Limits of Lean Thinking Jochen Deuse, Peter Willats Stuttgart, 19.05.2015 www.IPS.DO Institut für Produktionssysteme - TU Dortmund 1 Toyota-DNA als Lean Nordstern Vier grundlegende Regeln nach Spear/Bowen „Toyota-DNA“ repräsentieren Lean Thinking „as we know it“ Regel 1: Alle Arbeiten sollen in Bezug auf Inhalt, Ablauf, Timing und Resultat im hohen Maße standardisiert (spezifiziert) Regel 2: Alle Kunden-Zulieferer-Verbindungen müssen direkt sein. sein, und es muss eine unzweideutige Ja-/Nein-Methode geben, um Anfragen zu senden oder Antworten zu empfangen. Regel 3: Der Ablaufweg für jedes Produkt und jede Dienstleistung muss einfach und direkt verlaufen. Regel 4: Alle Verbesserungen müssen im Einklang mit der „Wissenschaftlichen Methode" und unter Anleitung eines Lehrers auf der niedrigstmöglichen Organisationsebene durchgeführt werden. [Spear / Bowen 1999] www.IPS.DO Institut für Produktionssysteme - TU Dortmund 2 Toyota-DNA als Lean Nordstern Vier grundlegende Regeln nach Spear/Bowen „Toyota-DNA“ repräsentieren Lean Thinking „as we know it“ Regel 1: Alle Arbeiten sollen in Bezug auf Inhalt, Ablauf, Timing und Resultat im hohen Maße standardisiert (spezifiziert) sein. Regel 2: Alle Kunden-ZuliefererVerbindungen müssen direkt sein, und es muss eine unzweideutige Ja-/NeinMethode geben, um Anfragen zu senden oder Antworten zu empfangen. Regel 3: Der Ablaufweg für jedes Produkt und jede Dienstleistung muss einfach und direkt verlaufen. Regel 4: Alle Verbesserungen müssen im Einklang mit der „Wissenschaftlichen Methode" und unter Anleitung eines Lehrers auf der niedrigstmöglichen Organisationsebene durchgeführt werden. [Spear / Bowen 1999] www.IPS.DO Institut für Produktionssysteme - TU Dortmund 3 Toyota-DNA als Lean Nordstern Vier grundlegende Regeln nach Spear/Bowen „Toyota-DNA“ repräsentieren Lean Thinking „as we know it“ Regel 1: Alle Arbeiten sollen in Bezug auf Inhalt, Ablauf, Timing und Resultat im hohen Maße standardisiert (spezifiziert) sein. Regel 2: Alle Kunden-Zulieferer-Verbindungen müssen direkt sein, und es muss eine unzweideutige Ja-/Nein-Methode geben, um Anfragen zu senden oder Antworten zu empfangen. Regel 3: Der Ablaufweg für jedes Produkt und jede Dienstleistung muss einfach und direkt verlaufen. Regel 4: Alle Verbesserungen müssen im Einklang mit der „Wissenschaftlichen Methode" und unter Anleitung eines Lehrers auf der niedrigstmöglichen Organisationsebene durchgeführt werden. [Spear / Bowen 1999] www.IPS.DO Institut für Produktionssysteme - TU Dortmund 4 Toyota-DNA als Lean Nordstern Vier grundlegende Regeln nach Spear/Bowen „Toyota-DNA“ repräsentieren Lean Thinking „as we know it“ Regel 1: Alle Arbeiten sollen in Bezug auf Inhalt, Ablauf, Timing und Resultat im hohen Maße standardisiert (spezifiziert) sein. Regel 2: Alle Kunden-Zulieferer-Verbindungen müssen direkt sein, und es muss eine unzweideutige Ja-/Nein-Methode geben, um Anfragen zu senden oder Antworten zu empfangen. Regel 3: Der Ablaufweg für jedes Produkt und jede Dienstleistung muss einfach und direkt verlaufen. Regel 4: Alle Verbesserungen müssen im Einklang mit der „Wissenschaftlichen Methode" und unter Anleitung eines Lehrers auf der niedrigstmöglichen Organisationsebene durchgeführt werden. [Spear / Bowen 1999] www.IPS.DO Institut für Produktionssysteme - TU Dortmund 5 Voting Ist Lean Thinking universell oder führt es nur in der Domäne Toyotas zum Erfolg? Taste 1 Universell Taste 2 Domänenspezifisch www.IPS.DO Institut für Produktionssysteme - TU Dortmund 6 Domänenspezifische Gültigkeit von Lean Thinking Die Regeln sind generisch formuliert und suggerieren damit eine universelle Übertragbarkeit. Jedoch müssen die Regeln domänenspezifisch interpretiert werden. Der Kontext ist der Grad der wertschöpfenden Variabilität. In Abhängigkeit von Variabilitätsmerkmalen und -ausprägungen sind Methoden zu wählen, aber auch Prinzipien zu hinterfragen. www.IPS.DO Institut für Produktionssysteme - TU Dortmund 7 Klassen von Variabilität Trägt nicht zur Wertschöpfung bei Trägt nicht zur Wertschöpfung bei Verfügbarkeitsverluste Qualitätsverluste Trägt zur Wertschöpfung bei Probabilistisches Risiko Kundenindividuelle Liefermenge „Common Cause“ Kundenwunschtermin erfüllen Umwelteinflüsse Kundenindividuelle Produktspezifikation Leistungsverluste Sollte eliminiert werden www.IPS.DO Wetter Kann nicht gänzlich eliminiert werden Institut für Produktionssysteme - TU Dortmund Sollte nicht eliminiert werden 8 Merkmale wertschöpfender Variabilität Variabilitätsmerkmale Arbeitsvorgangsfolge Messgrößen Ähnlichkeit: Angepasste Jaccard-Koeffizienten Prozessroute Arbeitsinhalt Ziel-Durchlaufzeit Streuung: Variationskoeffizienten Nachfrage www.IPS.DO Institut für Produktionssysteme - TU Dortmund 9 Ausprägungen wertschöpfender Variabilität Variabilität der Ziel-Durchlaufzeit Maschinen- und Anlagenbau Automobil-OEM 2015 Toyota 1987 Ford 1913 Variabilität des Arbeitsinhalts www.IPS.DO Institut für Produktionssysteme - TU Dortmund 10 Lean Thinking - Grenzen und Lösungsansätze Regel 1 Lean Thinking Stabilisieren Regel 2 Regel 3 Regel 4 Pull Gerichteter Fluss „Wissenschaftliche Methode“ Methode Grenze Lösungsansatz www.IPS.DO Institut für Produktionssysteme - TU Dortmund 11 Lean Thinking - Grenzen und Lösungsansätze Regel 1 Lean Thinking Stabilisieren Regel 2 Regel 3 Regel 4 Pull Gerichteter Fluss „Wissenschaftliche Methode“ Methode Grenze Lösungsansatz www.IPS.DO Institut für Produktionssysteme - TU Dortmund 12 Stabilisieren Statische Momentaufnahme des Wertstroms [Rother & Shook 2004] www.IPS.DO Institut für Produktionssysteme - TU Dortmund 13 Mura eliminieren Nicht-wertschöpfende Variabilität (Mura) ist eine Ursache für Verschwendung Stabilisierung des Engpasses OXOX Puffer gegen Lieferschwankungen Puffer gegen Nachfrageschwankungen Vor-Prozess 2 Vor-Prozess 1 Schrittweise Stabilisierung vorgelagerte Prozesse Engpass Start: Stabilisiere den Engpass [Richter & Deuse 2011] www.IPS.DO Institut für Produktionssysteme - TU Dortmund 14 Rohmateriallager (3100) (i.d.R. täglich, ggf. kurzzyklischer) FA-Papiere Dynamische Wertstromanalyse Quantifizieren der Variabilität im Wertstrom Aggregateprogramme („Redaktionsschluss 14:00 am Vortag) FG (36) VZ[min]: Ø=355,σ=134 PZ[min]: Ø=343,σ=130 SZ[min]: Ø=27, σ=61 NG: Ø= 87%; σ=21% FW (03) VZ[min]: Ø=146,σ=126 PZ[min]: Ø=92,σ=50 SZ[min]: Ø=53,σ=110 Sperrlager QS-Lager FG (37) NG: Ø= 67%; σ=13% VZ[min]: Ø=612,σ=316 PZ[min]: Ø=503,σ=253 SZ[min]: Ø=125,σ=112 NG: Ø= 90%; σ=21% FW (06) STR (07) VZ[min]: Ø=193,σ=77 PZ[min]: Ø=128,σ=41 SZ[min]: Ø=65, σ=55 VZ[min]: Ø=67,σ=223 PZ = 35 min PZ[min]: Ø=35,σ=17 SZ[min]: Ø=32,σ=222 σ PZ = 17 min NG: Ø= 52%; σ=14% VPZ = 0,49 FG (34) VZ[min]: Ø=413,σ=209 PZ[min]: Ø=341,σ=145 SZ[min]: Ø=73,σ=178 NG: Ø= 54%; σ=13% FS (44) VZ[min]: Ø=108,σ=49 PZ[min]: Ø=53,σ=24 SZ[min]: Ø=55,σ=40 NG: Ø= 34%; σ=10% NG: Ø= 76%; σ=27% LZ = 50 h 36 (PZ): Ø=5,7 h, σ=2,2 h 03 (PZ): Ø=1,5 h, σ=0,8 h 37h (PZ): Ø=8,4 h, σ=4,2 h σ = 69 06 (PZ): Ø=2,1 h, σ=0,7 LZh 34 (PZ): Ø=5,7 h, σ=2,4 h Ø= 106 h h Ø= 35 h VLZ Ø= = 501,38 σ= 52 h www.IPS.DO σ= 69 h 07 (PZ): Ø=0,6 h, σ=0,3 h σ= 56 h Institut für Produktionssysteme - TU Dortmund Ø= 58 h σ= 108 h 44 (PZ): Ø=0,9 h, σ=0,4 h Ø= 22 h σ= 30 h Ø= 18 h σ= 66 h 15 Lean Thinking - Grenzen und Lösungsansätze Regel 1 Lean Thinking Stabilisieren Methode Statische Wertstromanalyse Grenze Mura eliminieren Lösungsansatz www.IPS.DO Regel 2 Regel 3 Regel 4 Pull Gerichteter Fluss „Wissenschaftliche Methode“ Dynamische Wertstromanalyse Institut für Produktionssysteme - TU Dortmund 16 Pull Umsetzen durch Kanban [Rother & Shook 2004] www.IPS.DO Institut für Produktionssysteme - TU Dortmund 17 Grenzen von Kanban Kanban… …funktioniert besonders gut bei High Volume-Low Mix …erfordert gleichmäßige Kundenabrufe Abrufschwankungen AZ BZ CZ AY BY CY AX BX CX Typ-Mengen-Mix www.IPS.DO Institut für Produktionssysteme - TU Dortmund 18 Rüstfamilienbasierter CONWIP Charakteristika: CONWIP (Constant Work In Process) ist eine typenneutrale Steuerung nach dem Pull-Prinzip Prämissen: Produktionsprogramm ist homogen hinsichtlich Arbeitsvorgangsfolge (Gerichteter Materialfluss) und Arbeitsinhalt (Taktung) Nivellierte Verbrauchssteuerung auf der Basis von Rüstfamilien (EFEI) www.IPS.DO Institut für Produktionssysteme - TU Dortmund 19 Lean Thinking - Grenzen und Lösungsansätze Regel 1 Regel 2 Regel 3 Regel 4 Gerichteter Fluss „Wissenschaftliche Methode“ Lean Thinking Stabilisieren Pull Methode Statische Wertstromanalyse Kanban Grenze Mura eliminieren Variabilität hinsichtlich Nachfrage Dynamische Wertstromanalyse Rüstfamilienbasierter CONWIP Lösungsansatz www.IPS.DO Institut für Produktionssysteme - TU Dortmund 20 Fluss Umsetzen durch getaktete Linien mit gerichtetem Materialfluss Kundentakt Geplante Zykluszeit A FiFo B FiFo D FiFo C Produktionsschritte A B C D Kundentakt Geplante Zykluszeit E FiFo G FiFo F FiFo H Produktionsschritte E G F H Kundentakt Geplante Zykluszeit J FiFo I FiFo L FiFo K Produktionsschritte J www.IPS.DO Institut für Produktionssysteme - TU Dortmund I J K 21 Grenzen von Fluss Gerichteter Fluss… …funktioniert für disjunkt segmentierte Wertströme …stößt bei einem Produktspektrum mit hoher Variabilität hinsichtlich Arbeitsvorgangsfolge und -inhalt an seine Grenzen C B Verrichtungsprinzip (Werkstattfertigung) D A E F G H L I K J www.IPS.DO Institut für Produktionssysteme - TU Dortmund 22 Workload Control Charakteristika: Workload Control ist für Werkstattfertigung geeignet Auftragsbestand ist so dimensioniert, dass DLZ proportional zu Bestand ist Auftragsfreigabe erfolgt belastungsorientiert, d. h. Zugangs- und Abgangskurven des Auftragsbestands einer Kapazitätseinheit verlaufen parallel Arbeitsinhalt [h] Zugang Zugangskurve Endbestand (mittlere) Durchlaufzeit Anfangsbestand mittlerer Bestand max. Bestand Abgang max. Kapazität Abgangskurve Zeit [Bechte 1980] www.IPS.DO Institut für Produktionssysteme - TU Dortmund 23 Voting Wenden Sie Workload Control an? Taste 1 Ja, wir wenden Workload Control an Taste 2 Nein, wir wenden Workload Control nicht an, kennen es aber Taste 3 Workload Control ist mir unbekannt www.IPS.DO Institut für Produktionssysteme - TU Dortmund 24 Lean Thinking - Grenzen und Lösungsansätze Regel 1 Regel 2 Regel 3 Regel 4 „Wissenschaftliche Methode“ Lean Thinking Stabilisieren Pull Gerichteter Fluss Methode Statische Wertstromanalyse Kanban Getaktete Fließlinie Grenze Mura eliminieren Variabilität hinsichtlich Nachfrage Variabilität hins. AVO-Folge und Arbeitsinhalt Dynamische Wertstromanalyse Rüstfamilienbasierter CONWIP Workload Control Lösungsansatz www.IPS.DO Institut für Produktionssysteme - TU Dortmund 25 „Wissenschaftliche Methode“ Durchführen einfaktorieller Versuche Zielzustand 1 4/5 3 Ist-Zustand Hypothese 2 Versuch Reaktion (1) Was ist der der Zielzustand (Standard)? (2) Was ist der Ist-Zustand? (3) Was ist jetzt das Hindernis? A P (4) Was ist das nächste Experiment? C D (5) Was haben wir aus diesem Experiment gelernt? [Rother 2009] www.IPS.DO Institut für Produktionssysteme - TU Dortmund 26 Domäne der „Wissenschaftlichen Methode“ Geordnete Systeme Mensch Milieu Bewusstsein für Instandhaltung (Eigen-)Verantwortlichkeit Disziplin Qualifikation Steigende Produktindividualität Wartungsarme Materialen Material Hypothese Elektronikanteil in Maschinen nimmt zu Fertigungsplanung Einsatz hochwertiger Ersatzteile Maschinen aus robusten Materialien Maschine Einsatz einfacher Maschinen Vorbeugende Instandhaltung Methode Minimierung von Rüstzeitverlusten EDVProbleme Erhöhung Maschinenverfügbarkeit Sensoren Einfache Handhabungsvorgänge Echtzeitaufnahme des Maschinenzustands Richtige Fehlerdiagnose Messung Versuch Reaktion Einfache, statische Wirkzusammenhänge Kausalitäten sind i.d.R. zunächst unbekannt Ursache und Wirkung sind typischerweise zeitlich/räumlich getrennt www.IPS.DO Institut für Produktionssysteme - TU Dortmund 27 Grenzen der „Wissenschaftlichen Methode“ Ungeordnete Systeme [Felsomat 2014] Sondierung Erkenntnis Reaktion Kausalitäten sind dynamisch, aber entdeckbar Dynamische Kausalitäten im System verhindern das Aufstellen von Hypothesen Anwendung der „Wissenschaftlichen Methode“ nicht zielführend [FIFA, SAP News 2014] www.IPS.DO Institut für Produktionssysteme - TU Dortmund 28 Manufacturing Data Mining Charakteristika von Manufacturing Data Mining: Aufdecken unbekannter, multivariater Zusammenhänge und Muster in industriellen Datenbeständen Anwendung strukturentdeckender und -abbildender Verfahren [Felsomat 2014] 29 Systemzustand: www.IPS.DO Institut für Produktionssysteme - TU Dortmund Stabil Instabil 29 Lean Thinking - Grenzen und Lösungsansätze Regel 1 Regel 2 Regel 3 Regel 4 „Wissenschaftliche Methode“ Lean Thinking Stabilisieren Pull Gerichteter Fluss Methode Statische Wertstromanalyse Kanban Getaktete Fließlinie Einfaktorielle Versuche Grenze Mura eliminieren Variabilität hinsichtlich Nachfrage Variabilität hins. AVO-Folge und Arbeitsinhalt Ungeordnete Systeme Dynamische Wertstromanalyse Rüstfamilienbasierter CONWIP Workload Control Manufacturing Data Mining Lösungsansatz www.IPS.DO Institut für Produktionssysteme - TU Dortmund 30 Limits of Lean Thinking Recognise the limits of current lean thinking and push against them www.IPS.DO Institut für Produktionssysteme - TU Dortmund 31 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Jochen Deuse Peter Willats Institut für Produktionssysteme Technische Universität Dortmund Leonhard-Euler-Str. 5 44227 Dortmund www.IPS.DO Institut für Produktionssysteme - TU Dortmund 32
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