.

Spremnici mogu biti vreće, kartonske kutije, velike torbe, kanistri, lijevci za punjenje, palete, burad, tankovi itd. Postoje različite razine standardizacije koje se mogu primjenjivati:

    Ista kombinacija proizvoda / spremnika / količine svaki put kad se određeni predmet prodaje ili proizvodi.
    Ista kombinacija spremnik / količina za skupine proizvoda.


Korištenje unutarnjih pakiranja (poznatih kao i jedinična pakiranja) kao što su vreće, manje kutije, pregrade i slojevi. Korištenje slojeva unutar kartonskih kutija, torbi, sanduka itd. (obično samo komad ravnog kartona) može često biti veoma jednostavno sredstvo za povećavanje točnosti; zamisao je da svaki sloj sadrži jednaku količinu materijala složenih po uzorku što uvelike smanjuje ili eliminira mogućnost pogrešnog brojanja. Unutarnja pakiranja također su veoma korisna za sprječavanje oštećenja proizvoda.

Prilagođavanje količina narudžbe, količina prodaje, količina za pomicanje i količina u proizvodnji i korištenju tako da budu točni množioci količina spremnika.

Pokret „just in time“ (u pravom trenutku) posljednjih desetljeća predstavlja sukobljena mišljenja o standardiziranim spremnicima. S jedne strane, JIT promovira standardizirane spremnike svojim nastojanjima da ukloni viškove (brojanje je višak, ponovno pakiranje i vraćanje materijala su višak, oštećeni materijali su višak itd.). Istovremeno, nastojanje JIT – a prema naređivanju samo onoga što je trenutno neophodno za komponente i sirovine i manje veličine gomila, konačno vodeći prema jednodijelnom protoku za proizvodnju, ne postoji jednostavno unutar krutosti standardiziranog sustava spremnika / količine.

Poruka koja se može ovdje naučiti je da dobro osmišljena strategija koja utjelovljuje standardizirane spremnike i količine gdje god je to praktično može uzrokovati povećanje i u točnosti i u produktivnosti bez negativnih utjecaja na cjelokupnu poslovnu strategiju. Možda ćete otkriti kako ovu razinu standardizacije možete primijeniti samo unutar određenih skupina proizvoda ili dobavljača.


Identifikacija proizvoda

Identifikacija proizvoda sastoji se od sheme numeriranja dijela i stvarne, fizičke identifikacije proizvoda.

Prva dilema s kojom se susrećemo kada se postavlja novi sustav inventara jest to želite li ugraditi smisao u shemu numeriranja dijelova te, ako je tako, do koje mjere? Smisleni brojevi dijelova kroz povijest su bili metoda za izbor, ali, najnoviji trendovi više naginju prema nasumičnom, besmislenom numeriranju dijelova.

Logika koja se mora uklopiti u brojeve dijelova uključuje:

    Identifikaciju proizvodne skupine kao što su težinske kategorije ili klasifikacija kupovne robe.
    Prodajna identifikacija i / ili prodajni broj proizvoda.
    Korisnička identifikacija i / ili korisnički broj proizvoda.
    Specifikacije proizvoda, kao što su dimenzije, težine, ili sastav, identifikacija verzije, boja, okus, identifikacija tvornice itd.


Problemi povezani s ugradnjom smisla u brojeve dijelova uključuju i to da ćete završiti s veoma dugim i teškim za upamtiti brojevima dijelova kao i shemama numeriranja koje se teško održavaju kako se dodaju novi proizvodi i proizvodne linije. Uz opsežne baze podataka koje su dostupne u većini modernih softvera za upravljanje inventarom veoma je mala vrijednost postavljanja ove vrste informacije u broj proizvoda. Ako se ova informacija primarno koristi za grupiranje proizvoda, za svrhe izvještavanja i analize ili za nekoliko ljudi koji rade na računaloskom terminalu, mnogo je bolje informaciju staviti u odvojena polja u bazi podataka.

Ipak, moram priznati da volim kada postoji barem neki smisao u broju dijela. Za ljude koji rade u skladištu, isporuci, primitku ili u radnji, postoji određena vrijednost ako su u stanju brzo identificirati glavnu skupinu proizvoda već po samom broju. Na primjer, ako ja radim za distributera računaloskih proizvoda, volio bih znati je li proizvod tvrdi disk, video kartica, memorijski čip ili softverski proizvod po broju tog proizvoda. Vjerojatno ne bih htio pokušati integrirati prodajnu identifikaciju, identifikaciju modela ili specifikacije u taj model. Da radim kao proizvođač koji pravi jedinstvene proizvode za korisnike i imam samo nekoliko mušterija, možda bih htio da po broju proizvoda identificiram korisnika. Vjerojatno bih ovaj smisleni dio broja proizvoda ostavio na manje od četiri znaka, a ostatak broj proizvoda bio bi besmislen.

Još jedna odluka povezana sa shemama numeriranja dijelova je ta da li bi brojevi dijela trebali biti brojčani, slovni ili kombinacija. Čisto numerički brojevi dijelova daju najbrži unos podataka, ali su i podložniji greškama zamjene. Nasumična mješavina slovnih i brojčanih znakova u broju proizvoda (na primjer: 8FP37W95Q) može otežati očitavanje i unos broja dijela. Kombinacije grupiranih slova i brojeva (kao to da svi proizvodi počinju s tri slova a završavaju s četiri broja, npr. BRK4583) lakši su za čitanje i smanjuju probleme sa zamjenom znakova. Najvažnija loša osobina korištenja slova je njihov učinak na unos podataka. Unošenje čisto numeričkih podataka na tastaturi s deset gumba koja se nalazi na desnoj strani većine tipkovnica znatno je vrže nego unošenje slova ili kombinacija slova i brojeva. Također, ako planirate koristiti prijenosne ručne terminale, otkrit ćete da je unos slovnih karaktera na njima veoma složen. Rješenje za probleme s produktivnošću unosa slovnih podataka jest korištenje bar kodova u što većoj mjeri za zadatke velikih transakcija.

Općenito nije dobra zamisao uključivati posebne znakove, kao što su crtice, točke, zarezi razmaci itd. u brojeve dijelova. Kako bi broj dijela bio čitljiviji na dokumentima, pakiranjima i naljepnicama, možete programirati računalni sustav da umeće razmake ili crtice na određenim mjestima kako bi razdvojio broj dijela. Broj vaše kreditne kartice je primjer ovog; vaša kartica i povezani dokumenti mogu imati umetnut razmak ili crticu svaka četiri znaka kako bi broj bio čitljiviji, ali ovi razmaci ili crtice nisu zapravo dio broja vaše kreditne kartice. Drugi sličan primjer su brojevi socijalnog osiguranja i brojevi telefona. Iako zagrade, razmaci i crtice čine broj čitljivijim, sigurno ne bi voljeli da ih morate unositi kada pozivate.

Dakle, koliko bi dugi trebali biti brojevi dijelova. Trebate uzeti u obzir potencijalni budući rast (koja je maksimalna količina brojeva dijelova koja će vam trebati?), točnost i produktivnost. Dugi brojevi dijelova teže se čitaju, teže se unose i skloniji su greškama pri unosu podataka. Ipak, manja je vjerojatnost da će zamjena znakova u dužim brojevima proizvoda uzrokovati unošenje drugog važećeg broja dijela (drugim riječima, računalni sustav će vas vjerojatno obavijestiti o grešci). Kratki brojevi proizvoda olakšavaju zamjenu jednog proizvoda za drugi ili, ako napravite grešku pri unosu podataka, veća je vjerojatnost da ćete unijeti drugi važeći broj dijela (stoga, sustav ne generira poruku o grešci).

Kao opća preporuka, za većinu poslova brojevi proizvoda između šest i osam znakova dužine, koji sadrže kombinirane skupine slova i brojeva, uz neki opći smisao ugrađen u dva ili tri znaka, trebao bi dati dobru ravnotežu za shemu numeriranja dijelova.

Veoma pažljivo bi se trebale razmotriti i metode koje se koriste za fizičku identifikaciju materijala. Fizička identifikacija može uključivati sve, od SKU naljepnice na maloj kanti s dijelovima ili velikom spremniku za veliku količinu materijala, do pojedinačnog pakiranja proizvoda ili oznaka, do oznaka o podudaranju na sanducima, do pločica dozvole na paletama. Loša praksa identifikacije proizvoda sigurno će doprinijeti problemima s točnošću inventara. Više informacija o fizičkoj identifikaciji materijala pokriveno je u narednim poglavljima.


Metode pohrane

Različite metode pohrane mogu imate veoma različit karakteristike točnosti. Iako nije vjerojatno da će točnost igrati ključnu ulogu u odlučivanju o metodama pohrane (produktivnost i korištenje prostora odigrat će ključnu ulogu u ovoj odluci), procesi i tehnologije mogu se postaviti na pravo mjesto kako bi se smanjili ili eliminirali problemi s točnošću povezani s određenom metodom pohrane.

Nasumična naspram stalne lokacije. U sustavu stalnih lokacija, svakom SKU se pripisuje određena lokacija ili lokacije i uvijek će se pohranjivati na ovim unaprijed određenim lokacijama. Sustav nasumičnih lokacija dozvoljava da se materijali odlažu na bilo kojoj dostupnoj lokaciji i time štedi na prostoru.

O nama

Logiko d.o.o.  dodaje vrijednost svojim klijentima i njihovim kupcima kroz poslovno savjetovanje, prilagođene radionice, coaching te tematske webinare i konferencije.

Kontakt

Za sve informacije dostupni smo:
 info(@) logiko.hr
  +385 1 6602 557
+385 1 6602 557 
 Barčev trg 14, 10000 Zagreb, Croatia
 
Prisutni smo na društvenim mrežama: