回复：海龟IE硕士的IE故事。贰

刚刚忘记说了，我和Adam搞了一个月样子关于增值时间的分析和削减准备，最后我们得出来结论，设计部自己没有这样的意识，这个就是不可能完成的任务。
另外关于供应商的工时转嫁，确实供应商会提高价格，但是衡量下你本身的人力成本，如果划算的话可以考虑。这个我们做了很多，但是因为流程繁琐，在我离职的时候，有些进度还是在采购部或者财务部。
所以，我们进行了减少非增值的工时的“勾当”。非增值工时，我把大致分为走动，够取，检查，等待。
实际上，走动和够取都是和平面布局有关，检查和在线质量控制有关，等待和线平衡有关。这样子说很显然，我们先得改善平面布局。这个收到了发动机厂员工的大力支持。大家都希望少走点，多休息……

关于布局改善我觉得大家都能说出一万个比我好的例子，我就不再赘述。
我们来讲讲检查的削减，检查的削减在我眼中是一个哲学命题。质量不是检查出来的，而是制造出来的！有多少人同意这句话，我很赞同这个说法。标准的操作就会产生标准的质量，如果不能，那么其中就一定有某些因素干扰，我们要做原因分析找出来，并消除，这样就能通过标准操作产生标准输出。所以，有时候听到别人说道自己的产品经过了多少道检验工序，你不要觉得它们有多厉害，你只要微笑的听听就行了，因为他们完全没有过程质量控制。

跟帖看了好久，感觉和高德拉特博士的“目标”一书有异曲同工之妙，如果结局是顺利的话！

在做了一大堆的现场改善后，我们对我们的工作相当满意，我们有TB级的视频材料，我和Adam能对着一个视频能告诉别人，这个视频里面的员工原来的操作工时，我们针对他们改善了什么，现在工时是怎样的。一切都按照我先前的计划：
1、我们同步在推行标准化操作和5S，
2、然后我我们采集了数据建立了模型，
3、接着我们根据模型或者传统的IE手法制定改善方案，
4、最后，也是现在，我们在做现场的改善，是要出成果的时候了!
我相当满意，满意得开始幻想是不是应该增加我的年终奖了。但是就在一个普通的下午，我仔细看着我自己的流程，发现这个是个无法完成的项目，因为现场的改善目标很模糊，完全是按照仿真软件或者IE经验手法来做，但是对什么时候改善已经达到目标了，没有任何约束。换句话说，这个项目可以永远进行改善。听起来不错，我自己可以靠这个项目活一辈子了。但是边际效应会导致效果越来越小，另外我也好像发现自己脱离了IE的本质。

那是个不经意的发现，在装配过程中，发现了来料错误，基本上半个工段停了会，在这样的平衡率下，确实会产生这样的情况。我也没有太多在意，并认为这个线平衡率高的体现，并引以为傲。
吞吐率有所增加，但是没有预期的数字。我把它归结于来料错误，机器宕机等等产线异常等非我能控制的原因。
就是在这样的情况下我突然发现我们把大把的精力放入了现场的改善，以及线平衡。理论数据上很高，但是实际没有这么高，是不是我们在现有的零件送货水平，设备维护水平下这样的高的线平衡率是浪费呢？

我们都知道人力需求的来源：
人员需求=单位时间内产量需求*工位数*瓶颈工位时间/单位时间。
例子
一天产量需求4800，一天工作8小时，工位数为10，瓶颈时间1分钟。那么人员需求就是4800*10*1/60/8=100人。一个工位塞10个人貌似有点挤哦，不过举个例子。
情况一，如果这条产线的平衡率为100%，在我们看来是完美的平衡率，如果工位间没有库存，如果他4号工位宕机了。那么整条产线就会停下来，时间就会浪费。打个比方4号工位宕机1分钟。那么那天他们只能最多生产4799个，那么假设他们不加班，且4800是客户需求，他们就违背了最重要的原则，首先要满足顾客的满意。这样的特殊情况天天会发生，所以100%的平衡率这样的安排根本不能满足客户需求。
情况二，所有的情况都相同，除开瓶颈时间为2分钟，其他工位时间还是1分钟，这样，这条产线的平衡率约为50%，需要200个人。效率很低，但是如果4号工位（非瓶颈工位）宕机了1分钟，这个根本没有关系。仍能满足客户4800每天的需求。
这两个情况一对比，就有“专家”出来说，你看产线平衡率低的，有显著瓶颈的产线更加易于管理，只要盯着瓶颈，产量就能有保证。他们甚至有理论的推导之类的，用很微妙的，特定的数字来证明他们。也有很多从业者都没有经过谨慎的思考这选择了情况二的方式。
而我，是陷入了情况一的境地，这种情况很不利，不能满足客户的需求。那么是否意味着，现在让他们执行这么高的平衡率是个浪费呢？

我现在有了我的答案。
方法一：把来料异常，宕机等因素折算成工时，加入在周期时间的计算中。这样平衡率里面已经包含了这些异常。但是这样的做法很不负责任，
1、问题永远烂在里面。100%平衡率背后还会有一堆问题。
2、有些异常还是不能预测，还是会有不能满足产量风险。
方法二：先来个深呼吸，然后找到物流部，维修人员，谈谈这些麻烦事情，让他们异常产生的工时影响时间比例，控制为平衡率损失率的高阶小量，否则盲目的提升平衡率，是根本无效的。
在仿真中可以设置异常的时间比例F（X），平衡损失率为X。通过大量的数据拟合出一条曲线，如果F（X）=C（常数）+N*X的一次方以下，那么你首要的任务是减少产线异常，而不是提高平衡率。如果F（X）=C（常数）+N*X的一次方以上，那么你要先提高平衡率，直到X的指数小于1为止。这个就是高数的力量，同学们好好学啊，不然平衡率搞了半天，其实效果并不是很好的。

到那时候，我终于理解了，我自认为我有整体的概念，其实整体的概念可以不断的放大，所以我当时缺少了项目的范围定义，缺少了项目范围内目标的详细定义。我是否需要某种工具去定义它们呢？

Hello，我又回来了。昨天讲到我和Adam搞了半天的现场改善，结果发现改善的果实给生产线异常给吞噬了。
我们边拿着这些问题找物流和维修来共同解决，一边反思自己当初为什么没有想到这个，并且有什么好的解决方案今后避免此类事情再次发生，不单单是这个情况。
我想到了价值流图，价值流图是用来分析整体的价值流的，让我们区分增值与非增值的工作。然后进行消除非增值的工作。
那么能不能有这么一种图，能辨别我们改善工作中的增值和非增值，来指导我们的改善工作呢？
答案是肯定的。

本来说能开第三个帖子的，开了两次，开了之后就被删了，现在人工审核中。如果能恢复的话，明天就能在第三个帖子里发了。今天还是在这里凑活下吧。

在我看来工业工程的改善，有一个标准化的固定流程，在针对不同的行业稍微调整下，然后就能投入使用。如果这个改善流程不是标准化的，那么什么保证这个改善的质量呢？既然想到了这里。我又开始孤身一人陷入了沉思。这点我在之前说过，我比较习惯于一个人闷声思考，不太善于把大家的意见整合，这个是我尽力避免的缺点，但是绝不是拍脑袋，凭经验想问题。所以各位还是给我留点情面。
我喜欢一个人晚上，把灯全部关了，留一个很暗的台灯，然后看着那个台灯昏黄的罩子思维开始穿越，仿佛从灯罩中我看到时空隧道，原子的裂变，小时候村口的大黄狗等等等等。在看了这么多奇妙的东西之后，我脑海里渐渐浮现出了我当时决定改善发动机厂的整个流程。

我当初的流程是：
1、标准化
2、数据采集
3、建模
4、根据调整模型得出的指导方向、IE手法进行改善
5、改善之后未达目标原因分析
6、解决原因问题，继续改善循环
我们卡在了改善上，因为我们某个阶段的改善没有目标。目标有分为目标的范围和具体的目标值。

说到目标的范围，我应该将价值流程图放在第一步。虽然我一直知道这个东西，但是当时的我认为，模型一出来，流程图自然而然就在这里面了。没有必要去搞这么“形式主义”的东西。我决定补画VSM。
说到目标值，我是否应该在一定阶段给系统各个方面一个KPI，并不是单纯的最终的KPI：HPU。当时我注重了HPU的降低，根据帕累托法则，我就考虑了理论公式里面和他最相关的参数，平衡率，但是太过纠结于这一个参数，让我没有很好的收获。到这里，我决定补上其他的KPI。设备可动率，来料问题概率，出勤率，秒表测时与预定工时匹配度，5S评分。这另外5项KPI来反映人机料法环的表现状况，任何一个环节落后都需要先解决落后的方面。至于这几项怎么均衡，因为这个还是我费了很大精力研究出来的东西。所以不对外发布了。关于这几项影响因素也通过一定的数学方式加入到了仿真系统中。
说到这里，大家可能觉得我水平很低，连起手VSM都不知道，但我想说的是通过这个事情，可能我这辈子都记得了。也有人每次都这样，却在最关键的一次忘记了。

这不是在做IE，我感觉是在做系统了，给每一个数据做定义(例如你对工时就已经有了好深入的分析了)，并且给数据之间建立直接的逻辑关系(推算出人力啥的)，通过这样的逻辑关系来计算其他的数据。
这样的改善随便动下就会至少牵扯到物流(生产排产 与 原材料到货 与 库存计划)，工艺或者维护(保证设备可靠性)，裁人还会涉及到人员招聘......
动作之大令人震惊......
如果现场比较稳定还好说 现场要是不稳定 是不是坏机 缺料要调试的，活活能把你坑死......