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So konnte die USC Consulting Group einen führenden Süßwarenhersteller dabei unterstützen, mit der Minitab Statistical Software Überfüllungen zu reduzieren und 1,2 Millionen Dollar einzusparen

Seit über 50 Jahren setzt sich die USC Consulting Group (USCCG) für Operational Excellence ein. Ihre Mission ist dabei, echten Mehrwert durch eine Optimierung der Finanzperformance zu schaffen. Die USCCG unterstützt Unternehmen dabei, ihr Potenzial zu realisieren, indem Prozesse und Abläufe in der gesamten Lieferkette verbessert werden. Wenn die USCCG Lösungen für die Probleme ihrer Kunden erarbeitet, sind die Lösungen von Minitab eine unverzichtbare Rolle, und sie bleiben ein wichtiger Baustein, um die erzielten Ergebnisse langfristig beizubehalten. 

Die Herausforderung

Wenn Sie mit dem Befüllen von Fertigverpackungen zu tun haben, wissen Sie, wie wichtig die Kontrolle der Füllprozesse ist. Eine Überfüllung bedeutet praktisch, dass Sie Ihren Kunden bares Geld schenken. Bei großen Volumina können auf diese Weise jedes Jahr Hunderttausende von Dollar zusammenkommen. Eine Unterfüllung kann durch Strafgebühren und Reputationsverlust sogar noch teurer werden.

Beim Befüllen von Verpackungen ist das oberste Ziel, die gesetzlichen Vorgaben zu erfüllen und die Nennfüllmengen von verpackten Gütern einzuhalten. Einfach ausgedrückt muss das Füllgewicht einer Einheit im Rahmen einer maximal zulässigen Abweichung über einem angegebenen Mindestwert liegen. Das durchschnittliche Füllgewicht muss immer der angegebenen Nennfüllmenge entsprechen oder darüber liegen.

In vielen Unternehmen wird heute davon ausgegangen, dass eine Überfüllung die einzige Möglichkeit ist, Strafen zu vermeiden und die Kundenloyalität zu erhalten. Dabei ist das Ziel, so nah wie möglich an die angegebene Nennfüllmenge zu kommen, ohne sie zu unterschreiten. Dies ist ein durchaus vernünftiger Ansatz, doch viele Unternehmen haben bei der Umsetzung Schwierigkeiten. Liegt dies vielleicht daran, dass sie die Prozessfähigkeit nicht richtig beurteilen können? Oder setzen sie nicht die richtigen Werkzeuge und Verfahren ein, z. B. Lean, Six Sigma oder bestimmte Technologien, um die Streuung zu verringern und die Prozesse unter Kontrolle zu halten? Vielleicht liegt es auch einfach an der Arbeitsausführung. Vermutlich treffen alle Antworten zu einem gewissen Grad zu.

Durch das Minimieren und Kontrollieren der Streuung beim Füllgewicht und durch statistische Modellierung können erhebliche Einsparungen erzielt werden. Minitab ist die erste Wahl zum Optimieren des Füllgewichts und hat Kunden in einer Vielzahl von Branchen dabei helfen können, durch Reduzieren der Überfüllung Millionen von Dollar einzusparen.

Einsatz von Minitab

Als die USCCG die Füllgewichte von Jellybeans für einen führenden Süßwarenproduzenten statistisch analysierte, fiel auf, dass das durchschnittliche Ist-Füllgewicht pro SKU bis zu 7 % über der Nennfüllmenge lag. Nur die Durchschnittswerte zu betrachten, kann allerdings irreführend sein, da die Streuung beim Füllgewicht leicht dazu führen kann, dass die Möglichkeit zum Reduzieren der Überfüllung verloren geht.

Beim Analysieren des Füllprozesses stellte die USCCG außerdem fest, dass die Bediener auf die Ausgaben von Füllgewichtsmessungen reagierten und dann in die Prozesse eingriffen, anstatt die Ursachen für die Streuung zu ermitteln und langfristig wirksame Korrekturen vorzunehmen. Dies trug maßgeblich zu der hohen Prozessstreuung beim Füllgewicht bei. Es ist äußerst wichtig zu wissen, wann ein Prozess weiterlaufen sollte und wann Anpassungen am Füllgewicht vorgenommen werden sollten. Es lag auf der Hand, dass eine statistische Prozesskontrolle (SPC) mit Regelkarten zu Produktionslinien und Produkten benötigt wurde.

Zunächst wurde mit der Minitab Statistical Software die Gesamtprozessfähigkeit nach Produktionslinie und SKU untersucht. Als Bezugsgrößen dienten dabei die angegebenen Nennfüllmengen und die maximal zulässigen Abweichungen. Die Ergebnisse zeigten, dass der Prozess zur Überfüllung tendierte.  Mit Unterstützung durch die USCCG konnte der Kunde daraufhin mit einer X-quer/R-Karte sowohl die Streuung als auch die Überfüllung reduzieren.   

Abbildung 1 unten zeigt ein Beispiel für die Gesamtprozessfähigkeit der Füllgewichte einer Jellybean-Packung mit einer Nennfüllmenge von 2268 g. Die untere Spezifikationsgrenze liegt auf der Grundlage der maximal zulässigen Abweichung bei 2205 g. Die Daten wurden mit Hilfe einer Johnson-Transformation an eine Normalverteilung angepasst. 

Figure 1: Overall capability of a Jellybean package fill process; Target (label claim) = 2268g, Average fill =2294.88 and a LSL=2205g. Abbildung 1: Gesamtprozessfähigkeit eines Füllprozesses für Jellybeans; Soll (Nennfüllmenge) = 2268 g, durchschnittliche Füllmenge = 2294,88 g, USG = 2205 g.

Abbildung 1 zeigt, dass das durchschnittliche Füllgewicht von 2294,8 g mehr als 26 g über der Nennfüllmenge liegt und die erwartete Anzahl von Einheiten unter der USG minimal ist. Ein weiteres Modell (Abbildung 2) deutet an, dass eine Absenkung des Füllgewichts um 26 g zu einem durchschnittlichen Füllgewicht von 2268,88 g führt. Außerdem steigt der Cpm-Wert von 0,75 auf 1,46. Auch hier zeigt das Modell, dass nur ein äußerst geringer Teil der Einheiten unter der USG liegt. Es sollte beachtet werden, dass alle Produktionslinien über eine Kontrollwaage mit Auswurfmechanismus verfügen, die eine Auslieferung von Verpackungen mit einem Gewicht unter der maximal zulässigen Abweichung verhindern.

Figure 2:  Overall capability model of a Jellybean fill weight shifted 26g to lower fill weights   shows minimal unit weights below the LSL and with an average fill weight of 2268.88 g. Abbildung 2: Modell der Gesamtprozessfähigkeit mit einem um 26 g abgesenktem Füllgewicht der Jellybeans. Nur äußerst wenige Einheiten liegen unter der USG, das durchschnittliche Füllgewicht beträgt 2268,88 g.

Da das durchschnittliche Gewicht der Verpackungen der Nennfüllmenge entspricht und das Modell nur sehr wenige Einheiten mit einem Gewicht unter der maximal zulässigen Abweichung prognostiziert, werden ca. 13 Einheiten an der Kontrollwaage ausgeworfen, und alle gesetzlichen Vorgaben für die Nennfüllmenge werden eingehalten. Die USCCG kann jetzt eine X-quer/R-Karte erstellen (Abbildung 3) und die Eingriffsgrenzen als Ausgangspunkt verwenden, um nicht nur die vom Modell für die Gesamtprozessfähigkeit geschätzte Mittellinie zu halten, sondern auch die Streuung beim Füllgewicht weiter zu reduzieren. Dies kann wiederum zu einer weiteren Verringerung oder sogar Eliminierung der Einheiten mit einem Gewicht unter der maximal zulässigen Abweichung führen.

Viele Organisationen führen einen Balanceakt zwischen einer Reduzierung der Überfüllung und Ausschuss wegen Unterschreitung der maximal zulässigen Abweichung aus. Wenn z. B. die Mittellinie in unserem Modell der Prozessfähigkeit eine höhere Anzahl von Unterschreitungen der maximal zulässigen Abweichung generieren würde (was bei vielen Füllprozessen nicht akzeptabel ist), wäre das Unternehmen möglicherweise gezwungen, den Durchschnitt (Mittellinie) nach oben zu verschieben, um die Anzahl der abgelehnten Einheiten mit einem Gewicht unter der maximal zulässigen Abweichung zu verringern. Dabei wird eine stärkere Überfüllung in Kauf genommen, dafür fällt weniger Nacharbeit an – d. h. das Öffnen der zurückgewiesenen Verpackungen und Wiedereinbringen des Materials in den Wertstrom. Der Schlüssel liegt darin, mit der X-quer/R-Karte die Streuung des Füllgewichts zu reduzieren, die Mittellinien beizubehalten und die Nacharbeit aufgrund abgelehnter Einheiten zu reduzieren. 

Figure 3: Xbar/R chart showing the center line and corresponding control limits to be used based on the overall capability model. Abbildung 3: X-quer/R-Karte mit der zu verwendenden Mittellinie und den entsprechenden Eingriffsgrenzen auf der Grundlage des Modells für die Gesamtprozessfähigkeit.

Die geschätzten Mittellinien und Eingriffsgrenzen dürfen nie als absolute Werte gelten und müssen in der Praxis getestet werden. Daher sollten die Regelkarten zusammen mit 4 wichtigen Schritten eingesetzt werden:

  1. Falls nicht bekannt, sollten die Beziehungen zwischen den Eingaben und den Ausgaben ermittelt werden, um sicherzustellen, dass die Auswirkungen von Prozessänderungen verstanden werden. So können die Bediener effektiv reagieren, wenn der Prozess außer Kontrolle gerät, und diesen rasch zentrieren. Mit diesem Schritt können auch die geschätzten Eingriffsgrenzen qualifiziert werden.
  2. Die Tests für Regelkarten sollten angewendet werden. Anhand der Western Electric-Regeln und der in Schritt 1 festgestellten Beziehungen kann bestätigt werden, dass der Prozess unter Kontrolle bleibt und das durchschnittliche Füllgewicht (Mittellinie) erreicht wird.
  3. Die Bediener und andere beteiligte Mitarbeiter sollten vor der Einführung zu den Vorteilen und der Verwendung von Regelkarten geschult werden. Es wird empfohlen, die Bediener an der Produktionslinie beim Erstellen der Regelkarten anzuleiten und zu begleiten. Außerdem sollten die Regelkarten täglich geprüft werden, um Folgendes sicherzustellen: (1) Die Regelkarten werden korrekt eingesetzt, (2) die Mittellinie der Regelkarte wird erreicht, (3) es treten keine oder äußerst wenige Unterschreitungen der maximal zulässigen Abweichung auf, und (4) Ausnahmebedingungen werden identifiziert und behoben.
  4. Es sollte regelmäßig geprüft werden, ob die Streuung abgenommen hat und die Eingriffsgrenzen neu berechnet werden müssen. Eine fortlaufende Analyse der Gesamtprozessfähigkeit ermöglicht es außerdem, neue Mittellinien festzulegen.  

Auch wenn der Einsatz von Methoden zur Prozessfähigkeitsanalyse und statistischen Prozesskontrolle dabei helfen kann, Überfüllungen zu vermeiden, stellt dies nur einen Teil der Lösung dar. Für optimale Ergebnisse sollten darüber hinaus Lean-Tools, -Verfahren und -Methoden eingesetzt werden, um einen stetigen Materialfluss sicherzustellen, die Betriebszeiten der Anlagen zu steigern und Umrüstzeiten zu verkürzen. Eine Kombination dieser Maßnahmen führt zu erheblichen Materialeinsparungen und einem höheren Durchsatz.

Ergebnisse

Die Zahlen bringen es an den Tag. Die Überfüllung von Süßwarenpackungen wurde um über 50 % reduziert, was zu jährlichen Materialeinsparungen in Höhe von 1,2 Millionen Dollar pro Jahr führte. Ein beträchtlicher Erfolg! 

Über den Gastautor

Dr. Frank J. Esposto leitet den Qualitätsbereich der USCCG und gehört dem Unternehmen seit über 18 Jahren an. Als Senior Director of Quality und Lean Six Sigma Master Black Belt ist Dr. Esposto verantwortlich für die Organisation und Leitung von Lean/Six Sigma-Projekten bei der vielseitigen Kundenbasis der USCCG. Er hat bereits mit Kunden aus unterschiedlichsten Branchen zusammengearbeitet, um Produktivitäts- und Qualitätsprobleme zu lösen. Hierzu setzte er individuell abgestimmte Problemlösungen und Ansätze ein, führte unterschiedliche Schulungen zur Problemlösung durch und konnte spezifische Herausforderungen bewältigen, wenn intern Kernkompetenzen fehlten. Dr. Esposto hat außerdem Black Belts und Green Belts in verschiedenen Branchen ausgebildet und Six Sigma-Initiativen in Verbindung mit Lean implementiert.

DIE ORGANISATION

  • Unternehmensberatung mit Schwerpunkt im Bereich Prozessverbesserung
  • Unternehmenszentrale in Tampa, FL (USA)
  • Rund 200 Mitarbeiter 

DIE HERAUSFORDERUNG

Beim Befüllen von Verpackungen ist das oberste Ziel, die gesetzlichen Vorgaben zu erfüllen und die Nennfüllmengen von verpackten Gütern einzuhalten. Das Füllgewicht einer Einheit muss über einem vorgegebenen Mindestwert liegen, während das durchschnittliche Füllgewicht der angegebenen Nennfüllmenge entsprechen oder darüber liegen muss und sie niemals unterschreiten darf. 

VERWENDETE PRODUKTE

Minitab® Statistical Software

ERGEBNISSE

  • Die Überfüllung von Süßwarenverpackungen wurde um über 50 % reduziert.
  • Pro Jahr konnten über 1,2 Millionen Dollar Materialkosten eingespart werden. 
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