后台回复“王聪”
查看益者往期文章
全文总计3199字，需阅读8分钟，以下为今天的益者原创：
01
序
对于采用MTO（面对订单的生产）方式组织生产的企业来说，虽然总体上可以用顺序计划的方式进行了排产，但是还需要确定三个要素，才能有效的做好排产计划，以及对生产进度的监控工作。
要素一：基于订单的需求数量和交付期，如何确定产能是否满足。
要素二：生产周期的计算，能否准时交付。
要素三：投料时间点及投料数量（要考虑料废）。
采用通常的精益生产方式是很难确定这三个要素的。毕竟，精益生产往往适用于多品种小批量的可重复生产，即MTS（面向库存的生产）方式。
02
严酷的MTO场景
MTO的场景要比MTS严酷的多，虽然生产设备不会发生大的变化。
但是不同的订单要求的工艺路径、加工量都会变化，再加上有的顾客还会提出新的设计要求，这就让生产系统的变量极大。
虽然有些排产软件（APS）号称能够很好地解决这个问题，但是这些软件依然要依赖准确的物料BOM和工艺路线数据，如果企业能够及时提供这些数据，APS将会大显身手，如果不能，就不要望梅止渴了。
有没有更合理（不是说企业现行的方法就不合理）、且简单的方法来对MTO方式进行排产呢？肯定有，关键是能否有效处理前面提到三个要素。
03
从节拍到瓶颈CT
当企业达到较高的精益水平后，就会设定节拍来组织生产过程，那么：
所需产能=节拍时间*订单数量
生产周期=节拍时间*工序数量*中间在制品数量
投料时间=交付时间—生产周期
一切的数据都如此简单，难怪内行人都将“节拍”作为生产管理的核心基准。
在MTO场景下（工艺路径、加工时间不稳定），节拍是很难保证的事情（可以计算出来，但是很难执行）。因此，需要找一个“节拍”的替代基准，来规划排产计划。
无论工艺路径和加工时间如何变化，一件产品的加工过程中，总会有一道工序是速度最慢的，这就是“瓶颈”工序。能否将瓶颈工序的CT（产距时间）当作基准呢？
我用电子表格模拟过（很简单），假如产品需要经过五道工序生产，在MTO的情况下（空线），生产到第六件产品的时候，生产周期=5（道工序）*瓶颈CT。
结论是：能用瓶颈CT作为基准。
04
基于瓶颈与原料供应进行粗能力评审
某客户在本月1号，给企业下达了订单，要求本月10号交付100件产品。企业首先要识别自己能否按期交付，这个判断不需要太精确，称之为“粗能力评审”，方法是：
1、工艺：对订单的产品，规划工艺路径。
2、瓶颈：通过经验或初步的工艺测算，找到瓶颈工序，确定瓶颈的CT。
3、负荷：查看现有产品在瓶颈工序上的生产负荷（当前生产任务安排），见下图：
从图上可以看出，瓶颈工序在3号还未排满，这样就可以从3号安排新接订单的生产。
4、粗能力评审：新订单的瓶颈是工序3，CT是3分钟，那么完成100件则需要：
3*100=300分钟=5小时=0.7个工作日
而排产日期到交付日期则有7天多，肯定（不一定吧）可以按期交付，那么，这个订单可以接。等等，忘了什么？
5、原料供应：是不是忘了有没有原材料？如果有足够的原料，那就没问题了。
如果没有原料，从1号下采购订单，如果能在3号投产前到货的话，前面的粗能力评审就没有问题，如果超过3号到货，那么生产时间还要后移才对。
6、评审结果：粗能力评审需要考虑瓶颈负荷与原料可得性，要按最差的数据来叠加。
7、适用场景：粗能力评审只适用于“合同评审”阶段，具体的排产计划，是另外一回事。
05
排产前先规划好物流方法和中间在制数量
千万要记住，实际的生产周期要比粗能力评审的时间长，这是因为中间在制品更多、工序更多的缘故。
因此，实际排产前，一定要先规划物流方法，以确定全部的中间在制品，见下图：
为了保证所有工序都能够连续加工，除了本工序正在加工的一件产品外，处于物流转运中的物料至少有一件（一个流）。
同时，因为工序3是瓶颈，为了让它满负荷生产，在它的前面设置了3件“物料缓冲”。因此，所有的中间在制品是13个。这是最少的中间在制品数量了。
如果物流水平不够，需要多件转序，那么中间在制品的数量要更多。
补充1：关于瓶颈前为什么设置“库存缓冲”，请学习TOC（约束理论）的DBR模型。
补充2：这3个物料缓冲是怎样准备出来的呢？因为工序3是瓶颈，刚开始投产的时候，让前面工序满负荷生产，就自然而然的在瓶颈前积累出多余的缓冲了。
之后，就需要根据瓶颈的CT，同步投料。
06
计算名义上生产周期
瓶颈CT为3分钟，一共5道工序，共有13件中间在制品，所以，生产周期为：
3*5*13=195分钟
这是单件产品的生产周期，顾客要100件，总生产周期是多少？
小心，不要计算错误了，
总周期=195+（100—1）*3=492分钟=8.2小时=1.1个工作日
07
基于过程波动，增加时间缓冲
实际生产过程不会一帆风顺的，人员操作、设备运行、物料转运等环节都会出现各种异常和波动，因此，基于计算出来的“名义生产周期”，必须额外增加一部分时间，用来消化这些异常波动。
额外增加的“时间缓冲”可以基于经验来设定，也可以基于OEE来设定（如果企业有这个真实的数据）。
一般来说，至少要增加一倍的时间，这意味着“预计的生产周期”中，一半的时间用于消化异常（延长一倍，已经是很高的基础管理水平了）。这样，预计的生产周期是：492分钟*2=2.2个工作日
08
确定原料投料时间和数量
从原材料库投料的时间是交付期前的2.2个工作日，就算3天吧。所以原材料必须在6号（顾客10号要货）前进入原料库。
如果已经有了足够的原料，要不要立刻就投料生产呢，最好不要，先看看有没有更紧急的订单吧，既然此订单能够保证按期交付，何必将产能提前占用呢。
当然，企业想提前投料也可以，但一定要保证此订单完工前，不要在相同的设备上投入另外一个订单的物料，以保证占用现场面积最小、不错料、不混料。
此订单的物料不要一次性都投入，要按着物流的频次来分批投入。基于质量上的考虑，至少要分为三个类型：
1、先投入一个小数量：一是积累瓶颈前的物料缓冲。二是恢复或优化一下该订单产品的质量保证能力。
2、按瓶颈CT，连续投入大部分原料：这些原料，就按设定好的质量能力、物流周转方法来生产就可以了。
3、尾料投入：两个原因要注意尾料部分，一是中间在制品要递次完工。二是要基于前面生产的质量报废来追加投料。
09
设定不等分的绿黄红三色区，监控订单进度
现在排产的所有计划性工作已经完成，在生产中还需要对进度进行监控，以避免过程的意外而影响准时交付。监控的工作很繁琐，能否简化呢？
将预计的生产周期分为三部分，名义周期时间为绿色，额外增加的时间缓冲等分为黄、红两色，如图：
按照订单产品的入成品库时间，基于颜色区域来监控进度，如果在绿区时间入成品库，这是完美的过程。
如果到了黄区时间还未入库，生产调度就要向前排查，看看哪里出现的异常，并预估剩余时间，看看是否需要加快速度。
如果进入红区时间还未入库，则必须提高物料流动速度，并安排加班，或增加设备来加速了。
用三色监控进度的细节还有很多，篇幅有限，总不能穷尽各种可能性。
10
相对复杂的排产与监控
前面的事例是最简单的生产模式，大多数企业的生产要更加复杂，如下图：
自制件加上外购件组装生产，公司级的计划人员要基于两个时间点来制定排产计划，并监控生产进度：一是交付时间、二是零部件的齐套时间。
公司制定计划后，由各个车间的进度管理人员，分别基于各自的时间缓冲来监控自己的进度。这样，就形成了统一规则下排产和进度监控层级管理。
11
总结
前文的所有数据，只是为了说明逻辑算法。具体使用，请按企业的实际数据计算。
MTO情况下，排产及监控的主要步骤是：
1、 基于瓶颈当前的负荷与原料供应进行粗能力评审
2、 设定工序间的物流方法，确定中间在制品
3、 计算名义上的生产周期
4、 基于过程异常及波动，增加时间缓冲。
5、 确定原料投料时间、投料数量（质量报废）
6、 设定不等分的绿黄红三色时间区，监控生产进度
7、 复杂场景下的排产与监控
感谢丰田，为我们建立了基于节拍的生产排程方法。感谢高德拉特博士，为我们指明了MTO场景下的排产策略。
本文的方案，借鉴了TPS和TOC两个理论成果，肯定有若干不足的地方，欢迎各位朋友讨论指正。如果是指责不符合某个理论的意见，就免了吧。
最后感谢几位数次研讨的老师和学友，名字保密，彼此心知。
联系客服
