( Turkish below… )
Labour is not necessarily the largest item on the P&L, but it is one of the easiest for companies to control. For this reason, labour costs are always visible and remain high on senior management’s agenda.
In the automotive industry, a minimum 5–8% improvement in labour costs is expected every year. The aim is to offset at least part of annual pay increases through productivity improvements.
At some point, activities such as line balancing, machine speed improvements and ergonomic improvements are no longer enough. The next step is often automation.
But while automation reduces labour costs, how does it affect the P&L as a whole?
This is where the concept of “smart automation” becomes important.
The expectation is clear: the machine should carry out production as independently as possible, with human input needed mainly for activities such as loading and unloading.
But what does this approach do to equipment efficiency?
Even if we fully automate a machine, we still need to deliver that 5–8% improvement. So where will that improvement come from?
This is where one of the common gaps within organisations becomes apparent:
Continuous improvement, automation and process engineering working in isolation from one another.
At this point, I am reminded of something a former manager of mine, from whom I learned a great deal, once said:
“Everyone but everyone trys to do their best.”
That is true.
But if departments are not rowing towards the same destination, there is turbulence on the boat.
No matter how well-intentioned we are, if our efforts do not serve a common purpose, they can create chaos rather than value.
Let’s look at this in a little more detail.
The continuous improvement function focuses on flow. It looks at the bigger picture, aiming for the most appropriate layout, balancing, and product and service flow. The goal is to make the overall system work as efficiently as possible.
Process engineering or automation, on the other hand, focuses on designing a process that delivers the fastest, lowest-cost production for a particular line or product group.
Both approaches are valid in their own right.
But this brings us to a very fundamental question:
Resource efficiency or flow efficiency?
Resource efficiency is, of course, necessary and important.
But rather than looking at the efficiency of a resource only within its own boundaries, evaluating it as part of the overall flow takes us much closer to true lean production.
You can reduce the cycle time of a machine from 30 seconds to 3 seconds.
You can even fully automate the process and reduce your labour costs.
On paper, it looks like a fantastic improvement.
But if you do this without looking at two important areas, you may create much bigger sources of muda.
One is line feeding. The other is maintenance.
Production has a certain rhythm, and line feeding needs to move at the same pace.
In near-ideal production environments, for example, replenishment might be targeted every 20 minutes. This includes removing the products produced from the line and feeding the required material back to the line.
Now imagine that our traditional line produces a product with a 30-second cycle time.
We fill one box every 20 minutes.
Our new, fully automated line, with a 3-second cycle time, produces roughly ten boxes in the same 20 minutes.
What happens next?
Has the system been designed to transport, store, pack and feed these products back to the line at this rate?
Have the required space, packaging, logistics and replenishment frequency been taken into account?
Otherwise, when the new line is commissioned, the production line itself may work brilliantly while creating complete chaos around it.
And this is usually where the problem begins.
Now let’s look at maintenance.
Let’s say our traditional line has perhaps 30 sensors, 10 cameras and one PLC in operation.
With automation, the number and complexity of sensors, cameras, robots and therefore the PLC infrastructure are likely to increase.
But were these factors taken into account when calculating the cost of the new automation?
While reducing our reliance on lower-cost labour, could we actually be increasing our need for more specialised and more expensive technical maintenance skills?
And we need to consider not only the cost of maintenance, but also the potential loss when something fails.
Because what previously required an intervention from a single operator may now require specialist technical intervention.
Of course, there are solutions to all of these challenges.
In fact, if we are genuinely aiming for flow efficiency, perhaps instead of reducing our existing workforce, we could develop some of them in maintenance and technical capabilities and create a completely different kind of gain.
The line-feeding challenge can also be addressed by making packaging, storage and replenishment frequency part of the automation design itself.
The question is not whether we should automate.
The question is the system within which we automate.
Because reducing direct labour does not, on its own, mean reducing total cost.
If we make one resource more efficient while creating a bigger loss somewhere else, we have not actually improved the system.
This is why automation projects should not be assessed only through questions such as, “How many people can we reduce?” or “How much can we reduce the cycle time?”
We need to consider the target condition of the entire flow.
Perhaps the question we should ask before starting an automation project is not:
“How much can we automate?”
But:
“How should this resource operate in the ideal condition, and how should it affect the overall flow?”
Because only when we are clear about the flow we want can we see which problems genuinely require automation and where automation would simply create a new source of muda.
That is when we can truly talk about smart automation.
So, what should the target conditions for smart automation be?
We can summarise them under nine headings:
1. Flow
The priority should be total flow efficiency. When accelerating one resource, we should avoid creating one or more of the seven wastes elsewhere, such as excess inventory, waiting or logistics problems.
2. Quality
Quality should be built in at the right point. Rather than detecting defects at the end of the process, we should prevent them as close to the source as possible, embedding the principle of not accepting, producing or passing on defects into the system itself.
3. Capacity
The goal should not be to create the fastest machine, but the capacity the flow actually needs. This helps prevent major sources of muda such as overproduction, while allowing production speed to be aligned with takt time.
4. People
Rather than removing people from the system, we should look for ways to increase the value they create. While automating repetitive, low-value activities, we can move people towards higher-value work such as problem solving, maintenance, quality and continuous improvement, while also supporting their personal development and career progression.
5. Safety
Automation should protect people above all else. Safe collaboration between people and machines, together with ergonomics, should be an integral part of the design.
6. Sustainability
The aim should not simply be to build a system that works today, but one that can remain viable in the future. Maintenance, energy, spare parts, technical capability and failure management are not costs to consider later; they need to be addressed from the very beginning of the automation design.
7. Flexibility
The system should not only meet today’s production requirements. It should also have the flexibility to respond to changes in product, volume and process, while remaining compatible with the principles of a pull production system.
8. Simplicity
The goal should be to build the simplest system capable of achieving the target condition. More technology does not necessarily mean a better system. Rather than full automation, the right level of automation should be applied where it is actually needed.
9. Design
And perhaps this is where we need to go back to the beginning:
Automation does not start in the factory. It starts with product design.
Unnecessary complexity in the product inevitably creates complexity in the process. And as the process becomes more complex, so do the costs of automation, maintenance and technical capability.
For this reason, product design, process and automation should not be treated as independent decisions, but as parts of the same system.
Ultimately, the goal is not to automate as much as possible. It is to build a system that makes the total flow as efficient as possible, while remaining safe, sustainable and as simple as possible.
In the next article, we will look at how product design and engineering are also part of this flow; how they have their own target conditions, and how the decisions they make can affect total flow efficiency.
Akıllı otomasyon yapacak kadar akılcı davranıyor muyuz?
P&L’in en büyük olmasa da şirketlerin en kolay kontrol edebildiği kalemlerinden biri işçilik. Bu nedenle işçilik maliyeti hep görünür ve üst yönetimin öncelikli gündemlerinden birini oluşturur.
Otomotiv sektöründe her yıl minimum %5–8 oranında işçilik maliyeti iyileştirmesi bekleniyor. Böylece çalışanlara yapılan zamların en azından bir kısmını verimlilik artışıyla dengelemek hedefleniyor.
Hat dengeleme, makine hızlandırma ve ergonomi iyileştirmeleri gibi çalışmalar bir noktadan sonra yeterli gelmiyor. Sonraki adım çoğu zaman otomasyon oluyor.
Peki otomasyon işçilik maliyetlerini azaltırken P&L’in tamamını nasıl etkiliyor?
İşte burada “akıllı otomasyon” kavramı önem kazanıyor.
Beklenti açık: Makine üretimi mümkün olduğunca kendi başına gerçekleştirsin, insan gücüne ise sadece yükleme, boşaltma gibi faaliyetlerde ihtiyaç duyulsun.
Ama bu yaklaşım ekipman verimliliğini nasıl etkiliyor?
Bir makineyi tam otomatik hale getirsek bile hâlâ %5–8’lik iyileştirme beklentisini karşılamamız gerekiyor. Peki bu iyileştirmeyi nereden sağlayacağız?
Şirketlerde sık karşılaştığımız önemli eksiklerden biri burada karşımıza çıkıyor:
Sürekli iyileştirme ile otomasyon ve proses mühendisliğinin birbirinden izole çalışması.
Bu noktada, kendisinden çok şey öğrendiğim eski bir yöneticimin sözlerini hatırlamakta fayda var:
“Herkes ama herkes elinden gelenin en iyisini yapmaya çalışıyor.”
Bu doğru.
Fakat departmanlar aynı hedefe doğru kürek çekmiyorsa, gemide türbülans yaşanıyor demektir.
Niyetler ne kadar doğru olursa olsun, ortak bir amaca hizmet etmediğinde değer yerine kaos yaratabiliyor.
Biraz açalım.
Sürekli iyileştirme departmanı akış ile ilgilenir. Büyük resme bakarak en uygun yerleşimi, dengelemeyi, ürün ve hizmet akışını hedefler. Amaç, toplam sistemin mümkün olduğunca verimli çalışmasıdır.
Proses mühendisliği ya da otomasyon ise belirli bir hat veya ürün grubu için en hızlı, en düşük maliyetli üretimi sağlayacak prosesi tasarlamaya çalışır.
İki yaklaşımın da kendi içinde doğruluğu vardır.
Ancak burada karşımıza çok temel bir konu çıkıyor:
Kaynak verimliliği mi, akış verimliliği mi?
Kaynak verimliliği elbette gerekli ve önemli.
Ama kaynağın verimliliğine sadece kendi sınırları içerisinde bakmak yerine, onu akışın içinde değerlendirmek bizi asıl yalın üretime yaklaştırıyor.
Bir makinenin çevrim zamanını 30 saniyeden 3 saniyeye indirebilirsiniz.
Hatta prosesi tamamen otomatik hale getirip işçilik maliyetinizi de azaltabilirsiniz.
Kâğıt üzerinde müthiş bir iyileştirme gibi görünüyor.
Ama iki önemli konuya bakmadan bunu yaparsanız çok daha büyük mudalar yaratabilirsiniz.
Bunlardan biri hat besleme, diğeri ise bakım.
Üretimin belli bir temposu vardır ve hat besleme de bu tempoya göre hareket eder.
İdeale yakın üretimlerde örneğin 20 dakikada bir ikmal hedeflenebilir. Bu, üretilen ürünlerin hattan çekilmesini ve ihtiyaç duyulan malzemenin hatta beslenmesini kapsar.
Şimdi geleneksel hattımızda çevrim zamanı 30 saniye olan bir ürün olduğunu düşünelim.
Bir kutuyu 20 dakikada dolduruyoruz.
Yeni, tam otomatik hattımız ise 3 saniyelik çevrim süresiyle aynı 20 dakika içerisinde yaklaşık 10 kutuluk üretim yapıyor.
Peki sonra?
Bu ürünleri taşıyacak, depolayacak, paketleyecek ve hatta besleyecek sistem buna göre tasarlandı mı?
Gerekli alan, paketleme, lojistik ve ikmal sıklığı hesaba katıldı mı?
Aksi takdirde yeni hat devreye alındığında üretim hattının kendisi harika çalışırken, hattın etrafında müthiş bir kaos oluşabilir.
Ve genellikle problem de tam burada başlar.
Gelelim bakıma.
Geleneksel hattımızda belki 30 sensör, 10 kamera ve bir PLC faaliyet gösteriyor olsun.
Otomasyonla birlikte sensörlerin, kameraların, robotların ve dolayısıyla PLC altyapısının hem sayısının hem de karmaşıklığının artması oldukça muhtemel.
Peki bunlar yeni otomasyonun maliyeti hesaplanırken dikkate alındı mı?
Daha düşük maliyetli işçilik ihtiyacını azaltırken, daha az bulunan ve daha pahalı teknik bakım yetkinliğine olan ihtiyacı artırıyor olabilir miyiz?
Üstelik sadece bakım maliyetini değil, arıza durumunda oluşabilecek kaybı da düşünmek gerekiyor.
Çünkü artık tek bir operatörün yapabileceği bir müdahale yerine, daha uzman bir teknik müdahale gerekebilir.
Tabii ki bunların hepsinin çözümü var.
Hatta akış verimliliğini gerçekten hedefliyorsak, belki de mevcut çalışanlarımızı azaltmak yerine onların bir kısmını bakım ve teknik yetkinlikler açısından geliştirerek bambaşka bir kazanç sağlayabiliriz.
Hat besleme problemini de paketleme, stoklama ve ikmal sıklığını otomasyon tasarımının bir parçası haline getirerek çözmek mümkün.
Mesele otomasyon yapıp yapmamak değil.
Mesele otomasyonu hangi sistemin içinde yaptığımız.
Çünkü doğrudan işçilikteki azalma tek başına toplam maliyetin azalması anlamına gelmez.
Bir kaynağı daha verimli hale getirirken başka bir yerde daha büyük bir kayıp yaratıyorsak, aslında iyileştirme yapmış olmayız.
Bu nedenle otomasyon projelerine yalnızca “kaç kişi azaltabiliriz?” veya “çevrim zamanını ne kadar düşürebiliriz?” sorularıyla bakmak yerine, bütün akışın hedef koşulunu dikkate almamız gerekiyor.
Belki de otomasyona başlamadan önce sormamız gereken soru:
“Ne kadar otomasyon yapabiliriz?” değil.
“İdeal durumda bu kaynak nasıl çalışmalı ve bu toplam akışı nasıl etkilemeli?”
Çünkü ancak nasıl bir akış istediğimizi netleştirdiğimizde, hangi problemin gerçekten otomasyon gerektirdiğini ve hangi noktada otomasyonun sadece yeni bir muda yaratacağını görebiliriz.
İşte o zaman gerçekten akıllı otomasyondan bahsedebiliriz.
Peki akıllı otomasyonun hedef koşulları ne olmalı?
Hedef koşullarını dokuz başlıkta özetleyebiliriz:
1. Akış
Öncelik toplam akış verimliliğinde olmalı. Bir kaynağı hızlandırırken başka bir noktada stok, bekleme veya lojistik problemi gibi yedi mudadan birini ya da birkaçını yaratmaktan kaçınmalıyız.
2. Kalite
Kaliteyi doğru noktada üretmek esas olmalı. Hataları prosesin sonunda bulmak yerine mümkün olduğunca kaynağında önlemek; kalitesiz ürünü kabul etmeme, üretmeme ve sevk etmeme prensibini sistemin içine yerleştirmek gerekiyor.
3. Kapasite
En hızlı makineyi değil, akışın ihtiyaç duyduğu kapasiteyi yaratmak önemli. Böylece aşırı üretim gibi büyük bir mudanın önüne geçerken, üretim hızını da takt zamanına göre ayarlamak mümkün olur.
4. İnsan
İnsanı sistemden çıkarmak yerine, insanın değerini artırmanın yollarını aramak gerekiyor. Tekrarlı ve düşük değerli işleri otomatikleştirirken insanı problem çözme, bakım, kalite ve sürekli iyileştirme gibi daha değerli faaliyetlere taşımak; aynı zamanda kişisel gelişimi ve kariyer planlamasını desteklemek mümkün.
5. Güvenlik
Otomasyon her şeyden önce insanı korumalı. İnsan ve makinenin güvenli bir şekilde birlikte çalışması, ergonomiyle birlikte tasarımın ayrılmaz bir parçası olmalı.
6. Sürdürülebilirlik
Sadece bugün çalışan değil, gelecekte de ayakta kalabilecek bir sistem tasarlamak gerekiyor. Bakım, enerji, yedek parça, teknik yetkinlik ve arıza yönetimi sonradan düşünülecek maliyetler değil, otomasyon tasarımının başından itibaren ele alınması gereken konular.
7. Esneklik
Sistem yalnızca bugünün üretim ihtiyacını karşılamakla kalmamalı. Ürün, hacim ve proses değişikliklerine, aynı zamanda çekme üretim sistemi prensibine uyum sağlayabilecek esnekliğe sahip olmalı.
8. Basitlik
Hedef koşula ulaşmak için gereken en basit sistemi kurmak esas olmalı. Daha fazla teknoloji, daha iyi bir sistem anlamına gelmemeli. Tam otomasyon yerine, ihtiyaç duyulan noktada doğru seviyede otomasyon tercih edilmeli.
9. Tasarım
Ve belki de en başa dönmemiz gereken nokta burası: Otomasyon fabrikada değil, ürünün tasarımında başlıyor.
Üründeki gereksiz karmaşıklık, prosesin de daha karmaşık olması demek. Proses karmaşıklaştıkça otomasyonun, bakımın ve teknik yetkinliğin maliyeti de artıyor.
Bu nedenle ürün tasarımı, proses ve otomasyon birbirinden bağımsız kararlar olarak değil, aynı sistemin parçaları olarak ele alınmalı.
Sonuçta amaç mümkün olan en fazla otomasyonu yapmak değil; toplam akışı en verimli hale getiren, güvenli, sürdürülebilir ve mümkün olduğunca basit sistemi kurmak.
Bir sonraki yazıda, ürün tasarımı ve mühendisliğinin de aslında bu akışın bir parçası olduğunu; onların da kendi hedef koşulları bulunduğunu ve verdikleri kararların toplam akış verimliliğini nasıl etkilediğini ele alacağız.