Bijlagen:
Bijlage I : Organisatiestructuur Blikmelk en Propack.
Bijlage II : Productieproces Propack noord processing.
Bijlage III: Forecast accuracy fastmovers FREX.
Bijlage IV: Rendementsberekeningen.
Bijlage V: Orderclustering, productie op voorraad.
Bijlage VI: Berekeningsmodel voorraadkosten
Bijlage I: Organisatieschema’s Blikmelk en Propack.
Manager BOD Bussen
Manager BOD BMZ
LIA - groep (Logistiek, Informatica
Administratie)
Manager QA/QC
Team Knippen
Lakken Bodem-/Dekselproductie
Manager Prod. Bussen
Team Bussenassemblage &
Distributie Manager Prod. Bussen
Team Proces Manager Prod. BMZ
Team Verpakking
Team Expeditie Manager
Prod. BMZ Plantmanager
Blik(melk)
Organisatieschema Blikmelk zuid.
5 Organisatieschema Propack.
Planning/administratie
**
Staf Technoloog G. ten Cate
Speciaal Producten 5 ploegen
SCM 3 ploegen Productie manager Processing 2
S. Walstra
EVAP en MOV 5 ploegen
Productie manager Processing 1
M. Ansing
WTB Storingsdienst
3 ploegen
WTB dagdienst Chef vakgroep
WTB
EMR 3 ploegen
EMR dagdienst Chef vakgroep
EMR Manager
BOD D.W. Boschma
Bedrijfslab 5 ploegen
QC Processing
QC Medewerkers
dagdienst QC Verpakking
Technologische Ondersteuning QA
Manager E.M. Krol
UHT 3 ploegen
Expeditie 3 ploegen Productie
manager UHT + Expeditie L.M.D. Spriensma
Fles & Blik 3 ploegen Verpakk.
SCM 3 ploegen Productie
manager Fles + Blik S.S. v.d. Heide Plantmanager
L. Montsma
Bijlage II: Bereidingsproces van Propack noord processing.
Ontvangst melk
6 tanken van 80 M3 10 tanken van 300 M3
11 tanken van 27 M3 14 tanken van 31 M3
Blenders Melkontvangst
Dunne melk Tankenlokaal
va 11 va 9 va 22 va 21
Reinigen
Homogeniseren
Koeler Geëvaporeerde melk lijn
Gesuikerde melk lijn va 15
Homogeniseren
Enten en koelen
Speciaal producten lijn
dissolverlokaal Vettanken
va 9
Koelen
Pasteur II Tmax 130° C
Homogenisator
Koeler
4 proces- tanken
3 proces- tanken
Pasteur I Tmax 95° C
Homogenisator
Koeler
Homogenisator Homogenisator
Koeler
Koeler Steriele melk
Pasteur III
Dikke melk tankenlokaal
T200-T213 Inh.20m3 T164-T169 Inh.20m3 T170-T175 Inh.30m3 T176-T179 Inh.30m3 T180-T184 Inh.30m3 T185-T189 Inh.120m3
Bijlage III:
Forecast accuracy fastmovers FREX.
Target 2003 and 2004:
+/- m-3 m-2 m-1 Griekenland 15% 10% 5%
Frl. Middle East –Gulf 15% 10% 5%
Nigeria 20% 15% 10%
Hongkong 15% 10% 5%
Frl. West Africa 40% 30% 20%
Frl. Export 40% 30% 20%
2003 oktober 2003 november m-3 m-2 m-1 m-3 m-2 m-1 Griekenland Evap 410gx48 9% 10% -4% 13% 20% 23%
Griekenland Evap 170gx96 -13% -16% 0% 29% 6% 15%
Frl. Middle East Gulf Evap 170gx96 9% 9% 14% 5% -5% -2%
Frl. Middle East Gulf Evap 410gx48 1% 4% 5% 0% 7% 5%
Frl. Middle East Gulf Evap 170gx48 -41% -15% -3% -6% 7% 8%
Frl. Middle East S.A. Evap 170gx96 -10% -15% 0% -14% -6% 0%
Nigeria Evap 170gx96 37% 44% 17% 76% 68% 55%
Nigeria Ivmp 400gx24 -6% 25% 25% -54% -30% -30%
Nigeria Ivmp 400gx24 -50% 0% -350% 0% -150% -150%
Nigeria Scm 78gx120 -73% -6% 17% -67% -67% -67%
Hongkong Evap 410gx48 -22% -22% -22% -7% -38% -38%
Frl. West Africa Evap 170gx48 71% 69% 0% 57% -11% -25%
Frl. West Africa Evap 170gx96 13% -284% 0% -73% -8% -8%
Frl. West Africa Evap 1000gx24 76% 71% 63% 13% -128% -46%
Frl. West Africa Evap 410gx48 -33% -19% 0% -27% 0% 0%
Frl. Export Africa Evap 170gx96 78% 76% 77% 5% 28% 31%
Frl. Export Africa Evap 170gx48 100% 100% 100% 100% 100% 100%
Frl. Export Africa Scm 1000gx24 67% 64% 56% 100% 100% 100%
Hits 8 6 8 9 9 5
2004 december 2004 januari m-3 m-2 m-1 m-3 m-2 m-1 Griekenland Evap 410gx48 -46% -42% -33% -4% 0% 4%
Griekenland Evap 170gx96 -16% -19% -19% -11% -19% -3%
Frl. Middle East Gulf Evap 170gx96 22% 20% 21% 2% -1% -2%
Frl. Middle East Gulf Evap 410gx48 8% 7% 9% 0% -1% 6%
Frl. Middle East Gulf Evap 170gx48 -8% 7% 7% -8% -2% 4%
Frl. Middle East S.A. Evap 170gx96 -14% -26% -18% 25% 25% 22%
Nigeria Evap 170gx96 64% 73% 15% 19% -15% -15%
Nigeria Ivmp 400gx24 -17% -17% 14% 33% 33% 30%
Nigeria Ivmp 400gx24 44% 44% 0% 0% 35% 35%
Nigeria Scm 78gx120 0% 0% 0% 86% 79% 79%
Nigeria Evap 410gx48 73% 22% 22%
Hongkong Evap 410gx48 -21% -21% 0% 14% 25% 25%
Frl. West Africa Evap 170gx48 -25% -11% 32% 60% 33% 80%
Frl. West Africa Evap 170gx96 -1% -1% 0% 0% 0% -50%
Frl. West Africa Evap 1000gx24 43% 55% 29% -100% 60% 60%
Frl. West Africa Evap 410gx48 -2% -2% 0% 1% 12% 47%
Frl. Export Africa Evap 170gx96 -45% -29% -5% 16% 16% 55%
Frl. Export Africa Evap 170gx48 -38% -38% -38% 99% 99% 98%
Frl. Export Africa Scm 1000gx2 7% 14% 14% 50% 50% -51%
Frl. Export Americas Evap 170gx48 83% 100% 60%
Frl. Export Europe NDFC jars 26% 20% -22%
Hits 10 7 7 12 9 5
2004 december m-3 m-2 m-1
Griekenland Evap 410gx48 -7% 1% -1%
Griekenland Evap 170gx96 -4% -24% -4%
Frl. Middle East Gulf Evap 170gx96 -3% -1% 5%
Frl. Middle East Gulf Evap 410gx48 -9% -6% -2%
Frl. Middle East Gulf Evap 170gx48 39% -28% -3%
Frl. Middle East S.A. Evap 170gx96 24% 22% -4%
Nigeria Evap 170gx96 -74% 5% 4%
Nigeria Ivmp 400gx24 3% -5% 27%
Nigeria Ivmp 400gx24 17% 12% 12%
Nigeria Scm 78gx120 -70% -70% -70%
Nigeria Evap 410gx48 26% -71% 14%
Hongkong Evap 410gx48 3% 3% 16%
Frl. West Africa Evap 170gx48 94% 93% 89%
Frl. West Africa Evap 170gx96 -11% -11% 47%
Frl. West Africa Evap 1000gx24 68% 25% 54%
Frl. West Africa Evap 410gx48 100% 100% 0%
Frl. Export Africa Evap 170gx96 -126% -107% -35%
Frl. Export Africa Evap 170gx48 100% 100% 100%
Frl. Export Africa Scm 1000gx2 100% 100% 100%
Frl. Export Americas Evap 170gx48 0% 0% 29%
Frl. Export Europe NDFC jars 4% 6% 6%
Hits 10 11 8
Griekenland 30 voorspellingen 16 binnen targetstelling 13 buiten targetstelling
m-3 3 30,3% m-2 6 20,6% m-1 4 22,5%
Frl. Middle East Gulf 45 voorspellingen 35 binnen targetstelling 10 buiten targetstelling
m-3 3 34% m-2 3 21% m-1 4 12,8%
Frl. Middle East S.A. 15 voorspellingen 7 binnen targetstelling 8 buiten targetstelling
m-3 2 24,5% m-2 4 22% m-1 2 20%
Nigeria 66 voorspellingen 18 binnen targetstelling 49 buiten targetstelling m-3 14 59,1% m-2 15 55,2% m-1 19 54,9%
Hongkong 15 voorspellingen 5 binnen targetstelling 10 buiten targetstelling
m-3 2 21,5% m-2 4 26,5% m-1 4 25,25%
Frl. West Africa 36 voorspellingen 7 binnen targetstelling 29 buiten targetstelling m-3 10 74,2% m-2 9 99,2% m-1 10 50,9%
Frl. Export Africa 45 voorspellingen 9 binnen targetstelling 36 buiten targetstelling m-3 12 83,6% m-2 11 84,9% m-1 13 72,4%
Totaal: 252 voorspellingen 139 binnen targetstelling (55,2%) 113 buiten targetstelling (44,8%)
Bijlage IV
Rendementsberekeningen.
Bijlage V:
Orderclustering, productie op voorraad.
Bijlage V: Orderclustering / productie op voorraad.
De verschuiving van producent van bulk productie naar producent van kleine charges en meer speciaal producten heeft er voor gezorgd dat de indirecte productiviteit is toegenomen en de directe productiviteit is afgenomen. Dit heeft onder andere te maken met verplichte reinigingen en omstellingen die nodig zijn bij de productie van de verschillende eindproduct.
Voor de 1 liter Tetra vullijn van de steriel afdeling en de flessen vullijn van de flessenafdeling van Propack zuid is gekeken welke gevolgen orderclustering heeft waardoor in grotere charges kan worden geproduceerd. In het verslag “Supply Chain” van Gerrit Miedema (productie manager Blikmelk zuid en student Economische Bedrijfskunde) is gekeken naar de gevolgen van het overgaan van ordergestuurde productie naar meer voorraad gestuurde productie.
Een gevolg van orderclustering is dat er meer op voorraad zal worden geproduceerd. Naast de voorraadkosten, moet er in dit geval rekening worden gehouden met rentekosten voor het op voorraad staan van werkkapitaal. Een beperking voor het op voorraad zetten van het product zijn de Service Level Agreement afspraken met de CBU’s en de klanten van de CBU’s. Dit heeft vooral te maken met de houdbaarheid van het product. Over het algemeen geldt dat 1/3 deel van de houdbaarheidstermijn door de CBU mag worden gebruikt voor opslag en distributie van het product. Dit betekent dus dat een product dat aan de klant van de CBU wordt geleverd nog minimaal 2/3 deel van de totale houdbaarheidstermijn moet hebben. Indien hetzelfde principe zou worden gehanteerd tussen PLH en de CBU’s dan zou een product niet langer dan 1 maand op voorraad mogen liggen bij PLH.
Dit criterium zorgt voor een verdeling van het assortiment in A-, B- en C-producten.
Een A-product is een product dat kan worden getypeerd als een snelloper met een vrij constante vraag gedurende een bepaalde periode. In de huidige planning worden deze producten meerder malen per maand geproduceerd. Het op voorraad zetten van dit product kent weinig risico’s ten aanzien van het incourant worden van de voorraad van het product.
Een B-product is een product dat kan worden getypeerd als een product dat eens per maand wordt gevraagd en waarbij de vraag ongeveer op colligrootte norm ligt. Het op voorraad zetten van dit product gedurende een periode van maximaal een maand kan gevolgen hebben ten aanzien van het incourant worden van de voorraad.
Een C-product is een product met een kleine vraag gedurende een lange periode. De
bestelde hoeveelheid ligt vaak onder de colligrootte norm. Voor deze producten is het aan te bevelen om eens kritisch te kijken of dit product in de toekomst tot het assortiment moet blijven behoren. Een andere mogelijkheid is om te kijken of de colligrootte norm moet worden aangepast. Dit zal een kostprijs verhogend effect hebben. Alleen als het product kan
meeliften op het BV-nummer met een ander product is productie nog enigszins rendabel te noemen.
Per lijn zal nu een uitwerking worden gegeven van de resultaten.
Liter Tetra lijn, lijn 3.
Op de Tetra liter lijn worden 25 verschillende eindproducten geproduceerd uit 11
verschillende BV-nummers. Een BV-nummer geeft een bepaald te verpakken product aan op receptuur niveau. De eindproducten verschillen van elkaar in de gebruikte verpakking.
Voorbeelden van producten die op deze lijn worden afgevuld zijn karnemelk, EKO-melk en aardbei yoghurtdrank en verschillende soorten Evap-producten.
De volgende beperkingen zijn van invloed op de planning van deze vullijn:
• EKO-producten worden vanuit Drachten als te verpakken product aangeleverd. De ontvangst capaciteit van de tank voor EKO-producten is maximaal 45 ton. Het
product wordt aangeleverd in vrachtwagens met een maximale capaciteit van 35 ton.
Tot voor kort werd te verpakken EKO-melk in een hoeveelheden van 26 ton aangeleverd.
• Aardbei yoghurtdrank wordt ook door Friesche Vlag Drachten geleverd als te verpakken product. De te verkrijgen hoeveelheid is 20 ton per keer.
• De vullijnen van de steriel afdeling worden van te verpakken product voorzien door 3 UHT’s met opslagtanken. Tot voor kort was het niet mogelijk om meerdere vullijnen van te verpakken product te voorzien. Hierdoor stonden bepaalde vullijnen stil als andere vullijnen produceerden. Door een investering in de koppelmogelijkheden is de flexibiliteit vergroot en is het mogelijk om meerdere vullijnen tegelijk aan te leveren door 1 UHT en opslagtank. Men bevindt zich echter nog in de proeffase van deze mogelijkheid.
• Na maximaal 132 ton verwerkt product moet de UHT verplicht gereinigd worden. In de praktijk wordt meestal gewerkt met een verplichte reiniging na 99 ton.
• Na een wissel van melk vreemd vet naar melk eigen vet, of anders om, is een verplichte reiniging noodzakelijk.
• Een reiniging duurt x uur. Dit komt door de reiniging van de opslagtank.
• Indien men overgaat van product met een laag vetgehalte naar een product met een hoger vetgehalte is reiniging door verdringing voldoende.
• Karnemelk wordt geproduceerd in veelvouden van 30 ton en is alleen op het eind van de week beschikbaar.
Er is een simulatie uitgewerkt voor de eerste 5 productieweken waarbij er met behulp van orderclustering werd geprobeerd om het aantal noodzakelijke omstellingen en reinigingen terug te brengen door het optimaal gebruiken van de bottleneck.
Hiermee werden de volgende resultaten behaald.
Week 1
origineel simulatie
Week 2
origineel simulatie
Week 3
origineel simulatie
Week 4
origineel simulatie
Week 5
origineel simulatie Geplande
tijdsrendement Xx % X % X % X % X % X % X % X % X % x %
Tijd omstellen/
reinigen xm. xm. xm. xm. xm. xm. xm. xm. xm. xm.
Technisch
rendement X % X % X % X % X % X % X % X % x % x %
Productie
rendement x % x % x % x % x % x % x % x % x % x%
Figuur I: Simulatie resultaten.
Er is bij deze planning rekening gehouden met het voldoen aan de vraag van de klant gedurende deze 5 weken.
In de originele planning werd x ton product verpakt. In de simulatie is dit x ton. De totale productietijd daalde met x uur en x minuten. De totale tijd die op het omstellen en reinigen werd bespaard is x uur en x minuten.
Door middel van het bonus-malus principe werd berekend dat de productie van de weken 1 tot 5 in de originele planning x euro meer kost dan de normen van het bonus-malus systeem.
De simulatie kost x euro minder dan de normen van het bonus-malus systeem aangeven.
Een analyse van de te produceren producten op de liter Tetra lijn geeft de volgende
verdeling:
A-producten B-producten C-producten
x x x
Bij de B- en C-producten groep is binnen de BV-nummers (producten met dezelfde receptuur) clustering mogelijk tot de bottleneck optimaal benut wordt.
Daarnaast zou het verhogen van de aanleverhoeveelheid van EKO-aardbei yoghurtdrank van 20 ton naar 35 ton een positief effect hebben op de directe productiviteit.
Flessen vullijn.
Op de flessenlijn worden 55 eindproducten geproduceerd op basis van 14 verschillende BV- nummers. De flessenlijn wordt gebruikt voor het vullen van flessen in verschillende formaten en het vullen van bussen met een koffiedrank. Voor er bussen kunnen worden gevuld is er een ombouw van de machine nodig die x uur duurt. Verder moet rekening worden gehouden met de volgende tijden.
Opstarten x minuten
Omstellen (etiketwissel) x minuten Omstellen (verpakkingswissel) x minuten
Eind reiniging x minuten
Clustering van orders voor de flessenlijn leveren met name besparingen op het gebied van vermindering van formaat wissels of de wissel van flessen naar bussen. Er werd voor de flessenlijn een simulatie over 8 weken gedaan.
Hiermee werden de volgende resultaten behaald voor de eerste 5 weken.
Week 1
origineel simulatie
Week 2
origineel Simulatie
Week 3
origineel simulatie
Week 4
origineel simulatie
Week 5
origineel simulatie Geplande
tijdsrendement x % x % x % x % x % x % x % x % x % x %
Tijd omstellen/
reinigen x x x x x x x x x x.
Technisch
rendement x x x x x x x x x x
Productie
rendement x x x x x x x x x x
Figuur II: Simulatie resultaten week 1 tot 5 .
Er is bij deze planning rekening gehouden met het voldoen aan de vraag van de klant
gedurende deze 8 weken. In de originele planning werd x ton product verpakt. In de simulatie is dit x ton. De totale productietijd daalde met x uur en x minuten. De totale tijd die op het omstellen en reinigen werd bespaard is x uur en x minuten.
Door middel van het bonus-malus principe werd berekend dat de productie van de weken 1 tot 8 in de originele planning x euro meer kost dan de normen van het bonus-malus systeem.
De simulatie kost x euro minder dan de normen van het bonus-malus systeem aangeven.
Een analyse van de te produceren producten op de flessenlijn in de eerste 8 weken geeft de volgende verdeling:
A-producten B-producten C-producten
x x x-
* Bij deze producten is aanpassing van de colligrootte norm gewenst waardoor verschuiving naar een andere categorie kan ontstaan.
