流水线生产,精益生产,TPS和TOC的缓冲管理

简介: 流水线生产,精益生产,TPS和TOC的缓冲管理内容提要:流水线生产、精益生产(包括TPS)和TOC制约理论的本质都是系统思考的负反馈模型,它们包括负反馈的输入目标、比较器、控制、反馈等基本要素。

流水线生产,精益生产,TPSTOC的缓冲管理

内容提要:流水线生产、精益生产(包括TPS)和TOC制约理论的本质都是系统思考的负反馈模型,它们包括负反馈的输入目标、比较器、控制、反馈等基本要素。三大生产理论通过对目标缓冲的控制来实现目标和系统的稳定性,而这里的缓冲管理使用了缓冲补充和缓冲排序两大方法。缓冲补充就是补充目标缓冲和实际缓冲的偏差,从而使目标缓冲和实际缓冲相同。缓冲排序就是通过计算缓冲状态的大小,然后根据大小进行排序,缓冲大的先生产,缓冲小的后生产。缓冲补充和缓冲排序都是为了保证目标的顺利完成。

1)缓冲补充:在缓冲补充的方法中,其计算方法为,缓冲偏差=目标缓冲-剩余缓冲,而控制方法为补充缓冲偏差,剩余缓冲的反馈有直接观察法和看板两种方式,流水线生产和TOC使用直接观察法,而TPS和精益生产使用看板的方式,精益生产有时也用直接观察法。缓冲补充法用于流水线的空间缓冲,精益生产及TPS的库存缓冲和TOC的时间缓冲中。

比如在流水线的生产中,两道工序之间使用空间作为缓冲,目标缓冲就是此空间。此时两道工序之间的空间没有被填满,那么上道工序就需要继续生产,将缓冲空间补充到填满状态。上道工序通过观察与下道工序之间的空间缓冲状态作为反馈来决定何时停止生产。

比如在TPS或者精益生产的一道工序中,它的目标缓冲库存是6个A零件,现在剩余库存缓冲也是6个零件,那么此道工序会停止生产A零件,以防止过量生产。当下游工序取走2个A零件后,剩余的A零件是4个,那么缓冲偏差=6-4=2个,这道工序就要对缓冲进行补充,补充的数量就是偏差的数量2个。因为取走零件时,剩余缓冲库存已经等于目标缓冲库存,所以取走的数量就是偏差,而这个偏差是通过看板告诉上道工序的,然后上道工序按照这个偏差进行生产。而如果下道工序在取货过程中损坏了1个,而下道工序仍然取走两个完好的A零件,看板的反馈是2个,但是目标偏差=6-2-1=3个,这道工序要按照偏差的3个进行生产,以保证剩余库存缓冲等于目标库存缓冲。

在TOC制约理论中,如果瓶颈前的目标时间缓冲是2小时,而现在只剩下1小时,那么偏差=目标时间缓冲-剩余时间缓冲=2-1=1小时,那么可以通过多投1个小时的料来增加瓶颈的时间缓冲。在以库存为生产方式的MTS中,缓冲补充也经常被使用(如图6-148所示)。

6-148 缓冲管理的 2 大方法

2)缓冲排序:在缓冲排序的方法中,其计算方法为,缓冲状态=(目标缓冲-剩余缓冲)/目标缓冲,而控制方法为按照缓冲状态大小排优先级,缓冲状态大的先生产。缓冲补充法用于TOC的时间缓冲中。

在TOC理论的SDBR生产方法中,SDBR是以订单的交货期作为主要目标,而目标缓冲就是目标时间缓冲。比如很有A、B和C这3个订单在生产,订单的交期分别是12天、10天和8天,而三个订单距离交货期的时间分别是3天、6天和7天,那么这三个订单的缓冲状态分别是:A的缓冲状态=(12-3)/12×100%=75%,B的缓冲状态=(10-6)/10×100%=40%,C的缓冲状态=(8-7)/8×100%=12.5%。缓冲排序按照缓冲状态的大小进行排序,缓冲状态大的排在前边,先生产,所以生产顺序是A-B-C。缓冲排序可以使限制资源和非限制资源优先生产缓冲状态数值大的订单,从而使其较早的完成以保证交货期,这类似于公路上行驶的汽车要给着急的消防车和救护车让道,以便它们更快的达到目的地。

在三大生产理论中,输入都是目标缓冲,比如目标空间缓冲,目标库存缓冲和目标时间缓冲;反馈是反馈剩余的缓冲,这里用了直接观察法和看板这两种方法;而比较器则是用于作差,即目标缓冲-反馈的剩余缓冲;控制则是根据缓冲偏差进行缓冲补充或者按照缓冲排序进行生产。负反馈模型是一个稳定的模型,通过负反馈控制而达到目标。

三大生产理论之间的缓冲转换

流水线生产方式以空间S作为缓冲,当空间被填满后停止生产;丰田生产方式和精益生产以库存n作为缓冲,当生产数量达到库存数量停止生产;TOC制约理论以时间t作为缓冲,当瓶颈前的缓冲时间达到预设缓冲时间便停止生产。空间缓冲S、库存缓冲n和时间缓冲t可以相互转化。如果某工序的生产速度为V,单个产品的占地体积为s,那么S=n×s,t=S/s/t,n=t×V。通过这几个公式,就可以在三种缓冲之间互相转换(如图6-149所示)。

6-149 三大生产理论之间的缓冲转换

某工序生产F产品的速度V为5个/小时,每个产品的占地体积s为0.05立方米。精益生产LP和丰田生产方式以数量n作为缓冲,如果缓冲数量n是10个,那么对应的流水线的空间缓冲S=n×s=10×0.05=0.5立方米;对应的TOC制约理论的时间缓冲t=n/V=10/5=2小时。在TOC制约理论中,有些时间缓冲是不能转化为空间缓冲或者库存缓冲的,比如SDBR生产中的生产缓冲,而一般DBR生产中瓶颈前的时间缓冲是可以转化成库存或空间缓冲的。

高德拉特在《目标》一书中例举了他领带童子军在野外行军的例子,为了让队伍同时达到目标地点,选择让最慢的队员站在队首,快的队员通过调整速度而一直能跟上前边慢的队员,最终一起到达终点,这也说明可以用速度作为缓冲(如图6-150所示)。

6-150 童子军行军与 TOC 的类比

如果以速度作为缓冲,那么系统的产出速度要大于客户要求的速度,当客户的需求速度增加时,通过提高系统的产出来满足客户的需求;当客户的需求速度减少时,通过降低系统的产出速度来适应客户的需求。系统的产出速度随着客户的需求速度进行动态的调整,而不是像丰田生产方式那样需要一个固定的节拍,而当客户的需求信息反馈及时,系统的调整速度可以完全跟随客户的需求速度时,那么智能生产就诞生了,这个智能生产可以完全根据算法来解决各种产品的生产,分配等各种问题。空间缓冲,库存缓冲和时间缓冲是为了应对扰动,防止墨菲效应干扰整个产线的生产。那么对于以速度为缓冲的产线,可以采取双套冗余的配置来应对扰动。正常生产时,两套系统同时承担负荷(也可以一套备用),当其中一套系统的发生问题时,另一套系统承担整个工作。当另一套恢复时,两套可以均提高产出速度以保证交期。或者可以只使用一套系统,通过部分库存缓冲来应对扰动。

经济学家凯恩斯的流动性偏好动机是为了可以及时的使用金钱,使消费速度稳定及抓住投机机会,流动性偏好就是一种库存缓冲。人们为了生活方便,会去超市购买一些生活用品放在家中,以备不时之需,这些物品也是库存缓冲。人们坐火车或飞机等,会提前到达火车站或者机场,提前的时间就是时间缓冲,如果在去往火车站或机场的过程中容易发生堵车等扰动时,则发生扰动的可能性越大,需要的时间缓冲越长。

摘自《可以量化的管理学》

目录
相关文章
|
5月前
|
数据挖掘 数据处理 Python
🔍深入Python系统编程腹地:文件系统操作与I/O管理,打造高效数据处理流水线
【7月更文挑战第29天】深入Python系统编程腹地:文件系统操作与I/O管理,打造高效数据处理流水线
42 3
|
7月前
|
Kubernetes 安全 Java
运维人少,如何批量管理上百个微服务、上千条流水线?
云效 AppStack 平台针对微服务和云原生环境下的应用管理难题,提供了以应用为中心的资源、流水线和权限管理解决方案。
|
JavaScript Java Go
Pipeline as Code 轻松管理你的流水线
云效 Flow 基于 Pipeline as Code 支持以 YAML 方式编排流水线,帮助客户解决多条流水线快速创建、批量管理等问题,满足跳过/分支等复杂流程编排场景。今天我们跟着云效流水线产品经理一起体验和感受云效流水线 YAML 化的最新能力。
592 0
|
jenkins Java 应用服务中间件
使用 Jenkins 实现集群化管理以及配置流水线
使用 Jenkins 实现集群化管理以及配置流水线
580 0
使用 Jenkins 实现集群化管理以及配置流水线
|
机器学习/深度学习 Shell 测试技术
使用阿里云云效流水线发布php代码到生产服务器
使用阿里云云效流水线发布php代码到生产服务器
1157 0
|
弹性计算 Kubernetes 安全
7招!实现安全高效的流水线管理
云效团队多年来为阿里巴巴内部(Aone)和云上企业用户(云效)分别提供研发运维工具,并致力于打造企业级一站式的 DevOps 平台,更多关注不同类型的企业用户在使用过程中的管理与协作场景,本文将重点介绍高效安全管理云效流水线的7招:
2635 0
7招!实现安全高效的流水线管理
|
机器学习/深度学习 运维 Kubernetes
生产中的 Serverless 机器学习流水线
本文定义了生产环境中对机器学习流水线的要求,提供了基于阿里云函数工作流 (FnF),函数计算 (FC) 结合容器服务 K8s 实现 Serverless ML Pipeline 的解决方案。通过分析得出结论:该方案可以提高研发效率,优化运维和经济成本,帮助 ML 更快产生商业价值。
4382 0
|
供应链
流水线、精益生产、丰田生产方式和TOC的基本原则
流水线、精益生产、丰田生产方式和TOC的基本原则 内容提要:流水线生产,丰田生产方式(精益生产)和TOC制约理论的主要目标都是加快流动,三种生产理论通过系统思考的负反馈来指导生产,防止过量生产,通过不同的缓冲方式来防止墨菲效应,使系统产出最大化。
1177 0