Wie GCI stabilisierte und kontrollierte Prozesse erreichte
Gulf Cans Industries (GCI) ersetzte seine papierbasierten Qualitäts- und Prozessmessprotokolle durch DataLyzer und führte Kontrollgrenzen und dessen Mehrwert für Prozessverbesserungen ein
50+ Länder
Globale Nutzung, lokale Auswirkungen
9% Kostenreduzierung
Gemessen in 9 Werken
40% schnellere Audits
Mit automatischer Rückverfolgbarkeit
< 3 Monate
Vom Pilotprojekt bis zur vollständigen Markteinführung
Gulf Cans Industries, Abu Dhabi UAE
Gulf Cans Industries (GCI) UAE ist ein Hersteller und Vertreiber von Aluminium-Monobloc-Dosen für die Kosmetik-, Pharma-, Lebensmittel- und Getränkeindustrie sowie für den Haushalt und die Industrie. GCI befindet sich in Abu Dhabi, Vereinigte Arabische Emirate, und ist das erste Werk seiner Art zur Herstellung von Aluminium-Aerosoldosen und -flaschen in der GCC-Region.
Das Werk verfügt über mehrere Hochgeschwindigkeitslinien , die mit modernster Technologie voll automatisiert sind, und ist mit 8 High-End-Farbdruckmaschinen und 40 Station Necking-Maschinen ausgestattet. GCI bietet flexible Möglichkeiten der Formgebung und Dekoration für Aerosolverpackungen. Die Anlage hat eine Produktionskapazität von 150 Millionen Stück pro Jahr. Derzeit werden 200 Dosen pro Minute produziert.
Schnelles Wachstum und hohe Ambitionen
Gulf Cans Industries wurde 2016 gegründet und erlebte ein schnelles Wachstum mit dem Ziel, im Jahr 2022 120 Millionen Dosen zu produzieren. Nach einigen Jahren, in denen die Ergebnisse von Qualitäts- und Prozessmessungen auf Papier festgehalten und Kontrollen anhand von Grenzwerten durchgeführt wurden, beschloss das GCI-Team, SPC einzuführen. Sie wählten Datalyzer SPC als das richtige Werkzeug und den richtigen Partner für diese Implementierung.
Die Hauptziele der Datalyzer SPC-Implementierung waren für GCI die Stabilisierung und Kontrolle der
Prozesse sowie die Bereitstellung der richtigen Werkzeuge und Prozesse für eine kontinuierliche Verbesserung.
Geringere Abweichungen & verbesserte Qualität
GCI begann mit der Implementierung von DataLyzer SPC in einem seiner kontinuierlichen Prozesse, dem Strangpressen von Aluminiumbutzen. Das Hauptaugenmerk lag auf der Verringerung und Kontrolle der Schwankungen der ‚Basisdicke‘, die in diesem Prozess von entscheidender Bedeutung ist. Und das war erfolgreich!
Jeder in der Werkstatt hat Zugang zu den relevanten Prozessinformationen, um die Ursachen für Abweichungen zu erkennen und im Falle einer OOC-Situation schnell wieder die Kontrolle zu übernehmen. Viele Verbesserungen resultieren daraus, dass sich die Bediener auf Kontrollgrenzen statt auf die Grenzen der Kundenspezifikationen konzentrieren. Sie konzentrieren sich auf Zielwerte und eliminieren spezielle Ursachen für Abweichungen mit Hilfe von Kontrollgrenzen, die in den Datalyzer-Bildschirmen sichtbar sind, und verbessern so die Qualität.
Die erweiterte Analyse stand dem GCI-Team vom ersten Tag der Implementierung an zur Verfügung. Die Art der verwendeten Beschichtung und die Dicke der Beschichtung werden anhand von Scattergrammen und Box- und Whisker-Diagrammen mit den Qualitätsergebnissen der Sichtprüfung verglichen.
Einbindung des Bedieners und tägliches Management
Die Bediener bei GCI sind mit der Implementierung von Datalyzer SPC zufrieden. Sie waren dank der Benutzerfreundlichkeit schnell einsatzbereit und schätzen die Verfügbarkeit aller relevanten Informationen in Echtzeit. Für das Implementierungsprojekt war es entscheidend, die Messgeräte automatisch mit Datalyzer SPC zu verbinden . Die Datalyzer-Berichte werden bei den täglichen Produktionsbesprechungen verwendet.
Die Prozessleistung und Produktionsprobleme werden u.a. mit Hilfe der Notes Reports besprochen. Außerdem werden bei der Fertigstellung von Chargen Berichte erstellt, um kritische Qualitätsmessungen und die Menge der Messungen zu melden. Gulf Cans Industries schätzt die Flexibilität, die Berichte und die SPC-Einrichtung an die Herausforderungen anzupassen, die der Markt verlangt.
Ergebnisse der Implementierung von Datalyzer SPC

„Unser Shop Floor hat Zugang zu den relevanten Prozessinformationen, um spezielle Ursachen für Abweichungen zu identifizieren und im Falle einer OOC-Situation schnell wieder die Kontrolle zu übernehmen

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