如何用精益的眼光诊断一家企业

精益生产的核心是消除浪费用精细化的管理工具、方法完成各项生产任务。作为企业领导者要正确认识这样的观点并传导给企业的每位员工先在员工的心里树立信心精益生产管理是为我们解决问题的是为企业、为员工提升收益的先进管理工具。

在被问及诊断一家企业从哪些方面时深圳华致赢精益咨询顾问郑中峰给出下面的回复。跟小编一起学习吧。

从现场、设备、质量、流程、计划到产供销协同整体运营的各个方面去查看一家企业给一个简要例子参考：
发现的部分问题点：
一、6S管理上
1、生产现场物品过多占用了生产的空间且放置工件的状态、数量等不够清晰
2、现场看不到可以使任何人都能看明白的产量、交期、品质、效率、计划等数据的展示可视化不足说明PQCD数据的管理薄弱
3、刀具、刃具在现场与库房放置都较为粗放未有有效的保护刃部有损坏与精度失效的可能
4、非生产区域，分体式测振仪特别是职能部室的6S管理深入程度低为形象而6S大过于实用6S例如我们看到很多标示与柜子内放置物品不相符等
5、外围区域特别是外围的材料与产品堆场显得没有秩序
6、现场没有作业指导书与作业指引作业基本依靠员工的熟练程度与经验来控制；没有统一的作业基准不同作业者生产的产品质量就会有差异
7、现场的污染源没有有效治理如铁屑等仅采取遮挡的方式不能有效解决飞溅
8、现场的细节比较少的被关注例如总装分厂的某个放置吊环的挂钩上应该每个挂钩挂一个还是两个？
9、目前6S管理偏向于物的管理与形象而实际上6S管理更应该偏向于与生产流程、生产操作结合更多的关注与生产相关的改善（6S管理＝3S＋改善）
10、现场看不到员工改善案例的展示以及中基层管理者课题改善的展示说明员工的活性被激发不足员工主动参与的程度低
二、安全管理上
1、消防安全不被重视现场有比较多的消防器材、电柜箱等被物品遮挡厂区内没有发现消防集散点
2、目前的安全管理偏向于大面的安全而细节的安全关注偏少特别是操作的安全例如在锻造车间由于现场布置的不合理员工用行车将工件吊装时会隔着一堆工件吊装另外一堆。
3、没有展开全员参与的危险预知训练。（KYT：K—危险（Kiken）Y—预知（Yochi）T—训练（Training）即危险预知活动，便携式红外测温仪是针对生产特点和作业全过程以危险因素为对象以作业班组为团队开展的一项安全教育和训练活动它是一种群众性的“自主管理”活动。）
三、设备管理上
1、现场看不到设备管理的相关数据例如停机时间设备故障时间等的管理
2、设备周边也看不到员工对设备的日常点检记录等
四、生产流程、库存与计划管理
1、现场在制品半成品成品多且数量不明晰；仓库内库存金额库存数量管理者不清晰
2、“流动”与“节拍”的概念缺失由于采用的是工艺式布局生产时采用的是批量加工因此工序与工序之间是不连贯的从而造成生产在制品多生产周期长；生产流程经常被中断不能直接工序与工序有效对应从而产生：
－工序间的在制品
－产品的等待或机器设备的等待
－工序之间的多次搬运、吊装
3、产品零部件没有按照类别分族分类划分的加工生产是一种混流的状态
4、产品的零部件加工同步化较弱造成等待时间的产生生产周期加长
5、生产部门与计划部门缺乏制定计划的、共通的基础数据如产品的生产周期数据、设备的产能数据、产品合适的分类分族等
6、计划管理缺乏核心中枢的职能计划管理的三要素（生产品种、生产数量、生产顺序）没有细化导致计划部门仅要求大的交期反而生产部门或生产车间来安排生产顺序违反了计划与执行分离的基本原则。
7、产、供、销不能够有效的协同，弹簧试验机信息流不通畅需要反复的沟通协调需要通过强势人物的权威来完成生产
后续改善的建议：
1、建议从关注“物”向关注“人”转变通过员工喜闻乐见方式以及与员工切身利益结合的改善促进员工的参与
2、建议从关注现场的“状态”向关注生产的“流程”转变更多的通过改善流程来改善状态
3、建议开始关注让“静止”的物品“动”起来让服务从“等待”到“上门”
4、建议开始将“精益的思想”、“浪费的思想”、“成本的概念”贯穿到改善活动中让改善活动不但看得见还可以产生可衡量的效益
5、建议开始关注建立系统性的改善机制例如三个层级的改善：员工层面的改善提案班组层面的小组改善QC活动中层管理者的课题改善等
6、建议建立促进全员参与的持续改善运营机制如不同层面的发表会（车间、分厂、集团）、不同形式的激励机制等

精益生产管理是一个系统项目不是做一两个项目就成功的。从企业角度来说希望获得更多的市场份额那么在拓展市场就需产品质量过硬而且在销售价格比别人低时还有较大的利润空间。作为生产制造系统来说就要把相关指标控制好如质量要稳定、生产效率要提高、成本控制在合理范围内生产过程中不能出安全问题。想把这些指标控制好作为管理者就需要把生产现场、生产设备、员工作业方式形成标准化员工在以标准作业过程中发现的问题通过持续改善的平台去解决。

相关推荐：

上一篇：在打造智能数字化工厂中的三点建议

下一篇：轴承故障基础的三种简易诊断方法