Lean dnes vstupuje do firiem ako oveľa viac než súbor nástrojov na elimináciu plytvania. Lean Summit 2026 ukázal, že kľúčovou otázkou je, ako vytvoriť systém, ktorý dokáže držať smer pri vysokej variabilite, raste firmy, tlaku na výkon a nástupe AI.
Lean už dávno nie je iba témou výroby
Lean Summit CzechoSlovakia 2026 sa konal 22. – 24. apríla v Brne a program postavil vedľa seba štyri oblasti: Process Excellence, Data-Driven Decisions, Lean Agile a Change Management. Už samotná skladba programu dobre vystihuje, kam sa dnes diskusia o zvyšovaní výkonnosti posúva. Procesy, ľudia, dáta, technológie a zmena sa nedajú riešiť oddelene.
FBE viedlo stream Process Excellence, ktorého lídrami boli Marek Norovský za FBE Bratislava a Kateřina Kotoušová za FBE Praha. Do programu sa zapojili aj naši odborníci Andrej Orogvani, Peter Elbert a Tomáš Marek a AI perspektívu priniesol Daniel Skala, AI inžinier a člen lektorského tímu FBE. Andrej Orogvani zároveň vystúpil v hlavnom plenárnom bloku summitu.
Pre nás však nebolo najpodstatnejšie množstvo vystúpení. Dôležitejšie bolo, že praktické skúsenosti z veľmi rozdielnych prostredí začali skladať podobný obraz toho, čo dnes znamená Process Excellence.
Čo tento rok ukázal stream Process Excellence
Štandardizácia a flexibilita nie sú protiklady
Jednou z najpraktickejších tém bola otázka, ako aplikovať Lean tam, kde stabilita jednoducho nie je samozrejmosťou.
Peter Elbert z FBE priniesol skúsenosť z rýchloobrátkovej výroby s portfóliom viac ako 1 000 výrobkov, výraznou sezónnosťou a dopytom, ktorý sa mení počas dňa. V analyzovanom prostredí prichádzali objednávky do 12.00 a expedícia prebiehala ešte v ten večer pri požadovanej úrovni servisu 99,5 %. Plánovanie pritom pracovalo približne so 70 % presnosťou.
Klasická predstava, že dobrý Lean proces musí byť predovšetkým stabilný a predvídateľný, tu nestačí. Odpoveďou však nie je rezignovať na štandardy a nechať každú zmenu na improvizáciu operátorov.
Práve naopak.
Štandardizovať treba maximum toho, čo štandardizovať možno, a flexibilitu riadiť pomocou jasných pravidiel. Pracovné inštrukcie, pravidlá priradenia produktov k linkám, systematické zaškoľovanie či štandard priebehu zmeny vytvárajú stabilný základ. Variabilita, ktorá zostáva, musí byť viditeľná v dátach a rozhodnutia o nej majú byť vedomé.
Ako to Peter pomenoval vo svojej prezentácii:
„Flexibilitu nemôžeme nechať na kreativite jednotlivcov. Musí byť vedená.“
Pre manažéra z toho vyplýva dôležitá otázka: Ktorá časť nášho procesu musí byť stabilná a kde, naopak, potrebujeme vopred definované pravidlá flexibility?
Lean tak prestáva byť pokusom odstrániť všetku variabilitu. Stáva sa spôsobom, ako ju dostať pod kontrolu.
Kultúra neustáleho zlepšovania potrebuje systém
Druhou silnou témou bolo samotné Continuous Improvement. Nie ako jednorazový projekt či séria workshopov, ale ako dlhodobo fungujúci systém.
V jednom z prezentovaných modelov bola CI kultúra postavená na štyroch navzájom prepojených oblastiach: governance, ľudia, nástroje a projekty. Ak chýbajú projekty, nie je čo doručovať. Ak chýba governance, projekty strácajú smer a priority. Ak ľudia nemajú schopnosti, nástroje zostávajú nevyužité. A bez transparentných dát je ťažké posúdiť, čo zlepšovanie skutočne prinieslo.
Dôležitý je aj posun v prístupe k vzdelávaniu. V prezentovanom programe sa objavila zásada „no free lunch“: tréning nie je konečným produktom. Účastník získava metodiku a podporu, ale zároveň pracuje na reálnom probléme, pripravuje business case a posúva konkrétnu iniciatívu do projektového pipeline.
Prepojenie CI so skutočnými projektmi prináša merateľný rozdiel. V jednom z prezentovaných štandardizačných projektov sa podarilo harmonizovať 82 % procesov, znížiť počet chybových hlásení o 61 % a ušetriť približne 844 hodín spracovania mesačne. Celkový vyčíslený efekt predstavoval 7,63 FTE.
Pointa však nie je samotné číslo. Podstatné je, akým systémom sa k výsledku organizácia dopracovala.
Neustále zlepšovanie sa stáva udržateľným až vtedy, keď má väzbu na stratégiu, merateľné KPI, jasné vlastníctvo, pipeline projektov a ľudí schopných tieto projekty dotiahnuť.
Najprv vidieť proces. Až potom ho digitalizovať
Téma dát sa opakovala naprieč summitom a veľmi dobre sa ukázala aj v našom výrobnom príklade.
Na začiatku projektu neboli k dispozícii relevantné operatívne dáta. Existovali najmä agregované ukazovatele na vysokej úrovni a chýbal denný pohľad na odchýlky. Prvým krokom preto nebolo nasadenie pokročilej analytiky ani AI, ale vytvorenie KPI mapy a dohoda, čo má jednotlivý úsek merať a ako jeho výsledok ovplyvňuje výrobu, kvalitu a údržbu.
Následne sa zber dát presunul priamo na výrobné linky a vznikol živý reporting OEE, MTTR, MTBF či najvýznamnejších porúch. Riaditeľ, majster aj operátor tak mohli pracovať s rovnakou informáciou.
Je to jednoduchá, ale často prehliadaná postupnosť:
najprv zviditeľniť proces → potom stabilizovať spôsob práce → následne automatizovať a až potom pridávať ďalšiu inteligenciu.
Podobná myšlienka zaznievala aj v ďalších častiach programu summitu: bez kvalitných procesných dát sa pokročilá analytika, simulácie či AI môžu veľmi rýchlo zmeniť na drahú technologickú vrstvu nad procesom, ktorému organizácia stále poriadne nerozumie.
Technológia sama osebe nevytvorí procesnú excelentnosť. Dokáže však výrazne zrýchliť systém, ktorý už vie, čo chce merať, rozhodovať a zlepšovať.
S rastom firmy musí rásť aj procesná zrelosť
Iný typ variability vzniká pri rýchlom raste organizácie.
Firma môže dlhé roky úspešne fungovať na skúsenostiach jednotlivcov, osobných dohodách a relatívne voľných pravidlách. S rastom však pribúdajú oddelenia, regulácie, riziká, závislosti a konflikty priorít.
V prezentovanom prípade sa stretávali veľmi rozdielne úrovne procesného myslenia: jedna časť organizácie požadovala presnejšie procesy, zatiaľ čo iná ich vnímala ako obmedzenie slobody. Pridávali sa meniace sa regulačné požiadavky, funkčné silá, krátkodobé obchodné očakávania a problém preniesť stratégiu z vrcholového manažmentu do každodenného fungovania.
Zaujímavá bola zvolená cesta: nesnažiť sa procesne „opraviť“ celú firmu naraz.
Začať tam, kde sa stretáva vysoký potenciálny dopad, dostatočný buy-in a dostupné know-how, vytvoriť funkčný model a následne ho primerane replikovať. Pri niektorých témach dáva zmysel robustná metodika, napríklad FMEA pri riadení rizík. Inde môže byť vhodnejší ľahší procesný rámec, ktorý ľudia ľahšie prijmú.
Aj tu sa ukazuje, že procesná disciplína nemusí znamenať byrokraciu.
Dobrý proces odoberá organizácii zbytočnú rozhodovaciu neistotu. Pomáha ľuďom vedieť, čo je dôležité, kto rozhoduje, kde sú riziká a čo sa má stať, keď nastane odchýlka.
AI sa presúva od odpovedí k vykonávaniu procesov
Ak bola na summite jedna téma, ktorá mení kontext všetkých ostatných, bola to umelá inteligencia.
Daniel Skala vo svojom vystúpení ukázal posun od copilotov k agentom. V prvej vlne generatívnej AI firmy riešili najmä prompting a kvalitu odpovedí. Pri agentických systémoch sa ťažisko presúva k skills, sub-agentom, context engineeringu, orchestrácii a čo je pre Lean komunitu zásadné k presnému definovaniu procesu, ktorý má AI vykonávať.
AI sa tak z pomocníka čakajúceho na otázku postupne stáva aktívnym účastníkom workflow.
To zároveň mení aj spôsob, akým by firmy mali k AI pristupovať. Nie otázkou „Kde všade môžeme použiť ChatGPT?“, ale postupnosťou:
nájsť relevantný use case, overiť jeho hodnotu a uskutočniteľnosť, experimentovať v kontrolovanom prostredí, zmerať dopad a až potom riešenie škálovať.
Presne takýto cyklus discovery, validácia, experiment, meranie dopadu a následné scale & share sa objavil aj v jednom z predstavených firemných AI adoption modelov.
Daniel zároveň upozornil, že technológia je už dostupná, vývoj zostáva veľmi rýchly a bezpečnosť nemá jednoduché definitívne riešenie. Odporúčanie preto nie je čakať na stabilný stav, ale začať s konkrétnymi use casmi, pripraviť transformačný plán, vybrať vhodné nástroje a licencie a súčasne riešiť governance a change management.
Jeho záverečná formulácia bola zámerne provokatívna:
„AI nenahradí Lean manažérov. Ale Lean manažér, ktorý používa AI agentov, nahradí toho, ktorý ich ignoruje.“
Nie preto, že AI pozná Lean lepšie ako človek. Ale preto, že človek, ktorý rozumie procesu a zároveň dokáže využiť nové nástroje na analýzu, experimentovanie či automatizáciu, získava úplne inú schopnosť meniť procesy.
Naša účasť: od Lean projektu cez rozvoj ľudí až po AI
Práve šírka tém bola pre nás na Lean Summite dôležitá.
Ako lídri Process Excellence streamu sme nechceli vytvoriť ďalší blok o jednotlivých Lean nástrojoch. Program bol postavený tak, aby ukázal rôzne vrstvy procesnej excelentnosti: kultúru zlepšovania, riadenie procesov a rizík, prácu s dátami, flexibilitu výroby aj AI.
Peter Elbert priniesol skúsenosť z implementácie Lean princípov mimo typického automotive prostredia. Ukázal, že základné princípy zostávajú prenositeľné, ale konkrétne riešenie musí rešpektovať charakter dopytu, technológie, ľudí a produktu.
Jeho záver veľmi dobre vystihuje aj náš pohľad:
„Lean nie je viazaný na automotive. Je to prenositeľný systém myslenia pre každú firmu.“
Tomáš Marek sa v ďalšom bloku venoval procesnému a rizikovému pohľadu vrátane FMEA. Tu už nejde primárne o takt výroby či tok materiálu, ale o schopnosť organizácie systematicky identifikovať riziká, zdieľať poznatky medzi procesnými tímami a zaviesť dostatočnú úroveň štandardizácie bez toho, aby sa proces stal samoúčelnou administratívou.
Daniel Skala doplnil tretí rozmer, čo sa stane, keď do takto nastavených procesov vstúpia agentické AI systémy.
A dôležitá je aj menej viditeľná časť našej práce. V jednom z predstavených firemných systémov Continuous Improvement je FBE priamo súčasťou budovania interných kapacít prostredníctvom Lean Six Sigma a Project Management tréningov spolu s projektovým coachingom.
Práve toto prepojenie považujeme za dôležité. Naučiť tím DMAIC, VSM, FMEA alebo projektové riadenie má význam vtedy, keď ľudia dokážu metódy použiť na skutočnom probléme, vytvoriť business case, implementovať zmenu a výsledok udržať.
Odbornosť v Process Excellence preto podľa nás dnes nespočíva v znalosti čo najväčšieho množstva nástrojov. Spočíva v schopnosti vybrať správny prístup pre konkrétny problém a prepojiť proces, ľudí, dáta a technológiu do fungujúceho systému.
Budúcnosť Lean nebude menej procesná. Práve naopak.
S nástupom AI, rastúcou dostupnosťou dát a rýchlejším tempom zmien sa môže zdať, že klasické princípy procesného riadenia strácajú význam.
Vidíme skôr opačný vývoj.
Čím výkonnejšie nástroje máme k dispozícii, tým dôležitejšie je vedieť, aký proces vlastne chceme zrýchliť, čo má byť jeho výsledkom, podľa akých pravidiel sa rozhoduje a kde musí zostať človek.
Poďme sa rozprávať o vašom konkrétnom procese
Ak vo firme riešite vysokú variabilitu, nejasné procesy, stagnujúce zlepšovacie iniciatívy alebo otázku, kde môže mať zmysel AI, nemusíme začínať výberom metodiky či technológie.
Začnime konkrétnym problémom.
Radi s vami prejdeme, či je jeho príčina v nastavení procesu, dátach, riadení, schopnostiach ľudí alebo technológii a čo má zmysel otestovať ako prvé.