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LCIA - Low Cost Intelligence Automation
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LCIA - Low Cost Intelligence Automation
von: Hithoshi Takeda
mi Wirtschaftsbuch, 2006
 
Format: PDF, PDF
geeignet für: PC, MAC, Laptop Online-Lesen

ISBN: 9783868800753

Preis*:      129,90  

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Leseprobe

6 Pokayoke unter Verwendung einfacher Sensoren (S. 181-182)

Heute befindet sich die fertigende Industrie in Japan inmitten einer Phase des krassen Wandels. Die klassische Massenfertigung am Fließband wird zunehmend ins asiatische Ausland mit China als Schwerpunkt verlagert, während gleichzeitig der Personalabbau durch Automatisierung voranschreitet. Dieser Trend wird sich in Zukunft weiter verstärken. Damit die fertigende Industrie im japanischen Inland überleben kann, muss jedes Unternehmen meiner Ansicht nach seine eigene Technologiekompetenz aufbauen und zu einer Form der Produktion finden, mit der die Fertigung vieler Varianten in kleinen Stückzahlen sowie die zunehmende kundenspezifische Anpassung der Produkte effizient und flexibel bewerkstelligt werden können.

Eine mögliche Form dafür ist die „Zellenfertigung", bei der ein (oder mehrere) Mitarbeiter für die gesamte Linie verantwortlich ist (sind) – von der Vormontage über Endmontage, Prüfen bis hin zum Verpacken. Durch den Austausch von Bauteilen und Vorrichtungen kann immer leicht auf diejenige Variante umgerüstet werden, die als Nächstes produziert werden muss. Auf Schwankungen im Produktionsaufkommen kann ebenfalls leicht reagiert werden.

Die Zellenfertigung führt auch zu geringeren Beständen, höherer Qualifikation der Mitarbeiter und weiteren positiven Effekten. Sie ist also ein Instrument für effizientes Produzieren. Bei der Produktion vieler Varianten in kleinen Stückzahlen ist – anders als in der Massenproduktion, wo die Qualität in Kennzahlen wie „Ausbeute" oder „Ausschussrate" gemessen wird – eine Fertigungsweise erforderlich, bei der „im Einzelstückfluss die Qualität schon im Produktionsprozess ins Produkt eingebaut wird". Typisch für die Zellenfertigung ist, dass große Investitionen unmöglich sind. Bei den meisten Prozessen sind also Mitarbeiter beteiligt.

Die Qualität darf aber nicht nur vom Können und von der Konzentrationsfähigkeit der Mitarbeiter abhängen. Vielmehr muss man zu einem Qualitätsstandard finden, der auf zuverlässigen, „einfachautomatisierten" Prüfvorgängen basiert. Darüber hinaus wird die Einführung von Inline- Qualitätskontrollen erforderlich, denn um die versprochenen Lieferzeiten einhalten zu können, wenn immer nur die benötigte Menge zum benötigten Zeitpunkt produziert wird, muss man Zeitverluste durch menschliche Fehler auf das Minimum reduzieren. Außerdem muss die Fertigung flexibel sein, denn Voraussetzung für eine Produktion vieler Varianten in kleinen Stückzahlen ist die gemischte Produktion. Große Investitionen dürfen dazu nicht getätigt werden. Vielmehr muss auf kleinen Low-cost-Maschinen produziert werden, die so aufgestellt werden, dass sie leicht umgerüstet werden können. Hierin liegen die speziellen Schwierigkeiten bei der Produktion vieler Varianten in kleinen Stückzahlen.

Im Folgenden möchte ich Beispiele dafür vorstellen, wie Sensoren als Mittel zur Überwindung dieser „Schwierigkeiten" mit praktischem Erfolg eingesetzt wurden. In der Praxis kommt es vor Ort immer wieder zu Qualitätsproblemen durch „Flüchtigkeitsfehler" – das liegt in der Natur des Menschen. Dabei kommt es auch vor, dass fehlerhafte Ware bei Qualitätsprüfungen nicht erkannt werden kann und in den Markt gelangt. Um dem vorzubeugen, versucht man häufig, durch „organisatorische" Verbesserungen wie Installation einfacher Vorrichtungen oder gründliche Implementierung von Arbeitsstandards menschliche Fehler zu minimieren. Die Qualitätsprobleme bleiben jedoch in der Regel nach wie vor bestehen.

Die folgende Tabelle zeigt Beispiele dafür, welche „Flüchtigkeitsfehler" auftreten. Mit einem Bilderkennungssensor können die oben angesprochenen Forderungen nach „Inline- Prüfungen", nach einer „von der individuellen Konzentrationsfähigkeit unabhängigen Qualität" und nach dem „Einbau von Qualität im Produktionsprozess" erfüllt werden. Jedoch wird im Allgemeinen davon ausgegangen, Bilderkennungssensoren seien bestimmt teuer. Tatsächlich fiel es uns selber in gewisser Weise schwer, uns vor dem Hintergrund der Rentabilitätsfrage für die Einführung eines Bilderkennungssensors bei einem Produkt mit geringen Stückzahlen zu entscheiden – obwohl wir glaubten, mit einem solchen Sensor die auftretenden Flüchtigkeitsfehler eliminieren zu können.



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