Метод моментних спостережень у виробництві: виявіть приховані затримки

Головна » Ресурси » Метод моментних спостережень у виробництві: виявіть приховані затримки

Орієнтовний час читання: 12 хвилин

Під час обходу цеху може здатися, що зміна повністю завантажена, а вже під час наступного — що роботою зайняті не всі. Жоден із цих візитів не покаже, скільки часу йде на виготовлення деталей, підготовку до роботи чи очікування необхідного.

Метод моментних спостережень замінює такі враження запланованою серією спостережень у випадково обрані моменти. Він допомагає з’ясувати, які обставини переривають виробництво, і вибрати поліпшення, яке варто випробувати. Корисний результат — не оцінка того, наскільки зайнятими виглядають працівники, а чіткіша відповідь на запитання, що заважає роботі просуватися.

Коли ви перевірите, що саме змінює поліпшення, SkyPlanner APS використає уточнені дані про тривалість технологічних операцій і доступність виробничих ресурсів для побудови узгодженого графіка виробництва. Ви витрачатимете менше часу на перебудову окремих черг завдань для верстатів і бачитимете, як зміна впливає на замовлення, які потрібно виконати.

Що таке метод моментних спостережень?

Метод моментних спостережень — це статистичний метод, який дає змогу оцінити частку часу на визначені види діяльності, спостерігаючи за людьми або обладнанням у випадково обрані моменти. Кожне спостереження фіксує, що відбувається саме в цю мить. Частка спостережень певної категорії дає оцінку її частки в часі, охопленому дослідженням, за умови, що план вибірки репрезентативно охоплює цей час.

Наприклад, у дослідженні складальної дільниці можна розрізняти складання, налагодження, контроль, очікування матеріалів та інші перерви в роботі. Фіксуючи ці категорії протягом репрезентативно обраних змін, ви отримаєте корисніші дані, ніж просто поділяючи все на роботу та простій.

Метод особливо корисний, коли види діяльності змінюються, перерви виникають нерегулярно, а безперервне спостереження потребувало б значних зусиль. Щоб отримати загальну картину розподілу діяльності, не обов’язково стежити за кожною технологічною операцією від початку до кінця.

Якщо потрібна відповідь на інше запитання, оберіть інший спосіб вимірювання:

• Хронометраж робочого часу досліджує визначені елементи роботи й дає змогу встановити обґрунтований нормативний час. Спостереження у випадкові моменти не показують, скільки триває кожен короткий елемент.
• Облік часу у виробництві фіксує події та фактичні витрати часу за виробничими завданнями або технологічними операціями. Ці записи показують, на які роботи пішли обліковані години, а не утворюють випадкову вибірку всієї діяльності.

У формальному дослідженні з нормування праці вибіркові спостереження можна поєднувати з іншими даними для встановлення норм. Проте сама по собі відсоткова частка певного виду діяльності не є ані нормативним часом, ані показником темпу роботи людини.

Почніть із рішення, яке потрібно ухвалити, а не з підрахунку зайнятості та простоїв

Оберіть запитання, відповідь на яке може змінити роботу виробництва. «Яку частку часу складальна бригада витрачає на очікування комплектувальних?» — корисна відправна точка, якщо ви можете вплинути на підготовку матеріалів. Запитання «Наскільки ефективно всі працюють?» надто розмите, щоб належно спланувати дослідження чи витлумачити його результати.

Узгодьте мету з працівниками, за роботою яких спостерігатимете. Поясніть, що саме фіксуватимуть, як визначено категорії, хто побачить результати та для якого рішення вони потрібні. Запитайте операторів, які перерви в роботі не потрапляють до наявних записів. Дослідження принесе більше користі, якщо люди зможуть пояснити відсутність потрібного комплекту, а не відчуватимуть, що краще приховати очікування.

Визначте досліджувану сукупність: яких людей або яке обладнання, які зміни, дні та виробничі умови має описувати результат. Дослідження однієї складальної дільниці в денну зміну не описує автоматично нічну роботу чи все підприємство.

Далі оберіть одиницю спостереження. Стан оператора в певну мить — це одна одиниця, а стан верстата в певну мить — інша. Фіксуйте їхні стани окремо. Верстат може автоматично обробляти деталь, поки оператор перевіряє іншу. Верстат працює, оператор виконує контроль: жодне з цих спостережень не потрібно відносити до простою.

Також чітко визначте часові межі. Якщо дослідження охоплює всю оплачувану зміну, включіть відповідну категорію перерв. Якщо воно охоплює лише визначені періоди роботи, зазначте, що саме цей час є базою розрахунку часток. Не порівнюйте ці два варіанти так, ніби вони вимірюють одне й те саме.

Визначте види діяльності, які спостерігачі зможуть розпізнати

Використовуйте невеликий набір категорій, які для обраної одиниці спостереження є взаємовиключними й охоплюють очікувані ситуації. Для кожної напишіть коротке визначення з прикладами з конкретної дільниці.

«Очікування матеріалів» має означати, що обрана робота не може тривати через відсутність потрібного матеріалу, а не те, що оператор просто стоїть біля стелажа з матеріалами. Для «налагодження» слід узгодити межі: від підготовки до готовності розпочати виробництво. Необхідний контроль виділяйте окремо, а не приховуйте в загальній категорії невиробничої діяльності.

Передбачте код «невідомо» або «неможливо спостерігати». Якщо ви не можете встановити, що відбувається, зафіксуйте невизначеність, а не вгадуйте причину. Розглядайте такі випадки окремо: вони не мають непомітно зникати зі знаменника.

Перевірте визначення під час короткого пробного дослідження. Нехай спостерігачі класифікують ті самі ситуації та обговорять розбіжності. Якщо одна людина відносить пошук інструмента до налагодження, а інша — до очікування, дослідження частково відображатиме відмінності у визначеннях, а не саму роботу. Усуньте їх до збирання основної вибірки.

Пробне дослідження також виявляє практичні проблеми: недоступні точки спостереження, надто довгий маршрут або настільки деталізовані категорії, що їх неможливо розрізнити одним поглядом.

Проводьте випадкові спостереження в репрезентативних виробничих умовах

Заздалегідь визначте моменти спостережень за допомогою генератора випадкових чисел і розподіліть їх між змінами та днями, яких стосується рішення. Обирайте людину або верстат за планом, а не за тим, що здається найцікавішим, коли ви приходите на дільницю.

Регулярні візити кожні пів години можуть щоразу збігатися з поповненням запасів, перервою або циклом верстата. Візити лише тоді, коли керівник має вільний час, створюють інше зміщення вибірки. Випадковий вибір моментів допомагає уникнути таких закономірностей, а охоплення відповідних виробничих умов робить результат корисним не лише для одного зручно обраного ранку.

У кожен обраний момент фіксуйте поточну діяльність, не чекаючи початку наступної. Зберігайте позначку часу, одиницю спостереження, категорію та відповідні відомості про зміну або продукцію. За потреби додавайте коротку примітку з фактами, яка допоможе з’ясувати причину затримки. Не переривайте роботу заради пояснення, щоб потім класифікувати розмову, яку ви самі ж і спричинили.

Фіксуйте пропущені спостереження та причини пропусків. Якщо щоразу замінювати недоступний або незручний об’єкт спостереження іншим, зручнішим і розташованим поруч, це може змінити те, що представляє вибірка.

Якщо ви навмисно частіше спостерігаєте за однією зміною, подавайте результати за змінами окремо або об’єднуйте їх із вагами, що відповідають оцінюваному часу чи сукупності. Просте об’єднання даних із різною частотою відбору може призвести до того, що нетипова зміна визначатиме загальний результат.

Також розрізняйте кількість спостережень та обсяг незалежної інформації. Спостереження за кількома операторами під час одного обходу дає кілька записів, але спільний дефіцит матеріалів може робити їхні стани пов’язаними. Подібне обмеження мають і повторні спостереження під час однієї зупинки. Позначайте, до яких обходів і часових груп належать записи, щоб під час аналізу можна було врахувати цю кластеризацію.

Скільки моментних спостережень потрібно?

Потрібний обсяг вибірки залежить від точності, необхідної для ухвалення рішення, та очікуваної частки певного виду діяльності. Не існує кількості спостережень, яка зробить будь-яке дослідження репрезентативним.

Для планування простої випадкової вибірки незалежних спостережень часто використовують таку наближену формулу для частки одного виду діяльності:

n ≈ z² × p × (1 − p) ÷ e²

Тут n — кількість спостережень, p — очікувана частка, записана десятковим дробом, e — бажана абсолютна межа похибки, а z — значення нормального розподілу для обраного рівня довіри. Для приблизного рівня довіри 95% значення z становить 1,96. Отриману кількість округліть у більший бік.

Якщо ви ще не маєте надійної оцінки p, використання 0,50 дає найбільшу кількість спостережень для заданої абсолютної межі похибки. За межі похибки у п’ять відсоткових пунктів, e = 0,05, розрахунок дає 385 спостережень. Це приклад планування за наведених припущень, а не універсальний мінімум чи гарантія для кожної підгрупи.

Уточнюйте, що саме означає «п’ять відсотків». Якщо частка очікування становить 20%, а гранична похибка — п’ять відсоткових пунктів, це дає приблизний діапазон від 15% до 25%. Відносна похибка 5% від цієї частки означає лише один відсотковий пункт у кожен бік, а отже, потребує значно більшої вибірки.

Плануйте точність для тієї категорії та того порівняння, які важливі для рішення. Кількості спостережень, достатньої для оцінки загальної частки очікування, може не вистачити для окремих змін, рідкісних затримок або окремих робочих центрів. Якщо спостереження згруповані за обходами, аналіз має враховувати цю схему: не можна вважати кожну позначку незалежною. Якщо рішення стосується невеликої зміни або значних інвестицій, залучіть фахівця з вибіркових досліджень, щоб перевірити схему до початку збирання основного масиву даних.

Приклад: як перейти від підрахунку спостережень до пошуку поліпшень

Уявімо дільницю ручного складання, де команда припускає, що робота переривається через неповні комплекти матеріалів. У межах дослідження протягом визначених виробничих періодів збирають 400 спостережень за станом оператора в окремий момент часу, кожне з однаковою ймовірністю потрапляння у вибірку. Для цього спрощеного прикладу припустімо, що спостереження незалежні й кожне з них можна віднести до певної категорії.

Зафіксований вид діяльності	Кількість спостережень	Частка спостережень
Складання	200	50%
Налагодження та підготовка	60	15%
Контроль якості	40	10%
Очікування матеріалів	80	20%
Інші встановлені затримки	12	3%
Планові перерви	8	2%
Разом	400	100%

Оцінена частка очікування матеріалів становить 80 ÷ 400 = 20%. Вона характеризує сукупний час операторів, який представляє це дослідження. Це не означає, що кожен оператор очікує рівно п’яту частину кожної зміни або що всі перерви в роботі тривають однаково довго.

Для цієї окремої частки просте нормальне наближення дає:

Приблизна гранична похибка за довірчого рівня 95% = 1,96 × √[0.20 × 0.80 ÷ 400] = 0,0392

Це близько 3,9 відсоткового пункту, що дає приблизний інтервал від 16,1% до 23,9%. Він відображає вибіркову невизначеність за наведених припущень. Цей інтервал не враховує систематичного зміщення в графіку спостережень, помилкового віднесення діяльності до категорій або іншої структури асортименту наступного місяця.

Для малих вибірок або часток діяльності, близьких до нуля чи одиниці, використовуйте доречніший інтервал — наприклад, інтервал Вілсона або точний біноміальний інтервал, — а не покладайтеся на це симетричне наближення. Якщо спостереження згруповані або зважені, обраний метод має також враховувати схему формування вибірки.

Практичний висновок важливіший за знаки після коми: причини очікування матеріалів варто дослідити. Спершу з’ясуйте, на якому етапі відповідні комплекти виявилися неповними, яких компонентів бракувало та чи можна було натомість почати наступне складання. Категорія вказує, де шукати проблему, а команда та підтвердні записи допомагають пояснити, чому вона виникла.

Поліпште умови, а потім перевірте, що змінилося

Обговоріть результати з операторами, працівниками, які забезпечують подачу матеріалів, і відповідальним за цей процес. Відокремте необхідну роботу від перерв, яких можна уникнути. Контроль може забезпечувати якість, налагодження дає змогу виготовити наступну партію, а перерви допомагають підтримувати працездатність протягом дня. Саме лише те, що ці види діяльності не є складанням, не робить їх втратами, яких можна позбутися.

Оберіть конкретне поліпшення та призначте відповідального. У прикладі зі складанням це може бути перевірка повноти комплектів перед передачею роботи на дільницю. Перевірте, чи рідше виникає нестача компонентів і чи справді робота може просуватися швидше, а не лише переноситься очікування до іншого підрозділу.

Повторіть спостереження за порівнянних умов, не змінюючи визначення категорій і часові межі. Порівнюйте не лише основні відсоткові показники, а й структуру асортименту, чисельність персоналу та нетипові події. Невелика зміна частки в межах невизначеності дослідження сама по собі не є переконливим доказом; зміна асортименту також може створити видимість кращого результату без поліпшення способу роботи.

Найважливіше — не перетворюйте початкові 20% очікування безпосередньо на 20% додаткової потужності. Вивільнений час може складатися з коротких проміжків, для його використання може знадобитися ще один працівник, або ж він може припадати на час, коли верстат уже працює. Також може виявитися, що в ці проміжки жодне інше виробниче завдання не могло б використовувати цей робочий центр.

Перевірте вплив на виробничий ресурс, для якого плануєте роботу. Якщо поліпшений спосіб підготовки справді скорочує налагодження, виміряйте та затвердьте новий час налагодження. Якщо завдяки цьому робочий центр стає доступним протягом довшого часу, переконайтеся, що персонал і обладнання можуть забезпечити таку доступність. Не змішуйте трудовитрати, тривалість технологічної операції та час зайнятості обладнання.

Врахуйте підтверджені поліпшення у графіку виробництва

Підтверджене поліпшення впливає не лише на досліджений робочий центр. Коротше налагодження може дати змогу раніше почати наступне замовлення, але для його подальшої технологічної операції все одно потрібні матеріали та вільні потужності. На ті самі верстати можуть претендувати й інші замовлення. Саме тому локальне поліпшення потрібно врахувати у спільному плані виробництва.

У SkyPlanner можна задавати тривалість технологічних операцій через час на одиницю продукції, темп випуску або фіксований час, окремо виділяючи налагодження та завершальні роботи. Зміни робочих центрів визначають доступні часові інтервали. Arcturus — штучний інтелект SkyPlanner для календарного планування — розраховує графік з урахуванням заданих потужностей, залежностей і пріоритетів, а діаграма Ганта наочно відображає результат.

Уявімо, що повторні вимірювання підтвердили скорочення часу налагодження з 40 до 30 хвилин для визначеної групи виробничих завдань. Оновіть відповідні вхідні дані планування, щоб для цих завдань використовувався затверджений час налагодження, а потім повторно розрахуйте графік їх виконання з урахуванням усього іншого виробничого навантаження. Перевірте наступні технологічні операції та строки постачання, а не лише вивільнений проміжок на першому робочому центрі.

SkyPlanner розраховує графік з урахуванням цих взаємозв’язків, позбавляючи вас потреби вручну визначати місце кожного зміненого виробничого завдання в окремих чергах до верстатів. Ви визначаєте, яке поліпшення підтверджене та які замовлення мають пріоритет, а Arcturus застосовує ці вказівки до плану. Надійніші дані дають змогу використати виробничі потужності там, де їх справді можна задіяти для виконання робіт.

Досвід використання SkyPlanner у Fredman Operations ілюструє переваги календарного планування. Раніше цей виробник харчового паковання не мав чіткого уявлення про потужності в кожній зміні, а термінове перепланування могло займати годину або більше. Впровадження системи об’єднало графіки верстатів і потужності змін у спільному поданні на діаграмі Ганта. Компанія відзначає швидше реагування на зміни та чіткішу основу для зобов’язань щодо строків постачання. Її досвід показує цінність узгодженого планування виробничого навантаження після зміни обставин.

Обирайте SkyPlanner, коли підтверджені поліпшення в цеху потрібно перетворити на здійсненний план для всього портфеля замовлень. Завдяки відкритому REST API він інтегрується з будь-якою ERP або MES, тож ви можете зберегти наявні системи управління підприємством і водночас поліпшити календарне планування виробництва.

Замовте демонстрацію SkyPlanner і підготуйте один приклад поліпшення, його затверджений вплив на тривалість або доступність, а також інші замовлення, що використовують ті самі виробничі ресурси. Так ви зможете на конкретному прикладі побачити, що ця зміна означає для робіт, які ви зобов’язалися виконати. Якщо спершу хочете ознайомитися із системою самостійно, спробуйте SkyPlanner із демонстраційними даними.