bottleneck-analyse gruppe 1 janka bossert sven hilz jan nathem 19.01.2014
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Bottleneck-Analyse
Gruppe 1
Janka BossertSven HilzJan Nathem
11.04.23
Janka BossertSven HilzJan Nathem
11.04.23
©2007 Bossert, Hilz, Nathem Hochschule Esslingen Bottleneck-Analyse3
Gliederung
Annahmen Fakten Optimierungsansätze Simulationsergebnisse Verfügbarkeitsanalyse
Variation Maschinengruppe OP 10 – 50 Fazit
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Annahmen
Möglichst einfache Modellvisualisierung (keine 3D-Animation), um Simulationszeit zu verkürzen
Washer als Förderbänder Beladen der Maschine erfolgt während der Bearbeitung, so
dass die notwendige Beladezeit nicht zusätzlich eingerechnet werden darf
Größe der BE von 800 mm Der Leistungsgrad der Werker ist mit 100% angenommen;
damit keine internen Linienlogistikprobleme
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Fakten
Die Simulation Ressourcenauslastung des Teams Sidiropoulou, Hoffmann, Wolf bringt mit den von Ex-Cell-O vorgegebenen Maschinendaten einen mittleren Jahresoutput von ca. 170.000 Stück bei einer Sicherheitswahrscheinlichkeit von 90% (siehe Ressourcenuntersuchung).
Fazit:Die Plandaten von 190.000 Stück/Jahr sind mit den vorgegebenen Maschinendaten nicht realisierbar
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Optimierungsansätze
Bottleneck-Analyser wurde eingesetzt, um die Auslastung der einzelnen Komponenten zu visualisieren
Untersuchung, ob sich eine Geschwindigkeitserhöhung der Förderbänder (Werkerleistung mehr als 120%) auf den Output auswirkt keine relevante Auswirkung
Der Flaschenhals, die Engpassmaschine OP 140 wurde beschleunigt minimale positive Auswirkung
Komplette Auslastungsanalyse ausgehend von der Senke hin zur Quelle die Optimierung der Verfügbarkeit zeigte sich wesentlich effektiver als die Verkürzung der Bearbeitszeit
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Simulationsergebnisse
Nach dem Erreichen eines optimalen Outputs von ca. 190.000 Stück/Jahr und einer mittleren Durchlaufzeit von ca. 1,75 h wurden sämtliche Optimierungen noch einmal auf ihre tatsächliche Wirksamkeit überprüft
1. Bottleneck OP 140 Verfügbarkeit um 1,33% auf 98% erhöhen
2. Bottleneck OP 90-105 Verfügbarkeit um 2,33% auf 99% erhöhen
3. Bottleneck OP 70 Verfügbarkeit um 0,49% auf 98,9% erhöhen
4. Bottleneck OP 10-50 Verfügbarkeit um 1,33% auf 98% erhöhen
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Verfügbarkeitsanalyse Variation Maschinengruppe OP 10 – 50
Mit Hilfe des Experimentmanagers wurden bei der Maschinengruppe OP 10-50 die Verfügbarkeit der einzelnen Maschinen von 98% mit einer Schrittweit von 0,75% auf 96,5% verringert.
Fazit: Die Verfügbarkeit keiner Maschine dieser Gruppe darf unter 98% liegen.
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Verfügbarkeitsanalyse Variation Maschinengruppe OP 10 – 50
Bei einer höheren Anzahl an Experimenten im Turnus von jeweils einer Woche sind die Konfidenzintervalle doch recht groß. Man kann hier nicht mit Bestimmtheit sagen, dass durch eine erhöhte Verfügbarkeit sich der Durchsatz signifikant erhöht.
Ein positiver Gradient ist jedoch eindeutig feststellbar.
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Verfügbarkeitsanalyse Variation Maschinengruppe OP 10 – 50
Die Simulationsstudie hat das Ergebnis gebracht, dass durch die Verbesserung der Verfügbarkeit in einzelnen Simulationsläufen der gewünschte Durchsatz von 190 000 Stück zu erreichen ist.
Die statistische Analyse zeigte jedoch, dass der Durchsatz wesentlich geringer sein kann, wenn Maschinenausfälle zu oft und zu ungünstigen Zeitpunkten auftreten. Der Durchsatz reagiert sehr sensibel auf Änderungen der Verfügbarkeit.
Die Faktorenanalyse zeigt, dass eine Vergrößerung der Verfügbarkeit um 1,5% auch den Durchsatz um 1.1 - 1.3 % vergrößert
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Fazit
Eine Erhöhung der Leistungsgrade der nachfolgenden Maschinengruppen
OP 140 Verfügbarkeit um 1,33% auf 98% erhöhen
OP 90-105 Verfügbarkeit um 2,33% auf 99% erhöhen
OP 70 Verfügbarkeit um 0,49% auf 98,9% erhöhen
OP 10-50 Verfügbarkeit um 1,33% auf 98% erhöhen
bringt eine Steigerung des Jahresoutputs um ca. 20.000 Teile auf ca. 190.000 Teile.
Ein Verminderung der Verfügbarkeit einzelner Maschinen in den jeweiligen Maschinengruppen ist nicht möglich.
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