Application of Production Feedback Data in Tactical Production Planning; Concept and Method

Abstract

Produksjonsplaner av høy kvalitet er viktig for envher produksjonsbedrift. For å konstruere nøyaktige produksjonsplaner er det nødvendig å ha pålitelige og nøyaktige planleggingsdata. Produksjonsplanlegging og kontroll (PPC) består av tre nivåer, strategisk, taktisk, og operasjonelt. En viktig type planleggingsdata for taktisk planlegging er kalt masterdata. Tradisjonelt sett er masterdata statiske verdier som oppdateres sjeldent. Industri 4.0 har muliggjort innhenting av data fra en rekke forskjellige kilder relatert til produksjon, inkludert data fra produksjonssystemer som gir informasjon om situasjonen på produksjonsgulvet. I tillegg introdusererer dette muligheter for applisering av denne typen data i PPC. Dette prinsppet om å gjøre PPC mer datadrevet er kalt smart PPC. Hovedmålet med denne studien er å undersøke hvordan tilbakemeldingsdata fra produksjon kan appliseres i taktisk produksjonsplanlegging for å forbedre planleggingskvalitet. Forskningsstrategien som brukes i denne studien er basert på designvitenskap og abduktivt resonnement. Fundamentet til disse er en observasjon i virkeligheten, et feltproblem, og de har som formål å utvikle et løsningsdesign for å introdusere nye, eller tilføye til eksisterende teorier. Feltproblemet i denne oppgaven var at casebedriften innhentet tilbakemeldingsdata fra produksjon, men de visste ikke hvordan de skulle utnytte dem. Studien benyttet seg av tre forskningsmetoder for å addressere hodvedmålet og feltproblemet: literaturstudie, konseuptvikling og case-studie av den norske produksjonsbedriften Brynild AS. Literatustudien brukes til å definere de relevante teoretiske aspektene og skape en teoretisk base for utviklingen av konseptet. De teoretiske funnene kan deles inn i tre hoveddeler: PPC, industri 4.0 og smart PPC. Den viste at det var et behov for forskning på feltet for applisering av tilbakemeldingsdata fra produksjon i PPC, utover det rent teoretiske. I tillegg viste den at masterdata ofte ikke samsvarer med situasjonen i virkeligheten. Siden planleggingskvalitet er sterkt avhengig av nøyaktige planleggingsdata, så vil unøyaktige masterdata negativt påvirke planleggingskvaliteten. For å forbedre planleggingskvaliteten er det et potensiale ved å applisere tilbakemeldingsdata fra produksjon for å sette nøyaktige masterdata verdier, og dermed forbedre denne representasjonen. Konseptet som ble utviklet i studien beskriver hvordan tilbakemeldingsdata fra produksjon kan linkes til spesifikke masterdata brukt for taktisk planlegging. Konseptet foreslår også at noen masterdata verdier bør kunne settes dynamisk basert på informasjon fra tilbakemeldingsdataen fra produksjon. I tillegg så illustrerer konseptet videre hvordan tilbakemeldingsdata kan appliseres i taktisk planlegging. Til slutt presenteres en trinnvis metode for hvordan bedrifter kan implementere konseptet i sine operasjoner. Denne metoden består av de fire trinnene kartlegging, analyse, design, og implementering. Metoden ble så benyttet i case-studien for å illustrere konseptet i gjennom et praktisk eksempel. Case-studien viste at Brynild kun innhentet tilbakemeldingsdata fra produksjon fra ett av produksjonsstegene, noe som medførte at kvantitativ analyse av dataen ikke var mulig å gjennomføre. Appliseringen av konseptet i Brynild ble dermed gjennomført kvalitativt. Dette medførte at case-studien inkluderte en gjennomgang av metoden med r˚ad for hvordan Brynild kan tilrette seg for å introdusere konseptet, i stedet for at det bidro med empiriske resultater som bekreftet eller motsa form˚alet med konseptet. Gjennom arbeidet med case-studien kom det fram at implementeringstrinnet burde inkludert en risikoanalyse og at implementeringsplanen burde spesifisert en inkubasjonsperiode hvor data blir samlet. Denne studien gir tre primære bidrag til teorien: 1) en oversikt over linker mellom tilbakemeldingsdata fra produksjon og masterdata for taktisk planlegging, 2) et konsept for applikasjon av tilbakemeldingsdata for produksjon i taktisk planlegging, og 3) en metode for applikasjon av konseptet i bedrifter. Studien bidrar også til praksis gjennom å tilby praktisk anbefaling og veiledning for hvordan en spesifikk smart PPC løsning kan implementeres i bedrifter.

High-quality production plans are essential for any manufacturing company. To construct accurate production plans, reliable and accurate planning data is necessary. Production Planning and Control (PPC) consists of three levels: strategic, tactical, and operational. An important type of planning data for tactical planning is called master data. Traditionally, master data are set as static values that are rarely updated. Industry 4.0 has enabled the collection of data from a variety of sources related to production, including production feedback data that provide information about the situation on the shop floor. This also introduces opportunities for the application of this type of data in PPC. This principle of making PPC more data-driven is called smart PPC. The primary objective of this study is to examine how production feedback data can be applied in production planning in order to increase planning quality. The research strategy employed in this study is based on design science and abductive reasoning. These approaches are based on a real-life observation, or a field problem, and aim to develop solution designs that introduce new or add to existing theories. The field problem in this thesis was that the case company captured production feedback data but did not know how to utilize it. The study used three research methods to address the primary objective and field problem: literature study, concept development, and case study of the Norwegian manufacturing company Brynild. The literature study is used to define the relevant theoretical aspects and create a theoretical base for the development of the concept. The theoretical findings can be divided into three main parts: PPC, Industry 4.0, and smart PPC. It showed that there was a research gap in the field of applying production feedback data in PPC beyond the strictly theoretical. In addition, it showed that there are often discrepancies between master data and the current conditions on the shop floor. Planning quality is highly reliant on accurate and reliable planning data, thus inaccurate master data negatively affects planning quality. To improve planning quality, there is potential in applying production feedback data to set accurate master data values and thus improve this representation. The concept developed in the study describes how production feedback data can be linked to specific master data used for tactical planning. The concept also proposes that some master data values should be set dynamically based on information from production feedback data. In addition, the concept illustrates further how production feedback data can be applied in tactical planning. To support the concept, a step-by-step method is presented for how companies can implement the concept in their operations. This method consists of four steps: mapping, analysis, design, and implementation. The method was then used in the case study to illustrate the concept through a practical example. The case study showed that Brynild only collected production feedback data from one of the production steps, which implied that quantitative analysis of the data was not feasible. The application of the concept in Brynild was therefore carried out qualitatively. This meant that the case study included a review of the method with advice on how Brynild themselves can prepare to introduce the concept instead of contributing empirical results that confirmed or contradicted the purpose of the concept. Through the case study, it emerged that the implementation step should have included a risk analysis and that the implementation plan should have specified an incubation period where data is collected. This study provides three primary contributions to theory: 1) an overview of links between production feedback data and master data for tactical planning; 2) a concept for applying production feedback data in tactical planning; and 3) a method for applying production feedback data in tactical planning. It also contributes to practice by providing practical recommendations and guidance for implementing a specific smart PPC solution in companies.