Lean-työkalujen hyödyntäminen juomateollisuuden täyttölinjalla

Abstract

Insinöörityön tarkoituksena oli kronoanalyysiä hyödyntäen tutkia lavaajaa juomateollisuuden konesarjalla. Lavaaja on konesarjan osa, joka kasaa pakkauksia panimolavoille ja valmistelee lavat varastointia ja kuljetusta varten. Työssä käytiin myös läpi konesarjan toiminta sekä yleisiä lean-käsitteitä, sillä lean liittyy olennaisesti työn aiheeseen etenkin hukkien kannalta.

Lavaaja on ongelmallinen konesarjan osa. Lavaaja aiheuttaa linjastolle pullonkaulan, jonka poistaminen vaatisi häiriöiden poistamista laitteen toiminnasta. Insinöörityön tavoitteena oli selvittää lavaajan nykytila sekä miettiä ratkaisuja häiriöiden vähentämiseksi.

Lavaajan yleisimmät häiriöt ja häiriökohdat saatiin selvitettyä. Eniten häiriöitä aiheutui liiallisesta pullovirrasta, kennojen jumiutumisesta ja pullorobotin toiminnasta. Yleisimmin häiriöitä ilmeni pullojen nostoalueella sekä kennokuljettimien mutkissa.

Insinöörityössä huomattiin, että säätämällä pullovirtaa infrapunakameralla, kiinnittämällä huomiota kennojen pesuihin sekä kohdistamalla pullorobotti uudelleen voidaan vähentää häiriöitä. Näiden lisäksi roboteille kehitettiin uusi nostojärjestys, jolla lavaajan nominaalinopeutta voi saada nostettua ainakin 2,4 prosenttia.

The purpose of this thesis was to study the palletizer on a beverage manufacturer’s filling line using chronoanalysis. Palletizer is a part of a filling line that stacks packages to pallets and prepares them for storage and transportation. The thesis also examines the filling process and common lean concepts that relate to the thesis’ main purpose. Especially the different types of waste relate to the subject matter.

The palletizer is a problematic part of the filling line. This part causes a bottleneck to the line, and to remove that, the palletizer must work more fluently. The aim was to examine the palletizer’s present state and to find solutions to reduce disruptions.

Excessive flow of bottles, beverage tray jams and one particular robot caused most disruptions. The most common places for disruptions were the area where robots lift bottles and the bends of the tray conveyors.

It was found that the disruptions on the palletizer could be reduced by using an infrared camera to control the bottle flow, by efficiently cleaning the trays to prevent them from becoming stuck and by redirecting the robot that lifts bottles to a correct spot. In addition to these, it was noticed that a new lifting order for robots could raise the production speed by at least 2.4 percent.