浅谈现场管理系列(三):数据统计
本帖最后由 把刀用好 于 2013-12-17 00:08 编辑统计,它是研究如何测定、收集、整理、归纳和分析反映客观现象总体数量的数据,以便给出正确认识的方法论科学,被广泛应用在各门科学上。 ——维基百科 维基百科的解释总是那么的精准,那几个词语“测定,收集,整理,归纳,分析”基本囊括了了统计的几大步骤。在很多人眼里,统计可能是不被重视的一项工作。殊不知,统计恰恰是一项最重要的工作。因为它是现场管理甚至整个人类经济活动的眼睛!现场管理中,有了统计我们就可以知道产量,知道质量,知道成本,知道一切可以量化的数据。我们的管理也就变得有意义了。通过统计,我们可以把问题数据化,这样可以直观的反映问题。比如,现场某台设备一直都有故障,影响产量和质量。如果没有数据,领导不会贸然决定彻底维修甚至更换。但是如果有数据表明,这台设备的产量只有别的同类设备的70%,成品率只有别的同类设备的90%,再延伸开,这台设备因此造成的浪费每天达到xxxx金额,一年损失xxx万金额!领导看到还能无动于衷吗?这时只会埋怨你早干嘛去了吧。
那么,现场管理中,我们需要统计那些信息和数据呢?下面,我简单列举一些:
一.人员相关 现场管理中,我们无需统计人员的出勤入职年月等,那是人事部门的工作内容。在这里我们需要统计的是相关人员熟练掌握的技能和技能的等级。这么做的好处是:1)划分层级,分级管理。掌握技能多的,技能等级高的收入待遇和低的有所区别,激励员工在技术上不断进步。2)掌握不同人员的技能及等级,方便工作安排。熟练的人工作效率自然就更高,生产效率自然也就提升了。避免杀鸡用牛刀,杀牛用鸡刀。3)特殊情况下,可以有所取舍。比如,由于某种原因,现场需要裁员,自然会裁掉技能水平低的,或者是掌握的技能少的。(不是主张人分三六九等,而是站在管理的角度区分重点来管理。就像所有的客户都是重要的,但是没有谁会把所有的客户都当成上帝。) 与此类似的,我们还可以统计同一类产品,不同人生产时的产量和质量,如果某个员工,产量和质量经常低于同线的平均水平。那么,恭喜了,我们发现了问题。怎么解决,参见我上篇短文。
二.设备,工具等相关 针对设备工具的统计,首当其冲,自然是设备和工具的点检和保养记录。一台不知道状态的设备焉能生产出合格的产品。设备工具的定期保养检验校验都必须有数据记录在案,以备查询。 与人员一样,设备也要区分管理。某些高精尖设备需要重点管理,因为这些设备是整个工艺流程中的关键,缺一不可。而且因为特殊性,一旦此类设备故障,会导致严重的后果。所以,在点检保养,备品部件的购置时必须优先考虑。 其次,有必要统计设备的负荷能力(或者叫设备利用率)。这能从设备的实际利用情况来评估产能是否有提升的空间。避免扩大产能时不提高设备利用率盲目购置设备造成的浪费。
三.原辅料产成品相关 这里涉及到的一些统计,相信大多数企业都有做到。毕竟料的数量直接反映的是人民币。但是,相信绝大多数也就是统计个数字而已。并没有进行进一步的整理归纳分析。 比如,A产品,毛坯供货期是十天,但是每次都在仓库存上一个月。而成品包装后更要呆上两个月再发货。这里有什么问题?库存周期太长,严重不合理,造成巨大浪费,而且有隐患,如果产品是易生锈的零部件的话,两个月的时间很可能会导致部分产品因生锈而返工甚至报废。好吧,抛开生锈问题。如果每个零件的毛坯和成品都要在仓库中存三个月的话,那么就必须要建很大的仓库,需要更大的厂房,也就意味着更高的成本,更大的浪费。 再比如,B产品,常年生产,成品率稳定在98%,每次交货5000件。但是每次毛坯总要订5300~5500。多出的毛坯经常要混入不同的批次生产,这样会对质量管理造成相当的麻烦。如果有一个批次被客户检查出毛坯质量问题,那么除非我们的统计能做到当批出货的毛坯份分别来自于哪几批,否则就无法追踪到实际的毛坯批次,那么那个质量有问题的批次就无法被查到,结果就是花费巨大的人力物力财力去做全数检查。很多时候,这个检查费用高过零件的加工费用。
四.生产信息相关 只要是工厂,产量都会统计,质量也会统计。但是大多数严格意义上只能算记录。因为没有分析。产量的统计是最常见的。但是往往我们会忽视实际产量和计划产量的差。而这个差百分之百影响的是交货期。我之前的文章中也有分析过,只有把每天的计划产量达成才能保证如期交货。这点,很多都没有做好。 质量的统计常规来讲,无非是统计加工了哪些废品,仅此而已。但是为了深入的抓好品质,必须要把报废品分类。这样才能便于后期分析报废或者不良的原因。 比如:某工件加工500件,报废30件。如果不加分类,笼而统之。往往就掩盖了很多质量问题。如果我们在生产的时候就分类统计了。30件里面12件尺寸超差,8件碰伤,5件粗糙度不良,2件螺纹止规进,1件毛坯不良,1件试刀,1件因检测需要隔开。我们重点处理12件8件和5件的不良,经过分析,找到了原因如下: 1)尺寸超差是因为操作人员未定期自主检查。 2)碰伤是因为工件在周转箱中没有隔开。 3)粗糙度不良是因为操作人员未及时更换刀具。 找到了原因,自然也就有了对策:、 1)操作人员未定期自主检查的,根据相关规定从严处理,因为这会导致严重的批量质量事故! 2)随周转箱配备一定数量的塑料或纸制挡板,每排工件间必须用挡板隔开。 3)不管有没有更换刀具,工件的外观必须每件都目视检查,所以可以用同1)类似的方式处理。 余下的因为比例太低,所以可以不用处理。这里说明一下,不是所有的问题或者不良都要处理,只有影响到了一定程度的问题和达到一定比例的不良才值得处理。因为处理问题都会有代价,如果花了不小的代价处理一个很小的问题往往会得不偿失!所以,有个词叫做——抓大放小。但是“大”和“小”不是固定的,而是变化的,还是上个例子,如果以后因为管理出色,报废减少到5件,而原因正是后面2件和3个1件的原因,那么这个时候,“小”就成了“大”,也到了该抓的时候。
加工节拍的统计 为什么要计算节拍呢?因为这个是掌握现场产能和排生产计划必不可少的一步。还是举例: 现要生产某零件5000件。之前生产过,但是没有统计节拍。所以计划不好排,只能拍脑袋排个大概,能提前固然不错,但是提前了也会有问题。生产提前结束会影响生产计划的执行,如果下批要生产的毛坯还未到怎么办?那就真是浪费时间了。就算下批的毛坯到了能接上生产了。屡次三番,还要排生产计划干嘛?谁要不准的计划(相对的)?最严重的就是因为脑袋没拍好,估计得太乐观了,导致交货期内完成不了,到那时脑袋怕是要被挠破了。而有了节拍,自然可以推算出一定数量零件的加工周期,那么计划也就相对接地气了。比如5000件某零件,单件节拍约3分钟,如果安排一台(套)机器两班16小时生产,大概280小时左右,也就是十七八天左右。(5000*3/(60*16*0.9)=17.36天,0.9是系数,具体多少根据零件节拍零件复杂程度,单条线设备数量人员数量而定) 如果该零件后期数量大增,需要添置设备,那么就必须先计算该设备两班16小时每月26天的产能是多少。26*16*60*0.9/3=7488,约7500件。有了这个,就有了底。客户来多少量,我们可以测算需要多少设备了。而不是盲目的购置设备。导致后要么多余而闲置,要么还不足继续延误交货期。
常用消耗品的寿命统计(比如刀具) 为什么要统计消耗品的寿命呢?因为这涉及到成本。随着如今机加工白菜价的时代来临,不计算成本分分钟就会倒闭的。所以,很有必要统计相关的消耗品,比如刀具。除了成本因素,还有一个因素就是消除浪费的隐患。如果因为使用了错误的刀具导致刀具寿命只有10件,那么如果不统计默认10件的刀具寿命,那么这个浪费有点巨大了。核算到每个零件上的光这个工步的刀具成本就是几块钱了!还不改善更待何时啊? 统计了这些的寿命后,还有好处,就是方便采购部门以后做预算。比如某零件的刀具成本为1.5元,下月要生产该零件10万件。那么采购部门做预算时就会比较准确。不会拍脑袋给50万的刀具费用,也不会抠门地给5万块的刀具费用。
技术资料的统计 做什么产品用什么设备,用什么工具,用什么程序,用什么加工参数,怎么去操作机器等等。这些统计事关重大。没有这些统计记录,那么现场操作人员和技术人员就得为了确认各种事项而疲于奔命!这些统计是教人们怎么去生产,怎么去检验,怎么去调试,怎么去装配的最基本的指导。
以上只是简单列举了些需要统计的基本信息,相信随着管理的加强和深入,有更多的数据有待去统计。
统计,不光是收集和整理数据,更重要的是归纳和分析。60%的产量达成率不会告诉你为什么,80%的成品率也不会告诉你为什么。但是,我们有了60%和80%就像射击手有了靶子一样。 统计是为管理服务的,有了详细准确的统计,我们就能看清楚现状,才能进行管理,比如有的放矢的进行改善。没有统计,就像瞎子看不清路一样,眼前只是一片黑暗。往哪走,怎么走,一概不知。可惜的是,这样的瞎子,在我们周围,很多很多。 玩完统计就要开始玩概率了,然后才能谈什么西格玛。大侠说得很棒。
虽然这些看似都是些平常的工作,但是能把这些做好的企业怕是天朝数来数去不过超过两个巴掌。
我们总在喊要学习西方的管理模式,最后多半都是些口号。怎么管?大侠开了个好头啊! 好!:lol 囊括很多东西!受教了!的却是见微知著! 谢谢! 不知道大企业用到什么通过方法、手段,或者统计软件,我们反正是一塌糊涂,一出问题,从纸质的海洋中找,呵呵;效率极低 非常好,学习了 前辈能否推荐一本咱们这个行业现场管理方面的书谢谢。。 谢谢,。。。。。
学习,超好
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