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发布时间: 2026 - 09 - 20
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9月11日,传化合成材料精益管理深化项目启动大会顺利召开,正式吹响为期12个月的精益变革攻坚号角,标志着公司精益管理迈入迭代升级的全新阶段。为推动精益管理从“做了精益”向“做好精益”的实质性跨越,公司组织召开本次精益管理深化项目启动大会。出席人员有:新材料事业部总裁助理孙总、乍浦基地总经理高总、各部门、车间管理骨干,冠卓咨询总经理廖伟、项目总监聂晋峰,销售总监邹智。会议伊始,精益推行办高颖兰对项目背景进行介绍。她全面复盘公司前期精益建设工作成果,同时梳理出现场精细化程度不足、班组落地效果偏弱等现实痛点。本次项目并非对现有体系推倒重构,而是立足现有精益管理基础开展迭代优化,重点确立四大核心方向:星级现场提质升级、班组标准化突破、精益课题与改善提案提质、精益人才与文化建设,推动改善工作由追求数量向创造价值转变,着力塑造全员持续改善文化。随后,项目总监聂晋峰老师对项目整体规划进行解读,结合化工连续生产行业特性,清晰阐述项目实施路径。他强调,精益管理不是一线人员额外的工作负担,核心目标是解决现场实际痛点。后续项目将围绕人才培养、班组标准化、改善课题攻关、星级现场优化推进专项工作,灵活运用六西格玛等工具简化业务流程,切实减轻班组事务负担,破解一线生产各类现实难题。进入大会核心仪式环节,现场举行军令状签订与精益专员授权书颁发仪式。孙总与各部门负责人逐一签署军令状,进一步压紧压实各部门精益变革攻坚责任;高总为精益专员颁发授权书,明确岗位权责边界。一纸军令状既是沉甸甸的责任担当,更是全体干部员工降本、提质、保安全的郑重承诺。签字授牌仪式结束后,在设备动力部精益管理专员的领誓下,全体参会人员共同宣读精益誓词。铿锵有力的誓言,充分彰显投身精益变革的坚定信念。宣誓完毕,冠卓咨询总经理廖伟老师结合行业发展现状剖析市场竞争态势,阐释精益管理的战略价值。他提出精益管理要与数字化深度融合的工作理念,倡导...
作者: 白瑞丰
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在企业中平行的组织间有各种维度的指标考核,这些指标权重不同,单位不同,评优趋势也不同,比如制造业中,集团下属的多个工厂都有人效类,成本类,质量类,安全类等多个指标,这些指标单位都各不相同,有的指标数值成千上万,有的是小于1的百分比,还有的是个位数的发生次数,指标之间的对标存在困难,而且一些指标是越大越好,比如人员效率、设备效率、产品合格率等;一些指标则是越小越好,比如客户投诉件数、安全事故件数、关键岗位的人员流失率等;更有的指标是需要维持在某个水平,比如质量成本、、直接产出人数与管理人数比等。同时各个工厂的指标表现各有优劣,比如有的工厂产量高但安全事故偏多,制造成本表现不凡但员工流失率较高等,横向对比起来会让管理者绞尽脑汁的制定各种排序规则,其最终目的都是将各种指标调整到同一个“频道”上来,便于累计求出总成绩,进而排序评价。类似这种评价烦恼同样存在于经济类、社会等模糊性系统的排序与评价。1982年我国学者邓聚龙教授根据控制论中信息明晰程度的黑白灰系统表达方式,提出了灰色系统理论,即一种信息不明确的系统,未知信息的确定依靠的是已知信息。灰色系统理论的优点在于不需要大量完整的信息便可以处理多因素、非线性的问题,灰色关联分析法是其实现功能的主要方法。灰色关联分析指的是利用灰色关联度来分析确定各个因素间的影响程度,或者是测量各因素对系统主体贡献度的一种方法,它的原理是依据序列曲线的几何形状相似度来描述因素间、因素与主体间的紧密性。简单来说,文章开头描述的那些模糊的评价麻烦,可以在灰色关联评价法中轻松避免,无需繁琐的换算规则,无需大量的完整信息,无惧维度众多的评价指标。下文将概述灰色关联评价模型的运算步骤,并结合一个制造型企业各车间年终评比的小案例,来介绍应用MCE决策软件中的灰色关联评价模块一键生成排序结果。评价排序决策过程分为构建模型和计算两个部分,其中模型构建分为两个步骤:1....
发布时间: 2021 - 08 - 13
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7月20日以来,河南多地遭遇极端强降雨,郑州、焦作、新乡、洛阳、许昌、平顶山等地的部分地区出现大暴雨,郑州中西部局地特大暴雨。连日来的暴雨给河南带来了非常严重的灾害,河南新乡更是成为重灾区。冠卓咨询赶赴河南省新乡辉县市南村镇受灾区,由代表人向辉县市南村镇人民政府进行爱心捐款,南村镇人民政府向冠卓咨询送上了爱心捐赠牌匾,对冠卓咨询支持抗洪表示肯定。大雨无情,人间有爱,灾难总会过去,风雨之后必见彩虹。北京冠卓咨询有限公司坚持公益事业,积极承担社会责任,做一个爱心企业。希望尽一点微薄之力,帮助新乡早日恢复生产生活,重建美丽家园。本文为冠卓咨询原创文字作品,任何人或组织不得对本文进行篡改,转载或以盈利为目的行为,一经发现,将负法律责任。
发布时间: 2021 - 08 - 02
作者: 赵越
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很多企业在导入精益生产后,在推行的时候风声火起,阶段性结束后成果的落地,问题的解决会出现后继无力地情况,为了有效的保证问题解决,以下几点需要关注:首先,在解决的问题识别和选择上,需要全面系统的梳理企业运营过程中的现状,发掘存在的问题和改善的空间,结合企业经营绩效选题。一般使用VSM(价值流分析)对企业全流程进行梳理分析,找出企业经营的痛点问题进行解决;其次,在精益推行解决问题的同时,需要建立一套完整的效益核算标准,最好是由公司的财务根据公司财务核算标准制定,这样项目取得的成果能够有效的体现在企业的财务报表中,能够有效的避免项目成果虚化;第三,需要建立完善的精益推行体系,将识别问题、解决问题、固化问题、问题解决回头看形成完善的管理体系。本文为冠卓咨询原创文字作品,任何人或组织不得对本文进行篡改,转载或以盈利为目的行为,一经发现,将负法律责任。
发布时间: 2021 - 07 - 31
作者: 杨思民
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提案改善活动是一种精益管理的手段,它通过系统性引导各级岗位员工通过精益管理理念和IE手法,持续改善“人-人”、“物-物”和“人-物”关系,通过点点滴滴的积累实现个人素质和工作绩效一起成长。推行提案改善,企业首先会设立提案改善工作小组,成员包括各职能部门主要负责人,负责改善提案的日常组织管理工作,包括制定拟定、宣传、征集、提案评估、实施推进和总结评优等工作;然后改善小组进行提案征集,过程中引导员工针对工作过程中的人机料法环等因素,按照5W2H的思维方式进行现状调查,利用鱼骨图等结构化思维进行分析。按照这个模式,普遍存在刚开始比较踊跃和积极,一段时间后就销声匿迹的情况。这是为什么呢?有人说是奖励的不够或者处罚的不够?有的企业一条有用的建议奖励100元至500元,但是结果还是一阵风,最后也没有人提了;甚至有些公司为了坚持下去,合理化建议每月都有考核,但结果还是是不理想。很显然,奖励不是主要问题。提案改善推行不了了之的原因可能是:1.提案改善多数是给别人提问题,让别人去改,从开始就决定了改善的意愿不会很强,改善速度自然不理想,时间长了就会感觉失望,甚至有些提案改善最后会发展为相互吐槽的平台;2.提案改善的触发点一般都是提升绩效,很容易变为量化绩效,而且往往对于质量会有一定要求,门槛也就高了,数量也慢慢变少了;3.提案改善往往迫于指标考核等等,以物质奖励为主,是一种被动的状态。因此要让提案改善能持续进行,我们要理解提案改善的目的和实施主体。提案改善一般都是想通过改善提高效率、提高质量、降低成本、提升公司效益。这些都是站在公司的角度,也都是对公司有好处的。但是提案改善是靠全员的参与和智慧才能存在的,那么站在作为主角的员工角度来看,员工能有什么好处?提案改善可以先从员工关心和成长方面着手:首先,员工工作时不方便、不舒适、不轻松、不安全的方面都可以被员工自我发现并提出来改善。这些方面改善后...
发布时间: 2021 - 07 - 29
作者: 庞兆然
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质量功能展开贯穿了整个产品开发过程,通过四个阶段确定了关键环节,为深入的产品开发指明了方向。在设计阶段,它可保证将顾客的要求准确无误地转换成产品定义(如:具有的功能、实现功能的机构和零件的形状、尺寸、公差等);在生产准备阶段,它可以保证将反映顾客要求的产品定义准确无误地转换为产品制造工艺过程;在生产加工阶段,它可以保证制造出的产品完全满足顾客的需求。但是对于过程中瓶颈技术的攻关及产品和工艺的稳健设计则需要其他质量工程工具,因此,有必要将质量功能展开与其他质量工程工具结合使用。例如,在建立质量屋的屋顶,即设计要求之间的相关关系矩阵时,经常会遇到两个设计要求之间是负相关关系,即两个设计要求之间存在着互相减弱、互相抵消的作用,为了解决这种矛盾,我们需要借助发明问题解决理论(TRIZ);又如,在根据设计要求的目标确定产品设计方案,完成初步设计之后,应对产品进行可靠性分析,对设计进行详细评价,识别和改进潜在故障,完善设计工作,这时常用的方法是失效模式及影响度分析(FMEA);再如,在零件配置阶段为了使产品质量特性波动小、稳定性好而进行的参数设计;针对产品的机能加以研究,以最低的寿命周期成本达到必要机能的价值工程与价值分析(VE/VA);此外,经常用到的质量工程工具还有试验设计、容差设计、可靠性设计、统计过程控制(SPC)、控制计划(CP)、面向制造和装配的设计(DFMA)等。总之,质量功能展开需要与其它质量工程工具结合使用,QFD指明产品开发方向、确定关键环节,其它质量工程工具解决瓶颈技术和、进行稳健设计,二者结合才能开发出顾客满意的产品。本文为冠卓咨询原创文字作品,任何人或组织不得对本文进行篡改,转载或以盈利为目的行为,一经发现,将负法律责任。
发布时间: 2021 - 07 - 28
作者: 李国松
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传统制造系统的核心要素可以用5个M来概括,材料(Material)、设备(Machine)、工艺(Methods)、测量(Measurement)和维护(Maintenance),过去的制造系统升级,都是围绕着这5个要素进行改善,这些活动主要还是围绕着人来开展,着5个核心要素依然是靠人来驾驭。智能制造系统区别于传统制造系统在于第6个M,即建模(Modeling),并且依靠第6个M来驱动前面的5个要素,来解决和避免制造系统的问题。一个制造系统是否智能,可通过以下两个特征来判断:1.是否能够学习人的经验,代替人来分析问题和制定决策;2.能否从新的问题中积累经验,以避免问题的重复发生。大数据并不是追求记录庞大的数据,数据的本身并不会给你带来价值,庞大的数据系统也不会让你的制造更加先进,数据必须转化成信息、知识,才会为制造系统带来价值。大数据是发现问题的一种途径和解决问题的一种手段,通过数据的分析,从而去解决和避免不可见问题的风险,这才是大数据的核心目的。制造系统中问题的发生和解决,都会产生大量的数据,通过数据的分析和挖掘,可以让你了解问题产生的过程、造成的影响和解决的方法,这些信息如果被建模后,转化成知识,再利用这些知识去发现问题,分析问题,解决问题,并能在未来避免同类问题的重复发生。当这个过程无需人工干涉,系统可以自动自发的去循环进行,则这个系统就可称为智能制造系统。我们可以从以下3个方向利用大数据来推动智能制造:1.把现场出现的问题变成数据,并利用这些数据来对问题的发生和解决进行建模,把人的经验,变成知识,从而产生可持续的价值;2.数据变成知识后,通过数据分析工具,把传统的解决可见问题,延伸到对不可见问题的预防,深层次的去理解问题为什么会发生;3.再把知识变成数据,生成生产指令、工艺参数以及可执行的决策,从根本上去解决、预防问题。由此可见,大数据是智能制造系统的基础,通过系统...
发布时间: 2021 - 07 - 27
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