Bekijk online

Analyse en optimalisatie van de efficiëntie van
sigaarafwerkingsmachines
Ludovic Avet
Promotoren: prof. Johannes Cottyn, dhr. Pieter Vandamme
Masterproef ingediend tot het behalen van de academische graad van
Master of Science in de industriële wetenschappen: elektromechanica
Vakgroep Industrieel Systeem- en Productontwerp
Voorzitter: prof. Kurt Stockman
Faculteit Ingenieurswetenschappen en Architectuur
Academiejaar 2013-2014
Analyse en optimalisatie van de efficiëntie van
sigaarafwerkingsmachines
Ludovic Avet
Promotoren: prof. Johannes Cottyn, dhr. Pieter Vandamme
Masterproef ingediend tot het behalen van de academische graad van
Master of Science in de industriële wetenschappen: elektromechanica
Vakgroep Industrieel Systeem- en Productontwerp
Voorzitter: prof. Kurt Stockman
Faculteit Ingenieurswetenschappen en Architectuur
Academiejaar 2013-2014
Voorwoord
Dit voorwoord zou ik willen toewijden aan een motivatie en een bedanking.
Als student Industrieel Ingenieur Elektromechanica kwam ik vorig jaar voor de keuze van een onderwerp voor
onze masterproef. Het was niet evident om meteen een keuze te maken maar met behulp van een aantal
opgemaakte criteria was de keuze snel gemaakt. Aangezien een brede basiskennis gewenst is voor het
bedrijfsleven opteerde ik voor een onderwerp dat niet volledig binnen de lijnen van de opleiding ligt. Daarbij
was een praktische toets meer dan wenselijk.
Het onderwerp ‘Analyse en optimalisatie van de efficiëntie van sigaarafwerkingsmachines’ beantwoordde hier
volledig aan. Dit door het aanzienlijk deel management, het analyseren van een proces en de mogelijkheid tot
het implementeren van de voorgestelde optimalisaties. Zonder de hulp van een aantal mensen zou dit alles
niet gelukt zijn, vandaar een dankwoord aan de volgende personen:
Als eerste is er Pieter Vandamme die ‘Operations Manager’ is bij J. Cortès Cigars. Hij was dan ook het
aanspreek-punt binnen de productieafdeling indien er een probleem was. Daarnaast was hij ook mijn externe
promotor en kon ik dus met al mijn vragen bij hem terecht. Hij stond mij ook bij in de aanpak van mijn
masterproef en het nalezen van mijn documenten.
Daarnaast is er de interne promotor, Johannes Cottyn, die mij een sterke ondersteuning gaf bij problemen
i.v.m. de theorie die bij het onderwerp te pas kwam. Via vergaderingen en email hield ik hem op de hoogte van
de vooruitgang en stuurde hij mij bij waar nodig. Ook voor het corrigeren en nalezen van mijn documenten kon
ik bij hem terecht.
Als derde is er de technische dienst van J. Cortès Cigars vertegenwoordigd door Erwin Rigole, Nick Callewaert
en Piet Moerman. Zij stonden mij bij voor de praktische zaken, zoals het beoordelen van een idee, het leveren
van technische steun, … Zo werd snel duidelijk of iets praktisch haalbaar was of niet. Op deze manier heb ik ook
veel geleerd van hen.
Ook de operatoren mogen niet vergeten worden! Zonder het werk van Mia Buyssens, Sofia Vandorpe,
Micheline Malfait en Sabrina Peyreron had ik helemaal geen meetgegevens om te analyseren.
Chantal Declercq, die verantwoordelijk is voor beide afwerkingsmachines, wist steeds een moment vrij te
maken indien ik problemen of vragen had omtrent de producten, de meetgegevens of andere relevante items.
Verder wens ik het voltallige personeel van J. Cortès Cigars te bedanken voor de familiale sfeer, de steun en de
medewerking die ik mocht ervaren tijdens mijn masterproef. Ook het PTI ben ik heel erg dankbaar voor het
produceren van de benodigde onderdelen van de implementatie op de extra sticker-unit.
Als laatste bedank ik mijn vriendin, Tine, voor haar steun en geduld gedurende het hele jaar. Vooral op de
momenten wanneer er gezegd werd: "Nog 5 minuutjes" om een uur later nog aan het werk te zijn.
Veel succes met het lezen van mijn script.
Ludovic Avet
Mei 2014
I
Abstract
The master thesis ‘Analysis and optimization of the efficiency of cigar finishing equipment’ has the purpose to
increase the limited production capacity of J. Cortès Cigars. To achieve this goal, there are three options:
1. invest in new equipment;
2. work with extra shifts;
3. optimize the current equipment while avoiding high investments.
The last option has the preference because of the lower costs. This was also the case in a previous thesis where
Pieter Fabry focused on setup-time reduction. With the implementation of the production wheel, the setupduration decreased dramatically. This thesis focuses on the machine downtime.
In order to handle the disturbances, there is a need of an analysis that shows which are the most important. A
Pareto analysis will be used to fulfill this demand. An indication of the optimization is necessary, this requires a
measurement of the efficiency at the start and at the end. The OEE (Overall Equipment Effectiveness) will be
used to define this. Once the most important disorders are known, a solution can be provided and checked on
effectiveness afterwards. The Pareto analysis proves that the period that the operators have to wait for a
mechanic, the extra sticker-unit, the turning unit, the trading stamp unit, and the stickerunit provide the major
part of the downtime. Examining those in detail reveals that the interruptions coming from the extra stickerunit and the turning unit and the waiting duration are the easiest to eliminate. The disturbances coming from
the trading stamp unit and the stickerunit are caused by a big variety of reasons.
The extra sticker-unit’s main cause of downtime is the difficulty of setting up the machine. The reason of this is
the operation of the machine, which is as follows:
1. A product is detected by the sensor in front of the two conveyer-belts that guide the product through.
2. The machine delivers a sticker x milliseconds later.
3. The product leaves the machine.
The issue here is the time variable, this is not easy for the operators to work with it. An example of this is the
misplacement of the sticker on the product. In case this is too low, it becomes impossible to add the correct
value to the variable which leads to the aforementioned misplacement. A fitting solution is to utilize a distance
variable. In addition to that, there is also a problem with the correctness of the sticker location caused by
speed variations. These are caused by torque variations coming from the fluctuation of the dimensions of the
products. Both problems are solved by implementing an encoder which gives a feedback of the position and
allows to work with a distance variable.
Secondly the turning unit is handled. The problem is caused by switching between two conveyer belts. The first
belt has the objective to turn the products and the other one to convey the products. The complexity of
applying the turning belt and the need of a large force for the conveying belt caused by the belt being too short
are the problems here. The first problem is solved by attaching an A4-sized picture from the applied turning
belt near the turning unit. The second issue was resolved with the utilization of a longer conveyer belt. This
made the female operators capable of switching out the belts themselves.
The final waiting period is caused by understaffed technical crew. The addition of new technical staff is the
most suitable solution. This is justified by resolve to reduce the overdue maintenance, modernization, and the
reduction in the waiting duration. Adding to the understaffed crew is the retirement of a mechanic within the
next 2 years.
II
Inhoudstafel
1
1.1
2
INLEIDING .................................................................................................................................... 1
Situering bedrijf .................................................................................................................................... 1
DOELSTELLINGEN...................................................................................................................... 2
2.1
Wat is er vooraf gegaan ........................................................................................................................ 2
2.2
Wat volgt er .......................................................................................................................................... 3
3
LITERATUURSTUDIE ................................................................................................................ 5
3.1
DMAIC .................................................................................................................................................. 5
3.1.1
Define-fase .......................................................................................................................................... 6
3.1.2
Measure-fase ...................................................................................................................................... 7
3.1.3
Analyze-fase ........................................................................................................................................ 9
3.1.4
Improve-fase ....................................................................................................................................... 9
3.1.5
Control-fase ......................................................................................................................................... 9
3.2
OEE ..................................................................................................................................................... 10
3.2.1
OEE-cijfer ........................................................................................................................................... 10
3.2.1.1 Beschikbaarheid ............................................................................................................................ 11
3.2.1.2 Prestatie ........................................................................................................................................ 11
3.2.1.3 Kwaliteit ........................................................................................................................................ 11
3.3
SMED .................................................................................................................................................. 11
3.3.1
Uitwerking ......................................................................................................................................... 11
4
AANPAK...................................................................................................................................... 13
4.1
Datacollectie ....................................................................................................................................... 13
4.2
Verwerking gegevens .......................................................................................................................... 14
4.3
Uitwerking oplossingen ...................................................................................................................... 15
4.4
Resultaten .......................................................................................................................................... 15
5
UITWERKING............................................................................................................................ 16
5.1
Define ................................................................................................................................................. 16
5.2
Measure ............................................................................................................................................. 17
5.3
Analyze ............................................................................................................................................... 18
5.3.1
OEE-cijfer ........................................................................................................................................... 18
III
5.3.2
5.3.3
Foutenanalyse ................................................................................................................................... 20
Pareto analyse van de fouten............................................................................................................ 21
5.4
Improve .............................................................................................................................................. 26
5.4.1
Wachttijd technieker ......................................................................................................................... 26
5.4.2
Extra sticker-unit ............................................................................................................................... 27
5.4.3
Zegelunit............................................................................................................................................ 28
5.4.4
Keerunit ............................................................................................................................................. 28
5.4.5
Stickerunit ......................................................................................................................................... 29
5.4.6
Andere ............................................................................................................................................... 29
5.4.7
SMED ................................................................................................................................................. 30
5.5
Control................................................................................................................................................ 31
5.5.1
Wachttijd technieker ......................................................................................................................... 31
5.5.2
Extra sticker-unit ............................................................................................................................... 31
5.5.3
Keerunit ............................................................................................................................................. 31
5.5.4
SMED ................................................................................................................................................. 32
6
6.1
RESULTATEN ............................................................................................................................ 33
Fout-tijd .............................................................................................................................................. 33
6.2
OEE ..................................................................................................................................................... 36
6.2.1
Beschikbaarheid ................................................................................................................................ 37
6.2.2
Prestatie ............................................................................................................................................ 38
7
TOEKOMST................................................................................................................................ 39
8
BESLUIT ..................................................................................................................................... 40
9
LITERATUURLIJST .................................................................................................................. 42
10 BIJLAGEN ................................................................................................................................... 43
10.1
Datasheet encoder.............................................................................................................................. 43
10.2
Houder encoder .................................................................................................................................. 44
10.3
As encoder .......................................................................................................................................... 45
10.4
Vouwbaar hendeltje voor draaiwiel .................................................................................................... 46
10.5
Stickerplaat ......................................................................................................................................... 47
10.6
Instelwaarden ..................................................................................................................................... 48
10.7
Bijlage BLDC motor ............................................................................................................................. 55
IV
Lijst met afkortingen
C
CEO
CTQ
Chief Executive Officer
Critical To Quality
D
DMAIC Define Measure Analyze Improve Control
H
HULA
Huls-Lade (soort verpakking)
O
OEE
Overall Equipment Effectiveness
S
SMED
Single-Minute Exchange of Die
T
TPM
Total Productive Maintenance
V
Lijst met tabellen
Tabel 1: Foutenanalyse voor aanpassingen plakstraat 3 ...................................................................................... 21
Tabel 2: Foutenanalyse voor aanpassingen plakstraat 4 ...................................................................................... 21
Tabel 3: Foutenanalyse na aanpassingen plakstraat 3 ......................................................................................... 33
Tabel 4: Investeringen implementaties ................................................................................................................. 40
Tabel 5: Winst- en paybackberekening ................................................................................................................. 40
VI
Lijst met figuren
Figuur 1: OEE-cijfer voor aanpassingen .................................................................................................................. 2
Figuur 2:OEE-cijfer na aanpassingen ...................................................................................................................... 3
Figuur 3: DMAIC-principe ........................................................................................................................................ 5
Figuur 4: Voorbeeld Pareto analyse ........................................................................................................................ 6
Figuur 5: Voorbeeld analyse van de aandeelhouders ............................................................................................. 6
Figuur 6: Voorbeeld analyse van de aandeelhouders ............................................................................................. 6
Figuur 7: Voorstelling CTQ-tree ............................................................................................................................... 7
Figuur 8: Voorbeeld oorzaak-gevolg matrix ............................................................................................................ 8
Figuur 9: Voorbeeld visgraatdiagram ..................................................................................................................... 8
Figuur 10: Gedetailleerde proces map .................................................................................................................... 9
Figuur 11: Schematische voorstelling OEE ............................................................................................................ 10
Figuur 12: Voorbeeld OEE-analyse ........................................................................................................................ 10
Figuur 13: Toepassing SMED stap 2 ...................................................................................................................... 12
Figuur 14: Toepassing SMED stap 3 ...................................................................................................................... 12
Figuur 15: Invulblad analyse verwerking ............................................................................................................... 13
Figuur 16: Voorbeeld afgewerkte etui................................................................................................................... 13
Figuur 17: Invulblad setupanalyse......................................................................................................................... 13
Figuur 18: Invulblad foutenanalyse ....................................................................................................................... 14
Figuur 19: Invulblad instelwaarden ....................................................................................................................... 14
Figuur 20: Sigaarafwerkingsmachine .................................................................................................................... 16
Figuur 21: Sigaarafwerkingsmachine deel 1 ......................................................................................................... 16
Figuur 22: Sigaarafwerkingsmachine deel 2 ......................................................................................................... 17
Figuur 23: Sigaarafwerkingsmachine deel 3 ......................................................................................................... 17
Figuur 24: OEE-cijfer vóór aanpassingen .............................................................................................................. 18
Figuur 25: Beschikbaarheid vóór aanpassingen en potentiële verbetering .......................................................... 19
Figuur 26: Prestatie vóór aanpassingen ................................................................................................................ 20
Figuur 27:Pareto diagram plakstraat 3 ................................................................................................................. 22
Figuur 28: Pareto diagram plakstraat 4 ................................................................................................................ 22
Figuur 29: Pareto diagram per unit ....................................................................................................................... 23
Figuur 30: Pareto diagram handwerk(setup) ........................................................................................................ 23
Figuur 31: Pareto diagram extra sticker-unit ........................................................................................................ 24
Figuur 32: Pareto diagram zegelunit ..................................................................................................................... 24
Figuur 33: Pareto diagram keerunit ...................................................................................................................... 25
Figuur 34: Schets keerunit ..................................................................................................................................... 25
Figuur 35: Pareto diagram stickerunit .................................................................................................................. 26
Figuur 36: extra sticker-unit .................................................................................................................................. 27
Figuur 37: Implementatie encoder ........................................................................................................................ 27
Figuur 38: Zegelunit .............................................................................................................................................. 28
Figuur 39: Keerunit ................................................................................................................................................ 28
Figuur 40: Voorbeeld vangrail ............................................................................................................................... 29
Figuur 41: Stickerplaat .......................................................................................................................................... 30
Figuur 42: Aangepaste stickerplaat ...................................................................................................................... 30
Figuur 43: Pareto diagram handwerk(setup) na aanpassingen ............................................................................ 34
Figuur 44: Pareto diagram extra sticker-unit na aanpassingen ............................................................................ 34
Figuur 45: Pareto diagram zegelunit na aanpassingen......................................................................................... 35
VII
Figuur 46: Pareto diagram keerunit na aanpassingen .......................................................................................... 35
Figuur 47: Pareto diagram stickerunit na aanpassingen ...................................................................................... 36
Figuur 48: OEE-cijfer vóór en na aanpassingen ..................................................................................................... 36
Figuur 49: Beschikbaarheid vóór en na aanpassingen .......................................................................................... 37
Figuur 50: Prestatie vóór en na aanpassingen ...................................................................................................... 38
VIII
1 Inleiding
1.1 Situering bedrijf
J. Cortès Cigars is één van de grootste Belgische sigarenproducenten, tevens een familiebedrijf, en werd in
1926 opgericht door Maurits Vandermarliere. Het bedrijf produceert en verpakt sigaren voor consumenten in
binnen- en buitenland. Dit gebeurt in drie verschillende vestigingen waarvan er zich twee in België bevinden
met name Zwevegem en Handzame. De buitenlandse vestiging bevindt zich in Sri Lanka. Belangrijke
aanvullende info hieromtrent is dat de vestigingen in Handzame en Sri Lanka het produceren van sigaren op
zich nemen.
In Zwevegem, waar de masterproef doorgaat, wordt er enkel verpakt en gelabeld en dit voor 85 verschillende
landen. Elk land heeft zijn eigen specifieke wetten en normen waaraan voldaan moet worden. De beschouwde
afwerkingsmachines staan in voor het bestickeren en het aanbrengen van een accijnszegel op verschillende
producten. Afhankelijk van het land van bestemming zullen er meer of minder stickers aangebracht worden.
Aangezien het bedrijf de laatste jaren sterk gegroeid is, begint het de maximale productiecapaciteit te
benaderen. Hierdoor heeft het bedrijf twee opties: ofwel worden er extra machines en personeel aangeschaft
ofwel wordt er gewerkt aan de efficiëntie van de huidige afwerkingsmachines. Binnen deze masterproef, die
tevens het vervolg is op een masterproef van vorig jaar, wordt er opnieuw gekozen om aan de laatste optie te
werken. Hiervoor worden plakstraat 3 en 4 nogmaals onder de loep genomen.
Op deze afwerkingsmachines wordt er een groot gamma aan producten verwerkt, met heel wat omstelwerk als
gevolg. Dit is totaal anders als bij de concurrentie die opteert om gebruik te maken van de zogenaamde
‘dedicated lines’. Er is namelijk een afwerkingsmachine voor iedere productsoort. Beide systemen hebben
voor- en nadelen.
Pieter Fabry, de masterstudent van vorig jaar, is erin geslaagd om een aantal veranderingen aan te brengen die
reeds hun vruchten afwerpen. In tussentijd zijn ook de techniekers aan de slag gegaan om een aantal
aanpassingen door te voeren. Nu is het de bedoeling om hierop verder te bouwen en het rendement te
verhogen. Maar tegelijkertijd ook wegen te openen voor nog verdere verbeteringen.
1
2 Doelstellingen
2.1 Wat is er vooraf gegaan
De afwerkingsmachines zijn in een vorige masterproef reeds beschouwd geweest. Aan het begin van deze
masterproef was de structuur van de handelingen aan de afwerkingsmachines soms ver te zoeken. Op deze
manier ging er veel tijd verloren aan zaken die niet onoverkomelijk waren. Dit was meteen te zien aan het
opgemeten OEE-cijfer (‘Overall Equipment Effectiveness’) van plakstraat 3 dat slechts 17,76% was. De reden
waarom plakstraat 3 vooropgesteld werd, is dat deze de meeste omstellingen ondergaat en dus de laagste
efficiëntie heeft. Hier zat dan ook het grootste potentieel qua verbeteringen in.
Merk op dat het hier niet om dedicated lines gaat, er moet frequent omgesteld worden waardoor het OEEcijfer een pak lager ligt. Met deze reden wou Cortès dan ook een OEE-cijfer per producttype zien (Figuur 1). Dit
is echter geen correcte weergave maar wel een goede indicatie indien een voor-na vergelijking gewenst is.
Figuur 1: OEE-cijfer voor aanpassingen
Door deze situatie in het kader van het TPM-gebeuren (Total Productive Maintenance) te bekijken, was er een
grote potentiële verbetering. Hierbij ging de meeste aandacht naar het verloop van het proces. Dit houdt ten
eerste in dat er een grondige kijk in de planning plaats vond. Dankzij het invoeren van een productiewiel is het
proces al een stuk verbeterd. Het productiewiel heeft ervoor gezorgd dat het aantal omstellingen gedaald is
door soortgelijke producten na elkaar te plaatsen.
Ten tweede werd het verloop van het proces onder de loep genomen. Zoals eerder vermeld was een goede
aanpak soms ver te zoeken. Zo moesten bijvoorbeeld de operatoren het materiaal voor de omstellingen nog
gaan zoeken terwijl de machine reeds stil lag. In een ander geval gebeurde het soms dat bijna alles reeds
verzameld was en dat er dan uiteindelijk iets ontbrak waardoor het order niet verwerkt kon worden. Dit laatste
is geëlimineerd door het invoeren van het productiewiel. Op deze manier ontstond er een volgorde en dus een
structuur waardoor de benodigdheden voor de volgende verwerking op voorhand bekend waren.
2
Met behulp van de SMED-methode (‘Single-Minute Exchange of Die’) werd er een onderscheid gemaakt tussen
interne en externe handelingen. Eenmaal dit gebeurd was, kon er een logische volgorde gemaakt worden van
alle handelingen. Op deze manier werden handelingen, zoals het verzamelen van materiaal en mogelijke
handelingen aan de machine buiten de omstelling geplaatst.
Het derde aspect dat bekeken werd in een vorige masterproef was het vereenvoudigen van de omstellingen.
Dit werd opnieuw via de SMED-methode gedaan, namelijk het aanpakken van de zogenaamde ‘Low Hanging
Fruits’. Hierbij werden bouten en moeren bijvoorbeeld vervangen door vleugelmoeren/-bouten of een
klemhefboom. Sommige onderdelen hebben een aanpassing gekregen waardoor ze makkelijker
demonteerbaar waren.
Als vierde en laatste puntje is er ook aandacht gegaan naar het aanpakken van foutenafhandeling. Dit werd
echter beperkt bekeken en moet nu verder uitgediept worden. Tevens werd er een datacollectie gedaan om
aan de hand van deze cijfers een OEE-cijfer te bepalen. Op deze manier is er een indicatie van de efficiëntie van
de afwerkingsmachines voor handen.
Dit alles resulteerde in de verbeteringen met betrekking tot het OEE-cijfer, met name een absolute stijging van
6,57% en een relatieve stijging van 37%, dit wordt weergegeven in Figuur 2.
Figuur 2:OEE-cijfer na aanpassingen
2.2 Wat volgt er
De concrete doelstellingen van deze masterproef houden in dat er verder gewerkt wordt in het kader van TPM
zoals dit in een vorige masterproef van Pieter Fabry het geval was. Het is de bedoeling om een nieuwe
datacollectie uit te voeren met als toevoeging het in detail bijhouden van de fouten. Naast het bijhouden van
de fouten zal er ook aandacht zijn voor de instelwaarden van de afwerkingsmachines.
Aangezien het aanbod van orders gekend is, kan het handig zijn om de instelwaarden bij te houden. Zo zal het
mogelijk zijn om terug te vallen op een lijst met instelwaarden wanneer een omstelling moet gebeuren. Dit
betekent niet dat de machine meteen juist ingesteld zal zijn, maar het zal ervoor zorgen dat het trial-and-error
gebeuren sterk inkort.
3
Het in detail bijhouden van de fouten wil zeggen dat er een meting nodig is van de totale tijd die naar een fout
gaat. Daarbij moet er gekeken worden waar deze tijd precies naartoe gaat en wat de frequentie is van de
verschillende soorten fouten. Voor de meting van deze fouten is er uiteindelijk nood aan een indicatie van de
wachttijd vooraleer er een technieker komt met daarbij de tijd om de fout op te lossen.
Uit deze gegevens moeten uiteindelijk de belangrijkste fouten gehaald worden. Om dit te verwezenlijken, is het
aangeraden om te werken volgens het DMAIC-principe. Eenmaal de belangrijkste fouten gekend zijn, begint de
zoektocht naar een oplossing voor deze problemen. Uiteindelijk is het de bedoeling om hiervoor een voorstel
uit te werken en indien mogelijk te implementeren.
Naast het behandelen van de fouten zal het ook nodig zijn om beide afwerkingsmachines verder te benaderen
met behulp van de SMED-methode. Op deze manier is het mogelijk om de omsteltijden nog verder te
reduceren. Het grootste deel hiervan is reeds uitgevoerd door de technici, maar er zijn nog een aantal zaken
die een aanpassing nodig hebben.
Na afloop volgt het uitvoeren van een tweede meting op de sigaarafwerkingsmachines. Uit de twee opgemeten
reeksen van gegevens volgt een nieuwe bepaling van het OEE-cijfer. Op deze manier is het mogelijk om de
situatie vóór de aanpassingen te vergelijken met de situatie na de aanpassingen. Dit zou moeten aantonen dat
er een verbetering van de efficiëntie plaatsgevonden heeft.
Om deze doelstellingen tot een goed einde te brengen, is het belangrijk om zich in te werken in het ganse
bedrijf. Dit houdt het ervaren van het reilen en zeilen binnen het bedrijf in. Om het personeel en de
desbetreffende afwerkingsmachines beter te leren kennen, wordt er gebruik gemaakt van een week stage. Op
deze manier is er voldoende tijd om de werking te observeren en een eerste analyse uit te voeren.
4
3 Literatuurstudie
Total Productive Maintenance, ook gekend als TPM, is een proces dat steunt op een aantal concepten [1][2][3]
[4]:

het maximaliseren van de doeltreffendheid van de apparatuur;

het standaardiseren van het werkproces;

het zelfstandig uitvoeren van onderhoud/herstellingen door operatoren;

het uitvoeren van preventief onderhoud;

het ondergaan van opleiding;

het werken volgens kleine groepsactiviteiten;

het in acht nemen van de veiligheid.
Hierbij draait alles dus rond het verbeteren van de productiviteit. Om deze productiviteit aan te tonen wordt er
gebruik gemaakt van het OEE-cijfer. Zo zal door middel van het opnemen van het OEE-cijfer vóór en na de
aanpassingen duidelijk worden of er al dan niet vooruitgang is.
Met dit proces is het de bedoeling om een samenwerking te creëren tussen de operatoren van machines en de
mecaniciens. Zo worden beide partijen verantwoordelijk voor de prestaties van een machine en is het niet elk
voor zich. Via deze samenwerking kan een continue verbetering van het werkproces bekomen worden.
In eerste instantie is het belangrijk om te weten waar al de verliezen naartoe gaan (omstellingen, fouten,
snelheidsbeperkingen, …). Als het mogelijk zou zijn om al deze verliezen weg te werken dan resulteert dit in
een OEE-cijfer van 100%. In de praktijk is dit echter onmogelijk aangezien menselijke fouten en de invloed van
moeder natuur onvermijdbaar zijn. Realistische waarden voor de praktijk zijn 40-50% maar met behulp van
TPM is het mogelijk om dit stap voor stap op te drijven naar 80% en meer.
Vooraleer er enige actie ondernomen wordt, is het dus belangrijk om het OEE-cijfer te kennen van de opstelling
die geanalyseerd wordt. Eerst en vooral moet er dus een meting plaatsvinden. Eenmaal het OEE-cijfer gekend
is, kan het optimaliseren beginnen. Dit kan door de omstellingen aan te pakken met behulp van de SMEDmethode. De fouten kunnen dan weer in kaart gebracht worden via een Pareto analyse. Om de uitvoering van
TPM in goede banen te leiden, is het voor de hand liggend dat er gewerkt wordt volgens het DMAIC-principe.
3.1 DMAIC
Het DMAIC-principe bestaat uit 5 verschillende stappen, weergegeven in Figuur 3,
waarbij elke letter een fase voorstelt [5][6]. Vooreerst is er een Define-fase die
gebruikt wordt om het proces te identificeren en te bepalen waarop gewerkt zal
worden. Hierop volgt de Measure-fase waarin de nodige meetgegevens verzameld
worden.
Uit deze meetgegevens volgen de 20% belangrijkste fouten die resulteren in 80% van
de fout waarvoor er een oplossing gezocht en uitgewerkt wordt in de Improve-fase.
Figuur 3: DMAICprincipe
Eenmaal de aanpassingen doorgevoerd zijn, worden deze gecontroleerd met behulp
van de Control-fase. Blijken ze effectief dan resulteert dit in een rendementsverhoging. Indien dit niet het geval
is, wordt er teruggekeerd naar de Improve-fase om nieuwe ideeën uit te werken.
5
3.1.1 Define-fase
In deze fase wordt er bepaald welk proces er bestudeerd zal worden en wat er precies onderzocht zal worden.
Vanzelfsprekend verloopt dit dan ook in verschillende stappen. De Define-fase gaat meestal gepaard met de
opstart van een Pareto analyse in combinatie met een project charter.
Pareto analyse
Met de Pareto analyse worden optredende
fouten in dalende frequentie van voorkomen
geordend (Figuur 4) [7]. Het totaal bedraagt dan
100% van de tijd. Er wordt gesteld dat 80% van
de downtime veroorzaakt wordt door slechts
20% van de fouten. Het is dus van belang om juist
die 20% eruit te halen en weg te werken door
middel van het DMAIC-principe. In deze fase
worden dan ook de doelen en de grenzen i.v.m.
het op te lossen probleem vastgelegd.
Figuur 4: Voorbeeld Pareto analyse
Probleemstelling
Hierbij worden er enkele vragen gesteld om een duidelijker beeld te scheppen van het probleem. Die leiden tot
een efficiëntere aanpak:
Wat zijn de problemen? Gaat het om productiefouten, defecten, vertragingen, afwijkingen, ...?
Waar en wanneer doet het probleem zich voor?
Wat is de omvang van het probleem? Is er sprake van een trend?
Bestaat de mogelijkheid om data te capteren?
Analyse van de aandeelhouders
In deze stap is het de bedoeling om alle mensen die belang of
invloed hebben in het project in kaart te brengen (Figuur 5). Dit
omwille van de communicatie die opgesteld kan worden zodanig dat
de bewuste personen up to date blijven. Op deze manier kan er dan
ook geanticipeerd worden op tegenwerkende krachten die zich
Figuur 5: Voorbeeld analyse van de
kunnen voordoen tijdens het project. Meestal zal het hier gaan om
aandeelhouders
CEO’s (Chief Executive Officer), productiemanagers, ploegbazen en
operatoren. Deze kunnen dan beoordeeld worden volgens hun aandeel in betrokkenheid, interesse en invloed.
Proces map
Dit is een visuele weergave van een proces dat alle activiteiten in
symbolen weergeeft (Figuur 6). Hierbij zijn er 5 belangrijke blokken: de
leverancier, de invoer, het proces, de uitvoer en de klant. Het proces
wordt dan nog eens opgedeeld in verschillende processtappen.
Figuur 6: Voorbeeld analyse van de
aandeelhouders
6
Verwachtingen van de klant
Tijdens het project moet er ook rekening gehouden worden met de wens van de
klant. Er moet dus gekeken worden of er een invloed is op de zogenaamde CTQ’s
(Critical To Quality). Zal de klant er voordeel bij doen indien het vooropgestelde
probleem geëlimineerd is? Zo ja, dan is het de bedoeling om de groep klanten te
identificeren waarbij dit probleem de grootste invloed zal hebben. Het oplossen
van het probleem voor deze klanten leidt dan ook tot de grootste winst. Indien
de verwachtingen niet specifiek zijn, kan het handig zijn om een CTQ-tree (Figuur
7) op te stellen zodanig dat de algemene eisen opgesplitst worden in
deelproblemen.
Figuur 7: Voorstelling CTQtree
Project scope
In dit deel van de Define-fase is het de bedoeling om een focus te leggen op wat er nu precies onderzocht zal
worden. Dit geeft dan uiteindelijk aan welke factoren er gemeten en geanalyseerd gaan worden. Om dit te
bepalen, wordt er afgevraagd wie dit zal doen, wanneer dit zal gebeuren, wat er gemeten zal worden en waar
dit zal gebeuren.
Project charter
Een project charter bundelt alles wat er tot nu toe geweten is en wat er precies gaat gebeuren in het komende
onderzoek. Zo kan de project manager alles eenvoudig uitleggen en aantonen wat er concreet gaat gebeuren.
Hierin kunnen de volgende onderwerpen voorkomen:






omschrijving van het probleem;
doel van het project;
beperkingen;
planning;
deelnemers;
benodigdheden.
Verder zal er dan ook nog beschreven worden hoe de gegevens opgemeten worden.
3.1.2 Measure-fase
In deze fase, de naam spreekt voor zich, zullen de meetgegevens opgenomen worden. Afhankelijk van het doel
van het onderzoek zal een andere manier van capteren beschikbaar zijn. Bijvoorbeeld, wanneer er geprobeerd
wordt om de afgewerkte producten accurater te maken, zullen de afmetingen opgenomen worden. Wanneer
het gaat om lean-processing zal de tijd de belangrijkste factor zijn. Om dit alles in goede banen te leiden, wordt
ook deze fase in verschillende stappen opgedeeld.
Omvormen van externe CTQ’s naar interne CTQ’s
De externe CTQ’s staan voor de wensen van de klant, het totaalpakket. Het kan dus handig zijn om te weten
aan welke voorwaarden er binnen het proces voldaan moet worden. Deze voorwaarden worden gedefinieerd
als de interne CTQ’s. Om een voorbeeld te geven wordt de productie van een rekenmachine beschouwd. De
klant wenst een volledig werkend toestel en dat binnen de vooropgestelde levertermijn. De externe CTQ’s zijn
dan het vermijden van slechte producten en tijdverlies. De interne CTQ’s, voor het vermijden van slechte
producten, zijn de onderdelen afzonderlijk die goed moeten functioneren. Voor het tijdsverlies zijn dit dan de
oorzaken van productieonderbrekingen. Voor dit laatste wordt er gebruik gemaakt van de Pareto analyse om
de belangrijkste oorzaken op te sporen.
7
Oplijsting van oorzaken en gevolgen
Bij het meten is het belangrijk om de
invloedsfactoren/oorzaken van problemen te
kennen. Om de gevonden oorzaken op te lijsten
bestaan er een aantal methodes. De oorzaakgevolg matrix (Figuur 8) en het visgraat-diagram
(Figuur 9) zijn de bekendste binnen het Six sigma
gebeuren.
Figuur 8: Voorbeeld oorzaak-gevolg matrix
De oorzaak-gevolg matrix wordt gebruikt om te
identificeren welke oorzaken de grootste impact
hebben op de vooropgestelde CTQ’s. Het
visgraatdiagram stelt de 6 M’s voor die een
invloed kunnen hebben op het proces, namelijk:
mens, methode, machine, materiaal, meetmethode en moeder natuur. Niet alle factoren
zijn dus even beïnvloedbaar. Met behulp van
deze structuur kunnen de problemen opgesplitst
worden in deelproblemen waardoor de aanpak
eenvoudiger wordt.
Uitwerking plan meetmethode
Om een efficiënte en probleemloze meting te verkrijgen, is de
uitwerking van een plan noodzakelijk. Vooraf wordt er bepaald
wat er precies gemeten zal worden en hoe dit gebeurt. Hierbij
kan het handig zijn om één of meerdere schema’s/tabellen op
te stellen die de meting ondersteunen.
Analyse van de meetmethode
Wanneer het plan voor de meetmethode uitgewerkt is, moet er
gecontroleerd worden of de afwijkingen die zullen ontstaan te
wijten zijn aan het proces of aan de meetmethode.
Datacollectie
Eenmaal de analyse van de meetmethode uitgevoerd is, kan er
begonnen worden met het capteren van data. Belangrijk hierbij is het opnemen van de juiste hoeveelheid data.
Bij een te kleine hoeveelheid data zal het resultaat niet betrouwbaar genoeg zijn. Indien de hoeveelheid data te
groot is, wordt de analyse te complex. Om de juiste hoeveelheid te garanderen, is een goede opvolging vereist.
Figuur 9: Voorbeeld visgraatdiagram
Capaciteit van het proces
Als laatste wordt de capaciteit van het proces bekeken om te kijken of dit wel kan voldoen aan de eisen van de
klanten. Indien het bijvoorbeeld om een machine gaat met een nauwkeurigheid van 0,01 mm, kan er niet
verwacht worden dat er voldoende stukken op 0,005 mm nauwkeurig afgewerkt zullen worden. In dit geval is
het proces niet in staat om te voldoen aan de eisen van de klanten.
8
3.1.3 Analyze-fase
Als de hoeveelheid data groot genoeg is voor verdere verwerking, kan het analyseren in gang gesteld worden.
Het analyseren van de gegevens kan op verschillende manieren gebeuren en dit met een aantal Six Sigma tools.
Hierna volgen twee mogelijkheden:

Gedetailleerde proces map
Figuur 10: Gedetailleerde proces map

Mini-tab (verwerken van de meetgegevens)
Aan de hand van de verwerking van de gegevens kan er bepaald worden aan welke punten er gewerkt zal
worden. Zoals Pareto stelt zal dit waarschijnlijk om 20% van de fouten gaan. Dit wordt verder uitgewerkt in de
Improve-fase.
3.1.4 Improve-fase
Eenmaal de belangrijkste problemen in kaart gebracht zijn moet er hiervoor een oplossing gezocht worden. Na
even brainstormen is het de bedoeling om de meest efficiënte en voor de hand liggende aanpassingen te
selecteren en door te voeren. Dit kan gaan van aanpassingen aan het product zelf tot aanpassingen van de
machine en zelfs tot aanpassingen van de manier van werken.
Zodra de aanpassingen gekozen zijn, worden deze uitgevoerd en nadien wordt er gecontroleerd of ze wel
degelijk effectief zijn. Het is mogelijk dat er geen rekening werd gehouden met sommige andere parameters
waardoor de aanpassing onwaardig is.
3.1.5 Control-fase
De Control-fase vormt eigenlijk meer een geheel met de Improve-fase aangezien er bij iedere aanpassing
gekeken moet worden of ze effectief en blijvend is. Als dit niet het geval is, wordt er opnieuw gezocht naar een
andere uitwerking. Concreet wordt er dus gekeken of er al dan niet vooruitgang geboekt is.
9
3.2 OEE
OEE staat voor Overall Equipment Effectiveness en is een maat voor de efficiëntie. De meting hiervan kan op
verschillende niveaus uitgevoerd worden binnen een bedrijf. Ten eerste kan het gebruikt worden om de
evolutie te bekijken. Dit betekent dus een initieel OEEcijfer bepalen en dit dan te vergelijken met een
toekomstig OEE-cijfer om na te gaan of de efficiëntie
erop vooruit gegaan is. Daarnaast kan er dan ook een
vergelijking gemaakt worden tussen de identieke
machines om na te gaan waar de zwakke schakels
zitten. Als laatste kan er bij een volledig proces
nagegaan worden waar het grootste verlies van een
Figuur 11: Schematische voorstelling OEE
lijn zit.
3.2.1 OEE-cijfer
De OEE wordt aangeduid met een OEE-cijfer en dit wordt bepaald uit het product van drie factoren: de
beschikbaarheid, de prestatie en de kwaliteit [8][9][10]. In totaal zijn er zes verliezen die deze drie factoren
beïnvloeden waarbij elke factor twee verliezen toegekend krijgt. Om dit te verduidelijken, volgt er nu een klein
voorbeeld.
In één enkele shift wordt er 8u lang gewerkt, hiervan gaan er 30 minuten verloren aan het wachten op orders.
Tijdens de shift worden er een aantal orders verwerkt waardoor er nood is aan omstellingen. Deze
omstellingen nemen in totaal 100 minuten in. Naast de omstellingen ontstaan er ook een aantal fouten tijdens
de verwerking die zorgen voor een downtime van 40 minuten. De machines kunnen niet optimaal draaien
waardoor er maar aan 80% van de theoretische snelheid gewerkt wordt. Wanneer alle orders verwerkt zijn
blijkt dat 5% van de productie niet voldoet aan de vereisten en dus niet verkocht kan worden. Dit kan visueel
voorgesteld worden in Figuur 12:
1
2
3
4
5
6
7
Volledige beschikbaarheid: 8u
Verwerking: 7u30
Wachten
Effectieve verwerking: 5u10
Downtime
Theoretische snelheid
Effectieve Snelheid: 80%
Verliezen
Afgewerkte producten
Goedgekeurde producten
5% verlies
Figuur 12: Voorbeeld OEE-analyse
Om het OEE-cijfer te bepalen is het product van de beschikbaarheid , de prestatie en de kwaliteit nodig. In dit
geval is het resultaat gelijk aan: (
in cijfers :
)
(
)
(
), of
0,4916 of 49,16%.
10
3.2.1.1 Beschikbaarheid
De beschikbaarheid is de verhouding tussen de volledige beschikbaarheid en de effectieve verwerking. Dit
wordt beïnvloed door tijdsverliezen die staan voor downtime en die gerelateerd worden met:


breuken of foutmeldingen op de machines;
omstelling van de machines.
3.2.1.2 Prestatie
De prestatie is de verhouding tussen de effectieve prestatie en de maximale prestatie die de machines kunnen
uitvoeren. Deze factor wordt beïnvloed door snelheidsverliezen die te wijten zijn aan:


productspecificaties die ervoor zorgen dat de machines trager moeten werken dan mogelijk;
het wachten op invoer van producten.
M.a.w. wordt de prestatie beïnvloed wanneer er niet volgens de optimale condities gewerkt kan worden.
3.2.1.3 Kwaliteit
De kwaliteit is de verhouding tussen het aantal goedgekeurde afgewerkte producten en het totale aantal
afgewerkte producten. Deze factor wordt beïnvloed door kwaliteitsverliezen veroorzaakt door:


de opstart-tot-stabilisatie fase;
slecht functioneren van het gereedschap van de machines.
3.3 SMED
De afkorting SMED komt van ‘Single Minute Echange of Die’ en staat voor een methode die uit de lean filosofie
komt [11][12]. Deze methode wordt gebruikt om de doorlooptijd te optimaliseren. Om dit te verwezenlijken
wordt er gefocust op de omsteltijden. Het capteren van data tijdens de omstellingen is een belangrijk item
aangezien hiermee verder gewerkt wordt. Uiteindelijk bestaat de uitwerking van de SMED-methode uit vier
concrete stappen.
3.3.1 Uitwerking
Beschrijving huidige situatie
In de eerste stap wordt er een beschrijving gemaakt van de huidige situatie om zo een zicht te krijgen op de
eerste problemen. Wanneer er een omstelling gedaan moet worden, kan er bijvoorbeeld veel tijd verloren
gaan naar het zoeken van materiaal, grondstoffen en gereedschappen. Dit zorgt ervoor dat de machine extra
lang stil ligt. Deze handeling wordt als een interne omschakelingshandeling uitgevoerd terwijl dit ook extern
(wanneer de machine draait) kan gebeuren.
Categoriseren van de handelingen
Het is de bedoeling om in de tweede stap alle handelingen te categoriseren onder hetzij intern ofwel extern
(Figuur 13). Zo is er meteen een duidelijker beeld geschept om een betere analyse uit te kunnen voeren.
Hierbij moet er ook aandacht zijn voor de meest efficiënte manier om de productielijn te voorzien in zijn
benodigdheden. Het spreekt voor zich dat dit een cruciale fase is.
11
Figuur 13: Toepassing SMED stap 2
Omzetten van intern naar extern
Eenmaal dit gebeurd is, kan er overgegaan worden naar het bestuderen van de handelingen. Sommige interne
omstelhandelingen kunnen omgezet worden naar externe om zo de omsteltijd te verkorten (Figuur 14). Dit
wordt dan ook uitgevoerd in de derde stap.
Figuur 14: Toepassing SMED stap 3
Optimaliseren
In de vierde stap is het moment aangebroken om de omstelhandelingen opnieuw in te delen en is het tijd om
de omstelling zelf verder in detail te bekijken. Het is nu enkel nog een kwestie van de ‘low hanging fruits’ aan te
pakken om zo de omsteltijd nog meer te reduceren. Eenvoudigere en snellere opspanmethoden zijn de meest
voorkomende aanpassingen. Zo kunnen moeren bijvoorbeeld vervangen worden door vleugelmoeren
waardoor er geen nood is aan steeksleutels.
12
4 Aanpak
4.1 Datacollectie
Voor het verdere verloop van de masterproef wordt het proces eerst gedefinieerd om de eerste fase, namelijk
de Define-fase, van het DMAIC-principe te vervullen. Eenmaal dit gebeurd is, volgt er in de Measure-fase een
nulmeting zodanig dat de beginsituatie gekend is. Om dit te verwezenlijken zullen een aantal invulbladen uit
een vorige masterproef hergebruikt worden. Deze krijgen echter wel een aantal aanpassingen aangezien het nu
van belang is om zowel het OEE-cijfer te bepalen alsook een idee te krijgen van de fouten.
Om het OEE-cijfer te kunnen bepalen, is het noodzakelijk om de gegevens van de omstelling en de verwerking
te kennen. Figuur 15 stelt het invulblad voor de verwerking voor. Hierop moeten de operatoren aanduiden
welke delen van de afwerkingsmachines er actief zijn voor een bepaald order. Dit om de maximum snelheid te
kunnen bepalen. Daarnaast moet het beginuur (het uur waarop het eerste goede product gemaakt werd) en
het einduur ingevuld worden.
Figuur 15: Invulblad analyse verwerking
De maximum snelheid van de afwerkingsmachines is zoals eerder gezegd
afhankelijk van de actieve delen. Wanneer er sprake is van kisten, tubes of
verpakkingen van 2 of 5 sigaren dan is de maximumsnelheid sowieso 50
units/min.
In alle andere gevallen is het afhankelijk van de vooropgestelde eisen. Als het
order enkel een zegel vereist dan is de maximum snelheid 90 units/min voor
plakstraat 3 en 100 units/min voor plakstraat 4.
Voor het aanbrengen van een healthwarning of een extra sticker daalt de
maximum snelheid tot 70 units/min voor beide plakstraten. Figuur 16 is een
voorbeeld van een etui waarop twee healthwarnings, twee zegels, een extra
sticker en een barcode aangebracht zijn.
In Figuur 17 is het invulblad voor de analyse van de omstelling van de machine
te zien met een indeling volgens de stappen van de ombouw. Op deze manier is
gekend hoe lang de omstelling duurt en waar de meeste tijd naartoe gaat.
Figuur 16: Voorbeeld
afgewerkte etui
Figuur 17: Invulblad setupanalyse
13
Er is ook nog een invulblad voor het loggen van de fouten (Figuur 18). Op deze manier wordt er bijgehouden
wat de oorzaak van een downtime is, hoe dit opgelost wordt en hoeveel tijd dit inneemt. Belangrijk is ook dat
de wachttijd (de tijd die gaat naar het wachten op een mecanicien) geregistreerd wordt.
Figuur 18: Invulblad foutenanalyse
Als laatste is er het invulblad voor het loggen van de instelwaarden van de afwerkingsmachines (Figuur 19).
Tijdens de stage bij Cortès werd het al snel duidelijk dat er veel tijd verloren ging om deze waarden snel goed te
krijgen. Soms moest er tot wel acht keer geprobeerd worden om de correcte instellingen te bekomen. Dit
bracht het idee om de uiteindelijke instelwaarden te loggen met de bedoeling om deze in de toekomst te
gebruiken om de afwerkingsmachines in te stellen.
Figuur 19: Invulblad instelwaarden
Hoogstwaarschijnlijk zal dit geen ideale situatie opleveren maar dit zal wel een tijdsbesparing brengen. De
gelogde instelwaarden zullen als richtwaarde dienen waardoor de goede instelling van de afwerkingsmachines
sneller bereikt zal zijn. Uiteindelijk zou één- à tweemaal proberen moeten volstaan.
4.2 Verwerking gegevens
Na een periode van meten (september tot december) is het tijd om de gegevens te verwerken. Ten eerste
wordt aan de hand van de datacollectie een OEE-cijfer bepaald voor beide afwerkingsmachines. Dit gebeurt
aan de hand van de gegevens van de invulbladen van de verwerking en de omstelling. Hierbij wordt de
beschikbaarheid, de prestatie en de kwaliteit bepaald aan de hand van volgende formules:
-
-
(4.1)
(4.2)
(4.3)
(4.4)
Naast het bepalen van het OEE-cijfer is er ook aandacht voor de fouten. De gegevens van het invulblad van de
foutenlogging worden geanalyseerd via Excel om vervolgens de belangrijkste fouten in kaart te brengen. Als
deze fouten gekend zijn is het tijd om deze weg te werken.
14
4.3 Uitwerking oplossingen
Afhankelijk van het probleem zal er een voorstel tot verbetering gemaakt worden. Indien dit voorstel haalbaar
is dan kan dit toegepast en geëvalueerd worden. Na afloop van de evaluatie zal duidelijk zijn of de oplossing al
dan niet effectief is. Indien dit niet het geval is, wordt er verder gezocht naar alternatieven en teruggekeerd
naar de originele opzet. Dit wordt dan toegepast voor al de belangrijkste fouten.
Naast het oplossen van de fouten is er ook een benadering van het proces via de SMED-methode. Op deze
manier is het de bedoeling om mogelijke aanpassingen te zoeken die resulteren in een tijdswinst bij het
omstellen van de afwerkingsmachines.
Als laatste is er het opmaken van een dossier die de instelwaarden bevat. Hierop kunnen de operatoren beroep
doen tijdens het omstellen van de afwerkingsmachines. Zo zou er een tijdswinst moeten optreden door het
sneller instellen van de parameters.
4.4 Resultaten
Op het einde van het gehele proces is het nodig om het OEE-cijfer nogmaals te bepalen om de vooruitgang te
bekijken. Aangezien de datacollectie tijdens het volledige proces actief is, is het gewoon een kwestie van het
deel na alle aanpassingen te beschouwen. Het OEE-cijfer dat hier te berekenen valt, wordt dan vergeleken met
de beginsituatie.
15
5 Uitwerking
5.1 Define
Binnen deze masterproef zal er geprobeerd worden om de efficiëntie van de sigaarafwerkingsmachines verder
te optimaliseren. Aangezien Pieter Fabry zich gefocust heeft op de omstellingen in een vorige masterproef kan
er hier in principe niet veel verbeterd worden. Dit zal echter wel nog eens bekeken worden maar de focus ligt
op het wegwerken van de fouten. Het is dus de bedoeling om een idee te krijgen van de voorkomende fouten
en hun aandeel. Met behulp van de Pareto analyse zal het mogelijk zijn om de belangrijkste fouten te
onderscheiden.
Om de situatie te verduidelijken, is er in Figuur 20, Figuur 21, Figuur 22 en Figuur 23 een weergave van de
sigaarafwerkingsmachine met de verschillende onderdelen. De onderdelen zijn:
1. Induwer;
2. stickerunit onder;
3. stickerunit boven;
4. printer;
5. stickerunit boven 2;
6. zegel- en lijmunit;
7. banddraai;
8.
9.
extra sticker-unit;
stapelaar.
Figuur 20: Sigaarafwerkingsmachine
Figuur 21: Sigaarafwerkingsmachine deel 1
16
Figuur 22: Sigaarafwerkingsmachine deel 2
Figuur 23: Sigaarafwerkingsmachine deel 3
5.2 Measure
Gedurende een periode van september tot februari wordt er gemeten om de beginsituatie te kennen. Hierbij
maken de operatoren gebruik van de invulbladen die besproken zijn in punt 4.1 Datacollectie. Op deze manier
worden alle verwerkte bestellingen gelogd en zijn alle gegevens gekend om het OEE-cijfer te bepalen en de
foutenanalyse te maken.
Wanneer de implementaties doorgevoerd zijn, zal er getracht worden om nog minstens één maand te meten
om zo het eindresultaat te bekomen. Op deze manier wordt meteen duidelijk waar er verbetering geboekt is.
17
5.3 Analyze
5.3.1 OEE-cijfer
De meetgegevens omtrent de verwerking worden gebruikt om het OEE-cijfer te bepalen. Zoals eerder
aangehaald is het OEE-cijfer het product van de beschikbaarheid, de prestatie en de kwaliteit.
-
-
(5.1)
(5.2)
(5.3)
(5.4)
Om via een groot aantal orders aan een OEE-cijfer te komen, wordt de som genomen van de effectieve
beschikbaarheid per order om zo aan een totale effectieve beschikbaarheid te komen. Hetzelfde voor de totale
beschikbaarheid, de effectieve prestatie en de maximale prestatie. Met deze gesommeerde gegevens kan dan
de totale beschikbaarheid en de totale prestatie berekend worden om het uiteindelijke OEE-cijfer te bepalen.
De meetgegevens van september tot februari, die de beginsituatie weergeven, brengen de volgende
resultaten:
OEE
37,24%
40,00%
35,00%
31,53%
33,80%
28,39% 28,64% 27,27%
30,00%
25,00%
30,52%
20,84%
20,00%
15,00%
10,00%
5,00%
0,00%
Totaal
Blik
Houten
kist
HULA
Karton
Plastic
PVC
Staal
Figuur 24: OEE-cijfer vóór aanpassingen
Het OEE-cijfer bedraagt 31,53%, in vergelijking met de 24,33%, die het eindresultaat is van vorig jaar. Er is dus
een absolute stijging van 7,20% en een relatieve stijging van 29,59%. Dit verschil is te verklaren door het feit
dat de mecaniciens van Cortès al heel wat inspanningen verricht hebben om de afwerkingsmachines te
optimaliseren. Daarnaast worden de operatoren steeds beter in het omstellen en bedienen van de
afwerkingsmachines.
18
Er kan meteen opgemerkt worden dat blik en HULA de betere producttypes zijn en dat de houten kisten meer
problemen opleveren. Dit laatste is te wijten aan de niet altijd even nauwkeurige afwerkingsgraad van de
kisten waardoor er binnen een serie heel wat verschil zit in afmetingen.
Naast het OEE-cijfer kan ook de beschikbaarheid en de prestatie bekeken worden in Figuur 25 en Figuur 26. De
kwaliteit valt hier niet binnen beschouwing en wordt als 95% aangenomen.
Beschikbaarheid
100%
80%
85%
75%
84%
78%
61%
60%
60%
94%
66%
60%
91%
74%
65%
88%
64%
52%
92%
83%
78%
61%
90%
59%
51%
68%
58%
40%
20%
0%
Totaal
Blik
Houten
kist
HULA
beschikbaarheid vóór
Karton
Plastic
PVC
Staal
beschikbaarheid zonder fout
Beschikbaarheid zonder setup
Figuur 25: Beschikbaarheid vóór aanpassingen en potentiële verbetering
Volgens Figuur 25 is er voor de beschikbaarheid een potentiële verbetering van 40% absoluut en relatief gezien
is dit 66,67%. Teruggerekend naar het OEE-cijfer levert dit 52,25% op wat een absolute stijging van 20,72% en
een relatieve stijging van 65,71% betekent. Dit zou heel mooi zijn als het mogelijk is maar niets is minder waar.
De beschikbaarheid kan namelijk nooit 100% worden aangezien de setup, die zorgt voor een verlies in
beschikbaarheid, nooit volledig weg te werken is.
Als erin geslaagd wordt om alle fouten weg te werken dan is er voor de beschikbaarheid een absolute
verbetering van minstens 10% mogelijk. Dit omdat het wegwerken van de fouten ook een vermindering van de
setup kan betekenen. In dit geval zou het OEE-cijfer minstens een absolute stijging van 5% ondervinden,
relatief is dit 16%.
19
Prestatie
70%
60%
55%
60%
58%
58%
56%
55%
PVC
Staal
50%
50%
37%
40%
30%
20%
10%
0%
Totaal
Blik
Houten
kist
HULA
Karton
Plastic
Prestatie
Figuur 26: Prestatie vóór aanpassingen
Bij de prestatie komt opnieuw hetzelfde beeld naar voor: blik en HULA zijn de betere producttypes en de
houten kisten zijn het moeilijkst te verwerken.
5.3.2 Foutenanalyse
Naast de verwerking zijn er ook meetgegevens van de fouten. Hierbij zijn de fouten opgesplitst in een 15-tal
categorieën. Elke fout bestaat uit een wachttijd en een effectieve fout-tijd. De wachttijd is de tijd die verstrijkt
vooraleer een technieker aanwezig is. De effectieve fout-tijd is de tijd die nodig is om het probleem/de breuk te
verhelpen. Hieronder volgt een verklaring van de verschillende categorieën:

Wachttijd technieker: Dit is de tijd die verstrijkt vooraleer er een technieker beschikbaar is

Wachten: De tijd die voorbij gaat door het wachten op materialen die nog niet aanwezig zijn

Handwerk: Slaat op de tijd die “verloren” gaat omdat de verwerking nog niet van start kan gaan omdat
er bv. inzetbakken (houder voor de etuis) gekleefd moeten worden

Productiefout: Tijd die verloren gaat doordat er bijvoorbeeld een verkeerde sticker gebruikt is

Aanrijding: Tijd die nodig is om de machine terug op punt te zetten na aanrijding door een heftruck

De volgende categorieën zijn machinefouten (de tijd onder elke categorie is de tijd die nodig is om het
probleem op te lossen):
o Zegel: probleem met de zegelunit; zegel die niet recht hangt, niet goed kleeft of slecht
versneden is.
o Sticker: probleem met de stickerunit; het kan gebeuren dat de sticker niet recht hangt, dat er
2 stickers gegeven worden, dat de stickerband scheurt, … .
o Extra sticker: probleem met de extra sticker-unit; meestal lukt het hier niet om de unit goed
in te stellen.
o Lijm: probleem met de lijmunit:
 lijm loopt te snel;
 lijm loopt niet door;
 lijmreservoir loopt over;
 te weinig lijm op zegel waardoor deze niet kleeft.
o Breuk: stilstand door een of andere breuk bij een van de units.
20
o
o
o
o
o
Band: probleem met de keerunit; het wisselen van draaiband naar de rechte band verloopt
moeizaam.
Induwer: probleem met de unit die de etuis in de meenemers brengt:
 dozen/etuis breken;
 unit hapert;
 dozen/etuis vallen niet recht in de meenemers.
Stapelaar: probleem met unit die de etuis stapelt:
 dozen/etuis breken;
 dozen/etuis vallen door de unit;
 unit stapelt niet goed.
Printer: probleem met de printunit:
 unit print niet goed;
 unit moet proper gemaakt worden.
Rest: alle andere gevallen die niet meteen in een categorie passen.
Samengevat resulteert dit voor beide gevallen in de volgende cijfers :
Categorie
tijd(min)
aandeel(%)
Wachttijd
Extra
Productie
Technieker Wachten
Zegel
Sticker
sticker
Lijm Breuk
fout
995
270
92
162
205
115
25
30
8,14
29,99
2,77
4,88
6,18
3,47
0,75
0,90
Keerunit Handwerk Induwer Stapelaar Aanrijding Printer Rest
Totaal
270
715
100
155
35
10
139
3318
8,14
21,55
3,01
4,67
1,05
0,30
4,19
100,00
Tabel 1: Foutenanalyse voor aanpassingen plakstraat 3
Wachttijd
Productie
Categorie Wachten Technieker
Zegel
Sticker Extra sticker Lijm Breuk
fout
Tijd(min)
125
875
183
235
53
10
50
403
aandeel(%)
4,64
32,46
6,77
8,72
1,97
0,37
1,85
14,95
plaatjes
Keerunit Handwerk Induwer Stapelaar Printer Rest
Totaal
64
129
367
0
0
93
110
2696
2,37
4,78
13,61
0,00
0,00
3,43
4,08
100,00
Tabel 2: Foutenanalyse voor aanpassingen plakstraat 4
Als de vergelijking gemaakt wordt tussen de totale fout-tijden uit Tabel 1 en Tabel 2 dan kan er opgemerkt
worden dat plakstraat 3 23,07% meer stilstand heeft dan plakstraat 4. Hieruit volgt dat de grootste
winstmarges bij plakstraat 3 te vinden zijn en dat de focus hierop moet gericht worden.
5.3.3 Pareto analyse van de fouten
Om een beter zicht te krijgen op de fouten kan er een Pareto analyse gemaakt worden. Hiermee zal het dan
ook mogelijk zijn om de belangrijkste fouten te identificeren. Door een beperkt aantal fouten weg te werken
kan er een grote vooruitgang geboekt worden. Uit Figuur 27 en Figuur 28 kan meteen afgeleid worden dat de
fouten redelijk overeenkomstig zijn voor beide plakstraten. Er kan dus wel degelijk verder gewerkt worden met
enkel de gegevens van plakstraat 3.
21
Figuur 27:Pareto diagram plakstraat 3
Figuur 28: Pareto diagram plakstraat 4
Uit de twee bovenstaande figuren is het duidelijk dat de tijd, die naar het wachten op een technieker gaat, het
grootste aandeel heeft. Het nadeel bij deze weergave van de resultaten is dat het niet duidelijk is welke unit
van de afwerkingsmachine de meeste problemen geeft. Om dit te verduidelijken is het nodig om de fout-tijd
die elke unit veroorzaakt met daarbij nog eens een detail van elke unit in een Pareto diagram te plaatsen. In
Figuur 29 wordt de fout-tijd per unit weergegeven.
22
Figuur 29: Pareto diagram per unit
Met behulp van Figuur 29 ontstaat er meteen een duidelijker beeld van de oorsprong van de fout-tijden. Om de
fouten aan te pakken moet er iets gedaan worden aan het handwerk (die een deel van de setup is) bij de extra
sticker-unit, de zegelunit, de keerunit en de stickerunit. Hierna volgt er een Pareto diagram van deze laatste
categorieën.
Figuur 30: Pareto diagram handwerk(setup)
Uit Figuur 30 kan afgeleid worden dat er naar setup toe nog een aantal verbeteringen mogelijk zijn. Inzetbakken die nog niet bekleefd zijn en materiaal dat ontbreekt zorgen voor het grootste aandeel fout-tijd.
23
Figuur 31: Pareto diagram extra sticker-unit
In het geval van de extra sticker (Figuur 31) kan er meteen gezegd worden dat het probleem zich situeert bij
het afregelen. Daarbij komt dan nog eens de wachttijd op een technieker waardoor de fout-tijd op z’n minst
verdubbelt.
Figuur 32: Pareto diagram zegelunit
Voor de zegelunit (Figuur 32) springt de wachttijd er ook duidelijk uit. Daarnaast zijn er heel wat kleine
problemen zoals de lijm die overloopt, de lijm die te vlug loopt, zegels die uitgeput geraken in de unit, … .
24
Figuur 33: Pareto diagram keerunit
Figuur 33 toont de Pareto analyse van de keerunit en hier
is het opmerkelijk dat er maar twee categorieën zijn.
Opnieuw is de wachttijd een groot deel van de fout-tijd.
Het probleem bevindt zich hier bij het wisselen tussen
rechte band en draaiband.
In het geval dat de draaiband erop moet, speelt de
complexiteit een grote rol. De operatoren hebben hierbij
een klein papiertje, zoals in Figuur 34 te zien is, met een
schets van hoe de band erop moet. Bij de rechte band is
mankracht de grootste vereiste waardoor de vrouwelijke
operatoren er niet in slagen om de wissel te doen.
Figuur 34: Schets keerunit
25
Figuur 35: Pareto diagram stickerunit
Als laatste is er nog de Pareto analyse van de stickerunits. Hierbij is er terug sprake van een groot aandeel
wachttijd. Het belangrijkste probleem is hier dat de sticker schuin op de etuis terecht komt.
5.4 Improve
Zoals eerder vermeld, is het de bedoeling om in deze fase de vooropgestelde fouten/problemen uit de Analyzefase weg te werken. Aangezien de extra sticker-unit en de keerunit eenduidige fouten hebben zal de focus
hierop gevestigd worden. Uit de analyse van de units volgt ook dat de wachttijd op een technieker steeds een
groot aandeel van de fout-tijd in beslag neemt. Hiervoor wordt er dan ook een oplossing gezocht.
5.4.1 Wachttijd technieker
Aangezien de wachttijd 30% of 995 minuten (Tabel 1 en Figuur 27) van de totale fout-tijd inneemt en dit enkel
bij plakstraat 3, dan is het duidelijk dat er hier iets aan gedaan moet worden. Indien de wachttijd van plakstraat
4 (875 minuten) erbij genomen wordt dan komt dit op 1870 minuten of 31 uren afgerond in een periode van 5
maanden.
Een eerste oplossing komt uit TPM waarbij operator en technieker samen verantwoordelijk zijn voor de
machine en dat de operator meer en meer zelfstandig het onderhoud en de herstellingen doet. Dit is reeds
deels zo en de operatoren leren elke dag bij maar er zit ook een keerzijde aan de medaille. Het is namelijk zo
dat er nog steeds veel handwerk aanwezig is in de productiehal en dat elke arbeider dezelfde verloning heeft.
De operatoren die aan de machines staan moeten meer kunnen/onthouden. Indien er dus teveel verwacht
wordt in een korte tijd is het mogelijk dat de operatoren dit niet meer aanvaarden. Dat probleem moet dus ten
allen tijde vermeden worden.
De tweede oplossing is het aanpakken van de onderbemanning van de technische dienst. Bij deze zou het dan
nodig zijn om een extra technieker aan te werven. Dit kan verantwoord worden door het feit dat de wachttijd
voorkomt op alle machines en dus waarschijnlijk een stuk meer is dan 31 uren op 5 maanden. Daarnaast is het
26
ook zo dat er heel wat achterstallig onderhoud is, vernieuwingen die gedaan moeten worden en nog allerhande
werken waarvoor er op dit moment geen tijd is. Het is ook geweten dat een van de techniekers binnen twee
jaar op pensioen gaat. Voor deze laatste is er dus een vervanger nodig die tijdig opgeleid moet worden.
Een extra technieker zou dus meer dan welkom zijn en deze raad werd dan ook doorgegeven naar het
management. Dit kreeg een snelle opvolging en meteen was er een geschikte kandidaat maar door
omstandigheden is de overeenkomst verbroken en is de vacature opnieuw open.
5.4.2 Extra sticker-unit
Als tweede is er de extra sticker-unit waarbij er volgens
Figuur 31 57% van de fout-tijd afkomstig is van het wachten
op een technieker of een probleem bij het in-/afstellen van
de unit. De wachttijd werd in het vorige puntje reeds
besproken, het tweede probleem vergt misschien nog wat
verduidelijking vooraleer de overgang tot de oplossing
gemaakt wordt.
Soms gebeurt het dat de operatoren er niet in slagen om de
extra sticker-unit (Figuur 36) goed af te regelen waardoor
de sticker niet goed op de doos terecht komt. Meestal is
het zo dat onvoldoende kennis van de sturing de oorzaak is.
Het kan echter ook zijn dat de operatoren iets vergeten.
Voor al deze gevallen zou het goed zijn om volgens TPM de
operatoren op te leiden en zo het systeem beter leren
kennen.
Figuur 36: extra sticker-unit
Een ander probleem dat zich voordoet is de variatie van de stickerlocatie op de etuis. De oorzaak hiervan ligt bij
de sturing die wordt ingesteld in tijdseenheden. Dit wil zeggen dat er x milliseconden na een detectie een
sticker gegeven wordt door de unit. Het probleem hierbij is dat er kleine
snelheidsvariaties mogelijk zijn bij de transportbandjes van de extra sticker-unit. De
oorzaak hiervan ligt bij de afmetingen van de producten, niet iedere doos/etui/kist is
even breed. Het ene product zal dus iets meer spannen tussen de transportbandjes
dan de andere. Dit leidt dan tot koppelvariaties bij de borstelloze dc-machines (Bijlage
10.7) welke resulteren in snelheidsvariaties. Door deze variaties zal de etui net iets
vroeger of iets later aan de unit passeren, waardoor de stickerlocatie verschilt van de
ingestelde waarde.
Het zou dus handig zijn indien het mogelijk is om de sturing in te stellen met een
afstand. Gelukkig is dit voorzien en moet er enkel voor een positieterugkoppeling
gezorgd worden. Dit kan gebeuren met behulp van een encoder. Het probleem is
echter dat er hiervoor niets aanwezig is. De aanwezige assen komen niet ver genoeg
uit hun lagerhuis waardoor het niet mogelijk is om er een holle as encoder op te
plaatsen.
Figuur 37:
Implementatie
encoder
Aangezien Cortès nog een incrementele encoder met as liggen heeft (zie bijlage 10.1), wordt er geopteerd om
deze te implementeren. Om dit te kunnen realiseren moet er een boring gemaakt worden in een van de assen,
27
waarin er op zijn beurt draad getrokken wordt. In het lagerhuis zijn er reeds 4 boringen aanwezig waarop een
houder (zie bijlage 10.2) voor de encoder gemonteerd kan worden. Door middel van een ontworpen as (zie
bijlage 10.3) kan de huidige as verlengd worden.
Om de as van de encoder te verbinden met de aangedreven as wordt er gebruik gemaakt van een flexibele
koppeling. Dit omdat de montage nooit 100% recht en uitgelijnd kan zijn en omdat krachten op de encoder ten
allen tijde vermeden moeten worden. Het uiteindelijke resultaat is te zien in Figuur 37.
5.4.3 Zegelunit
De derde categorie volgens Figuur
29 is deze van de zegelunit die 14%
van de totale fout-tijd in beslag
neemt. Figuur 32 toont de verdeling
in detail en daarop is het meteen
duidelijk dat er alweer een groot
aandeel van de tijd naar het
wachten op een technieker gaat
(52%). Daarnaast zijn er nog 8
verschillende categorieën met elk
een miniem aandeel van de fouttijd. Dit wijst erop dat er niet echt
een concreet probleem is dat
aangepakt kan worden. De oorzaak
van de fouten ligt bij veel
verschillende zaken zoals onder
Figuur 38: Zegelunit
andere slecht versneden zegels en
het vergeten van een handeling door een van de operatoren. Het aanpakken van de wachttijd is hier dus de
enige conclusie die genomen kan worden.
5.4.4 Keerunit
De vierde unit is de keerunit en neemt 13% van
de totale fout-tijd in (Figuur 29). Deze unit
wordt gebruikt om de etuis te draaien indien
nodig. Het spreekt dan ook voor zich dat er
twee riemen voor handen zijn. Eén om te
draaien en één die enkel als transportband
dient. Dit zorgt dan ook voor de nodige wissels
waardoor er tijd verloren gaat.
Hierdoor is het ook logisch
categorieën zijn in Figuur 33.
die nodig is om de wissels
wachttijd. In principe zou
dat er maar 2
Namelijk de tijd
te doen en de
er hier geen
wachttijd mogen zijn doordat dit een taak is
voor de operatoren. Het probleem hierbij is
Figuur 39: Keerunit
28
echter dat de transportband (rechte band) moeilijk te (de)monteren is. Er is een te grote kracht vereist om de
transportband van de geleidingen te halen waardoor de operatoren niet in staat zijn om dit te doen.
Het blijkt dat de transportband iets te kort is om goed te zijn. Verder is er ook nog wat marge bij de geleiding
rechts van de aandrijving (Figuur 39) die gebruikt wordt om de riem aan te spannen. In een opgespannen
situatie zou de geleiding in theorie nog een 40-tal mm kunnen dalen. Dit betekent dan ook dat de riem langer
mag zijn. De originele riem is 1775 mm en een meting toont aan dat de riem 1810 mm mag zijn om de geleider
in zijn uiterste positie te krijgen bij een opgespannen riem. Om zeker te zijn dat de riem ook niet te lang is
wordt er geopteerd om een riem van 1800 mm te bestellen. Dit is dan ook de maat die doorgegeven werd aan
de leverancier.
Om de complexiteit van de draaiband aan te pakken werd de schets op het kleine papiertje (Figuur 34)
vervangen door een A4-afdruk van Figuur 39.
5.4.5 Stickerunit
Als vijfde categorie is er de stickerunit die 9% van de totale fout-tijd in beslag neemt. Op Figuur 35 is er te zien
dat de wachttijd opnieuw een groot aandeel, welgeteld 40%, van de fout-tijd in beslag neemt. Daarnaast is er
het probleem waarbij de sticker scheef hangt die zorgt voor 39% van de fout-tijd. Overigens zijn er nog 3
minder belangrijke fouten.
De wachttijd werd reeds besproken in een van de voorgaande puntjes. De andere fouten zijn echter moeilijker
weg te werken. De oorzaak van deze fouten is voornamelijk te wijten aan de etuis, de kisten, de dozen,.. . Deze
zijn namelijk niet altijd even nauwkeurig afgewerkt waardoor er variaties ontstaan qua afmetingen. Daarnaast
is het ook zo dat de rollen waarop de stickers hangen soms van mindere kwaliteit zijn. Hierdoor is het mogelijk
dat de sticker schuin op de etuis, kisten, dozen of hulsjes terecht komt. Het vergeten van handelingen door
operatoren kan ook hiertoe leiden.
De meeste van de bovenstaande oorzaken zijn moeilijk weg te werken. De operatoren zouden echter wel
ondersteund kunnen worden met behulp van een checklist. Hiervoor werd reeds een poging gedaan maar het
effect was helaas nihil doordat de checklist na een tijdje verwaarloosd werd. De ervaring van de operatoren
heeft een betere invloed op dit probleem. Naarmate de operatoren langer aan de machine gewerkt hebben,
zullen ze meer en meer een routine krijgen en zo minder en minder vergeten.
5.4.6 Andere
Met de 5 voorgaande categorieën werd reeds 80% van de fouten
besproken maar aangezien er aan bepaalde zaken niet veel veranderd
kan worden, komt er nog een extra categorie bij. Binnen de categorie
‘andere’ betreft het allemaal zaken die niet specifiek aan een unit gelinkt
kunnen worden, goed voor 6% van de fout-tijd.
Zo gebeurt het soms dat er een heftruckchauffeur tegen de machine
rijdt, waardoor de productie op die machine moet stoppen. Om dit tegen
te gaan kan er bescherming aangebracht worden in de zin van een of
andere vangrail zoals in Figuur 40.
Figuur 40: Voorbeeld vangrail
29
5.4.7 SMED
Naast de foutenanalyse is er ook nog een analyse volgens de SMED-methode. Met deze methode is het
mogelijk om kortere omsteltijden te bekomen. In feite is dit reeds volledig behandeld geweest in een vorige
masterproef maar toch kwamen er nog een aantal verbetermogelijkheden naar boven.
Hendeltjes van draaiwielen
Als eerste viel het bij een eerste bezoek aan de productie meteen op dat er een groot aantal hendeltjes
verwijderd waren van de aanwezige draaiwielen. Deze draaiwielen worden tijdens het omstellen gebruikt om
de machines in te stellen volgens het te verwerken product. Aangezien er frequent omgesteld wordt, is het wel
belangrijk dat er zo weinig mogelijk tijd verloren gaat en daarvoor zijn die hendeltjes noodzakelijk.
Natuurlijk zijn deze hendeltjes niet zomaar verwijderd. Bij navraag bleek dat ze de operatoren hinderden bij
bepaalde handelingen. Dit zorgde dan ook voor de nodige blauwe plekken wat niet echt aangenaam is. Meteen
kwam het idee van omklapbare hendeltjes en het nodige opzoekwerk. Het resultaat is te vinden in bijlage 10.4.
Met deze hendeltjes kan er terug efficiënt gewerkt worden met de draaiwielen en is er geen risico meer op
blauwe plekken.
Stickerplaat
Als tweede is er het stickerplaatje dat gebruikt
wordt bij de stickerunits. Afhankelijk van de
grootte van de sticker is er een ander plaatje
nodig. Het gaat hier meer bepaald over de
bevestiging van dit plaatje wat gebeurt met behulp
van twee boutjes en twee moeren. Om dit te
bevestigen of te demonteren is er nood aan twee
steeksleutels. Hierbij gaat er veel tijd verloren om
eerst het gereedschap te zoeken en daarna de
moer volledig los te draaien.
Figuur 42: Aangepaste stickerplaat
Figuur 41: Stickerplaat
Dit tijdsverlies kan makkelijk gereduceerd worden door
gebruik te maken van vleugelmoeren waardoor een
steeksleutel overbodig is. De bouten kunnen vastgezet
worden in de houder door gebruik te maken van blauwe
Loctite. Op deze manier moet de bout niet
tegengehouden worden bij het aanspannen van de
vleugelmoer. Daarnaast kunnen de twee gaten in de
stickerplaat (zie Figuur 41) vervangen worden door 2
sleuven om zo de vleugelmoeren slechts een klein beetje
los te moeten draaien (zie bijlage 10.5). Dit resulteert dan
in de stickerplaat op Figuur 42.
Instelwaarden
Als derde en laatste zijn er de instelwaarden die gebruikt worden om de verschillende units in te stellen. Deze
instelwaarden bepalen de positie van de sticker, barcode of zegel op de etuis, kisten, dozen of hulsjes. Het
probleem hierbij is dat de operatoren vele malen moeten proberen vooraleer de instelwaarden correct staan.
Dit moet voor ieder product gebeuren waardoor er dus veel kostbare tijd verloren gaat.
30
Vandaar het idee om de instelwaarden te loggen zodanig dat de operatoren hier beroep op kunnen doen om
de machine vlot in te stellen. In bijlage 10.6 staat de tabel die geraadpleegd kan worden. Dit zou ervoor
moeten zorgen dat de operatoren sneller de gewenste instelwaarden bereiken.
Er werden ook tablets voorzien waarmee de operatoren foto’s van het uiteindelijke product kunnen zien bij het
inscannen van de barcode op het werkorder. Hierdoor moeten de operatoren geen tijd meer spenderen aan
het zoeken van de juiste positionering van de stickers.
5.5 Control
In de control-fase is het de bedoeling om de gemaakte aanpassingen te beoordelen en initiatieven op poten te
zetten om de aanpassingen te blijven behouden. Om opnieuw het TPM-gebeuren aan te halen, zou het goed
zijn als de operatoren en techniekers geconfronteerd worden met de resultaten van de machines. Dit kan
gebeuren door het OEE-cijfer en de dagelijkse doelen visueel weer te geven op een scherm (Zie hoofdstuk 7
Toekomst).
5.5.1 Wachttijd technieker
Voor de wachttijd is er momenteel nog geen oplossing aangezien er geen extra technieker aanwezig is. Dit wil
dan ook zeggen dat er nog een potentiële verbetering is na het verloop van de masterproef. Het is
vanzelfsprekend dat de wachttijd zal dalen als er een technieker aangeworven en opgeleid wordt. In het
hoofdstuk (Resultaten) dat hierop volgt, zal echter wel een daling van de wachttijd te zien zijn. De verklaring
hiervoor ligt bij het feit dat weggewerkte fouten/problemen geen stilstand en dus ook geen wachttijd meer
kunnen veroorzaken.
5.5.2 Extra sticker-unit
Bij deze unit werd er een encoder geïmplementeerd, dit om ten eerste de variatie op de stickerlocatie zo goed
als mogelijk weg te nemen. Deze variatie was te wijten aan toerentalschommelingen. Deze schommelingen
ontstonden door koppelfluctuaties die gecreëerd werden door afwijkingen op de afmetingen van de dozen,
etuis, kisten, … Hierdoor gaat het product iets sneller of iets trager door de unit en aangezien de sturing
x milliseconden na detectie een sticker afgeeft, varieert de stickerlocatie.
Door met een encoder te werken kan de sturing in afstand werken en is er ook een feedback van de positie. Dit
zal er dus voor zorgen dat de stickerlocatie gelijk blijft. Voor de operatoren is het ook een stuk makkelijker om
met de sturing te werken. Een afstand kan beter ingeschat worden dan een tijdsinterval. Indien de sticker
bijvoorbeeld een centimeter te laag hangt, kunnen de operatoren simpelweg de parameter in de sturing met
tien millimeter wijzigen. Als dit moest gebeuren voor de aanpassingen dan was het een weg van
‘trial-and-error’ om te sticker één centimeter hoger te plaatsen.
5.5.3 Keerunit
Voor deze unit werd er een nieuwe transportband besteld. Zoals eerder gezegd werd er één gevraagd van 1800
mm om ervoor te zorgen dat deze niet te lang is. Na een tweetal weken werd de transportband geleverd en
meteen getest. Meteen werd het duidelijk dat het een enorme verbetering is. De operatoren slagen erin om de
bandwissel te doen zonder de hulp van de techniekers. Dit terwijl zelfs de techniekers moeilijkheden hadden
met de vorige transportband.
31
Helaas is de transportband wel net iets te lang maar dit brengt geen hinder voor de productie. Doordat de band
iets te lang is, is er in één punt contact waardoor hij iets sneller zal verslijten. Het voordeel bij dit puntcontact is
dat de rest van het loopvlak intact blijft en er dus niet meteen een probleem zal zijn. De volgende
transportband zal een 5 à 10-tal mm korter moeten zijn.
De A4-foto van de keerunit blijkt ook een goede vervanger te zijn van het kleine schetsje.
5.5.4 SMED
Van de voorstellen die onder de categorie SMED vielen, is er voorlopig maar één doorgevoerd en dat is het
logboek voor de instelwaarden. De operatoren hebben nu een boek waarop ze zich kunnen baseren bij het
instellen van de units. Met als gevolg dat de units sneller ingesteld zijn dan voordien en de operatoren vinden
het ook gemakkelijker dan voordien.
Aangezien niet alle producten aan bod kwamen tijdens de periode dat de waarden gelogd werden, moeten
deze verder bijgehouden worden. Het logboek zal dan af en toe een update krijgen door Erwin Rigole, het
hoofd van de technische dienst.
32
6 Resultaten
6.1 Fout-tijd
Om de resultaten te bekomen, werd er opnieuw een meting gedaan, dit gedurende een tweetal maand om een
betrouwbaar resultaat te bekomen. Het is belangrijk om te weten dat de nulmeting gedurende een viertal
maanden plaats vond. De totale fout-tijd na aanpassingen zou dus maximaal de helft van de totale fout-tijd
vóór aanpassingen mogen bedragen. Uit Tabel 1 van puntje 5.3.2 kan gehaald worden dat de totale fout-tijd
vóór aanpassingen 3318 minuten bedraagt. Als dit vergeleken wordt met de totale fout-tijd na aanpassingen uit
Tabel 3 dan is het duidelijk dat deze laatste een stuk lager is dan de helft van 3318. Hieruit kan dus
geconcludeerd worden dat de fout-tijd wel degelijk gedaald is. De vraag is nu of de aanpassingen daarvoor
gezorgd hebben.
Wachttijd
Categorie technieker Wachten
Zegel
tijd(min)
395
160
40
aandeel(%)
30,86
12,50
3,13
Keerunit Handwerk Induwer
0
335
20
0,00
26,17
1,56
Sticker
75
5,86
Stapelaar
0
0,00
Extra
Productie
sticker
Lijm Breuk
fout
85
0
65
0
6,64
0,00
5,08
0,00
Aanrijding Printer Rest
Totaal
0
55
50
1280
0,00
4,30
3,91
100,00
Tabel 3: Foutenanalyse na aanpassingen plakstraat 3
Bij de extra sticker-unit is er op het eerste zicht maar een kleine vooruitgang op het vlak van de fout-tijd. Dit
kan verklaard worden door het feit dat de implementatie van de encoder ervoor gezorgd heeft dat de
stickerpositie accurater is. Bijgevolg is er minder nood aan korte stops om de unit bij te stellen. Daarnaast is het
ook zo dat de unit zeer delicaat is om in te stellen, indien bijvoorbeeld de steunplaat van de stickerrol te hevig
of te weinig aangespannen wordt dan kan dit al tot veel problemen leiden. Tijdens de meting waren er geen
meldingen meer van problemen met de instelwaarde. Het gebruiksgemak voor de operatoren is verhoogd door
de aanpassing.
Naast de extra sticker-unit werd ook de keerunit aangepakt. Deze aanpak leidde tot een heuse verbetering. De
fout-tijd vóór aanpassingen van 270 minuten werd herleid tot 0 minuten en dus volledig weggewerkt. Die 270
minuten zijn in feite enkel effectieve fout zonder de wachttijd op een technieker. Figuur 33, de pareto analyse
van de keerunit, toont aan dat dit slechts 61% van de totale fout-tijd is. De werkelijke fout-tijd bedraagt
ongeveer 440 minuten. De conclusie is snel gemaakt als zijnde dat de aanpassing zeer effectief is en dat er op
deze manier ook een deel van de wachttijd op een technieker weggewerkt is.
Verder werden de overige voorstellen naar fouten toe nog niet uitgewerkt dus zijn er hier nog geen resultaten
van. De oude printer die vaak problemen gaf, werd ondertussen vervangen en er kan dus gesteld worden dat
deze fout-tijd ook naar nul zal gaan. Uit Tabel 3 kan er ten slotte nog besloten worden dat de wachttijd op een
technieker nog belangrijker geworden is. Deze fout-tijd is nu ongeveer 30% van de totale fout-tijd in
vergelijking met 8% voor de aanpassingen.
33
Hierna volgen de Pareto diagrammen om aan te tonen wat de belangrijkste fouten zijn na aanpassingen.
Figuur 43: Pareto diagram handwerk(setup) na aanpassingen
In Figuur 43 is er te zien dat het bekleven van inzetbakken nog steeds de grootste parameter is.
Figuur 44: Pareto diagram extra sticker-unit na aanpassingen
Het Pareto diagram van de extra sticker-unit toont aan dat de effectieve fouten gedaald zijn ten opzichte van
de totale fout-tijd van de unit. Dit wordt duidelijk bij het vergelijken van Figuur 31 en Figuur 44.
34
Figuur 45: Pareto diagram zegelunit na aanpassingen
Bij de zegelunit is er in principe niets veranderd maar er is wel sprake van andere categorieën. Het is dus
nogmaals duidelijk dat er hier heel veel verschillende kleine fouten optreden.
Figuur 46: Pareto diagram keerunit na aanpassingen
Het Pareto diagram van de keerunit is eigenlijk een weergave van één enkele fout met name de breuk van een
van de geleidingen. Voor de rest is er hier geen enkel probleem meer. De aanpassing was dus zeker effectief.
35
Figuur 47: Pareto diagram stickerunit na aanpassingen
De stickerunit kreeg geen aanpassingen en Figuur 47 toont aan dat de wachttijd op een technieker nog steeds
het grootste aandeel van de fout-tijd opneemt.
6.2 OEE
Om de verbetering in kaart te brengen moet er natuurlijk ook nog een OEE-cijfer bepaald worden van de
eindmeting. In puntje 5.3.1 werd berekend dat het minstens mogelijk moet zijn om een verbetering van 5% te
verwezenlijken. Voor het OEE-cijfer van de eindmeting waren het aantal datapunten van HULA-, PVC- en
staalverpakking te laag om een betrouwbaar resultaat neer te zetten. Vandaar dat deze uit de datareeks
weggelaten zijn en bij deze moet ook de nulmeting aangepast worden om een goede vergelijking te kunnen
maken. Het resultaat is te zien in Figuur 48. Er is een verbetering van 6,38% op het totaal. Er moet ook
opgemerkt worden dat het resultaat van de aanpassingen zich verder gaat ontwikkelen na afloop van de
masterproef. Dit was bij mijn voorganger ook het geval.
Figuur 48: OEE-cijfer vóór en na aanpassingen
36
De vraag is nu waar deze verbetering vandaan komt. Daarom wordt de beschikbaarheid en de prestatie onder
de loep gelegd in de volgende puntjes.
6.2.1 Beschikbaarheid
Voor de beschikbaarheid is er slechts een verbetering van 3%. Dit is een stuk minder dan de voorspelde 10%
maar dit is vooral te wijten aan het feit dat de belangrijkste aanpassing, de extra technieker, nog niet
doorgevoerd is. Zoals in de vorige paragraaf gezegd, zal het zo zijn dat dit de komende maanden verder zal
stijgen door de aanpassingen.
De stijging die te merken is in Figuur 49 is veroorzaakt door de implementatie van de encoder op de extra
sticker-unit alsook de aanpassingen van de keerunit. De nieuwe transportband heeft ervoor gezorgd dat de
operatoren zelf de (de)montage kunnen doen waardoor de fout-tijd gereduceerd is. Hetzelfde geldt voor de
draaiband, de foto van de opstelling heeft ervoor gezorgd dat de operatoren in staat zijn om de montage zelf
uit te voeren.
Figuur 49: Beschikbaarheid vóór en na aanpassingen
37
6.2.2 Prestatie
Voor de prestatie is er dan weer een stijging van 7% aanwezig wat een mooi resultaat is. Dit is voornamelijk te
wijten aan het feit dat er minder korte stops zijn. Het is bijvoorbeeld niet meer nodig om tussendoor eventjes
te stoppen om de instelwaarde van de extra sticker-unit aan te passen door de implementatie van de encoder.
Bijkomend werden de operatoren ook extra gemotiveerd en dit leidt dan weer tot een betere prestatie. Want
motivatie zorgt ervoor dat de operatoren meer inzet hebben en dat de wil er is om de machine efficiënt te
laten produceren. Indien er geen motivatie is bestaat de kans dat de operatoren gemakzuchtig zijn. Dan wordt
de machine liever eventjes stilgelegd bij een achterstand dan een tandje bijgestoken wordt.
Figuur 50: Prestatie vóór en na aanpassingen
38
7 Toekomst
In de toekomst kunnen er nog een aantal zaken verbeterd worden. Hoofdzakelijk gaat het over een verdere
automatisatie van de afwerkingsmachines. Het zou namelijk handig zijn indien de metingen automatisch
verlopen. Hierbij zou dan de verwerkingstijd, de fout-tijd en de omsteltijd gelogd moeten worden. Er kan
geopteerd worden om een Colruyt-systeem te implementeren waarbij voor iedere onderbreking of stilstand
een reden moet opgegeven worden.
Als al deze informatie beschikbaar is via een database dan kan het OEE-cijfer en de foutenanalyse automatisch
bepaald worden. Dit kan dan visueel weergegeven worden op een scherm zodanig dat de operatoren en
techniekers hiermee geconfronteerd worden. Op deze manier kan hun verantwoordelijkheid voor deze
resultaten in de verf gezet worden.
De reden waarom dit nodig is, ligt bij het feit dat handmatige metingen heel veel tijd in beslag nemen. In dit
geval moeten de operatoren eerst een aantal lijsten invullen, waarbij de gegevens nadien worden opgenomen
in Excel. Eenmaal de gegevens in Excel beschikbaar zijn, kan de analyse pas echt beginnen. Tijdens de
masterproef is er hier dan ook veel tijd in gekropen.
Indien het mogelijk is om de instelwaarden te loggen dan kunnen deze waarden eventueel gekoppeld worden
met de werkorders. Zoals eerder beschreven, is het zo dat de operatoren een tablet ter beschikking hebben
waarop de foto’s van het product komen bij het scannen van het werkorder. De instelwaarden kunnen hier
eventueel bij geplaatst worden waardoor het gemaakte boekje met instelwaarden overbodig is. Op deze
manier zou er dan nog meer tijd gewonnen worden doordat de operatoren het product niet meer moeten
opzoeken om de instelwaarden te kennen.
39
8 Besluit
Op het moment van schrijven is er reeds een stijging van het OEE-cijfer van 6,38%. Dit effect zal zich de
komende maanden verderzetten zoals dit het geval was bij de masterproef van Pieter Fabry. Indien de
voorstellingen die nog geen vervolg kregen, uitgevoerd worden zal dit effect nog versterkt worden. Dit kan
uiteindelijk leiden tot een stijging van het OEE-cijfer van meer dan 10%.
Voor het verwezenlijken van de doorgevoerde aanpassingen waren volgende investeringen noodzakelijk:
Kostprijs
(€)
Aantal
Transportband
161,57
1
Incrementele encoder
305,47
1
Flexibele koppeling
25
1
Kabel
63
1
Fiche
25
1
Werkuren student
0
#
Werkuren technieker
25
10
Totaal
830,04
Tabel 4: Investeringen implementaties
De kosten in Tabel 4 gelden voor de implementaties op één plakstraat. Als de implementaties ook op de
tweede en eveneens identieke plakstraat doorgevoerd worden dan moeten deze kosten nogmaals ingerekend
worden.
Om de winst te berekenen van de behaalde verbeteringen kan er uitgegaan worden van een winst die gelijk is
aan het product van het extra aantal producten die geproduceerd worden maal de winstmarge erop. Of in
formulevorm:
Dit leidt tot volgende resultaten voor één plakstraat:
Jaarproductie
3056938
Stijging OEE (%)
6,38
Winstmarge (€/st)
0,4
Winst (€)
78013,06
Payback (dagen)
3,9
Tabel 5: Winst- en paybackberekening
Het implementeren van de encoder op de extra sticker-unit zorgde niet voor grote verbeteringen. Op deze
manier is er echter wel een accuratere stickerpositie en is het gebruiksgemak gestegen. Doordat de unit nu in
afstanden in plaats van tijdseenheden ingesteld kan worden, is het veel eenvoudiger voor de operatoren.
Indien de sticker bij het instellen bijvoorbeeld een centimeter te laag hangt, kunnen de operatoren de
parameter simpelweg met een centimeter aanpassen. In het verleden was het gokken met hoeveel
milliseconden de parameter vermeerderd of verminderd moest worden. De conclusie hier is dat het delicaat is
om deze unit in te stellen. Wanneer de steunplaat van de stickerrol iets teveel of te weinig aangespannen
wordt dan kan dit voor veel problemen zorgen. Vandaar is het niet eenvoudig om de fout-tijd sterk te
40
reduceren aangezien er een grote afhankelijkheid is van de uitgevoerde handelingen door de operatoren.
Bij de keerunit was er sprake van twee problemen. Als eerste was de draaiband, die gebruikt wordt om
producten om te draaien, complex om te monteren. Hiervoor werd er een A4-afdruk van een foto van de
gemonteerde draaiband voorzien zodanig dat er een duidelijk voorbeeld is bij het monteren. Het tweede
probleem zat bij de transportband die een grote kracht vereist om te (de)monteren. Na wat denkwerk kwam
het idee om een langere transportband te bestellen. Er was namelijk nog marge bij de geleiding die gebruikt
wordt om de transportband aan te spannen. Deze twee oplossingen hebben ervoor gezorgd dat de fout-tijd
naar nul herleid kon worden.
Een algemeen probleem bij de units was het instellen met behulp van instelwaarden. De operatoren hadden
vele pogingen nodig om de correcte instelwaarden te bekomen. Om dit weg te werken, werden de
instelwaarden gelogd om nadien een lijst met instelwaarden te maken waarop de operatoren zich kunnen
baseren om de units in te stellen. Op deze manier wordt het aantal pogingen sterk gereduceerd. Het is
natuurlijk wel zo dat de waarde niet altijd 100% correct zal zijn. Indien een van de aanwezige sensoren een
duwtje krijgt, zal de waarde veranderen. Maar het is en blijft een goede indicatie, de operatoren zijn hiermee
tevreden. Het zou wel beter zijn indien dit in de toekomst geautomatiseerd wordt. Zo kunnen de instelwaarden
samen met de OEE-parameters en de fouten automatisch gelogd en bijgehouden worden. Dit zou de
operatoren en de analyse heel wat tijd en werk besparen. Binnen deze masterproef is er opmerkelijk veel tijd
gegaan naar het verwerken en analyseren van de meetgegevens. Zie het hoofdstuk Toekomst voor meer uitleg.
Aangezien één derde van de fout-tijd, die nu nog rest, bestaat uit wachttijd op een technieker en dat er binnen
twee jaar een technieker op pensioen gaat, zou het goed zijn om een extra technieker aan te werven. Dit om
ervoor te zorgen dat er genoeg tijd is om deze persoon op te leiden en ervoor te zorgen dat de wachttijd
gereduceerd wordt. Daarnaast is er ook heel wat achterstallig onderhoud, geplande vernieuwingen en nog
allerhande werken waar op dit moment geen tijd voor is. Eenmaal de extra technieker ervaren is, kan er
nagegaan worden of er bij het wegvallen van de technieker die in pensioen gaat nog steeds nood is aan een
extra technieker.
Naast de grote items zijn er ook nog een aantal kleine zaken die bij uitvoering zorgen voor een verbetering van
de efficiëntie. Zo is er de bescherming van de machines tegen aanrijding die ervoor zorgt dat er geen stilstand
meer is voor het terug op de plaats zetten van een machine. De draaiwielen die gebruikt worden om de units in
te stellen missen praktisch allemaal hun hendeltje. Er kan setuptijd gewonnen worden indien deze
geïmplementeerd worden. Het doorvoeren van de ontworpen aanpassing aan de stickerplaat van de
stickerunits zorgt ervoor dat deze sneller te demonteren zijn. Indien alle stickerplaten volgens het ontwerp
aangepast worden kan er opnieuw een tikkeltje tijd gewonnen worden.
Algemeen gezien kan er besloten worden dat er een heuse vooruitgang geboekt is met zeer beperkte
investeringen maar er is nog heel wat potentieel naar verbetering toe. Dit was dan ook een van de
belangrijkste doelstellingen.
41
9 Literatuurlijst
[1]
K. S. Park and S. W. Han, “TPM?Total Productive Maintenance: Impact on competitiveness and a
framework for successful implementation,” Hum. Factors Ergon. Manuf., vol. 11, no. 4, pp. 321–338,
2001.
[2]
F. Ireland and B. G. Dale, “A study of total productive maintenance implementation,” J. Qual. Maint.
Eng., vol. 7, no. 3, pp. 183–192, 2001.
[3]
J. van Eede, Introductie van TPM, Verkregen op 28 november 2013 van
http://www.procesverbeteren.nl.
[4]
Procesportaal.nl, Total Productive Maintenance, Verkregen op 5 december 2013 van
http://www.procesportaal.nl.
[5]
S. Kumar and M. Sosnoski, “Using DMAIC Six Sigma to systematically improve shopfloor production
quality and costs,” Int. J. Product. Perform. Manag., vol. 58, no. 3, pp. 254–273, 2009.
[6]
J. Ampe, Cursus Black Belt Six Sigma, Amelior Kortrijk, 2011.
[7]
G. Karuppusami and R. Gandhinathan, “Pareto analysis of critical success factors of total quality
management: A literature review and analysis,” TQM Mag., vol. 18, no. 4, pp. 372–385, 2006.
[8]
B. Dal, P. Tugwell, and R. Greatbanks, “Overall equipment effectiveness as a measure of operational
improvement – A practical analysis,” Int. J. Oper. Prod. Manag., vol. 20, no. 12, pp. 1488–1502, 2000.
[9]
Õ. Ljungberg, “Measurement of overall equipment effectiveness as a basis for TPM activities,” Int. J.
Oper. Prod. Manag., vol. 18, no. 5, pp. 495–507, 1998.
[10]
F. Wauters & J. Mathot, OEE, Verkregen op 28 november van
http://www05.abb.com/global/scot/scot296.nsf/veritydisplay/4581d5d1ce980419c1256bfb006399b9/
$file/3bus094188r0001.pdf_-_en_oee_whitepaper_-_overall_equipment_effectiveness.pdf.
[11]
S. Methodology, R. Mcintosh, G. Owen, S. Culley, and T. Mileham, “Changeover Improvement :
Reinterpreting Shingo ’ s,” vol. 54, no. 1, pp. 98–111, 2007.
[12]
A. C. Moreira, G. Campos, and S. Pais, “Management & Innovation Single Minute Exchange of Die . A
Case Study Implementation,” vol. 6, no. 1, 2011.
[13]
P. Fabry, Analyse en optimalisatie van sigaarafwerkingsmachines, Verkregen op 28 november 2013.
42
10 Bijlagen
10.1 Datasheet encoder
43
10.2 Houder encoder
44
10.3 As encoder
45
10.4 Vouwbaar hendeltje voor draaiwiel
46
10.5 Stickerplaat
47
10.6 Instelwaarden
Soort
Amigos / 20
Amigos / 20
Amigos / 20
Amigos / 20
Amigos / 20
Amigos / 20
Amigos / 20
Amigos Cigarros / 10
Amigos Cigarros / 10
Amigos Cigarros / 10
Amigos Cigarros / 10
Amigos Cigarros / 10
Amigos pvc / 20
Amigos pvc / 20
Amigos pvc / 20
Cappriccio / 20
Cappriccio / 20
Cappriccio / 20
Chiwawa / 20
Chiwawa / 20
Chiwawa / 20
Chiwawa Original
Chiwawa Original / 20
Chiwawa Original / 20
Chiwawa Original / 20
Chiwawa Original / 20
Chiwawa Vanilla / 20
Chiwawa Vanilla / 20
Chiwawa Vanilla / 20
Chiwawa Vanilla / 20
Chiwawa Vanilla / 20
Chiwawa Vanilla / 20
Chiwawa Vanilla / 20
Chiwawa Vanilla / 20
Compaenen / 20
Compaenen / 5
Cortès Classic / 5
Cortès Classic / 5
Cortès Classic / 5
Cortès Classic / 5
Cortès Club / 5
Cortès Club / 5
Instelwaarden
Healthwarning
Extra sticker
HW
HW bo HW bo
Land
Printer Zegel
ond
1
2
(ms) (mm)
België
69
185,5
130
60
Fr. Guinea
183
160
60
Hongarije
62
163
140
60
Hongarije
82,5
175
150
60
La Réunion
173,5
140
60
Réunion
173,5
150
60
Réunion
178
200
55
België
150
30
België
145
30
België
160
30
België
170
35
Luxemburg
150
30
België
100,5
198
140
60
België
82,5
195
130
65
Luxemburg
81,5
190
220
65
La Réunion
179
145
55
Spanje
80
178
200
Spanje
83
186,5
145
België
85
183
180
45
België
81
122
140
45
Spanje
80
123,5
135
Spanje
74
166
145
België
61,5
121,5
130
42,5
Italië
123,5
280
Italië
260
40
Spanje
96
170,5
140
België
61,5
121,5
130
42,5
Italië
75,5
121
290
40
Italië
62
121,5
280
40
Italië
86,5
122
280
40
Spanje
74
166
145
Spanje
75,5
120
135
Spanje
96
167,5
140
Spanje
84,5
122
130
Nederland
184
180
35
Nederland
184,5
150
60
België
73,5
202
160
75
België
70
195,5
150
72
Nederland
74
230
155
70
Spanje
68,5
123,5
175
150
72
België
101
226,5
140
80
België
69
208
145
80
48
Cortès Club / 5
Cortès Club / 5
Cortès Club / 5
Cortès Club / 5
Cortès Club / 5
Cortès Milord / 10
Cortès Milord / 10
Cortès Milord / 10
Cortès Milord / 10
Cortès Milord / 10
Cortès Milord / 10
Cortès Milord / 10
Cortès Milord / 10
Cortès Mini / 20
Cortès Mini / 20
Cortès Mini / 20
Cortès Presidency / 5
Cortès Presidency / 5
Cortès Puros / 10
Cortès Puros / 10
Cortès Puros / 10
Cortès Puros / 10
Cortès Puros / 10
Cortès Puros / 10
Cortès Puros / 10
Cortès Puros / 10
Cortès Puros / 10
Country Cigarilllos / 5
Country Cigarilllos / 50
Don Carlos / 50
Fuego Noche
Honduras / 20
Neis Mini Express / 20
Neos Country Cigarillos / 2
Neos Country Cigarillos / 20
Neos Country Cigarillos / 20
Neos Country Cigarillos / 20
Neos Country Cigarillos / 20
Neos Country Cigarillos / 20
Neos Country Cigarillos / 20
Neos Country Cigarillos / 20
Neos Country Cigarillos / 20
Neos Country Cigarillos / 20
Neos Country Cigarillos / 20
Neos Country Cigarillos / 20
Neos Country Cigarillos / 20
Neos Country Cigarillos / 20
Neos Country Cigarillos / 20
Frankrijk
Luxemburg
Réunion
Sky shop
Spanje
België
België
België
België
Luxemburg
Nederland
Nederland
Slovakije
Duitsland
Frankrijk
Luxemburg
België
België
België
België
Corsica
Duitsland
Duitsland
Duitsland
Frankrijk
Frankrijk
Frankrijk
Frankrijk
Nederland
België
Polen
België
Nederland
Nederland
België
België
België
Duitsland
Duitsland
Duitsland
Guadeloupe
Luxemburg
Luxemburg
Nederland
Nederland
Nederland
Overseas
Trading
Spanje
75
70
130
111,5
194
70
70
70
72
75,5
79
70
72
79
96
86
78
72,5
73
83
70,5
79,5
71,5
73
76,5
85
69
84
83,5
70
81
111,5
131
185,5
181,5
241,5
226,5
241
238
241,5
226,5
238
202
235
243
176,5
200
73,5
86
73,5
132,5
135
57,5
86,5
82,5
74,5
84
87
90
90
82,5
103
89,5
84
74,5
74,5
87,5
87,5
80
155
129
112
148
148
129
136,5
145
141
83
100,5
100,5
202,5
215
174,5
225
243
252
177
195
191
172
322,5
168
198
172,5
175,5
186,5
177
185,5
184
179
238
177
169
190
183
150
123,5
231
160
170
190
170
145
160
145
160
150
160
145
150
140
130
50
160
160
150
160
150
300
150
160
160
160
160
50
160
60
35
200
180
146
170
240
180
230
260
220
200
180
180
230
210
180
220
180
180
60
80
75
80
75
60
55
65
60
60
55
60
60
60
172
55
75
70
57
60
55
70
55
70
57
55
55
5
10
60
40
15
15
10
10
15
20
10
15
10
10
15
20
236
305
309
315,2
316,7
311
225
49
Neos Country Cigarillos / 20
Neos Country Cigarillos / 20
Neos Country Cigarillos / 20
Neos Country Cigarillos / 20
Neos Country Cigarillos / 20
Neos Country Cigarillos / 20
Neos Country Cigarillos / 20
Neos Country Cigarillos / 5
Neos Country Cigarillos / 5
Neos Country Cigarillos / 5
Neos Country Cigarillos / 5
Neos Country Cigarillos / 5
Neos Country Cigarillos / 5
Neos Country Cigarillos / 5
Neos Country Cigarillos / 5
Neos Country Cigarillos / 50
Neos Country Cigarillos / 50
Neos Country Cigarillos / 50
Neos Country Cigarillos / 50
Neos Country Cigars / 10
Neos Country Cigars / 10
Neos Country Cigars / 10
Neos Country Cigars / 10
Neos Country Cigars / 10
Neos Country Cigars / 10
Neos Country Cigars / 10
Neos Country Cigars / 10
Neos Country Cigars / 10
Neos Country Cigars / 10
Neos Country Cigars / 10
Neos Country Cigars / 10
Neos Country Cigars / 10
Neos Country Cigars / 10
Neos Country Cigars / 20
Neos Country Cigars / 20
Neos Country Cigars / 20
Neos Country Cigars / 20
Neos Country Cigars / 20
Neos Country Cigars / 20
Neos Country Cigars / 20
Neos Country Cigars / 20
Neos Country Cigars / 20
Neos Country Cigars / 20
Neos Country Cigars / 50
Neos Country Cigars / 50
Neos Country Cigars / 50
Neos Country Cigars / 50
Neos Country Cigars / 50
Spanje
Spanje
Spanje
Spanje
Zwitserland
België
Spanje
België
België
Guadeloupe
La Réunion
Nederland
Nederland
Nederland
Nederland
België
België
België
Nederland
België
België
België
Corsica
Duitsland
Duitsland
Guadeloupe
La Réunion
Luxemburg
Nederland
Nederland
Nederland
Réunion
Nederland
België
België
België
Guadeloupe
Guadeloupe
Luxemburg
Nederland
België
Luxemburg
Nederland
België
België
België
Luxemburg
Nederland
75,5
76
90
85
75,5
69
74,5
82
80
83
111
89
80
78
61
87
93,5
217,5
100,5
179,5
89
142,5
140,5
80,5
67
78,5
82
80
88
71
104
87
88,5
76
116,5
145
144
144,5
154
145
148
125
129
83
111
87,5
93
93
70,5
75,5
157,5
158
159
73
67,5
57
57,5
60
64
162
199
158
177,5
189
185
164
164,5
177
172
307
305
285
324
186
185
178
219
258
258,5
245,5
218
164
184
178
185
245,5
170
256
270
185
198
195
270
248
247
162
331,5
326
331
339
339
190
180
180
220
240
230
145
220
130
140
145
210
220
75
70
65
60
250
240
220
165
165
140
145
220
230
240
210
200
145
230
35
45
30
35
30
45
45
40
60
60
90
70
80
80
80
15
5
20
10
10
15
10
10
10
10
10
5
5
15
18
22
25
20
22
25
30
20
20
25
20
20
30
25
60
75
70
65
80
75
14,8
234
305
293
311,3
340
327
2
322,8
20
75
75
5
10
5
10
0
50
Neos Country Corona / 2
Neos Country Corona / 2
Neos Country Corona / 2
Neos Country Corona / 2
Neos Country Corona / 2
Neos Country Mini / 20
Neos Country Mini / 20
Neos Country Mini / 20
Neos Country Mini / 20
Neos Country Mini / 20
Neos Country Mini / 20
Neos Country Mini / 20
Neos Country Mini / 20
Neos Country Mini / 20
Neos Country Mini / 20
Neos Country Mini / 20
Neos Country Mini / 20
Neos Country Mini / 20
Neos Country Mini / 20
Neos Country Mini / 50
Neos Country Mini / 50
Neos Country Mini / 50
Neos Country Mini / 50
Neos Country Mini / 50
Neos Country Orange / 20
Neos Country Orange / 20
Neos Country Orange / 20
Neos Country Orange / 20
Neos Exotic / 10
Neos Exotic / 50
Neos Exotic Blond / 20
Neos Exotic Blond / 20
Neos Exotic Blond / 20
Neos Exotic Blond / 50
Neos Exotic Blond / 50
Neos Exotic Blond / 50
Neos Exotic Classic / 10
Neos Exotic Classic / 20
Neos Exotic Classic / 20
Neos Exotic Classic / 20
Neos Exotic Classic / 20
Neos Exotic Classic / 20
Neos Exotic Classic / 50
Neos Exotic Filter & Flavour / 10
Neos Exotic Filter & Flavour / 10
Neos Exotic Filter / 10
Neos Exotic Filter / 10
Neos Exotic Filter / 50
Armenië
Polen
Rusland
Rusland
Rusland
België
België
Corsica
Corsica
Duitsland
Duitsland
Frankrijk
Frankrijk
Guadeloupe
Nederland
Nederland
Nederland
Réunion
Réunion
België
België
België
Nederland
Nederland
België
België
België
Luxemburg
België
België
België
Luxemburg
Luxemburg
België
België
Luxemburg
België
België
België
België
België
Luxemburg
België
Frankrijk
Luxemburg
Frankrijk
Spanje
België
75
72,5
71,5
71,5
72,5
69,5
84
71,5
86
74,5
81,5
74
75,5
60
85
84
71,5
75,5
83
109,5
93
83
80,5
84
106
84,5
75
73
77,5
93
81
68,5
73,5
101
98,5
84,5
73,5
93
80,5
80,5
70,5
70
93
24,5
117
114
147
141,5
114
114
114
114
107,5
96,5
97
98
105
178
275
171,5
169
163,5
163
227,5
182
181
176
204,5
221
176,5
172
222
221
285,5
278
285
220,5
220
195
248,5
174,5
192
177
179,5
183
197
248,5
179,5
98,5
100,5
100
196
198
184
135
240
160
146
155
210
210
190
130
160
190
135
170
190
35
180
210
190
190
40
45
50
40
40
140
155
170
140
130
45
135
150
150
40
20
20
135
150
130
140
135
150
20
130
130
155
165
20
10
10
10
15
5
10
5
40
10
10
266,4
264,6
275,4
208
157
10
70
10
10
5
10
5
5
0
5
10
10
10
15
10
60
30
60
55
55
25
30
30
55
55
60
55
55
55
30
282,8
279
275,4
286
238
293,4
299
9,4
241,3
276,4
309,2
238
9,4
278
278
255,6
255,6
30
51
Neos Exotic Filter /10
Neos Exotic Fine & Classic / 50
Neos Exotic Fine & Filter / 10
Neos Exotic Fine & Filter / 10
Neos Exotic Fine & Filter / 10
Neos Exotic Fine & Filter / 50
Neos Exotic Fine & Flavour / 10
Neos Exotic Fine & Flavour / 10
Neos Exotic Fine & Flavour / 50
Neos Exotic Fine Classic / 50
Neos Exotic Fine Classic / 50
Neos Exotic Fine Filter / 10
Neos Exotic Fine Filter / 50
Neos Exotic Fine Filter /10
Neos Exotic Fine Flavour / 10
Neos Exotic Fine Flavour / 10
Neos Exotic Flavour / 10
Neos Exotic Flavour / 10
Neos Exotic Flavour / 10
Neos Exotic Flavour / 10
Neos Exotic Flavour / 10
Neos Exotic Flavour / 50
Neos Exotic Flavour / 50
Neos Exotic Flavour / 50
Neos Menthol / 20
Neos Menthol / 20
Neos Mini Java / 20
Neos Mini Java / 20
Neos Mini Java / 20
Neos Mini Java / 20
Neos Mini Java / 20
Neos Mini Java / 20
Neos Mini Java / 20
Neos Mini Java / 20
Neos Mini Java / 20
Neos Mini Java / 20
Neos Mini Java / 20
Neos Mini Java / 20
Neos Mini Java / 50
Neos Mini Java / 50
Neos Mini Java / 50
Neos Mini Java / 50
Neos Mini Java / 50
Neos Mini Java / 50
Neos Mini Java / 50
Neos Mini Menthol / 20
Neos Mini Menthol / 20
Neos Mini Menthol / 20
Corsica
België
Duitsland
Frankrijk
Spanje
België
België
Spanje
Luxemburg
België
Luxemburg
België
België
België
Corsica
Spanje
België
Duitsland
Frankrijk
Luxemburg
Spanje
België
België
België
Frankrijk
Frankrijk
Antillen
België
België
Duitsland
Duitsland
Duitsland
Fr. Guinea
Frankrijk
Kyr-gustan
Luxemburg
Luxemburg
Nederland
Andorra
België
België
België
Frankrijk
Luxemburg
Spanje
Frankrijk
Frankrijk
Hongarije
70,5
76,5
75,5
89
56
76,5
101
56
83
77,5
77,5
68
77,5
69,5
70,5
68
86
75
86,5
69,5
70
77,5
107
93
71,5
106,5
111
107
97,5
167
179
175,5
184,5
110
113
167,5
123
103,5
184,5
167
167,5
190
113,5
124,5
100
179
184,5
134
170
173
72
72
60
74
74
81
168
160
114
111
111
113
168
61
96
100,5
100
75,5
100
93
84
76,5
105,5
71,5
93,5
131
111,5
168
171,5
162
158,5
167,5
123,5
238,5
238,5
173
244,5
232,5
177
161,5
172
165
300
35
165
130
130
35
130
130
35
40
40
160
40
146
300
160
130
165
130
165
40
35
20
160
135
200
150
150
160
160
190
150
140
220
140
200
200
35
35
20
135
60
35
60
160
200
200
55
30
10
65
60
30
60
60
25
25
25
60
30
60
55
55
65
10
65
60
285,6
260,2
250
274,2
15,1
278,3
269,5
252,5
286
285,6
246
250
260,2
250
15,1
15,1
255,6
25
30
30
50
60
10
10
10
60
55
60
10
279
10
10
10
10
10
70
5
52
Neos Mini Reserva / 20
Neos Mini Reserva / 20
Neos Mini Reserva / 20
Neos Mini Reserva / 20
Neos Mini Reserva / 20
Neos Mini Reserva / 20
Neos Mini Silverado / 20
Neos Mini Vanille / 20
Neos Mini Vanille / 20
Neos Mini Vanille / 20
Neos Mini Vanille / 20
Neos Mini Vanille / 20
Neos Mini Vanille / 20
Neos Mini Vanille / 20
Neos Mini Vanille Filter / 20
Neos Mini Vanille Filter / 20
Neos Mini Vanille Filter / 20
Neos Mini Vanille Filter / 20
Neos Mini Vanille Filter / 20
Neos Mini Vanille Filter / 20
Neos Mini Vanille Filter / 20
Neos Mini Vanille Filter / 20
Neos Mini Vanille Filter / 20
Neos Mini Vanille Filter / 20
Neos Mini Vanille Filter / 20
Neos Mini Vanille Filter / 20
Neos Mini Vanille Filter / 20
Neos Mini Vanille Filter / 20
Neos Pacific / 10
Neos Pacific / 50
Neos Pacific Caffé / 10
Neos Silverado / 20
Neos Silverado / 20
Neos Silverado / 20
Neos Silverado / 20
Neos Silverado / 20
New Port / 50
New Port Mini / 50
New Port Mini / 50
Pacific Caffé / 10
Panatella / 5
Puritos / 20
Selection / 50
Sonderangebot / 50
Sonderangebot / 50
Sonderangebot / 50
Sonderangebot / 50
Sonderangebot / 50
België
België
La Réunion
Nederland
Spanje
Spanje
Spanje
België
Hongarije
La Réunion
Antillen
België
Corsica
Frankrijk
Andorra
België
België
België
Corsica
Kyr-gustan
Nederland
Nederland
Oversea Trading
Spanje
Spanje
Spanje
Spanje
Zwitserland
België
Spanje
Italië
Spanje
Spanje
Spanje
Spanje
Spanje
België
België
België
Japan
België
Frankrijk
Tsjechië
Duitsland
Duitsland
Duitsland
Duitsland
Duitsland
73,5
80,5
168
115
225
173,5
179
174,5
180
173,5
165
170,5
168
161,5
168?
161,5
81
86
80,5
57
85
93,5
72
73,5
73,5
58
74
103
84,5
83,5
61
95
86
74
80,5
68,5
86
84,5
67
60,5
117
107,5
127
131
119
162
164,5
178
181,5
180,5
193
174,5
170,5
180,5
178
180
120,5
205
243
173,5
176,5
176,5
192
181
80
70
70
85
84
81
105
93,5
84
116
86
77
118,5
80
124
115
246,5
208,5
183
219,5
228
226
146
175
140
160
140
220
150
200
140
200
160
200?
160
220
145
210
200
210
220
140
160
135
140
210
160
200
200
150
20
35
140
145
145
130
200
50
20
35
140
180
10
35
35
5
15
10
5
282,5
10
5
55
5
5
10
10
50
266
279
294
5
10
272,5
279
50
5
60
15
30
30
30
90
55
15
10
138
30
5
53
Sonderangebot / 50
Sonderangebot / 50
Tipi / 50
Tipi / 50
Tipi / 50
Tipi / 50
Tipi / 50
Tipi / 50
Tipi / 50
Tipi Cherry / 50
Tipi Cherry / 50
Duitsland
Duitsland
Armenië
Oekraïne
Roemenië
Rusland
Rusland
Rusland
Tsjechië
Ethiopië
Letland
87
121
284,5
30
35
50
176
249
234,5
229,5
50
30
20
35
35
35
10
30
50
1e x
2e x
25
30
30
30
25
54
10.7 Bijlage BLDC motor
Product data sheet
Characteristics
ILE1B661PC1A1
brushless dc motor 24..36 V - Profibus DP
interface - L = 174 mm - 18:1
Complementary
Range of product
M
Product
or component
a
type
Lexium integrated drive
Motion integrated drive
i
Device
short name
ILE
Motor type
Brushless dc motor
Number of motor poles
6
Network number of
phases
Single phase
[Us] rated supply voltage
24 V
36 V
Network type
DC
Communication interface
Integrated Profibus DP
Length
174 mm
Winding type
Medium speed of rotation and medium torque
Electrical connection
Industrial connector
Holding brake
Without
Gear box type
Straight teeth gear, 3 stages
Reduction ratio
18:1 (160:9)
Nominal speed
270 rpm at 36 V
225 rpm at 24 V
Nominal torque
3.5 N.m at 36 V
3.1 N.m at 24 V
n
Transmission rate
9.6, 19.2, 45.45, 93.75, 187.5, 500, 1500, 3000, 6000 and 12000 kbauds
Mounting support
Flange
Motor flange size
66 mm
Centring collar diameter
16 mm
Centring collar depth
4 mm
Number of mounting holes
4
Mounting holes diameter
4.4 mm
Circle diameter of the mounting holes
73.54 mm
Feedback type
BLDC encoder
Shaft end
Keyed
Second shaft
Without second shaft end
Shaft diameter
10 mm
Shaft length
25 mm
Key width
16 mm
Supply voltage limits
18...40 V
Current consumption
5500 mA (maximum continuous)
7000 mA (peak)
Associated fuse rating
10 A
Input/Output type
4 signals (each be used as input or output)
Voltage state 0 guaranteed
-3...4.5 V
Voltage state 1 guaranteed
15...30 V
55
Discrete input current
2 mA at 24 V for 24 V signal interface
<= 3 mA at 24 V on/STO_B for safety input
<= 10 mA at 24 V on/STO_A for safety input
Discrete output voltage
23...25 V
Maximum switching current
200 mA total
100 mA per output
Protection type
Overload of output voltage
Safe torque off
Short circuit of the output voltage
Supply current
Supply:
Supply:
Supply:
Supply:
Nominal output power
98 W at 36 V
74 W at 24 V
Peak stall torque
5.18 N.m at 36 V
3.74 N.m at 24 V
Continuous stall torque
4.3 N.m
Detent torque
1.1 N.m
Speed feedback resolution
12 points/turn (motor)
1.667° (gearbox output)
Accuracy error
+/- 1 point
Torsional backlash
<= 1 °
Rotor inertia
48 kg.cm²
Maximum mechanical speed
281
Maximum radial force Fr
200 N (short-term operation)
200 N (long-term operation)
Maximum axial force Fa
80 N (short-term operation)
10 N (long-term operation)
Service life in hours
15000 h of bearing: (long-term operation)
2500 h of bearing: (short-term operation)
Marking
CE
Type of cooling
Natural convection
Product weight
1.85 kg
4.5 A, 24 V
0.1 A, 24 V, power stage disabled
0.06 A, 36 V, power stage disabled
4 A, 36 V
Environment
Standards
EN 50347
EN 61800-3:2001, second environment
EN 61800-3 : 2001-02
EN/IEC 50178
EN/IEC 61800-3
IEC 60072-1
IEC 61800-3, Ed 2
Product certifications
CUL
TÜV
UL
Ambient air temperature for operation
0...50 °C without derating
> 50...65 °C with power derating of 2 % per °C
Permissible ambient air temperature around the device
110 °C (motor)
105 °C (power amplifier)
Ambient air temperature for storage
-25...70 °C
Operating altitude
<= 1000 m without derating
Relative humidity
15...85 % without condensation
Vibration resistance
20 m/s² (f = 10...500 Hz) for 10 cycles conforming to EN/IEC 60068-2-6
Shock resistance
150 m/s² for 1000 shocks conforming to EN/IEC 60068-2-29
IP degree of protection
IP54 total except shaft bushing conforming to EN/IEC 60034-5
IP41 shaft bushing conforming to EN/IEC 60034-5
56
Offer Sustainability
Sustainable offer status
RoHS
Green Premium product
Compliant - since 0922 -
Schneider Electric declaration of conformity
REACh
Reference not containing SVHC above the threshold
Product environmental profile
Available Download Product Environmental
Product end of life instructions
Available Download End Of Life Manual
Contractual warranty
Period
18 months
57
Product data sheet
ILE1B661PC1A1
Dimensions Drawings
Integrated Drive with Straight Teeth Gear
Dimensions
1
2
3
4
Accessories: I/O signal insert with industrial connectors
Option: industrial connectors
Earth (ground) terminal
Accessories: cable entries Ø = 3 ... 9 mm/0.12 ... 0.35 in.
58
Product data sheet
ILE1B661PC1A1
Connections and Schema
Connection Example with 4 I/O Signals
59
Product data sheet
ILE1B661PC1A1
Performance Curves
Torque Characteristics
X1
X2
Y
1.1
1.2
Speed of rotation
Speed of rotation
Torque in Nm
Max. torque at 24
Max. torque at 36
of motor in rpm
of gearing in rpm
V
V
60