電子被動元件業的數據化生產管理的JIT應用

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壹、前言

  在電子業被動元件領域只要考慮到必須滿足客戶臨時需求、須備庫存以達成客戶的生產物料零庫存並即時供料的約定,起始便牴觸零庫存的重要訴求,因此通常難以貫徹決心來實現TPS的實施。自參與2007.11 CPC主辦的日本豐田系統參訪觀摩活動後的啟發即進行現場實質試驗,期間歷經數次中斷及接續試驗至少至2020年,合併數位化、目標管理、經營管理等概念形成一個合併的DJIT模式。以被動元件業為樣本,對企業追求TPS效率化生產提供一種使用稀少資源及貫串連邏輯發現驅動的方法,在被動元件產業的特殊環境下達成最小浪費的JIT實施架構。將抽取主要生產信息以簡易圖表視覺化來進行“X”PS以及建立數位轉型的數據基礎,一種可依公司處境、資源、實際需求等來決定實施範圍、庫存程度控制、產品特性的生產周期等來決定實施的生產流程方法,協助企業管理人員有效率的進行生產管理。因數位化工具的使用又此流程管理為一種以生產流為主軸的數位化架構,一併用來打造數位轉型的基礎。將針對使用的生產資訊流、需要帶入的管理概念、簡易演示並擴及數為架構相關議題,並彙整系統的整合與運用。

貳、生產流-主要生產信息簡易圖表視覺化資訊

  企業以型態大致分類為銷售為主或製造為主企業及製造銷售混和型。但普遍擁有企業資源規劃(Enterprise Resource Planning ,ERP)的企業自覺或不自覺的以ERP為中心來進行公司業務流程。但依照邏輯似乎是應以客戶業務流程或製造業務流程來進行公司運作。如客戶業務流程可為以CRM顧客關係管理(Customer Relationship Management)來取代以 ERP 為中心的業務流程*1。若考慮以製造業務流程,取用目前成熟的商用套裝系統方案似乎都沒有以製造流程的「生產流」為主軸的主體,特別是考慮以TPS/JIT為製造文化時。本文推介以一種簡易的可視化生產流動態圖表(看板)作為製造業務流程主軸-以時間參數來貫串所有必要生產製造流程重要訊息。

  以(被動元件)電子業製造流程的為例,產品流程單紀錄通常都包含了許多紀錄事項留存於流程單或輸入資源系統成為待用資料。新的方式不另外創造負擔只將日常作業的項目抽取其中作業日期時間為生產主要的「生產流」訊息,以可視化動態圖表的主動展示,再經由邏輯化思考發掘來達成「資訊透明化」的目地。實務上經由生產流圖表可以讓生產線上隱微資訊都能透明化,讓管理深入細微又不至於落入「微觀管理Micromanagement」。這個生產流以時間為序,時間參數具嚴密邏輯及容易理解實施的特性,可正確即時掌握生產線產品流動狀態。生產流系統的導入可與企業特性融合或依照產品特性來量身打造,看板、透明化、生產產能平準化、消除浪費等項目皆依產業的特性來解釋,即是TPS推行導入時的「X」PS涵義。

  進行的方式:流程單在進入某一工作站在系統輸入產品訊息,系統自動將此時間記為「上機時間」,完成工站工作時在系統上輸入完成數量等要求訊息時,系統自動將此時間記為「下機時間」,資料繪製成柱狀圖於“上機區”。另這個「下機時間」同時記為下一工作站的進站時間,這個時間持續記錄至被當站操作者將此筆流程單輸入系統開始進行工作時結束,此資料繪製成柱狀圖為“待上機區”。單站的「作業看板」表格式資料分兩區顯示工作中的批次及已進站待作業的批次,同時顯示批對應的生產序號等相關資料。「管理看板」則以生產流程單依生產序輸入系統可得生產批次產品的製造時間流,將所得的資料繪製成 時間排序/流程單號序 動態柱狀圖表如下圖表1 *a;

圖表1

 *a : 1.此圖以ERP的繪圖套件為基礎攥寫程式繪製;單一或部份生產站別或可用excel 依資料繪製,但將缺乏其他可用功能)

  上機區:橫軸為設定的觀察時間區間(依產業產品特性選擇合適區間如3天或7天等),流程單輸入的時點顯示於橫軸上,縱軸為該流程單的工作歷時(為當站真實工時即上機與下機輸入的時間間隔) ,圖中紅線表標準工時(可由工業工程或研發技術人員衡量設定),右側綠色柱表當站進行中尚未下機輸入進行中的流程單時間歷程。綠色柱左方柱表此站完成的流程單時間歷程紀錄。超出標準的流程單歷時可轉為紅色柱(此圖中尚未轉換)。

  待上機區:橫軸為時間區間(與上機區同),前工作站下機輸入時點顯示於橫軸上,縱軸為流程單等待歷時(前工作站下機輸入點與當站上機輸入的時間間隔),綠柱以外色柱表當站已完成當站上機輸入。右側綠色柱表前站已下機但尚未當站上機輸入的流程單進站等待的時間。圖中紅線表最 佳/長 等待時間(由研發技術單位衡量設定)。超出標準的流程單歷時可轉為紅色柱(此圖中尚未轉換)。

  這個圖表1另外可以套上實務性的工時模板來除去對圖表的誤判及清查的時間浪費。模板包含常態性必要時間需求,實務性的工時模板可以自訂涵蓋如首批準備、開機測試、休息中斷操作的必需或週期所需時間等。示意圖如圖2:

圖2

  穩定的生產線可預期實際作業工時、周期等圖表形狀皆應吻合於工時模板,工時模板的極致追求即是為一直線,過程中的所有管理作為有“一直線”的明確合理目標值。由於是數據化資料,偏移的情形(及生產變異的情形)可用數據來表示偏移的程度,也可以將收集的資料做成統計量及統計圖表或者使用演算法來產生新見解,收集格式化資料為後續的數位轉型打下格式化數據基礎。

  時間參數記錄為主軸的好處為時間具有連續性,實際的運作記錄通常可以使用企業所用電子系統本身的時間來自動寫入資料庫,這樣的記錄幾乎是絕對可信的程度,而人員的操作讓系統自動記錄時間點的正確性、操作的狀態是否正確,也可以用簡單時間連續性的邏輯來查核是否有操作過誤、驗證非正常操作資料輸入的可能。以時間為基礎的運算值,如產能、生產時程、生產效率、生產數量、生產周期、設備效率等,都是生產線使用來引以為判斷的數值數據首要要必需被信任且正確。

透明化資訊

  生產相關資料的展示訊息、操作訊息、製造管理、生產管理等,所有上述生產產資訊散見於各個場合,如未經整合轉換相對JIT皆屬於不透明資訊。利用此圖表的生產製造管理菁英,能以此圖表資料為基礎做整合轉換,產生直觀、即時生產線浪費的透明化、數據化線索:如工時標準與實務差距、生產工時穩定度、生產周期性樣態、異常發生頻度、異常週期性、線邊庫存量、線邊庫存留存時間及數量、產能產量平準化狀態、生產流暢狀態、資料空缺等實際生產樣態等;只要與標準設定(通常都是生產線備便的參數)比較就能以數據來了解浪費的程度。或經由時間資料與相關參數的運算,整理得到所有必要狀態的整合、轉換數據。

  主要的生產線訊息都因實施觀察判斷此生產流而透明化了,而且這些訊息可以在後端數值化,而且只使用一個參數數據-工時時間。讓數據化管理在過往通常只為戰略原則上的議題且項目龐雜繁多且細微而難受重視,利用這個方式可以簡化工廠管理邏輯使數據化得以簡單實現。管理者判讀一張圖表獲取信息所需的時間極短(只要數秒),直接不透過層層傳達、沒有大量報表的單一參數來真實了解現場運作狀況並可以立即投入管理指令,大幅減少閱讀報表資料的時間與精神,管理效益立即且明顯。

  對於只先期試驗或資源不足的企業,只以某一或某部分重要站別來實施生產流圖表仍可獲致效益。如從一個站別開始導入,待適應熟悉後再逐步推展至全線或部分仍可以單獨或部分進行來獲取區間站別的生產管理成效,不需要全部生產線導入才能觀測運行狀態及效益。發現產生的效益後再逐步的依管理邏輯來添加功能進行增進。在實務上導入新系統、新概念便取得成效是重要的實務;在推行過程中加以修正改進來符合自身公司的文化特質,來形成特有的「X」PS。依此帶入OKR、Agile、scrum 等活動,創造「容錯」的管理文化,逐站推行修改的過程中就實施試驗這樣的容錯文化,是切合現實有現實需求憑據的並容易實現的管理活動的起始。

生產流圖表所具有的管理義涵

  建立一個以生產製造為主軸的流程,以單一、簡易、常態的生產現狀動態圖表,能以幾乎即時並直觀的看出工作站投入產出的實際歷時情形。基於生產工時必須一致,變異在“問題” 發生時當下就可以發現並要求即時處置。做好這件事不需要時間等待統計資料來顯示異常,也避免了發生時點與報表異常顯示的發現時間落差以至於問題發生現場的消失或難以追溯狀態的訊息。並有時因生產數量龐大時一些相對微小的異常在統計資料上不見得會被發現顯示出來,進而失去糾正改善的良好時機。即時性的生產線處理能大幅的減少不必要的管理等方面浪費。雖然只有使用工時變異參數,但工時所代表的意義涵蓋面非常廣泛。

  管理者並由此觀察視覺化圖表發展具有發現驅動貫串邏輯的管理作為;如,可以引出定義標準工時的需求,再發展依標準工時的訂定來產生觀察工時異常的發生時點及批號的作業要求,再繼續依此查調異常工時批號的異常所在。日常的失誤過失可以依統計量或直接以0過失訂定改善目標(即務實KPI的形成),技術性問題可依問題嚴重度困難度考慮進行scrum/OKR立案實施立即性改正作為消除錯誤浪費,如不能在即時資訊的關聯發現問題的所在,再依熟悉的統計、管理手法進行分析提出改善作為(SPC、QC七大手法、DMAIC、GDECC、5W等),發現驅動產生需要的貫串邏輯行為,導入管理活動不再片段零散與現實脫鉤。生產線進行的所有活動都可以回溯到生產線根本想要解決的問題,避免各自為政或因缺乏導入KRA、KPA的輔助,致OKR轉變成KPI(所有事情都重要難以分辨或決定哪一項是最重要的,更主要的實務原因是部屬無法向主管表達只做一件最重要的事)的情形。在思考工廠領導管理作為時由此圖表以邏輯思考來引出管理行為而不遺漏(MECE,Mutually Exclusive Collectively Exhaustive)*2,管理的腹案清晰明瞭成竹在胸,能形成長期篤定的戰略管理。將這個時間圖表所帶領出來的管理方法脈絡,以下簡稱為DJIT(數位式即時生產管理 )。例如圖3

圖3

  具有資源的企業,可以進一步的將這些生產線作為寫成程式應用來自動化流程,並不會太困難或消耗太多資源。程式化即時的處理例,如圖4:

圖4

  如此例有標註生產序以利先進先出、標註超時批次、提供輸入查調原因欄位;由第一線主管來輸入要求資料、消除燈號;觸發發送異常通知給主管、產生統計生產資料(數量、過站批次、站上存貨數量及時間、良率、缺點記載、作業人員、設備機號等)來完成一線管理,或利用商業套裝軟體(如MES)來輸出主管所想要的管理報表。

  現行管理所用統計概念及工具來實施,其中的重要缺點為無法及時的發現問題進而立即解決;在實施此生產流圖表的基礎所要具備的管理知識中的第一條即是「第一原則」(first principles)方法,也就是質疑現狀,做法是重新檢視有關某件事的根本原則,然後從頭開始重新設計,特別是以生產流概念能將過去所不能及時發現改進的事項變成可能時。即是回到生產製造的根本需求來看待生產線,管理作為簡化且直接相關於生產線現場。雖然如此,在實施DJIT時管理者需要注意幾個現象避免匆促下決策而產生錯誤,補充未使用熟悉的統計方法(仍可視需要使用)的不足;如,心理學上的「後見之明偏誤」(hindsight bias)、「現成偏誤」(availability bias)、「結果偏誤」(outcome bias)、熟悉偏誤(familiarity bias)、確認偏誤(confirmation bias)、…等。DJIT需要引用的管理知識,部分如圖5

圖5

參、數據化日常生產狀態落實數據化領導管理

  利用取得可信的生產批次實際工時來取得數據化的即時成本、直接人員效能、設備產值效能;並能將管理目標數據化聯結到公司的生產營運財務目標。在此前需要定義生產線應具有的紀錄資料及運作參數,範例如下圖6

 圖6

DJIT帶出的數位化指標 - 人

  直接人員的效能以直接生產有價產品的時間來定義,此時間外的任何運用通則上可稱之為「浪費」;這些浪費以TPS/JIT的觀點是必須一一的消除。常見的浪費如搬運、待工、待料、設備故障等。使用產值稼動時間(上下機時間區間)及自訂的參數數值及簡單運算可以得出各項改善有憑有據的真實數字KPI指標,屬於必要的時間使用(如休息、用餐、生理需求等)可以明確的安排以「多能工」補位來改進整條線的不浪費運作,當然這需要是工廠的實際狀況來決定是否實施,但改善的數字指標是一直存在的。範例如圖7,8,9

圖7

圖8

圖9

DJIT帶出的數位化指標 – 機

  稼動率在每個工廠會出現很多種不一樣的定義以至於模糊了真相,改以「產值效力」(設備實際生產有價產品的比率)來定義設備效能;不屬於產值效力的部分包含了常態設備生產啟動設置、常態設備維護保養、待料、待人、異常停機等。經過設備產值使用時間(上下機時間區間)及其他參數加入運算,可得設備數位化的指標KPI。範例如圖10,11,12

圖10

 圖11

圖12

DJIT帶出的數位化指標 – 近即時成本

  使用產值稼動時間(上下機時間區間)及自訂的參數數值及簡單運算可以得出接近即時的生產成本;可詳細至某生產批次、單一工站。如圖13,14,15

圖13

 圖14

 圖15

料、法、環的數位化指標 –

  物料的使用追溯已有成熟的商用套裝軟體可以處理,作業方法參數、環境的紀錄要利用IOT連線擷取資料,品質資料可以使用生產流程與品質系統的關聯取的資料與驗證;以「生產履歷」的概念使用生產流程來勾串所有的相關資料。品質系統與生產流程的連接概念如圖16

圖16

  實務上除非工廠已臻完善,生產流圖表所展現的問題所需要解決的項目已涵括人機料法環以及工廠安排、資源使用、企業文化等,牽涉的範圍廣泛又深入,改善至圖表“目視滿意”的程度過程偶而或甚至不須精確的使用數據就可以達到,管理者以明確的實務目標為指令讓第一線主管能有所發揮,可以產生成就感既不會目標偏離也避免微觀管理。只這個過程可以減去中階資源使用,以菁英管理者及第一線主管為使用的生產管理資源;至目視滿意的時間歷程可能長達數年以上,所減少的累積管理效能的浪費相當可觀,更重要的是建立了一個精實工廠。並在累積數據的過程中教育訓練員工關於數據的正確觀念,如能建立不須清理的結構化數據資料對於大數據的應用是很好的基礎。

  實施DJIT基本上以生產時間流為主軸所花用的程式資源相對的稀少且簡單,附加的程式資源皆依需求來建置,不論將來是否引進其他套裝軟體資源都是考量生產主體的需求,避免了一般企業數位化可能導致的「穀倉效應」*3的狀態之中。數位轉型要成功恐怕不能躁進,而必須採用「發現驅動型規畫」轉型(DDP,discovery-driven planning),循序漸進而為。*4 DJIT即是屬於此類的規劃系統架構,圖17。

圖 17

  數位轉型應該分為三個階段:第一階段叫「數位化」。有些企業還是大量靠人工,技術則是口耳相傳,資料都是紙本。這種情況就要先導入資訊技術,建置軟硬體的資訊管理環境,先產生及儲存可管理的資訊,才能進到第二階段的「數位優化」。*5企業轉型時要把問題定義清楚,用數位去找機會,而不是把數位當機會。麥肯錫推論認為數位化進程緩慢,正是台灣企業近年平均獲利能力下滑的主因之一。而如果不正視數位轉型,「台灣過去二十年來的成功,並不保證未來二十年的成功。」麥肯錫資深董事林康雋(Jean-Frederic Kurentz )表示。*6

  企業以生產(或銷售)為主軸、為資訊系統的領頭羊,在進行過程中用發現驅動的貫串邏輯來發現需求以避免拼西湊的狀態,使用DJIT來架構便能達成這個目的。在目前企業高度運作複雜化後再進行簡單化以減少管理浪費,很多精美的統計圖表資料衍生的目標、里程在實施DJIT後似乎就不是那麼肯定需要,真正的需求通常是直接且明確的。企業建構精實的管理及數位化框架,落實不浪費的生產管理及數位化,再利用結構化數據與大數據演算法獲得見解後,再去尋找企業的機會所在。

 

參考資料 :

  1. 概念引用自slesforce
  2. MECE麥肯錫的第一個女諮詢顧問巴巴拉.明托(Barbara Minto)在金字塔原理(The Minto Pyramid Principle)中提出的一個很重要的原理
  3. 穀倉效應是由英國《金融時報》(Financial Times)編輯主任暨專欄作家吉蓮.邰蒂(Gillian Tett)首先提出的理論。(疊床架屋式的資訊系統;不同業務單位各自獨立資訊系統聚焦於提高自身業務。業務與資訊人員以「需求à開發」的方式協作,業務單位干涉了系統設計導致系統高度客製化,功能包山包海難以維護。)
  4. 《哈佛商業評論》 2020.06
  5. 《哈佛商業評論》 2020.06,前資策會產業情報研究所所長 詹文男
  6. 《哈佛商業評論》李郁怡 Eve Li  2017年11月號(擴增實境:大賺數位財)
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