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Service 精益生产
  • 用最低成本,全面覆盖企业开展的项目策划、定位、推广、建
  • 站、运营的培训需求
2018 - 03 - 28
最近常有人跟我提起工业4.0的概念,还有人说随着互联网的发展和机械自动化的普及,制造业必定成为夕阳行业,大笔资金从制造业撤出,大量制造业转移到东南亚,许多一线管理者和工程师们感到迷茫和困惑。我还在念书的时候,学的就是工业工程,最近常常也会有所困惑,我一直以为工业工程最有效的工具,掐秒表,测定工时,优化工艺动作就是它存在的意义。那么随着机器人的普及(我坚信机器人会慢慢普及的,伴随着人口优势的退减)工业工程是不是就没有存在的意义了?我也时时考虑我自己的出路,如果工业工程都没落了,我该何去何从?我以前一直以为我的出路是精益思想,脱胎于工业工程的前沿的理论思想。随着我进入了现在的公司,真正看到系统运作的力量之后,我重新改写了我的看法。从我现在的理解来看,工业工程,真的是一种思路!而且它是针对于制造业中层干部的学科!工业工程专业会学到很多知识,比如人因工程,管理学,运筹学,财务,机械制造,机械设计,统计学,质量管理,项目管理,单片机编程,电工电子,计算机技术等等基础工业工程自身的若干知识点包括:现场5S管理,质量三不原则,质量七大手法,质量环,动作分析,布局设计,物流系统,全员设备管理等等我现在来分析一下,为什么说工业工程是一种思路。从工业工程专业来看,我们轻易的能够发现,好像它涉及到了一个简单制造业单位所覆盖的所有职能,主线:订单接收(管理学),排产(统计学,运筹学),生产(制造,机械设计...
2018 - 03 - 28
我经常能听到很多企业家抱怨:员工难管,对他怎么好都没用!说不得,更骂不得,要么因为隔壁企业稍微高几十块钱就去了隔壁,要么耍小聪明欺瞒质量问题坑骗工时。用某个老板的话说:“中国人太聪明了,不考核他,他马上就会给你出各种各样的问题!”有一次参加央视的《对话》节目录制,探讨丰田汽车为代表的日本企业,在人才培养方面的成功之处。一些国内企业的大老板竟然脱口而出说道:“我们中国的员工素质还很低,还没有日本员工的那种高度自觉、自律、对企业高度忠诚的敬业精神。”听到这样的话语,令人惊讶之余,也会感到其认识问题的逻辑,似乎并不具有说服力。员工不是你的敌人干事业的时候,这些老板顶天立地,不惧欧美,不服日韩。但是说到员工的时候,总是摇头。似乎员工才是其事业发展最大的瓶颈,这种向外归因的方法,自然难以真正揭示问题的本质。而那些羡慕日本企业成功实施精益生产的老板,也许忽视了其中最关键的环节,即你是否愿意真的相信自己的员工,发自内心渴望他们和你一起获得成功。毕竟完美的生产线流程都是一线员工打造的,没有执行力再美好的愿望也是镜花水月。同时,在相信爱护自己的员工以外,还必须要倾心培养和灌溉,当他们的老师,打磨这一块块璞玉。如果员工有缺陷和错误,首先惩罚的本来不该是员工,而应该仔细回想:是否教育和培训没有做到位,有没有担当起老师的重大职责?如果做不到这以上两点,再谈什么自己的员工有多糟糕的企业家,本来就是一种自欺欺...
2018 - 03 - 28
不久前我和一批总裁班学员参观了日本丰田的工厂之后,他们震撼了,他们中有人甚至表示,看了丰田之后发现,我们在管理上还没有入门。当然可能有人会反驳,国内有海尔、联想等大牌如何了得,但是客观地说,和丰田比起来,即便是海尔、联想的管理也实在太初级了。在笔者看来,中国管理在以下六个方面差距巨大,需要及时“医治”。第一,有理想没信仰。我们从来就不缺伟大的理想,为国争光、报效祖国、走向世界、无私奉献等等都是不错的理想。但是我们却没有信仰,缺乏对“道”(因果报应等天道、地道、人道)的敬畏,人们不相信有天堂和地狱,所以在追求“理想”的过程中,不择手段,并最终与理想严重背离。第二,有组织没传承。企业是通过一个组织来运营的,为了使组织更具活力,必要的更替实属正常。问题在于,在实施组织更替时没有传承的机制。比如,中国企业也会有领导更迭,而每一次的更迭都是从头再来,很少对前任(思想、理念、经验和智慧等)的继承和发扬(传承)。如此这般,使得管理没有积累,水平得不到提高。第三,有目标没战略。国内企业管理大体都一样,高层特别喜欢提目标,比如名次目标、销售额目标等等。提出目标之后就期望通过考核来达成目标,考核不过就换人。高层不能针对目标提出有效的战略(超越对手的竞争策略),更没有将战略分解为课题、措施和落实为员工的行动,这是高层典型的失职渎职行为。第四,有制度没文化。“管理靠制度”这句话早已经深入人心,甚至达到制度...
2018 - 03 - 28
作为制造型企业,各级管理者需要经常到现场巡视生产状况,但是,怎么看现场,用什么方式看?看些什么?正所谓“内行看门道,外行看热闹”,这里面有着丰富的内涵。本文以中国重汽集团济南商用车公司车架总成装合胎的生产现场为例,详细解说这两个问题。一、怎么看?“看”可以分为四个层次:“远眺、参观、观察和鉴赏”。从生产实践的角度讲,“远眺”指的是从远处看生产现场,远远地望过去,只能看个大概,留下的是一个模糊的整体印象;“参观”指的是在现场实地观看,顺着通道走马观花地看一遍,能说出个大概,但是比较肤浅,只能是知其然不知其所以然;“观察”指的是认真、仔细地看,在现场对每一个工作流程,每个员工的工作负荷,设备运行状态都认真详细地观察分析,找出存在的问题,使流程更合理,工作分工更适当,生产效率进一步提高;“鉴赏”则是更高级地看,就如同一个考古学家拿到刚出土的文物一样,翻来覆去的细细“把玩”,这种看现场就是不断地进行改善,始终认为现在的状态还不是最好的、最优的,把现场的管理水平不断地提升到极致。这四种看的状态,前两种是作为一个务实、实干的管理者最忌讳的,那样不但提升不了自己的管理水准,更可怕的是长此以往,你会慢慢地发现自己的角色正在向“混混”转变。后两种的状态是一个优秀的管理者所应具备的基本素质,如果暂时达不到“鉴赏”的级别,我们可以从“观察”开始,在现场找一个点,站在那里至少用30分钟仔细地观看,查找问题...
2018 - 03 - 28
讲到精益生产,大家都很清楚它的核心思想就是消除一切浪费!要消除浪费就必须弄明白企业生产过程中的两个基本活动:增值和非增值活动。统计研究发现,企业生产活动中,增值活动约占企业生产和经营活动的5% ,必要但非增值的活动约占60%,其余35%为浪费。消除浪费就首先要能够识别出这些浪费,进而才能够定立计划、采取措施进行改善,那么这个过程怎样实现呢? 经常在企业里辅导看到以下现象:感觉企业问题很多,但不知道从哪入手改善;每个部门指标似乎都不错,但就是企业整体效益不见好转;每个人都在忙改善,但就是没看到企业真正节约了多少成本; …...问题根源就在于大家都是在头疼医头,脚疼医脚,甚至是在救火,跟着问题跑;各部门站在自己部门的角度在改善,根本没有弄清楚企业的核心瓶颈问题在哪?大家的努力方向可能完全不一致!价值链是一个连续的整体,片面的追求某一个节点企业的优化不能带来供应链整体的高效率,因此,在做价值流分析中,应把价值流中所有成员联系在一起,共同分析产品由订单到交付全过程的浪费现象。精益价值流分析正是针对这一问题而来,它是精益生产、丰田生产模式的一种强力的可视化、全面的寻找浪费工具!它的主要目标是通过绘制企业当前价值流图,帮助我们站在企业的层面,对信息流、实物流分析发现产品全价值链增值过程(接收客户订单-订单评审-采购计划-生产计划-供应商交付-原材料检验收发-生产制造全流程-成品入出库...
2018 - 03 - 28
近来,在阅读《大西洋月刊》时,一篇题为“未来软件启示”的文章帮助我在一个新的环境下重新审视“为什么精益转型会失败?”这个困扰着我们的问题。之前,人们通常会用“95%的精益转型都会失败”来回答这个问题或者提出一些应对失败的对策和措施。但是,至今为止还没有人能引用准确的资料来源去支撑这些数据,他们也没有充分地定义“精益转型”或“失败”这样的术语。抛开语义不说,人们确实一直挣扎在将精益实践运用至恰当的地方并使之不断坚持下去,他们付出的努力远比应该做的要多很多。对于“为什么精益转型经常会失败”这样的问题能有哪些观点可以阐明经验教训呢?事实证明,有,并且相当多。教训一:精益转型很复杂建立精益管理体系有很多事情要做。这个体系需要在整个企业中运行,需要全员参与到以客户为导向的问题解决和创新中来,并且这将是一个长期的过程。它需要的远不仅仅是地板的草图,白板上的两根柱子和一个屋顶,或者是可以在45分钟的励志主题演讲中可以交付的东西。“问题在于,我们正试图建立超出我们智力管理能力的系统,”麻省理工航空航天学教授南希•莱韦森(Nancy Leveson)在文章中引用道。换句话说,精益转型是非常复杂的事情!如果我们过分吹嘘、过度简化,或投入大量的热情到精益思想中,但是对于把所有东西放在一起如何起作用几乎没有把握,那么我们就会失败。教训二:锤子之前的蓝图获得图灵奖的计算机科学家莱斯利•兰波特说道:...
2018 - 03 - 28
改善之路,始于现场。当我们处理问题时需要从现实出发,而不是从概念出发。在精益生产中,它们分别是Genba(真实现场或车间), Genbutsu(真实事物), 以及Genjitsu(真实情况)。我们将其称为“3个‘真实’”。现场:Genba(真实地点或车间)。现场在精益中是指增加价值的地方,例如研发设计的地方、模拟试验的地方、生产制造的地方等,都是现场。我们面对车间问题时,总会找许多互相联系的因素,例如产品或工艺改革。尤其当涉及人的因素时,问题的评估变得尤为复杂。通常需要侦探才能。在这种情况下,纯粹的理论已没有用。且不管我们有多聪明,我们的知识面有多么广,如果这些知识不与现实联系起来,我们只会变得更加困惑,甚至也许会做出完全不同的假设来处理相同问题。有一个很重要的练习可帮助我们注重本质而非形式。车间就是一个锻炼实际解决问题能力的地点。它甚至可被视为一个实验室。办公室、书本、授课以及知识练习永远无法带来这种经验。现物:Genbutsu(真实事物)。此处,“事物”指产品、零件、机器或物料。假如我们的产品出现问题,我们必需亲眼见到“真实事物”来了解问题本质而不是由其他人来解释。假如我们对用户的满意度以及消除车间浪费现象敏感的话,我们不应在车间之外讨论这个问题。更确切地说,我们应亲眼去看问题的本质所在以便采取措施。更确切地说,当我们向用户提供产品时,不管他们是否是在下一道工艺工作的人员还是公...
2018 - 03 - 28
自动化导入过程中,面对内部执行的压力及外部自动化实施厂商的方案介绍,这里有一些实施的经验总结,希望给面对这个复杂过程的IE或是企业主管一些提醒与参考。:车间里的人工作业很多,人力成本占了制造成本的近40%,如果可以省几个直接人力,绝对会给成本带来直接的贡献;年后开工,产线有将近1/3的人员没有返厂上班,其中关键工站/较高技术要求人员也缺了几位,一条线都快开不起来了,后续生产品质也会出问题!怎么办?相关人员开始认真考虑以自动化来改善,虽然不能马上解决,但至少是个中长期的改善方向,再加上目前国家政策的支持,自动化技术成熟度提升,实施成本也有明显的降低。的确,这样的场景是很多企业实际面对的状况,导入自动化的优点,应该也不需要在此再多做解释,这里提出一些实施方向的建议,是我在几个大型企业导入自动化实施经验中总结出来的。首先应该由工艺(制程)与IE两个职能团队,先针对考虑进行自动化的作业现场进行分析,分析方向结合了几个维度考虑:1.工作内容的价值度 (以价值流作为数据分析的基础)2.工作岗位的饱和度 (以作业分析作为数据的基础)3.工作内容的技术难度 (对于产品良率的影响分析)4.工作的成本结构 (人工所占比例分析)分析完后,应该会有不少作业活动可以用IE手法在不影响品质和效率的情况下,先进行合理化改善;实务上,很多工站藉由设计合适的工装夹具,就可以有效地实现「省力与省人化」。在此也提出一个...
2018 - 03 - 27
实现工业4.0或中国制造2025的前提之一是构建智能工厂,其核心要素包括了信息物理系统(CPS),物联网(IOT),智能认知,社交媒体,云计算与移动,以及M2M。 智能工厂构成了工业4.0的一个关键特征。智能工厂将从现在通过中央控制中⼼的模式转向通过自行优化和控制其制造流程来实现。柔性生产的三个方面:1.人、机器和资源如同在一个社交网络里自然地相互沟通协作。2.生产出来的智能产品能够理解自⼰被制造的细节以及将如何用。它们积极协助生产过程,回答诸如“我是什么时候被制造的”“哪组参数应被用来处理我”“我应该被传送到哪”等等问题。3.机器和产品之间的数据传输将通过使用微处理器、存储装置、传感器和发送器来实现。这些装置将被嵌入至几乎所有可想象的机器、待加工产品、材料、智能工具和用于组织数据流的新型软件,由此实现产品和机器的相互通信并和交换数据。大数据在智能工业的特征:——数据的处理方法比数据本身值钱无论是为促销产品还是作为战略目标的方式,大数据已然成为很多公司和机构过度使用的术语。2012年高德纳(Gartner)给出的大数据定义里面,特别强调大数据是多样化信息资产,不仅关注实际数据,而最最重要的是关注大数据处理方法。数据量大还是量小本身并不是判断大数据价值的核心指标,而数据的实时性(velocity)和多元性(variety)应该对大数据的定义和价值更具直接的影响。——大数据是多结构化数...
2018 - 03 - 27
中国制造正在悄然发生着积极变化。一组来源于国家统计局的最新数据显示:2016年1-5月,规模以上工业增加值同比增长5.9%,工业总体保持平稳增长。同样,高新技术制造业和装备制造业增加值继续保持较快增长,占规模以上工业增加值的比重已分别达到12.1%和32.5%。毫无疑问,“中国制造”已成为世界上认知度最高的标签之一。历经30多年的高速发展,作为促进世界经济发展的重要力量,中国这个“世界工厂”的角色已经越来越重要。相伴而生的是,智能制造作为中国制造未来的重要方向,正面临大考。智能制造,在经过了“制造+自动化”的第一代,又在第二代“信息化+网络化”时期实现了信息和装备的动作同步,人机互动。而今进入第三个阶段——大数据时代,智能制造正在使制造业走向智能化。然而,在这个言必称“大数据”的制造时代,智能制造是否真的已经实现了与大数据无缝对接?大数据给中国制造带来了什么?而真相又是什么?数据只是信息,只有分析之后才会“说话”智能制造时代,我们永远不要低估大数据的力量。即使是最普通的一盒纸巾,每一张纸巾都可以排得整整齐齐,如果说这背后运用了大数据分析,你信吗?以宝洁公司为例,每一盒纸巾的生产,流水线上每一步的材料变化、设备状态等都有数据监测。一盒纸巾的生产看似简单,但如何达成产品质量的普遍等同性则大有学问。宝洁公司通过工厂里面的温度、湿度、材料等变化来调整加工参数,并且工程师不需要在实地工厂实时...
2018 - 03 - 27
20世纪90年代以来,许多采购和制造决策都基于这样的认知:亚洲(尤其是中国)、东欧和拉丁美洲是成本更低的地区,而美国、西欧和日本是成本更高的地区。然而,这种观点日渐过时。薪资、运输和配送成本、生产力和能源可用性的变化正在颠覆传统认知。企业必须先分析总交付成本而后再确定供应、制造和装配业务在全球范围内的最佳地点。与此同时,数字化制造和运作时代已经到来,并且仍在飞速发展。在大数据和分析、云、物联网(IoT)、机器人和增量制造等领域的技术进步和增长正在迅速改变着行业动态。由于制造业变得越来越知识密集型,这些技术在供应、支持和服务制造业的相关行业中激起了巨大的连锁反应,这些相关行业的工作性质开始发生转变。为了在数字化时代实现兴旺发展,我们建议制造商基于当前不断变化的成本动态重新设计价值链,并且利用新时代的技术使其价值链更加物联化和智能化。为此,企业在向数字化演进的同时,还要准备好满足不断变化的人才需求。 数字化革新的支撑技术大数据和分析、云、物联网(IoT)、机器人和增材制造等领域的持续进步为提高效率和优化制造流程提供了新的机遇,并且对全球价值链产生了巨大的影响。这些技术有助于减少劳动力,帮助区域化和地方化变得更加经济,并且提高各级的客户服务和生产力水平。大数据和分析、云:在 2014年对制造商的调研中,几乎一半的受访者指出,大数据和分析将对企业的表现产生重大影响,而超过70%的...
2018 - 03 - 27
每一个老板都想猜透员工的心思,想找出那些身在曹营身在汉的员工,可每每都会有员工出其不意地给老板送上一份辞呈。对于人才密集型的行业而言,人才外流恐怕是管理者最头疼的事之一,如果能够提前洞悉到员工的行为和想法,就能够在员工丢下一纸辞呈前采取措施进行挽留。华尔街日报披露了一种有趣的方法,包括沃尔玛、瑞士信贷集团和 Box 正在通过大数据“算”出最有可能跳槽的员工。这些公司的 HR 部门会收集员工的工作任期、员工调查、沟通模式甚至性格测试等一系列数据,这些数据往往能够揭示员工去留的动机,从而分析判断员工的离职倾向性。没有一种单一的数据可以预测员工去留。离职背后的动机通常很复杂,收入多寡、同事关系、公司前景、职业规划等等,在不同公司,这些变量的影响力又有很大的差异。比如在 Box 公司,一名员工的收入和与上司的关系重要性远不如对于团队的感觉。而在瑞士信贷,员工的表现和团队规模又显示出强大的影响力。人力资源软件公司 Ultimate Software Group 公司就在为它们的客户做这样的分析。根据不同公司的特点和环境,Ultimate Software Group 公司的数据科学家结合测试等一系列变量建构一种算法,从而对哪些员工可能会在近期辞职。类似于信用评分,每名员工都有一个留任预测的指数。对于公司管理者而言,准确的信息是判断和决策的依据。同理,大数据预测算法的核心取决于数据是否准确、追...
2018 - 03 - 27
大数据,无疑是当前商业领域最为热门的话题之一。作为舶来品,中国的“大数据”时代起步略晚,但无论是否理解“大数据”本身的含义,企业也都愿意和“大数据”扯上点关系,似乎不折腾点“大数据”,企业就被认为是落伍、就会被时代所淘汰;每一家企业无不希望在纷杂的数据中,找到些“元宝”,觅得一些行业内“弯道超车”的机会。大数据分析的基础是什么?是数据;数据的金矿又存在哪里?企业管理者自然而然会联想到IT企业。诚然web2.0时代开启后,网络就不再是企业一方的舞台,人人都可以通过一根网线在网络上留下自己的痕迹。自然而然的,如今的互联网企业拥有海量的数据,拥有大数据分析的天然基础。另一方面掌握“大数据”先机的则是使用“芯片”的各类设备制造企业,在机器中植入小小的芯片,就可以记录用户的各项操作使用行为,也为用户行为分析积累了大量的数据基础;当然,在大数据浪潮中少不了的是大型连锁超市、金融服务中心等掌握具体消费信息的行业领域。因而我们也看到,在各类介绍“大数据”的书籍里,案例中大多出于以上的行业,因为它们的存在,天然的会积累大量的数据。那是不是游离在这些行业之外的企业就和“大数据”绝缘了呢?是不是这些企业拥有这样的数据就够了呢?数据有五大类别,“大数据”并非只是互联网企业的天下企业掌握的数据通常有几个类型:一类是网络数据,通过互联网加载代码记录用户的浏览及点击行为,从而记录下海量的网络浏览点击痕迹数据;第...
2018 - 03 - 27
当互联网的推土机无情地将传统组织的围墙推倒,当大数据的轰炸机优雅地在传统管理学的领地上空掠过,组织模式与管理思维的改变已经不可避免。在《智慧社会:大数据与社会物理学》一书中,麻省理工学院人类动力实验室主任、可穿戴设备先驱、大数据专家阿莱克斯•彭特兰利用大数据等新技术,揭示了集体智能背后的秘密,为组织管理效率的提升带来了另一种思路。难破的管理幅度怪圈从传统管理学的视角来看,组织管理无论在理论上还是实践上,都会遭遇一个技术上的桎梏,即管理幅度。这是指任何一个管理者能够直接管理的下属人数都是有限的。因此,当组织壮大后,就不得不通过授权、分权来组建管理团队,实施间接管理。但这又会带来与信任、效率相关的新问题:一方面,为了管理效率,领导者不得不放权;另一方面,领导者又要担心权力被滥用。控制与反控制的斗争、相互猜忌带来的内耗、不负责任的推诿等都会极大地削弱组织的竞争力。在两难纠结下,组织的整体状况往往日趋消极。日本"经营四圣”之一稻盛和夫创立京瓷后,便在企业的快速成长过程中遭遇了“管理幅度怪圈”。闻名于世的"阿米巴经营”就是稻盛和夫面对困境的应对之策,据说他是从《西游记》里孙悟空的分身术中获得的灵感。简单说,阿米巴经营就是根据产品、工序、客户或地区的不同,将大组织划分为许多独立经营、独立核算的小团体,从公司内部选拔阿米巴领导委以重任,让其自行制定工作计划。在业绩考核时,不仅...
2018 - 03 - 27
Step 1  决定目标,再运用资料获红杉资本投资、以大数据和人工智慧替客户精准投放广告的Appier执行长游直翰表示,时常见到客户因为手上有一堆数据,就毫无目的的丢出来,想“做些什么”,但其实应反向思考:“先决定目标-再来运用资料。”“大数据不是万灵丹,不是做了就能百分之百解决所有问题。”尹相志也呼吁,企业对大数据不要有过度遐想,应在导入专案前,先清楚想好产出,才有意义。Step 2  设立专案,跨部门整合蒋居裕认为,大数据其实不只是科技,更是企业管理议题。执行大数据专案时,企业内的高阶主管确立目标后,应设立专职的单位负责,且层级越高,才能方便跨部门的整合。尹相志也认为,即使大数据专案只是一次性的导入,结束后也需要有专职人员持续搜集、整理资料,有助下一次专案启动。Step 3  条件评估,需多少成本?确立目标后,则要评估自己的企业,究竟得选择什么方式、耗费多少成本来执行大数据专案。颜均泰解释,如果企业的数位化程度高,一切的商业行为都有数位纪录,执行专案将容易许多。若多数纪录还是纸本,得先依靠人工或软体建档、重新搜集资料’将大幅垫高成本。Step 4  搜集数据,提早数位化在搜集资料的过程中,中欧国际工商学院策略学副教授陈威如认为,用数位、自动化的方式采集数据,在数据时代格外重要。他举例,过去,多数的餐馆因为没有数位化,无法掌握客人的面貌与消...
2018 - 03 - 27
大数据时代已经到来。与以往工具性革命不同的是,很多理解大数据的书籍或文章,都在表达同样一种观点:大数据大有取代人类的组织、制度,甚至道德、价值观和宗教信仰的超常力量。大数据,已经全然成为主体或主宰的角色。“除了上帝,任何人都必须用数据来说话”,成为对大数据神奇功能的最经典表达。在这里,人,已经退居于次位了。那么,大数据究竟是人类的工具,还是主宰?如果只是工具,我们只需要回答工具运用的利弊和风险;但如果超出了工具的范畴,整个人类社会便都在大数据的幽灵管控之下,那将是什么样的场景?大数据未必万能记得有这样的说法,历史是不可能的。意思是说,人类社会要将自身全部的历史真实地记录下来,没有可能性。这是因为,每个人都是人类的一部分,每个人每分每秒的活动,都是人类历史的一部分,当且仅当这些活动被完整地记录时,人类真正的历史才得以存在下来。经验告诉我们,管理是不可能的。现代社会,将一个组织内部自然分裂为了管理者和被管理者。不论管理者使用何种监督、管理、控制、激励、评估和考核等方法,他根本不可能使被管理者每分每秒都严格服从管理者的要求。因为管理者根本不可能完全掌握被管理者每分每秒的活动情况。历史和管理不可能,预测未来就更不可能了。明天股票市场的走势如何?2016年巴西奥运会上哪支队伍将问顶足球冠军?谁将赢得下一届美国总统的选举?尽管人们乐此不疲地预测这、预测那,用尽了参数、算法、模型,最后却从未有过...
2018 - 03 - 27
一家中等规模的百货商场,通过视频监控记录下商场各个区域的客流人数,从而评估每天各个时段客流的在店时长,进而结合销售记录数据估算出客流中带有明确购买目标的“搜索型”顾客和无明确购买目标的“浏览型”顾客的比例,从而为之设计针对性的营销手段和服务措施。这一实践中所涉及的数据量,从技术视角上看并不算庞大,但该商场对多源数据的整合和开发,不失为基于大数据管理的一种典型体现。从理论上来说,每个企业都可能拥有大数据,但是并非每个企业都能够成为大数据企业。大数据因其体量之“大”而得名,然而体量并非大数据的唯一特征,甚至也不是大数据最为重要的特征。巨大的体量凸显的是技术需求。而对于管理者而言,刻意追求巨大体量的数据并不具有多少现实意义,大数据更重要的特征在于其多样化的来源和形态、持续快速的产生和演变,以及对深度分析能力的高度依赖。因此,企业对大数据的驾驭和掌控,其核心并不在于拥有多大规模的数据,而在于是否能够对来自于企业内外部多样化信息源的涌流数据进行敏捷持续的捕捉和整合,并通过深度分析开发其商务价值。在管理视角上,大数据既不是一种技术,也不是一种应用系统,而更应该是一种立足于企业内外部数据融合以提升管理效率、开拓价值创造模式的管理思维。 驾驭企业内部大数据企业内部数据有两个主要维度:一是与业务功能及流程紧密相关的数据,如库存信息、物料需求信息、生产计划信息、采购信息等,可统称为业务流程信...
2018 - 03 - 26
优秀精益领导会在向你描述价值流程图,以及如何将组织转化为足够结构化并得以维持的组织方面,花费大量的时间。不过,价值流程图在当今是用的非常少,假如你对价值流程图的正面影响熟悉的话,你会发现,实际上,它所带来的正面影响与你的期待要相差甚远。误解,可能是导致那些问题产生的根本原因。诚然,不少精益生产领导者似乎确实严重低估了价值流程图的潜能,并在评估其能为组织做什么方面的方向上搞错了。不合适的价值流程图绘制方法为了让价值流程图准确无误的运行,你得对它进行充分的定义。有许多图表成分和方法,可以应用到这一目的,很容易在混乱的属性之中迷失。这不仅会阻碍你对价值流程图这一工具的学习,而如果没有被经验丰富的人教授过,在“价值流程图是关于什么”方面,也会给你一个错误的印象,使价值流程图看起来就像一堆不必要的复杂的图表,却对于有经验的人员来讲却没有真正的意义。此外,确定需要绘制的确切的流程,你要理解何时从当前的流程图中将某些流程去掉,这是你不得不一直发展的技能,这一点非常重要。起初,可能并不明显,有时间,甚至是一些经验老道的精益生产方面的专家,也会在应该把流程中的哪一部分列入到价值流程图里面感到困惑。一旦做得越多,你就越能产生出一种有助于马上放弃一些事情的直觉。没有根据公司的目标对价值流程图进行调整价值流程图的另一个关键点是:需要整个组织的输入,甚至是较低级别的人员。事实上,有时,较低级别的人员可以提供...
2018 - 03 - 26
但凡我们谈精益,言必谈丰田。但凡我们谈丰田生产方式,言必谈两大支柱,JIT和自働化。丰田佐吉的自动织布机意味着自働化的启蒙,那JIT也就是准时化的启蒙是谁呢?这个人就是丰田汽车的创始人——丰田喜一郎!不同的人丰田佐吉只有小学文凭却凭借自己的聪明才智发明了令人惊叹的自动织布机,但是佐吉心里明白,只有系统的知识才能成就更伟大的发明创造。于是他将自己的爱子,送入了东京帝国大学的机械系(工学系)。丰田喜一郎从一开始就表现出和他父亲一样的技术怪才的气质,他不善言语,戴着一副圆框眼镜,以他妹夫儿玉利三郎的话来讲:“是比他父亲丰田佐吉更为古怪的人物。”1920年3月,丰田喜一郎从东京帝国大学工学部机械科毕业,这一年正好是丰田佐吉的“丰田纺织”成立第三年。丰田喜一郎便进入这家公司工作。虽然丰田喜一郎毕业于东京帝大,但完全不是普通大学生的做派,他坚持“三现主义”——“现场,现实,现物“,丝毫没有富二代的纨绔子弟作风,是一位脚踏实地,实实在在的技术家。三驾马车丰田织布机时代的丰田佐吉,也有诸多的贵人相助,其中最重要的几个人莫过于儿玉一造,儿玉一造的弟弟儿玉利三郎和丰田喜一郎。丰田喜一郎毕业于东京帝国大学机械系,经过了整体系统性的培训,虽然在那时候不如丰田佐吉的经验丰富,但其基本功之扎实,确实是丰田佐吉所没有的。佐吉在公司的研究进展一度比较缓慢,有一天喜一郎实在是受不了了,就直接对佐吉说:“父亲,以后画...
2018 - 03 - 26
1950年,年轻的日本工程师丰田英二到底特律对当时世界上最大而且效率最高的制造厂——福特的鲁奇厂进行了三个月的参观,对这个庞大企业的每一个细微之处都作了审慎的考察,回到名古屋后就和生产制造方面富有才华的大野耐一一起很快得出了结论:大量生产方式不适合于日本。于是,根据日本汽车工业战后“资源稀缺”和“多品种、少批量”的市场状况,经丰田喜一郎及大野耐一等人的共同努力,直到上世纪60年代才逐步完善而形成准时化生产JIT(Just In Time)方式。1973年秋天发生石油危机以后,日本经济下降到负增长的状态,但丰田公司不仅获得高于其他公司的盈利,而且与年俱增。于是丰田生产方式开始受到来自全球的关注。丰田生产方式的系统化阶段——精益生产方式的核心是消除一切无效劳动和浪费,它把目标确定在尽善尽美上,通过不断地降低成本、提高质量、增强生产灵活性、实现无废品和零库存等手段,确保企业在市场竞争中的优势。同时,精益生产把责任下放到组织结构的各个层次,采用小组工作法,充分调动全体职工的积极性和聪明才智,把缺陷和浪费及时地消灭在每一个岗位。近年来,受原材料价格的上涨,美元贬值和人民币持续升值以及国内劳动力成本上升等因素的综合影响,企业运营成本有大幅上升的趋势,这对企业,尤其是劳动密集型和加工出口型企业的运营能力提出了严峻挑战。在现阶段如何提高企业劳动生产率,从而提高企业竞争力,已经成为企业CFO最为关注...
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