De materialekonomiska effekterna av att kombinera flertalet modeller vid tillskärningsprocesserna: En undersökning av vilka effekter det har på materialåtgången att kombinera flertalet modeller i läggbilder inför tillskärningen hos konfektionsföretag

(1)

Kandidatexamen i Textilteknologi inriktning Designteknik Textilhögskolan

2020-06-03 2020.17.03

De materialekonomiska effekterna av att kombinera flertalet modeller vid tillskärningsprocesserna

- En undersökning av vilka effekter det har på materialåtgången att kombinera flertalet modeller i läggbilder inför tillskärningen hos konfektionsföretag.

Felicia Smith & Ebba Fransson Krook

(2)

(3)

Abstrakt

Textilbranschen är en global bransch som kontinuerligt producerar avfall bl.a. genom spill från tillskärningen. För att de globala hållbarhetsmålen ska kunna uppnås krävs mer studier på de olika alternativen för att minimera och eliminera avfallet. Detta är relevant även för en ekonomisk och social hållbarhet.

Studien syftar till att undersöka vilka effekter det har på materialåtgången att kombinera flera modeller vid tillskärningen. Den utgår från flera modeller med samma huvudtyg som teoretiskt kan skäras i samma lägg.

Det finns flertalet undersökningar på effekterna av att kombinera storlekar vid tillskärning och det är en etablerad lösning för att minimera tygåtgången inom branschen. Dock finns väldigt få undersökningar på effekterna av att kombinera modeller, därför har denna studie begränsats till enbart grundstorlekar.

Med hjälp av Lectra Diamino Expert skapades 113 läggbilder, innehållande kombinationer av upp till fem modeller i vardera. Kombinationsläggbildernas längd och effektivitet jämfördes mot varandra och mot kontrolläggbilderna. Skärorderplaneringar baserade på inköpsstatistik och de upprättade läggbilderna gjordes med olika fokus för jämförelser i tygåtgång.

Resultatet i studien visar på att vissa modellkombinationer genererar en minskning i tygåtgång och andra en ökning. Detta antas bero på form och relationen mellan stora och små

mönsterdelar.

Nyckelord

Läggbild, läggbilder, läggbildstillverkning, läggbildseffektivitet, materialåtgång, skärorderplanering, effektivitetsökning, materialspill, Lectra Diamino Expert

(4)

Abstract

The textile industry is constantly producing waste, including waste from the cutting process. To reach sustainable development goals and reach economic and social sustainability more studies are needed that focus on different alternatives for minimizing and eliminating waste.

The study aims to examine different effects of material usage when combining multiple models during the marker-making process. The study use multiple models with the same main fabric that theoretically could be cut in the same lay.

Many studies support the positive effects of combining sizes in marker-making, and this is an established solution for minimizing material waste. Few, if any, studies exist on the effects of combining models and therefore this study focuses only on the basic sizes.

Using Lectra Diamino Expert, 113 markers were made, each containing combinations of up to five models. Also lay plans based on purchase statistics was executed, this with different focus areas for comparing material usage against control-markers.

The results of the study show that some model-combinations result in a decrease, and others in an increase, in material usage. This is assumed to depend on configuration and the relationship between small and large pattern pieces.

Keywords

Marker, markers, marker making, marker efficiency, material consumption, cut order planning lay planning, increased efficiency, material waste, Lectra Diamino Expert,

(5)

Innehållsförteckning

1. Inledande bakgrund ... 7

1.2 Problemformulering ... 7

1.3 Syfte ... 8

1.4 Forskningsfråga ... 8

1.5 Avgränsningar ... 8

2. Litteratur och teoriöversikt ... 8

2.1 Produktionskedjan ... 8

2.2 Läggbilder ... 9

2.3 Effektivitetsökning ... 9

3. Metod ... 11

3.1 Material och utrustning ... 11

3.2 Genomförande ... 13

3.2.1 Planering av läggbilder ... 14

3.2.2 Restriktioner ... 14

3.2.3 Skapa läggbilder ... 16

3.2.4 Skärorderplanering ... 17

4. Källkritiska aspekter ... 19

4.1 Relevans ... 19

4.2 Tillförlitlighet ... 19

4.3 Etik ... 19

4.4 Hållbarhet ... 19

5. Resultat ... 20

5.1 Kombination av en modell ... 21

5.2 Kombination av två modeller ... 21

5.2.1 Modellgrupp A -1WAY ... 21

5.2.2 Modellgrupp A -2WAY ... 21

5.2.3 Modellgrupp B - 1WAY ... 22

5.3 Kombination av tre modeller ... 22

(6)

5.6.2 Modellgrupp B ... 28

6. Resultat- och metoddiskussion ... 30

6.1 Metoddiskussion ... 30

6.1.1 Tiden för läggbildstillverkning ... 30

6.1.2 Grundstorlek och val av modellkombinationer ... 30

6.1.3 Definiering av liten mönsterdel. ... 30

6.2 Resultatdiskussion ... 31

6.2.1 Restriktioner ... 31

6.2.2 Vad hände med B:2 och B:4? ... 31

6.2.3 Effekterna av fler modeller i samma läggbild ... 32

6.2.4 Effekterna av olika orderkvantiteter ... 33

6.2.5 Flödet i produktion ... 33

7. Slutsats ... 34

8. Slutord ... 35

8.1 Fortsatt forskning ... 35

8.1.2 Materialekonomiska Besparingar ... 35

8.1.3 Stora/små mönsterdelar ... 35

8.1.4 Läggbildstiden ... 35

Källförteckning ... 37

Bilagor ... 1

Bilaga A Planering av läggbilder A:1-2 ... 1

Bilaga B Planering av läggbilder B:1-5 ... 2

Bilaga C Läggbildsresultat; kombination av modeller A:1-2 ... 4

Bilaga D Läggbildsresultat; kombination av modeller B:1-5 ... 5

Bilaga E Effektivitetsjämförelse mellan restriktion 1WAY och 2WAY ... 7

Bilaga F Skärorderplanering Modellgrupp A ... 9

Bilaga G Skärorderplanering Modellgrupp B ... 10

År 2019 ... 10

Vecka 13 ... 12

Vecka 29 ... 13

(7)

Figurförteckning

Figur 1 - Läggbildsresultat Modellgrupp B: kombination av fem modeller 1WAY. Utdrag från bilaga D. ... 20

Figur 2 - Läggbildsresultat Modellgrupp A kombination av två modeller 1WAY. Utdrag från bilaga C. ... 21

Figur 3 - Läggbildsresultat Modellgrupp A: kombination av två modeller 2WAY. Utdrag från bilaga C. ... 21

Figur 4 - Läggbildsresultat Modellgrupp B: kombination av två modeller 1WAY. Utdrag från bilaga D. ... 22

Figur 5 - Läggbildsresultat Modellgrupp B: kombination av två modeller 2WAY. Utdrag från bilaga D. ... 22

Figur 6 - Läggbildsresultat Modellgrupp B: kombination av tre modeller 1WAY. Utdrag från bilaga D. ... 23

Figur 7 - Läggbildsresultat Modellgrupp B: kombination av tre modeller 2WAY. Utdrag från bilaga D. ... 23

Figur 8 - Läggbildsresultat Modellgrupp A: kombination av fyra modeller 1WAY. Utdrag från bilaga C. ... 24

Figur 9 - Läggbildsresultat Modellgrupp A: kombination av fyra modeller 2WAY. Utdrag från bilaga C. ... 24

Figur 10 - Läggbildsresultat Modellgrupp B: kombination av fyra modeller 1WAY. Utdrag från bilaga D. ... 24

Figur 11 - Läggbildsresultat Modellgrupp B: kombination av fyra modeller 2WAY. Utdrag från bilaga D. ... 25

Figur 14 - Skärorderplanering för Modellgrupp A, singelläggbilder. Utdrag ur bilaga F ... 27

Figur 15 - Skärorderplanering för Modellgrupp A, kombinationsläggbilder. Utdrag ur bilaga F. ... 27

Figur 16 - Läggbild 2xB:4 - 2WAY ... 31

Figur 17 - Läggbild 2xB:2 - 2WAY ... 32

Tabellförteckning

Tabell 1 - Sammanställning tilldelade modeller ... 11

Tabell 2 - Orderkurva för Modellgrupp A, 2019 ... 12

Tabell 3 - Orderkurva för Modellgrupp B, 2019 ... 12

Tabell 4 - Materialöversikt över modellgrupp A samt B ... 13

Tabell 5 - Planering av läggbilder, Modellgrupp B. Utdrag från bilaga B. ... 15

Tabell 6 - Exempel för skärorderplanering ... 17

Tabell 7 - Sammanfattning jämförelse 1WAY samt 2WAY ... 20

Tabell 8 - Resultatet från skärorderplaneringen för ett helt år av modellgrupp B. ... 28

Tabell 9 - Resultatet från skärorderplaneringen för v. 13, av modellgrupp B. ... 29

Tabell 10 - Resultatet från skärorderplaneringen för v. 29, av modellgrupp B. ... 29

Tabell 11 - Effektivitetsökning mellan 1WAY och 2WAY ... 31

Tabell 12 - Tabell 1WAY vs. 2WAY modellgrupp A och B ... 32

(8)

Förord

Denna rapport är skriven utifrån ett stort intresse för läggbilder, mönsterkonstruktion och relationen däremellan. Det har varit spännande och utvecklande att forska inom området för oss båda, då vi lärt oss mycket kring detta.

Vi vill ge ett jättestort tack till vår handledare, Niina Hernandez för stöttningen, hjälpen och engagemang i vår kandidatuppsats.

Samt till våra lysande klasskamrater och opponenter; Susanne Lundberg och Ida Hansson.

Till Malin Gatzwiller, Linnea Toresson Grip och Malin Zennertun för korrekturläsning, tips och hjälp på vägen under arbetets gång!

(9)

Terminologi

CAD Computer-aided design; datorsystem som hjälp vid skapande, justeringar, optimerar eller analyserar ett program

Läggbild Diagram eller arrangemang av mönsterdelarna för en modell/-er och storlek/-ar som ska skäras samtidigt.

Lägg Ord för hantering av material vid tillskärning, kan innefatta flera lager tyg ovanpå varandra eller bara ett.

Materialoptimering Effektivisering av utnyttjandet av ett material.

Buntning Efter tillskärning buntas mönsterdelarna samman för att fullgöra en modell, som skickas vidare till sömnad.

Trådrak Riktningen av varpen i ett vävt tyg.

Skärorderplanering Planering som innefattar storlekar, mönsterdelar samt material för att få fram så effektiv tillskärning som möjligt.

Gradering Att förstora eller förminska ett mönster till andra storlekar.

BOM Förkortning på ”Bill of Material”. Inventarielista över materialen som bygger upp en produkt, inkl. ytatyg, foder, mellanlägg, knappar etc. Eng. uttryck, löst översatt till lista över material.

Lectra Diamino Expert CAD-program för läggbildstillverkning. Version V6R2.

www.lectra.com [2020]

Lectra Modaris CAD-program för mönsterkonstruktion. Version V8R1.

www.lectra.com [2020]

Variant/Modellsammanställning Ett namn för hur Lectras programvara Modaris samlar de färdiga mönsterdelarna som ska gå till produktion.

.MSH-lista Lista med en grupp av läggbilder som ska eller har lagts innehållande modellinformation, effektivitet, längder etc.

CSV-dokument Datafiler i ett specifikt format som separerar information med kommatecken. Program likt Excel kan sedan enkelt avläsa datan.

(10)

1. Inledande bakgrund

Alla konfektionsföretag måste genomgå stora förändringar för att kunna anpassa sig efter FN:s hållbara mål; agenda 2030 (Regeringskansliet 2018). Att se över materialkonsumtionen för plagg är en viktig del då tillskärningen kontinuerligt producerar mycket spill (Dumishllari &

Guxho 2016) vilket medför en negativ miljöpåverkan. Att minimera tygåtgången är relevant både ur miljösynpunkt samt den ekonomiska faktorn, eftersom företag betalar för

materialsvinnet (Pamuk & Yildiz 2016, Bilgic & Duru Baykal 2016). Framför allt har detta arbete fokus på mål 12; att främja hållbara konsumtions- och produktionsmönster.

Tojo (2012) tar i sin studie upp vikten av förebyggande åtgärder för att minska materialspill.

Produktion och beslut därinom är det som bidrar mest till en produkts klimatpåverkan (Roos &

Larsson 2018). I ett tidigt stadie inom produktionen sker tillskärningen av plagg och denna process ger förlust i material (Gersak 2013) vilket är kostsamt och negativt för miljön. Vid läggbilder som skapas manuellt går ca 13–15% av materialet till spillo (Pamuk & Yildiz 2016) och det kan ta många arbetstimmar för att få fram en bra läggbild och dess kvalitet kan skilja sig stort beroende på erfarenhet och kunskap. Normalt görs separata läggbilder för olika modeller och tyg, de största mönsterdelarna placeras primärt ut för att de mindre sedan passas in i

tomrummen. Dumishllari & Guxho (2016) menar att läggbildsskapande är en öppen och kreativ process, ändå genomförs det på snarlikt sätt; att olika modeller normalt inte kombineras inom en läggbild. Detta kan delvis antas bero på att företagen beställer olika mängder av olika modeller eller enkelt vill kunna justera en modell utan att det påverkar andra modeller. De anslutna företagen har återkommande modeller och möjlighet att arbeta mer långsiktigt med att minska materialåtgången för dessa.

En läggbild med exempelvis 90% effektivitet genererar 10% spill. Är ett lägg 30 meter i 50 lager krävs 1500m tyg, varav motsvarande 150 m spill antingen behöver återvinnas eller hamna som avfallsdeponi. En fabrik kan med enkelhet lägga mellan 9 000–90 000 m tyg per dag beroende på antal läggbord och läggbildernas storlek (Glock & Kunz 2005, s. 383). Att

återvinna denna mängd spill kräver mycket hantering och är väldigt kostsamt för produktionen vilket inte för arbetet för att uppnå de globala målen framåt.

1.2 Problemformulering

Denna studie syftar till att undersöka om en kombination av flera modeller i samma läggbild kan leda till minskad tygåtgång. Textilhögskolan har i samarbete med två företag som producerar arbetskläder startat ett forskningsprojekt med syfte att undersöka om deras läggbilder kan effektiviseras. Detta är av intresse för företagen då materialet står för en stor del av den

ekonomiska kostnaden för produktionen av plagg (Bilgic & Duru Baykal, 2016). Fördelen med samarbetet med företag som producerar arbetskläder är att dessa företag ofta har en kontinuerlig produktutvecklingsprocess. Detta innebär att de har återkommande men uppdaterade modeller säsong efter säsong och därför under en lång tid har kvar modeller i sortimentet.

Studien undersöker möjligheten för företag inom klädindustrin att effektivisera sina läggbilder genom att kombinera olika modeller i samma lägg. Detta genom att analysera flertalet olika läggbilder gjorda av flera olika modeller.

(11)

1.3 Syfte

Studiens syfte är att undersöka vilka effekter olika kombinationer av flertalet modeller i samma läggbild har på materialåtgång.

1.4 Forskningsfråga

Vilka effekter och konsekvenser har en kombination av olika modeller i en och samma läggbild på tygåtgången och orderkurvorna?

1.5 Avgränsningar

Enbart de av företagen tilldelade modellerna kommer att undersökas utan mönsterförändringar.

Enbart grundstorlekarna kommer att undersökas. Övriga storlekar elimineras för att på ett mer strukturerat sätt nå studiens syfte då storlekskombinationer vid tillskärning är etablerat inom branschen och undersökt sedan tidigare.

Enbart skärorderplaneringen kommer att planeras, inte den fortsatta produktionen. Dessa utförs utan diverse tillägg som vanligtvis adderas inom produktion. Vidare tas ingen hänsyn till diverse tidsaspekter, såsom skillnaden i att ha olika lager tyg eller det arbetet för sortering som

kombination av modeller innebär. Inom denna studie bedömdes det som överflödigt att ta hänsyn till dessa för att öka fokuset på studiens syfte.

2. Litteratur och teoriöversikt

I kommande kapitel presenteras grundläggande begrepp som är av vikt för att förstå studien samt tidigare forskning inom området.

2.1 Produktionskedjan

Enligt Glock & Kunz (2005) kan en mönsterkonstruktör snabbt skapa nya mönster via datoriserade mönsterkonstruktionsprogram (CAD-program), detta jämfört med manuell konstruktion som enligt Pamuk & Yildiz (2016) kan ta upp till tre gånger så lång tid. Modeller kan även graderas i programmet för olika storlekar. I produktionskedjans följande steg upprättas produktionsordern, innehållande bl.a. information om antal plagg att producera i vardera färg och storlek. Produktionsorder ligger som grund för skärorderplaneringen som upprättas innan tillskärningen. En skärorderplanerare behöver ta hänsyn till många parametrar och krav som tex tillskärningens begränsningar, de specificerade kraven i produktionsordern (exempelvis antal per storlek och färg), det fortsatta flödet i produktion (buntning och sömnad) samt priset (Gersak 2013).

Utifrån angivna parametrar och restriktioner planeras vilka läggbilder som ska skapas av vilka storlekar och vidare antal lager tyg av vardera färger som ska läggas, i ett så kallat lägg. Detta

(12)

Pimak & Yildiz 2016). Vid beräkningar av materialåtgången adderas ändtillägg, för början och slutet av ett lager med tyg samt en felmarginal för tygfel eller möjlighet till justeringar i orden.

Hur stort tillägget är kan skilja sig mellan material, modeller, produktionsenhet och företag.

2.2 Läggbilder

Enligt Glock & Kunz (2005) innebär att göra en läggbild att försöka hitta det mest effektiva sättet att placera ut mönsterdelarna som ska skäras för en specifik modell, tyg, samt kombination av storlekar, se figur 1 för exempel av en läggbild på en blus. Läggbildens bredd styrs av den användbara tygbredden och dess maximala längd av skärbordets längd. Vidare styrs maximalt antal lager tyg i vardera lägg bl.a. på utrustningen som används vid tillskärningen (Eberle et al.

2014). Övriga aspekter att ha i åtanke vid läggbildstillverkning, utöver tidigare nämnda begränsningar, är antal plagg av vardera storlek som ska produceras (Glock & Kunz 2005).

Figur 1 – Exempel på läggbild av en blus

Datoriserade läggbildsprogram möjliggör enkel justering av mönsterdelarnas placering för så hög effektivitet som möjligt, samt att kontinuerligt under processen ha koll på läggbildens effektivitet. I dagsläget finns det flertalet olika företag som erbjuder CAD-program att tillverka mönster och läggbilder med, exempel på några är Lectra Systems®, Gerber Technology® och PAD System Technologies Inc.®.

2.3 Effektivitetsökning

För en effektivitetsökning kan mönsterdelar delas och en söm skapas, hörn rundas eller

sömsmåner justeras skriver Glock och Kunz (2005). Även att justera trådraken på mönsterdelar kan göras för att öka effektiviteten, ett alternativ är att vrida hela mönsterdelar 180°. För att öka effektiviteten ytterligare kan kombinationer av olika storlekar inom samma läggbild inkluderas

(13)

påverkar tygets mekaniska stretch, och vid krympning kan det innebärande att plaggets sömmar vrider sig och blir sneda.

(14)

3. Metod

De anslutna företagen bistod med totalt två respektive fem modeller från olika plaggrupper. De fem modellerna hade samtliga samma ytatyg, detsamma gällde för de två modellerna. Företagen specificerade de olika kraven och begränsningarna som fanns, exempelvis om mönsterdelarna fick roteras eller inte samt tillskärningsbordet och tygernas dimensioner.

I ett första skede analyserades modellernas data, vilken sammanställdes och låg som grund för planeringen av vilka läggbilder som skulle skapas. Vidare upprättades skärorderplaneringar för modellerna. Detta genom att vardera modells grundstorleks orderhistorik granskades, och utifrån de skapade läggbilderna planerades tillskärningen teoretiskt. Detta för att göra studien mer applicerbar inom industrin och för att få mer verklighetsförankrat resultat.

3.1 Material och utrustning

Det material som låg till grund för studien var de mönster de anslutna företagen bistod med samt tillhörande specifikationer. Relevant data i specifikationerna var modellernas “bill of material”

(BOM), orderkurvor och försäljningsstatistik. Totalt studerades två samt fem modeller med samma ytatyg. En byxa och en kortbyxa samt två byxor, en hängselbyxa, en jacka och en overall, se tabell 1 för vidare information om modellerna.

Tabell 1 - Sammanställning tilldelade modeller Modell

-namn Plaggtyp Beskrivning Strl

Grundstrl.: X Antal stora (>5dm² baserat på grundstl.)

Antal små (<5dm² baserat på grundstl.)

Totalt antal mönster- delar

A:1 Byxa

-arbetskläder Med sex utanpåliggande fickor, två sidofickor, stretchpaneler vid benen, rak linning och ok.

44-50-64 144-164 D84-D124

14 29 43

A:2 Shorts

-arbetskläder Med fyra utanpåliggande fickor, två

sidofickor, rak linning och ok. 44-50-68 5 28 33

B:1 Hängselbyxa

sidofickor, förstärkta knän/fåll. 38-50-74 140-164 D92-D132

17 25 42

B:2 Byxa

sidofickor, rak linning och ok. 38-50-74 140-166 D88-D132

9 11 20

B:3 Byxa

-arbetskläder Med fyra utanpåliggande fickor, två sidofickor, svängd linning och ok, förstärkta knän/fåll.

40-50-72 140-164 D92-D132

10 12 22

B:4 Jacka

-arbetskläder Med stretchpanel vid ärmarna, krage, fem utanpåliggande fickor, ok

bak/skärning fram, tvåsömsärm och rak linning nedtill.

2XS-M-6XL 13 15 28

B:5 Overall

-arbetskläder Med krage, stretchpanel vid ärmarna, 7 utanpåliggande fickor, två sidofickor, tvåsömsärm, två ok bak och skärning fram

40-50-72 140-158 D96-D128

25 22 47

(15)

Tabell 1 visar på de olika modellerna, hur de kommer att benämnas fortsatt i studien, vilka detaljer de har samt hur många små respektive stora mönsterdelar modellerna består utav. Enligt Bı̇lgı̇ç och Duru Baykal (2016) är antalet små mönsterdelar i förhållande till stora en av de faktorer som påverkar läggbildsresultatet. I denna studie definierades små mönsterdelar som mindre än 5dm² och större än 5dm² som en stor mönsterdel.

Mönstren var i, eller konverterades till, .mdl-format och bearbetades i Lectras Modaris V8R1 (Modaris). Läggbildsförutsättningarna upprättades i Lectras DiaminoV6R2 Marker Manager (Diamino) för att sedan automatiskt skapas i Lectra Diamino MarkerMaking V6R2 (Diamino).

Diamino opererades på expertnivå, vilket möjliggjorde automatiska läggbilder, detta eliminerade den mänskliga faktorn vid läggbildstillverkningen. För de konverterade modellerna lades

nödvändig data för läggbilderna in i vardera modells Variant i Modaris. Exempelvis specificeras varje mönsterdels material baserat på företagets specifikationer. I Diamino lades olika

förutsättningar in, som exempelvis antal storlekar och modeller och olika parametrar, exempelvis tillåten vridning, tygbredd och dylikt.

Tabell 2 visar på modellgrupp A:s totala orderstatistik för år 2019. För modellen fanns det även specificerad orderstatistik för två lagda beställningar under året. Tabell 3 visar på modellgrupp B:s totala orderstatistik för år 2019. För modellgruppen fanns det även specificerad orderstatistik för tvåveckoperiod.

Tabell 2 - Orderkurva för Modellgrupp A, 2019

Modellgrupp A Grundstorlekar (C50)

Modell: A:1 A:2 Totalt

I order: 485 600 1085

Tabell 3 - Orderkurva för Modellgrupp B, 2019

Modellgrupp B Grundstorlekar (C50/M)

Modell B:1 B:2 B:3 B:4 B:5 Totalt

I order 1468 4112 2060 3116 732 11488

(16)

3.2 Genomförande

En inledande undersökning av vilka modeller som kan kombineras gjordes, detta för att urskilja vilka som till stor eller viss del bestod av samma tyger, se tabell 4. Tabellen visar materialen de olika modellerna bestod av och i förlängningen att A:1-2 bestod av sex lika material och

modellerna B:1-5 bestod av gemensamt ytatyg A samt B. Utöver detta skiljde det sig från modell till modell vilka tyger som var återkommande för B-gruppen. För modellerna A:1-2 bedömdes material 1 vara av högst relevans att ha som underlag för studien då det förekom i samtliga modeller och vardera modell till störst del bestod av mönsterdelar i det tyget. För modellerna B:1–5 bedömdes material A vara av högst relevans att undersöka av samma anledning. Initialt planerades läggbilder med kombinationer i grundstorlek C50.

Tabell 4 - Materialöversikt över modellgrupp A samt B

Modeller A Modeller B

Material A:1 A:2 Material B:1 B:2 B:3 B:4 B:5

Yta; Shell1 X X A

Ytatyg, Fabric 1 X X X X X

Contrast2 X X B

Ytatyg, Fabric 2 X X X X X

Cordura3 X C

Ytatyg, Fabric 3 X X X

Stretch4 X X K

Pocket lining X X X X

Pocket Lining 28 X S

Padding 4 X

Pocket Lining 110 X X T

Tricot X

InterliningIL X X

MeshM X X

(17)

3.2.1 Restriktioner

De olika läggbilderna upprättades med olika restriktioner. Det fanns fasta begränsningar som behövde appliceras på samtliga läggbilder, dessa berörde tygbredden och skärbordets längd. För modellgrupp A var tillskärningsbordet 15 meter vid automatisk tillskärning och tygbredden 148 cm. För modellgrupp B var tillskärningsbordet 24 m och tygbredden 148 cm.

Två övriga restriktioner upprättades och samtliga modellkombinationer lades med båda.

Restriktionerna var och innebar:

1WAY: Ingen rotation tillåten, samtliga varianter/modeller läggs åt samma håll.

2WAY: 180° rotation tillåten på en hel variant/modell. Vilket innebär att delarna får roteras tillsammans, ingen rotation inom en modell är tillåten.

Att rotation av en hel modell är tillåten innebär inte att modeller måste roteras, utan att

programvaran har tillåtelse att undersöka om en rotation av modeller skulle innebära en högre effektivitet och därmed spara ett sådant alternativ som det slutgiltiga.

3.2.2 Planering av läggbilder

En planering över vilka läggbilder som skulle skapas upprättades i ett Excel-ark, se bilaga A för modellerna A:1–2 samt bilaga B för modellerna B:1–5. Planeringarna innehöll berörda modeller och antalet som kombinerades i vardera läggbild, samt med vilka restriktioner. Läggbilderna delades in i kategorier baserat på antal förekomna modeller i en läggbild. Tabell 5 är ett utdrag från bilaga B. Horisontellt i tabellen visas en läggbild per rad. Till vänster i tabellen visas vilka modeller läggbilden kommer att bestå utav (modeller: B:1-B:5). Vidare kan enskilda modeller följas vertikalt för att se i vilka läggbilder dessa förekommer. I mittdelen av tabell 5 visas först vilken modellgrupp läggbilden bygger på, detta baserat på materialtyp, A eller B. Sedan totalt antal modeller läggbilden består av samt vilka restriktioner den berörs av. Detta följs av ett löpnummer. Information i dessa kolumner är läggbildens namn. Den vänstra delen av tabellen,

“modeller”, upprepas i nedre delen av tabellen, då läggbilderna berörs av en annan restriktion.

(18)

Tabell 5 - Planering av läggbilder, Modellgrupp B. Utdrag från bilaga B.

Modeller PLX-namn

Namn

B:1 B:2 B:3 B:4 B:5 Modell Antal Restriktion Löpnr.

X X X X B 4 _01 _001 4_01_001

X X X X B 4 _01 _002 4_01_002

X X X X B 4 _01 _003 4_01_003

X X X X B 4 _01 _004 4_01_004

X X X X B 4 _01 _005 4_01_005

4 B 4 _01 _006 4_01_006

4 B 4 _01 _007 4_01_007

4 B 4 _01 _008 4_01_008

4 B 4 _01 _009 4_01_009

4 B 4 _01 _010 4_01_010

X X X X B 4 _02 _001 4_02_001

X X X X B 4 _02 _002 4_02_002

X X X X B 4 _02 _003 4_02_003

X X X X B 4 _02 _004 4_02_004

X X X X B 4 _02 _005 4_02_005

4 B 4 _02 _006 4_02_006

4 B 4 _02 _007 4_02_007

4 B 4 _02 _008 4_02_008

4 B 4 _02 _009 4_02_009

4 B 4 _02 _010 4_02_010

I tabell 5 visas även exempelvis en läggbild där B:1 är lagd fyra gånger med restriktion nr. 1, läggbild 4_01_006, denna läggbild planerades att upprättas som kontrolläggbild gentemot kombinationsläggbilderna bestående av bland annat modell B:1. I detta fall som jämförelse mot läggbild 4_01_001-004.

Läggbilderna delades in i olik a kategorier som bestämdes utifrån hur många modeller som kombinerades i vardera lägg. För modellgrupp A, bestående av två modeller, fanns en till fyra läggbildskategorier då modellgruppen lades dubbelt för att generera fler läggbilder i gruppen.

För modellgrupp B kombinerades upp till fem modeller. Första kategorin för båda

(19)

Innan läggbilderna skapades fastställdes en bestämd tid som programmet får arbeta med vardera läggbild. Enligt Hernandez¹ och Diamino Experts effektivitetskurva ökar effektiviteten mest inom de första minuterna och sedan planar kurvan ut och förändras inte märkbart efter ca fem minuter, därför beslutades att vardera läggbild skulle köras i 15 minuter.

3.2.3 Skapa läggbilder

Utifrån kategorierna som baserades på modellantalet i läggbilderna och läggbildsplaneringen (bilaga A och B) skapades .MSH-listor i Diamino innehållande samtliga uppsättningar av läggbilder inom en kategori. Med hjälp av de upprättade MSH-listorna skapades läggbilder med olika restriktioner. Läggbilderna med en modell lagd en gång skapades endast med restriktionen 1WAY då 2WAY inte bör påverka resultatet om modellen ligger med riktningen åt höger eller vänster.

Programmet programmerades sedan för att automatiskt lägga ett valt antal läggbilder under ett valt antal minuter, i detta fall satta till 15 minuter. Efter att läggbilderna var lagda kunde datan från dessa laddas ned i ett CSV-dokument, innehållande bland annat läggbildernas längd och effektivitet.

(20)

3.2.4 Skärorderplanering

Efter att läggbilderna hade skapats upprättades skärorderplaneringar baserade på orderkurvor eller försäljningsstatistik från år 2019. Detta för att hypotetiskt producera ordrar av storlek C50.

Läggbildernas applicerade restriktioner kvarstod, dock togs vid skärorderplaneringarna ingen vidare hänsyn till restriktioner. Exempelvis hanterades inte maximalt antal lager och inga tillägg för varje lager adderades.

Tabell 6 visar på hur skärorderplaneringen planerades att genomföras. I första informationsrutan visas modellnamnen (X) samt hur många av modellen företaget producerat under 2019 (Y).

Nedan ligger skärorderplaneringen, som först visar vilken läggbild som kommer att användas (A), vilken eller vilka modeller läggbilden består utav (B) samt hur många gången modellen i fråga förekommer i läggbilden och förlängningen lägget (C). Maximalt antal lager (D) fylldes i, vilket var Y/C. Utifrån “D” beräknades Skurna plagg (E) för vardera modell. Sedan

multiplicerades läggbildens längd (F) med lagda lager (D) för att få tygåtgången för lägget (G).

Horisontellt upprepas detta för samtliga lägg som ordern krävdes, som samtliga G vertikalt lades ihop för att få den totala tygåtgången för orden (H). Totalen (H) divideras med samtliga Antal (Y) för att få den genomsnittliga tygåtgången per modell (I).

Tabell 6 - Exempel för skärorderplanering

Orderdatum Modell Antal

2019 X Y

Läggbild Modeller i

läggbild Antal modeller i

lägg Lagda lager Skurna plagg Läggbildens

längd Tygåtgång

för lägget

A B C D E F G

Total: H

Genomsnitt tygåtgång per modell I

Materialåtgången förklaras även med nedan formler:

Antal modeller i lägg*lagda lager = antal skurna plagg Läggbildens längd/ skurna plagg = tygåtgång

Tygåtgång för lägget/antal = genomsnittlig tygåtgång per plagg 𝐶𝐶 ∗ 𝐷𝐷 =E ^𝐹𝐹_𝐸𝐸= 𝐺𝐺 ^𝐺𝐺_𝑌𝑌 = 𝐻𝐻

(21)

Skärorderplaneringar upprättades för vardera modellgrupp separat och flera för vardera

modellgrupp. Flertalet skärorderplaneringar med olika strategier upprättades i ett undersökande syfte, innebärande att olika läggbilder lades först och att valet av läggbilder vilade på olika prioriteringar och krav.

För modellgrupp A upprättades en skärorderplanering

➢ En skärorderplanering där den kombinationsläggbild med högst effektivitet lades först följt av de läggbilder som täckte återstående behov.

➢ Vidare för jämförelse mot att enbart lägga en modell skapades en orderplanering

bestående av endast singelläggbilder. Primärt lades den läggbild för vardera modell med högst effektivitet. I de fall den läggbilden inte fyllde orderbehovet lades ytterligare en läggbild som täckte återstående behov för att kunna lägga hela orden.

För modellgrupp B upprättades:

➢ En skärorderplanering i vilken en läggbild bestående av fem olika modeller lades först, följt av den med fyra, sedan tre och sist två. Återstående orderbehov lades med en singelläggbild.

➢ En skärorderplanering där den kombinationsläggbild med högst effektivitet lades först utan hänsyn till vilka modellen den bestod utav, följt av den som täckte återstående behov med högst effektivitet.

➢ En skärorderplanering där den läggbild med högst effektivitet lades först utan hänsyn till vilken eller vilka modeller den bestod utav, följt av den som täckte återstående behov med högst effektivitet.

➢ Vidare för jämförelse mot att enbart lägga en modell skapades en orderplanering

bestående av endast singelläggbilder. Primärt lades den läggbild för vardera modell med högst effektivitet. I de fall den läggbilden inte täckte orderbehovet lades ytterligare en läggbild som täckte återstående behov för att kunna lägga hela orden.

➢ Slutligen upprättades en skärorderplanering innehållande läggbilder bestående av endast en modell lagt en gång. Detta då modellgrupp A normalt i produktion skärs utifrån läggbilder bestående av endast en eller två modeller.

➢ Då det fanns orderinformation för separata ordrar från produktionen skapades även skärorderplaneringar för två enskilda veckor. Den ena veckan bestående av tre beställda modeller och den andra av fyra beställda modeller.

(22)

4. Källkritiska aspekter

4.1 Relevans

Det finns främst en stor relevans för studien för de anslutna företagen i projektet. Vidare även för branschen och övriga företag då materialspill är ett stort problem i industrin och potentiella lösningar behöver undersökas, utvärderas samt delas.

4.2 Tillförlitlighet

Undersökningarna håller hög tillförlitlighet. Programvaran som används (Diamino Expert) är tillgänglig och effektiv, och all data finns dokumenterad i bifogade bilagor. Då enbart

automatiska läggbilder skapats via programvaran eliminerar det den mänskliga faktorn, vilket bland annat innebär ojämn kompetens från en person till en annan och bristande erfarenhet av att göra läggbilder.

4.3 Etik

Undersökningen bedöms vara etiskt försvarbar. Samtliga företag som ställer upp med sina mönster är med frivilligt och är även anonymiserade.

4.4 Hållbarhet

Målet med undersökningen är att få en bredare förståelse för de olika möjligheterna som finns för att föra hållbarhetsarbetet inom branschen framåt. Med de globala målen i åtanke är det viktigt att se över alla delar inom textilproduktion. Det saknas studier på effekterna av att kombinera modeller, och oavsett resultat är detta av vikt för branschen som i dagsläget varken kan anamma eller motsäga sig teorin.

(23)

5. Resultat

Läggbildsresultatet visar att en kombination av flera modeller i samma läggbild generellt innebär en effektivitetsökning i jämförelse med kontrolläggbilderna bestående av samma modeller som kombinationsläggbilderna (bilaga C och D). I flera fall fanns det undantag och resultatet visar på avvikelser inom läggbildskategorierna och modellerna. Konsekvent var dock resultatet för modellerna B:4 och B:2. Det visar att oavsett vilken eller vilka övriga modeller dessa kombinerades med innebar en effektivitetsminskning (för B:4) respektive

effektivitetsökning (för B:2) i jämförelse med dess kontrolläggbilder.

Två restriktioner undersöktes, 1WAY och 2WAY genom att samma modelluppsättning lades med vardera och resultatet visar på viss skillnad baserat på restriktionsval. Denna data sammanställdes i en jämförelsetabell där skillnaden i materialåtgång och effektivitet

framkommer (bilaga E). I snitt innebar restriktionen 2WAY en minskning i tygåtgång på 5,5 cm och en effektivitetsökning med 0,78 procentenheter. Tabell 7 visar en sammanfattning av bilaga E, i vilken datan sammanställts till vardera läggbildskategori. Den visar på effekterna av

restriktion 2WAY i jämförelse med 1WAY. För sju läggbilder innebar restriktionen 2WAY en effektivitetsminskning samt en längdökning i jämförelse med samma modellkombination lagt med restriktionen 1WAY. Av dessa var fyra läggbilder bestående av fyra modeller och sju av modellerna hade roterats.

Tabell 7 - Sammanfattning jämförelse 1WAY samt 2WAY

Antal modeller Medelskillnad i centimeter Medelskillnad i procentenhet

2 2,6 0,61

3 3,0 0,45

4 9,7 1,12

5 13,2 1,20

Resultatet av studien presenteras ingående nedan uppdelat i läggbildskategorierna,

modellgrupper samt restriktionerna separat följt av resultatet för skärorderplaneringarna. I bilaga C och D presenteras läggbildsresultatet i sin helhet för modellgrupperna separat. Figur 2 visar ett utdrag från bilaga D, horisontellt följer en läggbild per rad, till vänster i figuren visas vilka modeller läggbilden består utav. Vidare till höger visas resultatet uppdelat för vardera modell vertikalt för enkel jämförelse med kontrolläggbilderna, markerade i gult. Kombinationer som innebar en effektivitetsökning i jämförelse med kontrolläggbilden visas markerade med grönt och de som innebar en effektivitetsminskning markerade med rött, är effektivitetsskillnaden densamma (>0,01 procentenheter) markeras detta med gult.

(24)

5.1 Kombination av en modell

Som utgångspunkt för jämförelsen upprättades läggbilder bestående av en modell lagd en gång, (bilaga C och D). Effektiviteten av dessa läggbilder för modell A:1 och A:2 skiljer sig åt med 10,45 procentenheter och 20,3 cm, då A:1 har högst effektivitet och är längst. För modellerna B:1-B:5 är effektiviteten mellan 83,54% och 88,19% och längderna mellan 1,243 m och 3,212 m. Detta innebär en effektivitetsskillnad på som mest 4,65 procentenheter och en längdskillnad på närmare två meter. Modellgruppen A består av två olika byxor, medan modellgruppen B består av plagg som täcker både halva och hela kroppen (se rubriken 3.2, tabell 1), vilket påverkar tygåtgången.

5.2 Kombination av två modeller 5.2.1 Modellgrupp A -1WAY

Läggbilden bestående av modellerna A:1 och A:2 (1WAY) har en högre effektivitet än kontrolläggbilden bestående av A:2x2 och en lägre effektivitet än A:1x2 (figur 3).

Kombinationsläggbilden innebär en effektivitetsökning på 1,74 procentenheter samt en

effektivitetsminskning med 0,81 procentenheter. Sett till tygåtgången så minskar den totalt sett.

Nedan följer ett räkneexempel på det:

Företag Z ska producera 1000 plagg av vardera A:1 och A:2.

Läggbilden innehållande

två stycken A:1 mäter 2,662 m, två stycken A:2 mäter 2,016 m

en stycken A:1 och en stycken A:2 mäter 2,311

Läggs dessa var för sig med ovan nämnda läggbilder blir tygåtgången följande:

2,662 m * 500 + 2,016 m * 500 = 1331 m + 1008 m = 2339 m

Läggs dessa kombinerat med ovan nämnd läggbild blir tygåtgången följande:

2,311 * 1000 = 2311 m

Vilket innebär att företag Z i detta fall sparar (2339 m - 2311 m =) 28 m tyg.

Figur 3 - Läggbildsresultat Modellgrupp A kombination av två modeller 1WAY. Utdrag från bilaga C.

5.2.2 Modellgrupp A -2WAY

Kombinationsläggbilden bestående av A:1 och A:2 lagd med restriktionen 2WAY innebär en effektivitetsminskning i jämförelse med vardera modells kontrolläggbild (figur 4). Sett till kontrolläggbilderna är dess effektivitet 0,5 samt 1,87 procentenheter högre i jämförelse med att dessa lades med restriktionen 1WAY (bilaga E) samtidigt som kombinationsläggbildens effektivitet endast ökat med 0,11 procentenheter.

(25)

5.2.3 Modellgrupp B - 1WAY

För modellgrupp B visar resultatet att de flesta kombinationer av två modeller med restriktionen 1WAY innebär en minskning i effektivitet i jämförelse med kontrolläggbilderna (figur 5).

Undantaget var bl.a. modell B:2 som ökade i effektivitet oavsett vilken annan modell den kombinerades med.

Figur 5 - Läggbildsresultat Modellgrupp B: kombination av två modeller 1WAY. Utdrag från bilaga D.

Generellt för kombinationen av två modeller lagda med restriktionen 2WAY var att

effektiviteten minskade i jämförelse med vardera modells kontrolläggbild (figur 6). Undantag från detta är bl.a modell B:2 som ökade i effektivitet i samband med samtliga kombinationer.

Modell B:1 ökade i vissa kombinationer.

Figur 5 - Läggbildsresultat Modellgrupp B: kombination av två modeller 2WAY. Utdrag från bilaga D.

Varje kombinationsläggbild ökade i effektivitet med restriktionen 2WAY i jämförelse med 1WAY, i genomsnitt med 1,37 procentenheter medan kombinationsläggbilderna endast ökade med i genomsnitt 0,23 procentenheter.

5.3 Kombination av tre modeller

(26)

En kombination av tre modeller med restriktion 1WAY innebär en effektivitetsökning för samtliga modeller och kombinationer, med undantag för modell B:4 (figur 7). Oavsett kombination minskade effektiviteten för modellen.

Figur 6 - Läggbildsresultat Modellgrupp B: kombination av tre modeller 1WAY. Utdrag från bilaga D.

Modell B:2 ökade i samtliga kombinationer i jämförelse med kontrolläggbilden och modell B:4 minskade i samtliga kombinationer i jämförelse med kontrolläggbilden. I övrigt är

effektivitetsskillnaden varierande mellan modellerna och kombinationerna (figur 8).

Figur 7 - Läggbildsresultat Modellgrupp B: kombination av tre modeller 2WAY. Utdrag från bilaga D.

För kontrolläggbilder lagda med restriktionen 2WAY ökar effektiviteten mellan 0,85 och 1,45 procentenheter och i genomsnitt med 1,14 procentenheter i jämförelse med kontrolläggbilderna med restriktionen 1WAY. För kombinationsläggbilderna varierande effektivitetsdifferensen mellan -0,44 och 0,49 procentenheter med ett genomsnitt på 0,14 procentenheter.

5.4 Kombination av fyra modeller 5.4.1 Modellgrupp A -1WAY

Resultatet för modellgrupp A i kombination av fyra modeller med restriktion 1WAY visar att A:1 minskade i effektivitet i jämförelse med kontrolläggbilden samt att A:2 ökade i effektivitet (figur 9).

(27)

Figur 8 - Läggbildsresultat Modellgrupp A: kombination av fyra modeller 1WAY. Utdrag från bilaga C.

5.4.2 Modellgrupp A -2WAY

Resultatet för modellgrupp A i kombination av fyra modeller med restriktion 2WAY visar på samma tendens som resultatet för samma läggbilder lagda med restriktion 1WAY. Alltså minskar A:1 i effektivitet medans A:2 ökar i effektivitet i jämförelse med kontrolläggbilderna (figur 10).

Både kombinationsläggbilderna och kontrolläggbilderna har ökat i effektivitet i jämförelse med 1WAY, detta med 1,31 procentenheter respektive 1,5 samt 1,43 procentenheter (bilaga E).

Figur 9 - Läggbildsresultat Modellgrupp A: kombination av fyra modeller 2WAY. Utdrag från bilaga C.

För modellgruppen B visar resultatet att majoriteten av kombinationerna av fyra modeller med restriktionen 1WAY innebär en effektivitetsökning (figur 11). Endast modell B:4 minskade i effektivitet, detta oavsett vilka andra modeller den kombinerades med.

Figur 10 - Läggbildsresultat Modellgrupp B: kombination av fyra modeller 1WAY. Utdrag från bilaga D.

(28)

För kombinationer av fyra modeller från modellgrupp B lagda med restriktion 2WAY visar resultatet att B:5 i kombination med B:1-3 innebär en effektivitetsminskning i jämförelse med kontrolläggbilden för B:5. Vidare innebär samtliga kombinationer av B:3 och B:4 en lägre effektivitet än modellernas kontrolläggbilder. Övriga kombinationer innebar en

effektivitetsökning (figur 12). Både kombinationsläggbilderna och kontrolläggbilderna har ökat i effektivitet i jämförelse med 1WAY, detta i genomsnitt med 1,85 procentenheter respektive 0,39 procentenheter (bilaga E).

Figur 11 - Läggbildsresultat Modellgrupp B: kombination av fyra modeller 2WAY. Utdrag från bilaga D.

5.5 Kombination av fem modeller

För modellgrupp A finns ingen undersökning kopplad till Kombination av fem modeller och inget resultat att rapportera för modellgruppen.

Resultatet från kombinationen av fem modeller lagda med restriktion 1WAY visar

kombinationsläggbilden innebär en effektivitetsökning i jämförelse med samtliga modellers kontrolläggbilder med undantag för modell B:4 (figur 13).

Figur 12 - Läggbildsresultat Modellgrupp B: kombination av fem modeller 1WAY. Utdrag från bilaga D.

Kombinationsläggbilden innebär en effektivitetsökning på 3,64 procentenheter för modell B:2 samt en effektivitetsminskning med 0,77 procentenheter för modell B:4. Sett till tygåtgången så minskar den totalt sett. Genomsnittslängden för kontrolläggbilderna är 9,570 m, vilket är 0,157 längre än kombinationsläggbilden.

Nedan följer ett räkneexempel på det. Exempelvis:

Företag Z ska producera 1000 plagg av vardera modell B:1-5.

Läggbilderna innehållande

fem st B:1 mäter 10,969 m, fem st B:2 mäter 6,998 m, fem st B:3 mäter 6,021 m, fem st B:4 mäter 7,856 m, fem st B:5 mäter 16,004 m,

en st B:1, en B:2, en B:3, en B:4 och en B:5 mäter 9,413 m

(10,969 m + 6,998 m + 6,021 m + 7,856 m + 16,004 m) *(1000/5)

= 47,848 * (200)

(29)

9,413 * 1000

= 9 413,00 m

Vilket innebär att företag Z i detta fall sparar (9 569,60 m - 9 413,00 m =) 156,6 m tyg genom att använda kombinationsläggbilden.

Vidare visar resultatet att kombinationen av fem modeller med restriktion 2WAY enbart innebar en effektivitetsökning för modellerna B:1 och B:2 i jämförelse med dess kontrolläggbilder. För övriga modeller innebar kombinationen en effektivitetsminskning (figur 14).

Figur 13 - Läggbildsresultat Modellgrupp B: kombination av fem modeller 2WAY. Utdrag från bilaga D.

Kombinationsläggbilden innebär en effektivitetsökning på 1,30 procentenheter för modell B:2 samt en effektivitetsminskning med 2,05 procentenheter för modell B:4 i jämförelse med kontrolläggbilderna. Sett till tygåtgången så ökar den totalt sett.

Nedan följer ett räkneexempel på det. Exempelvis:

Företag Z ska producera 1000 plagg av vardera modell B:1-5.

Läggbilderna innehållande

fem st B:1 mäter 10,810 m, fem st B:2 mäter 6,823 m, fem st B:3 mäter 5,946 m, fem st B:4 mäter 7,759 m, fem st B:5 mäter 15,703 m,

en st B:1, en B:2, en B:3, en B:4 och en B:5 mäter 9,430m

(10,810 m + 6,823 m + 5,946 m + 7,759 m + 15,703 m) *1000/5

= 47,041 * 200

= 9408,20 m

9,430 * 1000

= 9430,00 m

Vilket innebär att företag Z i detta fall sparar (9430,0 m - 9408,2 m =) 21,8 m tyg genom att använda kontrolläggbilderna.

(30)

5.6 Skärorderplanering utifrån orderkurva

Utifrån de anslutna företagens tidigare orderkurvor för ett år presenteras här resultatet sett till den totala tygåtgången för storlek C50 i de olika modellerna. Läggbildsinformationen är från resultatet av de inom studien upprättade läggbilderna (bilaga C och D). Jämförelsedatan består av skärorderplaneringar enbart bestående av singelläggbilder för vardera modell.

5.6.1 Modellgrupp A

Resultatet av skärorderplaneringen för modellgrupp A visar att tygåtgången minskade när modellerna kombinerades vid storlek C50. För singelläggen, där modellerna lades var för sig, blev materialåtgången totalt 1404,77 m tyg (figur 14).. För kombinationsläggen, där modellerna kombinerades, blev den totala materialåtgången 1250,37 m (figur 15). Jämförelsevis förbrukas 154,4 m mindre tyg vid användning av kombinationsläggbilderna i jämförelse med

singelläggbilderna.

Figur 14 - Skärorderplanering för Modellgrupp A, singelläggbilder. Utdrag ur bilaga F

Figur 15 - Skärorderplanering för Modellgrupp A, kombinationsläggbilder. Utdrag ur bilaga F.

(31)

5.6.2 Modellgrupp B

Resultatet av skärorderplaneringen för modellgrupp B visar att tygåtgången minskade när modellerna kombinerades vid storlek C50. Totalt upprättades fem skärorderplaneringar (bilaga G) med olika prioriteringsordningar för modellgrupp B baserad på ett års orderhistorik. I tabell 8 listas dessa, den totala tygåtgången samt den genomsnittliga tygåtgången per plagg.

Tabell 8 - Resultatet från skärorderplaneringen för ett helt år av modellgrupp B.

Namn Innehåller Prioritetsordning, utifrån... Total

tygåtgång Genomsnittlig tygåtgång/modell 2019:1 Kombination- samt

singelläggbilder Utifrån flest möjliga modellkombinationer,

från fem ned till en. 18 126,16 1,578

2019:2 Kombination- samt

singelläggbilder Utifrån mest effektiva läggbilden, (oavsett

kombination eller singel). 18 315,95 1,594

2019:3 Kombination- samt

singelläggbilder Utifrån mest effektiva

kombinationsläggbilden. 18 319,12 1,595

2019:4 Singelläggbilder Utifrån mest effektiva singelläggbilden. 18 344,86 1,597 2019:5 Singelläggbilder Utifrån singelläggbilderna bestående av en

lagd modell. 18 951,94 1,65

Skärorderplaneringen 2019:5 är baserad på enbart läggbilder innehållande en modell lagd en gång. Resultatet av dessa läggbilder visar på att materialåtgången blir 825,78 m mer än vid den mest effektiva skärorderplaneringen baserad på kombinationsläggbilder (2019:1).

Resultatet visar att det är störst skillnad mellan att skära en modell en gång, 2019:5, och att skära en modell lagd upp till fem gånger, 2019:4. Mellan dessa skiljer det 607,08 m tyg totalt och i genomsnitt 5,3 cm per modell. Vidare visar resultatet att skärorderplaneringen 2019:4 totalt kräver 218,7 m mer tyg och i genomsnitt 1,9 cm per modell än den baserat på

kombinationsläggbilder, 2019:1.

(32)

Totalt upprättades åtta skärorderplanering för modellgrupp B (bilaga G) baserade på orderhistoriken från två olika tvåveckorsperioder med olika prioriteringsordning. Tabell 9 redogör för jämförelseresultatet från skärorderplaneringen baserad på orden lagd vecka 13, bestående av tre modeller, och tabell 10 för ordern lagd vecka 29, bestående av fyra modeller.

Resultatet från skärorderplaneringarna för båda ordrarna visar på samma tendenser; att singelläggbilderna genererar den mest materialeffektiva lösningen, följt av 13/29:2, 13/29:1 samt 13/29:4 i den ordningen.

Tabell 9 - Resultatet från skärorderplaneringen för v. 13, av modellgrupp B.

Namn Innehåller Prioritetsordning Total

från tre ned till en. 884,07 1,797

13:2 Kombination- samt singelläggbilder

Utifrån mest effektiva läggbilden (oavsett kombination eller singel) följt av

kombinationsläggbild/-er 881,95 1,793

13:3 Singelläggbilder Utifrån mest effektiva singelläggbilden 879,69 1,788

13:4 Singelläggbilder Utifrån singelläggbilderna bestående av en

lagd modell. 905,11 1,840

Tabell 10 - Resultatet från skärorderplaneringen för v. 29, av modellgrupp B.

Namn Innehåller Prioritetsordning Total

från tre ned till en. 996,30 1,792

29:2 Kombination- samt singelläggbilder

Utifrån mest effektiva läggbilden (oavsett kombination eller singel) följt av

kombinationsläggbild/-er 995,69 1,791

29:3 Singelläggbilder Utifrån mest effektiva singelläggbilden 995,37 1,790

29:4 Singelläggbilder Utifrån singelläggbilderna bestående av en

lagd modell. 1024,38 1,842

(33)

6. Resultat- och metoddiskussion

6.1 Metoddiskussion

Här kommer arbetsmetodens effektivitet och svagheter diskuteras och analyseras.

6.1.1 Tiden för läggbildstillverkning

Diamino la en läggbild i 15 minuter oavsett antal modeller, kombinationer eller restriktioner.

Studien antyder att detta ledde till missvisande resultat. Detta då det fanns flertalet läggbilder som försämrades med restriktionen 2WAY i jämförelse med 1WAY, vilket är ologiskt.

Restriktionen 2WAY inte är obligatoriskt utan ett förslag till programmet, innebärande att om en läggbild med 2WAY är mer effektiv än en med 1WAY sparas denna. Att flera läggbilder

försämras i och med fler valmöjligheter, tyder på att programmet hade behövt mer tid för dessa läggbilder. Exempelvis hade kombinationsläggbilden bestående av fem modeller för

modellgrupp B lagd med restriktionen 2WAY en sämre effektivitet än densamma lagd med 1WAY. Hade istället de mer komplicerade läggbilderna körts längre hade eventuellt resultatet blivit mindre missvisande. Att sätta en för hög tid är inte effektivt om det inte generera bättre läggbilder. Att sätta samtliga läggbilder på tex. en timme hade lett till tidsbrist för att genomföra studien.

6.1.2 Grundstorlek och val av modellkombinationer

Studien undersöker endast vardera modells grundstorlek, vilket kan ses som kontraproduktivt då det sällan skärs endast en storlek. Gersak (2013) menar att en kombination av storlekar ökar effektiviteten, hade en kombination av storlekar också implementerats i denna studie anar vi att effektiviteten ökat ytterligare. Dock hade fler undersökta parametrar försvårat möjligheten att tolka resultatet enbart utifrån effekterna av att kombinera modeller. Resultatet hade då kunnat berott på någon av dessa parametrar, och att tolka vilken parameter det är som påverkar och vilken utsträckning hade krävt mer avancerade statistiska analysmetoder. Såsom

kombinationerna genomfördes nu är det mest grundläggande för att kombinera alla de studerade modellerna. För en mer avancerad studie som eventuellt lett till ett tydligare resultat behöver ytterligare kombinationer av både modeller och storlekar undersökas.

Glock och Kunz (2005) pratar om vikten att en skärorderplanerare besitter erfarenhet och stor kunskap. Att använda ett automatiskt läggbildsprogram minskar kravet på erfarenhet rörande läggbildstillverkningen, dock menar Dumishllari & Guxho (2016) att datoriserad

läggbildsplanering kan förenkla men sällan ersätta en erfaren skärorderplanerare. Innebärande att resultatet från dessa kan vara missvisande, och hade kunnat visat annorlunda resultat och tendenser om någon med mer kunskap på området utfört dessa planeringar.

6.1.3 Definiering av liten mönsterdel.

B:2 har kontrolläggbilder med konstant lägst effektivitet i jämförelse med övriga modellers kontrolläggbilder, har samtidigt näst högst andel små mönsterdelar. Endast B:1 har fler i

(34)

6.2 Resultatdiskussion

Här kommer modellerna B:4 och B:2 att lyftas då det är här vi ser de tydligaste tendenserna, samt effekterna av antal modeller samt restriktioner i en läggbild och skillnaderna vid olika orderkvantiteter

6.2.1 Restriktioner

Effektiviteten för kontrolläggbilderna och kombinationsläggbilderna korrelerar inte i ökning mellan 1WAY och 2WAY (tabell 11), en större procentuell ökning sker för kontrolläggbilderna.

Modell B:4 exkluderas från denna analys. Detta tyder på att kombinationer av modeller behöver läggas under en längre tid. Skillnaden i effektivitet borde öka och minska lika.

Tabell 11 - Effektivitetsökning mellan 1WAY och 2WAY

Läggbilds-

kategori Kontrolläggbildernas ökning i procentenheter, -från 1WAY till 2WAY

Kombinationsläggbildernas ökning i procentenheter, -från 1WAY till 2WAY

3 1-1,5 0-0,5

4 1-3 0,08

6.2.2 Vad hände med B:2 och B:4?

Det tydligaste framkomna resultatet innefattar alltid två modeller; B:2 och B:4. Effektiviteten för kombinationsläggbilderna innehållande B:2 var alltid en förbättring i jämförelse med modellens kontrolläggbilder och det motsatta gäller för modell B:4.

Varför är det såhär?

Modellen B:4:s kontrolläggbilder har ständigt högst effektivitet av samtliga kontrolläggbilder i samma läggbildskategorier (samma antal modeller i en läggbild). Den har dock näst lägst andel små mönsterdelar inom modellgruppen. Teorin rörande att förhållandet mellan stora och små mönsterdelar ska påverka läggbildseffektiviteten (Bı̇lgı̇ç och Duru Baykal 2016)

överensstämmer inte med detta resultatet.

Modell B:4 är den enda jackan och den enda modellen som saknar grenspets. Modellens mönsterdelar är väl anpassade till varandra och skärningarna följer ofta samma vinklar

sinsemellan vilket innebär att dom kan läggas väldigt nära varandra, speciellt med restriktionen 2WAY. Figur 17 visar på ett läggbildsexempel för modellen, här lagd två gånger med

restriktionen 2WAY.

(35)

Modellen B:2:s kontrolläggbilder har ständigt lägst effektivitet av samtliga kontrolläggbilder i samma läggbildskategorier. Den har dock näst högst andel små mönsterdelar inom

modellgruppen, endast B:1 har fler andelar små mönsterdelar. Enligt flertalet föreläsare på Textilhögskolan är det ofta sämre effektivitet på byxor på grund av grenspetsen. Detta kan korrelera med resultatet vi fått, då den modell utan grenspets är den med högst effektivitet i lägg med sig själv. Vilket kan vara orsaken till att effektiviteten försämras avsevärt i kombination med övriga modeller med grenspets. Se figur 18 för läggbildsexempel.

Figur 17 - Läggbild 2xB:2 - 2WAY

6.2.3 Effekterna av fler modeller i samma läggbild

Tidigare forskningar på området visar att flertalet kombinationer av storlekar i samma läggbild genererar en bättre effektivitet i jämförelse med färre eller en storlek i läggbilden (Gersak 2013).

Resultatet för denna studie visar på att effektivitetsökningen eskalerar ju fler modeller som är lagda i en läggbild. Att det beror på att det är fler modeller styrks av den tidigare forskningen. I tabell 12 presenteras den genomsnittliga effektiviteten av de upprättade läggbilderna.

Läggbildskategori fem visar på ett avvikande resultat, det antas bero på att datan som

genomsnittet baseras på är mindre än för tidigare kategorier, samt att dessa läggbilder bör ha körts under en längre tid.

Tabell 12 - Tabell 1WAY vs. 2WAY modellgrupp A och B

1WAY

Totalt 2WAY

totalt 1WAY A 2WAY A 1WAY B 2WAY B

(36)

6.2.4 Effekterna av olika orderkvantiteter

Båda modellgruppernas skärorderplanering för ett helt år innebär en positiv materialekonomisk effekt i form av materialbesparingar vid användningen av kombinationsläggbilder. Dock visar datan vid skärorderplaneringarna baserade på ordern för en tvåveckorsperiod, för modellgrupp B, inte samma resultat. En beställning för kommande två veckor är inte ett långsiktigt

förhållningssätt. Att ordrarna endast innehåller ett fåtal modeller innebär en mindre flexibilitet i modellkombinationer. Antal möjliga plagg att beställa under en tidsperiod kan bero på

produktionskapaciteten.

Skulle ordrarna begränsas till exempelvis fyra eller åtta under ett år hade stora mängder tyg kunnat sparas. För att få ned materialåtgången behövs en större flexibilitet för att kunna skära mer effektiva läggbilder och arbeta med hållbarhetsmålen, framförallt mål 12; att främja hållbara konsumtions- och produktionsmönster (Regeringskansliet 2018). Ur ett ekonomiskt perspektiv förväntas också en vinning; Dumishllari & Guxho (2016) säger i sin studie att en minskning av material per modell alltid leder till ökad vinst.

6.2.5 Flödet i produktion

Vidare misstänks det att kombinera modeller i samma läggbild kan ha en del effekter på det fortsatta flödet i produktion. Antalet möjliga modeller att beställa under en viss tid kan bero på produktionens kapacitet. Är modellerna inte lika i sömnadssätt krävs en sömnadslinje för vardera modell för en effektiv sömnad och i förlängningen ett lägre pris. Finns inte kapaciteten att sy tex fem modeller samtidigt krävs lagerplats för att förvara de utskurna modellerna tills dess att kapacitet finns för att sy dessa. Vidare är det normalt att produktion kan sortera och bunta ihop flera storlekar från samma lägg, så det antas inte bli ett problem att man skulle blanda ihop mönsterdelarna.