Flow profielen versus voorraad bufferprofielen
Voor DDMRP-voorraadbeheer worden bufferprofielen gedefinieerd. Een bufferprofiel groepeert artikelen met vergelijkbare kenmerken zoals – toelevertijden, vraagvariabiliteit, toelever variabiliteit. Hierdoor kunnen identieke regels voor het dimensioneren van buffers worden toegewezen aan al deze artikelen (rode, gele, groene zones, detectie van vraagpieken, etc.).
Als het gaat om Demand Driven Operating Model(DDOM), zullen we op een vergelijkbare manier flow profielen identificeren. Voor een set artikelen die een vergelijkbare routing volgen, passen we algemene plannings- en uitvoeringsregels toe. Deze stuurregels definiëren:
- Waar zijn de kritieke controlepunten in de flow – de controlepunten,
- Hoe te plannen, rekening houden met knelpunten of niet, en hoe een betrouwbare beschikbaarheidsdatum te beloven,
- Waar tijdbuffers te plaatsen en hoe ze te dimensioneren
- Welke groeperings- en volgorde regels moeten worden toegepast
Een flow profiel groepeert daarom een reeks producten met vergelijkbare bewerkingsstappen.
Afhankelijk van uw type productie zal deze oefening min of meer eenvoudig zijn. In ieder geval zult u een team moeten mobiliseren dat je omgeving goed kent: productie, methodes, planning, kwaliteit…
Macro flow identificatie
De aanpak is vergelijkbaar met het opzetten van een VSM(Value Stream Mapping), maar over het algemeen op een minder gedetailleerd niveau. U bent niet op zoek naar “waste” of de verhouding tussen niet-toegevoegde waarde en toegevoegde waarde. U wilt de praktische flow principes begrijpen om een “pull flow”-modus te implementeren waarmee uw teams vervolgens kunnen verbeteren.
Wat u in deze analyse wilt identificeren is:
- Wat zijn de knelpunten? De stappen die het tempo van uw primaire goederen stromen of interne toelever stromen bepalen.
- Waar zijn wachtrijen?
- Wat zijn de belangrijkste routes die uw producten volgen.
- Welke variabiliteit wordt waargenomen: bijvoorbeeld het gemiddelde, mediaan, minimum, maximale tijd en standaarddeviatie tussen twee processtappen.
Maak gebruik van de kennis van het team, een “Gemba” wandeling, maar ook data-analyse, waarmee je de analyse verduidelijkt en versneld.
Vraag Gestuurd EN Data Gedreven
Een zeer nuttige aanpak in dit verband is het gebruik van “process mining” technieken.
Het is een kwestie van het benutten van de transactie geschiedenis die u mogelijk in uw ERP of uw MES-systeem hebt, om een flow overzicht te tekenen en de gebruiksfrequentie van elke resource, de bezettingsgraden en de wachttijden tussen bewerkingen te kwantificeren.
Deze technologie, die nog niet zo lang geleden vertrouwelijk en duur was, wordt nu toegankelijker. Er zijn meerdere oplossingen op de markt, bijvoorbeeld cloudoplossingen of Power BI-Visualiseringen. Een beetje onderzoek naar “process mining” zou je richting moeten geven.
Een gezamenlijke workshop met het projectteam en het ontwerpen van het besturingsmodel op basis van dit overzicht bespaart veel tijd en stelt u in staat om zeer snel tot een consensus te komen.
Het combineren van data-analyse en collectieve intelligentie
Als u bijvoorbeeld merkt dat WIP (Work In Progress) zich vaak ophoopt voor een bepaalde afdeling of machine, dat deze processtap een van de drukst bezette is en in een groot aantal werkorders wordt gebruikt, zijn dit indicaties dat dit een knelpunt kan zijn en daarom een ideaal controlepunt.
Als u merkt dat veel orders door een resource gaan die niet noodzakelijkerwijs beperkt is, maar die een kruispunt van stromen vormt (een spuiterij, de kwaliteit afdeling, enz.), is dit waarschijnlijk een controlepunt waarvoor een tijdbuffer moet worden ingevoegd.
Deze process mining methodieken helpen u ook bij het identificeren van flow families door varianten en analogieën te detecteren. Sommige stromen delen bijvoorbeeld hetzelfde primaire knelpunt, sommige bevatten meerdere bewerkingen op dezelfde knelpunt, bevatten meer dan één knelpunt of helemaal geen knelpunt (vrije stromen).
Op basis hiervan is het eenvoudig om het besturingsmodel in onze DBR+ oplossing te modeleren, voor een gedigitaliseerde pull-flow aangepast aan uw omgeving. Daar komen we in toekomstige artikelen op terug.
Wilt u dit in uw context verkennen? Aarzel niet om contact met ons op te nemen!
