Observarea instantanee a muncii în producție: identificați întârzierile ascunse

Acasă » Resurse » Observarea instantanee a muncii în producție: identificați întârzierile ascunse

Timp estimat de citire: 12 minute

La o vizită prin fabrică, același schimb poate părea foarte ocupat într-un moment și insuficient utilizat în altul. Niciuna dintre vizite nu vă spune cât timp se alocă fabricării pieselor, pregătirii lucrului sau așteptării unor materiale ori a altor lucruri necesare.

Observarea instantanee a muncii înlocuiește aceste impresii cu un set planificat de observații efectuate la momente alese aleatoriu. Vă ajută să identificați condițiile care întrerup producția și să alegeți o îmbunătățire care merită testată. Rezultatul util nu este un scor care arată cât de ocupați par oamenii, ci o explicație mai clară a ceea ce împiedică lucrul să avanseze.

După ce verificați efectele unei îmbunătățiri, SkyPlanner APS folosește timpii de operație îmbunătățiți și disponibilitatea resurselor pentru a crea un program de producție coordonat. Petreceți mai puțin timp refăcând separat succesiunea operațiilor pentru fiecare utilaj și puteți vedea ce înseamnă schimbarea pentru comenzile pe care trebuie să le livrați.

Ce este observarea instantanee a muncii?

Observarea instantanee a muncii este o metodă statistică prin care se estimează proporția de timp alocată unor activități definite, observând oameni sau utilaje la momente alese aleatoriu. Fiecare observație consemnează activitatea desfășurată în acel moment. Ponderea observațiilor dintr-o categorie estimează ponderea acesteia în timpul acoperit de studiu, cu condiția ca planul de eșantionare să fie reprezentativ pentru perioada respectivă.

De exemplu, un studiu într-o zonă de asamblare ar putea distinge între asamblare, reglaj, inspecție, așteptare din lipsă de materiale și alte întreruperi. Înregistrarea acestor categorii pe parcursul unor schimburi reprezentative oferă dovezi mai utile decât simpla împărțire a tuturor activităților în muncă productivă și inactivitate.

Metoda este deosebit de utilă atunci când activitățile variază, întreruperile apar sporadic, iar observarea continuă ar necesita un efort considerabil. Nu trebuie să urmăriți fiecare operație de la început până la sfârșit pentru a înțelege distribuția generală a activităților.

Alegeți o altă metodă de măsurare atunci când aveți nevoie de un alt tip de răspuns:

• Un studiu al timpilor de muncă în producție examinează elemente de muncă definite și poate stabili un timp standard justificat. Observațiile instantanee efectuate aleatoriu nu vă spun cât durează fiecare element de scurtă durată.
• Înregistrarea timpilor de producție consemnează evenimentele și timpul efectiv pentru fiecare comandă de lucru sau operație. Aceste înregistrări arată pentru ce lucrări s-au folosit orele înregistrate, nu oferă un eșantion aleatoriu al tuturor activităților.

Un studiu formal de măsurare a muncii poate folosi eșantionarea alături de alte dovezi pentru a stabili norme. Totuși, procentul aferent unei activități nu reprezintă, în sine, nici un timp standard, nici o măsură a ritmului de lucru al unei persoane.

Porniți de la o decizie, nu de la numărarea celor ocupați și a celor inactivi

Alegeți o întrebare al cărei răspuns ar putea schimba modul de lucru din fabrică. „Cât din timpul echipei de asamblare se pierde așteptând componente?” este un punct de plecare util dacă puteți interveni asupra pregătirii materialelor. „Cât de eficient este fiecare?” este o întrebare prea vagă pentru a concepe un studiu adecvat sau a-i interpreta corect rezultatele.

Stabiliți scopul de comun acord cu oamenii care fac munca respectivă. Explicați ce se va observa, cum sunt definite categoriile, cine va vedea rezultatele și ce decizie vor susține acestea. Întrebați operatorii ce întreruperi nu apar în evidențele existente. Studiul este mai util când oamenii pot explica lipsa unui kit de componente decât atunci când se simt îndemnați să ascundă timpul de așteptare.

Definiți populația studiată: oamenii sau utilajele, schimburile, zilele și condițiile de producție pe care trebuie să le descrie rezultatul. Un studiu realizat în schimbul de zi, într-o singură zonă de asamblare, nu descrie automat munca de noapte sau întreaga fabrică.

Alegeți apoi unitatea de observare. Un operator observat la un anumit moment reprezintă o unitate; un utilaj observat la un anumit moment reprezintă alta. Înregistrați separat starea fiecăruia. Un utilaj poate prelucra automat o piesă prin așchiere în timp ce operatorul inspectează o altă piesă. Utilajul funcționează, iar operatorul inspectează: niciuna dintre observații nu impune clasificarea drept inactivitate.

Precizați și perioada de timp luată în calcul. Dacă studiul acoperă întregul schimb plătit, includeți categoria de pauză corespunzătoare. Dacă acoperă doar anumite perioade de funcționare, precizați această bază de calcul. Nu comparați rezultatele celor două variante ca și cum ar măsura același lucru.

Definiți activități pe care observatorii le pot recunoaște

Folosiți un număr restrâns de categorii care se exclud reciproc pentru unitatea de observare aleasă și care acoperă situațiile anticipate. Scrieți o scurtă definiție pentru fiecare, cu exemple din zona studiată.

„Așteptarea din lipsă de materiale” trebuie să însemne că lucrarea selectată nu poate continua deoarece materialul necesar nu este disponibil, nu că operatorul se află întâmplător lângă raftul cu materiale. Pentru „reglaj”, stabiliți de comun acord limite clare, de la pregătire până când utilajul este gata de producție. Evidențiați separat inspecția necesară, în loc să o ascundeți într-o categorie generală de activități neproductive.

Includeți un cod pentru situații necunoscute sau imposibil de observat. Dacă nu puteți stabili ce se întâmplă, consemnați incertitudinea în loc să presupuneți o cauză. Analizați separat aceste cazuri; ele nu trebuie eliminate tacit din baza de calcul.

Testați definițiile într-un scurt studiu-pilot. Cereți observatorilor să clasifice aceleași situații și discutați diferențele de interpretare. Dacă o persoană clasifică o căutare de scule drept reglaj, iar alta drept așteptare, studiul va măsura parțial definițiile folosite, nu munca propriu-zisă. Rezolvați aceste neconcordanțe înainte de colectarea eșantionului principal.

Studiul-pilot scoate la iveală și probleme practice: puncte de observare inaccesibile, un traseu care durează prea mult sau categorii atât de detaliate încât nu pot fi deosebite dintr-o privire.

Efectuați observații aleatorii în condiții de producție reprezentative

Generați din timp momentele de observare cu ajutorul unui instrument de generare a numerelor aleatorii și distribuiți observațiile planificate pe schimburile și zilele vizate de decizie. Selectați persoana sau utilajul conform planului, în loc să alegeți ceea ce vi se pare mai interesant la sosire.

O vizită regulată la fiecare jumătate de oră poate coincide în mod repetat cu reaprovizionarea, o pauză sau un ciclu al utilajului. Vizitele făcute doar când șeful de schimb are timp liber introduc un alt tip de eroare sistematică. Alegerea aleatorie a momentelor ajută la evitarea acestor tipare, iar acoperirea condițiilor de funcționare relevante face ca rezultatul să fie util dincolo de o singură dimineață aleasă din comoditate.

La fiecare moment selectat, înregistrați activitatea în desfășurare, fără să așteptați începerea celei următoare. Păstrați data și ora, unitatea de observare, categoria și informațiile relevante despre schimb sau produs. Adăugați o scurtă notă factuală atunci când poate ajuta la investigarea unei întârzieri. Nu întrerupeți activitatea pentru a obține o explicație, ca apoi să clasificați conversația pe care tocmai ați provocat-o.

Consemnați observațiile ratate și motivele pentru care nu au putut fi efectuate. Dacă înlocuiți fiecare observație inaccesibilă sau dificilă cu una mai ușor de făcut în apropiere, puteți schimba ceea ce reprezintă eșantionul.

Dacă observați intenționat un schimb mai des decât pe celelalte, raportați separat rezultatele pe schimburi sau combinați-le folosind ponderi care reflectă timpul ori populația pentru care faceți estimarea. Simpla reunire a datelor colectate cu frecvențe diferite poate face ca un schimb atipic să domine rezultatul.

Faceți și distincția între numărul de observații și informația independentă obținută. Observarea mai multor operatori în timpul aceluiași tur produce mai multe înregistrări, dar o lipsă de materiale care îi afectează pe toți poate face ca stările lor să fie corelate. Observațiile instantanee repetate în timpul aceleiași opriri au o limitare similară. Păstrați identificatori pentru tururi și grupuri de observații din aceeași perioadă, astfel încât analiza să poată ține cont de această grupare.

De câte observații aveți nevoie pentru observarea instantanee a muncii?

Mărimea necesară a eșantionului depinde de precizia cerută pentru luarea deciziei și de ponderea estimată a activității. Nu există un număr de observații care să facă orice studiu reprezentativ.

Pentru planificarea unui eșantion aleatoriu simplu, cu observații independente, se folosește frecvent următoarea aproximare pentru proporția unei singure activități:

n ≈ z² × p × (1 − p) ÷ e²

Aici, n este numărul de observații, p este proporția estimată, exprimată ca număr zecimal, e este marja de eroare absolută dorită, iar z este valoarea din distribuția normală corespunzătoare nivelului de încredere ales. Pentru un nivel de încredere de aproximativ 95%, z este 1,96. Rotunjiți în sus numărul de observații obținut.

Dacă nu aveți încă o estimare credibilă pentru p, valoarea 0,50 dă cel mai mare număr de observații pentru o marjă absolută dată. La o marjă de cinci puncte procentuale, e = 0,05, calculul indică 385 de observații. Acesta este un exemplu de planificare bazat pe ipotezele respective, nu un minim universal sau o garanție pentru fiecare subgrup.

Precizați ce înseamnă „cinci la sută”. O pondere a așteptării de 20%, cu o marjă de cinci puncte procentuale, înseamnă aproximativ 15%–25%. O marjă relativă de 5% din această pondere înseamnă doar un punct procentual în plus sau în minus, ceea ce necesită un eșantion mult mai mare.

Stabiliți precizia necesară pentru categoria și comparația care contează. Un număr total de observații suficient pentru ponderea globală a așteptării poate fi insuficient pentru analiza separată a schimburilor, a întârzierilor rare sau a fiecărui centru de lucru. Și observațiile grupate în cadrul aceleiași runde necesită o analiză care ține cont de planul de eșantionare, nu tratarea fiecărei înregistrări ca fiind independentă. Dacă decizia privește o schimbare mică sau o investiție substanțială, cereți unui specialist în eșantionare să verifice planul înainte de colectarea setului principal de date.

Exemplu: folosiți numărul de observații pe activități pentru a stabili ce merită îmbunătățit

Imaginați-vă o zonă de asamblare manuală în care echipa bănuiește că lucrul este întrerupt din cauza kiturilor incomplete de materiale. Un studiu colectează 400 de observații, fiecare privind un operator la un anumit moment, cu probabilități egale de selecție, pe parcursul perioadelor de producție vizate. Pentru acest exemplu simplificat, presupunem că observațiile sunt independente și că fiecare poate fi încadrată într-o categorie.

Activitate observată	Observații	Ponderea observațiilor
Asamblare	200	50%
Reglaj și pregătire	60	15%
Control	40	10%
Așteptare din lipsă de materiale	80	20%
Alte întârzieri identificate	12	3%
Pauze planificate	8	2%
Total	400	100%

Ponderea estimată a așteptării din lipsă de materiale este 80 ÷ 400 = 20%. Aceasta descrie timpul cumulat al operatorilor reprezentat de studiu. Nu înseamnă că fiecare operator așteaptă exact o cincime din fiecare schimb sau că toate întreruperile au aceeași durată.

Pentru această proporție luată separat, o aproximare simplă pe baza distribuției normale dă:

Marja aproximativă la un nivel de încredere de 95% = 1,96 × √[0.20 × 0.80 ÷ 400] = 0,0392

Aceasta înseamnă aproximativ 3,9 puncte procentuale, rezultând un interval aproximativ de la 16,1% la 23,9%. Intervalul exprimă incertitudinea de eșantionare în condițiile ipotezelor enunțate. Nu acoperă efectele alegerii sistematic distorsionate a momentelor de observare, ale încadrării greșite a activităților sau ale unei structuri diferite a producției în luna următoare.

Pentru eșantioane mici sau ponderi ale activităților apropiate de zero ori de unu, folosiți un interval mai potrivit, cum ar fi intervalul Wilson sau intervalul binomial exact, în loc să vă bazați pe această aproximare simetrică. Atunci când observațiile sunt grupate sau ponderate, folosiți o metodă care ține cont și de planul de eșantionare.

Concluzia practică este mai clară decât zecimalele: așteptarea din lipsă de materiale merită investigată. Începeți prin a verifica în ce etapă au devenit incomplete kiturile afectate, ce componente lipseau și dacă s-ar fi putut începe între timp următoarea asamblare. Categoria arată unde să căutați; echipa și înregistrările justificative explică de ce s-a întâmplat.

Îmbunătățiți condițiile de lucru, apoi verificați ce s-a schimbat

Analizați constatările împreună cu operatorii, manipulanții de materiale și persoana responsabilă de procesul afectat. Separați munca necesară de întreruperile evitabile. Controlul poate proteja calitatea, reglajul permite realizarea lotului următor, iar pauzele ajută la susținerea efortului pe parcursul zilei de lucru. Niciuna dintre aceste activități nu devine o pierdere eliminabilă doar pentru că nu este asamblare.

Alegeți o schimbare bine delimitată și desemnați un responsabil. În exemplul de asamblare, aceasta ar putea însemna verificarea completitudinii kiturilor înainte de lansarea lucrului în zonă. Verificați dacă problema componentelor lipsă se reduce și dacă lucrul poate avansa efectiv mai devreme, în loc ca așteptarea să fie doar mutată în alt departament.

Repetați observațiile în condiții comparabile, păstrând aceleași definiții ale categoriilor și aceleași limite ale perioadelor analizate. Comparați structura producției pe produse, personalul disponibil și evenimentele neobișnuite, nu doar procentele principale. O mică variație procentuală care se încadrează în incertitudinea studiului nu este, singură, o dovadă convingătoare; și schimbarea structurii producției poate face rezultatul să pară mai bun, fără ca metoda de lucru să se fi îmbunătățit.

Cel mai important: nu transformați direct ponderea inițială de 20% a așteptării în 20% capacitate suplimentară. Timpul eliberat poate fi fragmentat, poate necesita prezența altei persoane sau poate coincide cu funcționarea unui utilaj care rulează deja. Poate fi și un interval în care nicio altă operație nu ar putea folosi centrul de lucru.

Verificați efectul asupra resursei pe care intenționați să o programați. Dacă o metodă de pregătire îmbunătățită reduce efectiv reglajul, măsurați și aprobați noul timp de reglaj. Dacă aceasta face ca un centru de lucru să fie disponibil pentru o perioadă mai lungă, confirmați că personalul și echipamentele pot susține acea disponibilitate. Faceți distincție între volumul de muncă al personalului, durata scursă a operației și timpul de ocupare a utilajului.

Includeți îmbunătățirile verificate în programul de producție

O îmbunătățire validată are efecte și dincolo de centrul de lucru studiat. Un reglaj mai scurt poate permite începerea mai devreme a următoarei comenzi, însă aceasta are în continuare nevoie de materiale și de capacitate disponibilă la operația următoare. Alte comenzi pot concura pentru aceleași utilaje. În acest punct, o îmbunătățire locală are nevoie de un plan de producție comun.

SkyPlanner vă permite să definiți durata etapelor de proces prin timpul pe bucată, rata de producție sau o durată fixă, cu timpii de reglaj și de încheiere a operației evidențiați separat. Schimburile centrelor de lucru stabilesc intervalele disponibile. Arcturus, inteligența artificială de programare a producției din SkyPlanner, calculează programul în funcție de capacitatea, dependențele și prioritățile configurate, iar diagrama Gantt afișează rezultatul.

Imaginați-vă că măsurătorile ulterioare validează reducerea timpului de reglaj de la 40 la 30 de minute pentru o familie definită de operații. Actualizați datele de planificare afectate, astfel încât operațiile vizate să folosească timpul de reglaj aprobat, apoi recalculați poziția lor în program, alături de restul operațiilor. Verificați operațiile din aval și datele de livrare, nu doar intervalul eliberat la primul centru de lucru.

SkyPlanner calculează programul ținând cont de legăturile dintre operații, scutindu-vă de încadrarea manuală a fiecărei operații revizuite în succesiunea de lucru a fiecărui utilaj. Dumneavoastră decideți ce îmbunătățire este validă și ce comenzi au prioritate; Arcturus aplică aceste instrucțiuni în plan. Datele mai solide se traduc astfel în capacitate de producție utilă acolo unde aceasta poate fi folosită efectiv.

Experiența Fredman Operations cu SkyPlanner ilustrează avantajul unei astfel de programări. Producătorul de ambalaje alimentare nu avea anterior o imagine clară a capacității pe fiecare schimb, iar reprogramările urgente puteau dura o oră sau mai mult. Implementarea a reunit programele utilajelor și capacitatea pe schimburi într-o diagramă Gantt comună. Compania vorbește despre reacții mai rapide la schimbări și despre o bază mai clară pentru angajamentele de livrare. Exemplul său arată valoarea coordonării operațiilor atunci când condițiile se schimbă.

Alegeți SkyPlanner atunci când îmbunătățirile verificate în secția de producție trebuie transformate într-un plan realizabil pentru întregul portofoliu de comenzi. Se integrează cu orice ERP sau MES prin interfața sa REST API deschisă, astfel încât să puteți păstra sistemele cu care vă gestionați afacerea și, în același timp, să îmbunătățiți programarea producției.

Programați o demonstrație SkyPlanner și pregătiți un exemplu de îmbunătățire, efectul aprobat al acesteia asupra duratei sau disponibilității și alte comenzi care folosesc aceleași resurse. Astfel puteți vedea concret ce înseamnă schimbarea pentru lucrările pe care v-ați angajat să le livrați. Dacă preferați să explorați mai întâi, încercați SkyPlanner cu date demonstrative.