Start ordren senere og bliv tidligere færdig!

Det lyder selvmodsigende, men det er fortsat grundstenen i bogen ”The Goal” af Dr. Eliyahu Goldratt, der efter 40 år fortsat er nummer 1 på Amazons bestsellerliste over ”Organizational Change” bøger. ”The Goal” eller ”Målet”, som den hedder på dansk, udkom i 1984, samme år som jeg blev født. Bogen er revolutionerende og et opgør med gængse produktions- og økonomistyringsmetoder, men ikke mindst fordi den udkom som en industri roman om fabrikschef Alex Rogo, der skulle løse problemerne med forsinkede leveringer og manglende effektivitet.

Et hvert system er begrænset i sit output af en flaskehals
I figur 1 ses et simpelt system med et rør, der transporterer vand fra toppen til bunden via tyngdekraften. Målet med systemet er at transportere så meget vand som muligt. Spørg dig selv, hvilket afsnit begrænser outputtet af systemet? Hvis du tænker E, så er svaret korrekt! Hvis du var ansvarlig for at øge outputtet af systemet, ville du helt sikkert fokusere dine kræfter på afsnit E og udvide netop det afsnit. Hvad ville der ske med outputtet, hvis du fokuserede dine kræfter på et hvilket som helst andet afsnit? Det korrekte svar er: – intet som helst, og din indsats ville være skønne spildte kræfter.
.

Figur 1: Flaskehalsen

Forestil dig nu et andet system som vist i figur 2. En simpel produktionslinje, hvor råmaterialer bearbejdes i et antal minutter sekventielt af ressourcerne 1 til 4, for derefter at blive til output. Tænk over hvilken ressource der er flaskehalsen for dette system? Hvis du tænker ressource 3, så er det korrekt. Hvis du skulle reducere bearbejdningstiden for en af ressourcerne. Hvilken ville du så vælge? Hvis du havde valgt en hvilken som helst anden ressource end nummer 3. Hvad ville effekten så være på outputtet af det samlede system?

Figur 2: Simpel produktionslinje

De fleste virksomheder stræber efter at være så effektive som muligt. Det medfører ofte en implicit og/eller eksplicit opfattelse af, at en ressource, der ikke arbejder, er en spildt ressource og en potentiel unødvendig omkostning. Resultatet bliver ofte, at effektivitet bliver set i kontekst af den enkelte ressource og ikke systemet som helhed. Derudover er de fleste virksomheder meget bevidste om risikoen for at levere for sent eller ved at miste salg af færdigvarer som følge af mangler. Dette giver et incitament til at starte arbejde så tidligt som muligt for derved at imødegå usikkerhed, variation og afhængighed.

Tilbage til vores system i figur 2. Prøv nu at forestille dig, at man ønsker systemet skal være så effektivt som muligt med henblik på at undgå spildte ressourcer og minimere risikoen for forsinkede leveringer. Resultatet ender her ofte med, at alle ressourcer udelukkende måles på deres egen effektivitet. Såfremt dette er tilfældet. Hvordan vil systemet i figur 2 så se ud efter blot 3 arbejdsdage? Du forestiller dig måske noget, der minder om figur 3. Hvis alle ressourcer arbejder så effektivt som muligt, bliver systemet i figur 3 hurtigt fyldt op med varer i arbejde, der binder arbejdskapital, plads etc. uden øget output for systemet som helhed.

Konklusion: Implicit eller eksplicit fokusering på effektivitet for alle ressourcer på samme tid er altså et uhensigtsmæssigt mål for systemet.

Figur 3: Simpel produktionslinje efter 3 arbejdsdage

Tag et øjeblik og tænk over din egen organisation eller virksomhed. Hvor mange forskellige ordrer/opgaver har du/I startet på samme tid? Hvad gør du/I, når I ikke kan komme videre med en ordre/opgave, fordi der mangler input? Forsøger jeres ressourcer på eget initiativ at øge deres output ved for eksempel at sammenlægge ordrer eller lave større mængder?

Planlæg mindre arbejde og få mere ud af dine ressourcer
effektive som muligt, så øges altså mængden af varer i arbejde i systemet. En yderligere konsekvens heraf er, at der opstår køer, manglende synkronisering, skiftende prioriteringer og øget gennemløbstid. Dette fører så yderligere til brandslukning, stress og pres, når leveringsdatoen nærmer sig. Det er en situation, som de fleste virksomheder kender alt for godt og som fører til en selvforstærkende overproduktions spiral som vist i figur 4.

Figur 4: Overproduktionsspiral

Med andre ord stiger bearbejdningstiden. Dette gælder for alle ressourcer, men især for flaskehalsen! Flaskehalsressourcen er oftest ekstra presset, stresset og udsat for flest forstyrrelser, fordi alle efterfølgende ressourcer afventer den. Når kapaciteten for flaskehalsen falder, så falder kapaciteten for hele systemet.

Nøglen til at vende denne negative spiral er at gøre færre ordrer tilgængelige for ressourcerne i systemet. Erfaringer fra utallige implementeringer har vist, at mængden af ordrer, der er tilgængeligt for systemet, skal reduceres med ca. 50 % for at bryde den negative spiral. Det kan umiddelbart lyde risikabelt, men i følgende afsnit vil jeg gennemgå, hvorfor dette ikke er tilfældet og samtidig demonstrere en af flere praktisk mulige løsninger.

Arbejdstid kontra Gennemløbstid
For langt de fleste ordre producerende virksomheder udgør arbejdstiden mindre end 10% af den samlede gennemløbstid, som vist øverst i figur 5. Arbejdstiden er tiden for selve arbejdet på en ordre – tid brugt på at svej-
se, bukke, male, maskintid etc. Den samlede gennemløbstid er udtryk for tiden fra start på en ordre til slut på en ordre i kalenderdage. Udover arbejdstiden på under 10% består den samlede gennemløbstid, af mere end 90% buffertid. Buffertid er udtryk for den tid, hvor ordren enten står i kø til ressourcer, bliver forstyrret, transporteret eller afventer øvrige input etc. Selv hvis vi reducerer buffertiden med 50 %, så udgør den fortsat en forholdsmæssig stor andel af den samlede gennemløbstid som vist nederst i figur 5.

Figur 5: Gennemløbstid

Tager vi et konkret eksempel, så vil en ordre med en normal gennemløbstid på 6 uger, nu få en ny gennemløbstid på 3 uger. Arbejdstiden for denne ordre er 3 dage. I stedet for at udgøre 10% af de 6 uger, så udgør arbejdstiden nu 20% af 3 ugers gennemløbstid. Der er altså fortsat 80% buffertid ud af den samlede gennemløbstid, hvilket bør være nok til at absorbere forstyrrelser. Det betyder at ordren nu kan igangsættes 3 uger senere og fortsat forventes at blive færdig til samme tidspunkt. Ved at gøre dette på tværs af alle ordrer reduceres antallet af ordrer tilgængeligt for systemet med 50%. Dermed har vi taget det første skridt til at starte en positiv spiral, der reducerer misprioriteringer, brandslukning, unødvendige køer og alene med dette skridt har vi øget kapaciteten på flaskehalsen og systemets produktivitet.
.

Fokusér på at færdiggøre
Når man reducerer mængden af varer i arbejde, så øges sandsynligheden for, at ressourcerne arbejder på det rigtige. Til at forstærke denne effekt kan der med fordel implementeres et dynamisk og entydigt prioriteringssystem. Et sådant prioritetssystem er illustreret i figur 6. Vi tager her udgangspunkt i en ordre med en normal gennemløbstid på 6 uger. Denne ordre bliver nu først igangsat efter 3 uger. De første 3 uger får ordren derfor en blå farve, der signalerer, at ordren er ”frosset” og ikke må startes. Den nye gennemløbstid inddeles i 3 lige store dele.

Figur 6: Prioritetssystem

Når den nye gennemløbstid starter skifter ordren farve fra blå til grøn. Når der er mindre end 2/3 af gennemløbstiden tilbage, så skifter ordren farve fra grøn til gul. Når der er mindre end 1/3 tilbage af gennemløbstiden, så skifter ordren farve fra gul til rød. Rød farve har højere prioritet end gul, og gul farve har højere prioritet end grøn. Skulle ordren overskride sin planlagte gennemløbstid får den en sort farve og derved højeste prioritet.

Farven for hver ordre afspejler hvor stor en andel af buffertiden der er tilbage og kan let beregnes og visualiseres i f.eks. et regneark eller software.

Ved at fokusere alle ressourcer på at arbejde efter farveprioriteter sikres, at ordrer ikke sidder fast i en kø. På samme måde bliver ordrer, der udsættes for ekstraordinære forstyrrelser, opprioriteret dynamisk i takt med, at buffertiden bliver brugt. Det er værd at bemærke, at dette har en ekstra fordel. Her tænkes på, at meget detaljeret finplanlægning af og opfølgning på den enkelte operation nu ikke længere er nødvendig. Netop denne form for finplanlægning er da også kendt for at gå i selvsving, så snart der opstår afvigelser fra planen og kræver da også erfaringsmæssigt mange planlægningsressourcer at følge op på. Dette kan frigøre kapacitet til at følge op på, om prioriteterne overholdes og til proaktivt at identificere og støtte flaskehalsressourcer, hvor røde og sorte ordrer akkumulerer sig.

En case fra Danmark
Den praktiske implementering kan ske på flere måder. Din virksomhed kan f.eks. bruge tavler, skærme, regneark eller dedikeret software i produktionen til at beregne og visualisere den nye frigivelsesdato og farveprioriteterne. Den største udfordring ligger dog i at gennemføre forandringen og holde medarbejderne i hånden, når de skal skifte til et nyt mindset. Her må man sikre sig, at feedback fra medarbejderne hurtigt bliver adresseret. I denne proces får virksomheden et nyt fælles sprog, hvor der bliver talt om sorte, røde, gule og grønne ordrer, som alle implicerede medarbejdere nu pludselig kan se og forholde sig til. Dermed får man de samme prioriteter og lytter ikke kun til de, der råber højest. Problemer, der tidligere har fået lov at ligge skjult, kommer nu op til overfladen. – F.eks. stamdata, der skal opdateres, gamle ordrer, der ikke er blevet lukket etc. Disse farver guider organisationen til de handlinger, der er nødvendige for reelt at forbedre gennemløbstiden. Fokus bør være på forbruget af buffertid, frem for arbejdstid, da potentialet til reduktion af gennemløbstiden her er langt større. Røde og sorte ordre opstår, når forhindringer fordrer et større end normalt forbrug af buffertid. Ved systematisk at rette opmærksomheden på netop de forhindringer, der bruger mest af buffertiden, så har virksomheden sat fokus på at optimere den måske vigtigste kapacitet. Nemlig allokering af ledelsesresurserne til det, der rent faktisk gør en forskel.

På billede 1 ses et eksempel på visualisering fra en dansk virksomhed, hvor de forskellige arbejdsstationer vises på et oversigtsbillede. Ordrerne flyder her igennem produktionen fra venstre imod højre.

På billede 2 er der zoomet ind på en enkelt arbejdsstation, hvor brugerne i realtid kan se antallet af ordrer, der ligger i køen til denne arbejdsstation samt fordelingen mellem de forskellige farver. Signalet til den enkelte arbejdsstationen er klart visualiseret med farverne: Færdiggør de 4 sorte ordrer før de 13 røde etc. og undlad at arbejde på de 105 frosne blå ordrer. Visualiseringen i billede 1 er primært rettet imod beslutningstagere og ledere, der ønsker et hurtigt overblik over flowet i fabrikken f.eks. til tværfunktionelle morgenmøder, hvor en værkfører kan spørge koordinatorerne

Billede 1: Visualisering af ressourcer

for de enkelte arbejdsstationer, hvordan han/hun kan hjælpe med at få færdiggjort de sorte og røde ordrer eller inddrage støtte fra indkøb eller design. Data opdateres så ofte som, det er teknisk muligt, så udviklingen på den måde kan følges fra dag til dag.

Billede 2: Enkelt arbejdsstation

For operatøren ved den enkelte arbejdsstation anvendes visualiseringen i billede 3. Et simpelt oversigtsbillede, der i højre side viser hvilke ordrer, der er igangsat og i venstre side viser køen i prioriteret rækkefølge. Når operatøren har færdiggjort en ordre, igangsættes derefter den højest prioriterede ordre i køen.

Billede 3: Simpelt oversigtsbillede

Visualiseringen i billede 3 bruges også som grundlag for dialog mellem operatør og koordinator, dels omkring hvad der arbejdes på lige nu, dels hvilke forhindringer, der skal ryddes af vejen, og hvad der evt. skal eskaleres til højere niveau. Alt handler om, hvordan ordrerne kan flyde videre i den korrekte rækkefølge fremfor en traditionel minutiøs opfølgning på produktionsplaner, standardtider, afvigelser etc.

For yderligere at fokusere virksomheden på at eksekvere og levere, blev der i denne virksomhed indført et Full Kit princip. Dette består i sin enkelthed i ikke at starte en ordre på en arbejdsstation, med mindre samtlige dele og materialer var til stede til at kunne færdiggøre bearbejdningen. Dette sikrer, at kapaciteten bliver brugt netop der, hvor man kan få ordrer videre, så halvfærdige ordrer hverken fylder fysisk eller mentalt ved arbejdsstationen. Dette løste virksomheden som vist på billede 4, hvor hver ordre i køen automatisk markeres med et ikon – afhængigt af om alt er plukket til ordren, alt er tilgængeligt på lageret, men ikke plukket endnu, eller der er mangler. Dette har den sidegevinst, at fokusere resten af virksomheden på at fremskaffe Full Kit i den korrekte prioriterede rækkefølge.

Billede 4: Markering af Full Kit per ordre

Resultater & Konklusioner
Ved at sørge for at alle medarbejdere har et fælles visualiseret overblik og entydige dynamiske prioriteter. Så skabte denne virksomhed, ved yderligere at formindske mængden af varer i arbejde, både et fælles sprog og et samlet bredt fokus på at færdiggøre ordrerne. Resultatet, der fulgte var en forbedring af leveringsevnen fra 53 % til 95 %. Vel og mærke målt op imod den først bekræftede leveringsdato. Antallet af forsinkelsesdage kan nu tælles på 2 hænder mod tidligere flere hundrede forsinkelsesdage.

Dr. Eliyahu Goldratt, The Goal og Theory of Constraint(s)
Teknikkerne, der folder sig ud i ”The Goal”, er internationalt kendt som Theory of Constraints (TOC) eller Flaskehalsteori på dansk. Selvom grundlaget blev skabt for mere end 40 år siden, er TOC løbende blevet udviklet og omfatter nu løsninger indenfor blandt andet Produktion, Supply Chain og Projekter. Globale selskaber som Toshiba bruger Drum-Buffer-Rope til at planlægge deres produktion, Microsoft bruger Dynamic Buffer Management til at håndtere deres supply chain og Proctor & Gamble bruger Critical Chain Project Management til deres projektportefølje.

Løsningerne i TOC er mere relevante end nogensinde før, da de konkret adresserer usikkerhed, variation og afhængighed. – 3 elementer der bestemt ikke er blevet mindre af siden 1984. Desværre er TOC stadigvæk forholdsvis ukendt i Danmark på trods af, at TOC anvendes med stor succes i USA, Indien, Japan og Sydamerika.