Sammanfattade resultat

Analysen tyder på att produktionskapaciteten är betydligt större med dagens processmix än med den prognostiserade mixen för kvartal 1, 1998. Produktionskapaciteten med dagens

prognostiserade processmix är i gjorda simuleringsförsök 120 % större än med den prognostiserade mixen för kvartal 1, 1998. En sammanställning av simuleringsresultaten presenteras i tabell 5.5. Processmix Produktionskapacitet [antal satser / mån] 95 % konfidensintervall Kvartal 4, 1996 162 [156, 168] Kvartal 1, 1998 73 [69, 77] Minskning: 55 %

Tabell 5.5 Simuleringsresultat av produktionskapacitet gällande prognostiserade processmixar kvartal 4, 1996 och kvartal 1, 1998.

Införs förändringar i maskinparken med den prognostiserade processmixen för 1998 kan

kapaciteten höjas. De förändringar som gjorts försök på i simuleringsmodellen var att uppgradera metalletsarna så att de blev likvärdiga, införskaffa ytterligare en metallets för vissa operationer (trenchning) för att undvika ställtider i flaskhals, samt att använda ytterligare en utrustning (Lamoxidets) till vissa oxideringsoperationer (kontakthålsetsning). Förändringarna gav en total genomsnittlig kapacitetshöjning med 33 % om man utgår från att metalletsarna innan förbättringar har en prioriteringregel som minimerar ställtider. I verkligheten används en prioriteringsregel som är ett mellanting av SSU och FIFO. Trots förändringarna blev kapaciteten 26 % lägre än för dagens prognostiserade processmix. Hur simuleringsmodellens produktionskapacitet påverkas av de förändringar som analyserats är sammanställda i tabell 5.6. Den ordningsföljd som

Åtgärd Produktionskapacitet [antal satser / mån] 95 % konfidensintervall Ingen åtgärd 73 [69, 77] SSU metalletsar 90 [88, 92] Metalletsarna likvärdiga 110 [104, 116] Ytterligare en metallets 112 [104, 119] Alternativ oxidetsutrusting 120 [108, 132]

Tabell 5.6 Simuleringsresultat på produktionskapacitet efter förbättringsåtgärder. Resultaten baseras på prognostiserad processmix för kvartal 1, 1998.

Ingen åtgärd ^SSU metalletsar Metalletsarna likvärdiga Ytterligare en metallets Alternativ oxidets-utrustning

Figur 5.2 En illustration över de förbättringsåtgärder som undersökts i simuleringsmodellen för kvartal 1, 1998. Två alternativa vägar är möjliga för att erhålla den ökning av produktionskapacitet som analysen gett. ”Alternativ oxidetsutrustning” är den sista förbättringsåtgärd som simulerats.

I gjorda simuleringsförsök kan PIA minskas med 27 % med bibehållen produktionstakt förutsatt att antal satser i produktionen idag är 200. Ledtiderna är i försöken proportionella mot antal satser i produktionen, vilket beror på att ledtiderna till största delen består av väntetid.

Simuleringsförsöken baseras på dagens dagens maskinpark och processmix. En sammanställning av simuleringsförsöken kan ses i tabell 5.7.

PIA [satser] 95 % konfidensintervall Ledtid [dagar] 95 % konfidensintervall

Dagens PIA (medel) 191 [187, 196] 41 [39, 42] Minskat PIA (medel) 146 [142, 150] 31 [30, 32]

Minskning 24 % 24 %

Tabell 5.7 Hur mycket PIA kan minskas i simuleringsmodellen med bibehållen maximal produktionstakt och hur detta påverkar ledtider. Ledtiderna gäller processen CS11S.

6 DISKUSSION

Kapacitetsberäkningar och simuleringsförsök som gjorts ger en fingervisning om hur

produktionskapacitet och ledtider påverkas av olika faktorer. Absoluta värden har beräknats på kapaciteter och ledtider, men vad som är mest intressant är hur stora de är relativt varandra. Resultaten bör tolkas relativt och inte absolut. Anledningen till det är att modellen har vissa begränsningar och approximationer, vilka gör att resultaten inte riktigt överensstämmer med verkligheten. De simuleringsförsök som gjorts har dock samma förutsättningar, vilket gör att en relativ jämförelse är intressant. För att använda analysens resultat krävs det att det alltid finns operatörer tillgängliga vid de utrustningar som är mest begränsande för produktionskapaciteten. Anledningen till det är att simuleringsmodellen inte har någon operatörsbegränsning.

Produktionskapaciteten kommer drastiskt att sjunka vid den förändring av processmix som är planerad om inga utrustningsmässiga förändringar görs. I praktiken ska produktionskapaciteten ökas jämfört med nuvarande kapacitet. De förbättringsåtgärder som gjorts i simuleringsmodellen ökade produktionskapaciteten med 33 %, men det räcker inte för att öka kapaciteten efter de behov som finns. Maskinparken är inte anpassad efter den produktmix som planeras i framtiden, varför fler utrustningsmässiga åtgärder krävs. De förändringar som simulerats för att undersöka hur de påverkar produktionskapaciteten är realistiska. Det är förändringar som man planerar att genomföra i framtiden.

Simuleringsförsök har gjorts på hur stort PIA som är lämpligt och hur detta påverkar ledtider. Försöken tyder på att antalet satser i produktionen kan minskas utan att produktionskapaciteten påverkas. Ledtiderna är i försöken proportionella mot antal satser i produktionen, vilket beror på att ledtiderna till största delen utgörs av väntetid. Antal satser i produktionen hade kunnat minskas mer om ”icke-flaskhalsar” vore trasiga mindre ofta och under kortare perioder. Anledningen till detta är att säkerhetslagren framför flaskhalsar då hade kunnat minskas.

För att kunna styra produktionen är det önskvärt att flaskhalsen inte vandrar, d.v.s. att det inte alltid är samma utrustning som är begränsande. I dag vandrar flaskhalsar p.g.a. att man får långvariga produktionsstopp i utrustningar som normalt sett inte är flaskhalsar.

Produktionsstoppen kan vara så långa att det skulle krävas orimligt stora säkerhetslager framför den egentliga flaskhalsen för att hålla den i arbete. En del av dessa problem skulle troligtvis kunna åtgärdas genom förebyggande underhåll och snabba reparationer med lättillgängliga reservdelar. Ska modellen användas för kapacitetsberäkningar i framtiden, vilket troligen blir fallet, bör alla processer och operatörsbegränsning införas, samt att indata ses över. För att undvika fel i indata bör erfaren personal tillsammans sammanställa denna. Om modellen behöver uppdateras ofta bör programmet kopplas till databasen Promis så att uppdateringar inte blir för tidsödande. Det kan vara nödvändigt om kortsiktiga kapacitetsberäkningar ska göras.

7 REFERENSLISTA

1. Bode, L. (1987). Optimalt produktionsflöde. Mekanresultat 87005.

2. Vollmann, T.E.,. Berry, W.L., & Whybark, D.C. (1992). Manufacturing Planning och Control

Systems. Burr Ridge: Richard D. Irwin Inc.

3. Cox, J., & Goldratt, E. (1989). The goal.

4. Goldratt, E.M. (1990). What is this thing called Theory of Constraints and how should it be

implemented? Croton-on-Hudson: North River Press, Inc.

5. Law, A.M., & Kelton, W.D.(1991). Simulation modeling & analysis. McGraw-Hill, inc. 6. Automod user´s manual, volym 2, appendix A3 (1993).

7. Jones, G., &Roberts, M.(1990). Optimized Production Technology (OPT). Bedford:IFS Ltd. 8. Vännman, K.(1986). Matematisk statistik.

Bilaga 1