1.1: Вступ

Last updated
Save as PDF

Page ID: 28665

\( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \) \( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)\(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)

Застосування бережливих концепцій до трансформації виробничих та інших систем стало повсюдним і все ще розширюється (Learnsigma, 2007). Використання бережливих концепцій дало вражаючі результати. Однак, здається, зростає визнання обмежень худий і необхідності їх подолати, тобто спиратися на худий успіхи або іншими словами вийти за межі худий. ¹ Вихід за межі худий є предметом цієї книги.

Феррін, Мюллер та Мутлер (2005) визначають важливу мету будь-якого вдосконалення або трансформації процесу: знайти правильне або принаймні дуже хороше рішення, яке відповідає вимогам проектування та експлуатації системи перед впровадженням. Lean, здається, не в змозі досягти цієї мети. Як вказували Marvel і Standridge (2009), худий процес, як правило, не перевіряє майбутній стан перед впровадженням. Таким чином, немає гарантії, що бережливе перетворення відповідатиме вимірним цілям ефективності.

Marvel, Schaub & Weckman (2008) наводять один приклад наслідків неперевірки майбутнього стану перед впровадженням у тематичному дослідженні щодо постачальника автомобілів другого рівня. Через погану роботу системи було виконано бережливе перетворення. Однією з важливих складових системи були контейнери, що використовуються для доставки продукції ряду клієнтів. Кожен клієнт мав виділений набір контейнерів. Кількість контейнерів, необхідних у майбутньому стані, оцінювалася за допомогою традиційного lean статичного (середнє значення) аналізу, не беручи до уваги варіативність часу доставки до та від клієнтів, ні варіативність контейнерів часу, витрачених клієнтами. Таким чином, кількість контейнерів в майбутньому стані було занадто низьким. Після впровадження це призвело до того, що виробнича система працювала на холостому ходу через відсутність контейнерів. Таким чином, попит споживачів не вдалося задовольнити.

Standridge і Marvel (2006) описують бережливе перетворення системи, що складається з трьох процесів. Другий процес, фарбування, був переданий на аутсорсинг і виконувався партіями по 192 деталі. Побоюючись голодувати на третьому кроці в процесі, команда бережливого ланцюга поставок навмисно оцінила кількість тоталів, використовуваних для транспортування деталей до другого кроку та з нього. У цій системі тоталізатори коштують дорого і мають велику площу. Таким чином, майбутня держава планомірно проектувалося, щоб коштувати дорожче, що необхідно.

Здається очевидним, що в обох цих прикладах бережливе перетворення призвело до майбутнього стану, який був менш ніж худий, оскільки він не був підтверджений до впровадження. Міллер, Павлоскі та Standridge (2010) представляють тематичне дослідження, яке додатково підкреслює цей момент та показує переваги такої перевірки. Marvel і Standridge (2009) пропонують модифікацію процесу lean, який включає в себе майбутню перевірку стану, а також пропонуючи, щоб дискретне комп'ютерне моделювання подій було основним інструментом для такої трансформації, оскільки цей інструмент має наступні можливості.

Імітаційна модель може бути проаналізована за допомогою комп'ютерних експериментів для оцінки майбутніх показників стану в різних умовах.
Час включається так, щоб динамічні зміни в поведінці системи можна було представити та оцінити.
Поведінка окремих суб'єктів, таких як деталі, рівні запасів та пристрої для обробки матеріалів, можна спостерігати та робити висновки щодо їх поведінки.
Можна оцінити вплив мінливості, як структурної, так і випадкової, на продуктивність системи.
Ефекти взаємодії між компонентами можуть бути неявно або явно включені.

¹ Передбачається, що читач має деяке знайомство з концепціями бережливого виробництва/Toyota Production System.

Дискусія в цій книзі зосереджена на тому, як будувати та використовувати моделі для посилення худих перетворень, тобто вийти за межі худий або зробити худий більш худий. Використовувана перспектива моделювання включає кроки, необхідні для роботи системи, і те, як ці кроки пов'язані один з одним. Моделі включають обладнання та інші ресурси, необхідні для виконання кожного кроку, а також пункти прийняття рішень та правила прийняття рішень, які регулюють, як кожен крок виконується та пов'язаний з іншими кроками. Ці моделі можуть включати процедури послідовності, маршрутизацію та іншу логіку, необхідну для ефективної роботи системи.

Комп'ютерні імітаційні моделі дають інформацію про часову динаміку систем, яка доступна ні з одного іншого джерела. Ця інформація необхідна для визначення того, чи буде нова або перетворена система працювати так, як передбачалося, перш ніж вона буде введена в повсякденне використання. Моделювання призводить до розуміння того, чому система поводиться так, як вона робить. Це допомагає у виборі серед альтернативних конструкцій систем та операційних стратегій.

Коли розробляється нова система або існуюча система суттєво змінена, комп'ютерні імітаційні моделі використовуються для генерації інформації, яка допомагає відповісти на такі питання, як:

Чи може кількість машин або робітників, які виконують кожну операцію, адекватною або кількість повинна бути збільшена?
Чи будуть досягнуті цілі пропускної здатності, тобто буде досягнутий необхідний обсяг продукції за одиницю часу?
Чи можна вдосконалити схеми маршрутизації або графіки виробництва?
Яка схема послідовності для входів найкраща?
Якими повинні бути пріоритети роботи вантажно-розвантажувальних пристроїв?
Які правила прийняття рішень працюють найкраще?
Які завдання повинні бути покладені на кожного працівника?
Чому система повела себе саме так?
Що станеться, якби ми зробили «це» замість цього?