本帖最后由 把刀用好 于 2013-12-17 00:08 编辑
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! R m8 O* Q2 a+ R# `+ r4 N; s6 k 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。 ( E1 x! S. E3 f& n
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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： : b9 J! w& m: m6 j
+ g( I1 ]1 z% U9 O. h6 P 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。 1 s6 J, e+ ]. l" ~
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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。
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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。 5 a6 u& }2 }+ A+ z2 b8 R- q" ^
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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。
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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。 ! d0 \8 S- A' B" U4 F* S' U
8 m! u0 ?. B6 V 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。
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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。 & L$ M! K& }# Z9 d, f& k4 S
6 i$ U( i# [" z3 Z" H 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。 ; g& A+ Z5 S' |( ]
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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。 | 
发表于 2013-12-17 00:01:22
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