Алтернативен ред на смени на SKU: как поредността определя колко време губите Ключови изводи - Последователност на смяната = редът, в който различни SKU са планирани на линията. - Времето за смяна между SKU A→B често се различава от B→A и значително се различава от A→C.
- Оптимизирането на поредността в полза на евтините преходи намалява общото време за смяна с 20, 40% без SMED. - Математическият модел е вариант на проблема на пътуващия търговец върху матрицата на смяната. - Повечето заводи планират по търсене, а не по разход за смяна. Смесеното планиране отчита и двете.
Кратък отговор: Времена за смяна между различни двойки SKU не са равни. A→B може да отнеме 30 минути; A→C, 5; B→D може да изисква дълбоко почистване. Общото време за смяна през седмицата зависи силно от поредността на SKU.
Оптимизирането на поредността в полза на евтините преходи може да намали общото време за смяна с 20, 40% без никаква SMED работа. Заводите обикновено планират по търсене и изпускат тази възможност. Вижте също SMED vs Changeover (/bg/blog/smed-vs-changeover/). Какво представлява оптимизацията на поредността При даден набор от SKU за производство през седмицата има много възможни поредности.
Всеки двоен преход има разход (време) за смяна. Общото време за смяна е сумата по цялата поредност. Две различни поредности със същия набор от SKU могат да дадат много различно общо време за смяна, разликата е в поредността. Защо времената за смяна варират според двойката Няколко причини: - Инструменти.
Някои двойки SKU споделят инструменти; други изискват смяна. - Почистване. Промени свързани с алергени, цвят или материал изискват дълбоко почистване. - Настройка. Някои SKU изискват пълна рекалибрация; други, само малка промяна на параметрите. - Потвърждение на първо парче. Променлива за всеки SKU. Матрицата на смяната обхваща всичко това.
Изграждане на матрицата на смяната За N SKU, N x N матрица, където клетка (i,j) е времето за смяна от SKU i към SKU j. - Офдиагоналните клетки съдържат реални времена за смяна. - Диагоналът е нула (няма смяна от SKU към себе си).
- Матрицата може да не е симетрична (A→B и B→A могат да се различават). Попълването на матрицата изисква наблюдение. Оценките по спомен обикновено са грешни. Какво прави оптимизацията на поредността математически Задачата: при даден набор SKU за производство, намерете поредността, която минимизира общото време за смяна. Това е вариант на Проблема на пътуващия търговец (TSP).
За малък брой SKU (под 10) бруталната сила работи. За по-големи множества евристики (най-близък съсед, симулирано отгряване) намират добри поредности бързо. Комерсиалните инструменти за планиране се справят с това. Приближения в електронни таблици работят за много заводи.
Ограниченията Чистата оптимизация на поредността може да доведе до графици, които нарушават други ограничения: - Краен срок за клиенти. Не може да отложите SKU X за следващата седмица, ако се изпраща утре. - Изисквания за качество. Някои поредности са забранени (алергени, замърсяване на цвят). - Наличност на материали.
Не може да стартирате SKU преди да пристигнат суровините. - Ограничения на оборудването. Някои поредности изискват по-дълги паузи. Реалната оптимизация отчита тези условия. Математиката става ограничен TSP. Колко спестяване е възможно Заводите без оптимизация на поредността обикновено имат 20, 40% повече общо време за смяна отколкото оптималното.
Улавянето на половината от този разрив (10, 20%) е постижимо без промяна на процеса. За завод с 8 часа смяна на седмица, 15% намаление е 1.2 часа седмично, около 60 часа годишно допълнително производствено време. Често срещани модели 1. Планиране, водено от търсенето. Планира се по крайни срокове на клиентите; приемат се разходите за смяна.
Често срещано, оставя пари на масата. 2. Смесено планиране. Планира се по прозорци на търсене; в рамките на всеки прозорец се оптимизира поредността. 3. Последователност, базирана на честота. Често произвеждани SKU се групират заедно; рядко произвежданите получават отделни слотове. Намалява общия брой смени. 4. Семеен (фамилен) подход.
Групират се SKU по семейство (подобни материали, подобни процеси). Преходите в рамките на семейство са кратки. Как да започнете 1. Изградете матрицата на смяната. Наблюдавайте двойнните времена 2, 4 седмици. 2. Идентифицирайте най-лошите преходи. Парето по разход. 3. Добавете списък с ограничения. Качество, клиент, материал. 4. Опитайте ръчна оптимизация на поредността.
Електронна таблица често е достатъчна за малки множества SKU. 5. Измерете печалбата. Сравнете общото време за смяна на новия и стария график. 6. Стандартизирайте. Вградете оптимизацията в повтарящото се планиране. Чести грешки 1. Оценяване на времената за смяна. Наблюдението е задължително; оценките обикновено са грешни. 2. Игнориране на асиметрията.
A→B и B→A често се различават значително. 3. Оптимизация без ограничения. Математически оптималната поредност нарушава клиентски или качествени изисквания. 4. Третиране на поредността като фиксирана. Поредността трябва да се оптимизира на всеки цикъл на планиране, не да се задава еднократно. Как OEE се свързва Смяната е загуба на наличност (Availability).
Оптимизацията на поредността намалява тази загуба без промяна на процеса на смяна. В комбинация със SMED (който намалява времето за всеки преход) печалбите се натрупват.
Как модерна OEE платформа подпомага поредици Модерна OEE платформа измерва времена за смяна за всяка двойка SKU, изгражда автоматично матрицата на смяната и се интегрира с инструменти за планиране за оптимизация на поредността. OEE модулът на Fabrico улавя времена за смяна per SKU двойка, изгражда матрицата на смяната и изважда възможности за оптимизация в планирането.
Вижте как Fabrico улавя това автоматично, разгледайте OEE за производство (/bg/blog/oee-for-manufacturing/) или запазете демо (/bg/demo/). Допълнително четиво - SMED vs Changeover (/bg/blog/smed-vs-changeover/) Често задавани въпроси Колко голям набор от SKU работи за това? От 3 SKU до 50+. За 50+ автоматизираните инструменти за планиране стават задължителни.
Трябва ли първо да направя SMED или оптимизация на поредността? Оптимизацията на поредността обикновено е по-бърза за реализиране. След това SMED за оставащите най-големи преходи. Колко често да преизграждам матрицата на смяната? Когато се променят SKU, инструменти или процес. В противен случай на всеки 6, 12 месеца. Има ли значение за заводи с малък микс?
По-малко. Спестяванията растат с богатството на SKU и честотата на смените. Какъв софтуер го поддържа? APS (Advanced Planning and Scheduling) инструменти го поддържат нативно. Приближения в електронни таблици работят за малки множества SKU.
Вход
Блог
