Üretimde iş örneklemesi: Gizli gecikmeleri bulun

Ana Sayfa » Kaynaklar » Üretimde iş örneklemesi: Gizli gecikmeleri bulun

Tahmini okuma süresi: 12 dakika

Fabrikada bir tur attığınızda aynı vardiya bir an çok yoğun, başka bir an ise kapasitesinin altında çalışıyor gibi görünebilir. Ancak bu ziyaretlerin hiçbiri, parça üretimine, iş hazırlığına veya bir şeylerin gelmesini beklemeye ne kadar zaman ayrıldığını göstermez.

İş örneklemesi, bu izlenimlerin yerine planlı bir dizi rastgele gözlem koyar. Üretimi kesintiye uğratan koşulları belirlemenize ve denemeye değer bir iyileştirme seçmenize yardımcı olur. Asıl yararı, insanların ne kadar meşgul göründüğüne puan vermek değildir. İşin ilerlemesini neyin engellediğini daha net ortaya koymaktır.

Bir iyileştirmenin neleri değiştirdiğini doğruladıktan sonra SkyPlanner APS, iyileşen operasyon sürelerini ve kaynak kullanılabilirliğini birbiriyle uyumlu bir üretim çizelgesine dönüştürür. Her makinenin iş sırasını ayrı ayrı yeniden düzenlemek için daha az zaman harcar, değişikliğin teslim etmeniz gereken siparişleri nasıl etkilediğini görebilirsiniz.

İş örneklemesi nedir?

İş örneklemesi, insanları veya makineleri rastgele seçilen anlarda gözlemleyerek tanımlanmış faaliyetlere ayrılan zamanın oranını tahmin eden istatistiksel bir yöntemdir. Her gözlemde, o anda yapılan faaliyet kaydedilir. Örnekleme tasarımı incelenen zamanı temsil ediyorsa, bir kategoriye ait gözlemlerin toplam içindeki payı, o faaliyetin çalışma kapsamındaki zamandan aldığı paya ilişkin bir tahmin sağlar.

Örneğin montaj alanında yapılan bir çalışmada montaj, hazırlık, kontrol, malzeme bekleme ve diğer kesintiler ayrı kategorilerde ele alınabilir. Bu kategorileri, çalışma koşullarını temsil eden vardiyalar boyunca kaydetmek, her şeyi yalnızca üretken veya boşta olarak sınıflandırmaktan daha yararlı kanıtlar sunar.

Bu yöntem özellikle faaliyetlerin değişken olduğu, kesintilerin farklı zamanlara dağıldığı ve sürekli gözlemin büyük çaba gerektirdiği durumlarda yararlıdır. Faaliyetlerin genel dağılımını anlamak için her operasyonu başından sonuna kadar izlemeniz gerekmez.

Aradığınız yanıt farklıysa ölçüm yöntemini de buna göre seçin:

• Üretimde zaman etüdü, tanımlanmış iş elemanlarını inceler ve sağlam bir temele dayanan standart zaman belirlemeyi sağlayabilir. Rastgele anlarda yapılan faaliyet gözlemleri, her bir kısa iş elemanının ne kadar sürdüğünü göstermez.
• Üretim süresi takibi, olayları ve gerçekleşen süreleri iş veya operasyon bazında kaydeder. Bu kayıtlar, tüm faaliyetlerden rastgele bir örneklem sunmak yerine, kaydedilen saatlerin hangi işlere harcandığını gösterir.

Sistematik bir iş ölçümü çalışmasında, standartları belirlemek için örnekleme diğer kanıtlarla birlikte kullanılabilir. Ancak bir faaliyetin yüzdesi tek başına ne standart zamandır ne de bir kişinin çalışma temposunun ölçüsüdür.

İşe kimin meşgul, kimin boşta olduğunu sayarak değil, vereceğiniz kararı belirleyerek başlayın

Yanıtı fabrikanın çalışma biçimini değiştirebilecek bir soru seçin. Malzeme hazırlama sürecine müdahale edebiliyorsanız, “Montaj ekibi zamanının ne kadarını bileşen bekleyerek geçiriyor?” sorusu yararlı bir başlangıçtır. “Herkes ne kadar verimli?” sorusu ise iyi bir çalışma tasarlamak veya sonuçları doğru yorumlamak için fazla belirsizdir.

Çalışmanın amacı konusunda işi yapan kişilerle anlaşın. Nelerin gözlemleneceğini, kategorilerin nasıl tanımlandığını, sonuçları kimlerin göreceğini ve bunların hangi karara dayanak olacağını açıklayın. Operatörlere mevcut kayıtların hangi kesintileri yansıtmadığını sorun. İnsanlar beklemeyi gizlemek zorunda hissetmek yerine eksik bir malzeme kitini açıklayabildiğinde çalışma daha yararlı olur.

Araştırma evrenini tanımlayın: Sonuçlar hangi insanları veya makineleri, vardiyaları, günleri ve üretim koşullarını temsil edecek? Bir montaj alanının gündüz vardiyasında yapılan çalışma, kendiliğinden gece çalışmasını veya fabrikanın tamamını temsil etmez.

Ardından gözlem birimini seçin. Bir operatörün belirli bir andaki durumu bir birimdir; bir makinenin belirli bir andaki durumu ise başka bir birimdir. Bu durumları ayrı tutun. Operatör başka bir parçayı kontrol ederken makine otomatik kesim yapıyor olabilir. Makine çalışıyor, operatör ise kontrol yapıyordur; bu gözlemlerin hiçbirini boşta olarak sınıflandırmak gerekmez.

Kapsanan zaman aralığını da açıkça belirtin. Çalışma, ücretli vardiya süresinin tamamını kapsıyorsa ilgili mola kategorisini dahil edin. Yalnızca tanımlanmış çalışma dönemlerini kapsıyorsa oranların paydasında bu sürenin kullanıldığını belirtin. Bu iki sonucu aynı şeyi ölçüyormuş gibi karşılaştırmayın.

Gözlemcilerin ayırt edebileceği faaliyetler tanımlayın

Seçilen gözlem birimi için birbiriyle örtüşmeyen ve karşılaşmayı beklediğiniz durumları kapsayan az sayıda kategori kullanın. Her biri için, gözlem yapılacak alandan örnekler içeren kısa bir tanım yazın.

“Malzeme bekleme”, operatörün malzeme rafının yanında durmasını değil, gerekli malzeme bulunmadığı için seçilen işin ilerleyememesini ifade etmelidir. “Hazırlık” faaliyetinin, hazırlığa başlanmasından üretime hazır hale gelinmesine kadar olan sınırları üzerinde anlaşılmalıdır. Gerekli kontrol faaliyetlerini genel bir üretim dışı kategoriye gömmek yerine ayrı ve görünür tutun.

Bilinmeyen veya gözlemlenemeyen durumlar için de bir kod ekleyin. Ne olduğunu belirleyemiyorsanız nedenini tahmin etmek yerine belirsizliği kaydedin. Bu vakaları ayrıca inceleyin; fark ettirmeden paydadan çıkarılmalarına izin vermeyin.

Tanımları kısa bir pilot çalışmayla sınayın. Gözlemcilerin aynı durumları sınıflandırmasını sağlayın ve görüş ayrılıklarını tartışın. Bir kişi takım aramayı hazırlık, diğeri bekleme olarak sınıflandırıyorsa çalışma kısmen işi değil, tanımlarınız arasındaki farkı ölçer. Asıl örneklemi toplamadan önce bunu düzeltin.

Pilot çalışma pratik sorunları da ortaya çıkarır: erişilemeyen gözlem noktaları, çok uzun süren bir gözlem rotası veya bir anlık bakışla ayırt edilemeyecek kadar ayrıntılı kategoriler gibi.

Üretimi temsil eden koşullarda rastgele gözlemler yapın

Bir rastgele sayı aracıyla gözlem zamanlarını önceden oluşturun ve örnekleme planını, kararın ilgili olduğu vardiya ve günlere yayın. Gözlem alanına geldiğinizde en ilginç görünen kişiyi veya makineyi seçmek yerine plana uyun.

Her yarım saatte bir yapılan düzenli ziyaretler, tekrar tekrar malzeme ikmaline, molaya veya makine çevrimine denk gelebilir. Yalnızca amirin boş zamanı olduğunda gözlem yapmak ise başka bir yanlılık yaratır. Zamanları rastgele seçmek bu örüntülerden kaçınmaya yardımcı olur. İlgili çalışma koşullarının kapsanması da sonucun yalnızca gözlem için uygun bir sabahla sınırlı kalmamasını sağlar.

Seçilen her anda, bir sonraki faaliyetin başlamasını beklemeden o anki faaliyeti kaydedin. Zaman damgasını, gözlem birimini, kategoriyi ve ilgili vardiya veya ürün bilgilerini saklayın. Gecikmeyi araştırmaya yardımcı olacaksa olgulara dayanan kısa bir not alın. Açıklama almak için faaliyeti kesintiye uğratıp ardından kendi başlattığınız konuşmayı sınıflandırmayın.

Yapılamayan gözlemleri ve neden yapılamadıklarını kaydedin. Erişilemeyen veya yapılması zor olan her gözlemin yerine yakında kolayca yapılabilen bir gözlem koymak, örneklemin neyi temsil ettiğini değiştirebilir.

Bir vardiyadan bilinçli olarak daha yoğun örnek alıyorsanız vardiya sonuçlarını ayrı raporlayın veya sonuçları, tahmin edilen süreyi ya da evreni yansıtan ağırlıklarla birleştirin. Farklı örnekleme oranlarıyla toplanan verileri doğrudan bir araya getirmek, olağandışı bir vardiyanın sonuç üzerinde baskın olmasına yol açabilir.

Gözlem sayısı ile bağımsız bilgi miktarını da birbirinden ayırın. Tek bir turda birkaç operatöre bakmak birkaç kayıt üretir; ancak ortak bir malzeme eksikliği, bu operatörlerin durumlarını birbiriyle ilişkili hale getirebilir. Aynı duruş sırasında tekrarlanan anlık gözlemlerde de benzer bir sınırlama vardır. Analizde bu kümelenmenin hesaba katılabilmesi için gözlem turlarını ve zaman gruplarını ayırt edilebilir biçimde kaydedin.

İş örneklemesinde kaç gözlem gerekir?

Gereken örneklem büyüklüğü, karar için ihtiyaç duyulan hassasiyete ve faaliyetin beklenen payına bağlıdır. Her çalışmanın temsil edici olmasını sağlayan tek bir gözlem sayısı yoktur.

Bağımsız gözlemlerden oluşan basit bir rastgele örneklem planlanırken, tek bir faaliyetin oranı için yaygın olarak kullanılan yaklaşık hesap şöyledir:

n ≈ z² × p × (1 − p) ÷ e²

Burada n gözlem sayısı, p ondalık biçimde yazılan beklenen oran, e istenen mutlak hata payı, z ise seçilen güven düzeyine karşılık gelen normal dağılım değeridir. Yaklaşık %95 güven düzeyi için z değeri 1,96’dır. Hesaplanan gözlem sayısını bir üst tam sayıya yuvarlayın.

Henüz p için güvenilir bir tahmininiz yoksa 0,50 kullanmak, belirli bir mutlak hata payı için en yüksek gözlem sayısını verir. Beş yüzde puanlık hata payında, yani e = 0,05 olduğunda, hesap sonucunda 385 gözlem gerekir. Bu, söz konusu varsayımlar için bir planlama örneğidir; her durumda geçerli bir alt sınır veya her alt grup için bir garanti değildir.

“Yüzde beş” derken neyi kastettiğinizi netleştirin. Bekleme payı %20 ve hata payı beş yüzde puan ise aralık yaklaşık %15 ile %25 olur. Bu payın %5’i kadar bağıl hata payı ise her iki yönde yalnızca bir yüzde puan demektir ve çok daha büyük bir örneklem gerektirir.

Hassasiyet düzeyini, karar açısından önemli kategori ve karşılaştırmaya göre planlayın. Genel bekleme payı için yeterli olan toplam gözlem sayısı, vardiyaları ayrı ayrı değerlendirmek, nadir gecikmeleri incelemek veya tek tek iş merkezlerini analiz etmek için yetersiz kalabilir. Gözlemlerin turlar halinde kümelendiği durumlarda da her kaydı bağımsız saymak yerine örnekleme tasarımını dikkate alan bir analiz gerekir. Karar küçük bir değişikliğe veya önemli bir yatırıma ilişkinse, asıl veri toplamaya başlamadan önce tasarımı bir örnekleme uzmanına kontrol ettirin.

Örnek: faaliyet sayımlarından iyileştirme sorusuna

Ekibin, eksik malzeme kitlerinin işi kesintiye uğrattığından şüphelendiği bir manuel montaj alanı düşünün. Bir çalışmada, kapsama alınan üretim dönemleri boyunca eşit seçilme olasılığına sahip 400 operatör-anı gözlemi toplanıyor. Bu basitleştirilmiş örnekte gözlemlerin bağımsız olduğunu ve her gözlemin sınıflandırılabildiğini varsayalım.

Gözlenen faaliyet	Gözlem sayısı	Gözlemler içindeki payı
Montaj işi	200	%50
Ayar ve hazırlık	60	%15
Kontrol	40	%10
Malzeme bekleme	80	%20
Belirlenen diğer gecikmeler	12	%3
Planlı molalar	8	%2
Toplam	400	%100

Tahmini malzeme bekleme payı 80 ÷ 400 = %20’dir. Bu oran, çalışmanın temsil ettiği toplam operatör süresini tanımlar. Her operatörün her vardiyanın tam beşte birinde beklediği veya her kesintinin aynı süre devam ettiği anlamına gelmez.

Bu tek oran için basit bir normal yaklaşım şu sonucu verir:

%95 güven düzeyinde yaklaşık hata payı = 1,96 × √[0.20 × 0.80 ÷ 400] = 0,0392

Bu, yaklaşık 3,9 yüzde puana karşılık gelir ve yaklaşık %16,1 ile %23,9 arasında bir aralık verir. Belirtilen varsayımlar altında örnekleme belirsizliğini ifade eder. Yanlı bir gözlem takvimini, yanlış sınıflandırılmış faaliyetleri veya gelecek ay ürün karmasının farklı olmasını kapsamaz.

Küçük örneklemlerde veya faaliyet paylarının sıfıra ya da bire yakın olduğu durumlarda bu simetrik yaklaşıma güvenmek yerine Wilson aralığı ya da kesin binom aralığı gibi daha uygun bir aralık kullanın. Gözlemler gruplanmış veya ağırlıklandırılmışsa örnekleme tasarımını da hesaba katan bir yöntem seçin.

Üretim açısından çıkarım, ondalık basamaklardan daha nettir: malzeme beklemenin araştırılması gerekir. Önce ilgili kitlerin hangi aşamada eksik kaldığını, hangi bileşenlerin eksik olduğunu ve beklemek yerine sıradaki montaja başlanıp başlanamayacağını kontrol edin. Kategori, nereye bakılacağını gösterir; bunun neden yaşandığını ise ekip ve destekleyici kayıtlar açıklar.

Koşulları iyileştirin, ardından neyin değiştiğini doğrulayın

Bulguları operatörlerle, malzeme taşıma personeliyle ve ilgili sürecin sorumlusuyla birlikte değerlendirin. Gerekli işleri önlenebilir kesintilerden ayırın. Kontrol kaliteyi koruyabilir, hazırlık bir sonraki partinin üretimini mümkün kılar, molalar ise çalışanların gün boyunca çalışmayı sürdürebilmesine yardımcı olur. Bunların hiçbiri, yalnızca montaj olmadığı için ortadan kaldırılması gereken bir israfa dönüşmez.

Belirli bir soruna odaklanan bir değişiklik seçin ve bir sorumlu atayın. Montaj örneğinde bu, işi alana göndermeden önce kitin eksiksiz olduğunu doğrulamak olabilir. Beklemeyi yalnızca başka bir bölüme taşımak yerine, eksik bileşen sorununun azalıp azalmadığını ve işin gerçekten daha erken ilerleyip ilerleyemediğini kontrol edin.

Kategori tanımlarını ve zaman sınırlarını tutarlı tutarak gözlemleri karşılaştırılabilir koşullarda tekrarlayın. Yalnızca öne çıkan yüzdeleri değil, ürün karmasını, personel durumunu ve olağan dışı olayları da karşılaştırın. Çalışmanın belirsizlik sınırları içinde kalan küçük bir yüzdelik değişim, tek başına ikna edici bir kanıt değildir. Ürün karmasının değişmesi de yöntem iyileşmeden sonucun daha iyi görünmesine yol açabilir.

En önemlisi, başlangıçtaki %20 bekleme payını doğrudan %20 ek kapasite olarak kabul etmeyin. Açığa çıkan süre parçalı olabilir; bu süreden yararlanmak için başka bir kişi gerekebilir veya süre, makinenin zaten çalıştığı bir döneme denk gelebilir. Bu süre içinde iş merkezinde yapılabilecek başka bir iş de bulunmayabilir.

Etkiyi, çizelgeleyeceğiniz kaynak üzerinde doğrulayın. İyileştirilmiş bir hazırlık yöntemi hazırlık süresini gerçekten kısaltıyorsa yeni süreyi ölçün ve onaylayın. İş merkezini daha uzun süre kullanılabilir hale getiriyorsa personelin ve ekipmanın bu kullanılabilirliği destekleyebildiğini teyit edin. Harcanan iş gücünü, operasyonun başlangıcından bitişine kadar geçen süreyi ve makinenin meşgul olduğu süreyi birbirinden ayrı tutun.

Doğrulanmış iyileştirmeleri üretim çizelgesine yansıtın

Doğrulanmış bir iyileştirmenin etkisi, incelediğiniz iş merkeziyle sınırlı kalmaz. Daha kısa bir hazırlık süresi sıradaki siparişin daha erken başlamasını sağlayabilir; ancak bu sipariş için sonraki operasyonda da malzeme ve yer gerekir. Başka siparişler de aynı makineleri kullanmak için bekliyor olabilir. İşte bu noktada, yerel bir iyileştirmeyi ortak bir üretim planına yansıtmak gerekir.

SkyPlanner, proses adımlarının sürelerini parça başına süre, üretim hızı veya sabit süre olarak tanımlamanızı sağlar; hazırlık ve iş bitimindeki toparlama süreleri de ayrı ayrı görülebilir. İş merkezi vardiyaları, kullanılabilir zaman aralıklarını belirler. SkyPlanner’ın çizelgeleme yapay zekâsı Arcturus, tanımlanan kapasite, bağımlılıklar ve öncelikler doğrultusunda çizelgeyi hesaplar; Gantt zaman çizelgesi de sonucu görünür kılar.

Takip ölçümünün, belirli bir iş ailesinde hazırlık süresinin 40 dakikadan 30 dakikaya indiğini doğruladığını düşünün. İlgili işlerde bu onaylanmış hazırlık süresinin kullanılması için planlama girdilerini güncel tutun, ardından bu işlerin tüm iş yükü içindeki yerini yeniden hesaplayın. Yalnızca ilk iş merkezinde açılan boşluğu değil, sonraki operasyonları ve teslim tarihlerini de inceleyin.

SkyPlanner, birbirine bağlı bu çizelgeleme hesaplamalarını yaparak değiştirilen her işi ayrı makine kuyruklarına elle yerleştirme yükünü ortadan kaldırır. Hangi iyileştirmenin geçerli olduğuna ve hangi siparişlerin öncelik taşıdığına siz karar verirsiniz; Arcturus bu talimatları plana uygular. Daha sağlam veriler, işlerin gerçekten yararlanabildiği noktalarda kullanılabilir üretim kapasitesine dönüşür.

Fredman Operations’ın SkyPlanner deneyimi, çizelgelemenin faydasını gösterir. Gıda ambalajı üreticisi, daha önce kapasitesini vardiya bazında net biçimde göremiyordu ve acil yeniden çizelgeleme bir saat veya daha uzun sürebiliyordu. SkyPlanner’ın devreye alınmasıyla makine çizelgeleri ve vardiya kapasiteleri ortak bir Gantt görünümünde bir araya geldi. Şirket, değişikliklere daha hızlı yanıt verebildiğini ve teslimat taahhütleri için daha net bir dayanağa sahip olduğunu belirtiyor. Bu deneyim, koşullar değiştiğinde iş yükünü koordineli biçimde düzenlemenin değerini gösteriyor.

Üretim sahasında doğrulanan iyileştirmeleri tüm siparişleri kapsayan uygulanabilir bir plana dönüştürmek için SkyPlanner’ı seçin. SkyPlanner, açık REST API’si üzerinden her türlü ERP veya MES ile entegre olur. Böylece işletmenizi yöneten sistemleri kullanmaya devam ederken üretim çizelgelemenizi iyileştirebilirsiniz.

SkyPlanner demosu için randevu alın; görüşmeye bir iyileştirme örneği, bunun süre veya kullanılabilirlik üzerindeki onaylanmış etkisi ve aynı kaynakları kullanan diğer siparişlerle gelin. Böylece değişikliğin, teslimini taahhüt ettiğiniz işler için ne anlama geldiğini somut olarak görebilirsiniz. Önce kendiniz keşfetmek isterseniz SkyPlanner’ı demo verileriyle deneyin.