I alla typer av projekt m˚aste risken att insamlad data ¨ar felaktig reduceras. Enligt Saunders, Lewis och Thornhill (2009) m˚aste h¨ansyn till reliabilitet och validitet tas n¨ar data av olika slag hanteras f¨or att minska risken att framtida beslut baseras p˚a felaktigt underlag. Reliabilitet kallas ibland tillf¨orlitlighet och syftar till att resultatet av insamlad data ¨ar konsekvent. Det vill s¨aga om samma data samlas in flera g˚anger till-handah˚alls samma resultat. Hur p˚alitlig data ¨ar beskrivs av validiteten vilket inneb¨ar huruvida resultaten verkligen ¨ar vad dem uppfattas vara. Validiteten innefattar ¨aven om r¨att data samlas in som ¨ar relevant f¨or sammanhanget. En simpel representation av reliabilitet och validitet illustreras i Figur 29.
Figur 29: Reliabilitet och validitet illustrerat som skjuttavlor med olika spridning.
Enligt Saunders, Lewis och Thornhill (2009) spelar den m¨anskliga faktorn en stor roll eftersom att en yttre p˚averkan kan s¨anka tillf¨orlitligheten. Ofta sker det i samband med missf¨orst˚and i instruktioner, anonymitets-brist och tolkningsfr˚agor. P˚alitligheten d¨aremot kan p˚averkas negativt av historik och personaloms¨attning. Den data som samlas in m˚aste vara representativ utifr˚an samma f¨oruts¨attningar, det vill s¨aga ta h¨ansyn till historiska f¨or¨andringar. I samband med detta kan en h¨og personaloms¨attning ge en negativt p˚averkad p˚alitlighet eftersom att en f¨or¨andring i arbetss¨attet kan medf¨ora att felaktig data samlas in.
Datainsamlingen som genomf¨ordes under projektet var till st¨orsta del produktionsdata som h¨amtades fr˚an styrsystemet. Reliabiliteten under projektet s¨akerst¨alldes genom att utg˚a fr˚an den baseline som senast ansat-tes f¨or produktionsenheten. P˚a s˚a s¨att var all data fr˚an och med detta datum baserade p˚a samma inst¨allningar. F¨or att undvika att data fr˚an denna period samlades in p˚a felaktigt s¨att st¨amdes tillv¨agag˚angs¨attet av med handledare och kvalitetsansvarig. Det i sin tur medf¨orde att reliabiliteten ¨okade. F¨or att vara s¨aker p˚a att r¨att data samlades gjordes detta till en b¨orjan i samr˚ad med handledare och produktionsingenj¨orerna f¨or produktionsenheten. D¨arefter sammanst¨alldes all data i ett dokument sorterat utifr˚an de namntaggar som styrsystemet angav. P˚a s˚a s¨att kunde alla i projektet ta del av vilken data som samlades in och korrigera om icke relevant data fanns i dokumentet. Det i sin tur ¨okade validiteten f¨or datainsamlingen.
4 Nul¨agesbeskrivning
Eftersom tillverkningsprocessen p˚a produktionsenhet X var komplex beh¨ovdes en kartl¨aggning av nul¨aget ge-nomf¨oras. P˚a s˚a s¨att kunde en b¨attre f¨orst˚aelse f¨or processen f˚as samtidigt som en grund f¨or det framtida arbetet med minskning av variation gynnades. Genom att k¨anna till hur arbetet genomf¨ors i dagsl¨aget var det enklare att skapa f¨orst˚aelse f¨or hur f¨orb¨attringar skulle vara m¨ojliga att genomf¨ora.
Eftersom att tillverkningsprocessen p˚a produktionseneheten ¨ar v¨arldsunik kommer f¨oljande avsnitt best˚a av principf¨orklaringar av hur tillverkningen g˚ar till. Allt f¨or att inte r¨oja n˚agra aff¨arshemligheter som skulle vara till f¨ordel f¨or konkurrenter. Till detta kommer ¨aven principiella bilder att presenteras d¨ar reaktionsstegen ben¨amns p˚a annat s¨att ist¨allet f¨or specifika namn. Detsamma g¨aller r˚amaterialet som ¨ar ing˚aende i de olika stegen.
4.1 Kartl¨aggning av produktionsenhet X
Inom produktionsenheten X erbjuds idag ett stort antal olika varor/produkter som ocks˚a ben¨amns kvalit´eer. En kvalit´e betecknas p˚a ett speciellt s¨att med siffror och bokst¨aver f¨or att kunna sp˚aras i produktionen sam-tidigt som det ger information till kunden. Det som avg¨or kvalit´en ¨ar vilka r˚avaror som anv¨ands i processen och hur sj¨alva tillverkningsprocessen g˚ar till. Utfallet av processen varierar d¨arigenom prim¨art i storlek p˚a en av analysparametrarna. Storleken kan exempelvis variera mellan A och ¨O. I de fall d¨ar kvalit´eer med storlek X ska tillverkas finns en viss tendens till st¨orre variation i analysparametrarna under de senaste ˚aren. Den analysparameter som har varierat mest ¨ar KP vilket ocks˚a ¨ar den analysparameter som operat¨orerna utg˚ar fr˚an vid planering av n¨astkommande batch. Med anledning av denna variation togs initiativet till Black Belt projektet d¨ar analys av just X-storlekar var fokusomr˚adet. Mer specifikt var det produkten X1 som skulle analyseras. Att ha i ˚atanke ¨ar att majoriteten av r˚amaterialen som anv¨ands i processen ¨ar i flytande form och likas˚a slutprodukten innan den f¨or¨adlas vidare i andra steg.
Processen kan delas upp i fem steg d¨ar ett antal operationer utf¨ors. Stegen har specifika namn inom produk-tionsenheten men i deth¨ar fallet ben¨amns de som steg 1 till steg 5 och presenteras nedan.
Steg 1
Operat¨orerna b¨orjar med att kontrollera utfallet av f¨oreg˚aende batch f¨or r˚adande kvalitet. Om utfallet varit n¨ara att hamna utanf¨or spec eller utanf¨or spec genomf¨ors ¨andringar i styrparametrarna f¨or att motverka detta f¨or den batch som ska tillverkas. Det finns dokumenterade riktlinjer f¨or hur f¨or¨andringarna ska ge-nomf¨oras samt en jour som operat¨orerna kan ringa f¨or att r˚adfr˚aga processingenj¨oren hur denne anser att parametrarna b¨or st¨allas in. De parametrar som i det h¨ar skedet st¨alls in ¨ar parameter A som antingen ska ¨
oka eller s¨anka KP. N¨ar beslutet ¨ar fattat p˚ab¨orjas processen genom att fylla tv˚a reaktorer med r˚amaterial. M¨angden r˚amaterial finns f¨orutbest¨amt i s˚a kallade recept som ¨ar framtagna av processingenj¨or och forsk-ningsingenj¨orer. Beroende p˚a vilken kvalitet som k¨ors samt vilken storlek som ¨onskas varierar r˚amaterialens m¨angder samt tider som de blandas om innan ytterligare r˚amaterial tills¨atts. Bland dessa r˚amaterial ¨ar vatten en stor del och av denna anledning ¨aven en intressant faktor att analysera. Ytterligare en intressant faktor som tidigare inte har kunnat unders¨okas ¨ar den s˚a kallade mognadstiden f¨or K1. Eftersom att det inte varit m¨ojligt att analysera denna finns ingen kunskap om den har p˚averkan p˚a utfallet eller ej. I detta steg kan ¨
aven ytterligare en r˚avara tills¨attas f¨or att reducera storleken som ben¨amns parameter C. Steg 2
Det andra steget best˚ar av ¨overpumpningar mellan de tv˚a reaktorerna, R1 och R2. Materialet pumpas ¨
over fr˚an den ena till den andra f¨or att blandas homogent. Innan k¨orningen b¨orjar st¨alls parameter B in i R1 och R2. Syftet med dessa ¨ar att antingen ¨oka eller minska KP beroende p˚a justeringen. Enligt teorin ska en ¨
Steg 3
N¨ar allt material v¨al ¨ar i reaktor 1 p˚ab¨orjas det sista och l¨angsta steget i reaktionen. Under detta steg ¨
andras parameter A och ytterligare r˚amaterial fylls p˚a i reaktorn. N¨ar reaktionen ¨ar f¨ardig tappas allt mate-rial till en beh˚allare innan det g˚ar vidare till steg 4.
Steg 4
I detta steg finns en m¨ojlighet att blanda batcher f¨or att j¨amna ut produktkvalit´en. Steg 5
N¨ar materialet har reagerat f¨ardigt och ¨ar inom specifikationen t¨oms beh˚allaren till ber¨ord avdelning f¨or efterbehandling.
Sj¨alvklart ¨ar ovanst˚aende beskrivning en f¨orenkling av vad som egentligen sker i processen som i sig ¨ar mycket komplex. F¨or att f˚a en b¨attre ¨oversikt av ovanst˚aende steg illustreras de i ett fl¨odesschemat, se Figur 30.
Figur 30: Beskrivning av tillverkningsprocessen p˚a produktionsenhet X.
Vid tillverkningen av produkt X1 uppkom stora variationer fast¨an att styrparametrarna inte f¨or¨andrades mellan batcher. Det tyder antingen p˚a att en inbyggd variation i processen r˚ader eller att det r˚ader variation i det ing˚aende materialet. Under 2018 tillverkades totalt 366 batcher av kvalitet X1 p˚a produktionslina A,B,C och D. Av dessa var 22 utanf¨or specifikationen d¨ar en majoritet var ¨over den ¨ovre specifikationsgr¨ansen. Ett extremfall var en batch som l˚ag cirka 80 enheter ¨over riktv¨arde och 60 enheter ¨over den ¨ovre gr¨ansen. I s˚adana extremfall genomf¨ors noggranna analyser av processen men det har kommit att visa sig att alla styr-parametrar varit inst¨allda p˚a de v¨arden de ska. Det i sin tur pekar p˚a att det b¨or bero p˚a variation i det ing˚aende materialet. I dagsl¨aget finns ingen bra metod f¨or att analysera det ing˚aende materialet. Den enda information som tillhandah˚alls fr˚an leverant¨oren ¨ar ett s˚a kallat Certificate of Analysis, CoA, vars uppgift ¨
ar att kvalitetss¨akra r˚avaran. Denna information ¨ar kr˚anglig att f¨ora ¨over till styr- och aff¨arssystemet och i dagsl¨aget utf¨ors det f¨or hand. Dessutom finns det ingen metodik f¨or att kontrollera vilken leverans av r˚avaror som anv¨ands eftersom att de fylls p˚a i lagertankar. Det uppst˚ar ¨aven en skiktning i vissa lagertankar som medf¨or att det inte enkelt g˚ar att r¨akna ut en koncentration p˚a r˚avaran. Det finns dock en r˚avara som kan kontrolleras eftersom att den doseras f¨or hand av operat¨orerna. Det har genom ˚aren visat sig att denna r˚avara ibland inneh˚aller klumpar som g¨or att uppl¨osningstiden kan bli l¨angre. Hur detta p˚averkar processen finns det ingen kunskap om i dagsl¨aget. Det har dock tagits kontakt med leverant¨oren f¨or r˚avaran och de menar p˚a att problemet med klumpar m˚aste uppst˚a p˚a v¨agen till fabriken.