The industrial company Scania CV AB is a world leader in the manufacturing of commercial vehicles. They offer a modular systems that include heavy trucks and buses that can be configured to a range of different needs. However, this adaptability leads to a problem where each order can have a large variance of assemblers that are re-quired during the manufacturing process. In other words, variant assemblers have a workflow that can shift from high workload to low workload and vice versa in a short period of time. To solve this problem a prototype will be developed. This prototype will be used to check if it’s possible to optimize the work schedule for variant assem-blers with the help of predictive simulations. The result of the study became an implementation in form of a prototype. This prototype is built up in two layers; a data layer and a simulation layer. The data layer provides the simulation layer with two different datasets. The first dataset is based on historical data and is derived from Scania’s production in Zwolle. The second dataset is based on synthetic data which is formed with a high utilization rate in order to mimic a better production situation with less product variants to assemble. The simulation layer consists of a DES-model that is modelled after a station in the final assembly of Zwolle. After a simulation has been executed, this layer generates a simulation result in form of a graph that presents the utilization rate for a group of variant assemblers. This will happened for each dataset in the data layer, in this case two times. The simulation result that got produced shows that it’s possible to create a simulation with predictive characteristics. A long term solution for Scania’s problem statement requires more research within the possibility of combining different technologies such as DES with predictive methods such as ML and GAs. / Industriföretaget Scania CV AB är världsledande inom tillverkning av kommersiella fordon. De tillhandahåller ett modulärt system som inkluderar tunga lastbilar och bussar som kan konfigureras till en rad olika behov. Den här anpassningsförmågan leder dock till ett problem där varje order som tillverkas kan ha en stor varians av hur många montörer som krävs under produktion. I andra ord så har variantmontö-rer ett arbetsflöde som kan skifta från hög arbetsbelastning till låg arbetsbelastning och vice versa under en kort period. För att lösa dessa typer av problem så ska en prototyp med prediktiva egenskaper så som Diskrete Event Simulering (DES). Denna prototyp ska undersöka om det är möjlighet att optimera arbetsscheman för variantmontörer med hjälpa av prediktiva simuleringar. Resultatet av studien blev en implementation i form av en prototyp. Denna prototyp är uppbyggd i två lager; ett datalager samt ett simuleringslager. Datalagret tillhandahåller simuleringslagret med två dataset. Det första datasetet är baserad på historisk data och är härledd från Scania’s produktion i Zwolle. Det andra datasetet är baserat på syntetisk data som är framtagen med en högre utnyttjandegrad för att efterlikna ett bättre produktionssitation med färre produkt varianter att montera. Simuleringslagret består av en DES-model som är modulerad efter en station i slutmontering i Zwolle. Efter att en simulering har exekverats så genererar detta lager ett simuleringsresultat i form av en graf som presenterar utnyttjandegraden för en grupp med variant montörer. Detta sker för varje dataset i datalagret, i detta fall två gånger. Simuleringsresultatet som togs fram visar att det är möjligt att ha skapa simuleringar med prediktiva egenskaper. En långsiktig lösning för Scania’s problem-beskrivningen kräver mer forskning inom möjligheten att kombinera tekniker som DES med prediktiva metoder som ML och GAs.

Firms today maintain complex supply chains containing many dependent stages to manufacture a product to the end customer. Here lies a dilemma, keeping extensive inventory generate higher customer satisfaction by enabling quick deliveries. This increase in inventory, however, comes at an increase in costs. Finding the balance between minimizing costs and increasing customer satisfaction is difficult. The search to solve this dilemma has led to the development of research in the area of inventory control. For long, optimization models have been developed to improve the supply chain holistically, from raw material-to-customer. Those approaches, however, have not been possible to apply in practice by being too computationally demanding. Also, they imply organizational adjustments that create issues beyond the optimization flow of materials. It explains why, despite significant technolog- ical advancements, many firms prefer to use non-holistic approaches. This thesis evaluates the tangible effect of using holistic optimization. The objective of this thesis’ is to determine optimal stock levels between dif- ferent stages of production. The method used is an optimization of inventory, stemming from Inventory Control Theories. Inventory optimization is at the cross- roads between logistics, economics, and management. The thesis builds on a case of inventory optimization identified at a large manufacturing firm. The literature in inventory optimization has indicated that inventory and customer services is a domain of continuous development. This thesis focuses on the adequation between total inventory cost and the customer service level. The method used to answer this question is the Multi-Echelon optimization model. This model seeks to optimize reorder points and reorder quantities. A comparison to the Single-Echelon model and a Base-Case allows for evaluation of the performance, discrete event simulation based on a company’s supply chain measures the effect. The result shows that the Multi-Echelon optimization model outperforms the two non-holistic models. This thesis shows the triple advantages of the Multi-Echelon optimization allowing for leaner manufacturing system by 1- reduction of waste, 2- less unproductive capi- tal tied up in inventory, and 3- adding value by increasing customer satisfaction. Other areas of inventory optimization in manufacturing should be able to take ad- vantage of the Multi-Echelon optimization model to manage materials stock-levels, delivery flows, and customer satisfaction. / Idag bedriver företag komplexa försörjningskedjor med många relaterade produk- tionssteg för att försörja sin efterfrågan. Dilemmat är att antingen ha stora lager för att säkerställa både snabb kundleverans och hög kundnöjdhet vilket kräver mycket bundet kapital. Alternativet är att spara pengar genom mindre lager men riskerar då att inte kunna leverera inom önskad tid och minska kundnöjdheten. Att hitta en balans är svårt. För att lösa problemet har forskning inom området lager- styrning ökat. Optimeringsmodeller har länge utvecklats för att förbättra försör- jningskedjor. De har inte kunnat appliceras i många företag p.g.a. avsaknaden av beräkningskraft och behovet att förändra organisationen utöver optimeringen. Det förklarar varför många företag, trots teknisk utveckling, fortfarande inte an- vänder ett helhetsperspektiv. Denna uppsats utvärderar de påtagliga effekterna vid holistisk optimering av produktion, lagerhållning, och kundleverans. Målet med uppsatsen är att fastställa optimala lagernivåer mellan de olika stegen inom en produktionskedja. Metoden som används är ”Multi-Echelon” op- timering och härstammar från området ”Inventory Control Theories”. Det är en blandning av logistik, ekonomi, och administration. Lageroptimering är ett ämne i konstant utveckling där kundnöjdhet blivit allt viktigare. Modellen optimerar när en ny beställning av material ska ske, samt dess storlek. Modellen utvärderas genom att jämföra prestationen med en ”Single-Echelon” modell och en grund- modell genom diskret händelsesimulering som är baserad på ett företags försör- jningskedja. Resultaten visar att ”Multi-Echelon” optimeringsmodellen presterar bättre än de två icke-holistiska modellerna vad gäller totalkostnad och kundser- vicenivå. Uppsatsen visar att ”Multi-Echelon” optimeringsmodellen har fördelar inom alla tre områdena: smidigare produktion genom mindre spill, mindre bun- det kapital krävs, och den ger en ökad kundnöjdhet genom säkrare leveranser inom ”rätt” tid. Andra områden inom tillverkningsindustrin borde kunna ap- plicera ”Multi-Echelon” optimering för att hantera sina lagernivåer, produktion, leveransflöden, och kundnöjdhet.

Effektivisering av material- och produktionsstyrning skaparförutsättningar att åstadkomma mätningar och uppföljningar som senarekan påverka beteenden i företaget. Att uppnå en högproduktionseffektivitet där material hamnar på rätt plats, i rätt tid och irätt skick kan vara ett komplext problem om ett flertal produkter rör siginom samma område på ett okontrollerat sätt (Jonsson & Mattsson,2013; Bjurström, 2016). Därmed är fallstudiens syfte att öka förståelsekring hur effektiviteten av ett produktionsflöde i ett tillverkande företagkan öka. Målet med studien är att utveckla förbättringsförslag avfabrikslayout och materialstyrningsmetoder samt- system i produktionengenom kvalitativt arbete med intervjuer samt observationer. Teori ochempiri analyseras för att avslutningsvis presentera ett resultat i form avett förslag på en layoutförändring med optimerat flöde relaterat tillslöserier, tillsammans med ytterligare rekommendationer som innehållermaterialstyrningsmetoder samt- system i produktionen. Studien visar atteffektiviteten av ett produktionsflöde kan öka genom att kartläggamaterialflöden mellan arbetsstationer och därmed finna åtgärder somkrävs för att minimera slöserier. Föreslagna åtgärder är av teoretisknatur och har inte testats.

Bakgrund och problem: Lean är en välkänd ideologi som företag implementerar för att bidra till bättre kvalitet, kortare ledtid, högre produktivitet, lägre tillverkningskostnad, större leveransprecision, högre lönsamhet, mer flexibilitet och högre engagemang hos medarbetare. Detta för att hänga med i marknadsförändringar samt att bli, och fortsätta vara, framgångsrika. Det finns många studier som undersöker samband mellan Lean och operationella samt finansiella prestationer bland olika stora tillverkande företag, dock finns det ingen sådan studie utförd just i Sverige. Där av är det intressant att se hur svenska företag upplever Lean och identifiera samband mellan Lean-verktyg och prestationsmått för att studera likheter och skillnader jämfört med studier utförda i andra länder. Syfte: Syftet med denna uppsats är att bidra till en ökad förståelse kring användningen av Lean i Sverige bland företag i tillverkningsbranschen samt förklara samband mellan användning av Lean-verktyg och prestationsmått (lönsamhet, kvalitet, tillverkningskostnader, leveransprecision, lagernivåer, ledtid, medarbetarnöjdhet och flexibilitet). Metod: En kvantitativ studie är utförd på svenska tillverkande företag i olika storlekar. Svar har samlats in från 95 respondenter i olika företag genom en webbaserad enkätstudie. Studien har anammat en deduktiv forskningsmetod med ett deskriptivt och förklarande forskningsändamål. Slutsats: Genom användandet av Lean-verktyg kan svenska tillverkningsföretag uppnå förbättrade operationella och finansiella prestationer. Företagets storlek, ålder eller lönsamhet påverkar inte förhållandet mellan Lean och prestationer, däremot kan explicit användning av Lean samt att engagera medarbetarna stärka de positiva effekterna av Lean. / Background and problematization: Lean is a well-known ideology that companies implement to contribute to better quality, shorter lead times, higher productivity, lower manufacturing costs, greater delivery precision, higher profitability, more flexibility and increased employee engagement. This is to keep up with the volatile market and to become and be successful. There are many studies that study the relationship between Lean and operational and financial performance among different sized manufacturing companies. However, there is no such study conducted in Sweden. Therefore, it is of interest to see how Swedish companies experience Lean and to identify correlations between Lean tools and performance measures to study similarities and differences compared to studies performed in other countries. Purpose: The purpose of this thesis is to contribute to an increased understanding of the use of Lean in Sweden among companies in the manufacturing industry and explain the relationship between the use of Lean-tools and performance measures (profitability, quality, manufacturing costs, delivery precision, inventory levels, lead time, employee engagement and flexibility). Method: A quantitative study has been carried out for Swedish manufacturing companies in different sizes. Answers have been collected from 95 respondents in different companies through a web-based survey. The study has adopted a deductive research method with a descriptive and explanatory research purpose. Conclusion: By using Lean-practices, Swedish companies can achieve improvements in both operational and financial performance. Company size, age or profitability does not affect this relationship between Lean and increased performance, although implementing Lean explicitly and engaging workers may further increase the positive effects of Lean.