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Service 精益生产

工厂管理实践

日期: 2017-08-17
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用“极限改善”的思维提高效率

 

从数据上看,产线管理原因所造成的浪费最多,怎么办呢?优先消除啊!当时,我们在试点生产线采用了一个很简单的方法,就是换一个比较厉害的工长过去。新的工长管理方式很直接,每天喊的最多的三个字就是“做快点”(关于这三个字,有非常强的理论依据。而且,在喊的时候,也是有针对性的,不能无的放矢,针对工组长管理技能,我在后面有描述)!

结果呢?效率就高了!在换了工长的第二天,达成率(效率的良率)就达到了90%以上。

当然,针对上面的数据大家会有疑问:

在第一张表格里,第一、第三和第五个时间段并没有发生任何异常,但还是没有达到标准产能,为什么我要将其归为管理原因?

这是由于作业员的作业和工长管理的原因造成的。当作业员的速度因人为因素变化的时候,实际产能就会发生变化;产线的管理人员的管理水平有差异时,对这种变化的处理方法也不同,而不同生产线之间的差异恰恰证明了这一点。只是大家都已经习惯了,就默认这种现象是正常的而已。

不管是作业员的因素还是工长的因素,都是管理方面的因素,制造部门要对人的管理负起责任(工长也是人,所以制造部也要管)。根据统计的数据,就可以清楚地揭示每条生产线因管理的原因所造成的产能浪费,并可以量化由工长的管理所产生的产能浪费!这是制造部门自己的原因造成的浪费,制造部门就要想办法消除或者减少。(看表格中括号内的字体)

其实,对于我来说,到底是谁的责任根本不重要!因为我对整个工厂的绩效负责,我只关心怎样才能把这些损失工时给砍掉!

按照上面的逻辑,生产管理的指标就清楚了。

让产品的实际工时,不断地接近产品的标准工时,这时,产线的指标就非常的量化。(这个指标有点类似于OEE,但比OEE更全面。我之前听说富士康搞了一个OPE,来统计人员的损失。)

在运行一周以后,我拿到了更全面的数据。针对这些数据,怎么办呢?只要对这些数据进行汇总,并进行归类,就可以通过“二八原则”,找到前面的几项不良,并有针对性地进行消除,效率的良率就能够得到快速提升了。

做到这里,也只是找到这些不良,如果要消除这些不良,所用的还是IE和精益生产的方法。

改善之后,跟踪一周,结果显示,样板线的效率良率就提高到95%以上。(大家会说,你这是在作弊啊!你这是在集合整个生产部的力量做一条线,当然好做啦!这个后面有说明!)

通过对一周运行的数据进行分类汇总,就能够非常清楚地知道损失工时的最主要的几项。采取对策就好了!思路是一样的!

员工的原因造成工时损失的比例最高,比如员工请假,比如老员工辞职,新员工补充等等。因为是样板线,我可以随时调动资源,请假的话就调熟练员工过来,老员工辞职的话就调熟练员工过来。

‚管理的原因造成的损失;安排管理最好的工长过来,这个已经做过了。

ƒ设备的原因造成的损失;通过数据汇总,可以非常清楚地知道是什么设备,经常发生的故障是什么,然后采取相应的对策啊!(这个在后面单独讲)

……

针对这条生产线,人员请假,生产部可以安排熟练员工做来;员工离职,生产部可以调熟练员工过来;工长管理水平不足,生产部可以调更好的工长过来。

所以,我接下来要说的是,样板生产线试行之后,就是全面铺开。这时,上面的对策,就行不通了!但是,整体思路不变!

如果是整个生产部呢?人员请假的状况肯定是有的,老员工辞职更是正常的,有员工离开,就会有新员工补充,我们不能拆东墙补西墙。

同样,工长的管理水平肯定有高有低,参差不齐,你要怎么办?我们不能让能力高的工长管理好多条线吧,他肯定忙不过来,这样损失更大!

那要怎么办?我的处理方法很简单!标准化!通过标准化的方式,减少新员工的影响,减少员工请假的影响,减少工长管理原因的影响,减少人员维修的差异的影响,减少设备故障的影响……

但,不管消除什么异常,都从最大的那个开始,这样获得的收益永远是大的。现在说的很简单,在当时实施的时候,我把人骂惨了!

事实上,这种方法从开始推广到取得效果,只用了三个月的时间。生产整体的效率达成率(良率)真的升到了82%以上。但是,整个项目前期铺垫的时间太长!算是磨刀不误砍柴工!

很多兄弟会有一些疑问,真的有那么很快?(参考后面的“七天极限改善”章节,我们将会说明基层管理技能标准化有多么神奇!)

其实,这取决于从哪个方面看的问题。

在效率改善上。大家注意,从工时角度去看,事实上也就是从结果的角度去看效率,生产工时多少,是一个结果。

但是,从事IE或者LP的兄弟们在做工作时,更习惯从过程的角度去看。从过程的角度看,我们可以看到浪费发生的实际过程,这是好事!但并不是没有问题,那就是,我们比较容易迷失方向,“不识庐山真面目,只缘身在此山中”!只有我们从“山”中跳出来,看的才更全面。这也是我建议从结果去看的原因!因为,高度不同!

不管生产中发生何种异常,人员的、设备的、材料的、管理的等等,只要是浪费,最终都会导致分摊到单位产品上的工时增加。这是骗不了人的!所以,最终在生产部门所看到的数据才是实实在在的结果。

从结果的角度去看,有一个好处,那就是我们可以站得更高,把握得更准。工厂中的很多过程方面的数据并不真实,只有结果是最真实的,不管是什么浪费,最终都会导致资源投入增加。所以,从结果的角度去看,我们可以得到一个源于现实,同时高于现实的结果。

相对而言,品质改善的思路就更好!但是,针对这种“重点”的改善方式,我做一下特别说明。这种改善思路的过程如下:

发现浪费——找出主要浪费——找到主要的问题——改善主要问题——快速突破改善

第一个环节“发现浪费”,是最主要的。不能发现浪费,再喊“消除主要浪费”,就是在扯淡!这就好比我们要与敌人展开决战,如果我们连敌人在哪里都不知道,怎么歼灭敌人?所以,如何发现浪费,量化浪费,这是重点所在,也是我在整个项目中花费时间最多的!

不管是IE还是精益生产,更多的是从过程的角度去看,比如动作不合理、搬运的次数、搬运的距离等等。其实,这些浪费最终都会从结果上表现出来:时间过长,人数过多。

当然,要想改变结果,还得从过程入手,只有改变过程,才能改变结果!

这二者并不矛盾!

我将这种改善的思路称为“极限改善”。同时,在后续,我会提到一些“极限改善”的案例,用到的也是这个思路!

在这里,我们再聊一下“人”的因素对效率的影响。

“人”是对效率和品质影响最大的因素。我们先从小范围来说明!

在产线,作业员对效率有最直接的影响!人员请假,产线人员出勤数量不足,效率会不会受影响?肯定会的!但是人员肯定会请假,那怎么办?肯定要进行“请假管理”吧,做到有计划请假。人员请假之后,产线人员如何有效地进行及时补充(不及时补充,产线人力不足,效率就会降低)?

接下来,我们先说说人员辞职和新人问题,人员辞职会影响效率吧?新人补充进来会影响效率吧?那怎么办?要想办法降低这方面的影响吧?怎么降低?要不要有计划地进行多能工的培训?关键岗位人员离职,由具备“多能工”的人员上岗,新人就安排在一般岗位吧!因此,我们就要有意识地进行“多能工”的培养!

人员要离岗吧?最起码作业员是要上洗手间的,那怎么办?人员离岗会不会影响效率,产线上作业员离岗,会影响一条产线,还是只影响一个工位?那要不要进行人员离岗管理?(一般进行“离岗证”管理)

作业员要搬运物料吧?搬运物料,会不会影响效率?要怎么办?工组长送料啊(这在外企叫“水蜘蛛”的工料方式)!

这些都是实实在在的效率!

如果要谈标准化,那么上面说的这些都是标准化的内容!我们谈标准化,习惯性地理解为作业标准化(SOP),但是,标准化的执行是需要条件的,不是制定了作业标准,标准化工作就可以啦。

让标准化落实执行到位以实现预期的效率和品质目标,恰恰是企业管理标准化的重点!

谈到标准化,实际上还不止这些。比如,作业员只对本岗位负责,而工组长一定为整条线的效率负责,那么工组长的管理技能要不要标准化呢?

很多时候,我们更多地关注于方法本身,而忽略了方法以外的东西!而这些“以外的东西”,恰恰可能是制约方法的重要条件。

标准化的功夫一定是在标准化之外,而不在标准化本身!

 

——作者有话要说

(1)工组长管理方法的标准化对产线效率提升和稳定有着重要的作用。

在产线运行上,作业员只对本工位的效率负责,那么一定要有人对整条产线的效率负责,这个人就是工组长。基层管理人员的管理技能标准化,对于提升产线效率起到至关重要的作用。

而且,基层管理人员管理方法的标准化,是企业标准化工作中的重要一环!与作业员的作业标准化意义同样重要!

工组长大多是初中或者高中毕业,工作经验一般很丰富。他们的优势在于熟悉产品和现场。但是,他们的劣势也很突出,过度地依赖于自身的经验。(我并没有抨击基层管理人员的意思)

大家可以想一下,如果每个工组长的管理方法高度依赖于个人经验,他们对产线的管理的结果也会因为个人的能力而产生显著的差异。

就像员工一样,如果每个员工的作业差异很大,效率与品质的差异肯定就会很大,所以才要推行标准化,尽可能地减少员工作业差异带来的损失。

这对于工组长也一样,工组长没有标准化的管理方法,就不能减少工组长之间的技能差异所带来的效率上的浪费。

大家可能会有疑问,工组长管理方法的标准化真的有这么重要?关于这一点,大家可以参考本书章节——《疯狂的改善之——七天整体效率提升100%》。实际上,在我们后来所从事的很多公司的咨询项目中,推行这个模块之后,效率的提升都在20%以上。

所以,对工组长而言,他们是需要武装到牙齿的。只有基层管理人员强大起来,才能让企业的效率管理真正落到实处。这也是我们推出《班组长管理技能标准化》这个培训项目的原因!

(说两句废话,企业是可以快速标准化的,实施快速标准化,不仅要在标准化本身下功夫,而且要结合标准化的前提条件和结果综合去推行。)

大家一定还记得我之前说过的品质管理体系:

事后改善——事中管控——事前预防——品质体系保障

针对效率来讲,我们也需要这样的体系;

事后改善——事中管控——事前预防——效率体系保障

针对事前预防,这是需要从产品设计、工艺设计就要考虑的事情(参考第一部分的内容),IE很大的一部分工作应该在这里。

现在说一下事中管控。事中管控是通过对生产中的工艺参数以及变化点进行的管理。而效率的事中管控工作是由生产部进行的,这是属于生产管理的范畴!准确来说,这部分工作的具体执行是由产线的工长和组长负责的。

 

(2)效率的体系保障和事后改善

IE在事前预防中起到了非常重要的作用,并给出了标准的作业方法(SOP)与标准作业时间(ST)。

生产部的员工执行SOP,工组长也能按照标准化的管理方法进行管理,从而可以保证效率的良率维持在一个较高的水平上。(在我转职生产管理之后,我的很大一部分工作就是要想尽一切办法去执行标准,并达到标准。)

针对效率的事后改善,也需要有专人进行改善,就像品质工程师一样。这是目前绝大多数公司的IE和精益生产部门都在做的工作。

首先及时发现生产过程中的异常,并及时解决,确保效率能维持在目标的水平上。

同时,通过汇总一个阶段的效率数据,不断找出针对不同班组、不同产品的主要问题,并进行改善,不断提高效率的良率。

通过整个团队的配合,才能把效率的良率打造的如同铁桶一般。

关于标准工时,很多公司都知道IE要制定标准工时ST,但我们往往忽略标准工时的用途。很多公司的IE可以制定标准工时,但是在整个公司的系统中却用不上,只能在非常小的范围应用,比如用来制定计件工资等,甚至有些公司的标准工时根本就没派上用场。这就导致了IE部门的尴尬!

对于标准工时的应用,需要的是一个系统。标准工时怎么得来,来了之后怎么执行,执行之后怎么发现问题,发现问题之后怎么解决。如果说标准的制定(标准作业与标准工时,可参考前面的章节)是部门的运作,那么,如果要将其应用于效率的执行、评价、改善,这就需要在公司整体层面上运作。(这几章的内容就是对这方面的探讨)

标准工时的制定,可以认定为IE部门的工作。标准工时的制定,反映了IE部门的运作水平。那么,标准工时在工厂的应用,一定是需要将其纳入到工厂整个系统运作之中。标准工时在整个工厂系统的应用情况,则反映整个工厂的运作水平。

就像菜刀一样,首先要把菜刀打造好,但是如何利用菜刀做出美味佳肴而不是将其束之高阁,一定不是靠菜刀,而是靠使用菜刀的人!

所以,没有标准,就没有浪费!但是,标准的应用,在根本上取决于公司整体的系统。

 

(3)“自働化”指标——工时的达成率(效率的良率)

首先,标准工时一定是要有的,就像材料的BOM一样。

针对标准,还是那句话,“没有标准,就没有浪费!”

举个最简单的例子,“我们今天花了20个小时,生产了10000件产品!”请问,效率是高了还是低了?

如果我们有该产品的标准工时,就可以非常清楚地知道该产品的效率是高了还是低了。

这就是工时达成率(效率的良率)。

其次,由于每个公司在标准工时制定方法上的差异,导致标准工时与实际工时的比值相差很大。我见过的最离谱的状况是达成率达到120%,也就是实际工时比标准工时还小,这说明了什么?

这种状况的发生,说明公司在标准工时的制作与管理上存在严重的漏洞,或者说其制定的标准工时是非常不合理的。

就像材料一样,实际生产过程中,材料使用的数量再少,也不能少过BOM中的材料数量吧!如果真的是那样的话,就是偷工减料了。

这种情况下,标准工时在管理上的意义,基本上就不存在了。只是一个参考值!

 

(4)从系统的角度看标准工时与实际工时

关于标准工时与实际工时,如果从P-D-C-A循环来看的话,应该是这样的:

工程部门形成优化的作业标准,并依据作业标准形成标准工时和标准产能,这就是P;

生产部门执行作业标准(标准的人力配置,标准的设备数量等)实现标准产能,这就是D;

工程部和生产部针对实际的执行情况就可以找出实际产能与标准产能的差距,也就是实际工时比标准工时多了多少,要进行检查,这就是C;

针对生产中的问题,找到主要问题,各部门采取措施,迅速改善,这就是A;

在C环节,就是要把实际工时与标准工时进行比较,这个比较的结果就是标准工时/实际工时(即效率的良率)。

在A环节,如果从精益的角度来看,就是要消除所有的浪费;如果从品质改善的角度去看,则是要从最主要的浪费开始消除。我们在后面讲IE与精益生产的关系时,也有描述!

在消除主要浪费的过程中,各部门形成合力,共同为了消除主要浪费而努力。经过这个过程,所找到的浪费与主要浪费是客观存在的,不会有争议的。最终达到的效果就是“上下同欲”的效率管理与改善!

“短兵相接,上下同欲者胜!”

 

分享:冠卓咨询

说明:转载请注明“精益”

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