31 OKTOBER 2021
EINDOPDRACHT HBO LEAN SIX
SIGMA GREEN BELT
LEAN SIX SIGMA VERBETERPROJECT ‘XXXXXXX’
Dhr. XXXXXXX
Studentnummer: XXXXXXX
Datum: 31-10-2021 NCOI
Eindopdracht HBO Six Sigma Lean Green Belt HBO TBK
,Eindopdracht HBO Six Sigma Lean Green Belt
Voorwoord
Mijn naam is XXXXXXX en ik werk sinds XXXXXXX bij XXXXXXX in XXXXXXX. XXXXXXX
is sinds XXXXXXX onderdeel van XXXXXXX, een Brits multinationaal
ruimtevaartcomponentenbedrijf. XXXXXXX levert wereldwijd aan meer dan 90% van de
vliegtuig- en motorproducenten haar producten en diensten. XXXXXXX is gespecialiseerd in
het ontwikkelen, produceren en assembleren van vliegtuigonderdelen, in specifiek
XXXXXXX. Voorbeelden van toestellen waarin onze onderdelen verwerkt zijn, zijn o.a. de F-
16, F-35, Dash 8 en de Apache en NH-90 helikopters. XXXXXXX onderscheidt zich van haar
concurrentie omdat we in staat zijn machinale bewerkingen uit te voeren op 1/1000e mm
nauwkeurig en we nagenoeg alle chemische oppervlaktebehandelingen in eigen huis
hebben.
Als Manufacturing Engineer ben ik technisch verantwoordelijk voor alle JSF F-35 AG delen
die in productie vervaardigd worden. Mijn taken bestaan hierbij voornamelijk uit het
onderzoeken en herstellen van productafwijkingen, het ontwikkelen en verbeteren van
processen en productiemethoden en het in stand houden van productiewijze en
productiedocumentatie.
Ik ben gestart met de volledige HBO Bachelor Technische Bedrijfskunde met het doel de
Koninklijke Marine uiteindelijk te verlaten en het bedrijfsleven in te groeien. Nu ik werkzaam
ben bij XXXXXXX wil ik de opgedane kennis gebruiken om veel voorkomende storingen
binnen het productieproces aan te pakken, maar ook verbeteringen op langer termijn.
Het is niet toegestaan dit document verder te verspreiden zonder toestemming van de
auteur.
1
, Eindopdracht HBO Six Sigma Lean Green Belt
Samenvatting
De enorme groei van XXXXXXX in korte tijd gaat niet zonder slag of stoot. De kwaliteit van
de producten die XXXXXXX levert blijft van de hoogste kwaliteit. Echter wordt de achterstand
op leveringen, door tussentijdse afkeur van producten vanwege veel verschillende redenen,
als maar groter met ontevreden klanten als gevolg.
Deze eindopdracht focust zich op een van de producten binnen XXXXXXX waar de
achterstand in leveringen permanent in de top 3 staat van alle producten, namelijk de
XXXXXXX. De XXXXXXX is een cilindervormig onderdeel dat uiteindelijk wordt ingebouwd in
een schokbreker. Het doel van deze eindopdracht is om vóór het 2e kwartaal van 2022 de
gemiddelde doorlooptijd van de XXXXXXX met 5% te verkorten, door afkeur van producten
te reduceren.
Nadat er in de Define fase de probleemstelling, doelstelling, VOC en CTQext met
specificaties zijn bepaald, is er een projectteam samengesteld waarmee in overleg een
doorlooptijd van 5 maanden voor het project afgesproken is. Tijdens de Measure fase wordt
middels een Measurement System Analysis de betrouwbaarheid van de metingen in kaart
gebracht, welke voor de benodigde data zorgen. Tevens wordt er getoond op welke manier
de benodigde data verzameld en gepresenteerd wordt. In de Analysis fase wordt de 5x Why
tool gebruikt om de oorzaken van de leverachterstand te achterhalen, wordt een Ishakawa-
diagram ingezet om een root-cause analyse uit te voeren en wordt de Pareto-tool ingezet om
in kaart te brengen welke afwijkingen voor de meeste vertraging zorgen. In de Control fase
wordt er met behulp van de Proces-FMEA een risicoanalyse uitgevoerd. De Proces-FMEA
weergeeft, met de zogeheten Risk Priority Numbers, welke afwijkingen het grootste risico
vormen en uiteindelijk opgenomen zullen worden als KPI. Ook wordt er stilgestaan bij het
CIMM level waarin XXXXXXX zich bevindt (level II).
Het uiteindelijke advies na het gebruik van de diverse tools is om op basis van de scores uit
de PFMEA te bepalen welke afwijkingen als eerst getackeld moeten worden, zodat
engineering capaciteit beschikbaar gesteld en ingezet kan worden. Het periodiek blijven
herhalen van DMAIC is hierbij essentieel en zorgt voor een constante verbetering van
kwaliteit en leverbetrouwbaarheid.
2
EINDOPDRACHT HBO LEAN SIX
SIGMA GREEN BELT
LEAN SIX SIGMA VERBETERPROJECT ‘XXXXXXX’
Dhr. XXXXXXX
Studentnummer: XXXXXXX
Datum: 31-10-2021 NCOI
Eindopdracht HBO Six Sigma Lean Green Belt HBO TBK
,Eindopdracht HBO Six Sigma Lean Green Belt
Voorwoord
Mijn naam is XXXXXXX en ik werk sinds XXXXXXX bij XXXXXXX in XXXXXXX. XXXXXXX
is sinds XXXXXXX onderdeel van XXXXXXX, een Brits multinationaal
ruimtevaartcomponentenbedrijf. XXXXXXX levert wereldwijd aan meer dan 90% van de
vliegtuig- en motorproducenten haar producten en diensten. XXXXXXX is gespecialiseerd in
het ontwikkelen, produceren en assembleren van vliegtuigonderdelen, in specifiek
XXXXXXX. Voorbeelden van toestellen waarin onze onderdelen verwerkt zijn, zijn o.a. de F-
16, F-35, Dash 8 en de Apache en NH-90 helikopters. XXXXXXX onderscheidt zich van haar
concurrentie omdat we in staat zijn machinale bewerkingen uit te voeren op 1/1000e mm
nauwkeurig en we nagenoeg alle chemische oppervlaktebehandelingen in eigen huis
hebben.
Als Manufacturing Engineer ben ik technisch verantwoordelijk voor alle JSF F-35 AG delen
die in productie vervaardigd worden. Mijn taken bestaan hierbij voornamelijk uit het
onderzoeken en herstellen van productafwijkingen, het ontwikkelen en verbeteren van
processen en productiemethoden en het in stand houden van productiewijze en
productiedocumentatie.
Ik ben gestart met de volledige HBO Bachelor Technische Bedrijfskunde met het doel de
Koninklijke Marine uiteindelijk te verlaten en het bedrijfsleven in te groeien. Nu ik werkzaam
ben bij XXXXXXX wil ik de opgedane kennis gebruiken om veel voorkomende storingen
binnen het productieproces aan te pakken, maar ook verbeteringen op langer termijn.
Het is niet toegestaan dit document verder te verspreiden zonder toestemming van de
auteur.
1
, Eindopdracht HBO Six Sigma Lean Green Belt
Samenvatting
De enorme groei van XXXXXXX in korte tijd gaat niet zonder slag of stoot. De kwaliteit van
de producten die XXXXXXX levert blijft van de hoogste kwaliteit. Echter wordt de achterstand
op leveringen, door tussentijdse afkeur van producten vanwege veel verschillende redenen,
als maar groter met ontevreden klanten als gevolg.
Deze eindopdracht focust zich op een van de producten binnen XXXXXXX waar de
achterstand in leveringen permanent in de top 3 staat van alle producten, namelijk de
XXXXXXX. De XXXXXXX is een cilindervormig onderdeel dat uiteindelijk wordt ingebouwd in
een schokbreker. Het doel van deze eindopdracht is om vóór het 2e kwartaal van 2022 de
gemiddelde doorlooptijd van de XXXXXXX met 5% te verkorten, door afkeur van producten
te reduceren.
Nadat er in de Define fase de probleemstelling, doelstelling, VOC en CTQext met
specificaties zijn bepaald, is er een projectteam samengesteld waarmee in overleg een
doorlooptijd van 5 maanden voor het project afgesproken is. Tijdens de Measure fase wordt
middels een Measurement System Analysis de betrouwbaarheid van de metingen in kaart
gebracht, welke voor de benodigde data zorgen. Tevens wordt er getoond op welke manier
de benodigde data verzameld en gepresenteerd wordt. In de Analysis fase wordt de 5x Why
tool gebruikt om de oorzaken van de leverachterstand te achterhalen, wordt een Ishakawa-
diagram ingezet om een root-cause analyse uit te voeren en wordt de Pareto-tool ingezet om
in kaart te brengen welke afwijkingen voor de meeste vertraging zorgen. In de Control fase
wordt er met behulp van de Proces-FMEA een risicoanalyse uitgevoerd. De Proces-FMEA
weergeeft, met de zogeheten Risk Priority Numbers, welke afwijkingen het grootste risico
vormen en uiteindelijk opgenomen zullen worden als KPI. Ook wordt er stilgestaan bij het
CIMM level waarin XXXXXXX zich bevindt (level II).
Het uiteindelijke advies na het gebruik van de diverse tools is om op basis van de scores uit
de PFMEA te bepalen welke afwijkingen als eerst getackeld moeten worden, zodat
engineering capaciteit beschikbaar gesteld en ingezet kan worden. Het periodiek blijven
herhalen van DMAIC is hierbij essentieel en zorgt voor een constante verbetering van
kwaliteit en leverbetrouwbaarheid.
2
