挑戦
同社のハイエンド・モーターボートは、36のステーションからなる1ピース・フロー組み立てラインを通じて400人以上の作業員によって組み立てられ、世界中の顧客のために、1日に10数隻のカスタマイズされたボートを生産しています。メインの組み立てラインのほかにも、ボートの部品を組み立てる部門があります。そのひとつが椅子張り部門。90人のオペレーターが、快適なボートのシートやレストなど、カスタマイズされたクッション部品を毎日500~600個作っています。
椅子張り作業を担当する工場長は、部品が原材料から完成品になるまで、組立ラインのさまざまなステーションを通過する様子をリアルタイムで把握することができませんでした。Tulip導入する前は、工程改善チームがタイムスタディを行っていましたが、部品やオペレーターの数が膨大なため、手作業で効率的に行うことは不可能でした。
「手作業による情報収集では、データに基づいた意思決定を行うための十分なデータが得られなかったのです。
プロセス改善エンジニア
結果
生産の可視性の向上
この課題を解決するために、シニアプロセスエンジニアはTulip ソリューションとして特定しました。彼らは独自に、椅子張り作業でどのオペレーターがどの部品をどれくらいの時間作業したかを追跡できる、コードなしの作業アプリを構築しました。このアプリは、バーコードスキャナを使ってオペレーターを工程に誘導し、開始と停止を記録し、平均サイクルタイムを自動的に決定します。
「私一人で、プロセス改善を促進するアプリを作成することができました。シニア・プロセス・エンジニアリングは、「これらのアプリは、ITのサポート・チームを必要とせずに効率を高めるのに役立ちました。ソフトウェア自体で直感的に行うことができるのです」。
リアルタイムで的を絞ったフィードバックのための実用的な洞察
Tulip導入後、チームは業務に関する実用的な洞察を得ることができました。数日のうちに、リアルタイムの詳細な時間調査を実施できるようになりました。この情報により、オペレーション管理はリアルタイムでオペレーターに的を絞ったフィードバックとコーチングを提供できるようになり、オペレーターをさらに成功に導くことができるようになりました。
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