På avdelningen DM (dieselmotor) på Scania bearbetas de olika typer av motorblock som Scania använder i sina lastbilar. De använder sig av ett störningsdatasystem med syfte att kunna ha störningsfria produktionslinor utav de inrapporterade störningarna. Trots den stora mängden av data som finns i systemet utnyttjas inte de på ett effektivt sätt i störningsanalysen. Uppgiften i examensarbetet är att kartlägga nuvarande metoder för störningsanalys som används på Scania motorbearbetning. Syftet med detta är att hjälpa DM-avdelningen att kunna använda sig av störningsdata på ett bättre sätt. Projektets resultat pekar mot tre slutsatser. Rapporteringssystemet är krånglig och svår för operatörerna att göra vilket är på grund av de olika rapporteringsnivåerna vid rapportering av en störning. Rapporteringen tar onödig tid med tanken på att operatören har många andra arbetsuppgifter. Visa störnings data kategorier tas bort från analysen för att man inte visste hur de kan utnyttjas. Förbättrings förslag till tidigare nämnda situationer blev att utveckla rapporteringssystemet med en sökfunktion. Operatörerna ska kunna rapportera störningar med arbetes mobiltelefoner därmed ska varje maskin ha sin egen QR-code. Störningsdata under kategorien “Fullt Fram” ska analyseras för långa perioder vilket kan hjälpa med utvecklingen av produktionslinan. / The DM (diesel engine) department at Scania processes the different types of engines blocks that Scania uses in its trucks. They use a fault-free computer system with the aim of being able to have disturbance-free production lines of reported disturbances. Despite the large amount of data contained in the system, it is not well utilized in the disturbance analysis. The task in the thesis is to map current methods for disturbance analysis used at Scania engine processing. The purpose of this is to help the DM department to be able to use the disturbance data in a better way. The results of the project point to three conclusions. The reporting system is complicated and difficult for operators to do, which is due to the different reporting levels when reporting a disturbance. Reporting takes unnecessary time with the idea that the operator has many other tasks. Some disturbance data categories are removed from the analysis because you did not know how to exploit them. The improvement of the situations was to develop the reporting system with a search function. The operators should be able to report disturbances with work mobile phones, so each machine should have its own QR-code. The disturbance data below the category “Full Forward” should be analyzed for long periods, which can help with the development of the production line.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-314279 |
| Date | January 2022 |
| Creators | Alakrami, Muhammad Raed, Haj Ali, Mohammad |
| Publisher | KTH, Hållbar produktionsutveckling (ML) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | Swedish |
| Detected Language | English |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-ITM-EX ; 2022:304 |
Page generated in 0.0028 seconds