诸如全面品质管理和可制造性设计这样的改善方法论来势汹汹,制造商们蜂拥而上都指望着这种新的方法能够提升运营绩效增量。但是十多年过去了,在生产车间,有些时候什么都显得井井有条完美无缺,有些时候却又一切乱糟糟的。
随着生产线上的重要问题逐步得到解决,对于改善项目的怠倦也会在几年内产生。停机很少会超过一个小时,采用看板管理和减少在制品的方法也已经实施。随着整个团队按帕累托图向下移动,似乎所有重要的收益都已经实现而每个新的努力所带来的回报都很微小。最终人们的注意力都放在其他事务上,生产线上的性能也逐步趋于平稳。
探索具有可变性的问题
首先着手解决最重要的问题似乎已经成为自然规律,在我们的头脑里根深蒂固。援引帕累托分析,也就是俗称的80/20规则作为证据,也说明了大家在对问题解决顺序上所达成的共识。
但是紧接着就有一个问题,虽然几乎从未被问起：“即便我们要解决面对的最大问题,但是残存的其他问题能给我们的系统带来多大的可变性呢？”
这是一个严重的问题,由于存在残留的可变性会带来累计效应进而影响到整个流程。劳动力就是可变性的一个重要诱因。随着参与到整个流程的员工数目的增加,每个员工的微小差异性累计起来都可能对整个流程产生效应。
这个结论可以用统计分析,短期内就可以进行描述。但是对于那些不了解统计的人,以下的解释更容易理解：
比如说我们希望下班后在餐厅约见一个同事共同庆祝一个活动。如果我们邀请的是一个人,我们几乎可以肯定他能准时到达。但是如果我们增加了邀请的同事数量,有人迟到的可能性就会大大增加。一些人可能在最后几分钟接到客户电话,另一些人可能卡在某个会议当中。还有一些人可能家里出现什么紧急情况需要他们立即处理。
相同的事情也会发生在生产中：某个流程中的人数增加,随之而来的是不可避免的延迟也会相应增加。如果不对每个个体造成这种延迟的小问题进行直接管理,那么在生产上取得的改善就会有很大的局限。
下班后的庆祝只需要2个人到场即可开始,但相比之下,生产过程中必须等到每个人都就位才能开始工作。
统计分析可以用来描述这种情况,甚至用来预测差异性和延迟。这种延迟的累计效应可以用独立变量总数来表示。统计数据显示,多个独立变量的平均数和方差是累计的。
生产中断时有发生
由于每个员工都是独立变量,他们对生产延迟造成的效应是累计的。要想控制某个流程,就要对影响该流程的所有的独立变量施加管理,这其中就包括劳动力变量。
这同样可以用生产示例来进行描述。某项操作无论完成得比预期早或者晚,都会出现生产中断情况。
在本示例中,流程已经到位多年,造成生产中断的大问题都已经解决。大多数设备停机从不会超过一两个小时,材料质量和尺寸的问题都已经解决。用于评估、计算成本和调度流程的劳动力基准现在可以反映完成整个过程实际需要的平均时间。
刚开始时非常简单,一条生产线一个人。变量N等于1。
经验告诉我们大多数时候流程按计划进行。没有什么异常发生,生产按计划进行。以下是一些偶尔发生的突发情况的样例：
☆ 虽然通常都比较准时,但是一个月总有几次因为某个操作工迟到了导致生产进度落后。
☆ 操作工的技能水平参差不齐,完成同样操作的时间些许不同
☆ 操作因为维护人或者材料处理等其他原因而延迟
以下曲线描述了这些情况出现的频率和影响；曲线形状很常见,在统计学中称为高斯分布或者正态分布曲线。对于本文的例子而言,完成操作所需的平均时间在N=1的情况下是2小时。生产时间方差在30分钟内进行测量,但是该曲线可以用于任何周期时间和方差。
平均数 =μ= 2 小时方差 =σ^ 2 = 30 分钟
为了让示例更接近实际生产场景,在流程中加入另外14个工人和操作过程。他们中的每个人都作为独立变量。正如之前讨论中所说的独立变量总数,每个人造成的延迟平均数和方差都是累计的。现在N= 15。
平均的生产周期时间是：
平均数= N×μ= 15×2 = 30小时
方差 = N×σ^2 = 15×30 = 450 分钟 = 7.5小时
当单个独立变量呈高斯分布时,独立变量总数也呈高斯分布。以下图像显示了分布如何随着N值的增加而变宽。为了画图方便,平均数设置为0。显然,当平均数不为0时,分布图像向右侧移动。换句话说,一个人的平均数为2小时,15个人平均数就是30个小时,在本例情况中所有的分布设为0。
当N=1人时,工作时间的差异相对比较小,基本上就围绕着标准的2小时工作间隔。但一旦N=10或者15人时,几乎每天都会有一些这样那样的状况发生。机器卡壳、操作工病假、由于员工离职需要对某条生产线临时帮忙过渡,维修工人忙着其他设备,这些表现上的变量在一个月的时间之内进行累积。每隔一段较长的时间,就总感觉什么都有问题,生产工时也因此浪费。这个累积效应反映在下图N=15的高斯分布中。总的生产工时差异远比直觉推断出从1个工人变为15个工人的差异要大得多。
由于个体的延迟通常都比较细微,所以给人的感觉就是无法管理或者投入解决所有这些问题不值当。但是管理生产设备和管理个体还是有差别的。管控每一项资本设备,尽管它们很相似但是由于加工、模具和容量的不同,需要不同的方法。个体虽然具有独特性但是所有人都希望公平公正的管理。也就是说,减少劳动力相关生产延误的投资不仅适用而且也会影响生产线上的所有操作工和支持性员工。由此带来的结果,并不仅是减少了单次单人的劳动力相关变量,而且将劳动力视为一个整体进行显著的改善。在该示例中,这种改善会降低延迟情况。
可以这样理解投资回报率,如果劳动力相关操作的突发事件减少10%,操作的方差就减少45分钟。
结果,生产进度得以改善、加班需求降低、下游操作的闲置时间缩短、超额运费以及库存缓冲等成本都同时减少。
作为精益生产的三大支柱之一,劳动力长期以来被认为是运营成功的关键。但是在实际操作中,由于个体对整体运营的延迟影响很微弱,对个体的管理优先级通常不高。经验丰富的精益实践人员可能会认为正是因为这些小的差异,所以自我赋权才很重要。但是作为一个个体,很难察觉整个生产团队和辅助员工无数小变量累计所带来的影响。努力的方向和价值应该放在识别和系统化管理整个劳动力中常见且微小的变量。
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