কারখানা অপটিমাইজেশনের জন্য লিয়ান প্রোডাকশন স্ট্র্যাটেজি

লিন উৎপাদন বোঝা: মূল নীতি এবং মূল্য সৃষ্টি

লিন উৎপাদন নীতির মধ্যে গ্রাহকের মূল্য সংজ্ঞায়ন

লিন ম্যানুফ্যাকচারিংয়ের মূল উদ্দেশ্য হল গ্রাহকদের তাদের পছন্দমতো জিনিসপত্র দেওয়া, এমনকি পথে কোনোকিছু নষ্ট না হওয়া নিশ্চিত করা। গত বছরের ম্যানুফ্যাকচারিং এফিশিয়েন্সি স্টাডি-এর একটি প্রতিবেদন অনুসারে, যেসব কোম্পানি আসলে তাদের গ্রাহকদের দৃষ্টিভঙ্গি থেকে জিনিসগুলি দেখে, তারা যারা শুধুমাত্র অপারেশন কীভাবে কাজ করে তা নিয়ে মনোযোগী তাদের তুলনায় প্রায় 18 শতাংশ কম সম্পদ নষ্ট করে। এভাবে ভাবুন: যখন ব্যবসাগুলি ঠিক কী বৈশিষ্ট্যগুলি ক্রেতাদের কাছে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ, তারা কী ধরনের মান আশা করে এবং কখন তাদের পণ্য প্রয়োজন তা বুঝতে পারে, তখন উৎপাদন শৃঙ্খলের প্রতিটি অংশই অর্থবহ হয়ে ওঠে। শেষ পর্যন্ত, কেউ এমন কিছুর জন্য অর্থ প্রদান করে না যা তাদের অভিজ্ঞতায় আসল মূল্য যোগ করে না। এই কারণেই আজকাল অনেক কারখানা তাদের সম্পূর্ণ কাজের প্রবাহ নিয়ে পুনর্বিবেচনা করছে।

প্রক্রিয়া অপ্টিমাইজেশনে কাইজেন (অব্যাহত উন্নতি)-এর ভূমিকা

কাইজেন পদ্ধতি মানুষকে তাদের দৈনিক কাজের ধারাবাহিকতায় ছোট কিন্তু ধ্রুবক উন্নতি আনার কথা ভাবতে শেখায়। এটি উপর থেকে চালু করা বড় দক্ষতা উন্নয়ন প্রচেষ্টা থেকে আলাদা, কারণ এটি সত্যিকার অর্থে সেই কর্মীদের কাছে ক্ষমতা তুলে দেয় যারা দিনের পর দিন এই সমস্যাগুলি নিয়ে কাজ করে। এই দলগুলি সপ্তাহের পর সপ্তাহ যা ঘটছে তার ভিত্তিতে জিনিসপত্র সামান্য পরিবর্তন করতে পারে, এবং কোম্পানিগুলি নতুন সরঞ্জামে অতিরিক্ত খরচ ছাড়াই প্রতি বছর 9% থেকে শুরু করে 14% পর্যন্ত উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধি লক্ষ্য করেছে। একাধিক শিল্পে সম্প্রতি করা গবেষণায় আরও একটি আকর্ষক তথ্য পাওয়া গেছে। যেসব কারখানা ডিজিটাল কাইজেন বোর্ড ব্যবহার শুরু করেছে, সেখানে সমস্যা সমাধানের গতি প্রায় 27% বেড়েছে, কারণ সবাই বাস্তব সময়ে কী ঘটছে তা দেখতে পাচ্ছে এবং আরও কার্যকরভাবে একসঙ্গে কাজ করতে পারছে।

অমূল্য ক্রিয়াকলাপগুলি চিহ্নিত করতে মূল্য স্ট্রিম ম্যাপিং

মূল্য স্ট্রিম ম্যাপগুলি দেখলে সেই চোরাবালির মতো অদক্ষতা ধরা পড়ে, যা কেউ নিয়ে কথা বলতে চায় না, যেমন কোম্পানিগুলি খুব বেশি জিনিসপত্র মজুদ করে রাখে (যা কারখানার প্রায় 30% এর জন্য অর্থ নষ্ট করে) বা অপ্রয়োজনীয় মান নিয়ন্ত্রণ পরীক্ষা বারবার চালায়। যখন উৎপাদনকারীরা তাদের কার্যক্রমের মধ্যে কীভাবে উপকরণগুলি চলাচল করে তা ম্যাপ করে এবং গুদাম থেকে শুরু করে গ্রাহকের হাত পর্যন্ত তথ্য কীভাবে ছড়িয়ে পড়ে তা ট্র্যাক করে, তখন তারা পুরানো ধরনের কাগজের অডিটের তুলনায় প্রায় দ্বিগুণ বেশি অপচয় কমানোর উপায় খুঁজে পায়। এই প্রক্রিয়াটি কাজের কার্যকলাপগুলিকে তিনটি মৌলিক শ্রেণিতে ভাগ করে: যেসব কিছু আসলে গ্রাহকদের জন্য মূল্য তৈরি করে, যেসব কাজ প্রয়োজন কিন্তু সরাসরি মূল্য যোগ করে না, এবং যেসব কিছু সম্পূর্ণ বৃথা যা তৎক্ষণাৎ ফেলে দেওয়া উচিত। এই পদ্ধতি প্রয়োগ করে এমন কারখানাগুলিতে প্রায়শই বছরের পরিবর্তে মাসের মধ্যে উন্নতি দেখা যায়।

নীতি একীভূতকরণ: মূল্য স্ট্রিমগুলির সাথে মুদা, মুরা এবং মুরি সামঞ্জস্য করা

কার্যকর লিন বাস্তবায়ন তিনটি পরস্পর সংযুক্ত অপচয়ের সমাধান করে: মুদা (মূল্য যোগ না করা ক্রিয়াকলাপ), মুরা (অসম কাজের প্রবাহ) এবং মুরি (অতিরিক্ত চাপে থাকা সম্পদ)। উদাহরণস্বরূপ, আদর্শীকৃত কাজের পাশাপাশি উৎপাদন সমতা প্রয়োগ (হেইজুনকা) মজুতের ঢেউ (মুরা) এবং তাড়াহুড়ো কাজ থেকে উদ্ভূত গুণগত ত্রুটি (মুরি) কমায়। পাঁচ বছরের মধ্যে তিনটি নীতি একীভূতকারী সুবিধাগুলি দক্ষতা উন্নতি 22% দীর্ঘতর স্থায়ী করে।

লিন উৎপাদন কৌশল ব্যবহার করে অপারেশনের মাধ্যমে অপচয় দূরীকরণ

আধুনিক উৎপাদনে অপচয়ের প্রকারভেদ (মুদা, মুরা, মুরি)

লিন ম্যানুফ্যাকচারিং পদ্ধতি মুদা, মুরা এবং মুরি নামে পরিচিত অপচয়ের তিনটি প্রধান ধরনকে দূর করার উপর ফোকাস করে। 2023 সালের লিন ম্যানুফ্যাকচারিং বেঞ্চমার্ক রিপোর্টের সাম্প্রতিক শিল্প তথ্য অনুসারে, এই ধরনের অদক্ষতার কারণে কারখানাগুলি তাদের প্রকৃত উৎপাদন সম্ভাবনার প্রায় 25% নষ্ট করছে। আসুন আমরা সংক্ষেপে এগুলি বিশ্লেষণ করি। মুদা বলতে অনেকে যা আটটি ভিন্ন ধরনের অপচয় হিসাবে উল্লেখ করেন তার কথা বলা হয়, যেমন খুব বেশি জিনিস তৈরি করা বা অতিরিক্ত স্টক ধরে রাখা। তারপর আছে মুরা যা মূলত অপারেশনে অসমতাকে বোঝায়, চিন্তা করুন চাহিদা কমে গেলে যখন মেশিনগুলি নিষ্ক্রিয় হয়ে থাকে। এবং শেষে আমাদের কাছে আছে মুরি, সম্ভবত সবচেয়ে বিপজ্জনক একটি যেখানে কর্মচারী বা সরঞ্জামগুলিকে তাদের টেকসইভাবে যা করা সম্ভব তার চেয়ে বেশি চাপ দেওয়া হয়, যা অবশেষে কর্মীদের মধ্যে ক্লান্তি বা মেশিনারির মধ্যে বিঘ্ন ঘটায়। পনমন ইনস্টিটিউট 2023 সালে প্রকাশিত একটি গবেষণা অনুসারে, মুরি-সংক্রান্ত সমস্যার কারণে সরঞ্জাম ব্যর্থ হওয়ার পর একটি অর্ধপরিবাহী কারখানা প্রায় 740,000 ডলার ক্ষতির শিকার হয়েছিল।

পদ্ধতিগত চিহ্নিতকরণের মাধ্যমে উৎপাদন খাতে বর্জ্য হ্রাস

সুসংগঠিত পদ্ধতির উপর ভিত্তি করে বর্জ্য নিরোধ:

• মূল্য স্রোত ম্যাপিং অপ্রয়োজনীয় উপকরণ পরিচালনার মতো লুকানো চ্যালেঞ্জগুলি উন্মোচন করে
• টোটাল প্রোডাক্টিভ মেইনটেন্যান্স (TPM) সরঞ্জাম-সংক্রান্ত বর্জ্য 18–34% হ্রাস করে (ম্যানুফ্যাকচারিং লিডারশিপ কাউন্সিল 2024)
• গেম্বা ওয়াক সামনের সারিতে থাকা কর্মীদের বাস্তব সময়ে অদক্ষতা রিপোর্ট করার সুযোগ করে দেয়

একটি টিয়ার 1 অটোমোটিভ সরবরাহকারী দৈনিক বর্জ্য অডিটের মাধ্যমে ত্রুটির হার 30% হ্রাস করেছে, যা প্রমাণ করে যে পদ্ধতিগত চিহ্নিতকরণ কীভাবে পরিমাপযোগ্য ROI এনে দেয়।

কেস স্টাডি: চাহিদা-ভিত্তিক প্রবাহ (পুল) উৎপাদনের মাধ্যমে অতিরিক্ত উৎপাদন হ্রাস

অটোমোটিভ পার্টস নির্মাতা সংস্থাটি অ-স্ট্যান্ডার্ড উপাদানগুলির অতিরিক্ত উৎপাদনের কারণে বছরে 2.2 মিলিয়ন ডলারের ক্ষতির মুখোমুখি হয়েছিল। কানবান ট্রিগার সহ পুল-ভিত্তিক সময়সূচীতে রূপান্তরিত হওয়ার পর, 12 মাসের মধ্যে ফলাফল উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত হয়:

মেট্রিক	আগে	পরে (12 মাস)	উন্নতি
মজুত পরিসংখ্যান	8x/বছর	14x/বছর	৭৫%
অপেক্ষাকাল	22 দিন	১৫ দিন	৩২%
খতিয়ানের হার	4.1%	১.৮%	৫৬%

চাহিদা-চালিত মডেলটি গুদামজাতকরণের খরচও 28% কমিয়েছিল, যা প্রমাণ করে যে আসল খরচের সাথে উৎপাদন সামঞ্জস্য ঘটানো দক্ষতা এবং আর্থিক কর্মকাণ্ড উভয়কেই উন্নত করে।

ইনভেন্টরি দক্ষতার জন্য জাস্ট-ইন-টাইম এবং পুল সিস্টেম বাস্তবায়ন

জাস্ট-ইন-টাইম উৎপাদন এবং ইনভেন্টরি দক্ষতার নীতি

জাস্ট-ইন-টাইম (JIT) পদ্ধতির উৎপাদন মূলত যা তৈরি করা হয় তা গ্রাহকদের বর্তমানে যা চায় তার সাথে মিলিয়ে দেখে, যা কোম্পানিগুলির স্টকে রাখা জিনিসপত্রের পরিমাণ কমাতে সাহায্য করে। যখন ব্যবসাগুলি চাহিদা পূর্বাভাস দেওয়ায় দক্ষ হয় এবং তাদের সরবরাহকারীদের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে কাজ করে, তখন গত বছর Supply Chain Quarterly অনুযায়ী পুরাতন পদ্ধতির তুলনায় প্রায় অর্ধেক পর্যন্ত সংরক্ষণের প্রয়োজন কমিয়ে আনা যায়। সবকিছু সময়মতো চললে, অ্যাসেম্বলি প্রক্রিয়ার সময় যে অংশগুলি প্রয়োজন হয় ঠিক তখনই সেগুলি এসে পৌঁছায়। এর ফলে গুদামজাতকরণের জন্য অর্থ ব্যয় না করে নতুন পণ্য উন্নয়নের জন্য অর্থ বরাদ্দ করা যায়। এই ব্যবস্থার কারণে কিছু কারখানা সংরক্ষণ খরচ থেকে উদ্ধার করা তহবিল গবেষণা বিভাগে পুনঃনির্দেশ করতে সক্ষম হয়েছে।

রিয়েল-টাইম ওয়ার্কফ্লো নিয়ন্ত্রণের জন্য কানবান ভিজ্যুয়াল ম্যানেজমেন্ট

কানবান রঙ-কোডযুক্ত কার্ড বা ডিজিটাল বোর্ড ব্যবহার করে উপকরণগুলি পূরণের সময় নির্দেশ করে। একটি অটোমোটিভ সরবরাহকারী কানবান প্রয়োগের পর নেতৃত্বের সময় 22% হ্রাস করেছে, কারণ রিয়েল-টাইম সতর্কতা উচ্চ চাহিদার লাইনগুলিতে বাধা প্রতিরোধ করে। ক্রয়, উৎপাদন এবং শিপিং-এর মাধ্যমে এই ব্যবস্থা স্বচ্ছতা উন্নত করে, যা নিরবচ্ছিন্ন সমন্বয় নিশ্চিত করে।

পুল সিস্টেম ব্যবহার করে চাহিদার সাথে সরবরাহ সামঞ্জস্য করা

পুল সিস্টেমগুলি ঐতিহ্যগত পরিকল্পনাকে উল্টে দেয় যা ভবিষ্যদ্বাণীর পরিবর্তে প্রকৃত গ্রাহকের অর্ডারের ভিত্তিতে কাজের ধারা শুরু করে। গবেষণায় দেখা গেছে যে পুল কৌশল ব্যবহার করে কোম্পানিগুলি অতিরিক্ত ইনভেন্টরি 34% হ্রাস করে যখন 99% অর্ডার পূরণের হার বজায় রাখে। সফলতা দ্রুত সমন্বয় করার জন্য সক্ষম স্বচ্ছল সরবরাহকারী এবং নমনীয় উৎপাদন লাইনের উপর নির্ভর করে।

বিতর্ক বিশ্লেষণ: সরবরাহ শৃঙ্খল ব্যাঘাতের সময় জাস্ট-ইন-টাইমের উপর অতিরিক্ত নির্ভরতার ঝুঁকি

যখন সবকিছু মসৃণভাবে চলে তখন JIT খুব ভালো কাজ করে, কিন্তু পৃথিবী সবসময় ভবিষ্যদ্বাণীযোগ্য হয় না। 2021 সালের অর্ধপরিবাহী সংকটটি এই ব্যবস্থার কতটা ভঙ্গুর হতে পারে তার একটি উদাহরণ। শুধুমাত্র জাস্ট-ইন-টাইম ডেলিভারির উপর নির্ভরশীল কারখানাগুলি তাদের প্রয়োজনীয় অংশগুলির জন্য 12 থেকে প্রায় 18 মাস পর্যন্ত অপেক্ষা করতে বাধ্য হয়েছিল। তবে 2023 সালের একটি সদ্য ঝুঁকি মূল্যায়ন থেকে এটি স্পষ্ট হয় যে একটি আরও বুদ্ধিমান পদ্ধতি রয়েছে। এখন অনেক কোম্পানি ঐসব উপাদানগুলির জন্য বাফার ইনভেন্টরি রাখার সাথে ঐতিহ্যবাহী JIT পদ্ধতি মিশ্রিত করছে যা অনুপস্থিত হলে বড় সমস্যা সৃষ্টি করবে। এই সংকর কৌশলটি JIT-এর দক্ষতার বেশিরভাগ কিছু অক্ষুণ্ণ রাখে এবং অপ্রত্যাশিত সরবরাহ শৃঙ্খলের সমস্যার বিরুদ্ধে কিছুটা সুরক্ষা প্রদান করে।

লিন ম্যানুফ্যাকচারিং কৌশল ব্যবহার করে মান স্ট্যান্ডার্ডাইজেশন এবং উন্নতি

5S একীভূতকরণ কর্মক্ষেত্রের সংগঠন এবং স্ট্যান্ডার্ডাইজেশনের জন্য

5S পদ্ধতি—সাজানো, স্থানে সাজানো, উজ্জ্বল করা, আদর্শায়ন, ধারাবাহিকতা—এটি বিশৃঙ্খলা কমায় এবং কাজের জায়গাগুলি আদর্শ করে। অটোমোটিভ উৎপাদনকারীরা ছায়া বোর্ড ব্যবহার করে টুল খোঁজার সময় 22% কমিয়েছে (অপারেশন রিভিউ 2023), যেখানে ইলেকট্রনিক্স অ্যাসেম্বলিতে আদর্শীকৃত লেআউট প্রক্রিয়ার পরিবর্তনশীলতা 17% কমিয়েছে, মান নিয়ন্ত্রণের জন্য ধ্রুবক অবস্থা তৈরি করেছে।

ফ্রন্টলাইন প্রক্রিয়া সম্পর্কে ধারণা পেতে জেমবা ওয়াক কাজে লাগানো

যখন ম্যানেজাররা কাজের স্থানে ঘুরে দেখেন, তখন প্রায়শই তাঁরা এমন সমস্যা খুঁজে পান যা অন্য কেউ লক্ষ্য করে না। একটি বড় এয়ারোস্পেস পার্টস তৈরির প্রতিষ্ঠানে এমনই কিছু ঘটেছিল যখন তাদের দল লক্ষ্য করেছিল কিছু কর্মী তাদের সঠিকভাবে প্রশিক্ষণ না পাওয়ায় গুরুত্বপূর্ণ টর্ক চেকগুলি এড়িয়ে যাচ্ছে। এই সমস্যার সমাধান করার পর, ক্যালিব্রেশন ত্রুটি প্রায় অর্ধেক কমে গিয়েছিল, প্রায় 41%। আকর্ষণীয় বিষয় হল যেভাবে এই ধরনের সমস্যা খুঁজে পাওয়া যায়, তা কত দ্রুত সমাধান হয়। এই ধরনের সাইট পরিদর্শনের সময় খুঁজে পাওয়া সমস্যাগুলির প্রায় দুই-তৃতীয়াংশ মাত্র একটি কর্মদিবসের মধ্যে সমাধান হয়ে যায়। এটি সাধারণ প্রতিবেদনের মাধ্যমে হওয়া সমাধানের চেয়ে অনেক বেশি দ্রুত, যা একই সময়ের মধ্যে মাত্র 12% সমস্যার সমাধান করতে পারে। এই পার্থক্যটি কাগজের পথ অনুসরণের চেয়ে প্রকৃত কার্যকলাপের কাছাকাছি যাওয়ার গুরুত্ব সম্পর্কে অনেক কিছু বলে।

উৎপাদনে গুণমান নিশ্চিত করার জন্য পোকা-ইয়োকে এবং আন্ডন সিস্টেম

পোকা-ইয়োকে নামে পরিচিত ভুল প্রমাণ করার ডিভাইসগুলি, যেমন ছোট ছোট গাইড পিন যা কর্মচারীদের অংশগুলি উল্টে লাগানো থেকে বাধা দেয়, নিয়মিত পরীক্ষার সময় মানুষ যতটা তাড়াতাড়ি খুঁজে পেতে পারে তার চেয়েও অনেক আগে সমস্যাগুলি ধরতে পারে। কিছু গবেষণায় দেখা গেছে যে এই ডিভাইসগুলি প্রায় 92 শতাংশ দ্রুত ত্রুটি ধরতে পারে। যখন এগুলিকে তিনটি খারাপ পণ্য পরপর তৈরি হলে সম্পূর্ণ উৎপাদন লাইন থামিয়ে দেয় এমন আন্ডন সিস্টেমের সাথে যুক্ত করা হয়, তখন খাদ্য প্যাকেজিং কারখানাগুলিতে বর্জ্য প্রায় 34% হ্রাস পায়। মাঝারি আকারের একটি কারখানার জন্য, শুধুমাত্র উপকরণের অপচয় এবং পুনর্নির্মাণের খরচ কমানোর জন্য এই ধরনের ব্যবস্থা প্রতি বছর প্রায় সাত লক্ষ চল্লিশ হাজার ডলার সাশ্রয় করে। সংখ্যাগুলি গল্প বলে, কিন্তু তাছাড়া প্রতি দিনের শেষে ত্রুটিপূর্ণ প্যাকেজগুলি মার্জিত করতে আর ঘন্টার পর ঘন্টা সময় কাটান না এমন ম্যানেজাররাও বলেন।

ডেটা পয়েন্ট: পোকা-ইয়োকে ব্যবহার করে 30% ত্রুটি হ্রাস করতে সক্ষম কোম্পানি

বহু-শিল্প জাতীয় তথ্য দেখায় যে, পোকা-ইয়োকে পদ্ধতি প্রয়োগ করা উৎপাদনকারীরা ছয় মাসের মধ্যে 30% কম গ্রাহক ফেরত পায়। সেন্সর-ভিত্তিক ব্যবস্থা ব্যবহার করা চিকিৎসা সরঞ্জাম উৎপাদনকারীদের এফডিএ নিরীক্ষণে 31% কম অসঙ্গতি দেখা যায় (কোয়ালিটি ইঞ্জিনিয়ারিং জার্নাল 2023), যা উচ্চ নিয়ন্ত্রিত খাতগুলিতে লিন কোয়ালিটি কৌশলের স্কেলযোগ্যতা নিশ্চিত করে।

সাফল্য পরিমাপ: OEE এবং রিয়েল-টাইম ডেটা ব্যবহার করে কর্মক্ষমতা ট্র্যাক করা

মেশিনের ব্যবহার এবং ক্ষতি মূল্যায়নের জন্য OEE গণনা করা

ওভারঅ্যাল ইকুইপমেন্ট ইফেক্টিভনেস, বা OEE, লিন উৎপাদন পরিবেশের মধ্যে উত্পাদন কার্যক্রম কতটা ভালোভাবে চলছে তা মূল্যায়ন করার জন্য সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত পদ্ধতি। এই মেট্রিক্সটি তিনটি গুরুত্বপূর্ণ ফ্যাক্টরকে একত্রিত করে: অ্যাভেইলেবিলিটি, যার মানে মেশিনগুলি আসলে কতক্ষণ চলছে; পারফরম্যান্স, যা সর্বোচ্চ ক্ষমতার তুলনায় তাদের কত দ্রুত কাজ করছে তা দেখায়; এবং কোয়ালিটি, যা ত্রুটিহীন পণ্যগুলির হার নিরীক্ষণ করে। ধরুন একটি কারখানা 90% আপটাইম অর্জন করে, সর্বোচ্চ গতির 85% হারে চলছে এবং 95% ভালো পণ্য উৎপাদন করে। এই সংখ্যাগুলি গুণ করলে আমরা পাই প্রায় 72.7% সামগ্রিক কার্যকারিতা। এটি অধিকাংশ কারখানার সাধারণ 60% চিহ্নের চেয়ে ভালো, কিন্তু শীর্ষস্থানীয় মানদণ্ডের কাছাকাছি নয় যেখানে শীর্ষ পারফরমারগুলি নিয়মিতভাবে 85% এর বেশি অতিক্রম করে। উৎপাদন দক্ষতা সম্পর্কিত সদ্য প্রকাশিত তথ্য থেকে দেখা যায় যে OEE-এর এই উপাদানগুলি আলাদা করে বিশ্লেষণ করলে কাজের শিফটের মধ্যে মেশিনের ডাউনটাইম কমানো বা বিভিন্ন পণ্য উৎপাদনের মধ্যে পরিবর্তনের সময় প্রক্রিয়া সরলীকরণের মতো নির্দিষ্ট পদক্ষেপগুলির দিকে নির্দেশ করে।

উৎপাদন দক্ষতাকে প্রভাবিত করছে যে ছয়টি বড় ক্ষতি

এই সার্বজনীন অদক্ষতা OEE এবং লাভজনকতা কমিয়ে দেয়:

ক্ষতির শ্রেণী	উদাহরণ	প্রভাবের মাত্রা
সরঞ্জামের ত্রুটি	অপ্রত্যাশিত ব্রেকডাউন	প্রাপ্যতা
সেটআপ/সমন্বয়	অতিরিক্ত চেঞ্জওভার সময়	প্রাপ্যতা
অনিষ্ক্রিয়তা/ছোট ছোট থাম	সেন্সর বা উপকরণের আটক	কর্মক্ষমতা
হ্রাসপ্রাপ্ত গতি	অ-আদর্শ চক্র সময়	কর্মক্ষমতা
প্রক্রিয়াজনিত ত্রুটি	ক্যালিব্রেশন ত্রুটির কারণে বর্জ্য	মান
চালুকরণের সময় প্রত্যাখ্যান	উৎক্রমণের সময় অসম্পূর্ণতা	মান

এগুলি পূর্বানুমানমূলক রক্ষণাবেক্ষণ বা আদর্শীকৃত পদ্ধতির মাধ্যমে পদ্ধতিগতভাবে সমাধান করলে হারানো ক্ষমতার 10–30% পুনরুদ্ধার করা সম্ভব।

রিয়েল-টাইম OEE ট্র্যাকিংয়ের জন্য মেশিন মনিটরিং প্রযুক্তি

আইওটি সেন্সর এবং মেশিন মনিটরিং সিস্টেমগুলি তাদের সরঞ্জামগুলি কীভাবে কাজ করছে তা উৎপাদকদের তাৎক্ষণিক ধারণা দেয়। এগুলি যেমন মেশিনগুলি কেন কাজ করা বন্ধ করে, প্রতিটি উত্পাদন চক্রের কত সময় লাগে এবং কত শতাংশ পণ্যে ত্রুটি রয়েছে তা ট্র্যাক করে। এটি ঐসব পুরানো কাগজের রেকর্ডগুলির স্থান নেয় যা মানুষ আগে রাখত, যা ভুল এবং বিলম্বে পরিপূর্ণ ছিল। গত বছর প্রকাশিত একটি গবেষণা অনুযায়ী, বাস্তব সময়ে OEE মনিটরিং ব্যবহার করা কোম্পানিগুলি তাদের কার্যক্রমে প্রায় এক-তৃতীয়াংশ কম অপ্রত্যাশিত ডাউনটাইম দেখেছে। আরও ভালো হল যে, কিছু উন্নত মনিটরিং সিস্টেম আসলে কিছু ঠিকমতো না চললে সতর্কবার্তা পাঠায়। উদাহরণস্বরূপ, যদি উত্পাদনের সময় তাপমাত্রা খুব বেশি ওঠানামা শুরু করে, তবে অপারেটরদের অবিলম্বে জানানো হয় যাতে তারা পণ্যের গুণমানে সমস্যা ঘটাচ্ছে এমন যে কোনো কিছু আসল ত্রুটি ঘটার আগেই তা ঠিক করতে পারে।

FAQ

লিন ম্যানুফ্যাকচারিংয়ের প্রধান ফোকাস কী?

লিন ম্যানুফ্যাকচারিংয়ের লক্ষ্য হল উৎপাদন প্রক্রিয়ায় অপচয় কমিয়ে গ্রাহকদের কাছে মূল্য পৌঁছে দেওয়া।

কাইজেন পদ্ধতি কীভাবে উৎপাদনশীলতা উন্নত করে?

কাইজেন পদ্ধতি কর্মচারীদের ক্ষমতায়নের মাধ্যমে ছোট ছোট ও ক্রমাগত উন্নতি আনে, যা অতিরিক্ত বিনিয়োগ ছাড়াই উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধি করে।

মুদা, মুরা এবং মুরি কী কী?

মুদা মানে মূল্য সংযোজনহীন ক্রিয়াকলাপ, মুরা হল অসম কাজের প্রবাহ এবং মুরি হল সম্পদের উপর অতিরিক্ত চাপ।

জাস্ট-ইন-টাইম এবং পুল সিস্টেম ইনভেন্টরি ব্যবস্থাপনাকে কীভাবে উপকৃত করে?

জাস্ট-ইন-টাইম এবং পুল সিস্টেম উৎপাদনকে প্রকৃত চাহিদার সাথে খাপ খাওয়ায়, ফলে অতিরিক্ত ইনভেন্টরি কমে এবং দক্ষতা বৃদ্ধি পায়।

ওভারঅল ইকুইপমেন্ট এফেক্টিভনেস (ওইই) কী?

ওইই হল উপলব্ধি, কর্মক্ষমতা এবং গুণগত মান বিবেচনা করে উৎপাদন ক্রিয়াকলাপের দক্ষতা মূল্যায়নের জন্য ব্যবহৃত একটি মেট্রিক।