Gantt schema

Det som återstår när kvantiteterna är beräknade enligt PoT är att placera ut dessa block i den operativa produktionsplaneringen, detta med verktyget Gantt-schema som bland annat Maylor (2001) redogör för i teoriavsnittet. Nedan i figur 8 illustreras förberedande ställ, ställtid vid produktionsenheten samt produktionstid, där den mörkaste blåa färgen är produktionstid när produktionsenheten producerar artiklar. Den blåa nyansen som är mittemellan är ställtid i produktionsenheten och som innebär att produktionsenheten måste stå stilla under denna tid enligt produktionschefen för Företag X (2021-04-08). Den sista och ljusaste blåa färgen är förberedande ställ och kan ske samtidigt som produktionsenheten producerar artiklar förklarar produktionschefen för Företag X (2021-04-08).

Nedan i figur 8 illustreras ett exempel på hur den operativa produktionsplaneringen skulle kunna se ut för Företag X, i detta fall ingår tre av de 17 stycken produktionsenheter som Företag X besitter och fem artiklar samt en ställare. Christopher (1988) som menar att Gantt-scheman är ett trubbigt verktyg att använda men i detta fall är syftet med Gantt-schemat att illustrera den operativa produktionsplaneringen, och undersöka ställarna arbetar på ett enkelt visualiserat sätt. Det vill säga fyller verktyget sin funktion likt som Maylor (2001) presenterar, samt detta kan vara en anledning till varför Baxendale et al. (2021) hävdar att Gantt-scheman fortfarande är vanligt bland företag att använda vid sin operativa produktionsplanering.

Figur 8: Illustration av seriestorlekar i produktionen enligt PoT (Egen illustration, 2021).

I och med att företaget har fyra stycken ställare varav två av dessa är under utbildning, samt att den ekvivalenta arbetskraften är antagen som att vara 0,6 för de som är under utbildning och 1,0 för ställarna som är färdigutbildade. Detta på grund av att ställarna som är under utbildning inte besitter samma kapacitet som de färdigutbildade ställarna, i detta fall blir den totala ekvivalenta arbetskraften cirka tre stycken ställare. Vidare framför produktionschefen för Företag X (2021-04-22) att företaget kör tre-skift, vilket innebär att vid skapandet av Gantt-schemat har forskarna valt att räkna på att en ställare arbetar per skift. Utöver detta påpekar produktionschefen för Företag X (2021-04-22) att varje skift är åtta timmar.

Gantt-schemat som illustreras ovan i figur 8 visar hur exempelvis ett arbetspass skulle kunna se ut för en ställare, figur 8 visar att arbetspasset är mellan klockan 06:00 och 14:00. I detta fall som figur 8 illustrerar hinner ställaren vid denna kombination av artiklar att genomföra totalt fem ställ på ett arbetspass. Dock kommer denna siffra att variera utifrån hur långa ställtiderna för respektive artikel är, som diagram 24 illustrerar förberedande ställtid samt uppsättningstid i timmar i empiriavsnittet.

Figur 8 som illustrerar artiklarnas seriestorlekar i produktionen samt hur de kan schemaläggas mellan produktionsenheterna för att maximera utnyttjandet av kapacitetsbegränsningen ställare som produktionschefen för Företag X (2021-04-08) påpekar. Målet med Gantt-schemat har varit att på grund av det som produktionschefen för Företag X (2021-04-08) påpekar att utnyttja ställarens kapacitet till maximum så att denne inte ska behöva vänta på att en produktionsenhet ska bli fullbordad, då outnyttjad kapacitet skulle gå förlorad. Detta illustrerar figur 8 att ställaren som arbetar skiftet är upptagen konstant med att genomföra nya uppsättningar. Detta kan vidare sättas i relation det som produktionschefen för Företag X (2021-04-08) påpekar kring att företaget uppnår cirka tre ställ per dag och ställare men att de har ett mål på fem ställ per dag och ställare. Även detta uppnås med de produktionskvantiteterna som beräknats med PoT och som illustreras i diagram 35, då de i figuren samt detta specifika fall uppnår fem ställ per arbetspass och ställare.

Som presenterats ovan i diagram 24 som illustrerar förberedande ställtid samt uppsättningstid, där det framgår att flertalet av artiklarna har ställtider som ligger mellan en halvtimme och två timmar. Vid ett annorlunda scenario än det som presenteras i figur 8 som exempelvis skulle byggas på artiklar med en ställtid på i snitt en halvtimme skulle ställaren troligtvis kunna åstadkomma ännu fler ställ än de fem som denne gör i figur 8.

I en jämförelse mellan produktionstiden som uppnås med PoT och produktionstiden som uppnås med Newsvendor-modellen går det att urskilja stora skillnader mellan produktionstiderna i Newsvendor-modellen, detta då produktionstiderna helt utgår från den optimala kvantiteten och inte från en fastställd blockstorlek som är i nära anslutning till den optimala kvantiteten. Ett exempel på de skiftande produktionstiderna för Newsvendor-modellen är artikeln STAP1035.25 som har en produktionstid på 43 sekunder enligt Newsvendor-modellen och artikeln GK1650S som har en produktionstid på cirka sex timmar. Dessa produktionstider är hämtade från diagram 34 i avsnitt 4.3.1. Detta i jämförelse till de seriestorlekarna som erhållits

i produktionen enligt PoT att blocken uppgår mellan två och fyra timmar. Detta resonemang stöds av det som Kuhn & Liske (2014) påpekar kring att det går att skapa relativt enkla cykelscheman med PoT.

5 Slutsats

5.1 Resultat

Syftet med denna studie var att att identifiera, utforma och applicera en metod för operativ produktionsplanering med kapacitetsbegränsningen ställare. Första steget i metoden var att identifiera och kategorisera de olikartade efterfrågemönstren som artiklarna innehade på ett standardiserat sätt. De fyra efterfrågemönster som kunde identifieras hos artiklarna var jämn, ojämn, sporadisk och slutligen oregelbunden. Det standardiserade arbetssättet uppfylldes genom utformandet av en matris som användes som regelverk vid kategoriseringen av artiklar. Kategoriseringen av efterfrågemönster möjliggjorde identifiering av vilka artiklar som enligt teorin kunde beräknas men rätt beräkningsmodell.

Beroende på vilket av de fyra efterfrågemönster artiklarna innehade användes en eller två av de tre beräkningsmodellerna. De tre artiklarna med jämn efterfråga beräknades med EOQ-modellen och EBQ-modellen. Dessa två beräkningsmodeller ställdes därefter mot varandra och utfallet blev att mervärdet att använda EBQ-modellen var marginellt och simpliciteten med EOQ-modellen gjorde att denne beräkningsmodell valdes. För de resterande 13 artiklarna användes en egen anpassad Newsvendor-modell som var utformad efter förutsättningarna hos företaget.

För att möjliggöra en hög utnyttjandegrad av kapacitetsbegränsningen behövdes seriestorlekarna som beräknades med EOQ- och Newsvendor-modellen standardiseras. Detta med bakgrund i användandet av de optimala kvantiteter som blockstorlekar hade resulterat i 16 differentierade blockstorlekar som hade komplicerat den operativa produktionsplaneringen avsevärt. Standardisering av de optimala kvantiteterna beräknade genom EOQ- och Newsvendor-modellen uppnåddes genom att tillämpa PoT, vilket forskarna av denna studie har tillämpat för att skapa standardiserade blockstorlekar, vilket simplifierade uppbyggnaden av den operativa produktionsplaneringen. Slutligen appliceras dessa i ett Gantt-schema vilket illustrerade användbarheten av den standardiserade metoden.