Qualitative und wirtschaftliche Optimierungspotentiale in der Prozesskette wärmebehandelter Bauteile

Abstract

In der Prozesskette wärmebehandelter Bauteile der STIWA Automation GmbH wurden Probleme mit den Produktqualitäten und zu hohe Produktionskosten festgestellt. Dadurch ergab sich der Bedarf an einer Analyse dieser Prozesse in Hinblick auf Qualität und Wirtschaftlichkeit rund um die Wärmebehandlung. Diese Dienstleistung wird durch einen externen Lieferanten durchgeführt. Mittels Interviews der unternehmens-internen und -externen Mitarbeiter sowie Bestelldaten von zwei Geschäftsjahren wurde der Bestellprozess analysiert. Zusätzlich wurde eine ABC-Analyse bezüglich Kosten und Stückzahlen der verwendeten Werkstoffe durchgeführt. Dabei ergab sich eine hohe Dominanz von nur zwei Werkstoffen, die einen Anteil von ca. 80 % der Stückzahlen ausmachen. Die weiteren 15 Werkstoffe sollten auf Rationalisierungspotentiale untersucht werden, da sie im Bestellprozess durch geringe Bestellmengen hohe Wärmebehandlungskosten verursachen. Die standardisierten Wärmebehandlungen werden teilweise zu wenig genutzt. Bei sechs Werkstoffen ist ihr Anteil größer ein Viertel. Diese führen zu hohen Kosten, die entweder durch eine Rationalisierung oder eine Erweiterung der Standards gesenkt werden können. Darüber hinaus wurde eine beträchtliche Variabilität der Bestellmengen aufgezeigt. Die wöchentliche Anzahl an Bestellpositionen der meist verwendeten Werkstoffe schwankt im Mittel um 25 %. Eine Glättung dieser Spitzen würde Verschwendungen vermeiden. Die an den Dienstleister geschickten Lieferungen werden oft geteilt, trotz gleicher Wärmebehandlung, wodurch Mehrkosten durch Unterschreiten der Mindestbestellmenge oder Mengenrabattgrenzen entstehen. Das theoretisch mögliche Einsparungspotential für den am meisten bestellten Werkstoff beliefe sich auf ein Viertel der Kosten. In Erfahrung gebracht wurde auch, dass Bauteile für Wärmebehandlungen, die vom Lieferanten nur einmal wöchentlich vonstattengehen können, unverzüglich in den Versand zum Wärmebehandler gehen. Diese verrechnet allerdings der Dienstleister als einzelne Lieferungen, obwohl sie dann am selben Wochentag wärmebehandelt werden. Das Optimierungspotential ist hier eine termingenauere Bestellung, damit sich die Wärmebehandlungskosten nicht vervielfachen. Zuletzt könnte im Bestellwesen noch die Anzahl an standardisierten Wärmebehandlungen rationalisiert werden. Die Vereinigung von Wärmebehandlungen gleicher Härteund Anlasstemperaturen, aber unterschiedlicher Werkstoffe, wäre technologisch möglich und soll daher in Abstimmung mit dem Lieferanten geprüft werden. Aufgrund fehlender, interner Qualitätsprüfungen hinsichtlich des Wärmebehandlungszustandes der Werkzeuge wurde eine Stichprobe in Form von Härteprüfungen durchgeführt. Dabei kam das Verfahren nach Vickers zur Anwendung. Die ermittelten Werte wurden anschließend normegerecht in Härtewerte nach Rockwell umgewertet. Die Ermittlung der Messunsicherheit fand ebenfalls normgerecht statt und schlug sich in der Bewertung der Ergebnisse nieder. Die Stichprobe von 85 Teilen ergab, dass die Härtewerte im Mittel um die obere Toleranzgrenze normalverteilt sind und eine hohe Streuung aufweisen. Es sind statistisch mindestens 36 % in Ordnung, wiederum mindestens 29 % nicht. Eine Analyse der Härteprüfungsergebnisse von Routineprüfungen des Wärmebehandlers zeigten ebenso eine Tendenz zu höheren Werten. Auffällig dabei ist die ungleichmäßige Verteilung, die bei der oberen Toleranzgrenze abrupt gegen null geht. Dies lässt ein irreguläres Runden der Härtewerte vermuten.

In the process chain of heat-treated components of STIWA Automation GmbH, problems with product qualities and too high production costs were identified. That is why an analyse of these processes in terms of quality and cost-effectiveness around heat treatment was necessary. These treatments are done by an external supplier. The ordering process was analysed by interviews between the company's internal and external employees as well as order data from two financial years. In addition, an ABC analysis was carried out regarding the costs and quantities of used materials. This resulted in a high dominance of only two materials, which account for about 80 % of the quantities. 15 further materials should be examined for rationalization potentials, as they cause high heat treatment costs in the ordering process due to low order volumes. Some of the standardised heat treatments are hardly used. The share of six materials is greater than a quarter. These lead to high costs, which can be reduced either by rationalizing or extending standards. In addition, a considerable variability in order volumes was shown. The weekly number of order positions mostly used materials varies by an average of 25 %. Smoothing these spikes would avoid wasting. Deliveries sent to the service provider are often split, despite identical heat treatment. Therefore, additional costs arise by falling below the minimum order or volume discount limits. Theoretically, the possible potential savings for the most ordered material equals a quarter of the costs. It has also been experienced that components for heat treatments, which can only be done by the supplier once a week, are immediately sent to the supplier. However, these are billed as individual deliveries, although they are then heat treated on the same day of the week. The optimization potential is a more time-accurate order, so that the heat treatment costs do not multiply. Finally, the number of standardised heat treatments could be rationalised in the ordering system. The combination of heat treatments of the same hardening and tempering temperatures, but different materials, would be technologically possible and should therefore be examined in coordination with the supplier. Due to the lack of internal quality tests regarding the hardness of the tool steels, a sample was performed by hardness tests. The test according to Vickers was used. Moreover, the determined values were then re-evaluated in hardness values according to Rockwell. Measurement uncertainty was determined and included in the assessment. The sample of 85 parts showed that the hardness values are normal distributed on average around the upper tolerance level and have a high variation. Statistically at least 29 % are out of order, and 36 % are fine. Results of suppliers routine tests illustrated a tendency towards higher values as well. Obviously, the distribution is uneven, shown by an abruptly drop to zero at the upper tolerance level. This suggests an irregular rounding of hardship levels.