Вчера посещал один из заводов лидера на рынке тары и упаковочных материалов. Цель – разработка плана действий по использованию производственной аналитики для улучшения качества и повышения производительности.
Предприятие как предприятие, хорошее оборудование, приятные люди. Несколько моментов, которые привлекли внимание. Идет оперативный контроль качества продукции. Поскольку продукция массовая то отбирается по 20-30 штук каждые полчаса и делается измерение порядка 25 характеристик. Если в результате контроля выявляется несоответствие, то этот факт заносится в информационную базу данных, если несоответствий не выявлено, то ничего не заносится. То есть при всем обилии приборов и методов измерений, которые измеряют с высокой степени точности, мы не видим результаты ...
Вернулся вчера с консультации. Завел себе правило, если был примечательный случай – фиксировать. Каждый опыт чему-то учит. Планирую потом обобщить их в книге…Так вот случай.
Мировой всем известный бренд. Проблемы с качеством. Поскольку внедрен 100% выходной контроль, то дефекты не уходят потребителю, а просто вызывают остановки оборудования и на 30% снижают производительность, а показатель ОЕЕ (для тех, кто разбирается в эффективности работы оборудования по LEAN), вообще составляет лишь 45%. Ключевым источником остановок является некий дефект, под условным названием «звездочки». Меня пригласили как внешнего консультанта, чтобы помочь найти причину дефекта.
Сейчас проводил подготовку специалистов SixSigma Green Belt одной компании, которая давно и успешно работает на рынке. Поскольку компания уже на протяжении как минимум 7 лет использует практику ведения проектов SixSigma конечно интересуюсь результативностью и эффективностью. Есть проекты очень успешные, а есть те, которые оставили неприятный осадок. И таких проектов «с душком» достаточно, чтобы начать осмыслять причины неудач. Среди основных причин увидел следующие:…
Вернулся из командировки в одну из известных крупных компаний. Консультировал отдел Demand Planning. И опять столкнулся с типовой ситуацией. На уровне компании точностью планирования все довольны, а на уровне продукта, SKU - очень большие отклонения факт-план. Как их уменьшить? И почему ошибка такая большая? Если вы ответите "по кочану", то будете недалеки от истины. И вот почему...
Одной из задач отделов R&D в пищевой промышленности является разработка продуктов с хорошими сенсорными свойствами. Это требует проведения различного рода экспериментов и тестов. Методикам, позволяющим выявить сенсорные отличия в двух или нескольких продуктах и посвящена эта статья.