USC Consulting Group

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.

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.

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. 

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.