バッチ処理への新しいアプローチ: サイズを作成する

I problemi di elaborazione batch possono avere un impatto significativo sulle caratteristiche del flusso.

バッチ処理に関する問題は、製造プラントのフロー特性に大きな影響を与える可能性があります。これらのサプライチェーン問題の背後にある根本原理を理解することで、問題を回避し、工場に大きな利益をもたらすことが可能になります。

自動車運用の場合、プロセスの多くは大規模なバッチ処理を伴います。以下は、一般的によく見られる大規模なバッチ処理の一部です。自動車製造単位:

• 鍛造 - 鍛造プレスを含む • 鋳造 - 中子製造および成形機を含む • プラスチック部品 - プラスチック成形機を含む • 板金 - 金属プレスを含む

大規模バッチ生産の問題

製造工場の生産性を最大化するための従来のアプローチは、機械の稼働率を高め、処理バッチをできるだけ大きくすることを目指すことです。大規模なバッチにより、非生産的なセットアップ時間が削減され、生産的な処理時間が増加します。これは、容量使用率のメトリクスによって奨励されます。有限容量スケジューリングソフトウェアは、より大きなバッチとより少ない種類のスケジュールも作成します。ただし、この入札は、サプライチェーン工場内でさまざまな問題が発生します。

問題 1:大規模なバッチに関する 1 つの問題は、「容量盗用」。これは、クリティカルパス上にない品目を生産するためにキャパシティが使用される場合、つまり顧客がすぐに品目を必要としない場合に発生します。大規模なバッチを形成するために、計画チームは、最長 3 か月までの広い期間から注文を選択し、それらをグループ化することがあります。これにより、すぐに必要ではない品目が生産される可能性があり、確認済みの注文や緊急の要件に必要な品目が犠牲になる可能性があります。

問題 2:重要ではない品目をバッチで生産すると、完成品 (FG) 在庫が増加するため、顧客は予定より前に引き取ることを避けたいと考える可能性があります。これにより、運転資金が妨げられ、倉庫内のスペースが占有されます。

問題 3:バッチ処理機での大規模バッチに関連するもう 1 つの問題は、「容量の波」下流工程で。これは、バッチ処理機が下流の複数の専用製造ラインに供給するときに発生し、これらのラインの「リーン」生産期間と「ピーク」生産期間につながります。期間によっては、一部の下流プロセスで飢餓に近い状態が発生し、その結果、労働のアイドル時間が発生します。逆に、他の時期には、下流のプロセスが殺到し、残業や労働に対する追加の支払いが必要になります。 (注: この問題が発生すると、バッチ処理機が工場内のフローの制約になっているという誤解が生じます。しかし、当社の経験から、これらの大型バッチ処理機には通常、過剰な生産能力があることがわかりました。明らかに、これらの機械の先には大量の在庫が横たわっています。実際の制約は、板金作業での溶接と仕上げ、鋳造でのフェトリングと仕上げなどの下流作業でよく見られます。大規模なバッチ生産は、仕掛品の増加、完成品在庫の増加、スループットの低下につながります。その結果、生産リードタイムの変動が大きくなり、信頼性が低下し、顧客への納期厳守が低下します。最終的には、運用上の問題に加えて、顧客の不満も生じます。

小ロット生産の問題

バッチサイズが大きいことの欠点は、バッチサイズを減らすことが理想的な解決策であることを示唆しています。ただし、前述したように、バッチが小さくなると必要なセットアップが増加し、非制約マシンが制約マシンに変わる可能性があり、生産性が低下し、リードタイムが長くなります。その結果、バッチが小さいと予定通りの納品パフォーマンスが低下し、最初の問題に戻る可能性もあります。

理想とは程遠い解決策

大規模なバッチ生産と小規模なバッチ生産の両方に問題があるため、実際には、バッチサイズの問題は、生産能力の使用率と信頼性の間のトレードオフとして扱われることが多く、企業は月初めに、規定に従ってより大きなバッチを生産することで生産能力を保護することを優先します。月額プラン。しかし、月が進むにつれて、顧客、在庫切れ、納期約束を維持したい営業チームからの緊急の要求により、工場は計画されたバッチを中断し、これらの緊急性に対応するためにセットアップを増やす可能性があります。

このトレードオフは必要ありません。こうした課題にもかかわらず、注文の信頼性と生産能力の利用率の両方を確保できるソリューションです。

解決に向けた手順は次のとおりです。

ステップ 1: 最適なバッチサイズを決定する

マシンの使用率と納期厳守のパフォーマンスのバランスを取るには、極端なバッチサイズ (大きすぎるか小さすぎる) を回避し、異なる能力を持つさまざまなマシンの最適点を特定する必要があります。このプロセスには、各マシンに最適なバッチサイズを見つけるための反復テストが含まれます。

ステップ 2: バッチ処理マシンを切り離す

最初の一歩だけでは成果は生まれません。バッチ処理機を下流の操作から切り離すことは、フローを中断することなく残りのサプライチェーン操作と同期せずに操作できる柔軟性を与えるために重要です。これは、バッチ処理マシンの直後にバッファを導入することで実現できます。

ステップ 3: プルベースのシステムの実装

次のステップでは、バッチ処理機の後のバッファとの間でプルベースの補充システムを実装します。これは、下流プロセスが必要に応じてバッファーに在庫を要求し、それをプロセスのために消費できることを意味します。これにより、下流プロセスは必要なものだけを受け取るようになり、過剰在庫のリスクが軽減され、倉庫内のスペースが解放されます。これは、バッチ処理マシンが固定スケジュールでバッチをプッシュしないことも意味します。代わりに、必要に応じてバッファから消費されたものを補充するだけです。全体として、プルベースの補充システムは、需要の変化に迅速に対応するシステムの能力を向上させ、製造プロセスの信頼性と効率を向上させ、過剰な在庫や要求を急ぐことなく顧客の需要を確実に満たすことができます。

まとめ

この解決策は直観に反するため、これらの手順を実装するのは困難な場合があります。局所最適を理解するのは簡単ですが、大域最適を把握するにはシステム思考が必要です。さらに、容量使用率と局所的な最適値に関連付けられたパフォーマンスインセンティブが課題となる可能性があります。チームが論理的にソリューションに同意したとしても、大規模なバッチがなくても、容量使用率のインセンティブが影響を受けないことを一貫して観察するまでは、変更に消極的になる可能性があります。

しかし、チームが、生産量の増加 (最大 30%) や、サプライチェーン全体にわたるフローの改善を優先することによって達成される高い納期遵守率 (95% 以上) などのソリューションの利点を理解すると、古い習慣を放棄する可能性があります。。これらのステップによって解放される隠れた能力は、変化への強力な動機となります。

著者について -

IIM-Indore の MBA である Achal Saran Pande は、独自の実装主導のソリューションアプローチを採用する経営コンサルティング会社である Vector Consulting Group のパートナーです。彼は、システム思考を使用してサプライチェーンと運用における永続的な問題を解決することを専門としています。 Vector は、Tata Motors、Ashok Leyland、Royal Enfield、TVS Motors、Fleetguard Filters、International Tractors、JK Fenner、Volvo Aicher などの自動車会社を支援してきました。

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