advertorial

Optimierung der Produktion: Rüstaufwand nach SMED weiter minimieren

Optimierung Produktion

Viele Unternehmen haben in den letzten Jahren die Reduktion der Rüstaufwände sehr erfolgreich mit Methoden wie SMED (Single Minute Exchange of Die) vorangetrieben. Die Potenziale sind hier aber vielfach ausgeschöpft. Ungenutzte Chancen für die Optimierung der Produktion sind aber oftmals noch in der Reihenfolgeplanung vorhanden.

Optimierung in der Produktion umsetzen

In den meisten Industrien müssen Optimierungen aufgrund von häufigen Störungen und Änderungen mehrfach am Tag durchgeführt werden, sodass ein APS-System (Advanced Planning and Scheduling) benötigt wird. Die manuelle Optimierung ist mit erfahrenem Personal zwar möglich, dauert aber zu lange. Der Grund dafür liegt darin, dass nur eine tatsächlich durchführbare Rüstreihenfolge den gewünschten Erfolg bringen kann. Für die Optimierung der Produktion müssen neben dem Rüsten auch alle anderen Faktoren und Einschränkungen berücksichtigt werden: Personal, Hilfsmittel, Zukaufmaterial.

APS-Systeme sind in der Lage, mehrere Rüsttabellen gleichzeitig mit den anderen Einschränkungen in einem Planungslauf zu berücksichtigen, die Rüstzeit in Abhängigkeit von der Vorgänger-Nachfolgerbeziehung dynamisch zu errechnen und mit variablen Vorschauhorizonten zu arbeiten. Der Vorschauhorizont gibt an, aus welchem Zeitraum das APS Aufträge zusammenfassen darf. Der Aufwand für die Optimierung beschränkt sich somit auf die einmalige Erstellung der Rüsttabellen. Eine Rüsttabelle gibt an, wie lange die Rüstzeit von einer Rüstfamilie auf eine andere dauert, zum Beispiel von einer Farb-Familie auf eine andere. Den Rest erledigen die intelligenten Algorithmen des APS und liefern in kurzer Zeit die optimierte Reihenfolge.

Durchlaufzeit nach Logistik-Optimierung weiter senken

Wer bereits viel Geld in die Optimierung seiner Werkslogistik gesteckt hat, stößt an die Grenzen der weiteren Senkung der Durchlaufzeiten. Auch hier kann ein APS helfen, zusätzliche Potenziale zu erschließen. Denn neben der Infrastruktur und der Optimierung der Produktionsprozesse spielen auch die vielen internen Terminabhängigkeiten gerade bei Unternehmen mit hoher Fertigungstiefe eine große Rolle für die Durchlaufzeit, auch Makespan genannt. Folgende Faktoren müssen für die Optimierung des Makespan erfüllt sein:

Erstens muss das APS alle Terminabhängigkeiten und auch prozessbedingten Wartezeiten, wie zum Beispiel die Trocknungszeiten, korrekt berücksichtigen. Nur so kann die Durchlaufzeit durch geeignete Algorithmen optimiert werden. Gute APS-Systeme können mehrstufige Stücklisten, Netzaufträge sowie parallele und sequentielle Zugriffe verarbeiten. Die Algorithmen suchen systematisch nach Möglichkeiten, die zusammengehörigen Vorgänge zusammenzuschieben, und halten dabei alle nötigen Einschränkungen ein.

Zweitens muss die Planungsabteilung stark genug sein, die Reihenfolge verbindlich vorzugeben. Bei unzureichender Planungsgenauigkeit tritt folgender Effekt ein, der eine Optimierung der Durchlaufzeit unmöglich macht:

• Die vorgegebene Reihenfolge kann nicht eingehalten werden, weil sie fehlerhaft ist. Die häufigsten beiden Ursachen dafür sind Fehlteile sowie ein Mangel an Personal mit der richtigen Qualifikation.

• Dadurch gewöhnen sich sowohl die Produktion als auch die Planungsabteilung daran, dass die Reihenfolge in Wirklichkeit erst am Shopfloor entschieden wird. Diese Gewohnheit ist umso fataler, je mehr Schichten gefahren werden: Mit zunehmender Distanz zur Planungsabteilung wird beispielweise in der Samstag-Nachtschicht das produziert, was den Mitarbeitern angenehm ist, Rosinenpicken ist die Folge. Der Modus driftet vom gewünschten Pull ins unerwünschte Push ab, hohe Bestände und Fehlteile bei nachgelagerten Prozessen sind die Folge.

Drittens müssen zwei Dinge sehr transparent sein: Es muss die Verfügbarkeit aller Ressourcen (Mensch, Maschine, Hilfsmittel) über der Zeitachse übersichtlich darstellbar sein. Zusätzlich muss die Terminsituation aller Produktionsaufträge sehr transparent sein. Wenn ein Planer diese Transparenz hat, kann er aktiv entscheiden, dass Vorgänge später gestartet werden. Denn er kann leicht überprüfen und somit sicherstellen, dass er die Liefertermine dadurch nicht gefährdet. Und er kann dies gegenüber der Produktion und gegenüber dem Management und dem Vertrieb direkt im APS mit Zahlen, Daten und Fakten belegen.

Mit den vorhandenen Maschinen mehr produzieren statt weitere Maschinen kaufen

Die Theorie der Einschränkungen (Theory of Constraints) ist seit der Verbreitung der Bücher von Eliyahu M. Goldratt vielen Planern ein Begriff, einige orientieren sich bereits seit Jahren daran. Die Praxis dahinter ist mit Excel & Co für den Planer allerdings oft frustrierend. Die ständigen Änderungen und die großen Mengen an Produktionsaufträgen führen dazu, dass die nötige Detailarbeit die Planer überfordert. Sie sind gezwungen, einen Teil der planerischen Tätigkeiten dem Geschehen am Shopfloor zu überlassen. Dort fehlt aber die Übersicht über alle Terminzusammenhänge, sodass es aufgrund von Fehlentscheidungen vor dem Engpass zu Wartezeiten am Engpass kommt. Die verlorene Zeit führt zu weniger Durchsatz, was den Umsatz schmälert und den Termindruck in Summe erhöht. Mit einer gut strukturierten APS-Planung kann man die Produktionsprozesse vor dem Engpass mit wenig Arbeitsaufwand so planen, dass der Engpass möglichst durchfahren kann. Mit wenig Aufwand kann man sich Reports einrichten, die diese Arbeit noch weiter erleichtern und jederzeit Transparenz über die Qualität der Planung vor und am Engpass liefern.

Hürden der Digitalisierung erfolgreich meistern

Um die genannten Effekte im eigenen Unternehmen seriös bewerten zu können, bietet sich die Teilnahme an einem APS-Grundlagentraining an. Ein solches Training kommt von der Unternehmensberatung MCP Algorithm Factory. Experten mit langjähriger Erfahrung greifen in dem zweitägigen Training alle wichtigen Fragestellungen rund um ein APS für die Optimierung der Produktion auf: Funktion, Arbeitsweise, Einbettung, Algorithmen, ROI, Implementierung und Trends.