„Este nevoie de planificare acolo unde nu se poate respecta planul.”

Aproape niciodată nu vor decurge lucrurile așa cum au fost planificate, însă dacă fiecare deviație este cuantificată și sistemul de monitorizare a producției ne arată impactul asupra scenariului optim, vom ști mereu ce măsuri de corecție să luăm. Cu cât crește posibilitatea ca planificarea să nu se poată respecta, cu atât crește și nevoia de a face planificare și de a măsura cât mai frecvent, pentru a ști mereu cât de mult ne-am abătut de la drumul propus.

De exemplu, dacă vrem să ne deplasăm din punctul A în punctul final B în următoarele condiții:

1. Atât punctul de plecare A, cât și punctul B se află pe aceeași autostradă.
2. Punctul A este în Ploiești, iar punctul B se află în mijlocul Bucureștiului.

În cazul 1 ne poate ajuta o hartă sau un GPS, însă în majoritatea cazurilor ne putem descurca și fără instrumente ajutătoare complicate, fiind doar atenți la semnele de circulație.

În cazul 2, dacă nu avem un GPS care să raporteze poziția noastră față de destinație, să ne arate unde trebuie să mergem dacă o stradă de pe ruta aleasă este blocată, cât timp pierdem dacă alegem alte variante etc., posibilitatea de a ne rătăci și a ajunge mult mai târziu decât ne-am propus este mare.

Industria confecțiilor din România seamănă mai mult cu cazul 2, când se schimbă datele de plecare de n ori pânâ la finalizarea comenzii, și dacă nu avem un sistem de planificare și de raportare performant, ne rătăcim de multe ori și niciodată nu știm sigur unde ne aflăm față de ținta propusă. GPS ne arată instant câteva variante, iar noi o putem alege pe cea optimă ținând cont și de opririle pe care vrem să le facem până la destinație. Numai sistemele cele mai performante, implementate ca atare ne pot propune varianta optimă, însă în majoritatea sistemelor de planificare (chiar realizate în tabele excel puțin mai complexe) dacă definim noi diferite variante, se poate calcula instant ora de sosire.

Dacă nu avem un sistem de planificare și urmărire a comenzilor care să ne ajute la calcularea termenului de realizare a 10 comenzi succesive de exemplu și să compare cu termenul de livrare și cu data posibilă de început în diferite stadii de execuție, nici timpul și nici energia nu ne permit să încercăm 5-10 variante și să o alegem pe cea potrivită din cât mai multe puncte de vedere. De obicei, încercăm două-trei scenarii pentru a stabili planul de bătaie.

În altă ordine de idei, oprim alimentarea unei comenzi la 300 de bucăți dintr-un total de 600 de bucăți, deoarece nu știm sigur dacă putem să livrăm comanda următoare foarte urgentă ca Prioritate 1, urmând ca după comanda urgentă să lansăm din nou comanda întreruptă. Dacă avem date colectate din trecut și știm eficiența medie a persoanelor la executarea unui model, chiar eficiența lor la diferite operații, putem să estimăm mult mai corect termenul de livrare (chiar și ora) și probabil că putem să lansăm până la 500 de bucăți din comanda în curs de execuție înainte de a lansa o comandă urgentă, și pentru restul de 100 de bucăți putem să negociem cu clientul pentru a livra împreună cu următoarea comandă din același model sau cu un model similar pe care să le lansăm împreună în producție, ajutând la continuitatea mai mare a modelelor omogene în linie.

La planificarea/programarea producției distingem următoarele capitole:

1. Înregistrarea comenzilor cu următorii parametri:
   1. număr comandă, model produs, termen de livrare;
   2. norma de timp aferentă modelului (vom folosi termenul de SAM (Standard Allowed Minute – minute alocate standard);
   3. eficiența planificată – eficiența posibil de realizat a modelului în linia planificată – descrisă detaliat mai jos;
   4. definirea stocului optim în linie.

Definirea stocului optim în linie depinde foarte mult de tipul de business (lohn, semilohn, full product), însă și de capacitățile financiare ale companiei producătoare.

Dacă lucrăm cu un stoc prea mare, se reduce flexibilitatea activității, orice schimbare de prioritate a comenzilor ne provoacă probleme și pe de altă parte poate să reprezinte și o problemă de cash flow, deoarece practic lucrăm cu o investiție continuă. Cu cât stocul în linie este mai mare, cu atât munca din ziua curentă va fi facturată mai târziu.

Dacă stocul este prea mic, vulnerabilitatea liniei este mai mare.

În concluzie, cu cât flexibilitatea operatorilor este mai mare, cu atât deviațiile (atât cele întâmplătoare cum sunt problemele de calitate sau technice, cât și cele intenționate gen schimbare de prioritate) față de planul de lucru pot fi mai ușor balansate, și ne putem permite ca stocul în linie să fie cât mai mic;

1. definirea zilelor de siguranță între diferite puncte ale fluxului de producție
   1. necesar zile pentru realizare prototip și șabloane de croit
   2. necesar zile aprovizionare material de bază

• necesar zile aprovizionare auxiliare

1. necesar zile „serie 0”
2. necesar zile de croit
3. necesar zile pentru brodat și/sau imprimat înainte de cusut

• stoc planificat între croit și cusut
• stoc planificat între cusut și tratament

1. stoc planificat între produs finit și livrare
2. etc.
3. Sortarea comenzilor în funcție de prioritate și omogenitatea modelelor.
4. „Jocul de planificare” – analiza planificării, dacă după prima sortare optimă d.p.d.v. al omogenității modelelor termenele de livrare și/sau dată posibilă de început NU au fost respectate, există următoarele posibilități de modificare:
   1. comenzile vor fi sortate în funcție de termenul de livrare, fără a ține cont mereu de omogenitatea lor, dacă numărul de zile necesare de producție cumulat nu este mai mare decât numărul de zile până la termenul de livrare a ultimei comenzi;
   2. se mărește capacitatea de producție fie prin suplimentarea numărului de muncitori din altă linie (dacă este posibil), fie prin planificarea de ore suplimentare;
   3. se scade numărul zilelor de siguranță între secțiile de producție succesive;
   4. se scade stocul interfazic planificat;
   5. se discută cu clientul anularea termenului de livrare.

Dacă se discută cu clientul anularea termenului de livrare în stadiul de planificare, sunt posibilități mai mari ca clientul să fie de acord cu cererea producătorului, deoarece are timp să reorganizeze și el planificarea livrărilor la clientul final sau la magazinele proprii.

4. Actualizarea (urmărirea) planificării înainte de cusut.
   1. A ajuns la timp prototipul sau șabloanele/încadrările de croit?
   2. A fost aprobat în timp prototipul, seria 0 etc.?
   3. A ajuns la timp materialul croibil?
   4. A fost croită comanda la timp?
   5. Au fost brodate și/sau imprimate reperele produsului în ritmul planificat?
   6. Au ajuns la timp auxiliarele?
5. Actualizarea planificării în secția de cusut.
   1. SAM a fost corect definit?
   2. Eficiența planificată este realizabilă?
   3. Absenteismul este peste cel planificat?
   4. Linia lucrează balansat?
   5. Gradul de reparații este peste cel normal?
6. Actualizarea planificării după cusut.
   1. Au fost trimise la timp produsele pentru tratamente (spălat, vopsit)?
   2. A ajuns înapoi de la tratament în ritmul planificat?
   3. Finisarea produsului se face în ritmul planificat?
   4. Sunt constatate probleme de calitate mai multe decât cele considerate normale la controlul final și cel de AQL?

Calculul eficienței planificate a modelului

Eficiența planificată reprezintă eficiența medie a persoanelor când lucrează la modelul analizat, considerată realizabilă în perioada planificării ținând cont și de cantitatea comenzii.

Eficiența medie a persoanelor la un anumit model se poate calcula cel mai complet în cazul colectării datelor prin terminale online (vezi soluția furnizată de DataS/ România), însă și în cazul colectării datelor prin fișe zilnice de lucru într-un sistem integrat putem filtra numai fișele zilnice ale diferitelor persoane când un anumit procent din operațiile executate a fost lucrat. Adică, chiar dacă este vorba de o comandă relativ mică, a cărei cantitate nu depășește cu mult targetul/zi al liniei, pe parcursul producerii comenzii vor fi multe persoane care au avut o zi în care cel puțin 80% au lucrat la comanda analizată. Dacă comanda este mai mare, cel puțin de două ori targetul/zi al liniei, majoritatea persoanelor pot avea o zi completă când au lucrat 100% la comanda analizată. Făcând media eficienței realizate a acestor persoane, vom găsi o valoare foarte apropiată a eficienței cu care se poate lucra un anumit model într-o linie la o comandă cu o anumită cantitate.

Deoarece în mare parte din fabricile românești în majoritatea timpului se află cel puțin două modele diferite în linie (una intră și una iese – în cel mai bun caz), eficiența medie a persoanelor într-o zi de lucru ne poate induce în eroare cu privire la definirea eficienței și a normei de timp posibilă de realizat într-o linie dintr-un model.

Din punctul meu de vedere, la planificarea comenzilor greșeala cea mai frecventă este când planificăm comanda nouă în funcție de OUTPUT-ul realizat la o comandă precedentă din același model. Chiar dacă este o comandă relativ mare, de exemplu de cinci ori targetul/zi al unei linii, execuția comezii se va întinde pe cel puțin 10 zile de lucru (în funcție de stocul din linie), când cel puțin jumătate din acest interval se va lucra combinat cu execuția altor modele. Iar dacă nu avem colectare de date online, în zilele când se schimbă modelul și sunt mai multe modele în linie, niciodată nu știm, din timpul total de prezență dintr-o zi, cât timp fizic s-a consumat pentru modelul analizat și cât timp pentru alte modele. Bucățile predate într-o zi de lucru sunt rezultatul ultimelor 10 zile, și chiar și în zilele de predare, când nu s-a lucrat alt model în linie, numărul de produse predate/zi nu reprezintă productivitatea reală din acel model în ziua respectivă. Bineînțeles, cu cât comanda este mai mare și se extinde pe mai multe zile pline de lucru, influența eficienței zilelor când s-a lucrat la mai multe modele în linie scade, însă în România de mult nu mai vorbim de comenzi la asemenea cantități.

Captura de ecran de mai jos (din programul Pcontrol de la firma Gsystems/România) ne arată eficiența medie a persoanelor la executarea diferitelor comenzi în perioada 2018.03.01 – 2018.04.14, în zilele în care s-a lucrat cel puțin 80% la comanda analizată.

(80 % din activitatea raportată pe fișele zilnice se referă la comanda analizată).

De exemplu, din modelul de Pantalon 1 a fost comanda cu numărul 204. Comanda este finalizată în proporție de 91,05%, conține 1.196 de bucăți, norma de timp (SAM) este de 62,54 de minute.

Sistemul a găsit 68 de persoane diferite care au lucrat la această comandă cel puțin o zi, 80% din timp: 55 din Linia 1, 12 persoane din Linia 2 de jachete și o persoană din Linia 2 de pantaloni. Cele 68 de persoane au avut în total 164 de zile, în care 80% din munca raportată s-a referit la comanda analizată. Eficiența medie a persoanelor este de 60,1%, deci SAM realizat al modelului la comanda 204 este de 62,94 min./60,1% = 104,73 min.

În concluzie, modelul Pantalon 1 poate să fie planificat în linia 1 de pantaloni cu maximum 104,73 de min./bucată, la o comandă de 1.000 de bucăți, notând și faptul că din anumite motive 12 persoane din linia de jachete au ajutat la executarea comenzii de referință.

Maximum 104,73 de minute, deoarece dacă între timp linia a fost optimizată și față de perioada definită mai sus putem să pretindem o eficiență mai ridicată, atunci putem să impunem un ritm mai mare, însă trebuie să rămânem cu picioarele pe pământ deoarece dacă estimăm o creștere necorespunzătoare a eficienței, supraplanificăm linia de producție, ceea ce de obicei duce la pierderile de tip supraproducție și neutilizarea cunoștințelor detaliate în articolul precedent.

Bineînțeles, vor fi reprezentative numai comenzile la care au fost găsite destule fișe zilnice.

De exemplu, chiar dacă comanda 205, având ca model Pantalonul 3, este aproape finalizată, sistemul a găsit doar patru fișe zilnice, unde s-a lucrat cel puțin 80% din zi pe această comandă.

În această situație este indicat să mărim perioada de analiză sau să căutăm un model similar cu cea planificată.

Un sistem de planificare automatizat este acela care, după ce definesc datele comenzilor și zilele de siguranță între secții și stocul planificat, îmi calculează automat termenul de finalizare a cusutului succesiv pentru fiecare comandă, în funcție de prioritățile definite, definește data de început a fiecărei comenzi în cusut, și în funcție de aceste date îmi verifică dacă zilele de siguranță definite înainte și după secțiile de cusut sunt de ajuns.

La fel, după înregistrarea în sistemul de monitorizare a producției a diferitelor date premergătoare secției de cusut, sistemul de planificare trebuie să ne avertizeze dacă din cauza schimbării vreuneia dintre datele de pornire va fi afectată activitatea secției de cusut.

La fel, în funcție de eficiența constatată la realizarea comenzilor, să actualizeze termenele de finalizare și să ne avertizeze dacă scenariul planificat nu se poate respecta.

Treaba planificatorului trebuie să fie ca după definirea scenariului optim de planificare să urmărească evoluția comenzilor și să analizeze după care să aleagă varianta optimă, în funcție de fiecare deviere constatată fața de scenariul optim.

Marthi Bela

MES and Garment Industry Consultant

Email: belamarthi@yahoo.com

Mobil: 0746 181715