Tööaja hetkvaatlus tootmises: leia varjatud viivitused

Avaleht » Ressursid » Tööaja hetkvaatlus tootmises: leia varjatud viivitused

Hinnanguline lugemisaeg: 12 minutit

Tehases ringi liikudes võib sama vahetus ühel hetkel paista väga hõivatud ja teisel alakoormatud. Kumbki käik ei näita, kui palju aega kulub detailide valmistamisele, töö ettevalmistamisele või millegi saabumise ootamisele.

Tööaja hetkvaatlus asendab need muljed kavakindlate vaatlustega juhuslikult valitud hetkedel. See aitab leida tootmist katkestavad asjaolud ja valida parenduse, mida tasub katsetada. Väärtuslik tulemus ei ole hinnang sellele, kui hõivatud inimesed paistavad, vaid selgem arusaam sellest, mis takistab töö edenemist.

Kui oled kontrollinud, mida parendus tegelikult muudab, koostab SkyPlanner APS täpsustatud operatsiooniaegade ja ressursside saadavuse põhjal kooskõlastatud tootmisplaani. Kulutad vähem aega iga masina tööjärjekorra ümbertegemisele ja näed, kuidas muudatus mõjutab täitmist ootavaid tellimusi.

Mis on tööaja hetkvaatlus?

Tööaja hetkvaatlus on statistiline meetod, millega hinnatakse kindlaks määratud tegevustele kuluva aja osakaalu, vaadeldes inimesi või masinaid juhuslikult valitud hetkedel. Iga vaatlusega registreeritakse sel hetkel toimuv tegevus. Kategooriasse kuuluvate vaatluste osakaal annab hinnangu selle tegevuse osakaalule uuringuga hõlmatud ajast, eeldusel et valimi moodustamise viis esindab seda aega.

Näiteks võib koostamisala uuringus eristada koostamist, seadistamist, kontrollimist, materjali ootamist ja muid katkestusi. Nende kategooriate registreerimine esinduslike vahetuste jooksul annab kasulikumat teavet kui kõigi tegevuste liigitamine üksnes tootlikuks tööks või jõudeajaks.

Meetod on eriti kasulik siis, kui tegevused vahelduvad, katkestusi esineb hajusalt ja pidev vaatlus nõuaks suurt töömahtu. Tegevuste üldise jaotuse mõistmiseks ei pea iga operatsiooni algusest lõpuni jälgima.

Kui vajad vastust teistsugusele küsimusele, vali teine mõõtmismeetod:

• Tööaja normeerimisel uuritakse määratletud tööelemente ja selle abil saab kehtestada põhjendatud normaja. Tegevuste vaatlemine juhuslikel hetkedel ei näita, kui kaua iga lühike tööelement kestab.
• Tootmise tööaja arvestuses registreeritakse sündmused ja tegelik ajakulu tööde või operatsioonide kaupa. Need andmed näitavad, millistele töödele arvestatud tunnid kulusid, mitte ei anna juhuvalimit kõigist tegevustest.

Süstemaatilises töö mõõtmise uuringus võib normide kehtestamiseks kasutada hetkvaatlusi koos muude andmetega. Tegevuse protsentuaalne osakaal üksi ei ole aga normaeg ega näita kellegi töötempot.

Alusta otsusest, mitte hõivatuse ja jõudeaja loendamisest

Vali küsimus, mille vastus võiks muuta tehase töökorraldust. „Kui suur osa koostamismeeskonna ajast kulub komponentide ootamisele?” on kasulik lähtekoht, kui saad materjalide ettevalmistamist mõjutada. „Kui tõhusalt kõik töötavad?” on liiga ebamäärane küsimus, et selle põhjal uuringut hästi kavandada või tulemusi tõlgendada.

Lepi uuringu eesmärk kokku tööd tegevate inimestega. Selgita, mida vaadeldakse, kuidas kategooriad on määratletud, kes tulemusi näeb ja millise otsuse tegemist need toetavad. Küsi operaatoritelt, millised katkestused jäävad praegustes andmetes kajastamata. Uuringust on rohkem kasu siis, kui inimesed saavad puuduva komplekti kohta selgitusi anda, mitte ei tunne survet ooteaega varjata.

Määratle üldkogum: inimesed või masinad, vahetused, päevad ja tootmistingimused, mida tulemus peaks kirjeldama. Ühe koostamisala päevase vahetuse uuring ei kirjelda automaatselt öist tööd ega kogu tehast.

Seejärel vali vaatlusühik. Operaator ühel ajahetkel on üks vaatlusühik, masin ühel ajahetkel aga teine. Hoia nende seisundid lahus. Masin võib automaatselt lõigata, samal ajal kui operaator kontrollib teist detaili. Masin töötab ja operaator teeb kontrolli: kumbagi vaatlust ei ole vaja liigitada jõudeajaks.

Määra selgelt ka vaadeldav ajavahemik. Kui uuring hõlmab kogu tasustatud vahetust, lisa asjakohane pauside kategooria. Kui see hõlmab ainult kindlaks määratud tööperioode, näita ära, millise aja suhtes osakaalud arvutatakse. Ära võrdle neid kahte nii, nagu mõõdaksid need sama asja.

Määratle tegevused nii, et vaatlejad need ära tunneksid

Kasuta väikest hulka kategooriaid, mis valitud vaatlusühiku puhul üksteist välistavad ja katavad eeldatavad olukorrad. Kirjuta iga kategooria kohta lühike määratlus ning lisa näiteid uuritavast tootmisalast.

„Materjali ootamine” peaks tähendama, et valitud töö ei saa jätkuda, sest vajalik materjal pole saadaval, mitte seda, et operaator seisab parajasti materjaliriiuli kõrval. „Seadistamise” puhul tuleb kokku leppida selle piirid ettevalmistuse algusest tootmisvalmiduseni. Hoia vajalik kontroll eraldi nähtavana, selle asemel et peita see üldisesse tootmisväliste tegevuste kategooriasse.

Lisa kood tundmatu või mittevaadeldava olukorra jaoks. Kui sa ei suuda toimuvat kindlaks teha, märgi põhjuse oletamise asemel üles ebakindlus. Vaata need juhtumid eraldi üle; need ei tohiks märkamatult arvutuse nimetajast välja jääda.

Katseta määratlusi lühikese prooviuuringuga. Lase vaatlejatel liigitada samu olukordi ja arutage erimeelsused läbi. Kui üks inimene peab tööriista otsimist seadistamiseks ja teine ootamiseks, mõõdab uuring osaliselt määratluste erinevusi, mitte tööd ennast. Lahenda see enne põhivalimi kogumist.

Prooviuuring toob esile ka praktilised probleemid: ligipääsmatud vaatluskohad, liiga kaua aega võttev marsruut või nii üksikasjalikud kategooriad, et neid ei saa hetkelise pilguga eristada.

Kogu juhuvaatlusi tootmist esindavates tingimustes

Määra vaatlusajad ette juhuarvugeneraatori abil ning jaota vaatlused nende vahetuste ja päevade vahel, mida otsus puudutab. Vali vaadeldav inimene või masin plaani järgi, mitte selle põhjal, kes või mis kohale jõudes kõige huvitavam paistab.

Korrapärane käik iga poole tunni järel võib korduvalt langeda kokku materjalivarude täiendamise, pausi või masinatsükliga. Ainult siis vaatlemas käimine, kui töödejuhatajal vaba aega leidub, tekitab teistsuguse nihke. Juhuslikud vaatlusajad aitavad neid mustreid vältida. Asjakohaste tootmistingimuste hõlmamine muudab tulemuse kasulikuks ka väljaspool üht mugavalt valitud hommikupoolikut.

Registreeri igal valitud hetkel parajasti toimuv tegevus, ootamata järgmise algust. Salvesta ajatempel, vaatlusühik, kategooria ning asjakohane teave vahetuse või toote kohta. Lisa lühike faktipõhine märkus, kui see aitab viivitust uurida. Ära katkesta tegevust selgituse saamiseks, et seejärel liigitada enda algatatud vestlust.

Pane kirja tegemata jäänud vaatlused ja nende ärajäämise põhjused. Kui asendad iga ligipääsmatu või ebamugava vaatluse lihtsa vaatlusega lähedalasuvas kohas, võib muutuda see, mida valim esindab.

Kui vaatled teadlikult üht vahetust sagedamini, esita vahetuste tulemused eraldi või ühenda need kaaludega, mis kajastavad hinnatavat aega või üldkogumit. Erineva valimisagedusega vaatluste lihtsal kokkuliitmisel võib ebatüüpiline vahetus tulemust liigselt mõjutada.

Erista ka vaatluste arvu sõltumatu teabe hulgast. Mitme operaatori vaatlemine ühe ringkäigu jooksul annab mitu kirjet, kuid ühine materjalipuudus võib nende seisundid omavahel seostada. Sama piirang kehtib ühe seisaku ajal tehtud korduvate hetkvaatluste puhul. Säilita võimalus eristada ringkäike ja ajalisi rühmi, et analüüsis saaks sellist rühmitumist arvesse võtta.

Kui palju hetkvaatlusi on vaja?

Vajalik valimi suurus sõltub otsuse tegemiseks nõutavast täpsusest ja tegevuse eeldatavast osakaalust. Ei ole olemas vaatluste arvu, mis muudaks iga uuringu esinduslikuks.

Sõltumatutest vaatlustest koosneva lihtsa juhuvalimi kavandamisel kasutatakse ühe tegevuse osakaalu jaoks sageli järgmist ligikaudset valemit:

n ≈ z² × p × (1 − p) ÷ e²

Siin on n vaatluste arv, p eeldatav osakaal kümnendmurruna, e soovitud absoluutne veapiir ja z valitud usaldusnivoole vastav normaaljaotuse väärtus. Ligikaudse 95% usaldusnivoo korral on z väärtus 1,96. Ümarda saadud vaatluste arv ülespoole.

Kui sul ei ole veel p kohta usaldusväärset hinnangut, annab väärtus 0,50 etteantud absoluutse veapiiri korral suurima vaatluste arvu. Viie protsendipunkti suuruse veapiiri ehk e = 0,05 korral annab arvutus tulemuseks 385 vaatlust. See on nende eelduste põhjal koostatud planeerimisnäide, mitte universaalne miinimum ega täpsuse tagatis iga alarühma jaoks.

Täpsusta, mida tähendab „viis protsenti”. Kui ootamise osakaal on 20% ja veapiir viis protsendipunkti, jääb vahemik ligikaudu 15% ja 25% vahele. Suhteline veapiir 5% sellest osakaalust tähendab aga vaid üht protsendipunkti kummaski suunas ning nõuab palju suuremat valimit.

Kavanda täpsus selle kategooria ja võrdluse jaoks, mis on otsuse seisukohalt olulised. Üldise ootamise osakaalu hindamiseks piisav vaatluste koguarv ei pruugi olla piisav üksikute vahetuste, harva esinevate viivituste või üksikute töökeskuste jaoks. Ka ringkäikude kaupa rühmitatud vaatluste analüüs peab arvestama valimi ülesehitust, mitte käsitlema iga märget sõltumatuna. Kui otsus puudutab väikest muutust või suurt investeeringut, lase valikuuringute asjatundjal enne põhiandmete kogumist uuringu ülesehitus üle kontrollida.

Näide: kuidas leida vaatlustulemuste põhjal parenduskoht

Kujutlege käsitsi koostamise ala, mille meeskond kahtlustab, et puudulikud materjalikomplektid katkestavad tööd. Uuringus tehakse vaadeldavate tootmisperioodide jooksul 400 vaatlust, millest igaüks kirjeldab ühe operaatori tegevust ühel hetkel. Kõigil sellistel operaatori ja hetke paaridel on võrdne tõenäosus valimisse sattuda. Selles lihtsustatud näites eeldame, et vaatlused on sõltumatud ja iga vaatlust saab liigitada.

Vaadeldud tegevus	Vaatluste arv	Osakaal vaatlustest
Koostamistöö	200	50%
Seadistamine ja ettevalmistus	60	15%
Kontroll	40	10%
Materjali ootamine	80	20%
Muud tuvastatud viivitused	12	3%
Planeeritud pausid	8	2%
Kokku	400	100%

Materjali ootamise hinnanguline osakaal on 80 ÷ 400 = 20%. See kirjeldab uuringuga hõlmatud operaatorite aega kokku. See ei tähenda, et iga operaator ootab igas vahetuses täpselt viiendiku ajast või et kõik katkestused kestavad ühepalju.

Selle ühe osakaalu puhul annab lihtne normaaljaotusel põhinev lähendus järgmise tulemuse:

Ligikaudne veapiir 95% usaldusnivool = 1,96 × √[0.20 × 0.80 ÷ 400] = 0,0392

See on ligikaudu 3,9 protsendipunkti, mis annab ligikaudseks usaldusvahemikuks 16,1% kuni 23,9%. See väljendab valimist tulenevat ebakindlust nimetatud eelduste korral. See ei hõlma kallutatud vaatluskava, valesti liigitatud tegevuste ega järgmisel kuul muutunud tootevaliku mõju.

Kui valim on väike või tegevuse osakaal on nulli või ühe lähedal, kasutage sobivamat usaldusvahemikku, näiteks Wilsoni või täpset binoomjaotusel põhinevat usaldusvahemikku, mitte seda sümmeetrilist lähendust. Kui vaatlused on rühmitatud või kaalutud, valige meetod, mis arvestab ka valimi moodustamise viisi.

Praktiline järeldus on komakohtadest olulisem: materjali ootamise põhjusi tasub uurida. Alustage sellest, et selgitate välja, millises etapis jäid asjaomased komplektid puudulikuks, millised komponendid puudusid ja kas selle asemel oleks saanud alustada järgmist koostamistööd. Kategooria näitab, kust otsida; meeskond ja asjakohased kirjed aitavad selgitada, miks see juhtus.

Parandage töökorraldust ja kontrollige, mis muutus

Vaadake tulemused läbi koos operaatorite, materjalikäitlejate ja asjaomase protsessi eest vastutajaga. Eristage vajalik töö välditavatest katkestustest. Kontroll võib tagada kvaliteedi, seadistamine võimaldab toota järgmist partiid ja pausid aitavad tööpäeva jooksul toime tulla. Ükski neist ei muutu kõrvaldatavaks raiskamiseks pelgalt seetõttu, et see pole koostamine.

Valige konkreetne muudatus ja määrake sellele vastutaja. Koostamise näites võib see tähendada komplektide täielikkuse kontrollimist enne töö suunamist koostamisalale. Kontrollige, kas puuduvate komponentide probleem väheneb ja kas töö saab tõepoolest varem edasi liikuda, mitte ei kandu ootamine lihtsalt teise osakonda.

Korrake vaatlusi võrreldavates tingimustes, jättes kategooriate määratlused ja vaadeldava aja piirid samaks. Võrrelge lisaks peamistele protsendinäitajatele ka tootevalikut, töötajate koosseisu ja erandlikke sündmusi. Väike protsendimuutus uuringu veapiiri sees ei ole üksi veenev tõend. Ka muutunud tootevalik võib jätta tulemusest parema mulje, ilma et töömeetod oleks paranenud.

Kõige tähtsam on mitte tõlgendada algset 20% ootamise osakaalu otse 20% lisatootmisvõimsuseks. Vabanenud aeg võib jaguneda lühikesteks lõikudeks, selle kasutamine võib nõuda veel üht inimest või masin võib samal ajal juba töötada. Samuti võib see olla aeg, mil töökeskuses poleks võimalik teha ühtegi muud tööd.

Kontrollige mõju ressursile, mille tööd kavatsete ajastada. Kui parem ettevalmistusmeetod tõepoolest lühendab seadistamist, mõõtke uus seadistusaeg ja kinnitage see. Kui muudatus pikendab töökeskuse kasutatavat tööaega, veenduge, et ka inimesed ja seadmed võimaldavad sel ajal töötada. Hoidke inimtöö maht, operatsiooni kestus ja masina hõivatus üksteisest lahus.

Viige kontrollitud parendused tootmisplaani

Kinnitatud parendus ei mõjuta üksnes uuritud töökeskust. Lühem seadistusaeg võib võimaldada järgmise tellimusega varem alustada, kuid selle tellimuse järgmise operatsiooni jaoks on endiselt vaja materjali ja vaba tootmisvõimsust. Samade masinate pärast võivad konkureerida ka teised tellimused. Seetõttu tuleb kohalik parendus siduda ühise tootmisplaaniga.

SkyPlanner võimaldab määrata protsessietapi kestuse tüki kohta kuluva aja, tootmiskiiruse või fikseeritud kestusena ning eristada seadistamis- ja lõpetamisaega. Töökeskuste vahetused määravad kasutatavad ajavahemikud. SkyPlanneri ajastamise tehisintellekt Arcturus arvutab ajakava seadistatud tootmisvõimsuse, sõltuvuste ja prioriteetide alusel ning tulemus on nähtav Gantti ajajoonel.

Kujutlege, et järelmõõtmine kinnitab kindla tööde rühma seadistusaja lühenemist 40 minutilt 30 minutile. Uuendage asjaomaseid planeerimise lähteandmeid, et vastavate tööde puhul kasutataks kinnitatud seadistusaega, ning arvutage seejärel nende ajastus kogu ülejäänud töökoormust arvestades uuesti. Vaadake üle järgnevad operatsioonid ja tarnekuupäevad, mitte ainult esimesse töökeskusse jäänud vaba aeg.

SkyPlanner arvutab omavahel seotud töödele ajakava, säästes teid iga muudetud töö käsitsi sobitamisest eri masinate tööjärjekordadesse. Teie otsustate, milline parendus on põhjendatud ja millised tellimused on esmatähtsad; Arcturus rakendab neid juhiseid plaanis. Paremad andmed aitavad vabastada tootmisvõimsust seal, kus seda saab tööde tegemiseks tegelikult kasutada.

Fredman Operationsi kogemus SkyPlanneriga näitab ajastamisest saadavat kasu. Toidupakendite tootjal puudus varem selge ülevaade iga vahetuse tootmisvõimsusest ning kiire ümberajastamine võis võtta tunni või kauem. SkyPlanneri kasutuselevõtt tõi masinate ajakavad ja vahetuste tootmisvõimsuse ühisesse Gantti vaatesse. Ettevõtte sõnul saab nüüd muudatustele kiiremini reageerida ja tarnelubadused tuginevad selgemale alusele. See kogemus näitab, miks tasub olukorra muutudes kogu töökoormus omavahel kooskõlastada.

Valige SkyPlanner, kui tootmises kontrollitud parendused tuleb muuta toimivaks plaaniks kõigi tellimuste jaoks. SkyPlanner liidestub avatud REST API kaudu mis tahes ERP- või MES-süsteemiga. Nii saate säilitada ettevõtte juhtimiseks kasutatavad süsteemid ja samal ajal parandada tootmise ajastamist.

Broneerige SkyPlanneri esitlus ning võtke aluseks üks parendus, selle kinnitatud mõju kestusele või ressursi saadavusele ja teised samu ressursse kasutavad tellimused. Nii näete konkreetselt, mida muudatus tähendab töödele, mille täitmise olete lubanud. Kui eelistate esmalt ise tutvuda, proovige SkyPlannerit näidisandmetega.