The Blog Single

Some Cool Page Description
  • 12 nov

    Effects of the material flow

    It is frightening how little the planners are free to decide without causing repercussions on other costs and decision areas, and in other sections – effects they most often do not see or think of at the moment of the decision.


    The material flow is sending its effects widely around in the laundry.


    Put into boxes, some of the variables the planners have to take into consideration when optimizing the production are:


    (IED is the workstation change-overs that demand the machine brought to a complete halt. OED can be carried out while the machine is still running. WIP is short for Work In Progress).


    Coherence of decisions
    And it is really just a part of the picture, because behind the boxes even more decisions hide, e.g. about synchronization of incoming and outgoing goods, maintenance, investment strategies, change-over techniques, and product mix norms. And from these decisions the material flow relates to the optimization of the distribution, the stocks and the workforce.

    There is of course the obvious: The line from the batch flow optimization, via the actual product mix to the collection frequencies, which is the connecting link to the distribution optimization.

    But there are more links. From collection frequencies we are able to deduct the longest interval between two collections with a customer (the LIBTC-value), and the maximum collected quantity, which is the basis for calculating stock norms per article for each customer. Which brings us into stock optimization.

    From the difference between stock norm and the actual stock per article per customer we are able to calculate the gross demand, from which we are able to derive the net demand, and then we are back in the production again.

    In other words there is an unbroken line through production, distribution, stocks, and back to production again, when it comes to optimization. The circuit is closed, like in the figure below.


    (LIBTC is the Longest Interval Between Two Collections with a customer).

    And with that we have actually uncovered some of the most fundamental decisions in the laundry, that is, the ones with the greatest practical and financial consequences in the daily operation.

    And more than that. Now we know for sure, that the decisions our planners make, with regards to any one of these optimization types, affects the other two. And strike back at the first again.

    Even though it may seem a little academic, it has very concrete effects. We know from bitter experience from other industries, that when we try to increase the utilization of a factory’s capacities to 100% we loose control of stocks and leadtime, and the stress level converges towards disaster.
    We can try to loosen these tight connections with buffers and spare capacity, but it is at the cost of our laundry’s lifeblood – the working capital.
    Instead we can try to emulate what the very best laundries do.


    Key figures and measuring points
    Batch sequences, process route choices and allocation of operators are what (at the very short term) govern the costs and capacity utilization. It is at these decisions the most fundamental key figures must be aimed, those we rely on to tell us if we are carrying out an optimal plan.

    And that is what the very best laundries do. They plan and execute with targeted methods (like operation strategies and product mix norms) and continuously monitor their progress with key figures.

    The less experienced laundries apply methods proven useful yesterday, last week, last month or last year, also when things have changed in the meantime. And they monitor tomorrow, next week or next month whether expectations are met – when it no longer is possible to correct actions, and maybe only when consequences reach the accounts.

    And that is what it is about, when we are talking expectations: Financial results. The bottom line. The cost of the decisions made every day in the production, on the plant floor. And which the laundry, applying the right key figures and measuring frequencies, is able to predict the outcome of while the decisions are still being carried out on the shop floor.

    The best laundries have a firm grasp of the links between the accounts and the actions taking place in the laundry production, the links found in hierarchical structures like
    the one below.


    The hierarchy
    As an example the working hour consumption in the production is made up of check-in hours, washing hours, ironing hours and so on. Given the building, the machines sitting in the laundry, the employees and the market, ironing hours are determined by a large number of variables, among others:
    Efficiency on the ironer, which is the result of:

    A. Ironer speed, which is in part determined by:

    B. Moisture retention, as a result of:

    C. Press / spin cycle time,
    C. Drying time, which is influenced by:

    C. Steam pressure,
    C. Employee productivity, which is influenced by:

    D. Working speed, as a result of:

    D. Number of allocated operators,
    D. Operator skill levels,

    D. Micro pause occurrences, which is kept down by:

    E. A steady, low buffer content, which is determined by:

    F. Category sequences,
    F. Process route choices,



    The point being…
    We cannot keep track of all these parameters. We have to focus our effort on the most important ones, that is, identify the cost drivers which carry the greatest financial weight, and devise key figures and find measuring points aimed at monitoring these.
    Very few entries in the accounts cover several cost types in the production, which involve even more actions. But these actions stem from fewer decisions, which actually only concerns a small number of important cost drivers in the laundry production.
    If we work out these cost drivers’ weight we are able to identify the decisions carrying the greatest financial weight. Traditional focus points are:

    • fresh water and energy consumption,
    • employee productivity,
    • fluidity,
    • rewash percentage,
    • steam production

    and the like, but most often there is a layer of governing parameters behind these.

    Cost drivers can be grouped around a small number of determining decisions. Working out a link hierarchy for all cost drivers in the laundry, you are likely to experience that:

    • category sequences,
    • buffer contents,
    • process route choices and
    • moisture retentions

    appear frequently, on the lowest level.
    When our planners decide on these parameters they control, in other words, a major part of the laundry’s cost complex. The respect for, and management of, these decisions should reflect this fact.


    Decisions with impact
    Breaking down the laundry’s cost complex into this kind of hierarchy also shows with what decisions the laundry needs to be particularly careful when formulating the operation strategies, because category sequences, buffer contents and process route choices do have wide consequences.
    The connections also give hints as to how the laundry should allocate work and size capacities. For instance it is often cheaper to extract water in a process step that doesn’t require operators, rather than in a step that does (depending on bottlenecks). In this case the planners should prefer to extract as much water as possible in extractors or dryers, rather than in the ironers – if the object is to reduce costs. It is indeed worth considering.

    The point is: Quantifying your laundry’s cost parameters, in hierarchies like the one above, lends confidence to your decisions and priorities.
    Just remember that wages are not the only cost. When reducing costs, we have to consider all costs. On the other hand, if our objective entails moving processing from expensive workstations to cheaper ones, we should do it, also if it is at the “expense” of leadtime. And if we prefer to reduce costs in general, this should be reflected in capacities, e.g. in a high drying / ironing capacity ratio.

    The hierarchy also tells us that the resultant ironing speed not only depends on the ironer itself and moisture retention, but also on buffer contents and category sequences, parameters we – to some degree – control by means of planning.


    With extensive use of buffers the laundry relieves the pressure on the production and its planning. But large quantities of linen and textiles with the customers reduce pressure on the production even more. With large customer stocks and frequent collections the customers feel secure and leave us alone. So in most cases the laundry keeps stocks and delivery frequencies high of its own accord. Otherwise the customers see to it.


    Requisition system
    And then we have come to one of the most serious causes of financial drainage in the laundry:
    The stocks.

    Stock sizes are determined by a basis supply of linen and textiles deposited with a customer, and the steady flow of supplies to and from the customer, which is often managed by the customer herself, by means of requisitions.

    But linen and textiles are almost never the most important part of the customer’s business. In the hotels it is the well-being of the guests, in the hospital the constitution of the patients, in the slaughterhouse the carvings, in the metallic industries the cuttings, weldings and solderings, and in the prisons it is the rehabilitation programmes.
    In neither of these places does the linen or the matron room have any prominent place in the business, or its handling held in any greater respect. The linen simply has to be available, abundant and flawless – preferably at no effort and no cost. Linen depot management usually bears the impress of this fact.
    The majority of customer stocks are based on a requisition system of some kind, and the examples of misuse of these systems and mismanagement of the stocks are many, surprising and sometimes colourful.


    To be in control
    Requisition systems must be something the textile producers, or perhaps some lazy laundry manager, has invented. No other single factor has had greater influence on the exorbitant losses in the laundries’ linen stocks.
    But the production is actually able to remedy this problem, by counting what is collected each day, from each customer.
    Of course a requisition system is harmless in itself, provided the laundry keeps track of each item in circulation, i.e. when the laundry take on the responsibility for stock utilization – what in other industries is called the stock turnover ratio.

    But this requires:

    • sizing and distributing stocks according to each customer’s maximum need (in the long term),
    • continuous control of the actual stock turnover ratio with each customer (in the medium term), and
    • continuous transaction control (in the short term).

    Think of it as if the customer once and for all is provided with a supply of linen equivalent to her maximum need in the season. The stock is hers. What she sends to the laundry is returned to her, as if it was her own linen. Most likely not the exact same pieces, but in the same qualities and quantities. Her stock circulates.
    And the requisitions are, all things considered, not necessary in this laundry.

    To be in control requires four things:

    • a realization: Her stock consists of the linen on the beds (if it is a hotel), a safety buffer in her linen depot, and the maximum quantity returned by her to the laundry. The number of beds is constant, as is the safety buffer. Only the quantity sent to the laundry varies, depending on her activities and the longest interval between two collections (abbreviated LIBTC),
    • frequent calculations of the stock turnover ratio. To avoid bringing the customer in short supply, and to avoid “dead” linen, the laundry has to keep track of the stock utilization and nip surplus and shortcomings in the bud,
    • continuous transaction monitoring by the check-in. To be able to deliver, what the customer has returned dirty, each collection has to be accounted for, in quantities and qualities, and finally
    • a system to record the data and carry out the necessary calculations. And it doesn’t have to be complicated or particularly fancy.

    This is what it takes to gain control of the stocks. Only now the laundry is able to keep track of stock turnover, stock utilization, redistribute stocks, control the heavy losses of linen, and reduce the need for new linen supplies.


    Stock sizing
    Only now the laundry is able to size stocks according – not to some theoretical factor to multiply by the number of beds – but to the customer’s actual requirements.
    The use of requisition systems is based on the assumption that the stocks need to be adjusted daily or weekly. But is that really necessary?
    No, it isn’t. If stocks need to be adjusted, it is only in and out of seasons. During and between seasons stocks might as well be regarded as being constant, unless, of course, the laundry customers have alternating seasons. But who has?
    Only very few. Maybe the requisition systems are convenient to the laundries, because they excuse them from managing the stocks, but uhm… what other industries leave it to the customers to administer their assets?


    The calculations
    Are simple. The customer’s necessary stock of a given article type is the sum of these four measures:

    • the quantity currently in use by the customer (e.g. sheets on beds),
    • collected quantity,
    • if synchronous: delivered quantity, and
    • a safety margin (of e.g. 20%),

    – on the day when the sum of the first three measures are at maximum (= max. consumption).


    LIBTC and transaction control
    This teaches us two important lessons.
    Collected quantities depend on the customers’ maximum consumption (of course), but also on the interval between collections. Longest interval between two collections (LIBTC) then becomes an important parameter to stock sizing. LIBTC is determined by the geography (mileage costs), the customer’s fear of shortcomings, or hygienic considerations, but in any case it ties distribution and stocks closely together.

    To size stocks correctly we need to keep track of daily deliveries and collections. It is in the track records we find the maximum consumption by means of the formula:

    [maximum consumption + number of beds] x safety margin,

    – which could read:
    [collected 17 + delivered 78 + 162 beds] x a safety margin of 20% = 308 duvet covers.


    An example
    Organized in a table the calculations could look like this (for duvet covers with a single customer):


    Taken literally the calculations imply that the laundry would be able to recall 364 duvet covers from a single customer. Applied on all customers the calculations get rather interesting.
    For the same article, duvet covers, the calculations for a number of the laundry’s customers might look like this:


    Without changing distribution patterns, the production set up, responsiveness, customer service or anything else of importance, this laundry would be able to reduce the risk of shortcomings by redistributing 40 duvet covers, and reduce the need for reinvestments by recalling 652 duvet covers.

    It is an established fact that laundries, by means of these simple calculations, have been able to reduce textile procurement by up to 90% in 2 consecutive years and generate hundreds of thousands of pounds sterling in working capital.

    By means of transaction tracking the laundry regains control of flow and stocks, and is able to utilize their full potential. The customer is not burdened by cost demanding requisition systems, invoicing can be moved from the administration into the check-in, be carried out automatically by means of chip systems, according to incoming volumes.
    Each article is accounted for, and in the long run the laundry accumulates an unequalled statistical data basis, from which it is able to control customer stocks and the laundry’s total textile volumes.

    The laundry does not need to produce in portion to maintain this kind of transaction control. It works just as well in pool laundries. But it does require piece control and counting in the check-in.
    And here is the problem.

    Only very few laundries are willing to shoulder this cost, in spite of the advantages of controlling assets in both the short and the long run. So we need to make the laundry suppliers attack this problem when designing check-in and registration systems, in order to make multiple counting, reading and registration as simple, fast and cheap as possible.



  • 12 nov

    Varestrømmens parametre

    Produktionens virkninger: Faktisk er det skræmmende så lidt, planlæggerne kan træffe beslutning om, uden at det får virkninger på andre omkostningsområder, i andre afdelinger, for andre medarbejdere og andre beslutningstagere. Virkninger, man oftest ikke ser eller tænker på, i selve beslutningsøjeblikket.

    Varestrømmen sender sine virkninger vidt omkring i vaskeriet.

    Sat op i kasser, ser en del af billedet således ud:


    (IED er de maskinomstillinger, der kan kræver at maskinen står stille. OED er klargøringer, der kan gøres mens maskinen kører. WIP er Work In Progress).

    Beslutningernes sammenhænge

    Og det er virkelig kun en del af billedet, for bag kasserne i figuren gemmer sig andre beslutninger, om fx. profilsynkronisering, vedligeholdelse, investeringsstrategi, omstillingsteknikker og produktmixnormer – og så står varestrømsoptimeringen pludselig i forhold til optimeringen af både distributionen, lagrene og arbejdskraften.

    Der er selvfølgelig den oplagte: linien fra varestrømsoptimeringen, over det faktiske produktmix, til afhentningsfrekvensen, som er forbindelsespunktet til distributionsoptimeringen. Men der er flere.

    Af afhentningsfrekvenserne kan vi udlede længste interval mellem to afhentninger (LIMTA), den maksimale, afhentede mængde, som er grundlaget for beregningen af beholdningsnormer pr. artikel for hver kunde.

    Og så er vi ovre i beholdningsoptimeringen.

    Med forskellen mellem beholdningsnormen og den faktiske beholdning pr. artikel får vi bruttobehovet for hver kunde, af bruttobehovet kan vi beregne nettobehovet, og så er vi tilbage i produktionsoptimeringen.

    Der kan med andre ord dannes en ubrudt linie mellem produktionsoptimering, distributionsoptimering, beholdningsoptimering og tilbage til produktionen.

    Ringen er sluttet, som i figuren nedenfor:


    Dermed har vi faktisk afdækket vaskeriets allermest grundliggende beslutninger, altså dem, som også har de største praktiske og økonomiske konsekvenser i det daglige. Og mere end det.

    Nu ved vi nemlig også med vished, at alle de beslutninger, som planlæggerne træffer for én af disse optimeringstyper, får indflydelse på de øvrige to. Og rammer tilbage på den første igen.

    Selvom det kan virke lidt akademisk, har det meget konkrete virkninger.

    Vi ved fra bitter erfaring i andre industrier, at når man prøver at øge produktionsapparatets udnyttelsesgrad til 100%, så taber man kontrollen med mellemvarelagrene, og stressniveauet stiger helt uacceptabelt. De stramme sammenhænge kan vi afbøde med lagre og ledig kapacitet, men det koster vores hjerteblod – arbejdskapitalen.

    I stedet kan vi gøre som de allerdygtigste vaskerier.

    Nøgletal og målepunkter

    Batchrækkefølgerne, valg af procesruter og allokeringen af medarbejderne er, hvad der på det helt korte sigt styrer omkostningerne.

    Det er herfra de allermest grundliggende nøgletal – dem, som skal fortælle os, om vi er i gang med at gennemføre en optimal plan – afledes, de såkaldte Key Performance Indicators, som jeg skrev om i artikel 4. Og det er dét, de allerdygtigste gør.

    De planlægger og gennemfører produktionen med målrettede metoder (driftstrategier og produktmixnormer) og kontrollerer løbende, med nøgletal og målepunkter, om forventningerne bliver indfriet.

    De mindre dygtige vaskerier forventer at fortsætte på samme niveau, som i går, sidste uge, sidste måned eller sidste år. Det fortæller nøgletallene også.

    Målingerne tager de så bagefter, når dagen, ugen og måneden er gået. Når det ikke længere er muligt at korrigere. Når konsekvenserne er nået frem til regnskaberne. Og det er dét, vi taler om, når vi taler om forventninger: økonomiske forventninger. Bundlinieresultater. Resultatet af omkostninger, der har været beslutninger ude på vaskerigulvet.

    Og som vaskeriet, med de rigtige nøgletal og målepunkter, havde havde kunnet forudsige endnu mens de blev truffet. Sammenhænge som er bundet i en stram, hierarkisk struktur.


    Fx. udgøres timeforbruget i produktionen af bl.a. indsorteringstimer, vasketimer og rulletimer. Rulletimer bestemmes i sin tur bl.a. af:

    A) teknisk effektivitet & oppetid på rullerne (der er følge af):

    B) vedligehold,

    B) rullehastighed (der afgøres af):

    C) restfugte (som resultat af):

    D)  centrifugeringstider,

    D) tørretider (der påvirkes af):

    E) damptryk,

    E) medarbejderproduktivitet (der afgøres af):

    F) arbejdstempo (der er resultatet af ):

    G)  hvilke medarbejdere der er allokeret,

    G) disse medarbejderes dueligheder,

    G) antallet af mikropauser (der holdes nede af):

    H)  jævnt lave bufferfyldninger (der afgøres af):

    I) kategorirækkefølger,

    I) procesrutevalg, osv.

    Min pointe er, at:

    • vi kan ikke måle alt dette. Vi må fokusere vores indsats på de vigtigste områder, dvs. finde de omkostningsdannere, der har de tungeste økonomiske konsekvenser, og udforme nøgletal og finde målepunkter rettet mod disse,
    • nogle få omkostningsposter i regnskabet bliver til mange omkostningstyper i produktionen, som stammer fra endnu flere handlinger. Men disse handlinger udspringer af et mindre antal beslutninger, som reelt kun retter sig mod nogle få, vigtige omkostningsdannere,
    • beregner vi talstørrelserne for disse omkostningsdannere, kan vi identificere de beslutninger, der har størst økonomisk tyngde. De traditionelle fokusområder er friskvandsforbrug, udledning til kloak, energiforbrug, medarbejderproduktivitet, fluditetsstigning, omvaskeprocent, dampproduktion og CO2-tal, men oftest findes der er lag af styrende parametre bag disse,
    • mange omkostningsdannere er styret af de samme beslutninger – fx. optræder kategorirækkefølge, bufferfyldning, procesrutevalg og restfugt ofte i hierarkiet. Når planlæggerne træffer beslutninger om disse forhold, så bestemmer de med andre ord en stor del af omkostningskomplekset. Respekten for, og håndteringen af, disse beslutninger bør afspejle dette faktum.

    Beslutningerne med de største konsekvenser

    Den hierarkiske opdeling fortæller derfor også, hvilke beslutninger, vaskerierne skal være særligt omhyggelige med i udformningen af deres driftstrategier, for lige netop kategorirækkefølger, bufferfyldninger og procesrutevalg har vide konsekvenser.

    Sammenhængene fortæller også vaskerierne, hvordan de skal prioritere.

    Det er fx. ofte billigere at afvande i et procestrin, der ikke kræver bemanding, fremfor i et, der gør (afhængigt af flaskehalse), hvilket fx. kunne betyde, at planlæggerne skulle foretrække at få det meste vand ud af tøjet, før det når frem til rullerne – også selvom det reducerer proceshastigheden på opstrøms arbejdssteder.

    Kapaciteter skal afstemmes herefter. Den fortæller også, at fx. rullehastigheden ikke kun er betinget af rullens forhold og tøjets restfugt, men også af fx. bufferfyldninger og kategorirækkefølger, forhold, som vi til dels styrer i kraft af planlægningen.


    Vaskeriet kan tage en del af presset fra produktionen ved hjælp af buffere, men endnu mere tryk kan tages af ved hjælp af store beholdninger hos kunderne, eller høje leveringsfrekvenser. Med meget tøj i kundernes linneddepoter, får vaskeriet fred.

    I mange tilfælde vil vaskeriet derfor af sig selv sørge for at dimensionere beholdningerne rigeligt store. Ellers sørger kunden for det.


    Og så er vi nået til et af de områder i vaskerierne, som er årsag til den største dræning af kapital: tøjbeholdningerne.

    Beholdningsstørrelserne bestemmes dels af den startmængde tøj, som lægges ud hos en ny kunde, og dels af den stadige strøm af suppleringer, der oftest styres af kunden selv, ved hjælp af rekvisitioner. Men hos alle andre end tekstilfabrikkerne og vaskerierne er tøjet ikke det vigtigste i virksomhedens drift.

    På hotellerne er gæsternes tilfredshed vigtigst, på hospitalet er det patienternes bedringsforløb, på slagteriet udskæringerne, i metalindustrien svejsningerne, drejningerne og fræsningerne, og i fængslerne er det rehabiliteringsprogrammerne.

    Ingen af disse steder har rengørings- og linnedrummene nogen særligt fremtrædende plads i driften, eller nyder nogen synderlig anseelse.

    Tøjet skal simpelthen være der, og være i orden. Og det skal ikke tage særlig lang tid at styre linneddepotet.

    Styringen af tøjbeholdningerne bærer præg deraf. Langt de fleste er baseret på en eller anden form for rekvisitionssystem, og eksemplerne på misbrug af systemerne og mismanagement af beholdningerne er mange, overraskende, farverige og hyppige. Et passagerskib i rutefart udfyldte sine rekvisitioner med de samme tal, uge ud og uge ind, uden smålig skelen til, hvad der reelt var af tøj i depotet.

    Det var først, da en hel kahyt var fyldt med viskestykker, at purseren blev opmærksom på problemet. Centralvaskeriet var end ikke klar over, at omkring et ton viskestykker havde hobet sig op på et af skibene.

    At have kontrol

    Rekvisitionssystemer må være noget tekstilfabrikanterne har skabt. Ingen enkelt faktor i industrialiseringsprocessen har haft større indflydelse på de voldsomme svind i vaskeriernes tøjbeholdning, end rekvisitionssystemerne.

    Men produktionen er faktisk i stand til at afhjælpe problemet, ved at tælle op, hvad der kommer tilbage til vaskeriet.

    Rekvisitionssystemerne er, i sig selv, harmløse, når der holdes justits med udnyttelsen af beholdningerne, når vaskeriet tager ansvar for beholdningernes anvendelse (antal vaske pr. artikel pr. år) – dét, der i andre industrier kaldes lageromsætningshastighed.

    Men det kræver:

    • dimensionering og fordeling af beholdningerne ift. kundens maksimale behov (på lang sigt),
    •  løbende kontrol af kundens faktiske beholdningsomsætning (på mellem sigt), og
    •  løbende transaktionskontrol (på kort sigt).

    Tænk på det, som om kunden én gang for alle får en beholdning stillet til rådighed, der svarer til hendes maksimale forbrug i sæsonen. Beholdningen er hendes. Dét tøj, som hun efterhånden sender til vaskeriet, returneres som om det var hendes eget tøj. Måske ikke det samme tøj, men det er samme mængder og artikeltyper. Hendes beholdning cirkulerer.

    Og rekvisitionerne er i og for sig overflødige. For at have kontrol, kræves fire ting:

    A) Beholdningsstyring

    En konstatering. Hendes beholdning består af dét tøj, der ligger på sengene (hvis det er et hotel), et sikkerhedslager i depotet, og så den maksimale mængde tøj til vask. Antallet senge er konstant. Sikkerhedslagret i depotet er også konstant. Kun den maksimale mængde tøj til vask varierer. Den afhænger af hendes aktivitetsomfang og tiden mellem vaskeriets afhentninger (Længste Interval Mellem To Afhentninger, LIMTA).

    B) Jævnlige beregninger af lageromsætningen

    For ikke at bringe hende i en situation, hvor der mangler tøj i depotet, og for at undgå ”dødt” tøj, skal vaskeriet med jævne mellemrum kontrollere hendes beholdningsudnyttelse, og fange mangel- og overskudssituationer i opløbet.

    C) Løbende transaktionskontrol

    For at kunne levere ud, hvad hun har leveret ind til vaskeriet, skal hver afhentning opgøres i mængder og kvaliteter.

    D) Et system til at registrere data og foretage de nødvendige beregninger.

    Først nu har vaskeriet reelt kontrol over beholdningerne. Først nu har vaskeriet lave tab på tøjdepoterne og store omsætningshastigheder på beholdningerne – maksimal indtjening på tøjinvesteringen.


    Først nu kan dimensioneringen af beholdningerne tage udgangspunkt, ikke i et teoretisk tal for antal senge gange en eller anden faktor, men i hver enkelt kundes reelle forbrug.

    Rekvisitionssystemerne tager som udgangspunkt, at beholdningerne kræver daglig eller ugentlig regulering, men hvorfor skulle det være nødvendigt? Hvis de skal reguleres, så gør det på vej ind i, og på vej ud af kundens sæsoner.

    Derimellem kan beholdningerne lige så godt betragtes som konstante, med mindre, naturligvis, at vaskeriets kunder indenfor hver tøjkategori har forskudte sæsoner. Men hvem har det?

    Meget, meget få. Måske er rekvisitionssystemerne bekvemme for vaskerierne, for de fritager vaskerierne for arbejdet med styring af beholdningerne, men øhh… hvilke andre brancher overlader det til kunderne at holde justits med virksomhedens værdier? Ingen jeg kender.


    Er enkle. Kundens nødvendige beholdning af en given artikeltype er summen af tre målepunkter:

    • aktuelt i brug hos kunden,
    • afhentet mængde,
    • leveret mængde,
    • plus en sikkerhedsmargin (på fx. 20%)

    – på dén dag, hvor summen af de tre målepunkter er størst (lig med max.forbruget).

    LIMTA og transaktionsregistrering

    Der er et par lektier at lære af regnestykket.

    Først og fremmest, at vore kunders maksimale forbrug er afhængige af deres løbende forbrug af varen (forstås), men også af intervallerne mellem afhentningerne, fordi afhentet og leveret mængde bestemmes heraf. Længste Interval Mellem To Afhentninger (LIMTA) er derfor afgørende for dimensioneringen af beholdningerne.

    LIMTA kan være bestemt af køreomkostningerne (geografien), en sikkerhedsmargin, kundens frygt for at løbe tør eller af hygiejniske hensyn, men binder under alle omstændigheder distributionen uløseligt sammen med beholdningerne.

    For at kunne foretage en dimensionering af beholdningerne, er vi nødt til at gemme leverings- og afhentningshistorikken.

    Det er historikken, der giver os maksimalforbrugene efter formlen:

    [Maksimalforbrug + antal senge] x sikkerhedsmargin = [95 + 162] x 1,20 = 308 dynebetræk.

    Et praktisk eksempel

    Sætter man det lidt i system, kunne regnestykket se således ud (fx. for dynebetræk hos en enkelt kunde):


    Tager vi tallene helt bogstaveligt, kunne vaskeriet altså frigøre 364 dynebetræk hos denne kunde.

    Man kunne måske starte med at tage 300 ud, og så se over de kommende uger, om statistikken stadig holder stik.

    Men når man så begynder at lave regnestykket for flere kunder, bliver det rigtigt interessant.

    For samme artikel kunne regnestykket, for et udpluk af vaskeriets kunder, se ud som i figuren nedenfor.

    Uden at ændre distributionsmønstret, produktionen, produktmixet eller noget som helst andet, kunne vaskeriet altså omfordele 40 stk. dynebetræk, således at 2 kunder fik reduceret risikoen for manko, og kunne hente 652 stk. dynebetræk hjem på lageret og derved reducere vaskeriets behov for at købe yderligere tøj.

    En af de kunder, jeg har arbejdet for, kunne reducere tøjinvesteringerne med 90% over 2 år og genererede et millionbeløb i arbejdskapital.


    Med transaktionskontrol får vaskeriet kontrol over lagrene, og kan udnytte dem til fulde.

    Kunden belastes ikke med et omkostningskrævende rekvisitionssystem, faktureringen kan flyttes fra administrationen direkte ud i vaskeriets indsortering og ske i henhold til indkomne (vaskede) mængder, der er kontrol med hver enkelt kundes beholdning af hver enkelt artikeltype, og på længere sigt er der et uforlignelig godt statistisk materiale at styre kundernes beholdninger og vaskeriets samlede tøjmængder efter.

    Man behøver ikke at vaske i portion, for at drive denne form for beholdningsstyring.

    Det virker lige så fint i puljevaskerier, men kræver stykregnskab og optælling i indsorteringen. Og her ligger problemet.

    De færreste vaskerier er villige til at påtage sig denne omkostning, uagtet de store både korte og lange gevinster ved at have styr på sine værdier.

    Når vore leverandørers konstruktører designer indsorterings- og registreringssystemer, så gælder det derfor også om at gøre den gentagne optælling og registrering af indkommende gods så enkel, hurtig og billig som mulig.

    Dermed forlader vi vaskeriproduktionen, for ganske kort at udforme et forslag til en indkøbsstrategi for et tænkt vaskeri, der er i overensstemmelse med vaskeriproduktionens vilkår og hensyn. 

    Om Steen Søgaard-Pedersen

    Steen Søgaard-Pedersen er født i 1963 i Dan­mark, uddan­net B.Sc. med speciale i produktions­planlægning, manage­ment og organisation.

    2steen_blue_420x420Hans arbejde er baseret på års erfaring med virk­somhedsdrift og ‑planlægning på mange niveauer, både i produk­ti­ons-, service- og udvik­lingsvirk­somheder (bl.a. 8 års erfaring som vaskeridirektør).

    På internationalt plan er han en af vaskeriindustriens mest er­farne in­denfor konkretisering og gennemførelse af planlæg­ningsteori i praksis, med dyb indsigt i de forhold, som er væ­sentlige for rationel drift af og indkøb til batchpro­duktioner.

    Han har udviklet de effektive Key Per­formance Indicators, der gør det muligt at bench-marke produktioner på tværs af virksomheds-, geografiske, organisatoriske og industrielle grænser, og som præsenteres i denne bog.

    Endelig er han professionel forfatter til såvel fag­artikler og læ­rebøger, han fungerer som råd­giver for be­styrelser, og han under­viser ledere og mellem­ledere.