2023-07-31
詹雯婷
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三卯專案啟動後,透過鼎新顧問團隊的協助,使員工到高層管理者的思維都有顯著改變。以前訂定目標,現場生產人員看似沒有關係,現在生管拆批後安排每天要完成的數量,現場每天都知道應該完成多少項目,從看不到的各說各話,現在數據則成為全員主動改善追蹤的依據。
上一篇我們談到三卯的諸多管理漏洞,為此鼎新顧問團隊為其設想解方,對症下藥改善困境。
鼎新顧問團隊依照三卯鍛壓的營運指標分析,針對現階段問題規劃了幾種方案:
以往是大批量計劃生產,未考量出貨需求的生產批量,導致時間過長與產能占用導致生產周期拉長。
因此將改善的重點放在小批量排產規劃,消除排產間停等浪費,透過產銷模式確認備料政策與生產批量定義,並藉由排程確認母子生產計劃的銜接,確保各階段生產計劃的協同。
過去,模具壽命與產品需求沒有結合在一起,模具供給與需求不平衡的現象,造成生產過程中,因模具異常卻無備品更換,導致製造需換線停等造成浪費。
因此三卯鍛壓建置模具穴數與產品生產製程對應關係,將產品訂單量轉換成模具需求量,搭配數位工具像是MES的模具壽命資料串接,透過模具需求檢視表呈現模具剩餘壽命與訂單需求,以利生管展開訂單生產計劃時一併進行模具供需確認。模具供給不足時,生管提出申請由模具課開立模具製令,並回饋預計完成時間讓生管評估排程是否需調整。
透過鼎新顧問的協助,三卯鍛壓製作了模具需求檢測表,配合模具壽命的管理,來提升模具管道性的問題。三卯鍛壓的品保經理表示,導入系統後,根據不同的機型設置模具上的參數,若今天員工在平板點開生產專案,就可以快速理解模具倉儲條件的相關配置。
現場透明 讓生產管理更順暢
透明化是現場改善的第一步,工作現場的透明管理,可以消除問題隱患並提高工作效率,完善並實行基於現場管理的機制,使工作現場變得井然有序。
以往人工整理報工資料費時費工,且現場報工不及時造成不少困擾。現以系統產生報工資料降低人員手寫時間浪費,協助進度追蹤生產資訊,產生生產分析報表,以標準工時訂定已知機台負荷率。而在資訊透明化後,訂單的生產狀況同仁都可以進入像是MES等數位系統可即時查看資料,不需要在開會時另外詢問進度。
當站與站之間的等待時間大量的縮小之後,半成品周轉也會變得很快,半成品會轉變為成品,成品因為周轉快,所以可以快速的出貨給客戶。
物聯網IoT 即時掌握生產進度與稼動
過往每個設備稼動資訊不透明,標準工時設置率7%,標準產出無法預估,另外還有拆模,而架模時間雖有記錄,但是否合理無從而知,這也造成生產停等浪費。
為了更透明的呈現製造現場,以及訊息能更快速的傳遞,因此鼎新為其建立機台稼動回報的程序以及分析機制,可從現場即時回饋生產資訊,全面控管機台異動狀態,並相應調整相關管理做法。並運用燈號管理,以看板掌握備料時間、生產進度、設備狀態與生產狀況。
三卯鍛壓之前生產型態都是大批量的,做了小批量移轉後,依照生產的節拍,定義移轉的批次,依照批次的頻率移轉,所以在週期的轉速上面就會變得相對快速。
台灣有不少傳統產業的老師傅經驗無法傳承複製,造成製程上的拖延,甚至頻繁花時間試錯,因此鼎新顧問利用架模參數複用,留存老師傅知識,架模時需輸入架模參數並拍照回傳,下模與完成生產時,回饋生產品質,下次生產同品號、同作業站、同機台,就會自動帶出上次架模參數,數據可視化將老師傅的寶貴經驗具體化為科學根據,在經驗傳承上或是確保製程參數的正確性上皆有幫助。
三卯專案啟動後,使員工到高層管理者的思維都有顯著改變。以前訂定目標,現場生產人員看似沒有關係,現在生管拆批後安排每天要完成的數量,現場每天都知道應該完成多少項目,從看不到的各說各話,現在數據則成為全員主動改善追蹤的依據。
數據指標上,各方面也有顯著的變化:
.存貨金額從7700萬下降到4585萬,生產週期縮短,不需備過多存貨存貨週轉提升,節省3185萬庫存資金。
.訂單交付天數下降69%,從110天下降到33.5天。
.接單、出貨穩定增長,平均月營收增加1,271萬(月)預估支持營收毛利換算提升3792萬(年)。
.製造費用降低,包括加班費34萬降為10萬,降幅達 70 %;空運費從7萬下降為1.2萬,降幅達 83%。
三卯鍛壓的高層對於這次的專案目標都有達標感到滿意,不僅大幅減少生產天數,存貨金額也下降,管理方面也能更有序的藉助資訊系統的分析做出有力決策。另外也分享了同仁心態上與工作態度上的轉變,例如會利用系統追蹤生產進度,態度也從被動變主動了。
三卯鍛壓完成縮短訂單生產週期、提高生產效率的目標後,未來將因應數位化轉型與智能工廠的逐步建置,如AGV無人搬運車、自動產線之參數收集、自動產線之智慧監測等等,提升現場資訊即時整合回饋,加快生管因應變動與異常的生產計劃調整,能更快調整排程計畫建置智能戰情室,高階產銷資訊即時可視化揭露,以資訊透明的基底,邁向數位化轉型的道路,持續在競爭激烈的市場中穩定成長,續保競爭優勢。
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成功案例
【三卯鍛壓】
從Freestyle到主動改善追蹤,以數據管理走出轉型路徑
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