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精益方法_精益管理大師_3A精益管理顧問

 

  導讀:

  中國企業要彌補與世界先進企業管理水平的差距,以及培養企業的競爭力,光靠海派的“高談闊論”不行,光靠點子派的“決勝戰略”不行,光靠學院派的“高深理論”不行,我們的企業更需要實戰派實實在在的工具和方法,以及世界先進企業得以持續成功的經營管理理經驗。

 

  精益生產的成功指南

  智•勝未來出口系列論壇”邀請到深圳合眾資源•3A顧問公司總裁蕭智軍先生,為出口企業解析如何以精益管理帶來基業長青,帶來企業的持續經營。

  蕭先生被業界譽為國內現場管控第一人,他所在的合眾資源•3A企業管理顧問公司是一家以制造企業生產運作管理、技術研究、工廠管理項目咨詢為核心業務的專業管理顧問公司。自2000年成立以來,已成功的為國內眾多知名企業實施項目咨詢服務,比如TCL、美的、康佳、格力電器、宇通客車、吉利汽車等等。

  蕭智軍:3A顧問公司大部分是來自于三星、理光、奧林巴斯、愛普森,這些世界知名的企業。他們沒有酒類生產行業的經驗,可是已經輔導第四年了;他們沒有鋼鐵行業的工作經驗,做到第五年了,并且還能給煉鋼企業提升品質管理水平;化工企業、奶粉企業、辦公家具等等。還有恒安、三一重工等等。我看看本省,王老吉、森立空調、廣源機械、佛山、福田電器,第三年了。還有中山金馬科技,東光萬恒通家居,東光時代皮具等。沒有這個行業的工作經驗,沒有在這樣的企業工作過,為什么能夠幫他們提升經營水平?那是因為管理是相通的,思想決定高度,你用什么樣的思想來經營你的企業、來管你的企業就會帶來不同的結果。

  很多企業,工作出了錯,工作素質不高,要加大處罰力度,可是從來沒有想過能不能提升管理水平減少工作出錯。比方說舉個例子,一個兩歲的小孩,他把鞋穿反了,正不正常?十分正常。我們處罰他,打他屁股、罵他、訓斥他:你為什么把鞋穿反,我告訴你穿正確,下次不許穿反。有用嗎?沒有用。可能有人說蕭老師,兩歲小孩不懂,明年以后他就懂了。那你能不能跟我說說蕭老師,這些新工人不用管他,一年以后他就是熟練的工人,你肯定不敢這么說。我們要的是現在這個結果,而不是一天以后,那怎么辦?很簡單,我提升管理水平,我就會讓兩歲的小孩把鞋穿對。怎么做?準備兩個紅色標簽,兩個藍色標簽,紅色標簽鋪上一個鞋算一個,藍色標簽,鋪上一個鞋算一個,告訴他:寶 寶來,紅色對紅色,藍色對藍色。OK,立馬就會了。如果你思想再開放一點,小朋友喜歡的動物卡通,兩個紅色大象,兩個籃色小猴,象對象、猴對猴,就會穿對了,不需要等一年以后。所以管理水平決定了企業賺錢的多少。

  第一個,精細化管理的要點:數據化。什么是數據?第一,客觀事物的描述可以是定性的,也可以是定量的。第二,用于管理決策的數值或者字符,第三,計算機可以識別的標準格式,我們稱之為數據。因為現在是一個計算機普及的時代,一定要把計算機好好利用起來,能夠讓計算機識別的才叫做數據。

  第二,有效的開展數據統計分析的前提條件是什么?首先要具有管理思維,也就是說,作為企業的高層,你一定要認識到要有數據意識。經驗固然很重要,但是圖表數據說話,你有這樣的意識、思維,在這樣的情況下我們所獲得的信息要量化、要數據化。第二,我們所展開的數據要全面。第三,記錄要完整。我們到一些企業去看工人的記錄是很隨意的,不完整,不準確。另外一個,指標要正確,你需要分析什么樣的指標、數據,是質量還是故障,是哪一種故障,是一次性合格率,還是終檢合格率,它是直通率,不同的指標會帶來不同的結果。報表的規范,這是要開展數據統計庫的前提條件。

  第三,推進數據化管理的要點。有這么幾個要點:數據和管理都具有三維度的特性;問題應該是可以提前定義的;不為問題的改善空間人為設限;在數據思維的引領下找改善機會;經驗在數據化中如何發揮作用。

  我花一點時間對這五條分別做一些解釋。

  第一條,管理和數據有三維特性。我們看一下有精密度和準確度。我們打靶的圖形,這個精密度不高,準確都很準確,都在靶心附近,但是精密度不高,它沒有聚焦那個點,它雖然聚集在一點,但不在大靶心上。這個才能精準度和精密度,所以我們指標的確定要強調精確度和精密度。數據第三緯度就是時間,數據不僅僅是是XY,數據和時間相關。在時間里面最重要的是節拍。我們知道很多虔誠的藏民信佛教的、贊成佛教,他可以幾個月的時間圍繞著一個雪山走幾步、拜一拜、爬一爬。我們一看:哇,三個月啊,好辛苦哦,這不累死了。其實你去問他們累不累,他們不累,為什么?他是按照一定的節拍,走幾步,趴下去,再起來,他把手掌保護好、把膝蓋保護好。他在做一種運動,就像我們做瑜珈一樣、刷太極一樣,他是在做一種運動。所以運動,他是按照節拍在做,就像一種運動,他不覺得累。同樣,對企業來說生產計劃的節拍非常重要。很多企業為什么亂?就是我們的計劃沒有節拍性,它不是一種滾動計劃,每個人要提前幾個禮拜要制定出什么數據處理、什么信息要明確,計劃、采購、生產、投入、入庫、出庫到碼頭不斷的滾動向前,提前幾個禮拜可以允許你修改百分之多少。這在很多企業一定要保持生產計劃的節拍性,否則不斷的插進去,沒有幾個人能把事情做得好。這個量比上個禮拜多了200%,你人呢、你的設備呢、你的材料呢?如果計劃沒有節拍性,不能夠滾動的向前,你管理起來是非常困難的,會造成很多失誤、造成質量上的失誤,質量故障、質量問題、質量成本損失,甚至最終還交不了貨。

  第二條,問題其實是可以被提前定義的。也就是說,我們很多企業,那些干部、工人經驗很豐富,你問起來他懂,他能說出來,可是不同的人說法不一樣。我們在很多企業看的記錄,同樣的設備寫問題、描述現象用的詞都不一樣,你很難去分析。你要把問題定義,明確定義這個對象范圍、問題的類型,質量問題、故障問題、成本問題。在故障問題里有多少類,成本問題有多少類,質量問題有多少類,要具體分類,再明確具體管理,提前定義。比方說這是我們輔導的一個汽車玻璃企業,全國定義出來的,用代碼ABCDE再加數字,問題全面數據化,所有發生的幾百件問題全部可以找到對應的編碼,原來是很亂的,各自憑自己的經驗、文字功底在寫,根本沒有辦法去分析、統計。標準化,就是問題是可以事先定義、可以事前標準化的。我們現在有計算機,一旦標準化了、一旦數據化,計算機分析起來是非常簡單的。但是你沒有這個過程,你根本就沒有定義,完全是憑經驗、憑感覺在做就不行。

  第三條,不為問題改善空間人為設限。什么意思呢?很多時候我們到企業去問管理者,合格率是多少,利用率是多少,綜合效率是多少,一說起來就很高,合格率90%幾,設備的效率80%、90%,這個都是他的經驗。像一個企業,這套設備當時問的時候,他說有80%-85%的利用率,我們看的出不相信,我們建議他的領導在設備的關鍵部位裝一個監測器。裝了之后,它是每18秒一個節拍,我每18秒檢測一次,檢測到了藍色,沒檢測到白色,把這個圖畫出來。結果一畫、一算,這個設備的利用率才42.66%。根據經驗認為有80%-85%,但實際上測出來只有42.66%,所以往往不要相信他的經驗帶來的一個數據,而要相信我的客觀事實。現在經過一年以后,我們已經把它提高到了70%幾。

  還是一個問題,部門問題的改善空間認為設限。在這個企業發現一臺設備,這個產能總是達不到設備應有的產能。公司領導層覺得很奇怪,買回來為什么達不到這樣的產能,問經理也不知道,問主任,他看著它在不斷的生產,他說沒問題。后來我們建議他,你這是鋼化玻璃,要生產鋼化玻璃,溫度升高、補風、溫度降低,一個周期鋼化玻璃完成。我們測量看看24小時有多少問題跟這個周期產生,連續測了幾天之后發現一個問題,連續測了幾天之后把圖一畫出來發現一個問題,在這個位子,每天晚上三點鐘到四點鐘,拉得很長,打得很長,覺得很奇怪,不應該這么長。就拿著這個指標圖去問下面那些工人,我們經過測出來之后是這個結果,馬上三四點鐘為什么跟平時不一樣?當班長、工人看到這個數據之后,很老實的說:對不起,我們每天晚上三點到四點在睡覺。因為三點到四點鐘領導不在、部門經理部不在、主任不在,只有班長和工人在,天天在睡覺。所以相信數據,不要讓你反應的問題迷惑了你的眼睛,告訴你這個已經80%了,沒有多少空間了,告訴你已經90%了,根本沒有空間了,不要相信,相信數據。

  第四條,在數據思維領導下尋找改善空間。現在很多企業不吝資金,花了巨資,ERP、IP信息化,許了很多錢,收集了大量的數據,每天有大量的數據,可是這些數據該怎么用呢?這是中國企業普遍存在的問題。我們到很多大型的企業去,他們很有錢,他們舍得花錢,收集了大量的數據,可是不會用?鋼鐵的產量、鋼鐵的質量怎么做都做不過日本人、做不過韓國,為什么?他沒有精細化管理,還是憑經驗在做管理。我們聽了之后,把這些數據告訴他。我們就引導,比方說軋輥有一個問題是脫鋅,我們就問他軋鋼有這么多軋輥,這個脫鋅是怎么回事?他們說我們也不知道,希望你們老師給我們做一些指導再問。我們再問,這個軋輥脫鋅,有沒有分析過到底在哪些地方脫鋅呢,是不是軋輥全部脫鋅呢?他們說根據我們的經驗好像這個沒有特別的現象,不會聚集在某個地方,都是軋輥、都是樣板、都是這個鋼板流過去。我們說我們來分析一下,結果列出表一看,發現F2這個地方的軋輥脫鋅占了大部分,18次脫鋅脫了6次。這個問題暴露了,也就是說鍍鋅脫落就在F2這里。那就好辦,就查為什么F2這個地方掉鋅,那是哪個螺絲錯了,還是這個地方有特別的構造啊,這些都是通過數據的分析所帶來了。就像這個企業一樣,花了很多錢收集了很多數據,但是該怎么做。通過收集這些數據之后,這些數據怎么反過來能指導你的生產,周期縮短、質量提高、成本降低、故障減少,該怎么做不知道。

  第五條,經驗重不重要?重要。在什么地方重要呢?在數據化過程中它有這樣的作用,首先跳過數據化,這個人干了十年、二十年生產主任、生產副總,可是一說管理、一說數據分析、一說工業化思維,沒有。憑經驗,我在這里干了二十年了、我在這個行業干了三十年了,我知道這個該怎么應對。這個是數據化、標準化最大的障礙。只憑經驗辦事是缺乏管理信息的表現。也就是說,你除了經驗不知道該怎么辦?你不能反駁他,圖表數據可以反駁你的經驗。我告訴你80%是錯的,你只有40%,我東西擺在這里,你一定出了問題了,為什么凌晨三四點鐘總是不對,我把數據拿出來給你看。所以沒有數據分析的時候,你是無法駁斥他的經驗的,不管他的經驗正確與否。你本來可以做到90%甚至100%的,你沒有證據做,你相信他的經驗,你只做到60%、70%,你可以賺到更多的錢的,你可以減少更多損失,你的交易可以更高,你的成本可以更低,你的質量可以更低,這個可以更好,你是你沒有數據,你相信他的經驗,只做到了60%了,你少賺了更多的錢。  

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