5.0 基于时间的供应链管理

预防生产过多的直觉机制不是限制空间或库存,而是时间,如果一个人想预防车间提前生产过多,那么他就不应该提前发料,使用时间进行控制不仅符合直觉,更重要的是容易被现场工人接受,特别适合于相对不稳定的环境.而且对车间现场的流动性所造成的停顿也不会那么敏感.

基于时间的管理机制在于控制整个系统的库存总量，而非限制两个工作中心的库存量. 在流 水线或KANBAN机制下,两个工作中心之间被迫持有少量库存(通常少于1个小时的量),所以,当一个工作中心停机一段时间的时候,那么后工序立刻会遇到饥饿现象.而前工序又遭遇堵塞现象.对于任何工作中心来说,由于饥饿和工序堵塞所造成的时间浪费远远大于该工序的产能,所以整个公司有效产出大幅度下降. 而流水线和KANABAN系统对于系统反映的敏感性在于一个工作中心的延迟会造成下一个工作中心的延迟,而这种现象在基于时间管理为基础的环境中是不可能存在的,因为一旦材料发放到现场中,就不会有任何人为的干预.

采用基于时间管理为基础的方法最大的困难莫过于,针对每个订单,我们都应该在其交期的一段时间内限制其材料的发放.但是如何知道提前多久呢?当计算机在工业时代(六十年代早期)出现的时候,它的主要能耐是处理大量的细节和计算,以及为每一种物料和订单计算时间,在最近十年的时间里,全世界很多公司开发了很多应用软件,但不幸的是.更好流动性和更少在制品的想法一直无法通过计算机加以实现.

真正的问题是一个产品从原材料转换成成品再到准备发货给客户的时间,完全取决于它在流程中的等待时间(通常一个资源在加工一个订单或者等待其它的部件进行装配), 而不是该订单的静加工时间.众所周知,几乎任何行业(流水线和应用KANBAN系统的公司除外),其一个典型批量的净加工时间少于整个订单前置时间的1/10.结果呢,何时释放物料取决于该订单等待的位置和等待的时间有多长, 而这两者反过来决定要花多长时间来完成这个订单, 需要花多长时间来完成此订单又决定了何时应该释放下一个订单的物料,我们面临着鸡和蛋谁先谁后的问题,在七十年代,我们通过应用软件系统来解决这个问题,当时的软件系统是这样运行的,确认每个资源的计划负荷超额总量(排队订单的大小),并调整部分订单的交期,一直重复这个过程,直到所有资源的负荷超额部分都消除了.但是这个并没有持续很长时间,因为大多数流程并没有聚合,不管进行多少次的调整,资源负荷超额的问题总是会从一道工序转移到下一工序. 

结果呢,在七十年代,使用这些电脑系统并不是用来精确知道发往现场物料的时间,更是用来更好计算物料需求,并从供应商那里订购物料,所以该电脑系统的正式官方名字正式反映了该系统的用途—物料需求计划(MRP).

花了如此大的心力并没有开发出一套务实的基于时间的管理机制,并不能简单地认为无法发展出一套适合非稳定环境的有效管理机制,在非稳定的环境下满足客户准时交付的软件限制,更不应该成为我们不去使用如此有效管理机制的障碍,同时也应该提出警告那些光处理大量细节和计算细节的系统,我们需要的只是一个总体的方法而不需要具体的细节.

回归到基本面,按照供应链的基本概念,其目标是改善车间的流动性,以减少生产前置时间,使用时间(而非空间或者库存)作为指导生产现场何时不要生产的机制,规定了我们尽量在交期前的一段时间内投入物料,刚好及时JIT是什么意思？虽然刚好及时JIT在精益里面是个非常重要的名词,但它也只是形容词而非量词. 在精益系统中, 刚好及时的意思不是正在加工的零部件刚好在下一分钟,下一秒刚好到达. 实际上,即使在最好的KANBAN系统下,传输到下一工序的部件也无法立即开工(因为工序与工序之间还有大量的等待时间和在制品), 所以,究竟要间隔多长时间才能被认为是刚好及时呢?明确地说, 如果我们期望通过限制物料的发放来实现预防生产过多的目的,那么我们究竟在一个订单的交期上提前多久发放物料呢?

检测是一个合理答案的办法就是看一下我们选择的间隔时间对现场造成的影响,以及需要管理者密切监控的幅度有多大?假设我们刚好在一个订单交期的总净加工时间总和前投入物料. 那么这种时间设置就会需要大量管理者的现场监督. 因为任何工序的延迟将会导致整个订单交期的延误, 而且精准排程的前提是现场不能有任何的等待, 任何的等待将会造成部件加工的等待. 这显然不是务实的做法, 即使密切的管理监控也不足以满足所有订单的交期,所以我们必须选择一段更长的时间间隔, 而且这个间隔必须包括部分的安全时间. 这个安全时间通常就是我们所说的 “时间缓冲”.

选择更长的时间缓冲意味着生产前置时间的加长,而生产时间的加长则意味着在制品数量的上升. 但是更长的缓冲时间意味着有更多的安全时间, 更多的安全时间意味着需要更少的管理监督时间.因为大部分的订单都会在它的交期前完成. 但这种情况针对那些时间缓冲很短的产品来说, 这种观念是正确的,但是当时间缓冲很长时, 另外一个另人头痛的问题就出现了,时间缓冲越长, 就会有更多的材料被提前同时发放到现场,当有太多订单被发放到现场的时候,现场就容易造成塞车,塞车越严重就越需要管理者的监督并制定出正确的优先顺序.现场所需要管理者的监督与所选择的时间缓冲呈以下图1关系.

按照大野耐一或福特模式的生产型企业其生产前置时间通常比实际的净加工时间要只长几倍, 所以管理者不用花大太的心力去指导现场那些工作的优先顺序. 他们肯定落在曲线底部的左边.但是以传统模式运作的企业,大部分的订单又是落在曲线的什么位置呢?

正如我们所说,大部分传统的工厂,其订单批量的净加工时间只占了整个生产前置时间的大约10%.90%的时间都是在等待被加工或者等待同另外一个部件装配在一起.  我们从福特和大野耐一身上学到的是,  不要接受所谓的固定批量.

应该尽力追求单件流,我们已经深深认识到当我们正在加工一个批量的一件产品时(混合或烘干过程除外),其它的部件都在等待,那就意味着大部分的传统企业,如果其生产批量大于10件(大部分的企业都是如此),而净加工时间通常少于1%.这就导致另外一种现象出现了,无论你使用什么优先生产系统, 现场的订单都是显示三种,“急”,“紧急”“马上做”.这些公司大部分是在平滑线的右边(参考图1).

大部分订单在处在右边实际上意味着整个工厂处在“双输”(库存高与准交率差)的局面;前置时间非常长(相对于净加工时间),库存非常高,而且大多数公司都面临着非常糟糕的准交率(远远小于90%),尽管采取了大量的管理监督行动.  记住,如果管理者选择了一个相对较短的时间缓冲(让它落在曲线的底部) 情况就会大大好转,但是大多数公司为何愿意让自己处在双输的局面呢

福特和大野耐一给出了答案. 与传统观念相反的是, 他们认为连续启动所有资源并不是有效组织生产运营的方法.相反的是.情况刚好与传统观念相反,为了实现有效的组织生产,所有的局部效率必须废除,但是传统公司的做法是尽量启动所有的资源. 当上游工序是非瓶颈的时候,这些工序就会时不时没事情做, 为了预防这一问题的发生, 就先把材料发下去做, 即使是还没到期订单甚至包括部分预测的订单也发下去做,这么做的不可避免的后果就是等待的时间加长了.过长的等待时间就会造成部分订单无法准时完工,最后又会诱使我们提前发料下去,同时也会给我们造成一个假像,我们没有足够的产能.不难想象到整个公司的订单又会被推向右边曲线.

改善车间流动性一个好的出发点就是将时间缓冲设为目前前置期的一半;这种选择方式就会保证公司的订单会落到曲线的底部之间: 没有必要浪费时间计算最佳的时间点或最优化的时间点,取得的改善效果就会非常明显,而且如果选择不当,我们尝试平衡流动性的努力就会自动修正到平滑曲线的底部范围的某个点. 

但是你无法期待光做出这种改变, 就会产生大于90%以上的准交率.因为在做出这种改变之前,有太多的订单在现场,在某些资源面前有太多的订单在等待加工,如果这时候让它们自行安排加工的话,势必有部分订单会延误.这时候现场就需要一个订单加工优先机制,而现场需要加工优先机制的需求不应该成为复杂计算模式的借口,因为进到现场的订单数量常常在改变, 订单加工内容也会从一道工序转移到下一道工序,而且等待的时间也会常常在变,同时我们也别忘了现场也会常常加工中断,总之,整个环境的变异性非常大.我们早就从休哈特那里学习到将物理学应用到制造现场的教训,而之后戴明将此理论发扬光大,在噪音上追求准确无法带来任何改善,只能让整个改善结果恶化—最终的结果也是没有任何改善,而且还会导致准交率恶化。

一种最直接的优先系统就是当我们认识到目前时间缓冲只有目前生产前置时间一半的时候,但实际上即便是一半也比现有的净加工时间还要长,如果采用这个操作模式的话,将会大大减少现场的塞车现象, 不需要任何干预,许多订单就会在时间缓冲的 1/3时间内完成, 而大部分订单将缓冲时间的 2/3内完成,基于这个认识, 优先顺序完全按照缓冲管理来安排, 对现场每一批产品在现场消耗的时间进行监控, 如果大于1/3的缓冲而小于2/3的缓冲,则优先顺序的颜色为绿色, 如果大于1/3的缓冲但小于2/3的缓冲,则优先顺序的颜色为黄色,如果大于2/3的缓冲,则优先顺序的颜色为红色,如果两批产品有同样的缓冲颜色,那么决定先干哪一批只要准确计算缓冲状态的深度就可以了.

在现场导入这样一套系统相对比较容易,因为不需要任何物理变化,只需要采取行动在交期前的历史前置期的一半进行控管投料,再加上在现场使用一套非常简单的颜色表示优先系统. 将会产生非常明显的改善,特别是同你改善所做的努力相比较时,而产生如此有效的改善只需要迈出这一步.图二展示了一个2000人的工厂生产成千上万种厨房用具的公司(广东惠州生产锅碗瓢盘的企业)的订单延误的百分比与改善的幅度与速度. 

当然,所有的局部效率必须禁止使用,否则的话,提早发放物料的压力将会死灰复燃.经验显示越快快速导入这套机制并向现场展示正面有效的改善效果,在改革过程中将遭遇非常小的抵抗.但是在大多数环境中,仍然有部分订单会延误交期,而且还有相当大的改善潜力可供挖掘,这时候供应链管理的第四个概念必须加以应用—在过程中导入聚焦系统以取得更好的流动性.

平衡车间的流动性相对比较容易.控管投料将会释放出之前从未有过的多余产能.但是也有些工序它的产能比其它工序少.这些工序由于面前堆起了很多库存,其加工进度就会受到影响.而实际上必须废除局部效率并采取一些非常简单的行动来增加产能限制资源的产能,简单的行动如,这些工作中心在午餐或者换班时间不要闲置,把他加工工作的一条部分移给其它有多余产能的工序去完成.

采取以上行动将会导致积压在CCR前的等待越来越少, 也有越来越少的订单进入到红色区域.这就意味着.原有的时间缓冲可能不需要那么长了.而有效的规则便是调整时间缓冲大小. 当红单比例远远小于下发工单的5%时,就应该减少缓冲,当红单比率大于10%的时候,就应该调大缓冲.

一个公司如果能遵照上述规则,在短短几个月内,将实现非常高的准时交货率,非常短的生产前置时间以及暴露出大量剩余的产能.不要以为这是件好事,其实挑战刚刚才开始.在过去,很多时候(经常这样)高层管理者对于暴露出多余产能的处理办法就是砍掉多余的产能并实现所谓的成本节约.这是一个自掘坟墓的做法,因为多余的产能往往就是员工-而这些员工帮助我们取得了巨大的改善,但到头来给他们的“奖励”是什么?丢掉自己的工作,朋友的工作也丢掉了.多漂亮的“改善”啊,而众多经验表明,只要一采取这种行动,那么所取得的改善成果将会功亏一篑,所以一切将会重新回到起点.  希望我们不要有这样的管理行为. 

处理多余产能的合理方式是充分加以利用,鼓励销售人员去把取得的改善成果转换成更多的销售.增加的销售将会很容易造成新瓶颈的出现.在承诺新订单交期的时候如果忽略瓶颈的产能将会导致准交率的急速下降,以及大量失望客户的产生,这时候需要在销售和生产之间建立产销机制,  这才是真正的挑战,

这时候瓶颈就成了整个订单的鼓点,而时间缓冲也会转换成发料时间, 而控管投料将指导整个订单下发的机制.这就是为什么基于时间的限制理论的应用被称为是鼓-缓冲-绳子系统,简称DBR系统.目前来说,还可以通过记录和分析红色订单的原因来进一步优化和改善我们的生产流程.

6.0 日立实例

日立模具工程技术公司是一家240亿日元的公司,设计和生产超过20000种不同的切割工具,对于大多数产品来说, 其需求非常不稳定. 行业通常的做法迫使他们每隔六个月就推出新产品.  当新产品进入市场的时候,  旧产品就过期了.  难怪他们努力导入精益但最后还是失败了.

日立模具工程技术公司在2000年的一月份就开始在他们四个工厂中的一个工厂导入 DBR系统.准交率在短短时间内从40%改善到85%以上,在制品和前置时间被缩小一半,使用同样的人力出货量比导入前增加了20%,在2003 年,  他们在全部四个工厂导入了DBR.

前置期的大幅缩短和更好的快速响应系统大幅度地降低了整个供应链的库存,包括分销商在内的库存—从8个月的库存减少到只有2.4个月的库存量,大幅度的库存减少显著地改善了分销商的投资回报率,释放出大量现金,并大大改善日立同配销商的关系.难怪所有日立的分销商都增大了持有的产品种类,而这一调整直接导致了20%的销售增长.

真正给日立带来巨大的影响是当我们检视整个日立公司的从2002年到2007的财务底线改善方面,而这一增长况且是基于原材料价格增加的幅度远远大于切割工具的销售价格增加幅度的前提下完成的.在正常这种情况下,一个公司的净利是会大打折扣的,但实际情况是相反,日立模具工程技术公司的年度税前利润从2002年的11亿日元上升到2007年3月份的

53亿日元,净利在五年时间内增加了五倍,  日立模具工程技术公司的利润率也从2002年的

7.2%上升到2007年的21.9%.  达到同行业最高的利润率水平.

7.0 DBR的应用范围

正如我们之前所提到的,任何解决方案的应用是基于一定的环境假设条件下, 我们不应该期待当一个环境的假设条件都无效时,还去应用过去的解决方案.关于DBR 应用的假设条件是非常明显的.它假设整个生产的净加工时间与自己的前置时间相比远远小于10%,大多数公司都适合这种环境.当然也有少部分不符合这种环境的,或者说他们更适合我们常说的项目环境.

在项目环境中,其净加工时间相对比较长,生产前置时间通常只有净加工时间的两倍(很少有三倍的),这也难怪项目管理的绩效是如此的差, 以致于无人期望项目能按时,按预算,按照预定内容准时完成. 但是,这种实施不应该让我们得出DBR的假设条件已经无效,确实,DBR对于项目环境来说是不适合的.需要采用另外一种方法来应对其净加工时间相对长的环境.