小編版權(quán)申明 一個沒有相應流程的產(chǎn)品本身就相當于是垃圾。在過去被人們定義為生產(chǎn)結(jié)果的產(chǎn)品，如今是生產(chǎn)流程帶來的產(chǎn)物。所以產(chǎn)品的市場力和經(jīng)濟性都是基于流程的。但是生產(chǎn)流程的邏輯是不一樣的：相對于傳統(tǒng)的生產(chǎn)參數(shù)來說，流程是可以計算的，而它所代表的經(jīng)濟性并不是基于流程時間，而是基于流程的連接點。 一個沒有任何誤差的多個流程之間的完美交接是不存在的。每一個有可能發(fā)生的錯誤，在某一時刻都會發(fā)生。只要在整個合作中有一點錯誤發(fā)生，就會影響到整個流程。整個流程鏈的可靠程度是跟連接點的數(shù)量，以及每一個點的安全性（分散程度、重復精準度和可計劃性）相關(guān)的。連接點的管理引發(fā)了新的思考，在ISO9001ff/TS16949標準中有定義：“在組織中一系列流程的運用，加上這些流程相互間作用的識別和管理，可以被視作是以流程為導向的方法。”（ISO9001ff）以流程為導向的方法所擁有的優(yōu)勢之一，就是可以持續(xù)調(diào)控各個單獨流程之間的鏈接（ISO9001:2000）。 流程的順序邏輯與生產(chǎn)過程的順序邏輯肯定是不一樣的，生產(chǎn)過程只是將每個生產(chǎn)步驟所需要的時間進行簡單的累積。我們用一個簡單的擲骰子的游戲來說明這個區(qū)別。 我們一共前后擲5次骰子，并將2點到6點定義為無瑕疵產(chǎn)品，而只有1點定義為次品。這樣我們每次擲骰子的時候平均會有5/6的可能性成功，也就是83%。而5次擲骰子的平均成功可能性也同樣為83%。 如果我們來看5次擲骰子的連續(xù)成功可能性的話，也就是連續(xù)5次擲骰子都成功，那么連續(xù)成功的可能性就只有39%了。也就是說發(fā)生錯誤的可能性要達到61%。每次擲骰子發(fā)生錯誤的可能性會疊加在一起。 把上面的案例放在生產(chǎn)中去看，就意味著即便我們有一臺成功生產(chǎn)率在83%的機器（這個成功比例算不錯了，現(xiàn)實中的金屬加工行業(yè)比這個值要低不少），在連續(xù)5個生產(chǎn)步驟之后只有39%的可能性會得到一件成功的產(chǎn)品，有61%的可能性會得到次品而需要重新加工。這個極其簡單的案例告訴我們，即便只有5個生產(chǎn)步驟，也就是只有4個步驟交接點，流程的成功率也會大幅度的下降，隱藏了巨大的改善潛力。 所以說生產(chǎn)的效率取決于流程鏈的復雜程度、交接點的數(shù)量以及單個流程的不同類型。不同的類型代表著流程結(jié)果會有分散性，會降低流程重復性的準確度，并有可能使流程更難以計劃。效率低的流程所消耗的資源，如沒有計劃的等待和停泊時間，遠遠高于生產(chǎn)效率低所消耗的資源。因為對于后者來說，潛力已經(jīng)幾乎被開發(fā)完了，幾乎所有的企業(yè)都擁有現(xiàn)代化的生產(chǎn)技術(shù)。而相比較而言，流程方面的提高潛力是非常巨大的。企業(yè)的經(jīng)濟性是取決于流程的交接點的。 所以ISO9001標準根據(jù)流程之間的配合定義了生產(chǎn)效率。“企業(yè)如果想高效率地運作，就需要將大量相互之間有聯(lián)系的活動識別、控制以及引導。”（ISO9001ff）雖然很多企業(yè)都簽署了這項協(xié)議，但是根據(jù)標準的流程控制卻很少有人在真正地做。 再重申一遍這條在ISO9001ff標準內(nèi)的引用：“以流程為導向的方法所擁有的優(yōu)勢之一，就是可以持續(xù)調(diào)控各個單獨流程之間的鏈接。”（ISO9001:2000） 圖2給出了一個裝配機器流程的案例，這個案例同樣也可以放到其他的流程中去。裝配流程有8個前提條件，如機器準備程度、員工準備程度、材料齊備程度、工具齊備程度等。裝配流程的成功取決于每一個單獨步驟的成功。每一個單獨的步驟和條件都帶來了出錯的風險：機器還沒有準備好、工具還沒有準備好、材料還沒有備齊等。 在圖2中，我們假設(shè)流程的8個前提條件，每一個的平均成功率都在90%。即便只有8個前提條件，并且每一個條件的成功率都相當高，最后流程的整體成功率也只有43%，57%是會出現(xiàn)問題的。或者換一種表達方式：100次裝配機器的流程中有57次需要被中斷，只有43次可以按照計劃完成。這個43%的比率叫作流程成功率，或者如果是流程鏈的話則被稱為FPY（FirstPassYield，流程一次成功的比例）。 這個通過將每一步的成功率相乘得到的總成功率在現(xiàn)實中也是被廣泛應用的。造成這個成功率的原因則是無處不在的延誤：要么配置機器的人生病了、要么材料還沒有配齊、要么工具還沒有準備好等。失敗步驟代表著效率下降，而企業(yè)的資源卻仍然被占用著。失敗步驟還伴隨著大量的后續(xù)費用，如生產(chǎn)過剩（停泊時間）或者生產(chǎn)不足（等待時間）。 流程分散性（如可利用性）對于企業(yè)的經(jīng)濟性起著至關(guān)重要的作用，圖84顯示了基于現(xiàn)實的生產(chǎn)關(guān)系（Rehbehn和Yurdakul，2003）。圖84中顯示的是Siemens公司分析的流程分散程度（分散指數(shù)Sigma）和出錯成本的關(guān)系。 真正現(xiàn)實中的企業(yè)流程一般要面臨上百種不同的前提條件。作者認為流程安全級別在2σ（流程每一步的成功率達到95.44%）是沒有競爭力的。圖3中的最后一欄顯示了流程的安全級別σ與生產(chǎn)成本的關(guān)系。流程在交接點的分散性越小，錯誤造成的損失也就會越小。 Sigma（σ）是用來表示流程分散性的，σ級別可以看作是生產(chǎn)經(jīng)濟性的一個重要指標。圖84中的數(shù)據(jù)是基于真實的生產(chǎn)條件統(tǒng)計出來的。數(shù)據(jù)表明，即便流程擁有非常高的99.38%的成功率，也仍然有25%~40%的銷售額是要用來支付流程中發(fā)生的錯誤的。通過這些數(shù)據(jù)可以看出，σ級別的提升對于經(jīng)濟性的提升是具有非常明顯的作用的。這里列舉的失敗成本與3.5%的機械和電子行業(yè)企業(yè)的平均稅后收益率相比，是高得難以置信的。 結(jié)論：從流程角度來看生產(chǎn)率的話是基于方差以及流程連接點的。流程中的方差對經(jīng)濟性的影響比技術(shù)和生產(chǎn)對經(jīng)濟性的影響要高出以20為倍數(shù)的級別。“如果想要將企業(yè)的效率提高，也就是將生產(chǎn)效率提高以及成本降低，那么達到6σ級別將是最佳選擇。”（Walch，2005） 對于企業(yè)的員工，尤其是生產(chǎn)線上的工人來說，公司的價值流和成本計算不是可以被直接認識到的。一個跟流程密切相關(guān)并且實時更新的記錄和計算并沒有運用到實踐中。在實踐中運用得更廣泛的只是操作之后的記錄，并且也只記錄那些可以計數(shù)或者測量的參數(shù)。而對于實際消耗了多少資源并沒有一個明確的認知。單位成本是很難去統(tǒng)計的，而因為等待和停泊所浪費的時間資源也會一直有各種合理的借口。例如，當一名工人需要將裝配機器的流程中斷時，他的潛意識里并沒有覺得這個會影響到生產(chǎn)效率，因為他覺得機器反正會“立刻”接到下一個任務繼續(xù)運作，并不會影響到效率甚至是經(jīng)濟性。另外還要注意到，在生產(chǎn)循環(huán)中庫存量的增多反而會使員工更為鎮(zhèn)定。因為如果很多箱子都裝滿了貨物，就會有一種企業(yè)運營良好的暗示，也使工作崗位更加的穩(wěn)定。但是事實上所有沒有計劃的生產(chǎn)中斷都會導致看不見的浪費，就如同接下來的案例所展示的一樣。 對于企業(yè)中沒有被認知到的程序，波士頓大學管理學院教授米勒和福爾曼取名叫作“隱藏的工廠”。因為這些間接的部分其實隱藏了很多生產(chǎn)力（Müller，1992）。 圖2顯示了一個裝配機器的流程，整個裝配流程有8個前提條件。流程鏈的效率參數(shù)是FPY，即流程一次成功的比例（Rehbehn和Yurdakul，2003）。圖4將圖2的內(nèi)容再次加深，當8個流程步驟的每一步都有90%的成功率時，最后總的成功率在43%。換句話說，每100個計劃的裝配流程中會有57次因為各種原因需要中斷并無法繼續(xù)進行。中斷具體代表著等待材料、等待工具、等待工人等。這同時也代表著工具又要被拆掉并且放回倉庫，其他的資源也一樣，如材料以及其他配件（測量工具、檢測報告等）。接下來需要安排新的任務，并檢查可行性，因為FPY風險也是同樣存在的。在某些情況下，中斷還會帶來其他的費用，如緊急的狀態(tài)、特別的班次或者是加班，甚至到要坐上直飛Wolfsburg（沃爾夫斯堡）的直升機。所以說因為中斷造成的等待或者停泊是比生產(chǎn)更加昂貴的。 因此，上文提到的機器的使用率與材料的等待和停泊時間是沒有關(guān)系的設(shè)想根本就是錯誤的。 生產(chǎn)流程會按照順序形成一套完整的事件。在每一個流程交接點都會有影響流程準確性（分散性）的風險，如太多、太少、太早、太晚、錯誤的地點、錯誤的質(zhì)量等。針對面對的差異和應有值之間的聯(lián)系以及由此造成的損失，Taguchi（田口）研究出了一種計算損失的方法。這種方法可以計算出差異（即便是誤差范圍之內(nèi)允許的差異）所代表的損失。雖然Taguchi一開始是刻意參照比較可靠的設(shè)計來開發(fā)這個方法，并且主要用在技術(shù)加工領(lǐng)域的，但是他的方法同樣可以很好地轉(zhuǎn)接到其他的流程上來。Taguchi主要強調(diào)了單個目標變量的分散性：對于客戶來說，產(chǎn)品的可使用性隨著誤差的增多而持續(xù)地下降。 一個過程在計劃中的誤差范圍不能夠看作是生產(chǎn)誤差臨界值，而要看作損失來計算。根據(jù)以下陳述：每一個流程目標的誤差帶來的損失，是根據(jù)誤差的大小成平方倍數(shù)增長的。流程目標可能是時間（產(chǎn)品完成）、地點（運輸目標）、數(shù)量（生產(chǎn)過度或者生產(chǎn)不足）或者質(zhì)量（額外檢測、重新加工、銷毀）。 每一個實踐中的工人都知道：“總有意外會發(fā)生的。”不是缺材料、機器沒準備好，就是工人生病了，或者工具不齊。每日典型的影響包括計劃外的生產(chǎn)中斷、未能按計劃生產(chǎn)并引起等待或者停泊時間、模具準備工作無法完成等。根據(jù)這些問題，流程操作的一個目的就是盡量采取能夠減少這些錯誤根源的措施。 除了交接點安全性的提升，還有交接點的數(shù)量（也就是復雜性）對于損失的計算也是很關(guān)鍵的。如果在圖1中那個擲骰子的案例里不是5個骰子而是10個骰子的話，或者按照生產(chǎn)流程來說不是5個生產(chǎn)步驟而是10個的話，那么最后得到的成功率就只剩下16%了，況且其實10個步驟對于現(xiàn)實中的企業(yè)運營來說根本不算多。步驟的數(shù)量同時也代表著可能發(fā)生錯誤的數(shù)量（OpportunityforDefects，發(fā)生錯誤的數(shù)據(jù)）。這個案例說明了，流程不能在整個過程結(jié)束之后再來評判，因為這時已經(jīng)太晚了，而是需要在過程中（伴隨生產(chǎn)過程）就開始調(diào)整（Rehbehn和Yurdakuhl，2003，第52頁）。
本文摘自《智能制造：未來工業(yè)模式和業(yè)態(tài)的顛覆與重構(gòu)》，奧拓·布勞克曼著，機械工業(yè)出版社
單件及整體收益
圖1擲骰子和流程成功率的對抗
案例模型——裝配機器
圖2故障和安全
生產(chǎn)效率和方差
圖3流程分散程度（Sigma）與出錯成本的關(guān)系
隱藏的工廠
停泊比生產(chǎn)還要貴
圖4計劃外中斷帶來的損失
損失計算
