本帖最后由 把刀用好 于 2013-12-17 00:08 編輯
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# |; j1 K9 G" u6 L3 B) @' u& `9 z6 V 統計，它是研究如何測定、收集、整理、歸納和分析反映客觀現象總體數量的數據，以便給出正確認識的方法論科學，被廣泛應用在各門科學上。 ——維基百科 維基百科的解釋總是那么的精準，那幾個詞語“測定，收集，整理，歸納，分析”基本囊括了了統計的幾大步驟。在很多人眼里，統計可能是不被重視的一項工作。殊不知，統計恰恰是一項最重要的工作。因為它是現場管理甚至整個人類經濟活動的眼睛！現場管理中，有了統計我們就可以知道產量，知道質量，知道成本，知道一切可以量化的數據。我們的管理也就變得有意義了。通過統計，我們可以把問題數據化，這樣可以直觀的反映問題。比如，現場某臺設備一直都有故障，影響產量和質量。如果沒有數據，領導不會貿然決定徹底維修甚至更換。但是如果有數據表明，這臺設備的產量只有別的同類設備的70%，成品率只有別的同類設備的90%，再延伸開，這臺設備因此造成的浪費每天達到xxxx金額，一年損失xxx萬金額！領導看到還能無動于衷嗎？這時只會埋怨你早干嘛去了吧。 4 W) f& _( ^/ I7 ?9 U; D% S3 I9 X4 V$ v
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那么，現場管理中，我們需要統計那些信息和數據呢？下面，我簡單列舉一些：
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' _; B) ~8 Q4 k$ N9 n5 N/ l' B$ [ 一. 人員相關 現場管理中，我們無需統計人員的出勤入職年月等，那是人事部門的工作內容。在這里我們需要統計的是相關人員熟練掌握的技能和技能的等級。這么做的好處是： 1） 劃分層級，分級管理。掌握技能多的，技能等級高的收入待遇和低的有所區別，激勵員工在技術上不斷進步。 2） 掌握不同人員的技能及等級，方便工作安排。熟練的人工作效率自然就更高，生產效率自然也就提升了。避免殺雞用牛刀，殺牛用雞刀。 3） 特殊情況下，可以有所取舍。比如，由于某種原因，現場需要裁員，自然會裁掉技能水平低的，或者是掌握的技能少的。（不是主張人分三六九等，而是站在管理的角度區分重點來管理。就像所有的客戶都是重要的，但是沒有誰會把所有的客戶都當成上帝。） 與此類似的，我們還可以統計同一類產品，不同人生產時的產量和質量，如果某個員工，產量和質量經常低于同線的平均水平。那么，恭喜了，我們發現了問題。怎么解決，參見我上篇短文。 : z& s6 ^" s' P+ u
0 j4 I' R* P, M0 i$ R( N 二. 設備，工具等相關 針對設備工具的統計，首當其沖，自然是設備和工具的點檢和保養記錄。一臺不知道狀態的設備焉能生產出合格的產品。設備工具的定期保養檢驗校驗都必須有數據記錄在案，以備查詢。 與人員一樣，設備也要區分管理。某些高精尖設備需要重點管理，因為這些設備是整個工藝流程中的關鍵，缺一不可。而且因為特殊性，一旦此類設備故障，會導致嚴重的后果。所以，在點檢保養，備品部件的購置時必須優先考慮。 其次，有必要統計設備的負荷能力（或者叫設備利用率）。這能從設備的實際利用情況來評估產能是否有提升的空間。避免擴大產能時不提高設備利用率盲目購置設備造成的浪費。 1 |6 Z( H4 [ ~* }8 Y$ A2 J
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三. 原輔料產成品相關 這里涉及到的一些統計，相信大多數企業都有做到。畢竟料的數量直接反映的是人民幣。但是，相信絕大多數也就是統計個數字而已。并沒有進行進一步的整理歸納分析。 比如，A產品，毛坯供貨期是十天，但是每次都在倉庫存上一個月。而成品包裝后更要呆上兩個月再發貨。這里有什么問題？庫存周期太長，嚴重不合理，造成巨大浪費，而且有隱患，如果產品是易生銹的零部件的話，兩個月的時間很可能會導致部分產品因生銹而返工甚至報廢。好吧，拋開生銹問題。如果每個零件的毛坯和成品都要在倉庫中存三個月的話，那么就必須要建很大的倉庫，需要更大的廠房，也就意味著更高的成本，更大的浪費。 再比如，B產品，常年生產，成品率穩定在98%，每次交貨5000件。但是每次毛坯總要訂5300～5500。多出的毛坯經常要混入不同的批次生產，這樣會對質量管理造成相當的麻煩。如果有一個批次被客戶檢查出毛坯質量問題，那么除非我們的統計能做到當批出貨的毛坯份分別來自于哪幾批，否則就無法追蹤到實際的毛坯批次，那么那個質量有問題的批次就無法被查到，結果就是花費巨大的人力物力財力去做全數檢查。很多時候，這個檢查費用高過零件的加工費用。 9 Q, A. @: T8 l
; V' g% V ]& ]) O. ]% }+ L, D 四. 生產信息相關 只要是工廠，產量都會統計，質量也會統計。但是大多數嚴格意義上只能算記錄。因為沒有分析。產量的統計是最常見的。但是往往我們會忽視實際產量和計劃產量的差。而這個差百分之百影響的是交貨期。我之前的文章中也有分析過，只有把每天的計劃產量達成才能保證如期交貨。這點，很多都沒有做好。 質量的統計常規來講，無非是統計加工了哪些廢品，僅此而已。但是為了深入的抓好品質，必須要把報廢品分類。這樣才能便于后期分析報廢或者不良的原因。 比如：某工件加工500件，報廢30件。如果不加分類，籠而統之。往往就掩蓋了很多質量問題。如果我們在生產的時候就分類統計了。30件里面12件尺寸超差，8件碰傷，5件粗糙度不良，2件螺紋止規進，1件毛坯不良，1件試刀，1件因檢測需要隔開。我們重點處理12件8件和5件的不良，經過分析，找到了原因如下： 1） 尺寸超差是因為操作人員未定期自主檢查。 2） 碰傷是因為工件在周轉箱中沒有隔開。 3） 粗糙度不良是因為操作人員未及時更換刀具。 找到了原因，自然也就有了對策：、 1） 操作人員未定期自主檢查的，根據相關規定從嚴處理，因為這會導致嚴重的批量質量事故！ 2） 隨周轉箱配備一定數量的塑料或紙制擋板，每排工件間必須用擋板隔開。 3） 不管有沒有更換刀具，工件的外觀必須每件都目視檢查，所以可以用同1）類似的方式處理。 余下的因為比例太低，所以可以不用處理。這里說明一下，不是所有的問題或者不良都要處理，只有影響到了一定程度的問題和達到一定比例的不良才值得處理。因為處理問題都會有代價，如果花了不小的代價處理一個很小的問題往往會得不償失!所以，有個詞叫做——抓大放小。但是“大”和“小”不是固定的，而是變化的，還是上個例子，如果以后因為管理出色，報廢減少到5件，而原因正是后面2件和3個1件的原因，那么這個時候，“小”就成了“大”，也到了該抓的時候。
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$ j8 b% X, |! j' R4 {6 w. q 加工節拍的統計 為什么要計算節拍呢？因為這個是掌握現場產能和排生產計劃必不可少的一步。還是舉例： 現要生產某零件5000件。之前生產過，但是沒有統計節拍。所以計劃不好排，只能拍腦袋排個大概，能提前固然不錯，但是提前了也會有問題。生產提前結束會影響生產計劃的執行，如果下批要生產的毛坯還未到怎么辦？那就真是浪費時間了。就算下批的毛坯到了能接上生產了。屢次三番，還要排生產計劃干嘛？誰要不準的計劃（相對的）？最嚴重的就是因為腦袋沒拍好，估計得太樂觀了，導致交貨期內完成不了，到那時腦袋怕是要被撓破了。而有了節拍，自然可以推算出一定數量零件的加工周期，那么計劃也就相對接地氣了。比如5000件某零件，單件節拍約3分鐘，如果安排一臺（套）機器兩班16小時生產，大概280小時左右，也就是十七八天左右。（5000*3/（60*16*0.9）=17.36天，0.9是系數，具體多少根據零件節拍零件復雜程度，單條線設備數量人員數量而定） 如果該零件后期數量大增，需要添置設備，那么就必須先計算該設備兩班16小時每月26天的產能是多少。26*16*60*0.9/3=7488，約7500件。有了這個，就有了底。客戶來多少量，我們可以測算需要多少設備了。而不是盲目的購置設備。導致后要么多余而閑置，要么還不足繼續延誤交貨期。
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常用消耗品的壽命統計（比如刀具） 為什么要統計消耗品的壽命呢？因為這涉及到成本。隨著如今機加工白菜價的時代來臨，不計算成本分分鐘就會倒閉的。所以，很有必要統計相關的消耗品，比如刀具。除了成本因素，還有一個因素就是消除浪費的隱患。如果因為使用了錯誤的刀具導致刀具壽命只有10件，那么如果不統計默認10件的刀具壽命，那么這個浪費有點巨大了。核算到每個零件上的光這個工步的刀具成本就是幾塊錢了！還不改善更待何時啊？ 統計了這些的壽命后，還有好處，就是方便采購部門以后做預算。比如某零件的刀具成本為1.5元，下月要生產該零件10萬件。那么采購部門做預算時就會比較準確。不會拍腦袋給50萬的刀具費用，也不會摳門地給5萬塊的刀具費用。 0 w2 r0 L) L' N$ B1 Z
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技術資料的統計 做什么產品用什么設備，用什么工具，用什么程序，用什么加工參數，怎么去操作機器等等。這些統計事關重大。沒有這些統計記錄，那么現場操作人員和技術人員就得為了確認各種事項而疲于奔命！這些統計是教人們怎么去生產，怎么去檢驗，怎么去調試，怎么去裝配的最基本的指導。 5 r2 a9 b/ p# p1 T* i% @, @( O
5 b! i$ Z/ c7 N8 j9 l# R9 ^' u& g 以上只是簡單列舉了些需要統計的基本信息，相信隨著管理的加強和深入，有更多的數據有待去統計。
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統計，不光是收集和整理數據，更重要的是歸納和分析。60%的產量達成率不會告訴你為什么，80%的成品率也不會告訴你為什么。但是，我們有了60%和80%就像射擊手有了靶子一樣。 統計是為管理服務的，有了詳細準確的統計，我們就能看清楚現狀，才能進行管理，比如有的放矢的進行改善。沒有統計，就像瞎子看不清路一樣，眼前只是一片黑暗。往哪走，怎么走，一概不知。可惜的是，這樣的瞎子，在我們周圍，很多很多。 | 
發表于 2013-12-17 00:01:22
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