Syftet med fallstudien är att skapa förståelse för vad som ska tas hänsyn till vid beräkningar av produktionskapaciteten. Målet med studien är att skapa ett underlag för produktionen med en kapacitetsbehärskning och framtida volymförändringar.Utförandet av analys på de empiriska samt teoretiska avsnitten har diskuterats i studien för att presentera slutsatser och rekommendationer.Av studiens problemformulering; Hur kan en ökad kunskap om planeringsprocessen och produktionskapaciteten skapa en tydligare utgångspunkt för ett bättre produktionsflöde? Har slutsatsen framtagit ett optimalt produktionsflöde med avseende på veckobehovet, maskiner samt skift. Med praktiska lösningsförslag och rekommendation för vidare förbättrings studier.

Inom tillverkande industrier är kännedom om produktionens kapacitet en grundläggande faktor vid bedömning av mängden produkter som kan tillverkas inom en bestämd tidsperiod. Produktionskapacitet utgör därmed grunden för vad en verksamhet kan utlova sin kund gällande leverans av produkt. Om en förväntad produktionskapacitet inte kan uppnås krävs förändringar som säkerställer att önskad kapacitet erhålls för att bemöta kundens efterfrågan. Det här examensarbetet är genomfört på transportstillverkningsföretaget Scania med anledning av att deras förväntade produktionskapacitet inte fullt ut uppnås i en del av sin produktion. Idag använder Scanias avdelning DX Transmission sig av Microsoft Excel vid beräkning av kapacitet vilket genererar högre förväntad kapacitet än vad som uppnås i verkligheten. I detta arbete har därmed möjligheten att använda simuleringar för att se verklig produktionskapacitet undersökts. Genom att kartlägga Scanias produktionsflöde för kugghjul, förenkla verkligheten och sammanställa indata har en simuleringsmodell i programvaran ExtendSim 10.0.7 skapats. Därefter genomfördes en analys av hur simuleringsmodellen kan användas för att se produktionskapacitet. Arbetet mynnade ut i ett förslag av hur en simuleringsmodell kan utformas för att spegla verklig produktionskapacitet, vilken typ av indata samt förenklingar som krävs för att åstadkomma detta. Simuleringsmodellen kan användas för att bedöma hur flödets processer samverkar i form av att se hur samtliga produktionslinor nyttjas samt materialköer som uppstår längs med flödet. Detta ger en visuell bild av produktionen över tid och vilken kapacitet som erhålls. Vid fortsatt arbete med simuleringsmodellen bör vissa indata adderas samt uppdateras för att säkerställa att simuleringsresultaten blir än mer likt verkligheten. Därefter är det möjligt att undersöka var flaskhalsar uppstår och vilka åtgärder som bör införas för att uppnå den önskade kapaciteten. / Capacity within manufacturing determines the amount of output which can be produced for a set period. Therefore, production capacity is needed to be known within a business in order to know what can be promised to its customers regarding deliveries of the product. If the company are not able to reach the expected capacity, then changes must occur to ensure the customer demand.  This bachelor thesis has been done at Scania because of their expected production capacity are not fully achieved in some parts of their production. The department DX Transmission at Scania uses Microsoft Excel when calculating capacity, which results in calculations with a higher capacity than the production later achieves. The possibility of using simulation as a tool to see the true capacity has been examined in this project. By mapping the production flow of gears, making simplifications of the reality, and collecting inputs, a simulation model has been created by using the software ExtendSim 10.0.7. An analysis of how the simulation model can be used in the context of capacity were then made.  The result of the project shows how a simulation model can be designed and how DX Transmission can use the model to see how different processes interacts. Material queues and loading of production lines are two aspects that can be examined. Suggestions of what continuous work to be done are given, which includes updating and adding inputs to the simulation model to make the model even more alike the reality. If this will be made, then it would be possible to find bottle necks and modify the production to achieve the required capacity.

För att möta en ökande efterfråga och samtidigt bibehålla konkurrenskraft krävs många gånger en optimering av produktionskapaciteten. Det påstås att det kan uppnås genom implementering eller utveckling av standardiserat arbetssätt. Studiens syfte är därför att undersöka hur standardiserat arbetssätt påverkar produktionskapaciteten i avsikt att generera lösningsförslag som optimerar produktionskapaciteten. Undersökningen utfördes som en fallstudie på en monteringslinje hos Getinge Disinfection AB i Växjö. Studiens genomförande följde DMAIC processen, vilket är hjärtat av Six Sigma, i avsikt att garantera att framtagna lösningar går att implementera på liknande processer. Studien resulterade i en reducering och balansering av cykeltider som genererade en approximerad kapacitetsökning på 184,3%. De förbättringsförslag som testades var framförallt förflyttning av delmonteringar till förmontage och förflyttning av arbetsmoment till andra stationer samt hur olika typer av slöseri kan elimineras.

The competition between manufacturing companies is constantlyincreasing. There is therefore a need for continuously improvingproduction control and production planning. The requirements arepartly founded on higher customer expectations on quality anddelivery precision. These requirements make manufacturing operationsmore demanding. To become more competitive, companies often turn tovirtual engineering tools with the intention of finding improvementsproposals that are not always completely obvious. The aim of this thesis work was to identify bottlenecks that limitsystem line production with the help of discrete event simulationand to identify improvement proposals that were able to reduce theproduction lead time. The work has been carried out at ABB inLudvika at the department for manufacturing the outer casing forpower transformers. The reliability of the study was ensured byusing a mixture of qualitative and quantitative data collectionmethods that complemented each other appropriately. Process mappingand collected data were the bases a simulation model, which is thebasis for the achieved work result. Analysis of the simulation results gave strong indications that aspecific operation in the production line needed to be improved andthe need to better balance operator capacity within the line. Theprocess mapping and data analysis highligthted the need for thecompany to work more with process standardisation. The finalimprovement proposals submitted to the company are intended toincrease the delivery precision and production capacity / Konkurrensen mellan tillverkande företag ökar ständigt, behovet avkontinuerlig effektivisering av produktionsstyrning och planering ärsåledes ett faktum. Tillverkning försvåras samtidigt då kunderförväntar sig allt mer kvalitativa och unika produkter med högleveransprecision. För att bli mer konkurrenskraftig vänder sig oftaföretag till virtuella hjälpmedel med avseendet att finnaförbättringsförslag som inte alltid är helt självklara. Syftet med arbetet var att identifiera eventuella flaskhalsar sombegränsar produktionen med hjälp av händelsestyrd simulering och attidentifiera förbättringsförslag som påverkar produktionskapaciteten.Arbetet har utförts på ABB i Ludvika vid avdelningen förtillverkning av ytterhöljet till transformatorer. Studienstillförlitlighet säkerställdes genom användandet av en blandningmellan kvalitativa och kvantitativa datainsamlingsmetoder somkompletterade varandra. Processkartläggning och datainsamling vargrunden för att ta fram en valid simuleringsmodell som var grund fördet uppnådda arbetsresultatet. Analys av simuleringsresultatet gav starka indikationer på att enspecifik operation i produktionen behövde justeras samt attföretaget behöver jobba med balansering av operatörs resurser föratt bättre möta kapacitetsbehovet. Utöver detta finns det ettfortsatt behov att arbeta med process standardisering. Deslutgiltiga förbättringsförslagen som lämnats till företaget ärvägledande för att öka leveransprecisionen ochproduktionskapaciteten.

En viktig aspekt för att få ett företag att bli så framgångsrikt som möjligt är att ha en träffsäker kapacitetsprognostisering av produktionen. En kapacitetsprognostisering hjälper ett företag att förutse och planera sin produktion för att kunna uppfylla den framtida efterfrågan. Därför är det av stor betydelse att prognostiseringen av kapaciteten är träffsäker. Detta är huvudområdet i denna examensrapport. Rapportens författare kom under vårterminen 2016 i kontakt med produktionsenheten PET-Turbuhaler på AstraZeneca i Södertälje. De efterfrågade en träffsäker modell för deras kapacitetsprognostisering på lång sikt, 12-24 månader. Examensarbetets syfte har därför sammanställts i en huvudfrågeställning som lyder; Vilket arbetssätt är det bästa för att PET-Turbuhaler ska uppnå en träffsäker produktionskapacitetsprognostisering på 12-24 månader? För att besvara frågeställningen genomfördes en förstudie, en litteraturstudie samt en intern och en extern benchmarking som alla analyserades och sammanställdes. Förstudien gav en övergripande bild av hur arbetet med den Microsoft Excel-modell som PET-Turbuhaler använder idag fungerar. Dessutom framkom vilka problem som de anställda ser att det finns med den nuvarande modellen. Författarna har även gjort egna analyser av PET-Turbuhalers kapacitetsmodell. Litteraturstudien som gjordes visar bland annat varför det är en skillnad mellan teoretisk och verklig kapacitet. För att beräkna den verkliga produktionskapaciteten behöver anläggningens schemalagda kapacitetsförluster (t.ex. lunch, möten), kapacitetsbortfall (t.ex. maskinhaveri, ställtid) och ej planerad verksamhet (t.ex. defekter) subtraheras från anläggningens teoretiska kapacitetstillgång, d.v.s. när anläggningen är igång dygnet runt, året om. Analysen visade att den modell som PET-Turbuhaler använder idag omfattar i stort sett samma parametrar som den modell litteraturen hänvisar till. Examensarbetarna insåg därför att PET-Turbuhalers problem med en bristande kapacitetsprognos på lång sikt inte nödvändigtvis ligger i den modell som används idag utan snarare i hur modellen används. Det har kommit upp till ytan att parametrar inom den nuvarande modellen inte uppdateras kontinuerligt med aktuell indata. Detta gör att gammal produktionsdata som är inaktuell ligger till grund för den kapacitetsprognos som görs på lång sikt. Frågeställningen kunde besvaras utifrån det underlag som tagits fram i analysen. Det mest intressanta resultatet blev att PET-Turbuhalers kapacitetsprognos på kort sikt inte är lika träffsäker som man tidigare trott. Följden av detta är att ett bra fungerande standardiserat arbete för den korta prognosen behöver utformas för att i framtiden få en träffsäkrare prognos på lång sikt. Efter diskussioner av resultatet kunde examensarbetarna slutligen komma fram till rekommendationer för hur PET-Turbuhaler bör fortsätta arbeta. Några av rekommendationerna är att utvärdera insamlad data kontinuerligt, ha regelbundna möten mellan produktionstekniker och gruppchefer samt att montera en sensor, som kan registrera output-takten, längst ner i flödet på produktionslinorna. / A company needs an accurate capacity plan to become successful. The capacity plan is an important tool for planning and anticipating production which is essential to be able to meet future demands. It is therefore of great importance to get an accurate forecasting of the production capacity, which is the main topic of this report. During the spring semester 2016, the authors of this report were contacted by the production unit PET-Turbuhaler at AstraZeneca in Södertälje. PET-Turbuhaler requested an accurate model for the long term, 12-24 months, forecasting of their production capacity. From this problem, a research question has been formulated into; Which is the best way for PET-Turbuhaler to work to reach an accurate long term, 12-24 months, production capacity prognosis? A pre-study, a literature study and an internal and an external benchmarking were conducted in order to answer the research question. The result from these were afterwards compiled and analyzed. The pre-study at PET-Turbuhaler gave an overview of the work with the current Microsoft Excel-model and its associated problems. The pre-study did also consist of the authors’ own analysis of PET-Turbuhalers capacity model. The literature study was made to investigate how theory advocates the work with capacity forecasting. It showed a difference between theoretical and real capacity. The real capacity is calculated by subtracting the plant’s scheduled and nonscheduled capacity losses (such as time losses for lunch, meetings, set-ups, machine breakdowns and defects from production) from the theoretical capacity. The theoretical capacity of the plant is the capacity when the plant runs 24 hours a day every day of the year. The analysis showed that the current model PET-Turbuhaler use today consist of more or less the same parameters as the literature suggests. The authors could therefore realize that the current model is not necessarily the main problem at this stage. The biggest problem is rather how the current model is being used by the employees. Parameters within the current model are not continuously updated with right data as PET-Turbuhaler thought. The consequence of this is that the long term forecasting is based on out-of-date data even though new and more accurate data is available. The research question can be answered based on the analysis. The most interesting result was the insight that the short term forecasting is not as accurate as PET-Turbuhaler believed. This gives, in order to achieve a good long term forecasting, that PET-Turbuhaler must first improve their short term forecasting by establishing a standardized way of working with the model. Only then can the long term forecasting be accurate. Through discussions regarding the result the authors were able to suggest improvements on how PET-Turbuhaler could work to reach an accurate long term forecast of their production capacity prognosis. The recommendations include continuous evaluation of collected data, regular meetings between production support and production line managers and the benefit of using a sensor, in the end of the production line, to registrate the output rate.

Sammanfattning Dagens industriföretag strävar ständigt efter en ökad effektivitet samtidigt som de vill hållanere kostnaderna för att öka sin konkurrenskraft (Sörqvist, 2013). För att minska kostnaderoch förbättra produktionssystem är det därför viktigt att ha en väl planeradproduktionslayout (Chittratanawat och Noble, 1999). Två olika produktionslayouter ärfunktionsorienterad produktionslayout och flödesorienterad produktionslayout. För att mätaoch analysera en process i en produktionslayout kan genomloppstid användas (Lin, 2008).De variabler som utgör genomloppstid i denna studie är ställtid, bearbetningstid, PIA-lageroch transporttid. Syftet med denna studie är att analysera hur egenskaper för enproduktionsprocess påverkar vilken produktionslayout som är att föredra. Ett specifikt syfteär att analysera hur genomloppstid påverkas vid förändring av produktionslayout. I denna studie har en fallstudie genomförts för att studera en befintlig produktionslayout somkan ställas mot en annan tänkbar produktionslayout genom simulering för att analyseraeffekten av layoutförändringen. BoKlok valdes som fallföretag eftersom de uppfyllde dennastudies två kriterier; ha en viss grad av flödesorienterad produktionslayout och funktionsorienterad produktionslayout samt minst en identifierad flaskhals i produktionen.För att simulera resultatet av layoutförändringen användes Monte Carlo-simulering eftersom det är ett användbart verktyg för simulering av komplexa system. Resultatet av mätningarna i nulägesanalysen visar att PIA-lager står för 99,14 % av dentotala genomloppstiden för den utvalda processen och att layoutförändringen resulterar i attden totala genomloppstiden minskar med 99,51 %. Om man bortser från PIA-lager minskargenomloppstiden för den utvalda processen med 45,25 %. En annan positiv effekt somdenna studie visar är att 380 fler ytterväggar kan tillverkas per år, givet att tillverkningensker i ett konstant flöde. Detta innebär en procentuell ökning med 82,61 % avproduktionseffekten. Denna studie visar att layoutförändringen har negativ inverkan påbearbetande maskiners utnyttjandegrad. Studien visar att utnyttjandegraden för den maskinsom bearbetar gipsskivor minskar med 96,54 %. En begränsning är att denna studie enbart har studerat en delprocess i produktionen.Layoutförändringen kan ge effekter på andra delar i produktionen som inte har studerats idenna studie. Det är möjligt att det uppstår ledtider i andra delprocesser i produktionen sominte syns genom att analysera den utvalda processen i produktionen. Slutsatsen som kan dras efter att resultatet analyserats är att genomloppstiden för denutvalda delprocessen minskade vid en ökning av flödesorienterad produktionslayouteftersom samtliga fyra variabler som utgör genomloppstid i denna studie minskade. / The industrial companies of today are constantly striving for increased efficiency meanwhiletrying to keep down costs to increase their competitiveness (Sörqvist, 2013). In order todecrease costs and improve manufacturing layouts it is important to have a well-plannedmanufacturing layout (Chittratanawat and Noble, 1999). Two different types ofmanufacturing layouts are the functional manufacturing layout and the cell manufacturinglayout. Throughput time can be used to measure and analyse a process in a manufacturinglayout (Lin, 2008). The variables that make out the throughput time in this study are set-uptime, operating time, WIP inventory and time of transportation. The aim of this study is toanalyze how the characteristics of a production process affect which production layout ispreferable. A specific aim of this study is to analyze how throughput time is affected by achange in the manufacturing layout. In this study a case study has been made to study an existing manufacturing layout that canbe compared to a possible manufacturing layout by simulation, to analyse the effect of achange in the manufacturing layout. BoKlok was chosen as suitable company for the casestudy as the company fulfilled the two criteria of this study; a certain level of functionalmanufacturing layout and cell manufacturing layout and at least one identified bottle neck inthe production. To simulate the result of the manufacturing layout Monte Carlo-simulationwas used, as it is a useful tool for simulation of complex systems. The result of the measures in the current situation analysis shows that the WIP inventorystands for 99,14 % of the total throughput time for the chosen process and that the change inthe layout results in that the total throughput time is decreased by 99,51 %. If the WIPinventory is disregarded the throughput time of the chosen process is decreased by 45,25 %.Another positive effect shown in this study is that 380 more outer walls can be produced peryear given that the manufacturing is in a constant flow. This means an increased percentilein the production effect by 82,61 %. This study shows that the change in the layout has anegative effect on the utilization of the processing machines. The study also shows that theutilization of the machine that processes plasterboards is reduced by 96,54 %. A limitation of this study is that only one sub process in production was studied. The layoutchange can have an effect on other parts of the production that has not been studied in thisstudy. It is possible that lead times emerge in other sub processes of the production, whichwill show by analyzing the chosen process in the production. The conclusion that can be drawn from the analyzed result is that the throughput time for thechosen sub process was decreased by an increased level of cell manufacturing layoutbecause all four variables that make up the throughput time in this study were decreased.

The textile and fashion industry is known for its globalized value chain and the numerous negative environmental impacts it entails. Textile production in Sweden was common until the 1970 ´s, when the production moved to other countries to achieve cost benefits. Today, over 80% of the clothing and home textiles that are consumed in Sweden, is produced in countries not belonging to the European Union. Aside from long transport distances, these countries often have a lack of environmental legislation. This study examines experts in the textile and fashion industry, fashion companies and a manufacturing company with the help of qualitative semi-structured interviews to identify fashion companies' attitude to establishing part of their production in Sweden. In addition to this, the study aims to investigate the conditions required for production in Sweden to be economically and environmentally sustainable, in order to shed light on, and contribute to, knowledge about the conditions required to enable Swedish production in the fashion industry. The results of the study identify economic- and production capacity as two of the biggest challenges in relation to Swedish-produced fashion. Concurrently, several economic- and environmental aspects, technical development and automation are highlighted as opportunities by both experts, fashion companies and the manufacturing company. The study's respondents consistently show a positive attitude towards Swedish production, yet attention is drawn to a wait-and-see attitude among the fashion companies towards establishing part of their production in Sweden.

En metod som används för lagerstyrning, och som fått ökat intresse inom forskningen de senaste åren, är klassificering med multipla kriterier (MCABC). Däremot har forskningen hittills tenderat att koncentrera sig på utveckling av klassificeringsmodeller snarare än på vägledning för tillämpning av modellerna. Studien påvisade med en litteraturstudie att forskningsområdet klassificering med multipla kriterier hade en begränsad mängd vägledning för tillämpning relativt mängden klassificeringsmodeller som utformats. Därför undersökte studien en modifierad lagerstyrningsstrategi. Syftet med studien var att finna produkter som lämpar sig för lagring av produktionskapacitet och att undersöka effekterna på färdigvarulagret om dessa produkter används för lageruppbyggnad inför säsongen. För att finna sådana produkter utformades en klassificeringsmodell med multipla kriterier, GTS-modellen (Good to Store). Modellen testades genom att ett antal scenarier simulerades på ett urval av produkter av det egentillverkade sortimentet i en fabrik. Detta gjordes i en fallstudie av ett företag inom processindustrin vars sortiment har säsongsvariationer. Resultatet av simuleringarna visade att lageruppbyggnad med GTS-modellen inför säsongen innebar att det genomsnittliga lagervärdet och antalet omställningar för det egentillverkade sortimentet minskade med ungefär 14 % vardera, jämfört med nuläget. Samtidigt kunde servicenivån bibehållas på i princip identisk nivå. Görs motsvarande jämförelse enbart på den simulerade delen av sortimentet blir minskningarna ungefär 35 % vardera. / Multi criteria classification (MCABC) is a method used for inventory management which has gained interest in research in recent years. However, research has tended to focus on the development of classification models rather than guidance on the application of the models. This study demonstrated, using a literature review, that the multi criteria classification field had a limited amount of guidance for application compared to the amount of classification models that were developed. Therefore, this study examined a modified inventory management strategy. The purpose of the study was to find products suitable for storing production capacity and to examine the effects on the finished goods inventory if these products are used for stock build-up prior to the season. A multi criteria classification model, the GTS (Good to Store) model, was developed to find such products. The model was tested by simulating several scenarios on a selection of products from the factory-made range. This was conducted in a case study regarding a company in the process industry whose range has seasonal variations. The simulations showed that stock build-up with the GTS model prior to the season resulted in an approximately 14 % decrease in average inventory value and number of setups for the factory-made range, compared to the current situation. At the same time, the service level was almost completely maintained. If the comparison is made exclusively on the simulated part of the assortment, the decrease will be approximately 35 %.