Главное Свежее Вакансии Образование
😼
Выбор
редакции
18 498 0 В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем

Как правильно найти слабое звено на производстве?

С основателем «Школы траблшутеров» Олегом Брагинским и учеником Яковом Шмариным расскажем, в каких случаях методы теории ограничений могут привести к заблуждениям.

Машиностроительное предприятие просило помочь повысить эффективность выпуска продукции. Классический поиск слабого звена в технологической цепочке: определить трудоёмкость элементов в потоке, понять пропускную способность участков, обнаружить наиболее загруженное место и расширить «бутылочное горлышко».

Выглядит стройно и применимо, но диагностика указала на ряд затрудняющих факторов:

1. Многономенклатурное производство — пересечение разных изделий на одном участке.

2. Значительное количество узлов изделия, производимых собственными силами.

3. Нестабильность рабочих центров, простои, ремонты оборудования.

4. Недисциплинированность сотрудников, заваливающих план.

5. Изменение приоритетов в исполнении заказов.

Диагностика процесса

Поскольку машина состоит из 744 деталей, согласно методике, пришлось бы делать соответствующее число карт процессов. Решили строить матрицу технологических процессов, заполнив ячейки соответствующей трудоёмкостью. Определили 31 возможную операцию и указали время в секундах. Фрагмент таблицы 744 на 31:


Чтобы понять загруженность участков суммировали трудоёмкости всех деталей по каждому столбцу и построили диаграмму:


Больше всего человеко-часов требовали слесарно-сборочные работы. В цеху на участке сборки ожидали увидеть груды несобранных деталей, реальность оказалась противоположной: слесарям не хватало комплекта, шли регулярные простои из-за поиска комплектующих. На узком с точки зрения трудоёмкости месте была недозагрузка.

Чтобы не описывать последовательность операций по всем 744 заготовкам, оптимизировали количество вариаций, кодифицируя маршруты и вычисляя совпадения. Каждой активности присвоили уникальную мнемонику, возводя двойку в степень номера технологической операции.

Использовали полученный ряд: если конкретная деталь обрабатывалась на рабочем центре — ставили единичку и в копилку результирующего шифра добавляли код участка. Суммируя все значения по операциям, получили идентификатор технологического маршрута.

Для примера рассмотрим операции: резка, гибка, сварка, покраска. Присваиваем соответствующие значения: один, два, четыре, восемь. Возьмём три детали. Первая проходит только резку и покраску, построим шифр как один плюс восемь — девять. Вторая деталь обрабатывается на резке, гибке и покраске, тогда идентификатор получится таким: один плюс два плюс восемь — 11. Третья заготовка проходит все операции, соответствующий код — 15.

По указанному принципу вычислили 89 уникальных производственных цепочек. Из них нашли наиболее популярные. Оказалось, что 15 комбинаций обеспечивают производство 599 деталей:


Выяснили, что под 56 деталей приходится организовывать штучное производство по индивидуальному процессу, что провоцирует рост себестоимости. Сосредоточились на популярных потоках. Анализ показал, что при рассмотрении сборочных узлов вместо исходных заготовок значительно сокращаются вариации производственных веток.

Большинство компонентов смогли типизировать:

1. Окрашенные детали.

2. Окрашенные гнутые детали.

3. Окрашенные сварные узлы.

4. Гальванизированные детали.

5. Гальванизированные узлы.

Для оценки загрузки участков указанными компонентами построили диаграмму, отражающую не трудоёмкость, а факт обработки детали:


Картина поменялась: теперь наиболее затруднительными местами оказались лазерная резка и гибка. Объяснили факт транзакционными потерями: несмотря на низкую трудоёмкость, каждую деталь нужно найти, идентифицировать, перенести к рабочему месту и обработать.

С самой обработкой сложностей не предвиделось, а к подготовительным операциям вопросы были. Выход в «гембу» подтвердил расчёты: вопреки низкой трудоёмкости операций находились детали, ожидавшие своей очереди по несколько суток. Продолжив наблюдения, обнаружили проблемы, провоцировавшие «застойные явления»:

1. Критерием запуска деталей в работу являлся коэффициент использования материала — КИМ, но не потребность последующих переделов. Вырезались детали, которые будут востребованы через 10-15 дней.

2. Трудоёмкий процесс сортировки и транспортировки. Крупногабаритные и мелкие детали для разных станков перевозились на одном поддоне. При этом одни повреждались, а другие — терялись.

3. Места хранения не позволяли соблюсти очерёдность потребления заготовок. Старые партии заставлялись новыми, их приходилось перекладывать.

4. Сотрудники выбирали «интересные» с точки зрения оплаты по «сделке» детали. Работали с выгодными, а не с актуальными полуфабрикатами.

5. Отсутствовал учёт и анализ простоев оборудования.

Решение проблем

Запуск деталей на раскрой осуществлялся оператором на основе данных из «1С». Ограничений по датам потребности не было, поэтому сотрудник видел в перечне все детали, которые нужно вырезать. Система мотивации подталкивала работника наполнять лист плотнее, отводя на второй план необходимость полуфабриката.

Исправили ситуацию введя фильтр: доступными к комбинированию оставили элементы конструкций, востребованных в ближайшие две недели. Недовольство коллег от снижения КИМ — показатель влиял на оплату труда, — сгладили снижением норматива и веса в карте KPI.

Планированию помогла проведённая типизация маршрутов. Благодаря группировке определили нормативные длительности времени цикла заготовительных операций. Например, окрашенные детали достаточно запустить за три дня до потребности, окрашенные гнутые — за пять и так далее.

Процесс сортировки и транспортировки усовершенствовали введением тары с визуальной маркировкой. Станкам, на которые чаще всего перемещались заготовки, тоже присвоили цвет. Закупили контейнеры соответствующей колеровки. В лист раскроя добавили информацию для рабочего: в контейнер какого цвета нужно класть деталь.

По новым требованиям сотрудник, разбирая разрезанный лист металла, размещает полуфабрикат в соответствующее место. Правила закрепили стандартом, указав при этом ошибочные случаи расположения деталей.


Упорядочить места хранения опять помогла визуализация. Рядом с каждым станком выделили пространство для определённого количества поддонов и нанесли разметку. В рабочем поле выделили стандартную зону, в которой скапливаются полуфабрикаты в первую очередь и критичную — красную, заполняемую в последний момент:


Теперь, мастер, проходя между оборудованием, понимает в каком состоянии находится процесс. Если начинаем заставлять красную зону — нужно разбираться с планированием или с оператором станка. На листогибочном участке потребовалось изменение системы оплаты труда.

Сдельная оплата провоцировала неритмичность, новички не приживались: а) не успевали выбирать выгодные детали; б) старичкам не хотелось тратить время на обучение. Внедрили окладно-премиальную систему. Определили среднесменную выработку с учётом трудоёмкости деталей, установили план в 80% от среднего показателя.

Премия полагалась за выполнение плана, соблюдение качества, исполнительскую дисциплину. Первые два месяца недовольства сменились повышением сменной выработки сотрудников и снижением текучести кадров.

Для учёта и анализа простоев завели бланки эффективности. Отражали плановые задания, фактические трудозатраты, отметки службы качества. В конце каждой смены оператор станка отчитывался по формуляру перед мастером. Небольшие проблемы, замалчиваемые в прошлом, стали безудержно всплывать на поверхность.

Результаты

Эффект на самом участке выразился в сокращении незавершённого производства. Заготовительный участок вздохнул свободно, упростив внутреннюю логистику в цехе. До начала проекта наблюдались горы неидентифицированных заготовок, пролёживающих многие дни:


После преобразований получили свободный доступ к каждому поддону:


Простота поиска повысила эффективную загрузку операторов станка. Четыре часа потерь на поиски деталей и вспомогательные операции сократились, что позволило удивить персонал повышением оплаты труда на 10-20%%.

Основной профит получили на сборочном участке, с которого и начинали. Выровняв равномерность заготовительного участка, обеспечили непрерывность поставок и в два раза повысили выпуск машин.

Лёгкость теории ограничений в который раз натолкнулась на неоднозначность реальности. Нестабильность процессов, непрозрачность загруженности, мутность дефектности продукции вводят улучшателей в заблуждение.

Самостоятельные походы в места событий, ироничная самокритичность и настойчивое использование нескольких моделей помогут пытливым поймать коварно скрывающееся слабое звено.

+1
В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Комментарии
Выбрать файл
Блог проекта
Расскажите историю о создании или развитии проекта, поиске команды, проблемах и решениях
Написать
Личный блог
Продвигайте свои услуги или личный бренд через интересные кейсы и статьи
Написать

Spark использует cookie-файлы. С их помощью мы улучшаем работу нашего сайта и ваше взаимодействие с ним.