Използваме бисквитки за приспособлението за резервация на демо на нашата страница за контакт. Нашата аналитика (Plausible) е напълно без бисквитки. Научете повече
Времето за пренастройка е един от най-големите скрити разходи в производството. Всяка минута, прекарана в превключване на машина от един продукт към друг, е минута, в която тази машина не произвежда нищо. Въпреки това в повечето фабрики времето за пренастройка се приема като неизбежен факт, вместо да се третира като променлива, която планирането може пряко да повлияе.
Истината е, че начинът, по който подреждате производствените поръчки, оказва огромно влияние върху общото време за пренастройка. Два графика с абсолютно същите поръчки и машини могат да се различават с часове в общата пренастройка само заради реда, в който са подредени заданията. Тази статия обяснява колко наистина струват пренастройките, защо планирането е най-мощният лост за намаляването им и как AI оптимизацията постига резултати, недостижими за ръчното планиране.
Времето за пренастройка -- наричано още време за настройка или преходно време -- е периодът, необходим за превключване на машина или работна станция от производството на един продукт към друг. То включва всичко, което се случва между последната годна единица от предишното задание и първата годна единица от следващото.
В зависимост от операцията ви, дейностите по пренастройка могат да включват:
Важно е да разграничавате времето за пренастройка от времето за обработка. Времето за обработка е добавящо стойност -- то произвежда продукция. Времето за пренастройка е необходимо, но не добавя стойност. Целта не е да елиминирате пренастройките изцяло (това би означавало да произвеждате само един продукт завинаги), а да минимизирате както честотата, така и продължителността на пренастройките.
Повечето производители подценяват кумулативното въздействие на времето за пренастройка, защото всяка отделна пренастройка изглежда кратка. Петнадесет минути тук, двадесет минути там. Но числата се натрупват бързо.
Info
Вземете фабрика с 10 машини, всяка извършваща средно по 8 пренастройки на смяна. Ако всяка пренастройка отнема 15 минути, това е 8 x 15 = 120 минути пренастройка на машина на смяна. При 10 машини това е 1 200 минути -- или 20 часа -- непродуктивно време всяка една смяна. При цена на труда от 35 EUR на час плюс машинни разходи, дневните разходи за пренастройки лесно надхвърлят 1 000 EUR.
Ето прост начин да количествено определите въздействието за вашата операция:
| Променлива | Примерна стойност |
|---|---|
| Машини | 10 |
| Пренастройки на машина на смяна | 8 |
| Средна продължителност на пренастройка | 15 минути |
| Общо време за пренастройка на смяна | 20 часа |
| Смени на ден | 2 |
| Общо дневно време за пренастройка | 40 часа |
| Годишни работни дни | 250 |
| Годишно време за пренастройка | 10 000 часа |
Десет хиляди часа годишно -- това е приблизително пет служители на пълен работен ден, които не правят нищо друго освен настройки. За много производители времето за пренастройка представлява 15 до 30 процента от общото налично машинно време. Намаляването дори с четвърт освобождава стотици часове продуктивен капацитет, без да купувате нито една нова машина.
Ако сте изучавали бережливо производство, вероятно сте срещали SMED -- Single-Minute Exchange of Dies (Едноминутна смяна на щампи). Разработена от Шигео Шинго в Toyota, SMED е методология за намаляване на продължителността на всяка отделна пренастройка. Тя работи чрез разделяне на вътрешни дейности по настройка (които изискват машината да е спряна) от външни (които могат да се извършват, докато машината все още работи), и след това превръщане на колкото се може повече вътрешни дейности във външни.
SMED е ценна методология. Тя може да намали времето за отделни пренастройки с 50 процента и повече. Но SMED има ограничение: намалява продължителността на всяка пренастройка, но не адресира броя на пренастройките. Фабрика, която прилага SMED на всяка машина, но подрежда поръчките произволно, пак ще натрупа голямо общо време за пренастройка.
Тук влиза в действие планирането. Интелигентното подреждане може да намали общия брой пренастройки -- или поне да групира тези, които изискват една и съща настройка, намалявайки ефективната продължителност дори когато броят остава същият.
Най-ефективният подход комбинира и двете: SMED за намаляване на продължителността на отделните пренастройки и интелигентно планиране за намаляване на броя и тежестта на пренастройките. Заедно въздействието е мултипликативно.
Има три основни стратегии за планиране, които директно намаляват времето за пренастройка. Всяка има своите компромиси и най-добрият подход зависи от вашата продуктова гама, изискванията на клиентите и производствените ограничения.
Кампанийното планиране групира идентични или подобни продукти в по-дълги производствени серии. Вместо да произведете 20 единици от Продукт А, след това 30 от Продукт Б, след това още 15 от Продукт А, вие комбинирате двете серии на А в една партида от 35 единици. Една пренастройка вместо две.
Ползата е очевидна: по-малко преходи означава по-малко настройки. Рискът е също толкова очевиден: комбинирането на партиди увеличава времето преди старта на втората партида от Продукт А, което може да изтласка срока за доставка. Кампанийното планиране работи най-добре, когато:
Не всички пренастройки са равни. Преминаването от червен продукт към син може да отнеме 5 минути (само смяна на цвят), докато преминаването от червен към напълно различен тип материал може да отнеме 45 минути. Подреждането по атрибути организира производствения ред, за да минимизира общите преходни разходи, като отчита атрибутите, които определят пренастройката.
Често използвани атрибути за подреждане включват:
Когато планиращият разбира тези атрибути и тяхното влияние върху продължителността на пренастройката, той може да подреди заданията в последователност, която минимизира общото преходно време дори когато пълното групиране не е възможно.
Най-трудната част от намаляването на пренастройките е, че то често влиза в конфликт с навременната доставка. Последователността с най-малко пренастройки рядко е тази, която доставя всяка поръчка навреме. Ефективното планиране изисква балансиране на тези две цели.
Балансирането по крайни срокове разглежда сроковете за доставка като ограничение наред с цената на пренастройката. Планиращият търси последователности, които минимизират пренастройките, като същевременно поддържат всички поръчки в рамките на техните прозорци за доставка. Когато възникнат конфликти, планиращият решава коя цел има приоритет -- а най-добрите инструменти правят този компромис явен и конфигуруем.
Човешки планиращ може да приложи горните стратегии, но е ограничен от огромния брой възможности. При 50 поръчки на 10 машини броят на възможните последователности е по-голям от броя на атомите във Вселената. Планиращият ще опита шепа подреждания, ще избере най-доброто и ще продължи. Няма начин да знае дали съществува по-добра последователност.
AI оптимизаторът подхожда към проблема различно. Използвайки алгоритми като генетични алгоритми, симулирано отгряване или програмиране с ограничения, той оценява хиляди възможни последователности за секунди. Той отчита:
Резултатът е график, който човешки планиращ не би могъл да намери ръчно -- не защото му липсва умение, а защото комбинаторното пространство е просто твърде голямо за човешкия ум.
На практика AI оптимизацията обикновено намалява общото време за пренастройка с 20 до 40 процента в сравнение с ръчно подредени графици. За фабрика, губеща 10 000 часа годишно за пренастройки, 30 процента намаление означава възстановяване на 3 000 часа продуктивен капацитет.
Не можете да подобрите това, което не измервате. Преди да приложите каквато и да е стратегия за намаляване на пренастройките, установете базова линия с тези ключови метрики:
Tip
Преди да инвестирате в оптимизация на пренастройки, прекарайте една седмица в измерване на текущото време за пренастройка. Възложете на операторите проста задача: да записват началото и края на всяка пренастройка. Данните вероятно ще ви изненадат -- повечето производители установяват, че времето за пренастройка е с 30 до 50 процента по-високо от техните очаквания.
Проследявайте тези метрики ежеседмично след прилагане на промени в планирането. Подобрението рядко е моментално -- необходими са няколко цикъла на планиране, за да се адаптира екипът към новите модели на подреждане. Но тенденцията трябва да бъде ясно низходяща в рамките на първия месец.
Намаляването на пренастройките чрез интелигентно планиране е едно от подобренията с най-висока възвръщаемост, които производител може да направи. То не изисква капиталови инвестиции в нови машини, скъпи консултации по бережливо производство или смущения на производствения етаж. Просто изисква подреждане на съществуващата работа в по-интелигентен ред.
Първата стъпка е разбирането на вашата матрица на пренастройки -- кои продуктови преходи струват най-много време. Втората стъпка е прилагането на тези знания във вашия процес на планиране, ръчно или с помощта на инструмент за оптимизация.
За по-задълбочен поглед върху това как AI трансформира производственото планиране отвъд намаляването на пренастройки, вижте нашата статия за как AI трансформира производственото планиране.
Искате да оцените колко може да спести намаляването на пренастройките за вашата операция? Опитайте ROI калкулатора на Planificator, за да количествено определите въздействието. Или заявете демо и ще ви покажем как AI-оптимизираното подреждане работи с вашата реална продуктова гама.
Сравнение на софтуер за производствено планиране срещу Excel: кога таблиците работят, кога се провалят и защо специализираните инструменти променят правилата.
Сравнение на Planificator с наследени APS системи като Preactor, PlanetTogether и Asprova по цена, скорост на внедряване и потребителски опит.
Сравнете AI планиране срещу ръчно планиране за производство. Научете кога да преминете към AI оптимизация и как работи хибридният подход.
Запазете безплатно демо и вижте как AI планирането може да трансформира вашето производство.
Запазете Демо