Автомобильная сборочная линия Живая модель

Вы ведёте одну смену на участке линии финальной сборки автомобилей: пять станций последовательно с небольшими буферными дорожками между ними. Каждая остановка отзывается вверх и вниз по линии, каждый дефект либо устраняется на станции, либо уходит дальше, и у смены есть производственный план.

Чему вы научитесь

Симулятор

Время 0 мин
OEE 0,0% · Выпуск к плану 100,0% · Незавершённое производство 13 · Ушедшие дефекты 0 · S1 Работает, S2 Работает, S3 Работает, S4 Работает, S5 РаботаетS1▶S2▶S3 ★▶S4▶S5▶3/33/31/31/3⚙ Пропускная способность 50,0 · Темп к такту 100% · Время выполнения на линии 16 минOEE 0,0 % = готовность 100,0 × производительность 0,0 × качество 100,0📋 0 / 0 (100,0%) · ⚑ 0🔧 Изделий в ожидании в зоне ремонта 0 · ⚠ Ушедшие дефекты 0
  • Работает
  • Без загрузки (нет изделия)
  • Заблокировано (нет места ниже по потоку)
  • Сломана
  • Остановка по андону
  • Изделие в буферной дорожке

Управление

Процент от номинальной скорости. Более быстрые циклы повышают выпуск — а также частоту поломок и дефектов.

Сколько единиц вмещает каждая дорожка между станциями. Больше — лучше развязывает остановки, но увеличивает незавершённое производство.

Каждый техник ремонтирует одну станцию; узкое место обслуживается первым, второй техник ускоряет ремонт.

Операторы останавливают свою станцию, чтобы устранить дефект на месте. Это стоит времени работы — в том числе остановок из-за отклонений, которые оказываются пустяком, — но не даёт дефектам идти дальше.

Бригада из трёх человек в течение часа ремонтирует изделия, выявленные на конечном тесте, чтобы их можно было отгрузить.

Показатели

OEE
0,0%
критично
Выпуск к плану
100,0%
норма
Ушедшие дефекты
0
норма
Незавершённое производство
13
норма
Готовность100,0 %
Производительность0,0 %
Доля качества100,0 %
Темп к такту100 %
Пропускная способность50,0 JPH
Изделий впереди (+) / позади (−) плана0
Время выполнения на линии16 min
Изделий в ожидании в зоне ремонта0
Трудозатраты на изделие, ч0,00 h
Станции в простое0
Простой узкого места (без загрузки или заблокировано)0,0 %

Динамика

OEE: — %100,00,0

Кризисные сценарии

Уровень 1 · Защитите узкое место при остановке выше по потоку

План: 50 изделий в час на четырёхчасовую полусмену. Станция 3 — узкое место линии, а в смене только один техник по обслуживанию. Служба обслуживания сообщает, что изношенную деталь на станции 2 — прямо перед узким местом — нужно заменить на 35-й минуте: это 40-минутная работа для одного техника.

  • Выпуск ≥ 101 % плана к концу полусмены
  • Узкое место простаивает ≤ 7 % времени
  • Среднее незавершённое производство ≤ 18 изделий

Уровень 2 · Отклонение качества на станции отделки салона

План: 52 изделия в час на четырёхчасовую полусмену, и десять изделий с прошлой смены всё ещё ждут в зоне ремонта. Через двадцать минут на станции 4 возникает проблема с крепежом: примерно каждое восьмое изделие уходит оттуда с дефектом. Концевой контроль ловит большинство из них — но не все.

  • Не более 1 дефектного изделия доходит до клиента
  • Выпуск ≥ 104 % плана к концу (отремонтированные изделия из задела засчитываются)
  • Не более 3 изделий остаётся в зоне ремонта
  • Среднее незавершённое производство ≤ 16 изделий

Уровень 3 · Всплеск спроса

Линия работала на 80 % скорости при плане 47 изделий в час. Через двадцать минут после начала полусмены отдел продаж повышает план до 56 изделий в час — такт падает примерно с 1,28 до 1,07 минуты, а узкое место на 80 % не справляется. Сверхурочные запрещены.

  • Выпуск ≥ 102 % плана через два часа
  • Выпуск ≥ 103 % плана к концу полусмены
  • Не более 1 дефекта уходит к заказчику
  • Среднее незавершённое производство ≤ 20 изделий

Основа — модель, стоящая за числами

Все зависимости, которые использует симулятор, с источниками. Константы, помеченные как допущения, — иллюстративные калибровки.

OEE перемножает готовность, производительность и качество, измеренные на узком месте; оно равно идеальному времени цикла × годные изделия ÷ плановое время.
OEE = A × P × Q; A = (T_plan − T_stop)/T_plan, P = CT_ideal · N_bn / (T_plan − T_stop), Q = N_first-pass / N_out; OEE = CT_ideal · N_good / T_plan when N_bn = N_out[1][2]Произведение равно идеальному времени цикла × годные изделия ÷ плановое время только пока выпуск узкого места равен выпуску линии; изделия, ещё находящиеся между станцией 3 и концом линии, вносят небольшую разницу.
Станция передаёт изделие дальше, только если в следующем буфере есть место (иначе она заблокирована), и начинает работу, только если в предыдущем буфере есть изделие (иначе она простаивает без загрузки).
station i: cycle = c_i / v; moves on iff buffer_i < K (else blocked); starts iff buffer_{i−1} > 0 (else starved)[3][4]
Линия никогда не может идти быстрее самой медленной станции; такт — это доступное время, делённое на спрос.
r_line ≤ r_b = v / max_i c_i; takt = available time / demand = 60 / plan [min/unit][5][7]
Скоростной стресс: потери, зависящие от скорости, растут без ограничений по мере приближения линии к пределу оборудования и операторов (105 % номинальной скорости).
σ_n(v) = ((1.05 − 0.85) / (1.05 − v))^n (σ = 1 at 85 %; σ_1: 2× at 95 %, 4× at 100 %; σ_2: 4× at 95 %, 16× at 100 %)Допущение: времена цикла, отказов и ремонта, доли дефектов и ложных остановок, закон скоростного стресса и размеры бригад — иллюстративные значения, а не данные реального завода.
Станции ломаются только во время работы, и тем чаще, чем ближе линия к пределу; время ремонта сокращается, когда подключается второй техник.
P(fail in Δt) = 1 − exp(−λ_i · t_work), λ_i = σ_1(v) / MTBF_i; repair work ~ Erlang-3(mean MTTR_i), done at rate 1 + 0.6·(n−1), n ≤ 2[4][1]Допущение: времена цикла, отказов и ремонта, доли дефектов и ложных остановок, закон скоростного стресса и размеры бригад — иллюстративные значения, а не данные реального завода.
Дефекты растут с ростом скорости ещё круче, чем поломки. С андоном большинство дефектов ловится и устраняется на станции ценой коротких остановок (часть из них — ложные тревоги); иначе концевой контроль ловит часть дефектов, а остальные уходят дальше.
p_i = p0_i · σ_2(v) (+0.12 excursion at S4); andon: detect 90 %, stop 1.5 min, fix; false stops 0.3 % · σ_2(v) per unit and station; end-of-line test catches 70 %[7][1]Допущение: времена цикла, отказов и ремонта, доли дефектов и ложных остановок, закон скоростного стресса и размеры бригад — иллюстративные значения, а не данные реального завода.
Закон Литтла: среднее время прохождения линии равно незавершённому производству, делённому на пропускную способность.
lead time W = WIP / throughput (L = λW)[6][5]
Прочие эксплуатационные константы, используемые моделью.
cycle c = 0.62/0.64/0.90/0.75/0.72 min at rated speed (S3 = bottleneck) · MTBF 120/100/200/110/150 min of work, MTTR 4/4/3/4/3 min at 85 % speed · S2 part replacement 40 technician-min · p0 = 0.15/0.15/0.2/0.2/0.05 % per unit · excursion contained after 3 andon pulls or 15 units caught at test · rework 4 min/unit, team of 3 for 1 h per call · 40 line operators · moving averages over 30 minДопущение: времена цикла, отказов и ремонта, доли дефектов и ложных остановок, закон скоростного стресса и размеры бригад — иллюстративные значения, а не данные реального завода.

Случайность: генератор mulberry32 с seed; используемые распределения — равномерное, экспоненциальное (обратная CDF), нормальное (Бокса — Мюллера), Пуассона (Кнут). Seed показан и им можно делиться.

Источники

  1. S. Nakajima — Introduction to TPM: Total Productive Maintenance (OEE = availability × performance × quality; six big losses) — Productivity Press, 1988
  2. ISO 22400-2:2014 — Automation systems and integration — KPIs for manufacturing operations management — Part 2: Definitions and descriptions (availability, effectiveness, quality ratio, OEE index) — ISO, 2014
  3. J. A. Buzacott, J. G. Shanthikumar — Stochastic Models of Manufacturing Systems (flow lines with finite buffers, blocking, starvation) — Prentice Hall, 1993
  4. Y. Dallery, S. B. Gershwin — Manufacturing flow line systems: a review of models and analytical results (operation-dependent failures, blocking after service) — Queueing Systems 12, 1992
  5. W. J. Hopp, M. L. Spearman — Factory Physics, 3rd ed. (bottleneck rate, variability buffering, Little’s law) — Waveland Press, 2011
  6. J. D. C. Little — A Proof for the Queuing Formula L = λW — Operations Research 9(3), 1961
  7. T. Ohno — Toyota Production System: Beyond Large-Scale Production (jidoka, stopping the line on abnormalities, takt) — Productivity Press, 1988

Кто этим занимается профессионально

Образовательная модель — не для принятия эксплуатационных решений. Реальные объекты калибруют каждую константу под своё оборудование и данные.