Компания использовала Minitab® Statistical Software для анализа собранных данных. Выделенная проектная группа реализовала проект по методологиям бережливого производства и «Шесть сигм», который не только снизил простои и сэкономил средства, но и предоставил решение, которая компания могла масштабировать во всем мире для повышения эффективности бизнеса.
О компании
Anheuser-Busch InBev - крупнейшая в мире пивоваренная компания, ведущая деятельность в 25 странах.
Задача
Компания приняла решение сократить простои на производственных линиях, чтобы более эффективно производить большее количество сортов пива. В рамках пилотного проекта на нескольких пивоварнях была поставлена задача сократить простои на 30% и затраты на 200 тыс. долл. Дополнительная цель - сокращение энергопотребления и повышение вовлеченности операторов.
Как использовался пакет Minitab
Для того чтобы выявить первопричину простоя, команда тщательно изучила значительный объем данных. Специалисты составили детальную схему производственного процесса и задокументировали отдельные потоки задач для каждого оператора. Они зафиксировали общий объем непродуктивных расходов, а также время, которое требовалось каждому рабочему на производственной линии на выполнение даже самых незначительных действий, таких как надевание перчаток и доступ к рабочим инструментам.
Они использовали широкий набор инструментов Minitab для того, чтобы проанализировать большой объем собранных данных, в том числе графиков Парето для того, чтобы определить факторы, сильнее всего влияющие на простои, гистограммы, необходимые для того, чтобы понимать функционирование процессов, а также контрольные карты и прочие графики для сравнения работы нескольких смен и пивоварен.
Также они использовали инструмент Minitab Assistant, который помогает выбрать правильный вид анализа и предоставляет максимально подробную отчетность для дисперсионного анализа и сравнения средних значений. Проверяя правдоподобие различных гипотез, специалисты выявили существенные различия в работе разных смен. Коробчатые диаграммы Minitab и другие графики рабочая группа использовала для того, чтобы визуализировать то, как различные смены меняли марки производимого пива.
В рамках анализа первопричин рабочая группа также использовала методику анализа Gage R&R, чтобы проанализировать работу измерительных систем и, перед тем, как заниматься оптимизацией, убедиться в том, что их измерения достаточно надежны. По итогам анализа специалисты пришли к выводу, что показания циферблатных индикаторов могли быть ошибочными и данные по продолжительности процессов были ненадежными. Это проблему также необходимо было решить.
Благодаря внимательности специалистов к деталям и мощным инструментам анализа, предоставляемым Minitab, рабочая группа смогла определить основные причины чрезмерных простоев. Стандартная процедура по переоборудованию линии была далека от оптимальной. Кроме того, различные смены по-разному выполняли ее. Также они обнаружили, что аналогичные проблемы имелись и с другими процессами на других площадках.
В окончательный список решений вошла оптимизация процесса переоборудования посредством упорядочения и автоматизации задач, а также сокращению текущей громоздкой 30-страничной инструкции до 1-страничного чеклиста. Также была составлена программа тренингов для операторов производственной линии, а также добавлен напольный LED-таймер, чтобы информировать о точной длительности простоя и подчеркнуть необходимость срочных действий.
Для валидации этих решений рабочая группа разработала процедуру пилотного внедрения на небольшом участке, а также спрогнозировала эффективность решений для достижения исходных целей.
Результаты
Уже при пилотном внедрении улучшенных процедур результаты превзошли ожидания. Плановые простои сократились на 34%, сопутствующие расходы уменьшились более чем на $430 тыс. Благодаря сокращению простоев снизилось и энергопотребление, что также способствовало уменьшению затрат. Время на возобновление производства сократилось почти на 40%. Контрольные карты Minitab подтвердили наличие позитивных изменений.
На основе предложенных рабочей группой изменений было несложно создать набор рекомендаций, которые можно применять на других объектах и в других процессах. Операторы охотно начали использовать чеклист и выполнять другие действия, экономящие их время. Эффективность набора рекомендаций они оценили на 4,85 балла из 5. Получив эти результаты, проектная группа могла быть уверена в том, что набор рекомендаций можно эффективно применять в крупном масштабе. Именно так они и поступили: разработанный набор рекомендаций стали использовать для десятков тысяч процессов на более чем 180 объектах во всем мире.
Анализ данных о простоях на производстве с помощью Minitab принес непосредственную польз.компании Anheuser-Busch InBev и оказал долгосрочное положительное влияние на производственный процесс.
