Analyse en optimalisatie van de efficiëntie van sigaarafwerkingsmachines

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