Case Study on how cost savings have been generated for an airline

1. BMGI „Lunchtime Webinar“
Time in – time out
Make more out of your leadtime data
November 23rd 2012
Dr. Michael Ohler, EU Operations Manager at BMGI
Michael.Ohler@bmgi.com
http://www.bmgi.com
+49 151 28 41 51 03
1

2. Webinar Content
The trouble with (leadtime) data
Examples:
Logistics: sortation
Airports: aircraft taxi time
Conclusions
Q&A
2

3. This is about a real project
... however times and numbers have been changed to
allow discussion and analysis without compromising on
confidentiality.
The webinar is first and foremost about PROBLEM
SOLVING – Improvement and problem solving is about
being humble towards those who acknowledge their
problems.
3

4. Drive enablers – not results
Fast – faster – fastest – faster still …
Y = f(x)
Foto by: Prashant Prabhu 4

5. Appreciate data
Who sees data?
• IT people
• „Geeks“
What do the others see?
• „Percent on time“
• Average lead time
What are they missing?
• Insight
• Opportunities
5

6. Collect the data
1.5 .. 3.5 hours
>50 A/C per night >50 A/C per night
>100 trucks per night >100 trucks per night
Offload Load
Aircraft Sort Aircraft
Offload documents Load
Truck Truck
About half is sorted in over 30mins
6

7. That‘s how data should be collected …
Data collection during the project …
That‘s how data were collected before …
Multiple
Time in
Sort Cells
Time out
7

8. From problem to project
Starting point:
„Our problem is, we don‘t have that sorting machine.“
… But we don‘t want to buy that machine …
„So let‘s give the Lean Sigma guys a chance…“
Project opportunity:
„ Reduce rate of slow sortation from 50% to <10%.“
8

9. Process capability
600
Number of shipments
500
On time: 48%
400
300
200
100
0
Lead time [min]
9

10. How do things get into the process?
700 "Time in"
600 “Bull Whip Effect”
Number of shipments
500
400
300
200
100
0
Shipment arrival time
11

11. How do things get out of the process?
400 „Time out“
350
300
Number of shipment
250
200
Break
150
100
50
0
End of sort time
12

12. Y = f(x): „time out“ versus „time in“
04:00:00
03:30:00
03:00:00
02:30:00
Time out
02:00:00
01:30:00
01:00:00
00:30:00
Time in = time out
00:00:00
00:00:00 00:30:00 01:00:00 01:30:00 02:00:00 02:30:00 03:00:00
Time in
13

13. Cumulative throughput diagrams
12000
10000
Number of shipments
8000
1,5 / sec
1,2 / sec
6000
4000
2000
0
Shipments in Shipments out WIP Linear () Linear ()
14

14. Deriving the project goal
12000
10000
Number of shipments
8000
1.5 / sec
6000
4000
2000
Enjoy your break!
2 / sec
0
15

15. Problem solving: always know
how things are TODAY!
16

16. Six views on your
time‐in – time‐out data
Histograms: leadtime, time in, time out
Time in vs time out, cumulative throughput, leadtime day by day
17

17. There‘s more to it – of course!
ATD time + date Tkof time + date Taxi time
31.12.10 3:09 31.12.10 3:32 00:23:00
31.12.10 3:15 31.12.10 3:29 00:14:00
31.12.10 3:26 31.12.10 3:35 00:09:00
31.12.10 3:57 31.12.10 4:05 00:08:00 Time of day
Thousands of flight data
31.12.10 3:10 31.12.10 3:17 00:07:00
31.12.10 3:08 31.12.10 3:13 00:05:00
30.12.10 10:15 30.12.10 10:30 00:15:00
30.12.10 4:04 30.12.10 4:18 00:14:00
30.12.10 4:10 30.12.10 4:24 00:14:00
30.12.10 4:08
30.12.10 4:03
30.12.10 4:22 00:14:00
30.12.10 4:16 00:13:00
Taxi
30.12.10 3:58
30.12.10 4:03
30.12.10 4:10 00:12:00
30.12.10 4:14 00:11:00
time
30.12.10 3:37 30.12.10 3:48 00:11:00
30.12.10 3:40 30.12.10 3:50 00:10:00
30.12.10 4:17 30.12.10 4:27 00:10:00
30.12.10 3:28 30.12.10 3:38 00:10:00
30.12.10 3:52
30.12.10 4:43
30.12.10 4:02 00:10:00
30.12.10 4:53 00:10:00
Date, week, month
30.12.10 3:36 30.12.10 3:45 00:09:00
30.12.10 3:34 30.12.10 3:43 00:09:00
30.12.10 3:45 30.12.10 3:54 00:09:00
30.12.10 4:20 30.12.10 4:29 00:09:00
30.12.10 4:38 30.12.10 4:47 00:09:00
18
30.12.10 3:04 30.12.10 3:12 00:08:00

18. There‘s more to it – of course!
Average of Taxi time (m timeslot
Grand Total
0:30
0:45
1:00
1:15
1:30
1:45
2:00
2:15
2:30
2:45
3:00
3:15
3:30
3:45
4:00
4:15
4:30
4:45
5:00
5:15
5:30
5:45
6:00
6:15
6:30
week
2010_23 12,0 7,0 6,0 6,0 7,0 8,8 10,9 12,2 12,4 11,6 10,6 7,3 4,0 10,0 5,0 5,0 10,5
2010_24 9,0 7,3 5,5 5,7 8,3 8,5 9,2 10,5 10,0 11,5 9,2 6,5 6,4 7,0 5,5 5,0 5,0 9,1
2010_25 7,7 7,5 8,0 5,0 7,3 7,0 9,1 10,8 14,1 12,1 14,0 12,9 4,6 4,6 5,4 6,7 8,0 10,6
2010_26 9,0 6,5 9,7 7,0 7,2 6,5 9,2 9,6 10,5 12,7 15,3 13,9 8,9 5,3 8,0 9,0 10,9
2010_27 10,5 8,0 7,3 9,0 6,7 6,7 9,2 9,9 10,7 13,5 13,5 10,7 8,3 5,7 9,0 5,0 9,0 5,0 5,0 10,2
2010_28 7,3 6,7 6,7 8,0 6,7 7,6 9,1 9,6 16,7 15,1 12,1 4,8 6,3 6,0 4,7 10,6
2010_29 12,3 5,0 8,3 6,5 7,3 5,2 8,1 8,9 9,3 11,4 9,7 9,5 7,0 5,8 8,0 6,5 8,9
2010_30 6,0 5,0 9,3 6,0 7,3 6,0 7,8 7,3 9,3 11,2 9,2 9,9 7,3 7,2 9,0 7,5 7,0 10,0 8,6
2010_31 6,0 7,7 6,7 6,0 12,3 6,7 8,3 9,6 9,6 8,7 9,8 10,6 7,8 7,3 9,0 10,5 9,0 4,0 7,0 9,1
2010_32 8,0 5,0 8,0 9,7 6,6 8,4 10,4 10,0 11,4 12,8 10,4 4,7 8,0 10,0 10,2
2010_33 8,0 10,0 10,0 6,5 6,5 7,2 8,1 10,5 10,7 12,1 12,5 10,0 5,0 7,5 7,7 10,1
2010_34 9,5 6,0 8,0 6,7 8,8 10,6 10,4 13,3 16,4 13,0 5,5 9,0 6,5 8,0 9,0 11,3
2010_35 7,0 9,7 5,3 6,0 5,5 7,8 6,6 9,9 13,3 15,6 17,4 11,0 8,0 4,0 12,0 5,0 11,6
2010_36 8,0 6,5 7,0 8,5 7,3 7,4 9,5 9,0 11,6 10,9 11,9 11,1 10,6 7,6 4,0 6,5 4,0 10,0
2010_37 8,5 5,0 6,7 5,5 7,0 6,2 8,2 10,2 10,5 11,4 13,6 14,9 12,8 8,6 7,4 9,5 11,0 8,0 7,0 8,0 14,0 10,0 10,9
2010_38 9,0 9,0 5,0 7,0 7,6 6,7 7,5 11,2 11,2 15,2 14,1 13,5 17,6 7,6 8,7 5,0 5,0 4,5 12,0
2010_39 5,0 9,0 6,5 6,3 8,0 7,6 8,7 9,9 10,0 9,5 8,3 7,3 7,4 5,0 19,5 9,0 5,0 14,0 3,0 8,8
2010_40 9,0 9,0 9,0 8,3 5,8 9,3 9,6 11,7 12,9 11,9 11,6 8,4 8,3 7,0 8,3 6,0 6,0 5,0 11,0 2,0 10,3
2010_41 5,0 11,0 6,5 7,6 7,3 5,9 7,9 11,8 10,1 10,0 11,7 11,6 9,8 6,5 5,6 11,5 8,0 7,0 9,8
2010_42 23,7 8,0 8,3 8,2 7,5 8,4 8,1 11,6 12,4 13,9 14,2 14,9 13,3 15,6 7,9 10,0 14,0 12,3
2010_43 5,8 6,0 7,0 7,8 8,2 6,5 9,4 11,2 9,2 10,6 11,2 13,2 10,6 6,7 7,0 8,7 10,0 4,0 10,1
2010_44 5,8 10,3 10,0 7,5 7,6 6,4 8,0 11,3 13,8 12,1 15,4 14,8 8,9 7,7 4,0 6,5 11,6
2010_45 5,5 5,0 6,0 8,0 7,5 7,0 5,0 7,5 7,6 8,2 9,2 9,7 13,1 13,5 12,4 11,3 8,2 6,7 4,7 10,2
2010_46 11,5 8,7 9,3 6,0 5,3 6,0 11,0 8,8 8,3 7,8 9,7 7,7 9,1 12,0 8,2 11,6 11,6 6,7 7,7 5,0 6,0 7,0 9,5
2010_47 9,5 7,0 5,0 5,0 6,8 5,3 7,4 8,0 8,4 9,3 10,7 10,1 8,8 8,6 8,7 8,0 7,0 16,0 9,3 9,0 8,8
2010_48 8,5 7,4 13,8 11,0 7,0 5,0 7,5 10,0 6,3 7,7 10,5 9,9 10,1 12,9 10,8 12,8 12,2 6,7 6,0 5,7 8,0 39,0 10,7
2010_49 22,0 5,3 8,5 6,5 11,5 12,0 5,5 10,5 8,0 7,0 10,3 10,9 9,9 10,9 14,1 11,1 13,4 14,5 16,5 26,6 14,4 12,9 12,4 7,0 3,0 12,8
2010_50 7,0 18,0 7,0 10,4 8,5 13,0 15,5 9,5 6,7 11,3 9,0 10,9 10,1 10,2 9,9 14,5 12,2 12,1 12,3 11,7 12,4 11,0 8,3 11,1
2010_51 11,0 7,5 6,5 7,3 7,0 5,0 16,0 8,3 7,0 8,3 7,0 12,2 11,0 13,0 11,2 15,8 9,7 10,6 11,5 7,9 10,6 7,0 4,0 10,5
2010_52 7,0 19,0 8,0 16,0 13,0 14,0 13,0 11,7 15,0 15,0 10,0 12,5 12,0 7,0 11,0 13,0 12,5
2010_53 7,0 6,0 10,0 5,5 6,0 10,5 10,4 8,7 8,7 12,2 6,7 8,0 9,3 11,6 9,0 9,0 9,5 9,1
2011_01 10,5 32,0 17,7
2011_02 11,0 8,2 10,0 10,3 5,0 10,0 8,0 7,5 9,6 8,9 10,6 11,7 14,3 15,3 14,4 13,1 9,8 15,0 14,4 6,0 4,5 11,9
2011_03 10,8 7,0 6,2 7,7 8,5 5,0 10,0 12,0 7,2 8,5 7,7 7,8 11,2 13,4 12,2 10,9 7,8 7,3 5,3 8,0 16,0 5,0 5,0 9,7
2011_04 9,0 7,4 12,5 12,0 7,8 11,5 9,5 10,0 7,0 10,7 10,2 8,7 9,2 10,9 13,3 14,5 14,4 7,6 6,0 4,7 5,0 9,0 10,8
2011_05 9,0 7,0 7,5 7,0 8,7 9,5 7,0 6,5 8,5 10,2 8,8 11,6 11,2 14,3 13,2 14,1 11,3 9,6 6,0 5,0 5,0 8,0 11,2
2011_06 8,7 10,4 9,5 9,5 10,3 9,0 7,0 8,8 7,0 6,3 9,4 10,9 11,2 11,5 11,8 15,5 15,7 12,8 12,6 9,2 7,4 9,0 8,0 8,0 11,4
2011_07 10,0 6,1 8,5 6,7 8,0 6,0 9,5 8,5 8,9 9,0 10,5 14,3 15,5 19,2 18,1 10,6 6,8 12,0 12,0 6,0 13,1
2011_08 6,0 8,1 11,0 12,0 8,0 6,5 8,0 9,0 6,2 10,1 10,4 14,2 17,4 17,8 17,6 10,6 7,0 5,5 6,0 3,0 6,5 5,0 13,3
2011_09 10,0 7,0 9,7 11,0 8,7 9,0 6,5 7,2 11,3 12,0 16,2 14,4 16,5 11,7 11,1 12,3 5,0 7,8 9,0 12,5
2011_10 9,0 6,0 7,7 10,2 8,0 3,0 11,0 12,0 8,6 7,4 11,3 11,4 14,0 16,7 16,8 13,4 7,0 6,8 5,0 11,9
2011_11 9,5 8,2 9,3 7,8 9,3 5,0 8,5 6,5 7,7 9,2 12,0 11,6 12,7 14,9 11,6 6,5 7,5 4,7 6,5 8,3 6,5 10,8
2011_12 11,5 7,2 10,3 9,0 8,3 6,3 11,0 3,0 8,4 9,9 11,1 10,7 12,8 15,5 14,5 14,3 7,0 7,0 7,3 15,0 9,0 14,0 11,5
2011_13 5,0 5,0 10,0 9,7 11,0 7,0 8,0 7,0 7,4 9,2 9,9 13,0 14,7 15,8 17,0 12,5 7,5 6,0 7,3 6,0 12,2
2011_14 6,8 7,0 8,0 6,0 6,0 7,3 9,7 13,2 11,1 13,1 11,8 15,2 8,0 9,5 6,5 24,0 10,8
2011_15 7,4 5,0 4,0 7,0 7,0 8,0 10,0 10,3 12,8 17,2 17,0 8,1 6,0 7,0 11,7 5,0 11,8
2011_16 10,7 8,5 3,0 7,3 6,3 8,6 11,0 14,5 14,8 17,9 15,6 9,1 5,5 5,0 12,0 8,5 10,0 10,0 12,9
2011_17 8,3 7,0 5,0 7,0 8,0 6,2 9,4 9,6 12,6 13,6 16,8 16,4 9,0 6,3 6,5 5,0 4,0 11,9
2011_18 10,3 7,5 9,0 8,0 10,0 10,5 12,6 12,8 16,6 16,9 16,2 14,8 6,7 8,8 9,0 7,0 13,7
2011_19 8,5 7,5 10,0 6,0 6,0 6,3 9,5 13,3 14,7 18,8 17,6 18,7 8,0 5,0 5,0 6,5 14,1
2011_20 9,0 8,0 6,0 7,6 6,7 8,8 9,5 13,4 15,7 17,6 20,7 13,3 6,3 5,2 4,0 10,0 7,0 4,0 13,1
2011_21 9,4 7,0 9,0 6,0 8,0 6,5 9,0 10,6 14,7 15,2 15,6 16,7 14,2 5,5 5,5 5,0 9,0 5,0 12,7
2011_22 9,2 7,0 8,0 7,0 9,3 10,9 12,3 13,5 17,3 13,2 6,3 19
7,7 10,0 9,3 4,0 9,0 12,0
2011_23 8,5 3,0 4,0 9,0 7,5 10,8 12,0 11,5 12,9 13,3 13,6 11,6 4,0 6,0 9,0 11,5
Grand Total 9,2 7,2 8,3 7,3 7,9 7,0 8,6 10,2 11,4 12,2 12,8 12,3 10,6 11,6 12,7 13,0 11,4 9,8 10,1 10,2 10,2 11,0 9,7 6,6 7,0 11,1

19. There‘s more to it – of course!
Average of Taxi time (min) Universal timeslot
23:30
23:45
0:00
0:15
0:30
0:45
1:00
1:15
1:30
1:45
2:00
2:15
2:30
2:45
3:00
3:15
3:30
3:45
4:00
4:15
4:30
4:45
5:00
5:15
5:30
5:45
6:00
6:15
week Gran
2010_23 12,0 7,0 6,0 6,0 7,0 8,8 10,9 12,2 12,4 11,6 10,6 7,3 4,0 10,0 5,0 5,0 10,5
2010_24 9,0 7,3 5,5 5,7 8,3 8,5 9,2 10,5 10,0 11,5 9,2 6,5 6,4 7,0 5,5 5,0 5,0 9,1
2010_25 7,7 7,5 8,0 5,0 7,3 7,0 9,1 10,8 14,1 12,1 14,0 12,9 4,6 4,6 5,4 6,7 8,0 10,6
2010_26 9,0 6,5 9,7 7,0 7,2 6,5 9,2 9,6 10,5 12,7 15,3 13,9 8,9 5,3 8,0 9,0 10,9
2010_27 10,5 8,0 7,3 9,0 6,7 6,7 9,2 9,9 10,7 13,5 13,5 10,7 8,3 5,7 9,0 5,0 9,0 5,0 5,0 10,2
2010_28 7,3 6,7 6,7 8,0 6,7 7,6 9,1 9,6 16,7 15,1 12,1 4,8 6,3 6,0 4,7 10,6
2010_29 12,3 5,0 8,3 6,5 7,3 5,2 8,1 8,9 9,3 11,4 9,7 9,5 7,0 5,8 8,0 6,5 8,9
2010_30 6,0 5,0 9,3 6,0 7,3 6,0 7,8 7,3 9,3 11,2 9,2 9,9 7,3 7,2 9,0 7,5 7,0 10,0 8,6
2010_31 6,0 7,7 6,7 6,0 12,3 6,7 8,3 9,6 9,6 8,7 9,8 10,6 7,8 7,3 9,0 10,5 9,0 4,0 7,0 9,1
2010_32 8,0 5,0 8,0 9,7 6,6 8,4 10,4 10,0 11,4 12,8 10,4 4,7 8,0 10,0 10,2
2010_33 8,0 10,0 10,0 6,5 6,5 7,2 8,1 10,5 10,7 12,1 12,5 10,0 5,0 7,5 7,7 10,1
2010_34 9,5 6,0 8,0 6,7 8,8 10,6 10,4 13,3 16,4 13,0 5,5 9,0 6,5 8,0 9,0 11,3
2010_35 7,0 9,7 5,3 6,0 5,5 7,8 6,6 9,9 13,3 15,6 17,4 11,0 8,0 4,0 12,0 5,0 11,6
2010_36 8,0 6,5 7,0 8,5 7,3 7,4 9,5 9,0 11,6 10,9 11,9 11,1 10,6 7,6 4,0 6,5 4,0 10,0
2010_37 8,5 5,0 6,7 5,5 7,0 6,2 8,2 10,2 10,5 11,4 13,6 14,9 12,8 8,6 7,4 9,5 11,0 8,0 7,0 8,0 14,0 10,0 10,9
2010_38 9,0 9,0 5,0 7,0 7,6 6,7 7,5 11,2 11,2 15,2 14,1 13,5 17,6 7,6 8,7 5,0 5,0 4,5 12,0
2010_39 5,0 9,0 6,5 6,3 8,0 7,6 8,7 9,9 10,0 9,5 8,3 7,3 7,4 5,0 19,5 9,0 5,0 14,0 3,0 8,8
2010_40 9,0 9,0 9,0 8,3 5,8 9,3 9,6 11,7 12,9 11,9 11,6 8,4 8,3 7,0 8,3 6,0 6,0 5,0 11,0 2,0 10,3
2010_41 5,0 11,0 6,5 7,6 7,3 5,9 7,9 11,8 10,1 10,0 11,7 11,6 9,8 6,5 5,6 11,5 8,0 7,0 9,8
2010_42 23,7 8,0 8,3 8,2 7,5 8,4 8,1 11,6 12,4 13,9 14,2 14,9 13,3 15,6 7,9 10,0 14,0 12,3
2010_43 5,8 6,0 7,0 7,8 8,2 6,5 9,4 11,2 9,2 10,6 11,2 13,2 10,6 6,7 7,0 8,7 10,0 4,0 10,1
2010_44 5,8 10,3 10,0 7,5 7,6 6,4 8,0 11,3 13,8 12,1 15,4 14,8 8,9 7,7 4,0 6,5 11,6
2010_45 6,0 8,0 7,7 7,0 5,0 7,3 8,0 7,6 8,4 9,0 9,7 12,8 13,8 12,4 11,4 8,5 6,7 4,7 5,5 5,0 10,2
2010_46 10,4 6,0 5,3 6,0 11,0 8,8 8,3 7,8 9,7 7,7 9,1 12,3 8,1 11,6 11,1 8,2 7,7 5,0 6,0 7,0 11,5 7,4 9,5
2010_47 6,5 5,0 6,8 5,3 7,4 8,0 8,8 8,8 10,7 10,1 8,8 8,6 8,7 8,0 7,0 16,0 8,5 10,0 9,5 6,9 8,8
2010_48 12,6 11,0 7,0 5,0 7,5 10,0 6,3 7,7 10,4 10,0 10,1 12,8 11,0 12,8 12,2 6,7 6,0 5,7 8,0 39,0 8,5 7,3 10,7
2010_49 8,5 6,5 8,0 13,5 5,5 10,5 8,0 7,0 10,3 10,9 9,9 10,9 14,1 11,1 14,0 13,8 16,5 28,1 14,6 12,9 12,4 7,0 3,0 22,0 5,3 12,8
2010_50 10,7 7,0 10,8 8,6 13,0 15,5 9,5 6,7 11,3 9,0 10,9 10,1 10,2 9,9 14,5 12,2 12,1 13,3 10,9 12,4 11,0 8,3 7,0 11,1
2010_51 6,5 7,3 7,0 5,0 16,0 8,3 7,0 8,3 7,0 12,2 11,0 12,9 11,5 15,8 9,8 10,4 11,5 8,0 10,0 7,0 4,0 11,0 7,5 10,5
2010_52 7,0 19,0 8,0 16,0 13,0 14,0 13,0 11,7 15,0 10,0 12,5 12,0 7,0 11,0 13,0 12,5
2010_53 6,0 10,0 5,5 6,0 10,5 10,4 8,7 8,7 12,2 6,7 8,0 9,3 11,6 9,0 9,0 9,5 7,0 9,1
2011_01 32,0 10,5 17,7
2011_02 10,0 10,3 5,0 10,0 8,0 7,5 9,6 9,2 10,2 11,7 14,8 14,8 14,4 12,9 10,7 15,0 13,5 10,0 4,5 11,0 8,2 11,9
2011_03 6,2 7,7 8,5 5,0 10,0 12,0 7,2 7,7 8,5 7,8 11,3 13,1 12,2 10,9 7,8 7,3 5,3 8,0 16,0 5,0 5,0 10,8 7,0 9,7
2011_04 11,2 12,0 7,8 11,5 9,5 10,0 7,0 10,7 10,1 8,8 9,2 10,9 13,3 14,5 15,0 7,4 6,0 4,7 5,0 9,0 9,0 7,8 10,8
2011_05 7,5 7,0 8,7 9,5 7,0 6,5 8,5 10,2 8,9 11,3 11,2 14,5 13,1 14,1 11,3 9,6 6,0 5,0 5,0 8,0 9,0 7,0 11,2
2011_06 9,5 9,5 10,3 9,0 7,0 8,8 7,0 6,3 9,4 10,8 11,2 11,6 11,8 15,5 15,7 13,3 12,6 9,2 7,4 9,0 8,0 8,0 8,7 10,4 11,4
2011_07 8,5 6,7 8,0 6,0 9,5 8,5 8,9 9,0 10,5 14,3 15,6 18,7 18,1 10,6 6,8 12,0 12,0 6,0 10,0 6,1 13,1
2011_08 11,0 12,0 8,0 6,5 8,0 9,0 6,2 10,8 10,0 14,2 17,3 17,9 17,6 10,6 7,0 5,5 6,0 3,0 6,5 5,0 6,0 8,1 13,3
2011_09 9,8 11,0 8,7 9,0 6,5 7,2 10,7 12,5 16,2 14,2 16,7 11,7 11,1 11,6 5,0 7,8 9,0 10,0 6,4 12,5
2011_10 7,7 10,2 8,0 3,0 11,0 12,0 8,6 7,3 11,3 11,4 14,0 16,4 16,8 13,4 7,0 6,8 5,0 9,0 6,0 11,9
2011_11 9,3 7,8 9,3 5,0 8,5 6,5 7,7 9,2 11,8 11,6 12,6 14,9 11,6 6,5 7,5 4,7 6,5 8,3 6,5 9,5 8,2 10,8
2011_12 10,3 9,0 8,3 6,3 11,0 3,0 8,4 9,9 11,1 10,7 12,8 15,5 14,5 14,3 7,0 7,0 6,0 12,5 9,0 14,0 11,5 7,2 11,5
2011_13 10,0 9,7 11,0 7,0 8,0 7,0 7,4 9,2 9,9 13,0 14,9 15,6 17,0 12,5 7,5 6,0 7,3 6,0 5,0 5,0 12,2
2011_14 6,8 7,0 8,0 6,0 6,0 7,3 9,7 13,2 11,1 13,1 11,8 15,2 8,0 9,5 6,5 24,0 10,8
2011_15 7,4 5,0 4,0 7,0 7,0 8,0 10,0 10,3 12,8 17,2 17,0 8,1 6,0 7,0 11,7 5,0 11,8
2011_16 10,7 8,5 3,0 7,3 6,3 8,6 11,0 14,5 14,8 17,9 15,6 9,1 5,5 5,0 12,0 8,5 10,0 10,0 12,9
2011_17 8,3 7,0 5,0 7,0 8,0 6,2 9,4 9,6 12,6 13,6 16,8 16,4 9,0 6,3 6,5 5,0 4,0 11,9
2011_18 10,3 7,5 9,0 8,0 10,0 10,5 12,6 12,8 16,6 16,9 16,2 14,8 6,7 8,8 9,0 7,0 13,7
2011_19 8,5 7,5 10,0 6,0 6,0 6,3 9,5 13,3 14,7 18,8 17,6 18,7 8,0 5,0 5,0 6,5 14,1
2011_20 9,0 8,0 6,0 7,6 6,7 8,8 9,5 13,4 15,7 17,6 20,7 13,3 6,3 5,2 4,0 10,0 7,0 4,0 13,1
2011_21 9,4 7,0 9,0 6,0 8,0 6,5 9,0 10,6 14,7 15,2 15,6 16,7 14,2 5,5 5,5 5,0 9,0 5,0 12,7
2011_22
2011_23
9,2
8,5 3,0
7,0
4,0 9,0
8,0
7,5
7,0 20
9,3 10,9 12,3 13,5 17,3 13,2
10,8 12,0 11,5 12,9 13,3 13,6 11,6
6,3 7,7 10,0
4,0
9,3
6,0
4,0
9,0
9,0 12,0
11,5
Grand Total 9,0 8,2 8,8 7,8 7,6 7,7 7,5 7,2 8,8 10,2 11,5 13,0 14,0 13,6 10,5 8,6 8,8 9,2 9,5 10,9 9,0 7,4 9,8 9,3 9,8 4,7 9,9 7,1 11,1

20. An important trick:
Calculate WIP from time‐in / time out
Column H Column I Column J Column K Column L Column M
Flow unit Time in Order Flow unit Time out Order
(hh‐mm‐ss) (hh‐mm‐ss)
A TA,in 1 … … …
B TB,in 2 X TX,out N‐2
C TC,in 3 Y TY,out N‐1
… … … Z TZ,out N
Largest “time in” that is
still smaller than a given “time out”:
SUMPRODUCT(MAX((I$2:I$20097<L6)*I$2:I$20097))
21

21. Understand taxi time as a function of
critical influence factors
Push back y/n (PB) Queue length (Q)
Taxi
time
Taxi way (TW)
Run a regression analysis:
TT = f( Q, PB, TW) 23

22. This is it:
Time in – time out
24

23. What for to look into leadtime data
Employee engagement in
quantitative improvement projects
Clarity on opportunities and
Data due diligence
Time is money!
25

24. Listen to the voice of the process!
Make your
lead time data
tell it‘s story!
26

25. Treat your data like a „gold mine“
1) Collect trustworthy data
2) Analyse them with due diligence
3) Understand how to drive enablers
4) The result Y = f(x) will follow
27

26. Thank you!
Contact:
http://www.bmgi.com
Michael.Ohler@bmgi.com
+49‐151‐28.41.51.03
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28