交货周期和交货时间是不是一样(你真会正确计算生产交付周期与订单交付日期)(1)

引言

很多工厂在订单评审的时候,都会计算自己的生产交付周期,看看能不能准时把产品给到客户

但是企业按照自己的计算安排了生产工作,即使物料、设备、工装等准备完全准时,为什么最后到交付时,结果却发生了偏差?原因在哪?

我们得先从产能和生产周期说起


用标准工时计算周期

产能和生产周期到底有什么样的关系?

从计划模式来探讨这个问题,产能、生产周期在传统的计划模式上,能关联的就只有标准工时,举例如下:

在实际的生产过程中间很多企业不是这样生产的!

实际的生产过程与周期计算

生产周期出来之后,我们可以用它跟后面的交付时间对比,这样就知道到哪一天可以完工,然后根据客户的交付需求,判断能不能及时交付

工厂在生产的时候,PMC如果使用标准工时计算生产周期,其实是忽略了这些因数:

用标准工时计算生产周期,前提就是产能无限大。不考虑实际的生产状况,PC排产看上去排到每一个机台,其实压根就不合理

标准工时其实是一个很基础的数据,前提就是订单只有一个产品,而且是一个人就做这一个产品的时候,当然可以理想地使用标准工时,然而实际排产时还有别的考虑

如何正确计算单笔订单的生产周期与交付日期

我们可以考虑一笔订单,比如说10分钟加工1件,分4个机台,订单量是1000个,它最后生产交付周期是1万分钟吗?

利特尔法则真正地告诉你具体的某一个订单它的生产交付周期是多长。这个交付时间(LT)等于在制品数量(WIP)*瓶颈的加工工时CT

传统的PMC用产品的标准工时ST*订单量的时候,根本没有考虑到产品是如何在工序间转运,转运批次越小,转运的频度越快,WIP就越低,真正的交付周期就越短了

如何正确计算连续订单的生产周期与交付日期

对每一个订单而言,利特尔法则当然实用了,但是连续订单就有问题了,不是每一个订单的完成周期都符合利特尔法则,为什么呢?

原因其实很简单:生产工程中存在瓶颈的累积负荷,换句话说,我们真正在排产的时候,它有资源的约束。比如说某个设备只有1台,就会限制排产,跟多台设备甚至无限产能是完全两回事

我们要考虑资源的制约、资源的冲突。在排的时候如果不考虑就不合理,即使排下去,工人也没法儿干,因为设备数量不够,通俗说一点来说,因为有制约

产能不是无限大,这将导致一个结果,就是真正的生产周期是多长,它由瓶颈决定,同时也有瓶颈累积负荷的影响

交货周期和交货时间是不是一样(你真会正确计算生产交付周期与订单交付日期)(2)

瓶颈的产能负荷,要考虑累积的话,其实每一个订单的生产交付周期是不一样的。TOC里的SDBR能有效地解决这个问题

SDBR把某类产品的绳长Rope设定成一样的时候,并且考虑到之前的订单所导致的瓶颈负荷累积结果之后,生产周期以及这笔订单的具体完工日期就可以完全确定了,这样才能够让企业清楚地知道生产交付周期满不满足客户订单交付周期

交货周期和交货时间是不是一样(你真会正确计算生产交付周期与订单交付日期)(3)

交货周期和交货时间是不是一样(你真会正确计算生产交付周期与订单交付日期)(4)

结束语

传统的PMC排产法我们可以称之为"标准工时法",它没有考虑到实际的场景,没有考虑到实际的转运方式,没有考虑到瓶颈负荷累积,更不会考虑资源的很多约束造成的冲突,很理想地认为资源是没有冲突的

这种独立排产法的想法,与传统的ERP(企业资源计划)同样都是一个前提假设:产能无限大

所以企业花那么多功夫排到机台的独立排查,看似很精细,用的数据好像也无懈可击,实际上完全背离了真正的生产的场景

注释:

①PC:Production Control,生产控制。

②利特尔法则:在一个稳定的系统(L)中,长期的平均顾客人数,等于长期的有效抵达率(λ),乘以顾客在这个系统中平均的等待时间(W);或者,我们可以用一个代数式来表达:L=λW。

③LT:Lead Time,订货交付时间。

④WIP:Working In Progress,在制品。

⑤CT:Cycle Time,循环时间,周期。

⑥SDBR:Simplified Drum Buffer Rope,简化的鼓-缓冲-绳,它是由斯拉根海默所创立,它的本质和DBR相同,但是SDBR在逻辑上取消了DBR中的瓶颈缓冲和装配缓冲,只保留了交货缓冲。

⑦ERP:Enterprise Resource Planning,企业资源计划。


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