Metoda obserwacji migawkowych w produkcji: wykryj ukryte opóźnienia

Strona główna » Zasoby » Metoda obserwacji migawkowych w produkcji: wykryj ukryte opóźnienia

Szacowany czas czytania: 12 minut

Podczas obchodu hali ta sama zmiana może raz sprawiać wrażenie mocno obciążonej, a innym razem — niewykorzystanej. Żadna z tych wizyt nie mówi jednak, ile czasu zajmuje wytwarzanie części, przygotowanie pracy czy oczekiwanie na dostawę.

Metoda obserwacji migawkowych zastępuje te wrażenia zaplanowaną serią losowych obserwacji. Pomaga ustalić, co przerywa produkcję, i wybrać usprawnienie warte przetestowania. Jej wyniki mają pomóc wyjaśnić, co hamuje postęp prac, a nie służyć ocenie pracowników na podstawie tego, czy sprawiają wrażenie zajętych.

Gdy zweryfikujesz skutki usprawnienia, SkyPlanner APS wykorzysta dokładniejsze czasy operacji i dane o dostępności zasobów produkcyjnych do utworzenia spójnego harmonogramu produkcji. Poświęcisz mniej czasu na przebudowywanie osobnych kolejek operacji dla maszyn i zobaczysz, co zmiana oznacza dla zamówień, które musisz zrealizować.

Na czym polega metoda obserwacji migawkowych?

Metoda obserwacji migawkowych to metoda statystyczna, która pozwala oszacować udział czasu poświęcanego na określone czynności na podstawie obserwacji ludzi lub maszyn w losowo wybranych chwilach. Każda obserwacja rejestruje czynność wykonywaną w danym momencie. Udział obserwacji należących do danej kategorii pozwala oszacować jej udział w czasie objętym badaniem, pod warunkiem że plan losowania jest reprezentatywny dla tego czasu.

Na przykład w badaniu obszaru montażu można wyróżnić montaż, przezbrojenie, kontrolę, oczekiwanie na materiał i inne przerwy w pracy. Rejestrowanie tych kategorii podczas reprezentatywnych zmian dostarcza bardziej użytecznych danych niż dzielenie wszystkich obserwacji wyłącznie na pracę i bezczynność.

Metoda jest szczególnie przydatna, gdy czynności są zróżnicowane, przerwy występują nieregularnie, a ciągła obserwacja wymagałaby dużego nakładu pracy. Nie musisz śledzić każdej operacji od początku do końca, aby poznać ogólny rozkład czynności.

Jeśli potrzebujesz odpowiedzi na inne pytanie, wybierz inny sposób pomiaru:

• Normowanie czasu pracy w produkcji obejmuje analizę określonych elementów pracy i pozwala ustalić uzasadniony czas normatywny. Losowe obserwacje migawkowe nie wskazują, jak długo trwa każdy krótki element pracy.
• Rejestracja czasu produkcji pozwala zapisywać zdarzenia i rzeczywisty czas przypisany do zadań lub operacji. Takie zapisy pokazują, na jakie prace przeznaczono zarejestrowane godziny, a nie stanowią losowej próby wszystkich czynności.

W formalnym badaniu służącym pomiarowi pracy obserwacje migawkowe mogą być wykorzystywane wraz z innymi danymi do ustalania norm. Sam procentowy udział czynności nie jest jednak ani czasem normatywnym, ani miarą czyjegoś tempa pracy.

Zacznij od decyzji, a nie od zliczania pracy i bezczynności

Wybierz pytanie, na które odpowiedź może zmienić sposób działania zakładu. „Jaką część czasu zespół montażowy spędza na oczekiwaniu na komponenty?” to dobry punkt wyjścia, jeśli masz wpływ na przygotowanie materiałów. Pytanie „Jak wydajnie pracuje każdy z pracowników?” jest zbyt ogólne, by dobrze zaplanować badanie i zinterpretować wyniki.

Uzgodnij cel z osobami wykonującymi badaną pracę. Wyjaśnij, co będzie obserwowane, jak zdefiniowano kategorie, kto zobaczy wyniki i jakiej decyzji mają one służyć. Zapytaj operatorów, jakich przerw w pracy nie uwzględnia obecna ewidencja. Badanie jest bardziej użyteczne, gdy ludzie mogą wyjaśnić, dlaczego brakuje zestawu materiałów, zamiast czuć presję, by ukrywać oczekiwanie.

Zdefiniuj badaną populację: ludzi lub maszyny, zmiany, dni oraz warunki produkcji, które ma opisywać wynik. Badanie jednego obszaru montażu na zmianie dziennej nie opisuje automatycznie pracy nocnej ani całego zakładu.

Następnie wybierz jednostkę obserwacji. Operator w określonej chwili to jedna jednostka, a maszyna w określonej chwili — inna. Rejestruj ich stany oddzielnie. Maszyna może wykonywać automatyczne skrawanie, podczas gdy jej operator kontroluje inną część. Maszyna pracuje, a operator prowadzi kontrolę: żadnej z tych obserwacji nie trzeba oznaczać jako bezczynności.

Jasno określ również zakres czasu objętego badaniem. Jeśli obejmuje ono całą płatną zmianę, uwzględnij odpowiednią kategorię przerw. Jeśli obejmuje tylko określone okresy pracy, podaj, że to one stanowią podstawę obliczania udziałów. Nie porównuj tych dwóch wyników tak, jakby mierzyły to samo.

Zdefiniuj czynności, które obserwatorzy będą umieli rozpoznać

Wybierz niewielką liczbę kategorii, które wzajemnie się wykluczają dla wybranej jednostki obserwacji i obejmują spodziewane sytuacje. Dla każdej napisz krótką definicję z przykładami z badanego obszaru.

„Oczekiwanie na materiał” powinno oznaczać, że wybrana praca nie może być kontynuowana z powodu braku potrzebnego materiału, a nie to, że operator akurat stoi przy regale materiałowym. Dla kategorii „Przezbrojenie” uzgodnij granice: od przygotowania do osiągnięcia gotowości do produkcji. Niezbędną kontrolę ujmuj osobno, zamiast ukrywać ją w ogólnej kategorii czynności nieprodukcyjnych.

Uwzględnij kod oznaczający stan nieznany lub niemożliwy do zaobserwowania. Jeśli nie możesz ustalić, co się dzieje, odnotuj tę niepewność, zamiast zgadywać przyczynę. Analizuj takie przypadki oddzielnie; nie powinny po cichu znikać z podstawy obliczania udziałów.

Sprawdź definicje w krótkim badaniu pilotażowym. Poproś obserwatorów o sklasyfikowanie tych samych sytuacji i omów z nimi rozbieżności. Jeśli jedna osoba uznaje szukanie narzędzia za przezbrojenie, a druga za oczekiwanie, badanie będzie częściowo odzwierciedlać różnice w definicjach, a nie samą pracę. Wyeliminuj te rozbieżności przed zebraniem głównej próby.

Pilotaż ujawnia też problemy praktyczne: niedostępne punkty obserwacji, zbyt długą trasę obchodu czy kategorie na tyle szczegółowe, że nie da się ich rozróżnić jednym spojrzeniem.

Prowadź losowe obserwacje w reprezentatywnych warunkach produkcji

Z wyprzedzeniem wylosuj chwile obserwacji za pomocą generatora liczb losowych i rozłóż obserwacje na zmiany oraz dni, których dotyczy decyzja. Wybieraj osobę lub maszynę zgodnie z planem, a nie według tego, co po przyjściu wyda ci się najciekawsze.

Regularny obchód co pół godziny może stale zbiegać się z uzupełnianiem materiałów, przerwą lub cyklem maszyny. Wizyty wyłącznie wtedy, gdy przełożony ma wolną chwilę, wprowadzają inny rodzaj obciążenia wyników. Losowe pory obserwacji pomagają unikać takich schematów, a uwzględnienie odpowiednich warunków pracy sprawia, że wynik opisuje więcej niż tylko dogodnie wybrany poranek.

W każdej wybranej chwili zapisz aktualnie wykonywaną czynność, nie czekając na rozpoczęcie następnej. Zachowaj znacznik czasu, jednostkę obserwacji, kategorię oraz istotne informacje o zmianie lub produkcie. Dodaj krótką notatkę opartą na faktach, jeśli pomoże ona wyjaśnić przyczynę opóźnienia. Nie przerywaj pracy, aby uzyskać wyjaśnienie, a następnie nie klasyfikuj rozmowy, którą sam wywołałeś.

Odnotowuj pominięte obserwacje i przyczyny ich pominięcia. Jeśli każdą obserwację, której nie da się wykonać lub która sprawia trudności, zastępujesz inną, łatwiejszą do wykonania w pobliżu, możesz zmienić to, co reprezentuje próba.

Jeśli celowo prowadzisz więcej obserwacji na jednej zmianie, przedstaw wyniki poszczególnych zmian oddzielnie albo połącz je z użyciem wag odzwierciedlających czas lub populację, których dotyczy oszacowanie. Zwykłe połączenie danych zbieranych z różną częstotliwością może sprawić, że nietypowa zmiana zdominuje wynik.

Odróżniaj też liczbę obserwacji od ilości niezależnej informacji. Obserwacja kilku operatorów podczas jednego obchodu daje kilka zapisów, ale wspólny niedobór materiału może powodować zależność między ich stanami. Podobne ograniczenie dotyczy kolejnych obserwacji migawkowych podczas tego samego przestoju. Oznaczaj obserwacje tak, aby można było przypisać je do obchodów i grup czasowych oraz uwzględnić te zależności w analizie.

Ile obserwacji migawkowych potrzebujesz?

Wymagana wielkość próby zależy od dokładności potrzebnej do podjęcia decyzji i oczekiwanego udziału danej czynności. Nie istnieje liczba obserwacji, która zapewni reprezentatywność każdego badania.

Przy planowaniu prostej próby losowej złożonej z niezależnych obserwacji często stosuje się następujący wzór przybliżony dla udziału jednej czynności:

n ≈ z² × p × (1 − p) ÷ e²

We wzorze n oznacza liczbę obserwacji, p — oczekiwany udział zapisany w postaci ułamka dziesiętnego, e — pożądany bezwzględny margines błędu, a z — wartość z rozkładu normalnego dla wybranego poziomu ufności. Dla przybliżonego poziomu ufności 95% wartość z wynosi 1,96. Otrzymaną liczbę obserwacji zaokrąglij w górę.

Jeśli nie masz jeszcze wiarygodnego oszacowania p, przyjęcie wartości 0,50 daje największą liczbę obserwacji dla danego bezwzględnego marginesu błędu. Przy marginesie pięciu punktów procentowych, e = 0,05, z obliczeń otrzymujemy 385 obserwacji. To przykład planowania przy tych założeniach, a nie uniwersalne minimum ani gwarancja dokładności dla każdej podgrupy.

Precyzuj, co oznacza „pięć procent”. Udział oczekiwania wynoszący 20% z marginesem błędu pięciu punktów procentowych oznacza zakres od około 15% do 25%. Względny margines błędu równy 5% tego udziału to zaledwie jeden punkt procentowy w każdą stronę, co wymaga znacznie większej próby.

Zaplanuj dokładność z myślą o kategorii i porównaniu, które mają znaczenie dla decyzji. Liczba obserwacji wystarczająca do oszacowania ogólnego udziału oczekiwania może być zbyt mała do analizy poszczególnych zmian, rzadkich opóźnień lub pojedynczych stanowisk roboczych. Obserwacje zebrane podczas wspólnych obchodów również wymagają analizy uwzględniającej schemat badania — nie można traktować każdego zapisu jako niezależnego. Jeśli decyzja dotyczy niewielkiej zmiany lub znacznej inwestycji, przed zebraniem głównego zbioru danych zleć specjaliście od badań wyrywkowych sprawdzenie projektu badania.

Przykład: od liczby obserwacji do pytania o usprawnienie

Wyobraźmy sobie obszar montażu ręcznego, w którym zespół podejrzewa, że niekompletne zestawy materiałowe przerywają pracę. W okresach produkcji objętych badaniem zebrano 400 obserwacji, z których każda dotyczy stanu operatora w danej chwili i ma takie samo prawdopodobieństwo trafienia do próby. W tym uproszczonym przykładzie przyjmijmy, że obserwacje są niezależne i każdą można przypisać do określonej kategorii.

Zaobserwowana czynność	Liczba obserwacji	Udział obserwacji
Montaż	200	50%
Przezbrojenie i przygotowanie	60	15%
Kontrola	40	10%
Oczekiwanie na materiał	80	20%
Inne zidentyfikowane opóźnienia	12	3%
Planowane przerwy	8	2%
Razem	400	100%

Szacowany udział oczekiwania na materiał wynosi 80 ÷ 400 = 20%. Wynik opisuje łączny czas operatorów reprezentowany w badaniu. Nie oznacza to, że każdy operator czeka dokładnie przez jedną piątą każdej zmiany ani że każda przerwa w pracy trwa tyle samo.

Dla tego jednego udziału proste przybliżenie rozkładem normalnym daje:

Przybliżony margines błędu przy poziomie ufności 95% = 1,96 × √[0.20 × 0.80 ÷ 400] = 0,0392

To około 3,9 punktu procentowego, co daje przybliżony przedział od 16,1% do 23,9%. Wyraża on niepewność wynikającą z doboru próby przy podanych założeniach. Nie uwzględnia systematycznego błędu w harmonogramie obserwacji, błędnej klasyfikacji czynności ani innej struktury asortymentowej produkcji w kolejnym miesiącu.

Przy małych próbach lub udziałach czynności bliskich zeru albo jedności zastosuj bardziej odpowiedni przedział, na przykład przedział Wilsona lub dokładny przedział dwumianowy, zamiast polegać na tym symetrycznym przybliżeniu. Jeśli obserwacje są zgrupowane lub ważone, zastosuj metodę, która uwzględnia również schemat doboru próby.

Niezależnie od kolejnych miejsc po przecinku wniosek praktyczny jest jasny: warto zbadać przyczyny oczekiwania na materiał. Zacznij od sprawdzenia, na jakim etapie powstały braki w zestawach, których komponentów brakowało i czy w tym czasie można było rozpocząć montaż kolejnego wyrobu. Kategoria wskazuje, gdzie szukać; zespół i dokumentacja pomagają wyjaśnić, dlaczego do tego doszło.

Wprowadź usprawnienie, a następnie sprawdź, co się zmieniło

Omów wyniki z operatorami, pracownikami transportu wewnętrznego i osobą odpowiedzialną za dany proces. Oddziel niezbędną pracę od przerw, których można uniknąć. Kontrola może chronić jakość, przezbrojenie umożliwia produkcję kolejnej partii, a przerwy pomagają pracownikom funkcjonować przez cały dzień pracy. Żadna z tych czynności nie staje się marnotrawstwem do wyeliminowania tylko dlatego, że nie jest montażem.

Wybierz konkretne usprawnienie i wyznacz osobę za nie odpowiedzialną. W przykładzie z montażem może to być potwierdzanie kompletności zestawu przed przekazaniem zlecenia do realizacji w tym obszarze. Sprawdź, czy problem brakujących komponentów się zmniejsza i czy rzeczywiście można wcześniej przystąpić do dalszych prac, zamiast jedynie przenosić oczekiwanie do innego działu.

Powtórz obserwacje w porównywalnych warunkach, zachowując te same definicje kategorii i granice badanego czasu. Oprócz głównych wyników procentowych porównaj też strukturę asortymentową produkcji, obsadę i nietypowe zdarzenia. Niewielka zmiana procentowa mieszcząca się w granicach niepewności badania sama w sobie nie stanowi przekonującego dowodu. Również zmiana asortymentu może poprawić wynik bez usprawnienia sposobu pracy.

Przede wszystkim nie przeliczaj wyjściowego udziału oczekiwania wynoszącego 20% bezpośrednio na 20% dodatkowych zdolności produkcyjnych. Odzyskany czas może składać się z krótkich odcinków lub przypadać na okres, gdy maszyna już pracuje, a jego wykorzystanie może wymagać udziału innej osoby. Może to być również czas, w którym żadna inna operacja nie mogłaby wykorzystać stanowiska roboczego.

Sprawdź wpływ usprawnienia na zasób produkcyjny, którego pracę zamierzasz harmonogramować. Jeśli lepszy sposób przygotowania rzeczywiście skraca przezbrojenie, zmierz i zatwierdź nowy czas przezbrojenia. Jeśli wydłuża dostępność stanowiska roboczego, potwierdź, że obsada i wyposażenie pozwalają ją zapewnić. Rozróżniaj nakład pracy ludzi, czas trwania operacji i czas zajęcia maszyny.

Uwzględnij potwierdzone usprawnienia w harmonogramie produkcji

Potwierdzone usprawnienie wpływa nie tylko na badane stanowisko robocze. Krótsze przezbrojenie może pozwolić na wcześniejsze rozpoczęcie kolejnego zlecenia, ale nadal potrzebuje ono materiału i wolnego miejsca na stanowisku wykonującym następną operację. O te same maszyny mogą konkurować inne zlecenia. Dlatego lokalne usprawnienie trzeba uwzględnić we wspólnym planie produkcji.

SkyPlanner pozwala określać czas trwania operacji na podstawie czasu na sztukę, tempa produkcji lub stałego czasu, z osobno wskazanymi czasami przezbrojenia i zakończenia pracy. Zmiany przypisane do stanowisk roboczych wyznaczają przedziały ich dostępności. Arcturus, mechanizm harmonogramowania SkyPlanner oparty na sztucznej inteligencji, oblicza harmonogram z uwzględnieniem skonfigurowanych zdolności produkcyjnych, zależności i priorytetów, a wynik jest widoczny na wykresie Gantta.

Wyobraźmy sobie, że pomiar kontrolny potwierdza skrócenie przezbrojenia z 40 do 30 minut dla określonej grupy operacji. Zaktualizuj odpowiednie dane planistyczne, aby właściwe operacje korzystały z zatwierdzonego czasu przezbrojenia, a następnie ponownie wyznacz ich miejsce w harmonogramie na tle pozostałych prac. Sprawdź kolejne operacje i terminy dostaw, a nie tylko lukę powstałą na pierwszym stanowisku.

SkyPlanner oblicza harmonogram z uwzględnieniem tych powiązań, eliminując konieczność ręcznego dopasowywania każdej zmienionej operacji do osobnych kolejek maszyn. Ty decydujesz, które usprawnienie jest uzasadnione i które zlecenia mają pierwszeństwo; Arcturus uwzględnia te wytyczne w planie. Dzięki lepszym danym zyskujesz zdolności produkcyjne tam, gdzie rzeczywiście można je wykorzystać.

Doświadczenia Fredman Operations z SkyPlanner pokazują korzyści z harmonogramowania. Ten producent opakowań do żywności nie miał wcześniej jasnego obrazu zdolności produkcyjnych na poszczególnych zmianach, a pilne przeplanowanie mogło zajmować godzinę lub dłużej. Wdrożenie połączyło harmonogramy maszyn i zdolności produkcyjne poszczególnych zmian we wspólnym widoku Gantta. Firma wskazuje na szybsze reagowanie na zmiany i bardziej przejrzystą podstawę do ustalania terminów dostaw. Jej historia pokazuje wartość koordynowania wszystkich zaplanowanych prac po zmianie warunków.

Wybierz SkyPlanner, gdy potwierdzone usprawnienia na hali produkcyjnej trzeba przełożyć na wykonalny plan dla całego portfela zamówień. Dzięki otwartemu REST API SkyPlanner integruje się z dowolnym systemem ERP lub MES, możesz więc zachować systemy używane do zarządzania firmą, a jednocześnie usprawnić harmonogramowanie produkcji.

Umów prezentację SkyPlanner i przygotuj przykład jednego usprawnienia, jego zatwierdzony wpływ na czas trwania lub dostępność oraz inne zlecenia korzystające z tych samych zasobów produkcyjnych. Dzięki temu zobaczysz na konkretnym przykładzie, co zmiana oznacza dla prac, do których realizacji firma się zobowiązała. Jeśli wolisz najpierw samodzielnie poznać system, wypróbuj SkyPlanner na danych demonstracyjnych.