Apsen: Durchlaufzeit −46 %, neues Werk um über 4 Jahre aufgeschoben

Die Herausforderung

Apsen Farmacêutica ist ein brasilianisches Pharmaunternehmen in Familienbesitz mit mehr als 50 Jahren Geschichte. Das Portfolio umfasst Neurologie, Psychiatrie, Hals-Nasen-Ohren-Heilkunde, Urologie, Gynäkologie, Rheumatologie, Orthopädie, Gastroenterologie, Geriatrie, Endokrinologie und Angiologie.

Auf dem Shopfloor wurden die Kennzahlen von Hand erfasst. Jeder Wert musste gesammelt, abgetippt und erst dann zu einem Bericht verarbeitet werden. Zwischen dem Geschehen an einer Linie und dem Moment, in dem eine Führungskraft es sehen konnte, lag deshalb viel Zeit. Stillstände und Engpässe wurden spät sichtbar, und Entscheidungen fielen mit dem Blick in den Rückspiegel.

Beim Produktionsfluss bestand derselbe blinde Fleck. Apsen verfolgte ihn nur sehr rudimentär, und viele Daten waren ungenau oder fehlten ganz. Es gab zum Beispiel keine Information darüber, wie viele Chargen vor jeder Anlage warteten. Die Produktionsverantwortlichen mussten Stillstände und Engpässe schneller finden und den Fluss so sehen, wie er tatsächlich lief.

Die Lösung

Cogtive begann mit dem OEE-Fundament. Apsen betreibt sowohl kontinuierlich laufende als auch chargenweise arbeitende Anlagen, deshalb wurde die Datenerfassung Anlage für Anlage eingerichtet, je nach Bedarf der Maschine über IoT oder die Tablet-App. Insgesamt wurden 51 Anlagen angebunden.

Von da an lieferte jede Anlage genaue, konsistente Daten in Echtzeit. Die Führungskräfte verfolgen OEE, das Stillstands-Pareto, FIFO, das aktuelle Ereignis, die Geschwindigkeit, die Zeitachse und das Setup im Equipment Dashboard, nur einen Klick entfernt, und Warnmeldungen erreichen das Team, während ein Stillstand noch andauert.

Auf diesem Fundament führte Apsen die Säule Fluss ein. Flow View ersetzte die bisherige Nachverfolgung durch eine Live-Karte jeder Charge entlang ihrer Route, mit Echtzeitinformationen zu jeder Stufe und jeder Anlage. Warteschlangen, die bis dahin unsichtbar waren, wurden messbar, und Engpässe liessen sich lokalisieren, solange die Charge noch in Bearbeitung war, statt erst nach Schichtende.

Die Ergebnisse

Mit einem durchgängig sichtbaren Produktionszyklus, von den Kennzahlen jeder Maschine bis zur 360°-Sicht auf das Werk, verkürzte Apsen seine Durchlaufzeit um 46 %.

Der Gewinn floss direkt in die Kapazität. Stillstände werden schneller erkannt und behoben, Engpässe präzise identifiziert, und Produktionsverfolgung und -planung laufen heute auf Echtzeitdaten. Dank der auf den bestehenden Linien zurückgewonnenen Kapazität konnte Apsen die Investition in ein neues Werk um mehr als vier Jahre aufschieben.

Márcio Mendes, Operational Excellence Manager bei Apsen, misst den Unterschied in Stunden. Ohne Transparenz, ohne Online-Anbindung und ohne Warnmeldungen konnte ein Stillstand vier oder sogar fünf Stunden dauern. Heute dauert derselbe Stillstand vielleicht rund zwei.

• Durchlaufzeit um 46 % kürzer
• Investition in ein neues Werk um mehr als vier Jahre aufgeschoben
• 51 Anlagen über IoT und die Tablet-App angebunden
• Echtzeit-Kennzahlen für jede Maschine und jede Produktionsstufe
• Präzise Identifikation von Engpässen, weniger Stillstände und bessere Nutzung der Ressourcen entlang der gesamten Kette