工作负荷平均化﹕像乌龟﹐不要像野兔
工作负荷平均化的矛盾
丰田模式中充满看似矛盾的东西﹐其中﹐最反直觉的东西之一就是工作负荷平均化的矛盾﹕缓慢与稳定胜过快速与不平稳﹐就象龟兔赛跑的寓言(老一辈的丰田生产制度大师们经常使用这个寓言作为比喻)﹐乌龟缓慢但坚定前进﹐野兔一开始就全速急跑﹐过没多久便上气不接下气﹐还停下来打个盹儿。人们工作的方式也经常出现类似形态﹐为了应付期限而赶﹑赶﹑赶﹐然后又松弛一阵子。丰田公司总是偏好缓慢而稳定的工作步伐。
除了稳定的工作量外﹐工作负荷平均化的另一面是稳定的工作组合﹐就某些层面来说﹐这点更难使人理解。在制造业﹐若你制造的零组件不只一种﹐例如A零组件和B零组件的产出各占一半﹐你很自然地会生产大批量的A﹐再生产大批量的B﹐试图创造最大产出。特别是当A和B的生产作业需要花时间切换时﹐制造业者更易倾向采取这种生产模式。但是﹐丰田公司偏好的生产顺序是A﹑B﹑A﹑B……﹐这种平均化的生产组合比较接近真正的单件流程作业。
近年来﹐非常盛行[接单生产](build to order),像戴尔计算机(Dell Computer)等公司﹐完全根据顾客透过网际网路所下的订单来生产﹐几乎完全没有最终产品存货。不幸的是﹐对组装业者管用的东西﹐不见得对供货商管用﹔戴尔计算机的组装厂附近设立或租用存货仓库﹐从丰田模式的观点来看﹐戴尔计算机公司并未解决根本问题﹐只是把问题向后推给其它公司﹐造成这些公司(在此例中指的是戴尔公司的供货商)采行不精实流程﹐最终造成较高成本﹑交低利润。
你或许会问﹕[若丰田公司的流程真的很精实﹐他们不是应该像戴尔计算机那样﹐完全依照顾客订单依序生产吗?]当然不是﹗顾客并不会以稳定﹑可预测的方式下单﹐但丰田生产制度的基础是稳定而平均化的生产时程。丰田模式的另一个看似矛盾之处是﹕为创造精实的价值流程﹐有些时候﹐你必须持有最昂贵﹐也是最浪费的存货—最终产品存货﹐这样﹐你才能接单出货(ship to order)﹐但仍然依照平均化的生产时程来生产。在本章﹐我们将讨论为何把生产时程平均化。
平准化为资源规划提供了标准化核心
如前所述,[平准化]指的是平均化﹐或是平滑化﹐不过﹐跟许多翻译的字词一样﹐译词往往会失去或扭曲了一些概念含意。大多数有关于精实制度的论述对于平准化的解释是﹕把一段时间内生产的产品组合平均化﹐目标是每天(或每数小时)生产每一种零组件。顾客需求的产品数量并不一定﹐但多半以批量方式生产﹐其概念是生产减少批量﹐以更加校准于顾客的实际消费量。
但是﹐这只是一部分的平准化概念。把流程推向更理想的平滑生产﹐也等于把流程推向更高度弹性﹐更敏捷地因顾客需求的变化。
我们从未看过顾客每天需求相同组合与数量的例子﹐要是实际情况有这么简单就好了﹗顾客的需求总是不断变化﹐这为价值流程带来了许多麻烦﹐简言之﹐就是资源的使用必须校准不断变化的顾客需求﹔若顾客的需求变化大﹐就需要有较多存货以为因应。当顾客需求增加时﹐生产设备的产能有限﹔当顾客需求减少时﹐生产设备的产能便会过剩。通常﹐资源的需求量会设定得比较高﹐以应付较高的顾客需求量﹐因此当顾客需求减少时便会出现产能与资源过剩的情形。
顾客需求的变化造成[牛鞭效应](bull whip effect)﹐熟练于使用牛鞭者﹐只需要轻使腕力﹐便能使牛鞭尾端产生极大的破坏力量﹔同理﹐尾端流程少量顾客需求变动将透过整个价值流程产生涟漪效应﹐对每一个生产作业步骤造成的影响尤其明显﹐这种逐渐扩大的效应造成需要更多的资源(更高成本)﹐方能因应显著的变化。
这种效应使得标准化作业的实行更加困难。记得在进行标准化的工作时﹐我们试图使所有作业步骤对准间隔时间﹐以达到均衡化的状态﹐而间隔时间是根据顾客的需求来决定。当间隔时间随着[牛鞭]的上下挥动而波动时﹐怎能使作业标准化呢?这就需要第二种形式的[平准化]﹕为了价值流程的内部效益而自我要求的平均化(并向外扩及供货商)﹐这种需求的平均化创造出一个标准化的核心﹐所有需要的资源都以此标准化核心作为校准对象﹐如图表6-1所示
图表6-1 基本的平均化是所有资源规划的校准核心
基本的平均化 標准化作業 間隔時間 所需的人員 所需的物料 所需的生產設備 方法 (精實工具与程序)
为何要自我选择做到平均化?
使你本身的生产平均化﹐这是一种自我要求(self-inflicted)的选择。我们之所以称其为[自我要求]是因为这是一种认知的选择﹐这种选择含有一些副面影响﹕平均化指的是精准的时间安排﹐采取小批量生产方式﹐生产循环时间非常弹性﹐这种高度弹性将对作业流程形成压力﹐任何导致作业延迟的问题将会立即浮现﹐造成无法达成生产时程表。
举例来说﹐依据产品种类来使生产平均化﹐意指每天生产少量的每种项目﹐亦即切换不同产品的生产﹐但切换物料﹑设备配件等多半需要花些时间﹐切换时间代表生产时间的损失﹐若切换时间作业未标准化且不精准﹐大量的切换作业将造成生产时间大量损失﹐也就无法达成生产时程表的要求﹕从传统的大量生产制度观点来看﹐小批量的生产是好事。一旦你选择了生产平均化﹐你就别无选择地必须缩短切换时间﹐这意味必须有控管﹑标准化的切换作业。
有些人不喜欢对作业流程进行平均化﹐就是因为会造成这种压力﹐会面临未能达到生产数字的风险﹐人类天性趋避风险﹐刻意造成这种风险是有违人类趋避风险的天性。这就是丰田模式磨人的地方﹐它既要我们采行有潜在伤害的模式﹐但又不是任意地﹑杂乱无章地这么做﹐而是需要一个审慎雕琢的制度﹑费心的努力与流程管理﹐并使风险降到最小。你必须了解﹐当你决定要创造精实流程时﹐就是签定了终身契约﹐你想要管用﹑奏效的精实流程﹐就必须持久不懈的努力。
所以﹐你为何要自我选择平均化呢?检视任何生产作业﹐必须会听到[冒泡]﹑[波动]之类的名词﹐意指需求的变动和价值流程中工作量的变化。许多经理人花时间管理这些波动﹐试图调整资源的均衡﹐不断地为波动造成的火灾进行救火﹐这些经理人总是寻求赶上波动﹐让一切回归[正常]。不幸的是﹐就像海洋一样﹐一波未平一波又起﹐你如果不断地追逐波浪﹐就没有足够的时间与心力可致力于流程的改善。太多公司的管理阶层把大部分时间花在围堵工作上问题﹐而不是致力于强化的工作。
使上游流程的需求平滑化
要是你能面临稳定一致的需求呢?这会对你的作业流程产生什么影响?
在价值流程中加入稳定的[顾客]需求讯号(我们在此加引号﹐是因为平准化针对的并不是[真实的顾客]需求)﹐可以对所有作业步骤产生平滑化的效果﹐这种平滑化可以使我们做到资源的标准化﹐一旦能使资源标准化﹐就能大大地简化规划与管控的工作。
让我们再回头看看第2章中介绍的价值流程模型﹐并参见图表2-2﹐在未来状态的价值流程图中﹐我们看到一个平准化的[告示板]或[框框]﹐这是平均化生产时程表常用的视觉展示方法。这个框框中的每一格代表一段时间(例如早上8点到8点15分)﹐在这段时间里的作业可能是﹕材料处理员拿起一块生产广告牌﹐递送给[先导]作业步骤(pacesetter)﹐作为下笔订单﹐再拿取前一笔订单产出的东西。在实际情况下﹐其执行方式有很多种﹐例如﹐订单可能是每小时张贴在一块白板上。平均化有不同形式﹐但目的全都一样﹕显示递送订单和取货的时间间距(pitch time)﹑在这段时间间距中的生产数量(关于[pitch time],请参见《学习观察》一书中的说明)。这个机制是用来支持平均化的流程﹐订定所有作业步骤速度的[先导者]一整天都必须清楚了解他(她)的作业是否超前或落后生产时程表。
若价值流程的先导作业步骤遵循生产时程表﹐情况会如何呢?此先导作业步骤的生产平均化﹐因此﹐上游超市的零组件取用也会平均化。举例来说﹐先导作业步骤使用三种不同的零组件(姑且称之为A﹑B﹑C)进行组装作业﹐每个零组件用来组装成不同的产品﹐若组装的产品平均化A﹑B﹑C的耗用量也会平均化﹐亦即A﹑B﹑C这三种零组件平滑地轮流耗用﹐这便能使超市维持最低数量的A﹑B﹑C零组件的存货。反之﹐若组装员突然一整天只使用A零组件﹐而供应者只在超市里维持平常的A存货量﹐组装线便会快速用完A零组件﹐然后停止生产。因此﹐一旦系统变成平均化后﹐就必须遵循平均化的作业流程﹐否则就会用完零组件而造成缺货﹑停工。当生产线的启动点是零组件超市需要补货作业时﹐作业流程从超市取用零组件﹐便会发出讯号通知超市需要补货﹐若先导作业步骤平均化﹐通知供应者补货的讯号也会平均化﹐减轻著名的[牛鞭效应](客户工厂自求便利地任意更动其作业时程表﹐造成供应者的作业大幅变动)在作业平均化之下﹐供应者很清楚下游对他们的期望﹐能够相当有把握地规划生产时表﹐根据确定的时间来均衡资源的使用﹐籍由改善质量及低成本作业﹐变得更精实。
我们经常听到公司说它们不能使生产作业平均化﹐因为它们的顾客的作业不平均化﹐造成顾客需求不平均。但是﹐就算顾客方面的作业与需求不平均﹐仍然可以透过生产的管控来制定第一个流程回路的平均花生产时程表。注意﹐有两种信息可供控管生产﹐以制定平均化生产时程表﹕第一﹐直接来自顾客的信息—[接单生产]讯号﹔第二则是来自最终产品超市的信息—[生产后储存](build-to-stock)讯号。在精实制度下﹐经常使用此方法来处理产品组合变化很多的情况﹕你知道顾客将会大量需求的产品﹐可以使用[接单生产]模式。生产控管看的是实际顾客订单的流入量﹐或是来自存货超市的广告牌通知。
此外﹐通常还有第三种安全流量﹐那就是缓冲存货﹐可以在没有足够的实际顾客订单或广告牌通知补货时﹐进行生产补充。透过这些订单组合﹐生产控管作业便有工具可供制定平均化的生产时程表。
在这些生产时程表之外﹐不需要再有其它的生产时程安排或规划。对于[生产后储存]模式﹐人人都能明显看出顾客的需求(这里的顾客需求指的是超市)﹐广告牌显示了超市里的存货水准﹐使用广告牌就能有效控管正确数量。广告牌可以放置于一个告示板上﹐以视觉呈现存货的反向关系—一个广告牌代表存货减少一件。[接单生产]的项目也可以呈现于告示板上﹐让大家可以清楚看到哪些是根据实际顾客订单而生产﹑哪些是为了超市补货而生产﹑哪些是为了安全的缓冲存货而生产。这么一来﹐工作优先顺序的订定就变得明显可见且简单。当丰田公司说﹕[作业员可以自行安排他们的工作时程表]时﹐指的就是这种情形﹐他们只是根据来自视系统的信息和明确定义的决策流程﹐安排他们的生产时程表。
如何制定平均化的生产时程表?
更上一层楼的精实方法﹐是每天有多个稳定的时间间距的平准化生产时程表。在初期的追求稳定阶段(参见第3章)﹐必须做到最起码水准的平均化﹐才能为计算间隔时间及建立基本的流程提供一个基础。在初期阶段﹐时间间距通常较大﹐往往是以天为间距单位﹐作为建立稳定性的基础﹐但这并非不可能的挑战。若是过早试图建立较短的时间间距﹐很可能会浮现太多问题﹐造成一个无法维持的制度系统。
除了时间间距的平均化外﹐还有另外三个层面也需要平均化﹕
1. 产品的产量﹕在一定时间(时间间距)内必须生产的数量。
2. 产品的组合﹕在时间间距内各种款式产品的产出比例﹐亦即款式A﹑B﹑C等等的数量。
3. 产品的生产顺序﹕产品数量与组合的顺序﹐可能是生产完一款式﹐再生产另一款式﹐例如A﹑A﹑A﹑B﹑B﹑B﹑C﹑C﹑C;也可能是各款式间隔生产﹐例如A﹑C﹑A﹑B﹑A﹑C。
上述三个层面的平均化困难程度依序增大﹐亦即产量的平均化困难度较低﹐生产顺序的平均化困难度较高。该从哪一个层面的平均化着手﹐并无一定﹐视情况而定﹐有些组织可能需要先从产量与组合的平均化开始﹐先建立较大的时间间距(例如一轮班或一天)。我们知道﹐大家都追求单件流程作业和井然有序的平准化﹐把它们视为精实的思维﹐但这些目标可能相当遥远﹐视你的工厂的目前状态而定﹐不要忘了﹐丰田公司花了50年才获致今天的成功﹐而且在许多任务厂﹐它们仍然还在为达到真正的精实而奋斗。重点在于必须拿捏分寸﹐要伸展得够大以产生显著改善﹐挑战你的组织能力﹐但不能大到反而导致完成挫败的结果。
提示﹕辨识出最重要的项目﹐并着手平均化﹐以追求最大效益
也许不是所有产品都能做到平均化﹐这可能是因为某些产品项目的需求极少或是太分散。因此﹐在开始分析以辨识出要平均化的产品项目之前﹐你可能需要隔离变动性(参见第2章)﹐或是使用我们在本章稍后将谈到的[切片切块](slice and dice)隔离方法。你应该辨识重要领域的重要产品项目﹐从这些产品着手平均化﹐可创造最大效益。
一开始﹐先检视每项产品过去12个月期间的实际产出或销售量﹐从中区分出高﹑低﹑平均的需求量﹐你可以把实际数字绘成图表﹐这样的视觉展示比纯粹的数字更容易看出[加权平均数]。简单的高低量起伏形成高峰﹐几个高峰可能会扭曲了平均值﹐因此﹐把数字绘成图表﹐可帮助你一眼看出最适当的平均点。
陷阱﹕避免分析瘫痪
在此时﹐如果你试图决定精准的平均需求量﹐很容易陷入[分析瘫痪]。有几项因素使得我们几乎不可能选择精准的平均量:第一﹐就像共同基金对投资所作出的提醒﹕[过去的绩效并不保证未来的绩效]同理﹐在进行平均化时﹐我们是根据过定去的结果来订定未来的计划﹐但过去和未来不会一样。第二﹐根据大数法则﹐我们观察的数据愈多﹐任何一个点(一笔数据)对整体的影响程度愈低﹔若我们检视的是一整年的总产量﹐这边高一点﹑那边低一点的产量对总平均的影响性比较低。通俗的说法是﹕检视够大的样本﹐便能过滤掉数据里的[干扰噪音]。第三﹐你所分析的数据可能不正确﹐它们可能是内部的物料需求规划系统所产生的﹑用以满足[需求]的订单数量﹐并不是实际的需求量。这些订单数量受到许多因素的影响﹐未必反映实际的需求。最后﹐如同下文所示﹐当你试图把整个产品组合平均化时﹐必须作出一些调整﹐才能达到有效的均衡。我们建议是为每个产品项目选择一个看起来正确的平均需求量﹐开始进行平均化的工作。我们可以保证﹐不论你多么小心地分析﹐稍后你还是得作出调整。
提示﹕找出平均形态的乘数
最佳形态系以2的乘数为基础﹐这样可以得出每天﹑每两天﹑每四天﹐至多每六天的稳定形态。若某项产品的每日平均需求乘以6后﹐仍然太小而不可行的话﹐你就得缩短整备期﹐或是把这项产品移至其它类别﹐直到能够缩短整备期为止。在我们接下来所列举的例子中﹐为各产品项目所建立的平均型态是﹕每天需求量大约一半的项目﹐采取每两天一次的生产型态﹔每天需求量大约一半的项目﹐采取每四天一次的生产型态。
最终决定以什么数量作为平均量﹐这其实是有点主观性。丰田公司通常选择高峰需求量的80%左右为平均需求量(除非高峰是罕见的独立情况)因为80%到百分之百之间的缺口可以使用加班(每周八小时)方式来弥补。决定平均需求量是为了计算间隔时间﹐我们在前一章讨论到使用间隔时间作为设计作业参数。在决定平均需求量时﹐如果你不是很确定﹐或对高峰需求量的80感到不安﹐那你宁可选择较高一点的平均需求量。实际上﹐你所决定每日平均量不是太高﹑就是太低﹐或是刚刚好(比较不可能)﹐问题在于一开始很难决定﹐因为生产进程中存在种种变动性﹐一旦流程比较稳定后﹐乌云就会稍稍拔开﹐你就能更明显看出正确的平均量﹐更容易作出调整。
第一输的平均化将移除一层和[追赶波动]有关的浪费情形﹐这样便能多出过去所没有的产能﹐许多公司发现﹐初步的平均化工作使得它们能够赶上订单﹐过去的假设造成他们生产过剩﹐初步的平均化可促成减少资源投入﹐或是提高销售量(若可能的话)。
让我们来看一个例子。图表6-2的数据是一实际情况的简化版本﹐不过﹐这里所谈的概念同样适用于较复杂的情况。在这个例子中﹐我们将对10项零组件的生产进行平均化﹐分别以A到J代表﹐每项零组件的需求量不同﹐其它项目指的是需求量较低的那些零组件(这些项目的平均每日总需求量是125)﹐因此﹐不个别进行平均化。我们对所有产品(包括其它类别)的每日总需求量时行平均化﹐实际上﹐其它项目及其数量有所变动﹐不过﹐若实际需求量高于或低于规划数量时﹐我们可以藉由增加或减少总作业时间的方式来调整﹐这调整并不会影响A到J项目的平均化效果。
各项零组件的需求量(图表6-2)
|
零组件 |
平均每日需求量 |
|
A |
250 |
|
B |
220 |
|
C |
210 |
|
D |
128 |
|
E |
125 |
|
F |
75 |
|
G |
60 |
|
H |
45 |
|
I |
45 |
|
J |
35 |
|
其它 |
125 |
|
总计 |
1318 |
根据这些要进行平均化的产品项目需求数量﹐我们可以制定一个生产型态﹐以把切换时间的负面影响降到最低。A项目至C项目每天生产﹐D项目到F项目每两天生产一次﹐G项目到J项目每四天生产一次。最后﹐我们知道目标应该是每天生产每项零组件﹐不过﹐我们目前还没到达那境界﹗
图表6-3是一种可能的平均化生产型态﹐为求平均整数﹐每日需求量1318稍微调整至1325﹐如前所述﹐这并不要紧﹐因为其它项目的数量会有所变动。这种生产型态比较平均化﹐能容许每天生产一些其它项目﹐但某些天的其它项目产量比较低。若其它项目的平均订单量大于这些产量﹐就必须考虑采行另一种生产型态。
可能的平均化生产型态(图表6-3)
|
|
第一天 |
第二天 |
第三天 |
第四天 |
第五天 |
第六天 |
第七天 |
第八天 |
|
A(ED) |
250 |
250 |
250 |
250 |
250 |
250 |
250 |
250 |
|
B(ED) |
220 |
220 |
220 |
220 |
220 |
220 |
220 |
220 |
|
C(ED) |
210 |
210 |
210 |
210 |
210 |
210 |
210 |
210 |
|
D(EOD) |
256 |
0 |
256 |
0 |
256 |
0 |
256 |
0 |
|
E(EOD) |
0 |
250 |
0 |
250 |
0 |
250 |
0 |
250 |
|
F(EOD) |
150 |
0 |
150 |
0 |
150 |
0 |
150 |
0 |
|
G(E4D) |
0 |
240 |
0 |
0 |
0 |
240 |
0 |
0 |
|
H(E4D) |
0 |
0 |
0 |
180 |
0 |
0 |
0 |
180 |
|
I(E4D) |
180 |
0 |
0 |
0 |
180 |
0 |
0 |
0 |
|
J(E4D) |
0 |
0 |
140 |
0 |
0 |
0 |
140 |
0 |
|
其它 |
59 |
155 |
99 |
215 |
59 |
155 |
99 |
215 |
|
总计 |
1325 |
1325 |
1325 |
1325 |
1325 |
1325 |
1325 |
1325 |
|
目标 |
1325 |
1325 |
1325 |
1325 |
1325 |
1325 |
1325 |
1325 |
ED=每天; EOD=每隔一天; E4D=每隔四天
图表6-4是另一种生产型态﹐把更多ED和EOD项目规划于同一天生产。ED项目是既定的﹐天天生产﹐EOD和E4D项目可依流程之需要而变动﹐例如图表额-4中的生产型态﹐所有EOD项目可以全都在同一天生产。还有其它可能的生产型态﹐目标是达成图表内各列的最佳平均产量﹐亦即针对个别项目进行平均化﹐及达成图表内各行的最佳平均产量﹐亦即针对每个时间间距内的总产量与产品项目组合进行平均化。至于生产顺序﹐则是依循生产型态中所订定的顺序(从A到J)。各段期间重复相同的生产型态﹐在这个例子中﹐此生产型态的重复是每四天一轮﹐每个产品项目平均化(总产量相同)。丰田公司使用的是以月为期间单位﹐但重复乘数为一天﹐汽车组装线视情况而定﹐采取较短时间间距的重复生产型态﹐但供应超市或选择性存货库的支持作业线采取从原生产型态衍生出来的不同生产型态。
注意到在图表6-4的生产型态下﹐第一天﹑第三天﹑第五天和第七天的总产量超过每天的目标产量﹐因为差距量在合理限度内(通常最多为10%)﹐因此﹐并不是个大问题。在大多数处理实际需求量的情况下﹐得出的数字并不会像这个例子中的数字那般平均。在第一次尝试平均化时﹐尽可能得出更接近的数字。等到你有机会根据平均化后的生产时程表生产后﹐你就会更清楚了解实际的需求量﹐再据以调整生产型态。
另一种平均化的生产型态(图表6-4)
|
|
第一天 |
第二天 |
第三天 |
第四天 |
第五天 |
第六天 |
第七天 |
第八天 |
|
A(ED) |
250 |
250 |
250 |
250 |
250 |
250 |
250 |
250 |
|
B(ED) |
220 |
220 |
220 |
220 |
220 |
220 |
220 |
220 |
|
C(ED) |
210 |
210 |
210 |
210 |
210 |
210 |
210 |
210 |
|
D(EOD) |
256 |
0 |
256 |
0 |
256 |
0 |
256 |
0 |
|
E(EOD) |
250 |
0 |
250 |
0 |
250 |
0 |
250 |
0 |
|
F(EOD) |
150 |
0 |
150 |
0 |
150 |
0 |
150 |
0 |
|
G(E4D) |
0 |
240 |
0 |
0 |
0 |
240 |
0 |
0 |
|
H(E4D) |
0 |
0 |
0 |
180 |
0 |
0 |
0 |
180 |
|
I(E4D) |
0 |
180 |
0 |
0 |
0 |
180 |
0 |
0 |
|
J(E4D) |
0 |
0 |
140 |
140 |
0 |
0 |
0 |
140 |
|
其它 |
0 |
225 |
0 |
325 |
0 |
225 |
0 |
325 |
|
总计 |
1336 |
1325 |
1336 |
1325 |
1336 |
1325 |
1336 |
1325 |
|
目标 |
1325 |
1325 |
1325 |
1325 |
1325 |
1325 |
1325 |
1325 |
计算平均化的生产时程表﹐远比实际根据此时程表来生产要简单得多了﹗一开始﹐你可能会发现存在许多障碍﹐阻扰你遵循此生产时程表﹐你必须有条不紊地辨识并矫正﹐才能达到稳定性(找出未能平准化的原因﹐使用解决问题的方法来去除它们)。现在应该把平均化的生产时程表当成[顾客的声音]﹐虽然面对的不是实际顾客﹐但却是一项明确定义的协议﹐代表把顾客的需求均衡﹑平滑化﹐以利于你的作业流程。
既然这是你的[顾客]﹐你就应该评量并追踪你满足顾客的能力﹐若有任何时候你未能达成协议的产量﹑组合或生产顺序﹐就等于是[未能履行订单](也代表一位失望的顾客﹐虽然实际上﹐你可能履行了所有真实的订单)。你必须训练员工把平准化当成顾客的声音﹐并作为价值流程的一个主要目标。
渐进的平均化和进阶的平准化
恭喜你﹗你的精神之旅到了这个阶段﹐你即将开始享受真正的乐趣了。在使流程稳定并连结后﹐产生了价值流程﹐也把改善标准化了﹐现在﹐你开始了持继改善的循环﹐没错﹐你又要再重头来过﹐进行第二个循环﹐接着是第三个循环﹑第四个循环……﹐永无止尽。好消息是﹐在持续改善的螺旋循环中﹐一个循环比一个循环更容易﹐因为许多基础的学习已经完成﹐也克服了对变革的抗拒﹐从现在开始的任何改变都将直接有益于整个流程。换言之﹐现在开始的改善不再是个别﹑分段的改善﹐而是影响整个价值流程结果的改善。
坏消息是﹐从现在开始﹐改善的过程是愈来愈紧的持续循环﹐不断地精练作业步骤﹐以达成更短的前置期和更高程度的弹性与能力﹐把存货水准压得更低﹐强化事业的长期地位。现在﹐改善成果本质上是增量式的﹐亦即﹐由于标准化流程的改变可发生于一个界定的部分﹐因此﹐将有一个预先决定的改善量。由于已经建立了整个系统﹐因此﹐可以辨识出期望的成果﹐也可以确定结果。
接下来的改善方法将着重整个价值流程。最弱的环节将会出问题﹐再度造成不稳定性﹐等到侦测出弱环节后﹐便集中资源﹐解决这些问题。如第2章所介绍的持续改善的螺旋循环模型﹐这样的循环不断重复﹐每一个接下来的循环发掘出愈来愈小的问题。因此﹐这是好消息与坏消息兼具的情境﹐坏消息是问题愈来愈难矫正﹐好消息是流程的改善将愈来愈明显﹐你的技能水准也会随着问题难度的提高而增长。
渐进的平均化
在价值流程连结起来后﹐接着是对特定点实施逐渐紧缩的作业步骤。还记得当先导作业步骤的生产速率改变时﹐会发生什么情形吗?这将会使得整个价值流程的每一个其它作业步骤改变生产速率。现在﹐若平均化生产时程表的产品组合有所调整﹐所有作业步骤都必须调整﹐以支持新的生产组合。
这种渐进的平均化(或称为对价值流程的挤压)迫使所有作业流程必须改善﹐这是一种有计划的﹑控管的过程﹐渐进地驱动以特定方式持继改善﹐例如﹐若把超市的存货水准降低﹐可以预期这将对供应的作业流程生影响﹐可能会迫使生产切换频率增加﹐这又将迫使必须缩短切换时间。价值流程中每一项标准元素的改变都将迫使必须作出改善﹐并造成特定的﹑预先决定的结果。
控管点
在连结的价值流程中﹐有特定的[控管点](points of control)将影响价值流程中的其它作业流程﹐由于价值流程具连结性质﹐控管点的调整将连带需要供应控管点的所有作业流程也作出调整。同时﹐由于控管点是价值流程中必须严密管理以使价值流程的产出能稳定一致的主要作业步骤﹐因此﹐管理此控管点能使你实际了解该如何使整个价值流程达到最适化及最大产出。
平均化的生产时程表是一个关键的控管点﹐它能提供一个标准化的核心﹐用此核心来建立间隔时间﹐先导作业步骤便以此间隔时间来设定所有的其它作业步骤遵循的律动(速率)。了解控管点可使经理人有效排解生产作业的疑难杂症﹐促成持继改善。
若先导作业步骤稳定一致地生产设定的数量﹑正确的产品组合﹐并依照平均化生产时程表排定的生产顺序﹐整个价值流程就会稳定一致地达成顾客的需求(下一步将是降低成本)。反之﹐若先导作业步骤未能依照生产时程表的要求﹐那么﹐你第一个要站在圆圈里仔细观察的便是这个先导作业步骤﹐从这个有利位置﹐很可能评估出先导作业步骤是否获得正确的物料供应﹐若否﹐便应该向上游找出弱环节﹔若先导步骤获得正确的物料供应﹐就应该检视这个步骤的作业员是否被下游作业步骤所阻绊。(规定是不允许生产过剩的情形﹐因此﹐若下游作业阻碍了先导作业﹐可以很明确看出。)创造明显可见的流程连结可以使你快速辨识出流程阻塞之处﹐使得价值流程的管理更容易。
陷阱﹕存货减小是成功改善的指针﹐而不是目标
许多人把降低存货量当成精实工作中的一个主要目标﹐这是不正确的﹐因为达成此目标的方法有很多种﹐包括人为操纵存货量。最好好是把建立连结的流程当成目标﹐以存货量的减少作为衡量是否成功达成此目标的指针。广告牌是用来控管存货的﹐调节广告牌是个用以评量作业流程成效的简单方法﹐透过广告牌来进行存货控管是个标准化的作业﹐可使发生错误操纵的情形减少。
存货管理的控管点
存货管理的控管点是广告牌﹐减少整个系统中广告牌代表的数量﹐便能减少总存货量。广告牌与存货量的减少必须有条不紊的进行﹐透过对流程作业的改善或是迫使必须改善等方式来达成。以需要用来支持流程的存货量作为改善工作的一个指标﹐此存货量的减少代表你的作业流程能力精进了。
广告牌也会影响到存货周转率﹐当每个广告牌代表的零组件数量(以及每个容器所装的零组件数量)减少时﹐广告牌的来来回回循环频率将提高﹐使得存货流经作业流程的速度加快。降低每个广告牌代表的数量也可以促使补货作业的弹性提高﹐减少工作区的空间与浪费情形。这听起来可能很奇怪﹐但在系统中使用更多广告牌有好处﹐举例来说﹐若一项物料的总存量是2000件﹐使用有20个广告牌﹑每个广告牌代表100件﹐胜过只使用两个广告牌﹑每个广告牌代表1000件。若只使用两个广告牌﹐就难以看出需求量及需求速率﹐此外﹐每当广告牌送回时﹐就必须立刻补货。
提示
除非你的精实之旅进展得很顺利﹐否则﹐你在一开始不太可能会订定以一小时为单位的时间间距。我们建议你采取减半推进的方式﹐若你目前有物料流程以每天为时间间距﹐或是尚未订定时间间距﹐你可以先采取每一轮班作为时间间距﹐在流程作业能力提高﹑精进后﹐再逐渐地把时间间距减半。
平均化的生产时程表决定补货作业
平准化除了使得所有作业流程平均﹑平滑外﹐也建立了时间间距﹐在定义的时间间距中﹐物料的使用呈现标准速率﹐因此﹐便能够制定一个明确的物料补给作业流程。物料的补给作业是创造价值的主作业流程的附属作业﹐因此﹐必须在建立了主流程作业的标准化核心后﹐才能建立物料补给作业的路线或方法。
下面的例子可兹说明平均化的生产时程表如何决定物料的补给需求﹐并建立了稳定一致的物料需求﹐这使得物料处理员的工作可以标准化﹐包括在一个或多个时间间距中所完成的路线。把物料的补给数量标准化﹐每个容器所装的数量也许必须调整﹐以配合每个时间间距的需求。为了方便示范说明﹐我们假设这个作业流程是进阶的平准化流程﹐完全依照排定的顺序来生产每顶零组件﹐总计每天的可作业时间是八小时﹐总需求量是400件﹐各零组件的产出比例如图表6-5所示。
根据需求量和生产速率﹐重复的平准化生产形态(使批量减至最少)是﹕
ABACABAD---ABACABAD---ABACABAD。
重复此生产形态的时间间距等于八小时除以总需求量(400件)﹐再乘以一个形态(一个时间间距)中生产的件数﹕
每天28800秒(八小时)/400件=每件72秒
每件72秒×每个时间间距生产八件=
每个时间间距576秒(等于9分56秒)﹐或是每小时有6.25个时间间距。
每项零组件的产出比例(图表6-5)
|
零组件名称 |
每八小时的产量 |
占总产量比例 |
|
A |
200 |
4 |
|
B |
100 |
2 |
|
C |
50 |
1 |
|
D |
50 |
1 |
|
总计 |
400 |
|
计算每个时间间距中搬运的容器数目(图表6-6)
|
零组件名称 |
占总产量比例 |
每小时的产出需求 |
每个容器装的 零组件数量 |
每个容器装的零组件数量 |
每个时间间距搬运的容器数量 |
|
A |
4 |
6.25 |
4×6.25=25 |
10 |
2.5 |
|
B |
2 |
6.25 |
2×6.25=12.5 |
5 |
2.5 |
|
C |
1 |
6.25 |
1×6.25=6.25 |
5 |
1.25 |
|
D |
1 |
6.25 |
1×6.25=6.25 |
5 |
1.25 |
假设我们希望物料处理员每小时搬运物料(亦即以每小时作为物的补给时间间距)﹐图表6-6显示在每小时的补货循环时间内所搬运的容器数目。
根据每小时循环时间内的物料运送需求﹐可以制定标准化作业﹐包括物料运送路线和在此行进路线中获得服务的其它作业流程。
当产品种类很多时的切片切块隔离法
当你处理的产品项目介于五到十项时﹐平准化似乎相当简明﹐可是﹐当有很多不同的最终产品时呢?有家公司声称它有25000项最终零组件产品﹐因此坚持认为该公司不可能做到平准化。当有这么多种类时﹐如何做到平准化呢?我们必须进行所谓的[切片切块]处理﹐这是一种具有类似特性的产品分组的方法﹐你也可以把此方法想成是[各个击破]。
进行切片的[第一刀]是把产品区分为具有相同产品与作业步骤的价值流程﹐这种分组方式把类似的项目归类为一组﹐并把同一切片(同一组)里的总项目减少(25000项现在减少到只剩下5000项)。你可以把产品和作业流程项目当成一个大长方形(参见图表6-7).若先着手处理最重要的价值流程﹐你的努力就能获致最大成效。
现在﹐对切片进行处理(参见图表6-8)﹐把5000种项目中最重要的项目区隔出来﹐就可以使首先要处理的项目再减少。对一组价值流程进行[切块]﹐也可以让你挑选出最重要的作业流程﹐作为精实化工作初期阶段先着重处理的部分。通常﹐我们会先检视所有产品的产出量﹐以决定如何[切块]﹐在以这种方式来区分产品项目组合时﹐我们一定会发现产品产出量可分为三类﹕第一类是需求量最多的产品项目﹔第二类是需求量大约是第一类的一半﹔第三类是需求量比第二类少一半(上术平准化例子中的数量就是一个典型的例子)。通常﹐属于第一类的零组件项目相对较少﹐但其产出量占总产出量的比例却很大。若你把这想成是帕瑞托法则﹐那就对了﹐这个方法可让你把[显著的少数]和[无足轻重的多数]区分开来。
一开始﹐零组件项目总计有25000项﹐前100项需求量最大的项目总计占了该公司总销售量的35%﹗先把这些项目区隔出来﹐就已经达成了相当显著的缩减。进一步切片后发现﹐需求量最大的项目﹐其数量比需求量排名第50的项目还高出10倍﹐因此﹐我们决定先把平均化的工作重心放在需求量居前50名的零组件项目上(亦即从25000项挑选出前50项)。在接下来的持续改善螺旋循环中﹐我们继续针对特定区隔或层次(切片)进行处理﹐每一个切片又再区分成多个切片﹐等到成功地把前50项产品的生产平均化﹐并促成稳定的价值流程后﹐再继续挑选出下50项(或更多项)进行处理。
把每次处理的项目减少为50项﹐便能使花费的努力减至最小﹐但却达成最大成效。许多人误以为若不可能把每一项目平均化﹐就不可能实行平准化﹐其实﹐这只不过是简单的数学问题﹕百分之百的项目生产时间全都无法做到稳定化﹐抑或使25%的项目达成百分之百的生产时间稳定化﹐这两者哪一个比较好呢?这不是个[有则全部﹑否则就完全没有]的问题。
当你的作业流程能力提高后﹐就能进一步考虑对愈来愈小的数量进行平均化﹐你很可能没有必要或无法使所有项目都达到平均化。例如﹐在把75%的项目生产平均化后(因此﹐75%的资源使用也必须平均化)﹐剩下25%的资源的时间(包括人员与生产设备)可当成[视需要而定]的项目。物料也许可以由平均化和未平均化的项目共享﹐额外的需要便能很容易地分配到物料补给作业的计算中。
把产品项目与作业流程切片成多个价值流程(图表6-7)
A组价值流程
|
|
B组价值流程 |
|
C组价值流程 |
|
D组价值流程 |
|
E组价值流程 |
|
F组价值流程 |
|
G组价值流程 |
对一价值流程切片进行切块
|
|
|||
|
|
|||
|
|
|
作业流程1 |
|
|
|
|||
|
|
|||
|
|
|||
|
|
|||
个案研究(定制化的橱柜制造作业进行工作量平均化)
在这家公司﹐各作业流程的工作负荷波动很大﹐波动程度视产品而定﹐导致许多问题﹐包括不良质量(作业人员经常得赶工)﹑生产线阻塞中断﹑生产时程难以预测。由于产品为定制化﹐该公司认为不可能对作业流程进行标准化的工作。
在处理这类定制化产品时﹐其复杂性可能相当棘手﹐工作负荷的连漪效果导致许多错综复杂﹑相互牵动关连的问题(想象蛇吞下老鼠后﹐通过整个身体长度的过程)。此公司经常试图处理远程的问题(亦即发生问题的地方)﹐费心制定制度﹐把人力调配到生产作业出现堵塞之处﹐但实际上﹐问题的根源出在核心。其实﹐公司管理层级也了解这一点﹐但他们一直认为﹐由于每样产品都不一样﹐每笔订单的规格和组件组合(橱柜﹑门﹑抽屉等)也明显不同﹐因此﹐不可能作出任何改变﹔他们以为顾客左右了生产时程表﹐他们根本无法把工作负荷平均化。
第一步是不要再把产品视为[依零组件而定]或[依作业而定]﹐应该要检视其工作内容﹐以及工作内容对整个价值流程内的作业流程的影响。若你稍微退后一点来观察检视﹐就会看出产品本身或作业流程的一些共通点。在这个例子中﹐我们首先辨识出具有影响工作负荷时的相同因素的最重要[工作]或订单。此工厂使用的主要组件是﹕橱柜﹑抽屉﹑层架﹑门﹑杂项零组件和镶边。我们也看出所有产品具有一些会影响工作负荷量的共同特性﹐主要是上漆的作业种类﹐这些作业包括两种﹕染色与着色﹔进一步讨论后发现﹐这两类工作分别有两种区分﹐染色分有抛光的染色与不抛光的染色﹔着色分浅色与深色。
检视价值流程后发现﹐进行染色或着色的上漆作业是订定速率的先导作业步骤﹐所有产品汇聚到上漆工作区﹐从这个作业步骤开始完成订单的作业流程。因此﹐结这个先导作业步骤的工作量进行平均化﹐将可以使后续作业的工作量(包括上漆作业)达到平均﹑平滑化﹐进而对所有上游作业发出平均化的讯号。
问题是﹕当所有产品都不相同时﹐该如何使工作量平均化呢?若花时间站在圆圈里仔细观察﹐就可以得出明确答案﹕上漆的种类和要上漆的表面积是影响工作量的因素。作业人员也回答确定﹕有抛光的染色作业需要的工作量多于不抛光的染色作业﹔深色的着色作业比浅色着色作业困难﹐因为着色作业含有亮光处理。我们也观察到﹐表面积大的产品需要花较多时间﹐表面积小﹑但包含许多零组件的产品也同样要花较多时间。很显然地﹐解决之道在于创造一个平均组合的生产顺序形态﹐但问题仍然是﹕当所有工作都不同时﹐要如何做到这点?
这支团队﹐尤其是那位已经被此问题困扰多年的督导﹐很不容易说服。我们需要的是一个可变动的标准﹐亦即我们需要制定一个容许变化的标准﹐这个可变动的方法必须定义明确﹐才能达到稳定一致性(标准化的变动性)。
从生产数据的分析可看出﹐上漆作业有75%采取染色﹐25%采取着色﹔比较困难的抛光染色约占所有染色产品的25%﹐在着色部分﹐浅色和深色的比例很接近﹐比较容易的浅色产品稍多一些。这使得我们可以根据上漆种类与颜色来订定产出组合的主要平均因子。由于每天的实际产出组合不见得和平均产出组合相同﹐因此﹐必须对生产形态增加第二项条件。例如﹐正常的生产形态是﹕
STU.STU.SOLL. STU. STU. STUB. STU.SOLD STU. STU
STU=stain,unburnished(染色﹑抛光)
STUB=stain,burnished(染色﹑不抛光)
SOLL=solid,light color(着色﹑深色)
SOLD=solid,dark color(着色﹑浅色)
由于深色着色的工作量和不抛光的染色工作量相当﹐因此﹐在生产形态中可以相替换﹕此目的是尽可能使工作量稳定一致﹐但又能处理正确的每种工作比例。
此生产形态的第二层级别是个别组件。精实团队判定﹐由于镶边工作需要特殊处理﹐因此应该是所有工作的第一个项目﹐至于小零组件的安装可以是步骤工作的最后一项﹐因为它们的工作量很少﹐而且可以为各工作之间留一些[余地空间]﹐容许更改颜色等。此外﹐我们也在各工作之间设置两个空货架﹐以作为一个区隔的空间区域﹐避免各工作之间相互干扰。我们所建立的生产形态妥当地安排了每个工作的产品规格和表面积组合﹐和前述上漆作业的处理一样﹐一些相似的类别可以相互替换作业(标准化的变动性)。
组件的生产形态是﹕镶边---橱柜---门---抽屉---橱柜---抽屉/门---视需要而重复---杂项零组件---空间---空间(一个工作)镶边……
第二层级的作业规定系根据上漆作业的种类来订定(这是因为工作量的关系)﹐例如﹐若橱柜的体积小﹐便可以一个货架上放两个﹐若橱柜体积大﹐货架上就只放置一个(如果是抛光染色或深色着色的橱柜﹐不论体积规格大小﹐都只摆放一个)。货架上摆放了六扇不抛光染色和浅色着色的门﹑四扇抛光染色和深色着色的门﹔相同的逻辑也应用于抽屉和层架。
在这个例子中﹐很难定义产量﹐组件件数﹑货架数量和工作数量﹐全都有相当的变动性。该公司的目标是每天完成25件工作﹐因此﹐虽然总工作量有所不同﹐我们仍然把这当成数量目标﹐只要稍微调整每天的工作时间﹐便能处理工作量的变化﹐而不致于影响到整天工作量的平均化。在此例子中﹐平均化的工作组合系针对两个层级﹐主要的工作组合是上漆作业﹐第二层级的工作组合是组件安装作业﹔上漆作业的工作组合系以达成顾客订单和工作量来决定正确组合﹐第二层级的组件安装组合系提供正确的工作量组合。上漆作业的订单顺序帮助达成工作量的平均化﹐组件的组装顺序安排也同样具有这种成效。
这些改变是建立标准化作业与流程的基础﹐工作量的平均化命使得作业的阻塞中断情形减少﹐使所有其它作业更加顺畅﹐接下来的作业连结工作可以使该公司经常发生的工作堆积情形减少。
在产品定制化的环境下﹐很难找到一个正确的绩效评量指标﹐总是有变化元素造成任何评量指针失准。在这种情况下﹐必须建立较长期的观点﹐以较标准时间区间(例如一个月)作为平准化变动的单位﹐换言之﹐我们可以看见逐月的绩效改善(以达成总销售金额的总需要时间作为评量指标)。若以六个月期间为目标单位﹐变动性将更加平准化﹐可以明显看出平均数趋于稳定一致。
平准化是涉及整个企业的方法
当我们试图向公司传授平准化的概念与方法时﹐最常见到的反应是﹕销售人员有他们的诱因动机﹐在我们公司﹐总是以销售为优先考虑﹐他们尽所能地销售出去的东西﹐我们制造部门必须依照他们的业务与期望来制造﹐每周的销售情况可能百分之百变动﹐或甚至变化更大。当我们更仔细地检视资料后﹐通常会发现实际的需求情形远比制造门所看到的要平均得多。
在一家制造许多不同种类档案柜的辨公家具制造公司﹐顾客对工厂下的订单不稳定﹐但该公司的政策是百分之百的接单生产﹐制造部门在接到订单后﹐总是得像救火队般赶工﹐这造成每个生产阶段有大量的存货﹐整个作业流程中没有明确的间隔时间。我们询问该公司对下单购买档案柜的顾客提供多少前置期﹐获得的答复是六到八周。因此﹐制造厂在接到订单便得疯狂地赶工﹐但致却有六到八周的作业时间未能创造价值﹐为何不把这些缓冲时间用来使生产时程平均化呢?若有档案柜最终成品的存货(至少﹐那些需求量较高的档案柜有存货)﹐这六到八周的前置期便可以缩短﹐使生产时程平均化﹐创造出更有效率的流程。事实上﹐工厂方面归类出三条产品线价值流程﹐使用一些最终成品存货来平准生产时程表﹐腾出四分之一厂房来处理新业务﹐并显著减少总存货量﹐缩短前置期﹐降低总成本。
要达成一个看似合理的计划﹐并不像表面听起来那般简单容易﹐这家辨公家具制造公司必须改变销售人员下单的方式﹐还必须改变成品传送作业流程﹐以及生产控管单位安排工厂生产时程表的方式。这些作业全都由不同部门掌管﹐这些部门采行既定作业模式已有长达数十年的历史﹐没有人相信新制度能行得通。他们全都预期将导致一片混乱﹑一场灾害。要克服这种抗拒心态﹐必须有对未来状态的坚定顾景﹐以及来自管理高层的支持。
销售人员多半以达成每个月或每季的销售目标以采取奖金为动机﹐这种奖励制度导致非常不一致的销售形态。在接近奖金期间末了时﹐大打折扣以提高销售量。丰田公司的销售人员很了解生产时程平准化的重要性﹐当然﹐就连丰田公司的生产部门也常会抱怨销售人员对他们造成的压力与困扰。不过﹐我们的观察结论是﹐在丰田公司﹐各部门相互配合的情形远比其它公司来得好﹐丰田的管理高层鼓励这种合作﹐因为他们非常了解销售形态以平准化生产时程表的影响﹐而平准化的生产时程表是丰田生产制度的基础。
从整个系统及企业整体的角度来思考﹐这并不是很容易做到的境界﹐但在使生产时程平准化(这是精实制度的基础)的工作中﹐最攸关重要的是学习从整个价值流程的角度来思考。
个案研究(在工程单位进行生产时程表的平均化)
大部分知识工作本质上起伏变动很大 ﹐你无法像制造业的作业流程那样﹐制定单位产出时程﹐不过﹐丰田公司找到方法使其新产品的工程作业工作量远比竞争者更加平均化。
首先﹐你必须使作业流程达到一定程度的稳定。丰田发展出一个稳定的新产品发展流程﹐订定明确的阶段﹐每个阶段有标准的时间量和工程作业时数。
其次﹐这使得丰田可以在计划一开始时﹐订定规划的时程表﹐并遵守此时程表。丰田大约每两年更新车款﹐每四年推出重大的新款式﹐并非所有车款都在同一时期进行全面更新﹐他们平均安排﹐使得每一年大约有四分之一车款推出全面更新的款式。
第三﹐丰田针对每一款车的工程计划订定明确的人力投入规划﹐计划的定义阶段始于一小群资深工程师﹐尔后﹐计划逐渐推进至人力投入高峰阶段﹐然后再回到比较小群的工程师。再强调一次﹐这规划系以丰田流程的既有稳定性为基础。丰田的许多竞争者在推出新车款时﹐总是派遣一大群人员到工厂﹐丰田有非常妥善规划的流程﹐在概念阶段进行充分的高质量工程作业﹐这使得该公司非常稳定顺利地推出新车款﹐在此同时﹐大多数工程师正致力于另一项计划。
第四﹐丰田公司应付计划高峰阶段的做法是仰赖其分支组织包括由密切关连的工厂在高峰期提供技术人员和计算机辅助设计专业人员﹐也包括由供货商和丰田车体株式会社在高峰期派遣工程师提供支持。这使得丰田得以让主干工程师维持在原工作岗位上﹐并弹性地引进其它工程师。标准化的设计流程与标准化的设计使得丰田的工程师和分支组织人员能弹性进进出出地参与计划﹐无缝式地投入计划。
第五﹐丰田把大量工程信息的释出分批错开。举例来说﹐丰田的许多竞争者往往一次提供大批车体数据给冲模工程师﹐让他们处理所有资料﹐以进行冲模设计。丰田则是随着车体每一部分的发展﹐分批直接释出车体数据给冲模设计单位﹐再由冲模设计单位把数据释出给模具打造单位。因此﹐各单位很清楚哪些车体部分的资料可以在其它部份尚未完成之前提早释出。这种做法类似单件流程作业﹐相较于释出大批车体的设计数据﹐更加平均化。
省思(从过程中学习)
生产量和款式组合的产出平均化是建立流程稳定性和无间断流程的必要基础。使用你的价值流程目前状态图作为指引﹐辨识出一直无法符合期望的作业步骤。
1. 这些作业是否受到外部顾客变动性的影响?
l 每天的需求量有变化吗?
l 判断波动程度(把每天的需求量绘制成图表)﹐若变动程度超过10%﹐就必须降低变动性。
l 辨识出目前如何调动资源(人员﹑物料﹑机器等)以应付这些波动的方法﹐以及应付这些波动需求的成效(以效率和顾客传送情形作为评量指标)。
2. 为建立一个平均化的生产时程表﹐需求前期的努力和费心地维持。
n 评估变动性造成的影响﹐判断把产品生产流程平准化是否能有所帮助。
n 你是否愿意致力于去除使你目前无法稳定地以较高频率生产较低批量的种种问题?
3. 若你采行的是[生产后储存]的模式﹐你应该设置一个最终产品超市﹐以吸收实际的顾客变动性。
n 决定产品的平均每日需求量。
n 决定每项产品的产出时间间距。需求量最高的前10%到20%(也许更多)产品项目应该设定每日常备。
n 决定其它产品项目的重复产出时间间距﹐制定产品的生产形态﹐考虑为达到平均化的生产流程必须在每一时间间距生产的产品组合和产出顺序。
4. 你的平均化生产时程表变成生产作业的一个标准﹐你必须评量你达成此标准的成效﹐并矫正达成此时程表的障碍。注意﹕不要因为流程作业无法依照此平均的生产时程表﹐就改变计划﹐而是应该矫正弱点。
5. 随着流程能力的提高﹐必须逐渐提高门坎。因此﹐你应该评估你的价值流程﹐反省以下问题﹕
l 你知道你的价值流程的[控管点]有哪里吗?
l 你是否评量管理这控管点?
l 控管点的哪些改变将影响到整个价值流程?
l 这些改变将如何影响整处价值流程?(会造成流程的哪些地方中断)
l 你能不能在发生这些变化之前﹐对价值流程的弱点进行矫正行动?
6. 平准化可为所有资源的搭配校准提供一个标准核心﹐让我根据平均化的生产时程﹐加入其它元素﹕
物料的补给作业﹕生产设备的所有物料补给作业系根据每个作业步骤的稳定需求﹐这决定了物料补给的时间间距﹐是制定物料补给策略的基础﹐包括来自供货商的稳定补给。
人员﹕平均化的生产时程表是决定生产间隔时间的基础﹐决定生产间隔时间 是标准化作业的必要元素。为所有作业流程制定标准化作业﹐并决定需求的人员数量。
设备﹕标准化作业也是决定生产设备需求的基础﹐生产设备的需要量必须校准根据平均化生产时程表所决定的人员数量和工作量。
本文择自精益生产模式