Praktijk casus: Variabele Omsteltijden (OEE)
Bij productwissels moet een productielijn vaak omgebouwd worden. Hoe lang zo’n ombouw duurt is vaak afhankelijk van het product daar eerder is gedraaid en het product dat daarna gepland staat.
Om een haalbare planning te kunnen maken is het belangrijk om te werken met realistische standaarden, ook als het gaat om productwissels die allemaal een andere ombouwtijd hebben. In deze case studie laat Tom Mentink zien hoe je dit kunt bereiken door het combineren van technologische kennis, data en de aansturing in productie.

In dit praktijkvoorbeeld hebben we te maken met een producent van verpakkingen. De industriële drukpersen met een grote variatie aan verschillende producten zorgde op zichzelf al voor een enorme complexiteit. Daar kwam nog bij dat ze hier dagelijks ook een reiniging moesten uitvoeren.
Door het combineren van proceskennis met productiedata waren we in staat om vijf belangrijkste factoren te onderscheiden die bepalend waren voor de duur van de omsteltijd.
Door het integreren van de planning software met de procesbesturing konden ze uiteindelijk werken met realistische doelstellingen voor de omsteltijden. Deze werden vervolgens meegenomen in het KPI dashboard, waar de productieprestaties werden besproken.
Verbeteringen in 1 van de vijf eerdergenoemde factoren, kunnen nu direct worden doorgerekend voor alle omsteltijden en worden automatisch doorverwerkt in de planning.
Resultaten: Verbeteringen in omsteltijden hebben de capaciteit van de drukpers aanzienlijk verhoogd


Met zoveel verschillende type omstellingen was het moeilijk om grip te krijgen op de omsteltijden. Sinds er gewerkt wordt met realistische streeftijden voor de omstellingen is de operatie een stuk voorspelbaarder geworden.
De discussies die het interpreteren van de data opleverden, hebben geleid tot verbeterde werkinstructies die door alle teams werden geaccepteerd.

Project executed by Tom Mentink