8 marnotrawstw lean w fabryce 4.0. Co pokażą dane, a czego nie zobaczysz w systemie

8 marnotrawstw lean możesz rozpoznać na hali, jak i w danych produkcyjnych. MES, SCADA, OEE czy WMS, zależnie od zakresu wdrożenia, mogą pokazać postoje, rosnący WIP, niezgodności i przepływ materiału. Nie wyjaśnią jednak automatycznie, dlaczego operator wykonuje zbędny ruch, czemu dana akceptacja istnieje albo dlaczego wiedza o powtarzalnym problemie nie trafia do właściwej osoby. Dlatego dane skracają drogę do przyczyny, ale diagnoza nadal wymaga obserwacji procesu.

Dla dyrektora produkcji lista Muda jest użyteczna, gdy prowadzi do decyzji, czyli gdzie powstaje strata, jaki ślad zostawia i co trzeba zmienić.

Taiichi Ohno opisał siedem klasycznych strat Toyota Production System: nadprodukcję, oczekiwanie, transport, nadmierne przetwarzanie, zapasy, zbędny ruch oraz wady i poprawki. Lean Enterprise Institute wskazuje, że ósme marnotrawstwo, niewykorzystany potencjał ludzi, dodano później wraz z rozwojem Lean.

7 strat Muda i 8 marnotrawstw lean nie są zatem sprzecznymi klasyfikacjami. Druga rozszerza pierwszą o wiedzę i umiejętności pracowników. Muda oznacza działanie, które zużywa zasoby bez tworzenia wartości dla klienta.

Toyota opisuje TPS przez dwa filary: jidoka i Just-in-Time. W jidoka nieprawidłowość ma zostać wykryta, a proces może zostać zatrzymany, aby wada nie przechodziła dalej i można było zapobiec jej ponownemu wystąpieniu. Dla cyfryzacji płynie z tego wniosek, że automatyzacja powinna wspierać zrozumiany proces, a nie utrwalać zbędną czynność.

Jak 8 marnotrawstw lean zostawia ślad w danych?

Przegląd opublikowany w 2022 r. w Procedia CIRP zestawił osiem kategorii strat Lean z technologiami Industry 4.0, między innymi IIoT, Big Data, chmurą, robotami autonomicznymi i integracją systemów. Autorzy opisują powiązania między technologiami a ograniczaniem konkretnych strat, a nie jeden system rozwiązujący cały problem. Tabela działa podobnie: pomaga wybrać dane do analizy, ale nie zastępuje diagnozy.

Wśród 8 marnotrawstw lean nadprodukcja jest zdradliwa, bo lokalny KPI może wyglądać dobrze. Maszyna realizuje plan, a bufor przed kolejną operacją rośnie. Toyota opisuje Just-in-Time jako wytwarzanie tego, co jest potrzebne, wtedy, kiedy jest potrzebne, i w potrzebnej ilości. Wynik stanowiska zestaw więc z zapotrzebowaniem kolejnego procesu i WIP. MES lub APS może pomóc w synchronizacji, lecz źle ustawione reguły równie sprawnie utrwalą nadprodukcję.

Kolejne z 8 marnotrawstw lean obejmuje czas, w którym maszyna, człowiek, materiał albo informacja nie przechodzi do następnego działania. System może dokładnie zarejestrować postój, ale sam sygnał PLC nie wyjaśnia, czy przyczyną był brak materiału, awaria, przezbrojenie czy decyzja jakościowa.

ISA-95 opisuje modele i wymianę informacji między sterowaniem, zarządzaniem operacjami produkcyjnymi i systemami biznesowymi. W analizie Muda sygnał techniczny często trzeba więc zestawić ze zleceniem, produktem, partią lub przyczyną zdarzenia.

Przy 8 marnotrawstwach lean sam pomiar transportu lub zapasu często nie wystarcza. WMS, RFID czy RTLS pokażą lokalizację materiału i trasę, ale nie wyjaśnią, dlaczego dana droga istnieje.

Bufor przed stanowiskiem może rosnąć przez zbyt dużą partię, niższą przepustowość kolejnej operacji, awaryjność albo problem jakościowy. WIP zestaw z czasami cyklu, postojami, przezbrojeniami i tempem sąsiednich procesów.

8 marnotrawstw lean dotyczy również obiegu informacji. Jeśli operator wpisuje numer partii do formularza, lider przepisuje go do arkusza, a później ta sama informacja trafia ręcznie do ERP, integracja ma jasno określony cel.

Jeśli natomiast system automatyzuje trzy akceptacje, choć żadna nie wpływa już na decyzję, proces będzie szybszy, ale zbędny etap pozostanie. Przed automatyzacją trzeba sprawdzić, czy czynność jest potrzebna.

Nie wszystkie 8 marnotrawstw lean da się znaleźć w dashboardzie. PLC nie pokaże, że operator kilka razy na godzinę idzie po etykietę albo szuka narzędzia. Tu potrzebna jest obserwacja stanowiska, Gemba Walk lub diagram spaghetti.

Podobnie z niewykorzystanym potencjałem ludzi. Operator może znać przyczynę powtarzającej się usterki, lecz informacja nie trafia do technologa czy utrzymania ruchu. Cyfrowy Andon i workflow Kaizen mogą usprawnić zgłoszenie, ale nie zastąpią rozmowy z ludźmi najbliżej procesu.

Sama liczba NOK pokazuje skalę problemu, nie jego źródło. Więcej daje powiązanie wyniku jakościowego z numerem partii lub sztuki, maszyną, recepturą, czasem wykonania i parametrami procesu.

SPC, traceability, czujniki procesowe czy machine vision pomagają zawęzić analizę, jeśli wynik jakościowy da się połączyć z właściwym miejscem i momentem procesu. Systemy traceability mogą właśnie w ten sposób wiązać historię produktu z danymi z procesu i kontroli jakości.

Przykład hipotetyczny: przed stanowiskiem testowym stale rośnie kolejka półproduktów. Poprzednia operacja realizuje plan, więc jej wynik wygląda poprawnie.

Test czeka jednak na decyzję jakościową. Część wyrobów wraca do poprawki, co generuje dodatkowy transport, a poprzednie stanowisko nadal produkuje mimo braku odbioru. W jednym miejscu występują zapasy, oczekiwanie, wady i nadprodukcja.

Właśnie dlatego 8 marnotrawstw lean trzeba oceniać w przepływie, a nie jako osiem niezależnych pozycji z checklisty.

Badanie opublikowane w 2023 r. w Quality Management Journal opierało się na trzech studiach przypadków firm produkcyjnych ze Szwecji automatyzujących praktyki Lean. Autorzy zidentyfikowali digital waste w badanych praktykach związanych z JIT, automatyzacją przezbrojeń i cyfrowym udziałem klientów.

Trzy przypadki z jednego kraju nie pokazują skali zjawiska w polskim przemyśle. Są jednak dobrym ostrzeżeniem przy pracy nad 8 marnotrawstw lean. Podobnego ryzyka warto szukać w danych zbieranych bez określonego zastosowania, dublujących się dashboardach, alarmach bez właściciela reakcji czy raportach, które nie wpływają na decyzję. 

Te przykłady są przełożeniem koncepcji digital waste na typowe procesy informacyjne w zakładzie, a nie listą zaczerpniętą bezpośrednio z badania. Przed dodaniem źródła danych ustal jaką decyzję użytkownik podejmie inaczej po otrzymaniu tej informacji.

Zacznij od jednego problemu, przykładowo rosnącego WIP, reworku, częstych postojów albo długiego czasu przejścia zlecenia. Określ miejsce straty i dane, które mogą ją potwierdzić.

Sprawdź, czy informacje są już w PLC, SCADA, MES, ERP, WMS albo systemie jakości. Połącz sygnały techniczne z kontekstem produkcyjnym i wiedzą operatorów. Po potwierdzeniu przyczyny można zdecydować o zmianie organizacji pracy, integracji albo automatyzacji.

Właścicielem problemu powinien pozostać obszar odpowiedzialny za wynik procesu. IT i automatyka dostarczają danych i integracji, ale priorytet wynika z potrzeb produkcji.

Przy pracy nad 8 marnotrawstw lean MES jest przydatny wtedy, gdy trzeba połączyć przebieg pracy maszyn ze zleceniem, produktem, partią, operatorem lub wynikiem jakościowym. OEE pomaga analizować dostępność, wydajność i jakość, WMS przepływ materiałów, a SCADA stan procesu.

Portal Produkcyjny explitia umożliwia między innymi rejestrację zleceń, monitorowanie OEE, raportowanie, traceability, zbieranie danych z procesu i integrację z ERP. Zakres rozwiązania można rozwijać etapami, zaczynając od wybranego obszaru produkcji.

8 marnotrawstw lean nadal opisuje problemy znane z klasycznej produkcji. Systemy cyfrowe zmieniły przede wszystkim możliwość ich mierzenia, łączenia i szybszego zawężania przyczyn.

Projekt warto więc rozpocząć od konkretnej straty, właściciela procesu, dostępnych danych i miernika efektu. Dopiero potem można ocenić, czy potrzebny jest MES, OEE, SCADA, WMS, integracja czy zmiana organizacji pracy.

8 marnotrawstw lean to nadprodukcja, oczekiwanie, transport, nadmierne przetwarzanie, zapasy, zbędny ruch, wady i poprawki oraz niewykorzystany potencjał pracowników. Pierwsze siedem wiąże się z klasyczną listą Taiichiego Ohno, ósme dodano później.

Pierwotna klasyfikacja związana z Toyota Production System obejmowała siedem strat. Niewykorzystany potencjał pracowników został dodany później wraz z rozwojem Lean.

Nie. OEE koncentruje się na dostępności, wydajności i jakości. Nie opisuje bezpośrednio między innymi zbędnego transportu, ruchu pracowników, nadmiernego zapasu czy niewykorzystanej wiedzy zespołu.

Nie. Badania opisują digital waste, czyli cyfrowe działania, które nie tworzą wartości. Automatyzacja może więc przyspieszyć również proces zawierający zbędne kroki.