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随着国家推行的十四五规划以及数字化转型和智能制造等政策的实施,国内许多传统制造型企业在数据收集和数据基础建设方面已经取得了一定进展。然而,在企业数据应用方面仍然处于应对和了解的过渡阶段。
这个阶段的典型特点是尚未形成一套完善的标准和方法,同时受制于建设前期和中期业务系统的支撑不够完善,制造企业在构建数据应用方面往往难以一步到位,大而全的项目常常深陷泥沼,反反复复,难以落地。因此,要成功实现数字化转型,制造企业必须抓住合适的业务切入点,逐一攻克,连点成线再成面,最终形成企业体系化的数据分析应用管理平台。
实际上,制造企业中需要搭建数据应用的场景有很多,包括生产管理、库存管理、供应链管理、设备管理、质量管理、销售管理、财务管理等等。我们会针对“制造业数据化建设”开一个系列,跟大家详细讲述每个场景该如何进行数据应用建设。
在本系列的首期,我们将集中讨论精益生产管理这一关键场景。而将精益生产管理进一步拆解,又可以将其分为生产体系分析、质量体系分析以及生产成本管控这三个方面。本文会介绍生产体系分析。
生产体系建设现状剖析
1.生产计划管理不够精细
目前生产计划只能管控到周度或者月度,不够细化,一旦出现计划偏差,可能影响就会比较大。
生产计划管理不够精细可能会导致以下问题:
交付延误:生产计划只能管控到周度或者月度,无法进行更精确的时间安排。一旦计划偏差,可能导致产品无法按时交付给客户,影响客户满意度,甚至引发投诉。 库存积压或短缺:精细化的生产计划管理可以帮助企业准确预测和调整生产量,以满足市场需求。但如果计划偏差较大,可能导致库存积压或短缺,对企业资金流动和运营产生负面影响。 生产资源利用率低:缺乏精细化的生产计划管理,可能导致生产资源的利用率不高。一些生产线或设备可能处于闲置状态,而另一些则过度利用,造成资源不均衡,影响生产效率和成本控制。 需求预测不准确:精细化的生产计划需要基于准确的需求预测进行制定。如果缺乏精细化的管理,企业难以准确把握市场需求变化,可能导致生产计划与实际需求不匹配,造成资源浪费或滞销风险。 备货风险增加:在供应链管理中,精细化的生产计划可以帮助企业有效控制备货风险。但如果计划偏差较大,可能会导致过度备货或缺货情况,影响供应链稳定性和客户满意度。
2.工时管控粗放
工时统计方面不够具体细化,工时和产品之间没有明确对应关系,无法衡量真实的单位工时产出。具体表现在:
无法准确衡量工时产出:如果工时统计不够具体细化,工时和产品之间没有明确对应关系,就无法准确衡量单位工时产出,也难以进行精细化的生产计划制定及资源调度。 生产效率低下:缺乏精细化的工时管控,很难针对生产过程中的瓶颈环节进行优化,从而提高生产效率。同时,员工加班或缺勤等情况难以有效管理,影响生产进度和质量。 成本过高:如果工时管理不够精细,企业难以准确核算生产成本,也无法发现成本浪费的问题。这样就会导致企业成本过高,影响企业盈利能力和竞争力。 质量问题:工时管理粗放可能会导致生产过程中的质量问题,例如员工因疲劳等原因出现操作错误,或者设备因长时间连续运转而出现故障等。这些问题都会影响产品质量和客户满意度,甚至可能引发安全问题。
生产体系建设解决方案
1.生产计划总体分析建议
2.生产报工分析
为了实现细化生产计划和工时管理体系的目标,企业可以借助MS系统中的相关业务模块来提升工时管理水平。通过使用报工等功能模块,可以采集详细的工时数据,并确保工时与机台设备、产品以及人员之间的对应关联关系准确无误。这样可以有效地监控和管理工时的使用情况,提高工时利用率和效率。
同时,企业还可以结合生产管控系统来细化生产计划的管理水平。通过与报工信息的结合,实时呈现生产计划的进度情况,包括已完成的任务、正在进行中的任务以及未开始的任务等。这样可以让生产管理团队及时了解到生产进展情况,有针对性地调整计划安排,确保生产进度的顺利推进。
细化生产计划和工时管理体系需要依托先进的信息化系统和技术手段。通过MS系统中的报工和生产管控模块,企业可以高效地采集、管理和分析工时数据,实现对生产进度和工时使用情况的实时监控和掌控。
3.生产交付分析
生产交付分析是对企业生产过程的评估和总结,旨在提高生产效率、降低成本并确保产品按时交付。通过分析生产交付过程,可以识别问题并采取相应措施以改进整个供应链。
首先,企业需要收集一些基本数据,如生产周期、原材料采购时间、加工时间、包装和装运时间等。这些数据可以帮助企业建立一个完整的生产交付时间线。
接下来,企业可以使用项目管理工具或流程图来可视化整个生产交付过程。这将有助于企业更好地理解每个环节的流程,并找出潜在的瓶颈和延误点。
最后,企业应该对分析结果进行总结,并制定改进计划。这些计划可以包括流程优化、设备更新、供应链调整或员工培训等方面。通过不断改进生产交付过程,企业可以提高竞争力,并为客户提供更好的产品和服务。
4.生产产能分析
生产产能分析是评估企业的生产能力和生产效率的过程。通过分析产能,企业可以确定其最大生产规模、生产效率和资源利用率,以及优化生产计划和资源配置。
首先,企业需要收集一些基本数据,如生产设备数量、每台设备的产能、生产周期、工作时间等。这些数据可以帮助企业计算出企业的总体产能。
接下来,企业可以对生产过程进行流程分析,确定每个生产环节的产能。这将有助于企业识别瓶颈环节和低效率的工序,以便进行改进。在进行产能分析时,企业可以关注以下几个方面:
设备利用率:企业可以评估设备的利用率,即设备实际运行时间与总可用时间的比率。如果设备利用率较低,可能需要优化生产调度,减少设备闲置时间。
人力资源管理:企业可以评估员工的生产效率和工作负荷,以确保合理的人力资源配置。如果存在生产线上的人力短缺或过剩情况,可能需要进行培训或调整工作安排。
生产效率:企业可以计算每个生产环节的产量和生产周期,以评估生产效率。如果某个环节的产量较低或生产周期较长,可能需要优化工艺流程或设备更新。
最后,企业应该对产能分析的结果进行总结,并提出改进建议。这可能包括优化生产调度、增加设备投资、改进工艺流程或提高员工技能等方面。通过不断提升产能和生产效率,企业可以实现更高的生产能力和竞争力,并满足客户需求。
5.生产延期预警
辅助用户,自下而上预警风险:企业级关键指标监控,对于企业的各类经营数据创建预警,及时获知企业经营过程中的风险项信息,实现面向领导层、面向责任部门、对应区域用户的预警推送,是企业经营管理的重要一环。
辅助业务,及时提示风险:用户日常关注的指标监控,将业务需频繁查看的多张报表转化为主动通知的预警指标,减少用户频繁查阅报表、人工检查数据的成本,实现面向个人、面向同部门用户的信息集中推送,提升信息化效率。
辅助运营,自上而下管控风险:运营用户监控目标、经营情况并向责任人批量分发推送预警,有效降低企业目标达成风险。预警匹配动态接收人、精准推送到指标出现异常的行粒度责任人。
辅助IT,提升运维效率:系统运维情况、数据更新信息等是企业信息部门关注的重点之一,基于系统运行看板构建信息部门预警体系,使IT先于业务获知工程、数据的异常信息,提升企业数据分析、报表应用、信息化建设效率。
6.生产库存分析
生产库存分析是对企业生产过程中积累的库存进行评估和分析的过程。通过库存分析,企业可以了解库存水平、库存周转率以及库存成本等指标,以优化库存管理和资源利用。
首先,企业需要收集一些基本数据,包括原材料库存、在制品库存和成品库存的数量和价值。这些数据可以帮助企业计算出企业的总体库存量以及库存占用资金。
接下来,可以进行以下方面的库存分析:
库存水平:企业可以评估库存水平是否适当。库存过高可能造成资金占用过多,增加库存成本;库存过低则可能无法满足客户需求,导致交付延误或销售损失。因此,需要根据企业的特定情况,确定合理的库存水平。
库存周转率:库存周转率是衡量企业库存运营效率的重要指标。通过计算库存周转率,企业可以了解库存的流动速度和效率。较高的库存周转率通常意味着库存运营效率较高,而较低的库存周转率可能暗示着库存管理存在问题。
库存风险:企业可以评估库存管理的风险,包括过期、陈旧、损坏等。通过识别和管理库存风险,可以减少库存损失和质量问题。
最后,基于库存分析的结果,企业可以制定合理的库存管理策略。这可能包括优化供应链管理,减少库存储备、提高物料采购计划准确性、改进生产计划等。通过库存分析和有效的库存管理,企业可以实现库存资金最大化利用、提高库存周转率和降低库存风险,从而提升企业的竞争力。
结语
在现代企业管理中,精益生产管理已经成为提高生产效率、降低成本的重要工具。通过对生产体系进行分析,企业可以发掘潜在的问题和风险,并采取相应的措施来优化生产流程,提高生产效率和质量。然而,精益生产管理需要全员参与和持续改进,需要企业建立起一套完整的管理体系,并不断加强培训和实践。相信随着企业对精益生产管控分析的深入了解和应用,企业将能够不断提升自身的竞争力,在市场上赢得更多的机会和成功。
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