Logistikmätning enligt SCOR modellen vid Peab och kvarteret Bergstrollet i Motala

Transkript

1 Logistikmätning enligt SCOR modellen vid Peab och kvarteret Bergstrollet i Motala av Glenn Gyllin och Micael Thunberg Linköpings universitet Institutionen för teknik och naturvetenskap Campus Norrköping

2 Logistikmätning enligt SCOR modellen vid Peab och kvarteret Bergstrollet i Motala av Glenn Gyllin och Micael Thunberg Handledare Fredrik Persson och Maria Johansson Linköpings universitet Institutionen för teknik och naturvetenskap Campus Norrköping Rapporten är en sammanfattning av examensarbetet Analysis of SCOR Implementation at Peab, registreringsnummer LIU ITN TEK A 10/026 SE, utfört vid Linköpings universitet inom forskningscentrat Brains & Bricks

3

4 Sammanfattning Denna rapport du nu håller i din hand är en mindre version av en rapport gjord under ett civilingenjörsexamensarbete vid Linköpings universitet. Projektet genomfördes åt Peab vid en byggarbetsplats i Motala. Syftet med projektet var bland annat att få fram vilken leveransprecision som återfinns mellan leverantör och byggplatsen. För detta ändamål användes SCOR som referensmodell. Nyttan med denna rapport är att du som läsare kommer få svar på frågor gällande logistik i byggbranschen. Bland annat kommer du få djupare svar och analys kring de svar som återges nedan. Dessa resultat är de mest väsentliga och i rapporten får du möjlighet att förkovra dig inom dessa och en mängd andra resultat och förslag. Leveransprecisionen för bygget i helhet ligger på 38 %, En godsmottagning kostar i medel kr, På en 20 arbetsdagars period påträffades 309 st onödiga förflyttningar, För att eliminera problematiken kring städning och renhållning kan principen 5 S implementeras, En Distributionscentral kan användas för att få en bättre leveransprecision och för att få leveranserna paketerade så som man vill och levererade när man vill ha de, En godsmottagare behövs för att ta emot leveranserna, Överlag måste kommunikationen och dokumenthanteringen bli bättre, För att möta byggbranschens karaktärsdrag har rekommendationer till två nya mätetal till ett framtida byggscor getts. Dessa gäller avisering och om leveranserna kommer på rätt tidpunkt. iii

5 iv

6 Förord Sedan hösten 2008 drivs forskningsprojektet ByggSCOR vid Linköpings universitet inom ramen för samarbetet Brains & Bricks, med Peab och Katrineholms kommun som finansiärer. Forskningscentrat Brains & Bricks vilar på tre fundament där målet att effektivisera byggprojekt förenar visualisering, organisk elektronik och bygglogistik. Inom bygglogistiken fokuserar vi att strukturera, mäta och förbättra försörjningskedjor, från leverantörens leverantör av byggmaterial ända tills materialet är på plats på byggnaden. Denna syn på bygglogistik innefattar därmed även byggarbetsplatsen. Forskningsprojektet ByggSCOR, som drivs av doktoranden Maria Johansson, syftar till att anpassa ett vedertaget logistikverktyg, SCOR-modellen, till byggbranschens unika förutsättningar. SCOR (Supply Chain Operations Reference Model) är framtagen för industriell logistik och saknar funktionalitet för att fånga byggbranschens behov. Samtidigt är verktyget ytterst lämpat för att använda inom byggbranschen eftersom det bidrar med en strukturerad analys, definierade mätetal, möjlighet till branschjämförelser, och listar de bästa logistiklösningarna som finns för tillfället. Detta examensarbete är en del i forskningsprojektet ByggSCOR. Examensarbetet studerar den del av SCOR-modellen som hanterar leveranser från leverantörer och godsmottagning på byggarbetsplatsen. I din hand håller du den svenska sammanfattningen av den längre rapporten som heter: Analysis of SCOR Implementation at Peab, registreringsnummer LIU-ITN-TEK-A--10/026--SE, utfört vid Linköpings universitet inom forskningscentrat Brains & Bricks. Examensarbetet har undersökt hur olika delar av SCOR-modellen passar att användas på ett byggprojekt samtidigt som själva examensarbetet utfört en mängd mätningar på leverantörer, transporttörer, interna förflyttningar, intern materialhantering och godsmottagning. Resultatet mynnade ut i en lista på 33 förbättringsförslag och mycket nyttig data till forskningsprojektet. Trevlig läsning. Norrköping, juni 2010 Fredrik Persson, Tekn Dr Projektledare inom Brains & Bricks Bygglogistik v

7 vi

8 Innehållsförteckning 1. Introduktion Bakgrund Syfte och mål Frågeställning Metod Företagsbeskrivning Brains and Bricks Servistik och Lime Byggplatsen Bergstrollet i Motala Avgränsningar Källor och källkritik... Fel! Bokmärket är inte definierat. 2. Teoretisk referensram SCOR Vad är SCOR? Varför skall jag använda SCOR? SCOR i byggbranschen SCOR i förbättringsarbetet Arbetsprocesser Mätetal Observation av godsmottagningen Metodbeskrivning Godsmottagningsblanketten Observation och arbetsundersökning Validering och bearbetning utav data Nulägesbeskrivning Resultat av observation av godsmottagningen Perfect Order Fulfilment Source Cycle Time Plan Cycle Time Värden på mätetal för leverantörerna Värden på mätetal för transportörerna Sammanfattning av resultaten Analys av godsmottagningen Frekvensstudie...31 vii

9 4.1 Metodbeskrivning Implementering Enkätundersökningar Nulägesbeskrivning Beskrivning utav olika typer av gods Resultat av Frekvensstudien Förflyttningar Lagerhållning Enkätundersökningen Analys av frekvensstudien Kostnadsberäkning och analys av Cross Docking Kostnadsberäkning Kostnad för godsmottagning Kostnad för förflyttningar Skaderiskuträkning Analys av användandet av ett Cross Docking system DC kostnader Fördelar och kostnadsreducering med DC Analys och Förbättringsförslag Förbättringsförslag Godsmottagning Kommunikation Dokumentation Inköp Cross Docking Andra förslag Muda, mura, muri och 5S Framtida arbete...61 Referenser Bilaga A Godsmottagarens formulär Bilaga B Frågeformulär vid enkätundersökning viii

10 1. Introduktion I detta kapitel ges en kort presentation av detta examensarbete. Kapitlet innehåller Bakgrund, Syfte och mål, Frågeställning, Metod, Företagsbeskrivning, Byggplatsen Bergstrollet i Motala, Avgränsningar och Källor och källkritik. 1.1 Bakgrund Historiskt har byggbranschen varit motvilligt inställda till generella logistiklösningar, eftersom den allmänna uppfattningen är att varje byggnadsprojekt är unik och att det därför är svårt att standardisera. Det är också vanligt att byggarbetare tenderar till att föredra små problem och lösa dem istället för att försöka undvika dem. Som det är nu inom byggbranschen saknas logistisktänkandet och därmed lider branschen av slöserier och andra problem som skulle kunna lösas med mer kunskap inom logistisk. Byggföretaget Peab ska bygga ett äldreboende i Motala. Peab samarbetar med Linköpings universitet och Katrineholms kommun i projektet Brains och Bricks (B 2 ), där man försöker att införa SCOR-modellen i byggsektorn. Byggarbetsplatsen i Motala är en av åtta platser som ingår i ett logistiskprojekt som drivs av Peab kallat Rätt från mig Det största problemet på byggarbetsplatsen är att materialet inte alltid kommer på avtalad tid eller i rätt mängd och det finns också problem med godsmottagningsprocessen. Detta leder till långa väntetider och att felaktigt levererat gods tenderar att lagerhållas till framtida arbete. 1.2 Syfte och mål Syftet med detta projekt är att identifiera snittet mellan leverantörerna och byggplatsen (Peab) och beräkna värden på vissa nivå 1, 2 och 3 mätetal i SCOR. Själva byggprocessen i sig kommer inte att studeras enligt SCOR-modellen. De mätetal som skall studeras är Perfect Order Fulfilment (leveransprecision), Source Cycle Time (tiden det tar att få en leverans), Plan Cycle Time (tiden det tar att planera en leverans), Cost to Source (vad det kostar att ta emot en leverans) och Cost to Plan (vad det kostar att planera en leverans). Slutligen kommer även förslag på mer effektiva logistiklösningar att ges. Under projektets gång uppstod ett till syfte, att analysera en implementering av en distributionscentral (DC) enligt principen Cross Docking med möjlighet till lagerhållning. Syftet var att undersöka vilka kostnader och fördelar som uppstår med ett DC. Därför gjordes också en frekvensstudie över hur ofta gods flyttas på byggarbetsplatsen. Därför genomfördes även gjordes en sannolikhetsfördelning över sannolikheten att gods skadas. I framtiden kan frekvensstudieresultatet och sannolikheten användas för att jämföra användandet av ett DC och där DC inte används, för att se om antalet skador och förflyttningar minskar. 9

11 Ett annat syfte med detta examensarbete var att göra en analys (med B 2 ) över hur väl mätetalen i SCOR kan användas inom byggsektorn. En analys av hur väl SCOR i helhet kan implementeras i byggsektorn skulle också göras. I framtiden kommer SCOR att anpassas till byggsektorns förutsättningar, och en s.k. ByggSCOR kommer skapas. I Figur 1 visas hur examensarbetet är strukturerat. Figur 1 Skiss på hur examensarbetet är uppdelat. 1.3 Frågeställning Dessa är de centrala frågorna som skall besvaras i detta projekt: Vilket värde ligger Perfect Order Fulfilment på för byggplatsen i Motala (för leverantörerna, transportörerna och bygget i helhet)? Vad tid uppgår Source Cycle Time och Plan Cycle Time till? Vilken kostnad uppgår Cost to Source och Cost to Plan till? Hur lång tid tar en godsmottagning och vad kostar det (inklusive att flytta in godset)? Vilken effekt får användandet av en tredje-part-transportör/cross docking jämfört med normal transport? Hur många onödiga förflyttningar av gods sker på byggarbetsplatsen och vad kostar det? Hur sköts Retur av gods? Finns det några förbättringar som kan införas? 10

12 1.4 Metod För att få fram värden på de mätetal i SCOR som skall undersökas har diverse metoder använts. Observationer, intervjuer och frågeformulär har varit främsta sättet för att få fram data. För att få fram data till Perfect Order Fulfilment, Source Cycle Time och diverse kostnader genomfördes observationer på plats i Motala. Med givna uppgifter att undersöka (antal pallar, skador, etc.) kunde leveransprecisionen beräknas. Med en klocka kunde tiderna för godsmottagningen beräknas. Godsmottagaren fick ett formulär att fylla i för att komplettera de mottagningarna som utredarna inte kunde närvara på. Genom att markera gods och kartlägga vart de fanns på byggnaden kunde antalet förflyttningar som görs på bygget undersökas (frekvensstudien). Med kompletterande enkäter kunde tiden för att flytta ett gods tas fram, och därmed kunde kostnaderna beräknas. Genom att intervjua de anställda i Motala kunde uppgifter om t.ex. tider för att planera en leverans tas fram. Dessutom kunde man via intervjuer och enkätfrågor beräkna sannolikheten för skador på gods. Kapitel 3 och 4 beskriver mer i detalj hur metoderna har gått till. 1.5 Företagsbeskrivning Fyra företag var mer eller mindre involverade i detta projekt, Peab, B 2, ett konsultföretag (Lime) och en tredje-part-transportör (Servistik). Nedan beskrivs de tre sistnämnda kortfattat Brains and Bricks Brains and Bricks (B 2 ) är ett samarbete mellan Katrineholmskommun, Peab och Linköpings universitet. Deras vision är: Att bedriva behovsmotiverad forskning och utveckling och genom aktiv samverkan med näringsliv, organisationer och andra forskningsmiljöer på sikt bli ett internationellt ledande kompetenscentrum. (B 2, 2010) Deras mål är: Resultatet av vår verksamhet ska leda till att vi kan bygga med bättre kvalitet och till lägre kostnad på kortare tid och skapa nya företag kring nya industriella processer, metoder och system. (B 2, 2010) Servistik och Lime På byggarbetsplatsen i Motala finns två företag som deltar i Peabs logistiskprojekt som är viktiga att känna till. Ett av dessa företag är Lime. Detta konsultföretag har anlitats för att förbättra Peabs logistisk. För att möjliggöra detta har tredje-part-transportören Servistik 11

13 hyrts in. Konsulten från Lime deltar i mötena mellan inköparen och platschefen. Konsulten frågar vilka produkter som skall paketeras om hos Servistik, vanligtvis är det gods man vet har dålig leveransprecision. Konsulten frågar också när godset skall levereras till byggplatsen. Hos Servistik anländer godset från leverantören och paketeras om (så som platschefen vill ha det) och lagerhålls tills Peab vill ha godset. Detta kommer att förbättra logistiken hos Peab. 1.6 Byggplatsen Bergstrollet i Motala Bergstrollet är ett demensboende men kommer också inhysa café och spa, för allmänheten (i huvudbyggnaden). Totalt kommer det finnas 50 lägenheter för dementa samt ett antal personalavdelningar (i de tre andra byggnaderna). Byggnaden har två våningar (samt en källare). I Figur 2 visas en skiss på hur byggnaden kommer se ut. Ordet house visar på vilka de fyra husdelarna är. På byggarbetsplatsen anlitas underentreprenörer av Peab för speciella jobb som ventilation och elektronik etc. Det finns två grindar som leder in i området från Trollbergsgatan och dessa portar är anslutna med en grusväg som går runt hela byggnaden. Projektet startade i augusti 2009 och kommer att vara färdig i oktober 2010 och platschefen är Lars Broberg. Figur 2 Översiktsbild av Bergstrollet med de fyra husdelarna. 12

14 1.7 Avgränsningar I varje större projekt är det viktigt att specificera vad som ska göras, men det är minst lika viktigt att förklara vad som inte ska göras. Avgränsningarna (och begränsningar) i detta projekt är: Tidgränsen. Alla mätetal i SCOR undersöks inte. Vissa Returer undersöks inte. Frekvensstudien berör endast (mer eller mindre) gods på pall. Gällande Perfect Order Fulfilment and dess nivå 2 mätetal % of Orders Delivered in Full, undersöktes endast om antal pall var rätt i antal, ej antal produkter. Eftersom projektet är av undersökande karaktär är vissa mätningar svåra att göra eftersom det inte finns någon hur man gör manual. Leverantörerna har inte fått möjlighet att ge deras syn på logistikproblemen. Detta projekt startade i slutet av januari och avslutades i början av juni Datainsamlingen gjordes under perioden februari till maj. Detta innebär att leveranser som togs emot före februari och efter maj inte kommer att observeras. Vissa uppgifter från leveranser innan februari samlades in genom intervjuer med de anställda. När det gäller SCOR så mäts bara vissa av nivå 1 och 2 mätetalen, nämligen nivå 1 mätetalet Perfect Order Fulfilment (vilket inkluderar nivå 2 mätetalen % of Orders Delivered in Full, Delivery Performance to Customer Commit Date, Documentation Accuracy och Perfect Condition ). Dessutom undersöks nivå 2 mätetalet Source Cycle Time, som finns under nivå 1 mätetalet Order Fulfilment Cycle Time. De andra nivå 2 mätetalen i Order Fulfilment Cycle Time är Make Cycle Time och Deliver Cycle Time och de berörs inte i detta projekt. Returprocessen är mycket specifik inom byggsektorn. De flesta av returtransporterna som sker returnerar resurser som använts. Dock är SCOR inte anpassad för retur av resurser och därmed görs istället en kvalitativ analys i projektet av returerna. Implementerandet av en Return of Resurs Process i byggscor är ett projekt för B 2. I Gyllin och Thunberg (2010) kan man läsa mer om detta. Mätetalet % of Orders Delivered in Full i detta projekt bestod i att undersöka om antalet pallar (eller liknande) var rätt. Det kanske inte är det bästa sättet eftersom antalet pallar i en leverans kan vara korrekt men inte antalet produkter. Se kapitel 3.4 för beskrivning av detta problem. 13

15 - Teoretisk referensram - 14

16 2. Teoretisk referensram I detta kapitel beskrivs SCOR modellen mer detaljerat. Läsaren får en inblick i vad SCOR är och vad det kan användas till. Mätetalen och processerna som finns i SCOR beskrivs också. 2.1 SCOR Det blir allt viktigare att förstå sin plats i en försörjningskedja och kunna se vidare till sina kunders kunder och leverantörers leverantörer. Att förstå och kunna utnyttja sin plats i en försörjningskedja öppnar upp för nya möjligheter till samarbeten mellan företag med liknande distribution och liknande leverantörsbas. Under det senaste decenniet har verktyget SCOR vuxit i popularitet framför allt bland användare i USA. SCOR står för Supply Chain Operations Referens Model och är ett verktyg för att kartlägga, utvärdera och utveckla en försörjningskedja. Supply Chain Council (SCC) utvecklar och stödjer SCOR. I dagsläget har SCC drygt 1000 medlemsföretag i hela världen. Utvecklingen av SCOR fortskrider och just nu är SCOR version 9.0 den senaste varianten av SCOR Vad är SCOR? SCOR bygger på idén att alla tillverkande eller säljande företag, oavsett branch, kan modelleras på samma sätt genom de fem standardiserade arbetsprocesserna Source, Make, Deliver, Plan och Return. Ett tillverkande företag utgörs av Source, Make och Deliver medan en grossist modelleras med Source och Deliver. Arbetsprocesserna är standardiserade så att de ser lika ut för alla företag och detsamma gäller de nyckeltal som processerna utvärderas med. Det innebär att företag som arbetar med SCOR, mycket enkelt kan jämföra sina nyckeltal med andra företag ur en benchmarking-databas. SCOR är också en handbok i hur en försörjningskedja kan förbättras. Metodiken för att använda SCOR bygger på att försörjningskedjan kartläggs som den ser ut idag. Data samlas in och nyckeltal beräknas. Därefter sker en jämförelse mellan det egna företaget och andra företag med hjälp av databasen. För varje nyckeltal eller mätetal blir det tydligt om det egna företaget är bättre eller sämre jämfört med andra företag. På punkter där företaget ligger efter kan riktade insatser genomföras för att få igång ett förbättringsarbete. SCOR ger då riktlinjer för hur de bästa företagen i olika branscher arbetar. En ny försörjningskedja kan sedan byggas upp i kartläggningsverktyget för att sedan implementeras i verkligheten Varför skall jag använda SCOR? SCOR har flera fördelar. Det strukturerade arbetssättet är en uppenbar fördel där SCOR använder nu-lägen och bör-lägen för försörjningskedjan. Förslag finns tillhands för att hjälpa företag nå bör-läget. I den initiala processkartläggningen kan ofta liknande processer som gör samma saker enkelt identifieras. Reducera dessa och försörjningskedjan blir mer resurssnål. SCOR definierar vissa standardprocesser som att 15

17 anskaffa material (Source), tillverka (Make) och leverera (Deliver). Dessutom definieras olika mätetal för alla dessa processer. Mätetalen specificeras i detalj. Hur de beräknas och hur data samlas finns beskrivet i SCOR. Om alla företag i en försörjningskedja arbetar enligt SCOR kan diskussionen kring, till exempel, en låg leveransprecision börja med varför precisionen är låg och inte stanna i en dispyt om hur leveransprecision skall definieras och mätas SCOR i byggbranschen SCOR passar inte att använda för byggföretag, eftersom de unika förutsättningar som projektorganisationen och byggarbetsplatsen medför inte kan modelleras eller hanteras i SCOR. SCOR är uppbyggd för en tillverkande industri där massproduktion dominerar. Inom forskningsprojektet Brains & Bricks Bygglogistik, arbetar forskare vid Linköpings universitet med att anpassa SCOR till byggbranschens unika förutsättningar. Det strukturerade arbetssättet är främsta orsak till att vilja anpassa SCOR till en byggmiljö. Alla mätningar sker på samma sätt och alla processer definieras lika. Det gör att byggprojekt som tidigare var mycket olika i alla fall kan utvärderas och utvecklas enligt samma metod SCOR i förbättringsarbetet Arbetsmetodiken i SCOR bygger på faserna; kartläggning av nuläget, jämförelse mot andra företag med liknande försörjningskedja och skapandet av en ny struktur med fokus på förbättringsåtgärder. I kartläggningsfasen använder SCOR standardiserade arbetsprocesser i tre nivåer som byggstenar. På så sätt kan en försörjningskedja beskrivas i detalj för många olika företag, på samma gång som arbetsprocesserna i den lägsta nivån har ett standardiserat innehåll. SCOR innehåller också stöd för ett detaljerat förbättringsarbete med sitt kokboksliknande upplägg. Mätetalen som SCOR definierar är uppdelade i fem kategorier (reliability, responsiveness, flexibility, cost och assets). Dessa kategorier kopplar i sin tur till en uppsättning mätetal. Ett företag som arbetar med SCOR måste bestämma sig hur de skall förhålla sig mot sina konkurrenter på alla fem kategorier. Skall de vara lika bra, bättre eller världsledande. Utifrån företagets strävan att förhålla sig till omvärlden kan sedan ett förändringsarbete startas. Efter kartläggningen som avgör hur företaget ligger till idag, identifieras de mätetal som först behöver studeras Arbetsprocesser I nivå 1 utgörs de standardiserade arbetsprocesserna av Source, Make, Deliver, Plan och Return. Source, Make och Deliver utgör grunden för materialflödet genom ett företag. Processen Plan håller ihop Source, Make och Deliver genom att planera för dessa aktiviteter. Processen Return tar hand om returflödet från kunderna och till leverantörerna. I nivå 1 görs ingen åtskillnad mellan typen av företag eller ens typen av produktion. I nivå 2 görs däremot en uppdelning mellan företag som karaktäriseras av lagerproduktion, produktion mot kundorder eller konstruktion mot order. Make-processen (M) delas här upp i de tre subprocesserna make to stock (M1), make-to-order (M2) och engineer-to-order (M3). På samma sätt delas Source-processen (S) och Deliverprocessen (D) upp i tre olika processer i nivå 2. Till D1, D2 och D3 hör också en D4 som hanterar deliver retail product. Plan-processen delas in i fem underprocesser i nivå 2; plan supply chain (P1), plan source (P2), plan make (P3), plan deliver (P4) och plan return (P5). Var och en av dessa Plan-processer har alltså sin egen fokus på delar av 16

18 kedjan. Nivå 3 i SCOR bygger på erfarenhet från alla medlemsföretag i SCC och är en generisk och detaljerad beskrivning av de underliggande processtegen i arbetsprocessen på ovanstående nivå Mätetal I nivå 1 definieras de fem kategorierna av mätetal som förekommer i SCOR (reliability, responsiveness, flexibility, cost och assets). Mätetalen är hierarkiskt uppbyggda så att den högsta nivåns mätetal är summan av mätetal på den lägsta nivån. För att mäta en försörjningskedjas flexibilitet används till exempel tre olika mått, se Figur 3. Figur 3 Mätetal i SCOR-modellen, källa: 17

19 18

20 3. Observation av godsmottagningen I detta kapitel beskrivs hur observationerna utav godsmottagningen gick till. Först beskriver metodbeskrivningen förfarandet för att samla in uppgifter från observationerna. Sedan presenteras en nulägesanalys av hur godsmottagningen hanteras. Tillsist återges resultaten och kort analys av godsmottagningen. 3.1 Metodbeskrivning Här presenteras tillvägagångssättet för att observera godsmottagningen. Bland annat beskrivs den godsmottagningsblankett som godsmottagaren ombads fylla i. Dessutom beskrivs hur arbetsundersökningen gick tillväga Godsmottagningsblanketten Peab har anställt en byggarbetare med särskild uppgift att ta emot leveranser, men även att hjälpa andra byggarbetare på byggarbetsplatsen. Denna roll (som godsmottagare) är ganska unik för en byggarbetsplats i Sverige. Utredarna hade inte möjlighet att närvara vid alla godsmottagningar på byggarbetsplatsen. För att få tillförlitliga uppgifter för de mottagningarna som de inte var med på, dokumenterades mottagningarna av godsmottagaren. Godsmottagaren fick ett formulär att fylla i (se Bilaga A). Exempel på uppgifter att fylla i var: när godset anlände (datum och tid), i vilken kvantitet, om godset var skadat, etc. Dessa uppgifter låg till grund för beräkningen av SCOR mätetalet Perfect Order Fulfilment och Source Cycle Time. Vid de godsmottagningarna då utredarna närvarade, gjordes mer exakta tidmätningar. Det fördes även anteckningar om godsmottagningen, om t.ex. vilka problem som uppstod. Under observationerna fanns det också goda möjligheter att ställa frågor till byggarbetarna om godsmottagningen och även andra logistiska frågor Observation och arbetsundersökning I fältstudien på Peab i Motala observerades tiden det tar att lossa en lastbil och flytta in godset. Lossningstiden varierar men är en ganska stor aktivitet. Implementering På byggarbetsplatsen i Motala finns en leveransplan med alla leveranser, ofta för en vecka i taget, uppspikad på en vägg. Tackvare detta visste utredarna när en observation skulle göras. När det var dags för en godsmottagning var utredarna beredda med en klocka för att beräkna lossnings- och inflyttningstiden. Lossningstiden startade när hjullastaren eller byggarbetaren börjat lasta av lastbilen. Tiden slutade när hjullastaren eller byggarbetaren placerade det sista godset på marken där resten av godsen placerats. 19

21 Inflyttningstiden startade när hjullastaren eller byggarbetaren började flytta det första godset från platsen där godset lastats av. Förflyttningstiden slutade när hjullastaren eller byggarbetaren flyttat det sista godset till den plats där resten av godset flyttats till (nära eller inne i byggnaden). Andra tider som var intressanta att mäta (för att kunna beräkna kostnaderna etc.) var den sammanlagda tiden lastbilen och hjullastaren var på byggarbetsplatsen. Lastbilen kunde ha varit på byggplatsen en kortare tid än vad lossningstiden var. Detta eftersom hjullastaren kunde ha lastat av godset på ett ställe nära lastbilen först för att sedan flytta godset till en annan plats, innan godset flyttades in inomhus. När det gäller hjullastaren kunde den användas för både lossning och inflyttning av godset. Tiden för hjullastaren behöver inte vara summan av lossningstiden och inflyttningstiden, lossning och inflyttning kunde antingen ske parallellt eller sekventiellt se kapitel 3.2. Den totala tiden som en byggarbetare deltog i godsmottagningen mättes också, eftersom den tiden inte heller behövde vara summan av lossningstiden och inflyttningstiden, se kapitel 3.2. För att sammanfatta är det dess tider som mättes: Totala tiden som hjullastaren var på byggplatsen, Totala tiden som lastbilen var på byggplatsen, Avlastningstiden, Inflyttningstiden, Totala tiden som byggarbetarna deltog i godsmottagningen. När det gäller tiden för hjullastaren och lastbilen ingår ingen extra tid om de var för tidiga. T.ex. om den överenskomna tiden för lossning var 07:00 med hjullastaren men den anlände till bygget vid 06:45 så beräknas ändå dess tid på byggplatsen utifrån 07:00. Om lastbilen däremot är på plats på överenskommen tid 07:00 och hjullastaren anländer 07:15 (för sent) startas lastbilens tid 07:00 och hjullastarens tid 07:15. Vilket resultat fås? Tiderna som beräknas från observationerna av lossning och inflyttning av gods kommer att vara en del av nivå 2 SCOR mätetalet Source Cycle Time. Andra tider i detta mätetal är av administrativ karaktär och beräknades också genom att intervjua den berörda personen. I Figur 4 visa en schematisk bild av alla tider som ingår i Source Cycle Time. När det gäller verifiering av gods så ingår den tiden, i detta projekt, i lossningstiden (d.v.s. om verifiering sker överhuvudtaget). Tiderna och observationerna kommer dessutom ligga till grund för beräkningen av nivå 1 SCOR mätetalet Perfect Order Fulfilment och för förbättringsförslagen Validering och bearbetning utav data Kontinuerligt under arbetets gång har all data validerats genom att rådfråga byggarbetarna och annan personal om värdena låter rimliga. Data har i viss mån även kunnat valideras av utredarna själva, genom att diskutera om värdena låter rimliga. För att bearbeta data har Excel använts. Genom att föra in data i Excel och utveckla diverse formler kunde Perfect Order Fulfilment beräknas. Lika så för att beräkna Source Cycle Time, Plan Cycle Time och kostnaderna för dessa tider. 20

22 Figur 4 Alla tider som ingår i "Source Cycle Time". 3.2 Nulägesbeskrivning I kapitel beskrevs hur lossningstiden och inflyttningstiden mättes. Bilden läsaren kan få är att dessa två aktiviteter sker sekventiellt och att lastbilen och hjullastaren alltid var på plats på exakt rätt tid m.m. Det är dock inte sant. Ibland var det som så att hjullastaren började lossa godset och placera dem först på ett ställe, i närheten av byggnaden, för att sedan ändra taktik och lossa och placera övriga godset i närheten av lastbilen istället. Men lossningstiden slutade inte först förrän dessa gods flyttats till den plats där hjullastaren placerat godset först. Anledningen till detta agerande från hjullastaren var för att undvika straffavgiften. Avlastningen och inflyttningen kan antingen ske parallellt eller sekventiellt. Detta innebär att den totala tiden (för att lossa och flytta in) inte nödvändigtvis behöver vara summan av dessa två tider (lossningstiden och inflyttningstiden). SCOR förutsätter att lossning och inflyttningen sker oftare sekventiellt än parallellt, vilket inte är fallet inom byggsektorn. Intressanta tider i ByggSCOR skulle vara totala tiden, väntetiden för hjullastare, lossningstiden och inflyttningstiden. Om latbilen var mer än en timme sen var byggarbetsplatsen tvungen att betala hjullastaren för varje påbörjad timme. Dessutom om lossningstiden var mer än en timme lång krävde transportören en straffavgift. Därför beräknades även tiden som lastbil och hjullastare var på byggplatsen, för att kunna beräkna kostnaderna. Figur 5-7 försöker illustrera hur SCOR förväntar sig att aktiviteterna följs och hur det kan se ut på en byggarbetsplats. 21

23 Figur 5 Tider för avlastning och inflyttning enligt SCOR. Figur 6 Tider för ev. att hjullastaren måste vänta, avlastning och inflyttning som sker i sekvens. Figur 7 Tider för ev. att hjullastaren måste vänta, avlastning och inflyttning som sker parallellt. När kostnaderna beräknas i kapitel används "Time to pay for. 3.3 Resultat av observation av godsmottagningen Data har samlats in under leveranserna på byggarbetsplatsen och har sedan använts för att beräkna värdena på SCOR mätetalen Perfect Order Fulfilment, Source Cycle Time och Plan Cycle Time. Perfect Order Fulfilment är ett mätetal på nivån ett och den har ett antal mätetal på nivå två och tre, som också har beräknats (mer eller mindre). Perfect Order Fulfilment och Source Cycle Time presenteras både för varje leverantör och transportör, dessutom presenteras ett totalt värde för hela byggprojektet. 22

24 3.3.1 Perfect Order Fulfilment Beräkning av Perfect Order Fulfilment Perfect Order Fulfilment får värdet sant om alla nivå 2 mätetal är sanna. Om en (eller flera) av nivå 2 mätetalen är falska blir värdet på Perfect Order Fulfilment falskt (för en viss leverans). Detta sker på samma sätt för alla nivå 2 mätetal. Det vill säga alla nivå 3 mätetal måste vara sanna för att nivå 2 mätetalet skall bli sant. I Tabell 1 visas två exempel på hur Perfect Order Fulfilment beräknas. Tabell 1 Hur Perfect Order Fulfilment beräknats. % of Orders Delivered in Full Delivery Performance to Customer Commit Date Nivå 2 Nivå 1 Documentation Perfect Accuracy Condition Perfect Order Fulfilment? Exempel 1 Sant Falskt Sant Sant Falskt Exempel 2 Sant Sant Sant Sant Sant Totalt värde på varje mätetal för hela byggprojektet presenteras i Tabell 2, Tabell 3 och Tabell 4. Mätetalen på andra nivån omfattar mätetal på tredje nivån, t.ex. % of Orders Delivered in Full byggs upp av nivå 3 mätetal Delivery Item Accuracy och Delivery Quantity Accuracy. För att Delivery Performance to Customer Commit Date skall bli sant måste godset anlända på samma dag som överenskommits och till rätt plats. Gällande Documentation Accuracy räcker det att fraktsedel finns med vid leverans. Perfect Condition innebär att godset eller emballaget skall levereras utan skador. Så för att en leverans skall ses som helt perfekt ska den anlända i rätt tid, till rätt plats, i rätt mängd, i rätt skick och med fraktsedel annars blir Perfect Order Fulfilment för just den leveransen falskt. Inom byggsektorn är det ovanligt att en leverans anländer vid en förutbestämd tidpunkt och på grund av detta är det viktigt att transportören kommunicerar med Peab och meddelar när transporten kommer anlända. Därför har en ny variabel % of Notify in Time skapats för att undersöka hur många gånger en avisering görs på rätt sätt. Det var också av intresse att undersöka hur många av leveranserna som anlände vid den inbokade tiden. % of On-Time Delivery skapades för detta ändamål. Dessa nya mätetal ingår inte i mätetalet Perfect Order Fulfilment utan särredovisas i Tabell 2. Siffrorna inom parentes anger antalet observationer som varje mätetal består av. Totala antalet observationer som gjordes var 53 st. Eftersom antalet observationer i mätetalet % of Orders Delivered in Full är relativt få beräknades ett Perfect Order Fulfilment utan detta mätetal. I analysen (kapitel 3.4) beskrivs detta mer i detalj. Denna alternativa Perfect Order Fulfilment består av 42 st observerade leveranser och uppgår till ett värde på 64 %. För att undersöka vilket intervall Perfect Order Fulfilment (med % of Orders Delivered in Full ) och % of Orders Delivered in Full befinner sig inom har beräkningar gjorts med antagandet att de data som saknas i % of Orders Delivered in Full var sanna, och en beräkning där de var falska. 23

25 Tabell 2 Perfect Order Fulfilment för bygget i helhet. Perfect Order Fulfilment 38 % (21) - % of Orders Delivered in Full 77 % (26) - Delivery Performance to Customer Commit Date 69 % (45) - Documentation Accuracy 96 % (47) - Perfect Condition 98 % (51) - % of Notify in Time 53 % (28) - % of On-Time Delivery 74 % (19) Om alla saknade uppgifter är sanna kommer det att ge ett Perfect Order Fulfilment på 57 % och ett % of Orders Delivered in Full på 89 %. Om alla saknade uppgifter är falska kommer det att ge ett Perfect Order Fulfilment på 19 % och ett % of Orders Delivered in Full på 38 %. % of Orders Delivered in Full med saknad data som falskt = 38 % % of Orders Delivered in Full med saknad data som sant = 89 % Perfect Order Fulfilment med saknad data som falskt = 19 % Perfect Order Fulfilment med saknad data som sant = 57 % Som man kan se, ett Perfect Order Fulfilment på 38 % (utan hänsyn till att data saknas) är precis mittemellan 19 % och 57 %. Så ett medelvärde för Perfect Order Fulfilment ligger på omkring 38 %. Detta betyder att endast lite mer än en tredjedel av alla leveranser till byggarbetsplatsen är fullgott levererade Source Cycle Time I Source Cycle Time ingår tiderna för avlastning och inflyttning av gods. För att arbeta fram en mer effektiv godsmottagning är det viktigt att samla in dessa tider. Tiderna kan sedan omvandlas till kostnader som kan användas för att analysera olika förslag till att minska kostnaderna. Förutom avlastning och inflyttning av gods tar det också en viss tid att planera leveranserna och betala fakturorna. Avlastningen och inflyttningen av gods tar olika tider beroende på vilket typ av gods som hanteras och ett medelvärde för dessa tider har därför beräknats. Eftersom tiderna är mycket olika beroende på vilket typ av gods och i vilken mängd som de kommer i har ett minimum och maximum beräknats för att visa hur mycket dessa tider varierar. Schemalägga och betala tiderna är också medelvärden men inga minimum och maximum värden kunde tas fram. Source Cycle Time presenteras också som ett medelvärde men minimum och maximum för detta mätetal var svårt att beräkna, eftersom summan av minimum och maximum presenteras för varje nivå 2 mätetal nedan inte bildar det totala minimum och maximum för Source Cycle Time. Ett försök gjordes men några uppgifter för nivå 2 mätetalen saknades, vilket ledde till problem som inte kunde lösas. I Tabell 3 visas Source Cycle Time som ett medelvärde för alla godsmottagningarna. 24

26 Tabell 3 Source Cycle Time. Source Cycle Time (hh:mm) 02:14 - Unload cycle time (Mean) 00:36 - Unload cycle time (Max) 03:30 - Unload cycle time (Min) 00:05 - Transfer cycle time (Mean) 01:13 - Transfer cycle time (Max) 04:08 - Transfer cycle time (Min) 00:08 - Scheduling cycle time 00:15 - Pay cycle time 00: Plan Cycle Time Innan en viss typ av gods kan levereras till byggarbetsplatsen behövs planering. Till att börja med är det viktigt att identifiera behovet och tillgångarna för att förstå hur mycket som behövs köpas hem, vilket är att balansera behovet och tillgångarna. När detta har gjorts kan en Source plan fastställas. Precis som för Source Cycle Time är det nödvändigt att samla in tider för planeringsaktiviteterna för att kunna beräkna en kostnad. Minimum och maximum värden kunde dock inte tas fram. I Tabell 4 anges Plan Cycle Time som ett medel för alla planeringstillfällena. Det kan vara värt att notera att planeringstillfällena inte behöver vara lika många till antal som antalet leveranser. En planering kan täcka en produkttyp som kommer att anlända i flera leveranser till byggarbetsplatsen. Tabell 4 Plan Cycle Time. Plan Cycle Time (hh:mm) 03:30 - Identify Needs 01:00 - Identify Assets 01:00 - Balance Needs and Assets 01:20 - Establish Source Plan 00: Värden på mätetal för leverantörerna Leverantörerna tillhandahåller Peab med olika typer av produkter och detta kommer att påverka värdet på mätetalen. Ahlsell levererar t.ex. små paket med skruvar emedan Daloc levererar dörrar som väger upp mot 200 kg. Dörrarna blir därmed mer svårhanterade för en transportör än ett par paket med skruvar. Vissa av leverantörerna har dessutom endast ett få antal observationer, och det kan då tyckas att det är orättvist att jämföra de. Men t.ex. Daloc som endast har två observationer har inte någon gång levererat fullgott och får därmed ett Perfect Order Fulfilmen på 0 %. Inom industrin ligger vanligtvist ett önskat 25

27 Perfect Order Fulfilmen på 97 %. Detta skulle alltså innebära att Daloc skulle ha tvingats leverera fullgott i båda dessa fall, för att möta industrins krav. I Tabell 5 och 6 visas värdena på mätetalen för varje leverantör. Elitfönster och Daloc är leverantörer som ingår i ett pilotprojekt för att förbättra logistiken. Godset från dem kommer oftast via Servistik. Ett Perfect Order Fulfilment utan % of Orders Delivered in Full presenteras, med samma resonemang som presenterats innan. Siffrorna inom parentes anger antalet observationer som varje mätetal består av. Tabell 5 Perfect Order Fulfilment för vissa leverantörer. Leverantör: Forcera Ahlsell/ Hilti Dano Elitfönster Daloc % of Orders Delivered in Full 50 (2) 100 (2) 82 (11) 0 (2) 67 (3) Delivery Performance to Customer Commit Date 63 (8) 100 (9) 55 (11) 80 (5) 33 (3) Documentation Accuracy 100 (8) 100 (9) 100 (10) 80 (5) 100 (2) Perfect Condition 100 (9) 100 (9) 100 (11) 100 (5) 100 (3) % of Notify in Time 50 (4) 0 (1) 33 (9) 100 (2) 67 (3) Perfect Order Fulfilment (POF) POF (utan % of Orders Delivered in Full) 0 (1) 100 (2) 40 (10) 0 (2) 0 (2) 63 (8) 100 (9) 50 (10) 60 (5) 0 (2) Tabell 6 Source Cycle Time för vissa leverantörer (hh:mm). Leverantör: Forcera Ahlsell/ Hilti Dano Elitfönster Daloc Unload cycle time (Mean) 00:42 (10) 00:09 (8) 00:50 (11) 00:44 (5) 00:29 (3) Unload cycle time (Max) 01:20 00:10 02:00 01:12 00:35 Unload cycle time (Min) 00:15 00:05 00:12 00:15 00:23 Transfer cycle time (Mean) 00:39 (3) - 02:00 (3) 01:05 (3) 02:01 (3) Transfer cycle time (Max) 01:25-02:40 01:32 04:08 Transfer cycle time (Min) 00:15-01:12 00:45 00:41 Scheduling cycle time 00:15 00:15 00:15 00:15 00:15 Pay cycle time 00:10 00:10 00:10 00:10 00:10 Source Cycle Time (Mean) 01:46 00:34 03:16 02:15 02:56 26

28 3.3.5 Värden på mätetal för transportörerna Precis som för leverantörerna så anländer olika transportörer med olika typer av varor och det kommer att påverka värdet på mätetalen. Dessutom kan samma transportör leverera varor från olika leverantörer. I Tabell 7 och 8 visas värdet på mätetalen för varje transportör. Siffror inom parentes anger antalet observationer varje mätetalet består av. Samma som för med leverantörerna kunde inte vissa min och max värden beräknas. Servistik är en tredje-part-transportör som ingår i ett pilot projekt där gods man vet brukar ha låg leveransprecision först anländer till Servistik och paketeras om efter önskemål. Sedan levereras godset till byggplatsen i Motala efter överenskommen tid med platschefen. Det kan tyckas att dess värden inte ser så bra ut men som beskrivs i kapitel 6 så tror utredarna att detta beror på en viss inlärningstid. Detta beror på att alla inom byggsektorn och även transportsektorn inte är vana vid att leverera på detta sätt och en del mindre fel uppstår som på sikt kan elimineras, se kapitel 6 för längre analys. Tabell 7 Perfect Order Fulfilment för vissa transportörer (%). Transportör: Schenker DSV Servistik Lambertsson % of Orders Delivered in Full 67 (3) 86 (7) 40 (5) 50 (2) Delivery Performance to Customer Commit Date 56 (12) 57 (7) 86 (7) 67 (3) Documentation Accuracy 100 (12) 100 (7) 60 (5) 100 (3) Perfect Condition 100 (12) 100 (7) 100 (7) 100 (4) % of Notify in Time 0 (3) 60 (5) 86 (7) 50 (2) Perfect Order Fulfilment (POF) POF (utan % of Orders Delivered in Full) 33 (3) 43 (7) 33 (3) 33 (3) 75 (12) 57 (7) 60 (5) 67 (3) En annan sak att påpeka om Perfect Order Fulfilment för transportörerna är att det kanske inte är deras fel att värdet är så lågt. T.ex. det är antagligen inte transportörens fel om antalet gods som anländer inte stämmer, det är förmodligen leverantörens fel. Men det kommer att påverka Perfect Order Fulfilment värdet för transportören. Detta eftersom Perfect Order Fulfilment är ett strängt mätetal. Se kapitel 3.4 för mer analys Sammanfattning av resultaten I Tabell 9 presenteras värdena för nivå 1 mätetalet Perfect Order Fulfilment och dess motsvarande nivå 2 mätetal (i kursiv stil) och för dem motsvarande nivå 3 mätetal (ej i kursiv stil) för byggarbetsplatsen i sin helhet. NA innebär att mätetalen inte finns tillgängliga. I Tabell 10 presenteras värdena för nivå 1 mätetalet Order Fulfilment Cycle Time och dess motsvarande nivå 2 mätetal (i kursiv stil) och för dem motsvarande nivå 3 mätetal (ej i kursiv stil) för byggarbetsplatsen i sin helhet. NI innebär att mätetalet inte är av intresse i detta projekt. 27

29 Tabell 8 Source Cycle Time för vissa transportörer (hh:mm). Transportör: Schenker DSV Servistik Lambertsson Unload cycle time (Mean) 00:15 (12) 00:59 (7) 00:43 (7) 00:36 (4) Unload cycle time (Max) 01:00 02:00 01:30 01:00 Unload cycle time (Min) 00:05 00:30 00:10 00:17 Transfer cycle time (Mean) 00:34 (2) 02:40 (1) 01:25 (6) 00:16 (2) Transfer cycle time (Max) 01:00 02:40 04:08 00:18 Transfer cycle time (Min) 00:08 02:40 00:13 00:15 Scheduling cycle time 00:15 00:15 00:15 00:15 Pay cycle time 00:10 00:10 00:10 00:10 Source Cycle Time (Mean) 01:14 04:04 02:34 01:18 Tabell 9 Värden på Nivå 2 och 3 för mätetalet Perfect Order Fulfilment. Perfect Order Fulfilment 38 % % of Orders Delivered in Full 77 % - Delivery Item Accuracy NA - Delivery Quantity Accuracy 77 % Delivery Performance to Customer Commit Date 69 % - Customer Commit Date Achievement 79 % - Delivery Location Accuracy 90 % Documentation Accuracy 96 % - Shipping Documentation Accuracy 96 % - Compliance Documentation Accuracy NA - Other Required Documentation Accuracy NA - Payment Documentation Accuracy NA Perfect Condition 98 % - Orders Delivered Damage Free Conformance NA - Orders Delivered Defect Free Conformance NA - % Orders Received Damage Free NA - % Faultless Installations NA - Warranty & Returns NA 28

30 Tabell 10 Värden på Nivå 2 och 3 för mätetalet Order Fulfilment Cycle Time. Order Fulfilment Cycle Time (hh:mm) NI Source Cycle Time 02:15 - Identify Sources of Supply Cycle Time NA - Select Supplier and Negotiate Cycle Time NA - Schedule Product Deliveries Cycle Time 00:15 - Receive Product Cycle Time 00:37 - Verify Product Cycle Time NA - Transfer Product Cycle Time 01:13 - Authorize Supplier Payment Cycle Time 00:10 Make Cycle Time Delivery Cycle Time NI NI 3.4 Analys av godsmottagningen Som kan ses i tabellerna i föregående avsnitt är Perfect Order Fulfilment inte särskilt hög, detta gäller både för leverantörerna och för transportörerna. Men Peab gör misstag också och med detta logistiskprojekt kommer förhoppningsvis åtgärder skapas för att minska antalet fel och misstag och därmed få ett högre värde på Perfect Order Fulfilment. Det har varit svårt att samla in data för mätetalet % of Orders Delivered in Full eftersom antalet pallar har undersökts men när gods beställs, beställs de antingen i antal produkter, i en viss vikt, eller i annan form. Dessutom är protokollföringen över hur mycket som har beställts dålig. Detta gjorde så att det blev svårt att undersöka om rätt antal hade kommit. I framtiden skall man undersöka antal produkter och inte antal pallar, plus att dokumentationen måste bli bättre. När utredarna deltog vid leveranserna insåg de att det oftast var möjligt att räkna den mängd gods som anlände (vilket inte tog allt för lång tid) och kontrollera om det stämde. Det har inte varit några problem för godsmottagaren att fylla i formuläret och även han har varit intresserad av att logistiken ska bli bättre. Det uppmärksammades efter en kort tid att % of Notify in Time (avisering) var en mycket viktig fråga och därför lades det mätetalet till i formuläret. Kommunikation är överlag är en mycket viktig del och det har historiskt sett fungerat mindre bra med kommunikationen mellan Peab, leverantörerna, transportörerna och underentreprenörerna. Redan i startskedet av detta projekt insåg utredarna att det fanns uppenbara problem vid godsmottagningen, bl.a. berättade godsmottagaren att det är svårt att planera när man aldrig vet när leveransen kommer. När de väl anländer är det svårt att lista ut vart de ska placeras. Det vill säga är det ofta leveranserna inte kommer på rätt dag (och inte heller vet man när på dagen de kommer) och ofta vet inte byggarbetarna var godset skall lagras. 29

31 Vissa leverantörer talar om för Peab vilken tid godset beräknas anlända under leveransdagen, men för det mesta vet Peab bara vilken dag de anländer. Om transportören måste vara på byggarbetsplatsen mer än en timme vid leveransen tar de ut en avgift för det. Men om transportören är en timme sen tar inte Peab ut några avgifter, vilket de kanske skulle börja göra. Detta är ett alvarligt problem och Peab behöver bli mer krävande mot sina leverantörer, och även transportörer. Ibland när Peab hyr en hjullastare händer det att den används av en underentreprenör och det är nästan alltid Peab som måste betala för detta. Peab måste komma överens med underentreprenörerna om hur betalning ska ske för användandet av Peabs resurser. Peab har också problem med underentreprenörerna när gäller placering av gods inomhus. Det händer underentreprenörerna blockerar vägen för Peab (eller vice versa) med sina produkter. Det händer också att det kommer mindre leveranser (Peabs eller underentreprenörernas) samtidigt som en större leverans och avbryter den större leveransen. När det gäller inflyttandet av gods i huset har det hänt att vagnarna har gått sönder och måste repareras, vilket är tidsödande. Att ha resurser på byggplatsen som klarar ändamålen är allmänt mycket viktigt för att effektivt kunna ta emot godset. I detta projekt undersöker vi om antalet pallar som kommer stämmer med det som beställts, detta är dock inte att föredra eftersom syftet är att få leveranser med rätt mängd varor. Men anledningen till att antal pallar valdes att mätas var att det ansågs lättare för godsmottagaren att räkna pallar istället för varor. Angående % of On-Time Delivery så skapades mätetalet eftersom Delivery Performance to Customer Commit Date redan från början skulle definieras som sann om en leverans kom på rätt dag. Dock insåg utredarna att det skulle vara intressant att undersöka hur många leveranser som kom på utsatt tid. Bristen i antalet mätpunkter (speciellt för % of Orders Delivered in Full ) blir det en orättvis analys mellan olika leverantörer och transportörer. T.ex. en leverantör har tio leveranser men endast två leveranser med värden för % of Orders Delivered in Full. Därför har ett Perfect Order Fulfilment utan % of Orders Delivered in Full beräknats, vilket ger ett mer rättvist värde i de flesta fallen. Det är också viktigt att inse att mätetalen för varje leverantör och transportör är svåra att jämföra eftersom de levererar och transporterar så olika typer av produkter. Det är lätt att inse att olika typer av fel ger olika typer av konsekvenser för byggarbetsplatsen. T.ex. ett Documentation Accuracy fel får inte samma inverkan som ett % of Orders Delivered in Full fel får. Det är lätt att tro att 0 % i ett mätetal innebär total "katastrof", men som beskrevs innan så genererar olika mätetal fel olika grad av konsekvenser. 30

32 4. Frekvensstudie I detta kapitel beskrivs metoden som använts för att mäta antalet förflyttningar på byggarbetsplatsen. Efter metodbeskrivningen analyseras hur situationen är nu på byggarbetsplatsen, t.ex. hur olika typer av gods hanteras. Ett resultatavsnitt ger totala antalet förflyttningar på byggplatsen, men också hur många förflyttningar som skett för olika typer av gods. Dessutom beskrivs hur lagerhållningen ser ut för gips och resultatet från den enkät som gjordes. Slutligen görs en analys av förflyttningarna och nulägessituationen. Dessa förflyttningar kommer att ligga till grund för beräkning av kostnader för förflyttningarna och även för en framtida jämförelser av förändringar om en tredje-part-transportör används. 4.1 Metodbeskrivning Syftet med frekvensstudien är att lokalisera gods och beräkna antalet förflyttningar på byggarbetsplatsen. Först gjordes en bas-plan, där allt gods på byggplatsen lokaliserades och markerades på en karta. Denna karta var uppdelad i flera områden för att få bättre kontroll över platsen plus att det blev lättare att beskriva vart ett visst gods fanns. Utomhusområdet delades upp i tio delområden. Med hjälp av byggnadsformen inomhus delades huset in i fyra delhus. Varje husdel delades sedan in i tre naturliga zoner som Figur 8 visar. Varje husdel har dessutom två våningar plan 2 (entréplanet) och 3. Varje våningsplan var också indelad i zoner, det vill säga Figur 8 ser lika ut för både plan 2 och plan 3. Figur 8 Områden, hus och zoner. 31