Der ultimative Leitfaden für Fertigungszeitstudien in der vernetzten Fabrik

Jede Fabrik ist auf genaue Arbeitszeiten angewiesen. Sie bestimmen die Arbeitsstandards, das Gleichgewicht der Produktionslinien und die Prioritäten für Verbesserungen. Aber in vielen Betrieben beruhen die Zeitstudien immer noch auf Methoden, die für ein langsameres Arbeitstempo entwickelt wurden.

Da die Arbeitsabläufe immer stärker vernetzt sind, reichen diese alten Werkzeuge nicht mehr aus. Moderne Teams gehen zu digitalen, datengesteuerten Ansätzen über, die erfassen, wie die Arbeit wirklich abläuft - schneller, präziser und mit weitaus weniger Unterbrechungen im Betrieb.

Eine Fertigungszeitstudie ist ein strukturierter Prozess der direkten Beobachtung und Messung menschlicher Arbeit mit Hilfe eines Zeitmessgeräts, um die Zeit zu ermitteln, die ein qualifizierter Arbeiter für die Ausführung der Arbeit benötigt, wenn er auf einem bestimmten Leistungsniveau arbeitet.

Zeitstudien eignen sich am besten für Prozesse, bei denen es sich um Abfolgen von sich wiederholenden Handlungen handelt, die in einem Zyklus wiederkehren. Wenn ein Prozess in mehrere diskrete Aufgaben unterteilt werden kann, sind Zeitstudien eine nützliche Methode, um zu messen, wie viel Zeit die Mitarbeiter für jeden Teil eines Prozesses aufwenden.

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Seit mehr als einem Jahrhundert sind Zeitstudien eine der wichtigsten Methoden zur Erfassung von Daten über Fertigungsprozesse. Seit Frederic Winslow Taylor Anfang des 20. Jahrhunderts Zeitstudien als Teil seines Systems des wissenschaftlichen Managements eingeführt hat, haben Hersteller Zeitstudien zur Optimierung ihrer Abläufe eingesetzt.

Zeitstudien sind auch eine der einfachsten Formen der Messung, die fehlerhaft durchgeführt werden können. Trotz ihrer Einfachheit gibt es mehrere Möglichkeiten, wie ein Forscher Verzerrungen und Inkonsistenzen in seine Daten einbringen kann. Auch wenn es unbedeutend erscheinen mag, sind die Kosten für schlechte Daten hoch. Laut einer Studie von Experian PLC können schlechte Daten ein Unternehmen 15-25% seines Umsatzes kosten. Das summiert sich. IBM schätzt, dass schlechte Daten die US-Wirtschaft jährlich über 3 Billionen Dollar kosten.

Die gute Nachricht ist, dass es ein paar einfache Dinge gibt, die Sie tun können, um das Beste aus Ihren Zeitstudien herauszuholen. Für diejenigen, die an einer Industrie 4.0 digitale Transformation interessiert sind, gibt es Möglichkeiten, wie neue Technologien genutzt werden können, um genauere, aufschlussreiche Zeitstudien zu erstellen.

Für die Ingenieure des Industrial Time Studies Institute gibt es fünf Hauptziele der Zeitstudien.

1. Die Verbesserung von Prozessen und Verfahren
2. Die Verbesserung des Layouts von Plänen, Büros oder Servicebereichen
3. Sparsamkeit bei der menschlichen Anstrengung und Verringerung unnötiger Ermüdung
4. Verbesserung des Einsatzes von Materialien, Maschinen und Arbeitskräften
5. Entwicklung einer besseren physischen Arbeitsumgebung

Wenn sie richtig durchgeführt werden, bieten Zeitstudien einen detaillierten, normalisierten Überblick über einen mehrstufigen Prozess. Sie können verwendet werden, um die Effizienz von Prozessen zu steigern, die Fabrik- und Prozessgestaltung zu verbessern und die Leistung und Erfahrung der Mitarbeiter zu steigern.

• Einige gängige Verwendungszwecke für Zeitstudien sind:
• Schrittzeiten festlegen und standardisieren
• Festlegung von KPIs für die Prozesse eines Herstellers
• Aufspüren und Beseitigen von Ineffizienzen in Prozessen
• Sammeln von Daten zur Vorhersage von Jahresproduktion und Umsatz
• Straffung der jährlichen Ressourcen- und Bestandsplanung
• Identifizierung von Qualifikationslücken und Entwicklung gezielter Schulungsinitiativen.

Zeitstudien können in drei Phasen unterteilt werden: Analyse, Messung und Synthese.

Analyse: Entscheiden Sie, was Sie messen möchten, und legen Sie ein konkretes Ziel für die Studie fest (Beschleunigung der Prozesszeiten, Festlegung von Standardzeiten, Identifizierung von Schritten, die eine gezielte Schulung erfordern, usw.). Wenn Sie wissen, welchen Prozess Sie untersuchen möchten (und warum), zerlegen Sie ihn in seine einzelnen Bestandteile. Stellen Sie sicher, dass jede Aufgabe klar definiert ist und einen eindeutigen Anfang und ein eindeutiges Ende hat. Fragen Sie mehrere Fachexperten, wie lange sie für den Prozess brauchen, und bitten Sie sie, die Zeit zu schätzen, die sie für jede einzelne Aufgabe benötigen. Diese Informationen helfen Ihnen, die Standardzeiten zu kalibrieren.

Messung: Messen Sie mit einer Stoppuhr oder einem anderen Zeitmessgerät, wie lange die Mitarbeiter für jeden Schritt brauchen. In dieser Phase sollten Sie auch Zulagen berücksichtigen, die die Fähigkeit eines Arbeiters, eine Aufgabe zu erledigen, beeinträchtigen könnten.

Synthese: Verwenden Sie eine Vorlage oder eine Tabellenkalkulation, um Ihre Daten einzugeben. Sobald Sie die Datenerfassung abgeschlossen haben, führen Sie die erforderlichen Analysen durch. Diese werden sich je nach den Zielen und dem Design Ihrer Zeitstudie ändern.

Bei einer Zeitstudie geht es nur darum, die Arbeit zu beobachten und die Zeit zu messen. Es geht darum, zu verstehen, wie lange die Dinge wirklich dauern, und nicht, wie lange wir glauben, dass sie dauern sollten.

Schritt 1 - Wählen Sie die Aufgabe
Wählen Sie die Aufgabe, die Sie messen möchten. Schreiben Sie auf, wann sie beginnt und wann sie endet. Notieren Sie, wer die Aufgabe ausführt und wie viele Zyklen Sie beobachten werden.
Wenn Werkzeuge, Materialien oder Einrichtungsbedingungen die Zeit verändern könnten, notieren Sie auch das.

Schritt 2 - Beobachten Sie die Arbeit
Nehmen Sie eine Stoppuhr, ein Tablet oder was immer Sie verwenden. Zeichnen Sie jeden vollen Zyklus auf.
Wenn etwas unterbrochen wird, wie z.B. ein Maschinenstopp, ein Teilestau oder eine Pause, notieren Sie das.
Fünf Zyklen sind das absolute Minimum; zehn sind besser, wenn die Arbeit variiert.

Schritt 3 - Passen Sie die Zeiten an
Rohzeiten sind nicht genug. Sie müssen die Zeiten um das Tempo und die normalen Zuschläge bereinigen.

Formel:
Standardzeit = Beobachtete Zeit × Bewertung × (1 + Zulage)

Ermitteln Sie den Durchschnitt. Das ist Ihre Ausgangsbasis.

Schritt 4 - Überprüfen Sie, was Sie gesehen haben
Suchen Sie nach Schritten, die Zeit kosten oder zu Verzögerungen führen.
Fragen Sie, ob die Werkzeuge nah genug sind. Warten die Mitarbeiter auf Teile? Wirkt sich das Layout negativ auf sie aus?
Nehmen Sie kleine Änderungen vor, testen Sie sie erneut und sehen Sie, ob sie helfen.

Halten Sie es einfach. Eine Zeitstudie ist kein Bericht, sondern ein Hilfsmittel, um zu erfahren, wie der Job läuft.

Manuelle vs. digitale Zeitstudien

Die Art und Weise, wie Sie Zeitdaten sammeln, verändert, was Sie daraus lernen können. Eine Stoppuhr und ein Klemmbrett funktionieren zwar immer noch, aber sie bringen Sie nur bedingt weiter. Digitale Tools erfassen mehr Details und nehmen Ihnen einen Großteil des Rätselraten ab.

Vergleich der gängigen Methoden

Manuelle Studien sind in Ordnung, wenn das Ziel ein schneller Einblick ist oder wenn die Werkzeuge begrenzt sind. Aber sobald die Arbeit komplexer wird oder das Volumen wächst, kann die manuelle Zeitmessung nicht mehr mithalten. Digitale Tools können mit Abweichungen besser umgehen und liefern sauberere, wiederholbare Daten.

Vom Fußboden zum Dashboard

In einer vernetzten Fabrik ist eine Zeitstudie nichts, was Sie einmal im Quartal machen. Sie läuft im Hintergrund und speist die Daten direkt in Ihr Qualitäts- oder Produktionssystem ein.

Der Ablauf sieht wie folgt aus:
Bediener → Sensor oder App → Dashboard → Überprüfung und Aktion

Die Informationen bewegen sich automatisch. Sie sehen, wie lange Aufträge dauern, erkennen langsame Schritte und nehmen Änderungen auf der Grundlage von Fakten statt Schätzungen vor.
Keine Verzögerung, keine Schnitzeljagd, nur Live-Daten, auf die Sie reagieren können.

Eines der wichtigsten Merkmale der Industrie 4.0-Fabrik ist die zunehmende Konnektivität.

Mit digitalen Plattformen wie Tulip können Sie automatisch granulare Zeitstudien aufzeichnen. Hier können Sie die Zeit jedes Bedieners Schritt für Schritt mit dem Ziel vergleichen.

IoT Verbindungen und Cloud Computing haben die Erstellung und Speicherung von Daten in einem noch nie dagewesenen Umfang ermöglicht. Wearable Sensoren, Computervisionund no-code Anwendungen sind in der Lage, Echtzeitdaten von Arbeitern zu sammeln. Da die Datenerfassung automatisiert ist, wird die menschliche Voreingenommenheit aus der Stichprobe eliminiert. Und KI kann Muster in den Daten finden, die Menschen allein nicht erkennen können - da sie mit der Zeit immer besser werden, ist die vorausschauende Wartung ein erreichbares Ziel.

Dank dieser Konnektivität können Ingenieure (oder Algorithmen) kontinuierliche Echtzeitstudien von Prozessen durchführen. Ein konstanter Datenstrom bietet einen umfassenden Einblick in die Fabrik. Und ein größerer Stichprobenumfang macht die Ursachenanalyse einfacher und genauer als spärliche Messungen.

Wenn diese Technologien als Teil einer vollständig vernetzten Fabrik zusammenarbeiten, ist das Potenzial für gezielte kontinuierlicher Verbesserungsprozess ist immens.

Allerdings haben noch nicht viele Fabriken mit einer digitale Transformation begonnen. Für viele sind eine Stoppuhr und ein Klemmbrett immer noch die besten Werkzeuge.

Beispiel: Verwendung einer digitalen App

Ein einfaches digitales Setup kann Timer als Teil der normalen Arbeit starten und stoppen.
Wenn ein Bediener einen Barcode scannt, wird der Timer gestartet.
Wenn er eine digitale Checkliste abgibt, wird er gestoppt.
Das System protokolliert den Abstand zwischen den beiden Zeitpunkten.

Diese Daten werden sofort auf Dashboards angezeigt.
Kein zusätzlicher Papierkram, keine doppelte Eingabe, kein Warten auf Ergebnisse.

Was Sie gewinnen

• Ständig Daten, nicht nur Stichproben

• Fernzugriff zur Anzeige der Ergebnisse von jeder Linie oder Schicht aus

• Höhere Genauigkeit, da niemand rundet oder rät

• Schnelleres Feedback, damit Probleme schneller behoben werden

Dinge, die Sie zuerst klären müssen

• Datenschutz: Informieren Sie die Nutzer darüber, was verfolgt wird und warum.

• Change management: Die Umstellung von Klemmbrettern auf Sensoren kann die Leute verunsichern, sprechen Sie es durch.

• Integration: Die Daten sind nur dann nützlich, wenn sie mit Dashboards und Verbesserungsmaßnahmen verbunden sind.

Wenn Sie es richtig anstellen, sind Studien über die verbundene Zeit nicht länger ein Nebenprojekt. Sie werden zu einem Teil dessen, wie die Fabrik lernt und sich jeden Tag verbessert.

Zeitstudien scheitern aus einfachen Gründen. Die Werkzeuge sind nicht das Problem, sondern die Art und Weise, wie die Arbeit beobachtet, gemessen oder aufgezeichnet wird.

Hawthorne-Effekt
Menschen verhalten sich anders, wenn sie wissen, dass ihre Zeit gemessen wird. Der Job läuft schneller als normal und die Daten sehen besser aus, als sie sollten.

Wie Sie es vermeiden können:

• Rufen Sie nicht aus, wenn Sie die Studie durchführen

• Überwachen Sie mehrere Schichten, nicht nur eine

• Lassen Sie Sensoren oder automatische Verfolgung sammeln, was sie können
  
  

Voreingenommenheit des Beobachters
Zwei Personen können die gleiche Aufgabe erledigen und am Ende zu unterschiedlichen Zahlen kommen. Einer rundet auf, einer rundet ab.

Wie Sie es vermeiden können:

• Verwenden Sie jedes Mal die gleiche Zeitmessmethode

• Trainieren Sie die Beobachter vor Beginn der Studie

• Lassen Sie Software oder Anwendungen die Zeitstempel verwalten, wenn möglich

Stichprobenfehler
Wenn Sie nur ein paar Zyklen oder nur die guten Zyklen messen, bedeutet der Durchschnitt nichts.

Wie Sie es vermeiden können:

• Nehmen Sie mindestens fünf bis zehn vollständige Durchläufe auf.

• Verschiedene Betreiber und Schichten einbeziehen

• Erfassen Sie die tägliche Leistung, nicht den perfekten Lauf

Schlechte Daten
Zahlen werden falsch kopiert, Schritte werden übersprungen oder die Formate stimmen nicht überein. Die Analyse fällt später auseinander.

Wie Sie es vermeiden können:

• Halten Sie sich an ein Format oder eine einfache digitale Form

• Prüfen Sie Werkzeuge und Timer vor dem Start

• Überprüfen Sie die Daten, bevor Sie sie verwenden

Verwenden Sie die größtmögliche Stichprobengröße. Auch wenn viele kleine Fertigungsunternehmen nicht über Hunderte oder Tausende von Mitarbeitern verfügen, die sie untersuchen können, sollten sie dennoch einen möglichst großen Datensatz anstreben. Mehr Datenpunkte geben ein differenzierteres Bild des Prozesses und helfen, Ausreißer zu identifizieren.

Berücksichtigen Sie die Fähigkeiten der Mitarbeiter. Nicht alle Mitarbeiter führen jede Aufgabe mit der gleichen Kompetenz aus. Viele Vorlagen für Zeitstudien geben dem Forscher die Möglichkeit, die Fähigkeiten des beobachteten Mitarbeiters zu "bewerten". Der Zweck dieser Bewertung besteht darin, die unterschiedlichen Fähigkeiten der Mitarbeiter zu berücksichtigen. Wenn Sie nur erfahrene Mitarbeiter untersuchen, werden Sie unrealistische Standardzeiten erhalten. Wenn Sie zu viele neue Mitarbeiter einbeziehen, werden Sie das Produktionsvolumen unterschätzen. Beides ergibt kein genaues Bild der Gesamtleistung.

Versuchen Sie, während der Beobachtung keine Aufnahmen zu machen. Aufzeichnungen während der Beobachtung können zu ungenauen Beobachtungen führen. Wenn möglich, verwenden Sie die Rundenfunktion einer Stoppuhr, um Schrittzeiten zu speichern. So verhindern Sie, dass Sie genaue Daten aufnehmen. Wenn Sie keine solche Stoppuhr zur Verfügung haben, sollten Sie die Beobachtung in Teams durchführen, wobei eine Person aufzeichnet, während die andere beobachtet.

Hüten Sie sich vor dem Hawthorne-Effekt:Der Hawthorne-Effekt beschreibt die Veränderungen im Verhalten von Arbeitnehmern, wenn sie wissen, dass sie beobachtet werden. Die Entdeckung, dass Beobachtung keine neutrale Tätigkeit ist, ist Teil einer größeren Gruppe von "Beobachtereffekten" und hat zu feldverändernden Fortschritten in so unterschiedlichen Disziplinen wie der Physik und der kulturellen Anthropologie geführt.

Forscher sollten sich bewusst sein, dass der einfache Akt der Beobachtung das untersuchte Phänomen verändern kann. Einige Forscher vermeiden den Hawthorne-Effekt, indem sie heimlich Daten erheben. Die beste Strategie ist jedoch, ehrlich mit Ihren Mitarbeitern über den Zweck und die Ziele der Studie zu sein.

An diesem Punkt sollten Sie bereit sein, mit der Datenerfassung im Betrieb zu beginnen. Hier sind noch ein paar Dinge zu beachten.

Verlieren Sie das Ziel nicht aus den Augen. Daten sind großartig, aber Zeitstudien um ihrer selbst willen können eine Verschwendung von wertvollen Ressourcen sein. Vergewissern Sie sich, dass Sie genau wissen, warum Sie die Studie durchführen, und behalten Sie immer den geschäftlichen Bedarf hinter den Messungen im Auge.

Ihre Mitarbeiter sind Ihr bestes Kapital. Die Arbeitnehmer stehen Zeitstudien oft skeptisch gegenüber, und das aus gutem Grund. Zeitstudien sind Teil einer langen Geschichte des wissenschaftlichen Managements, das nur selten das Wohl der Arbeitnehmer im Auge hatte. Aber Ihre Mitarbeiter sind der Schlüssel zur Festlegung realistischer Standardzeiten, zur Bereitstellung präziser Daten und letztlich zur Wertschöpfung in Ihrem Unternehmen. Je mehr sie sich in den Prozess eingebunden und an den Ergebnissen beteiligt fühlen, desto besser wird die Studie für alle Beteiligten sein.

Zeitstudien werden am besten mehrfach durchgeführt. Mehrere Proben liefern einen größeren, umfassenderen Datensatz.

Nutzen Sie die Technologie, die Ihnen zur Verfügung steht - EineMöglichkeit, Prozess- und Schrittzeiten zu validieren, ist der Abgleich von Beobachtungen mit Zeitstempeln in einem ERP oder MES. Eine andere Möglichkeit besteht darin, in kostengünstige, IoT Technologie zu investieren, die Prozess- und Schrittdaten in Echtzeit erfasst.