tmp

Změny ve výrobním provozu testujeme dvě minuty místo dvou týdnů - Continental Trutnov


Continental Trutnov vyrábí palivová čerpadla pro většinu známých značek osobních automobilů. Jsou to takoví experti na tento druh součástek, že závod v Trutnově pravidelně přebírá projekty z jiných evropských firem. Vedení firmy výrobní halu původně dostavěnou v roce 2008 postupně zaplňuje téměř třiceti novými montážními linkami. Výroba je náročná na čistotu prostředí i dílů. Montáž je proto prováděna v uzavřeném prostoru a většina dílů je před použitím omyta ve speciálních mycích linkách.

Spolupráce se závodem v Trutnově začala v roce 2008, kdy jsme pomáhali vyřešit taktování nově přivezené výrobní linky z Francie. Výkon linky byl silně ovlivňován počtem a rozmístěním pracovníků. Přes veškeré snahy plánovacího oddělení, ale nebylo možné vyzkoušet všechny možnosti rozestavení lidí. Každý takový pokus trval minimálně jeden týden, než se pracovníci zapracovali a byli schopni dosahovat vyrovnaného výkonu. Přestože takových experimentů bylo provedeno hned několik, nepodařilo se najít optimální nastavení výroby a linka nedokázala vyrobit plánované množství výrobků.

Simulace varianty trvá 2 minuty, měření trvá týden

Pomocí jednoduchého simulačního modelu jsme byli schopni v testovat různé scénáře rozestavení pracovníků a v řádu minut mít v ruce výsledky bez nutnosti “zapracování” personálu. Během dvou dnů jsme tedy vybrali nejvhodnější variantu a tu podrobili živému testování.

schéma


Problém je v poruchovosti zařízení

Model ale dával lepší výsledky, než byli schopni pracovníci reálně vytvořit. Stačilo však do modelu přidat poruchovost výrobního zařízení a rázem se ukázalo, že opakované výpadky jednoho klíčového prvku měly za následek 20 % pokles produktivity. Díky tomuto rozšíření modelu se zároveň výsledky začaly shodovat s těmi reálně naměřenými a bylo jasné, že další zvyšování výkonu linky je možné jen v případě, že se podaří snížit poruchovost klíčového zařízení.

Kolik myček si má závod pořídit?

Protože dynamická simulace prokázala svůj přínos, byli jsme osloveni plánovacím oddělením s požadavkem určit nutnou mycí kapacitu pro plánované projekty v nové hale.

Vytížení mycích linek je závislé na výrobním programu montáží a v rámci směn dochází k mnoha souběhům. Problém proto není možné vyřešit běžnými statickými výpočty v Excelu.

Proto jsme vytvořili dynamický model, který umožnil simulovat výrobu a logistiku v nové hale s ohledem na měnící se požadavky zákazníků.

Pomocí modelu byly zodpovězeny následující otázky:
  • Kolik mycích linek a kusů manipulační techniky bude potřeba v okamžiku náběhu výroby a kolik v okamžiku dosažení plné kapacity?
  • Kolik a jakých regálů pro skladování umytých dílů bude potřeba v čistém prostoru?
  • Jaké hmotnosti budou transportovány pracovníky v čistém prostoru? (Toto je důležité kvůli nebezpečí překročení normy bezpečnosti práce.)
  • Jak velké zásoby dílů je třeba držet před mycími linkami a jaké budou signální hladiny pro doplnění zásoby?
  • Jaký dopad bude mít porucha regálového zakladače na výrobu v čistém prostoru?
  • Jaká doba výpadku je nejvýše přípustná, aby nebyla ohrožena výroba?

Řešením je simulační model materiálových toků v nové výrobní hale.

Model je postaven na detailních informacích o 21 kusovnících vyráběných produktů a detailně sleduje zásoby každého z více jak 600 výrobních dílů a materiálů na 4 různých lokacích. Pro každý díl je uvažován jeho přepravní obal, typ mytí a případná nutnost demagnetizace. Vstupem do modelu je týdenní výrobní plán, který je možné měnit v prostředí MS Excel. To umožňuje ověřovat nové scénáře vývoje zákaznických požadavků. Součástí projektu bylo vypracování plánu postupného rozvoje mycích a logistických kapacit během dvou let, aby bylo možné naplánovat investice a objednávky včas - a to včetně strojů a zařízení s dlouhými dodacími lhůtami.

Více informací o možnostech dynamické simulace najdete zde.

schéma

Použité metody a služby

Continental

Přínosy

  • Zkrácení doby na ověření změn ve výrobě
  • Identifikace úzkých míst na lince
  • Možnost rychle reagovat na změny v očekávaných výrobních objemech.
  • Snížení rizika špatného rozhodnutí

Použité metody a služby

Případové studie