Lean Production supported by Industry 4.0 for Production Planning and Control in the Semi-Process Industry
Abstract
The overall goal of this PhD research is to investigate production planning and control challenges in the semi-process industry and to develop an approach for addressing these challenges based on lean production and Industry 4.0.
Production Planning and control assigns production capacity and material to satisfy production orders at an acceptable cost. The semi-process industry is a subtype of the process industries that processes non-discrete materials in discrete batches and includes non-discrete as well as discrete production. This industry is experiencing a changing demand pattern that requires the ability to address a higher demand variability, increasing product variety, and short-term high-priority orders. This demand pattern change enforces an evolution from the traditional make-to-stock (MTS) toward combined MTS and make-to-order (MTO). Combined MTS/MTO represents a significant challenge for production planning and control. To adapt to this situation, the literature highlights the need for new production planning and control concepts that consider the flow of material and the flow of information to control production activities. Providing empirical research on these new concepts is the research gap addressed in this thesis. The proposed approach includes lean production planning and control practices and the support of Industry 4.0 connectivity.
Lean production emerged from automotive assembly practices in the Toyota Production System (TPS) as an alternative way of organising and managing production operations. Lean production planning and control aims to avoid non-value adding activities and direct the focus on aligning production with demand. This focus suggests it as a logical option for coping with the aforementioned demand pattern change and to improve the flow of material. However, lean production planning and control practices are in conflict with the production process characteristics in the semi-process industry (e.g., long setup times) and adaption required more research based on empirical studies.
Industry 4.0 connectivity belongs to a new stage of industrial maturity within Industry 4.0. It includes multiple, complex interrelated technological developments. The Industry 4.0 connectivity-enabling technologies include Internet-of-Things (IoT) and cyber-physical systems (CPS). These technologies have the potential to streamline the flow of information and enable more flexible production planning and control processes by providing real-time synchronisation of flows. However, the literature is unclear regarding which lean production practices can be supported by Industry 4.0 technologies. This aspect also required more research on how lean production planning and control can be supported by specific Industry 4.0 technologies.
The research objectives of this study are as follows:
1) To identify production planning and control challenges in the semi-process industry and the characteristics that influence these challenges,
2) to analyse the application potential of lean production planning and control practices in the semi-process industry,
3) to develop a lean production planning and control concept supported by Industry 4.0 connectivity to address the challenges identified in the semi-process industry.
This study resulted in three main outcomes. First, the empirical results describe the planning environment of a specific production system, and identified production planning and control challenges related to the flow of material and the flow of information. The production process-related characteristics, especially long setup times, limit flexibility and require a high level of production schedule stability, while the demand-related characteristics require more flexibility. This stability-flexibility paradox constitutes a major production planning and control challenge.
Second, based on the identified characteristics, the lean planning environments typology was developed and established with the takt time/setup time ratio a relative unit that considers the setup time in relation to the takt time of a production system. The lean planning environments typology defines four different planning environments within the semi-process industry and differentiates the application potential of Kanban, Takt, and Heijunka for each planning environment based on empirical studies.
Third, since existing lean production planning and control concepts do not sufficiently address the stability-flexibility paradox, production levelling and the idea of every product every cycle (EPEC) was utilized to develop the EPEC 4.0 lean production planning and control concept. EPEC 4.0 represents a Heijunka adaptation to the semi-process industry that is supported by the Industry 4.0 connectivity-enabling technologies IoT and CPS to control the flow of material and the flow of information of production activities.
German
Das übergeordnete Forschungsziel dieser Dissertation ist es, Herausforderungen der Produktionsplanung und -steuerung in der Semi-Prozessindustrie zu untersuchen und einen geeigneten Lösungsansatz für diese Herausforderungen, basierend auf Lean Production („schlanke Produktion“) und Industrie 4.0, zu entwickeln.
Die Produktionsplanung und -steuerung teilt Produktionskapazität und -material zu, um Produktionsaufträge zu vertretbaren Kosten zu erfüllen. Die Semi-Prozessindustrie ist ein Unterbereich der Prozessindustrie, der nicht-diskrete Materialien in diskreten Losgrößen verarbeitet und sowohl nicht-diskrete als auch diskrete Produktionsprozesse beinhaltet. Dieser Industriebereich erfährt aktuell eine Nachfrageveränderung, welche die Fähigkeit einfordert, eine höhere Nachfragevariabilität, steigende Produktvielfalt und kurzfristige Kundenaufträge mit hoher Priorität abzubilden. Diese Nachfrageveränderung bedingt eine Entwicklung von traditioneller Lagerfertigung (make-to-stock (MTO)) hin zu kombinierter Lagerfertigung mit Auftragsfertigung (make-to-order (MTS)). Die kombinierte Lager- und Auftragsfertigung stellt eine große Herausforderung für die Produktionsplanung und -steuerung dar. Eine Anpassung an diese Situation erfordert laut bestehender Literatur neue Konzepte der Produktionsplanung und -steuerung, welche den Materialfluss und zugleich auch den Informationsfluss berücksichtigen, um die Produktionsaktivitäten zu steuern. Das Erbringen empirischer Forschung für die Ausgestaltung dieser neuen Konzepte ist die Forschungslücke, die diese Dissertation adressiert. Der erarbeitete Lösungsansatz umfasst Methoden der schlanken Produktionsplanung und -steuerung und die Einbindung der Konnektivität von Industrie 4.0.
Die schlanke Produktion entwickelte sich aus den Methoden der Automobilfertigung innerhalb des Toyota-Produktionssystem (TPS) als ein alternatives Konzept für die Organisation und Durchführung von Produktionsaktivitäten. Die schlanke Produktionsplanung und -steuerung beabsichtigt, nicht-wertschöpfende Aktivitäten zu vermeiden. Mit dem Ziel eines ganzheitlichen Produktionssystems (GPS) liegt ihr Schwerpunkt darauf, die Nachfrage und Produktion in Einklang zu bringen. Dieser Schwerpunkt macht die schlanke Produktion zu einer schlüssigen Option, um auf die oben genannte Nachfrageveränderung zu reagieren und den Materialfluss zu verbessern. Jedoch stehen die Methoden der schlanken Produktionsplanung und -steuerung im Konflikt mit den besonderen Merkmalen des Produktionsprozesses in der Semi-Prozessindustrie (z. B. lange Rüstzeiten). Daher erforderte ihre Adaptierung zusätzliche empirische Forschung.
Die Konnektivität von Industrie 4.0 ist Teil der vierten Entwicklungsstufe der industriellen Produktion. Sie umfasst verschiedene komplex verbundene technologische Entwicklungen. Die Industrie-4.0-basierten Konnektivitätstechnologien beinhalten das ‚Internet der Dinge‘ (Internet-of-Things (IoT)) und ‚cyber-physische Systeme‘ (cyber-physical systems (CPS)). Diese Technologien haben das Potenzial den Informationsfluss zu optimieren und ermöglichen durch Echtzeitsynchronisierung deutlich flexiblere Produktionsplanung und -steuerungs-prozesse. Jedoch liefert die bestehende Literatur keine klare Aussage darüber, welche Methoden der schlanken Produktion durch Industrie-4.0-Technologien unterstützt werden können. Daher benötigte auch dieser Aspekt zusätzliche Forschung zu der Frage, wie die Unterstützung der schlanken Produktionsplanung und -steuerung durch konkrete Industrie-4.0-Technologien realisiert werden kann.
Die dieser Dissertation zugrunde liegenden Forschungsziele lauten wie folgt:
1. Herausforderungen der Produktionsplanung und -steuerung in der Semi-Prozessindustrie zu identifizieren, einschließlich der industriespezifischen Merkmale, die diese Herausforderungen beeinflussen,
2. das Anwendungspotenzial von Methoden der schlanken Produktionsplanung und -steuerung in der Semi-Prozessindustrie zu untersuchen,
3. ein Konzept für die schlanke Produktionsplanung und -steuerung zu entwickeln, das durch Industrie-4.0-Konnektivität unterstützt wird und die identifizierten Herausforderungen in der Semi-Prozessindustrie adressiert.
Im Folgenden seien die drei Hauptergebnisse dieser Forschung kurz skizziert:
Erstens beschreiben die empirischen Ergebnisse das Produktionsplanungsumfeld eines konkreten Produktionssystems und identifizieren Herausforderungen der Produktionsplanung und -steuerung in Bezug auf den Material- und Informationsfluss. Die produktionsprozessbezogenen Merkmale, insbesondere lange Rüstzeiten, limitieren die Flexibilität der Produktion und erfordern ein hohes Maß an Planungsstabilität, während die nachfragebezogenen Merkmale mehr Flexibilität erfordern. Dieses Stabilität-Flexibilität-Paradoxon stellt eine kritische Herausforderung der Produktions-planung und -steuerung dar.
Zweitens wurde, basierend auf den identifizierten Merkmalen, die schlanke Planungsumfelder-Typologie entwickelt. Sie etabliert mit dem Taktzeit/Rüstzeit-Verhältnis eine relative Maßeinheit, die die Rüstzeit im Verhältnis zur Taktzeit eines Produktionssystems berücksichtigt. Diese Typologie definiert vier verschiedene Planungsumfelder innerhalb der Semi-Prozessindustrie und differenziert, basierend auf empirischen Studien, das Anwendungspotenzial von Kanban, Takt, und Heijunka für diese Planungsumfelder.
Drittens wurde, da existierende Konzepte für die schlanke Produktionsplanung und -steuerung das Stabilität-Flexibilität-Paradoxon nicht ausreichend adressieren können, basierend auf dem Prinzip der Produktionsnivellierung und dem Ansatz von „jedes Produkt in jedem Zyklus“ (every product every cycle (EPEC)), das Konzept EPEC 4.0 für die schlanke Produktionsplanung und -steuerung entwickelt. EPEC 4.0 stellt eine Adaptierung von Heijunka für die Semi-Prozessindustrie dar, die von den Industrie-4.0-basierten Konnektivitätstechnologien IoT und CPS unterstützt wird, um den Material- und Informationsfluss der Produktionsaktivitäten zu steuern.