Применение 6 Sigma

Управление

Осуществляя "Шесть Сигма" на своем этилена, Sasol удалось восстановить до 65% от возможностей, которые можно было бы потеряно.

"Шесть Сигма" данными методологии для сокращения отходов, совершенствование процессов и повышения удовлетворенности клиентов, с упором на измеримые результаты производительности. Как и в развитии через боевые искусства дисциплины, Six Sigma побуждает людей постоянно "затачивать" свои навыки и работать для достижения высшей степени мастерства. Такая программа построена так, чтобы свести воедино основные элементы общего менеджмента качества - обязательство, культуры, коммуникации и сотрудничества. Применение методологии исключает необходимость использования мнений и диски организации к более научным и надежный способ принятия решений. Сегодня, Six Sigma считается мирового класса мерой повышения квалификации и эффективности.

Sasol НС недавно применил Шесть Сигма процесс его производства этилена, который использует многомерные контроллеров (MVC). Мы заметили, что с момента ввода MVCs, было отмечено увеличение на единицу продукции. Когда контроллеры "выключено", падение производства привело. Таким образом, MVC-работоспособности усилия управления разработали концепцию "упущенной возможностью", метод для отслеживания потерь, когда контроллеры отключаться ".

Если подача упала, когда MVCs были выключены, считалось событием "потерянных возможностей на основе лента" (LOF). Инженерное дело и операции вместе работали непрерывно определять продолжительность, причины и последствия каждого такого мероприятия. Несколько месяцев LOF данные были собраны. Главные факторы, лежащие были определены в качестве оператора-ответ изменения, несовместимые методы, неточных измерений и стихийных бедствий. Основные эффекты основных уровнях причин, которые имеют ярко выраженный эффект ссылаться на процесс изменения - определить потери LOF были анализаторы, оперативные проблемы, вопросы подготовки кадров, приборы, механические неисправности и сбои, инженерные работы, электронного оборудования (например, DCS / PLC) и проблем с электропитанием. Вклад каждого из главных эффект по сравнению с общей ежемесячной LOF было рассчитано и диаграммы Парето был разработан, чтобы проиллюстрировать дробных вклад каждого Основной эффект (рис. 1).

Планы Затем были разработаны для улучшения и контроля основных эффектов, работая с причинами, которые могут быть изменены. Это представляет собой 5-шаг "Шесть Сигма" процесса: определение потерь; меру возможностей в питании фунтов, анализ причин, влияющих LOF; улучшить LOF сокращения путем последовательного управления и контроля причин для поддержания выгоды (DMAIC).

Оперативной подготовки и категорий включены мероприятия в следующих областях - периодические замена оборудования (обогреватели и сушилки) и первоначальный, непрерывных и периодических обучение операторов для работы MVCs оптимально. LOF из-за инженерных эффекты включены MVC проблемы с производительностью, периодические настройки для адаптации к процессу изменения условий и системы задач. После того как наука мониторинг стал идеальным, количество предметов уменьшено. Далее следует описание того, как LOFs из-за техники, работ, обучение, приборов и анализатор факторы постепенно сокращается посредством применения процесса Шесть сигм ".

Стремление к совершенству

Бизнес-цели на объекте производства этилена для получения прибыли путем удовлетворения потребностей клиентов более высокого качества по низкой цене. Для этого необходимо улучшение возможностей существующих технологических процессов LOF, который был наиболее понял использованием статистических данных. Различные диаграммы управления, используя среднее значение и стандартное отклонение, были использованы для интерпретации исходных данных и расчета LOF процесс сигма, Ср и Cpk от LOR Эти показатели показали, как способные этот процесс.

Данные были собраны и распределены по трем периодам. Первые шесть месяцев был назначен случае основание и был рассчитан LOF. За следующие шесть месяцев (экспериментальный период), каждый из основных эффектов анализировали с помощью причинного анализа. Лучшие практики были разработаны и документированы, и текущие было организовано обучение. Работа с операторами постоянно обеспечить последовательное применение передового опыта. После этого периода был использован в качестве доказательства период. Сокращение LOF в этот период вычисляются путем вычитания соответствующих LOF базы случае.

Рисунок 2 представляет собой начальный и конечный возможности общего LOF, которые были улучшены за счет процесса Шесть сигм ". Рейтинг показывает гистограмма, что первоначальные возможности базового варианта были ниже с более широкой характеристики и более вариантов. Распределение LOF не нормально и среднего LOF была очень высокой. Вариации неустойчивой и в соответствии с первоначальной возможности, этот процесс был не в состоянии контролировать. В течение периода, доказывающие, процесс LOF увеличил окончательного возможностей. Распределение LOF стал почти в центре на виду, характеристики стали более узкими и процесс LOF пришли под контролем.

По сравнению с базовым случаем, процесс LOF стала более предсказуемой. Меньшее значение означает LOF соответствовало со значительным сокращением потерь и увеличения накоплений. Улучшения проявились в результате увеличения работоспособности MVC основана на шесть усилия Sigma. Эффект сокращения LOF на единицу выручки и прибыли была прямой и алгебраические.

LOF потери были нанесены помощью скользящей средней диаграммы на рисунке 3. Были сделаны следующие выводы:

* Наблюдалось прогрессивное снижение LOF в течение первого периода

* Снижение было отмечено, чтобы требовать исчисления нового набора контрольных пределов, которые были более жесткими, чем в начале периода доказательства

* В конце диаграммы, практически прямой линией указано, что контроль LOF из всех управляемых источников достигли плато.

Улучшения в производительности процесса были представлены сравнения экспериментальных и доказать фазы данных от базовой. Сравнение показало, что приводит оказывают наибольшее воздействие на процесс, а также корректирующие меры были приняты. Например, постоянное использование передовых методов сокращения LOF отклонения от операторов исповедующих разные методы. В результате устойчивого улучшения, которые сделали этот процесс более предсказуемым и принесли его в управлении. Управляемого процесса продемонстрировали способность выше, применяя Шесть Сигма процесса. LOF сокращение роста производства и снижения себестоимости продукции. Конечным результатом было то, что процесс DMAIC статистические инструменты повышения прибыльности этилена и доходов, таким образом добиться желаемых бизнес-цели.

В рамках "черный пояс" проект по сокращению LOFs, Six Sigma принципы были применены к нескольким основным факторам. Четыре примера обсуждаются в следующем разделе подкачки обогреватель, метанол вымыть, метод для отслеживания движения оператора и анализатор обоснования.

Нагреватель замены анализ

Этан трещины в этилена в трубах нагревателя при высоких температурах. Одним из нежелательных твердых частиц кокса, хранится в трубы, препятствуя эффективной передачи тепла. Когда кокса препятствует преобразования, нагреватель, принятых в автономном режиме и decoked. Процесс удаления один прибор от службы, когда ввод в эксплуатацию еще один называется обогреватель подкачки. Если операция своп не осуществляется эффективно, огромное количество корма может произойти потеря. В ходе анализа LOF, обогреватель свопы место, как один из основных факторов в категории операций. В нагреватель подкачки, меняющихся условиях были обнаружены повлиять на блок питания. Причинно-следственный анализ показал, что основными причинами были оператор-ответ изменения, несовместимые методы, неточных измерений, инструмент повторяемость и стихийных бедствиях.

Оператор-ответ изменений и несовместимым методы результате выполнения некоторых операторов подкачки постепенно и размеренным шагом, а другие выполняли своп очень быстро. Точность и повторяемость инструмент сделал большой разницы в канал чтения. Нагреватель свопы могут быть выполнены из различных типов или конструкции нагревателей. Так, например, свопы могут быть выполнены в период с естественной тягой обогреватели и induceddraft них. эффекты природы изучались на время суток и в выходные дни недели по сравнению с мероприятий.

Подогреватель замены LOF переменной (LOF замены) была определена на основе данных с отметками времени начала и окончания события. Своп длительность измеряется в часах, и потери были рассчитаны в фунтах. Эти данные затем были сведены в три группы, и изучать отдельно - базовая задача, экспериментальный этап и доказать период.

Базовый вариант - первый 6-месячный период был использован для создания основы для анализа обогреватель замены. Не были предприняты усилия для изменения или методы контроля за этот период. LOF_swap выставлены большие различия с высоким стандартным отклонением, и этот процесс был статистически из-под контроля. Продолжительность свопов не показали каких-либо конкретных отношений на чердак анализ реакции оператора и переменных методов показали, что распространение необоснованных, а существовали между медианами различных сдвигов. Этот процесс был из-под контроля, а некоторые сдвиги были непоследовательны и непредсказуемы.

Экспериментальный этап - процессуальные действия, используемых различными сдвиги были проанализированы. Различные экспериментальные меры были осуждены. Без каких-либо капиталовложений, было продемонстрировано на всех сменах, что работает неправильно. Наилучшей практики операционной были сформулированы от выполнения различных групп. Появление более эффективных методов и постепенное увеличение увеличение производительности стало видно из данных в скользящее среднее сюжет представлен на рисунке 4. Лучшие практические методы совершенствовались, чтобы LOF_swap более последователен и предсказуем. Это продолжалось в период доказательства.

Доказательства период - Все четыре смены были направлены на достижение целевого показателя нулевого потерь и было предложено действовать последовательно, насколько это возможно. Данные за этот период показал постоянное снижение LOF_swap. Возможные плоской подкладкой показали, что был в LOF управления с постоянной экономии.

По сравнению с базовыми данными, обмен случае, разница между средствами и медианы для данных из различных сдвигов был сокращен, и стала более разумной. В количественном отношении базовых случае Ср и Cpk были 0,32 и 0,22, в то время доказательства случая Ср и Cpk улучшилось 1,9 и 1,45. Это привело к LOF замены в управлении и он стал "Шесть Сигма" процесса.

Когда разное время и их последствия были рассмотрены с целью узнать, как из-за LOF свопы можно было бы улучшить, мы узнали еще в окно здания участков на выходные / Рабочий день и день / ночь условиях. Ночные смены смогли удержать LOF ниже. Спрэд между выходным и по будням свопы почти то же, но был ниже среднего по выходным. Это также показали, что операторы показывают лучшие результаты в выходные дни и ночное время.

Шесть Сигма инструменты интерпретировать данные и привел нас к определить, с кем работать, зачем и на что. Этот факт был доказан новых отношений между LOF (в LOF_prov фунтов), а также длительность (DUR_prov), как показано в тенденции участок на рисунке 5. Более длительный срок сейчас значит больше, LOF. Эта картина не существует в базовом варианте. Взаимодействия участок на рисунке 6, например, как "Шесть Сигма" помогли рода анализ эффективности разных смен и решили, где более концентрированные необходимость в подготовке кадров и почему. Например, она помогла определить, что изменения в 2 и 4 работает очень последовательно между днем и ночью условиях, а сдвигов 1 и 3 были несовместимыми производительности.

Средний разброс LOF уменьшилось. Средний средств снизилась с 33,46 раз в базе дело 12,69 раза в экспериментальных случае к единице в случае доказательства. Похоже, что непрерывный мониторинг производительности, Six Sigma анализ и совершенствование контроля принесли свои плоды.

Рисунок 7 сравнивает свопов между теми же нагреватели осуществляется в течение базового периода (до) и доказать период (после). Оранжевый линиями канала через нагреватель, которое было принято в автономном режиме, а зеленая линия подачи положить в нагревателе, что был доставлен в Интернете. Толстая синяя линия представляет собой общее питание через устройство во время обогреватель подкачки. Максимальная перевернутой треугольной области между синей линией потерял возможность на основе канала. Своп слева был казнен в базовый период и своп по праву был казнен после улучшения процесса и подготовки кадров.

Метанол мыть анализ

Уникальная схема интеграции тепла полностью связей задней части на фронт цели; корма испарителем конденсации паров колонке в результате тяжелой взаимодействий. Feed примеси часто загрязняют испарителем, что требует испарителем мыть несколько раз. Процесс мойки теплообменников загрязненной называется метанола стирки. Каждая стиральная представляет большое возмущение, что непосредственно влияет на задней и передней конца, что приводит к быстрым изменениям в питании давления, которые вызывают колебания корма. Это определяется как LOF_wash и проанализированы. Операции метанола мыть было определено как один из основных участников потерь в категории операций.

Определение, измерение и анализ фаз - с помощью метанола мыть счетчика, LOF данные по базовому сценарию были проанализированы. Причинно-следственный анализ показал, что операторы выполняются моет по разным причинам в разное время. Анализ показал далее, что в некоторых случаях, стиральная был задержан, когда на самом деле факты свидетельствуют мыть было необходимо.

В базисном периоде, 480 моет были выполнены. LOF_wash значения оставался высоким из-за теплового комплексное проектирование. В этот период, моет проявляли большую дисперсию, что делает практически невозможным для сравнения производительности из-за повторяемости проблемы.

"Шесть Сигма" выполнены - Анализ полученных данных дал достоверную информацию о качестве моет. Для улучшения мыть операций, несколько экспериментов были проведены, после чего семь критериев были созданы, чтобы помочь операторам решить, когда необходимо вымыть. Оснащена эту информацию, операторы смогли лучше определить подходящее время и способ стирки метанола. Кроме того, они более осведомлены о своих вклад в улучшение моет. Постоянное обучение, с примерами на "хорошо" моет и "не очень хорошими" моет, была представлена деятельность персонала. Иллюстрация, что оператор-ответ вариант по-прежнему основным фактором, после стандартизированных методов постепенно привели к более-последовательные и более эффективные моет метанола.

Совершенствование и контроля фаз - один-к-одному обучение обслуживающего персонала было начато, а операторы были ознакомлены с того, что было доказано более эффективной и более эффективный метод определения того, когда и как умываться. 526 моет метанола было сделано в доказательстве период по сравнению с 480 в базовом периоде. Несмотря на увеличение числа, потом моет показать заметно ниже LOFs и операций, которые являются более последовательными. Как видно из гистограммы на рисунке 8, данные были более нормальный и сосредоточенные вблизи нижней спецификации.

Мойки осуществляется в период-й доказательства были 43,7% ниже, стандартное отклонение, чем в базисном периоде. Средняя LOF был сокращен в пять раз. Коробка участка сравнения базы дела и доказательства период представлен на рисунке 9, показывает, что все четыре сдвиги достигнуты очень последовательной стиральная операции. При стандартных методов и более последовательной оператора операции, отношения кристаллизуются между потерями и продолжительности, что делает данные более предсказуемыми.

"Шесть Сигма" более высокие результаты - доказательство период данные были более последовательной и более низкие, чем потери данных базисного периода. Это было обусловлено повышение уровня информированности о том, сколько LOF происходит в результате нетипичных операций. Эти факторы привели к более-согласованных операций мойки.

Обучение операторов

Sasol сделал точки постоянно сотрудничает с оператором групп, а также отдельных операторов, организации подготовки кадров. Как операторы получили более глубокое понимание системы, они продемонстрировали веру в применении MVC. Чтобы получить дальнейшие признания оператора, методика была разработана для отслеживания движения (изменения в пределах DCS контроля) со стороны каждого оператора в смену. Кроме того, более подробная информация контролируется оператором движется / метку. Информация о движении / теги и движется / operatorshift строились экспоненциально взвешенное скользящее среднее (EWMA) карт и коробка участков. Интерпретация этой информации позволило нам понять, в каком районе MVC нуждаются в помощи и которые нуждаются в помощи оператора в операционной, в какой части контроллера более эффективно. Метод слежения оператор перемещает стал с шестью научными инструментами Sigma. Такой подход был использован в качестве критерия для анализа необходимо для обучения и оценки типа переподготовки необходимо.

На рисунке 10, движется номер оператора в смену представлены по оси ординат и абсцисс представляет собой количество месяцев с момента ввода в эксплуатацию MVC. Применение "Шесть Сигма" привело к существенному сокращению числа оператора движется. Оператор понимание и поддержку для отслеживания движения также помогли нам оптимизировать заданной границы. Ориентированное обучение привело к очень высоким эксплуатационным коэффициентом для контроллера. Операторы оптимизации MVC ограничений и выталкивания кокса к новым максимумам все LOFs низким и увеличения производства.

Сточных вод анализатора

Нагреватель стоков анализаторы с MVCs помогли контролировать этилена сделать. С MVC контроллеры были введены в эксплуатацию, важность этих анализаторов обострилась из-за увеличения прибыльности. Шло время, оперативная группа чувствовали себя более уязвимыми, если сточные воды анализаторы не были доступны в течение длительного периода. Масштабы потерь при таких случаев были вычислены на основе концепции LOF.

Пересмотрев анализатор тенденций, эпизоды анализатор ремонт, неоправданной прямой накладки в течение длительного времени, и сигнал нестабильности были определены. В каждом из этих случаев, производительность нагревателя MVC была повреждена. LOFs были рассчитаны для отдельных эпизодов, которые были разделены на 6-месячный период. Исходя из этих данных, EWMA диаграммы были разработаны. Эти контрольные диаграммы указано непрерывного снижения производительности. Статистический анализ LOF была использована для оправдания замены стоков анализатора количественной негативное воздействие своего жестокого работы и ремонт причин на единицу доходности.

Дополнительная литература

1. Уилер, JM, "Начало работы:" Шесть Сигма "Контроль химического операций", Chem. Eng. Прогресс, 98 (5), с. 76-80 (июнь 2002).

2. Trivedi Ю., и др.., "Мониторинг производительности в этилена", представленный на AC Aspen Technology в

Yogesh B. Trivedi

САСОЛ North America, Inc

Yogesh B. Trivedi является старшим и ведущим инженером расширенный контроль процесса (APC) руководитель проекта "Сасол" Северная Америка Инк (2201 Старые испанские Trail, Westlake, Лос-Анджелесе. 7o669, телефон: (337) 494-5475, факс: (337) 494-529o; Электронная почта: yogesh.trivedilus.sasol.com). Он имеет более чем 23 летний опыт работы в APC, оптимизация, мониторинг производительности, динамическое моделирование, моделирование и технологических процессов. Работа, представленная в этой статье было сделано, как MVC-устойчивой производительности усилия наряду с оптимизацией применения в этилена. Trivedi проводит BE в области химического машиностроения махараджа Sayajirao Univ. (МГУ), Барода, Индия и MS в области химического машиностроения в политехническом институте (Brooklyn, NY).