查看原文
其他

精益生产:第三方检测机构效率持续改善的利器

2018-01-10 一辉 智检

前面几篇我们分别阐述了战略效率与组织效率市场与营销效率以及服务效率的提升,也得到了不少同行的认可。然而,对于第三方的检测机构,面对越来越激烈的市场竞争,如何持续改进并提高生产效率便是机构管理者的当务之急。既然提到了生产效率,我们就不得不提丰田生产体系的核心「精益生产」。


今年我也不停的走访各类的第三方检测机构,看到不少机构在内部推动5S/6S/六西格玛等精益管理的思想,但总体收效不大,主要是很多人没能理解精益生产的精髓,照猫画虎,生搬硬套


不仅仅是检测行业,国内很多生产型企业,不乏大型企业或者咨询公司对精益生产的理解也过于偏颇,以至于网上流传着一些相关的段子:


很多企业认为生产线一件件产品的流动就是「单件流」



所谓的看板管理,就是一块儿「可以看的板」,很像我们上学时的板报,有没有?



我们根据5S的精益思想整理的办公桌是这样的



丰田老总的办公桌是这样的?



上面的例子貌似有些啼笑皆非,但我们再回过头看看自己,是不是真正意义上理解了精益生产的精髓?从上面的几个例子是不是隐隐约约也看到自己的影子?


聊起精益思想、精益生产,很多人会想到5S或者6S。然而,5S仅仅是一种现场管理方法,是对人员,机器,材料,方法,环境等生产要素进行有效管理的一种方式,它是精益生产系统的基础工作,但不是精益生产和精益思想的精髓,更不是全部。


至于如何去理解精益生产,跟我一起看下这个著名的丰田屋。


丰田屋


顶层设计


首先我们先看到丰田屋的顶层设计,这里定义了三个客户价值创造指标:质量(quality),成本(cost),交期(lead time)。这三个指标也分别对应了客户最基本的需求,即高品质,低价以及快速交付,三者之间其实也是相辅相成,相互牵制。


这三个指标不仅是企业是否能够生存的基石,同时也是企业价值的根本体现。就像我们的最终目的是快速、低成本的给客户提供准确高质量的报告。要实现这个顶层设计,则需要结实且稳固的支柱...


支柱


从图上我们也可以看到,支撑这三个客户价值的两大支柱分别是及时制(JIT)和自働化(JIDOKA),这两个也是精益生产的精髓。


  • 及时制(JIT)


用一句话描述就是消耗最少的必要资源,最快的速度,以正确的数量,运送正确的零件。如果换成检测机构,就是用最小的必要成本,在合适的时间节点做对每一个流程,从而保证报告最终准时,准确的交付。


您也可以更简单的把它理解为「快」,虽也并非单一求所谓的“快”;但是快着实是其中最重要的一部分,毕竟天下武功,唯快不破。「快」对外的价值在于更及时、快速的响应了客户的需求;对内加快了公司所有资产的流转。


如果你画过自己实验室的VSM(价值流程图),你会发现我们大部分的时间浪费等待上面,真正的有效时间并不多,也导致很多客户会疑问,一个三个小时就能做完的测试,为什么要四五个工作日才能交付。因为我们的整个流程的碎片化程度很高,每个工序也没平衡和调度好,信息传递也不通畅,导致流程支离破碎,造成很多时间的浪费。


  • 自働化(Jidoka)


在丰田精益生产系统里,特意给“動”字加上了“人”字旁变成了“働”,换句话说,精益生产渴望生产的过程控制能像“人”一样智能,可以自动的分析问题,当流程环节出现问题,在错误发生后,迅速的发现错误并且解决错误,建立稳定的生产过程。


当然,同时自働化也在强调人做人该做的事情,如果设备可以自动做的,就交给设备。因此在科学技术如此发达,AI和信息化如此发达的时代,检测行业也应该去拥抱先进的科技,把大数据和智能结合到产业中来,解放多余的劳动力,只有这样,整个行业的效率才能大幅提高。


两个支柱其实也是相辅相成,相互制约的;JIT在强调拉动,流动,讲究速度;Jidoka强调的是把事情做对,不对的时候停下来,讲究的是质量。


根基


最后,我们看下精益生产的根基:


持续改善(kaizen):持续改善的文化,是支撑上述东西不断优化,革新的文化基础,只有持续不断的改善才能最终达到目标。


标准化作业(standard work):如果没有标准化的作业,就很难持续的改善,也难以支撑JIT和Jidoka的进行。


平均化生产(heijunka):只有均衡的生产,让变动成本更加贴近线性,减小订单波动对于成本的影响。


所谓的根基,就是我们日常工作所必须要做扎实的,这也是精益生产最基础的工作,没有根基,根本没有办法去谈JIT,去谈Jidoka。持续改善一定要坚持,一定要从企业文化入手,在流程中植入,用结构化的数据分析,才能一步步的迭代和进化。


Ok,丰田屋介绍完了,我们再回头看看检测机构的实验室都有哪些普遍问题?


  • 产能不足

  • 报告延迟率高

  • 员工效率低下

  • 报告错误率高

  • 重复工作多

  • 信息沟通不顺畅


再从JIT的八大浪费中找问题:


  • 各个环节等待的浪费

  • 试剂耗材库存和设备的浪费

  • 样品搬运和数据传递的浪费

  • 操作不合理的动作浪费

  • 过分追求精度至极的浪费

  • 报告出错返工的浪费

  • 没有预见性管理的浪费


虽然精益生产的思想出自丰田,应用在生产领域。但我们实验室的流程与生产企业也大同小异,普遍存在的问题也基本相同。所以,从精益生产的角度出发,根据检测机构的应用场景,我也整理了以下几条改进建议,欢迎拍砖。


管理决策以长期理念为基础


精益生产其实就是一个持续改善的过程,是一个没有终点的旅行,而且也非常艰辛,还会有各种各样的阻力。所以在此之前一定要做好全员思想上的统一,特别是高层管理人员,即使是短期财务目标有所牺牲,或者短期没有看到实质性的成效,一定不要放弃,因为这件事一定会给您的企业带来无穷的价值。


运用价值流图来识别浪费


检测流程环节众多,其中充斥着各种惊人的浪费现象而我们却没有发觉,价值流图(VSM)是实施精益系统、消除过程浪费的基础与关键点。他不仅能够帮助我们发现何处产生浪费,更能通过量化的价值流数据去确定改善的优先级,确保改进得以顺利进行。


检测生产线平衡设计


检测流程长而且比较混乱,如果流程设计不合理,会造成实验人员或者客户无谓地移动,从而影响生产效率。不平衡的设计也会造成协作的完成某项任务的时候,有些工作人员完成的早,有些完成的晚,不符合JIT的原则。所以设计检测流程和生产线的时候,一定要设计一条平衡的生产线,是生产效率最大化。


进行拉动生产方式避免报告延期


报告延期是我们和客户最不愿意看到的事情,我们要去改变工作方式,由推动式的工作方式改变成为以报告交期为动力的拉动式生产方式,以避免客户报告的延期。推荐所有的实验室都用看板来管理我们的检测业务。


工作的标准化


从上面的丰田屋我们可以看出,工作的标准化是精益生产的基石。我们应该在所有的部门和岗位建立一套完整SOP,加强培训,将企业中最优秀的操作和流程固化,使得不同的人来做都可以做的不错,发挥组织最大效率。当然,标准化并非一成不变,也是随着发展不断的创新和改进。


通过可视化管理使问题无所遁形


目前可视化工具越来越先进,可以将流程颗粒化到极致,在一定条件下,一定要使用可视化管理工具,使得流程清晰明了,问题无所遁形。摆一张日本的汽车公司的可视化管理工具供参考。



使用可靠的技术以协助员工及生产


我们每个人都很清楚,随着科技的不断进步,以后的时代是AI的时代,我们越来越多的工作会被AI取代。所以,当有一个比较成熟的信息技术出现的时候,不要吝惜成本,一定要靠先进的科技去辅助和武装你的团队。比如:设备数据采集,智能数据计算,智能机器人,自动报告编制等,只有这样才能在市场竞争中处于领先。


TPM 全面预防性维护保养


我们有时也会遇到核心的检测设备罢工,整个实验室窝工的局面。我们要以全员参与的方式,创建设计优良的设备维护体系,预防性的进行设备维护,提高现有设备的利用率,实现安全性和高质量,防止故障发生,从而使企业达到降低成本和全面生产效率的提高。


制定合理的并行工程模型


我们大部分报告都是几个实验小组并行操作的,最后汇总到报告编制。大部分实验室都会经常出现某个实验小组的项目漏做而导致客户的报告延期。这个时候再把其他客户的报告停下来,来弥补之前造成的问题。所以建立起一套完善、高效的并行工程模型,再加以信息化工具作为辅助,让小组和部门之间的信息传递更为顺畅,从而提高并行效率。


防差错


报告的错误率是我们每个机构极力去控制的的一个指标,每当最终审核的时候,发现数据异常或者错误,不仅导致报告的延期交付,更有可能因为需要重做导致影响后续的实验进行,甚至是样品不够,还需要客户的补样的情况。所以,在我们的流程控制中应该利用一些比较好的手段避免数据的错误。比如使用无纸化的信息化手段避免数据抄写或者录入时的笔误,用自动计算功能避免认为计算的错误,使用严格的信息化流程避免项目或者标准用错等等。


自我完善与修复


精益生产是一个持续改善的过程,也是一个对问题和偏差逐步纠正的一个过程,一定要形成一套完善的自我修复机制,在一次次的过程中去迭代和纠错。好比一个AI系统,通过大量的数据积累,通过对数据的分析优化,逐步的修正偏差,保证流程和结果越来越优。


今天我抛砖引玉,对精益生产做了剖析,也结合我们自身行业的场景阐述了如何进行改善。毕竟精益生产与精益思想是一个博大精深的哲学思想,我仅仅是粗浅且笼统的对相关的几个要点进行了探讨与分析。在以后我会分别对于单件流,TPM,TQM、JIT、看板、均衡生产、目视化、快速换模等等在检测行业的应用做更多的分析和探讨。


希望有兴趣的朋友关注我的公众号或加我的个人公众号一起聊聊检测行业那点事儿!




您可能也对以下帖子感兴趣

文章有问题?点此查看未经处理的缓存