תאום דיגיטלי שסייע לדחות הרחבה ולחסוך מיליון דולר

האתגר

היה קשה להעריך את כושר הייצור של המערך הקיים: חדרים, אינקובטורים, אנשים ושלבי ייצור התחרו על זמן בדרכים שונות, והגעת חומרים, שונות בין אצוות ותחזוקה שינו את מה שהאתר יכול לספק בפועל.

ההנהלה הייתה צריכה לדעת אם הגדלת האספקה מחייבת עוד בנייה, תצורה תפעולית אחרת או את שתיהן. לשם כך היה צריך למצוא את האילוצים בתנאים מציאותיים ולבדוק איך כל שינוי משפיע על התפוקה, על התורים ועל הזמן שנדרש כדי לספק טיפול למטופל.

העבודה של Opyflow

תרגמנו את תהליך הייצור לסימולציית אירועים בדידים: תאום דיגיטלי שמראה איך אצוות נעות במערך ומשתמשות במשאביו לאורך זמן. מומחי התהליך עזרו להגדיר את הרצף, את דרישות המשאבים, את השונות ואת כללי ההפעלה.

בחנו דפוסי משמרות, תצורות של אינקובטורים, רמות איוש וכללים לכניסת אצוות לייצור. המודל הראה היכן צוואר בקבוק של ציוד או מגבלת תזמון עוצרים את התפוקה בשעה שמשאבים אחרים אינם מנוצלים במלואם, היכן יחידת ציוד נוספת רק תעביר את צוואר הבקבוק למקום אחר, ומה קורה כשהקו מקבל יותר עבודה ממה שהוא יכול לעבד: התארכות של התורים ושל זמני האספקה.

כל תרחיש קישר בין התפוקה הצפויה לבין המשאבים הנדרשים כדי להשיג אותה, כולל התמיכה בייצור והלוגיסטיקה, ולא רק חדרי הייצור. ריכזנו את הממצאים להמלצות תפעוליות ולהערכת קיבולת מלאה, עם פירוט ההנחות והצעדים לצמצום סיכונים, ברמה שתעמוד בבחינה רגולטורית.

מה השתנה

החלטת ההשקעה השתנתה.

לפי המודל, כושר הייצור המעשי היה גבוה ב־30% מההערכה הקודמת, ומספר יחידות הציוד נקבע לכל תרחיש. נתון ה־30% הוא ממצא של המודל; הדחייה והחיסכון מומשו בפועל. המודל נשאר אצל צוות הלקוח: שינויים בכוח האדם, בתזמון או בביקוש נבדקים בו קודם, ורק אחר כך ברצפת הייצור.

מה הפך את המודל לשימושי בהחלטת השקעה?

לכל הערכה של כושר הייצור הותאמה תצורה תפעולית: הציוד, האנשים, המשמרות וכללי התזמון שנדרשים כדי להגיע אליה. ההנהלה יכלה להשוות בין שלב בנייה נוסף לבין שינויים מוגדרים בתוך המתקן הקיים, כולל ההשפעה שלהם על זמני האספקה. ההערכה שכושר הייצור גבוה ב־30% מבוססת על המודל; הדחייה והחיסכון של מיליון דולר מומשו בפועל.