为什么通过降低WIP可以缩短生产周期

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本网站官方群工业工程5000人群号 249148633 按照Lean Production的说法，可以通过减少WIP来缩短生产周期，进而压缩交货期。那么为什么可以通过减少WIP来缩短生产周期呢？ 
 
我们需要首先明白一个原理： Little's Law (利特尔法则)。什么是Little's Law？The average number of customers in a stable system (over some time interval) is equal to their average arrival rate, multiplied by their average time in the system. 也就是说一定时间之内，一个系统内的平均等待数量等于平均到达时间和平均系统的处理时间的乘积。这个规则的简单之处在于当我们知道三个参数里面的任何两个的时候，我们可以计算出第三个。 
 
这个规则有什么用处？ 
情景1：某小超市仅有结账处1个，平均每一分钟有1个客人来结账，平均每2分钟可以结一次帐，那么这个柜台平均会有几个人在排队？N = 1人/分钟 x 2分钟/人 = 2人。 
 
情景2：麦当劳每天营业12个小时可以卖出去360个汉堡，为了保持口味每个汉堡做出来之后必须在15分钟之内卖掉，那么麦当劳应该保留多少个汉堡库存？N = （360/12/60）个/分钟 x 15分钟/个 = 8个 
 
对于一个生产线来说，生产线的平均WIP等于将物料投入生产线的平均速度和生产线处理该物料的乘积。WIP = Throughput rate x Throughput time。也即生产周期（Throughput time -时间） = WIP （数量）/生产线cycle time （数量/时间）。生产线cycle time又等于1/生产线节拍（时间/数量），所以我也可以说生产周期=WIP x 生产线节拍。 
 
不管是哪一个公式，我们都可以看得出生产周期和WIP数量是呈正比关系的，WIP越少，生产周期就越短。为什么会这样？我们来看一下生产周期的构成，生产周期 = 产品的加工时间产品在工序间的等待时间。在一定的工艺条件下加工时间不会有太大变化，但是工序间的等待时间是不固定的，这和队列里面的WIP数量有关系，WIP越多等待的时间就越长，WIP越少则等待的时间就越少，这也就是Lean Production追求One piece flow的原因之一。Little法则针对整体系统有效，针对系统里面的某子系统该公式依然有效，也就是说它可以用来计算该生产线的WIP库存，也可以用来计算某个工位的WIP库存数量。 
 
假设某个生产线有两个工序，分别为A和B，A的生产速度是1pcs/分钟，B的生产速度是2分钟/pcs，因为A和B的生产速度不一致，因此在B工位之前肯定会有WIP出现，那么在B工位平均会有多少WIP出现？ WIP = 1pcs/分钟 x 2分钟/pcs = 2pcs。如果我们规定B工位只允许有1pcs的WIP存在，那么怎么办？很简单，我们把工序A的生产速度也降为0.5pcs/分钟，这样生产线就平衡了，WIP自然就下来了。我们可以计算一下两种生产方式的交货周期各自是多少： 
方式一：每个工序都按照自己的速度进行生产，生产周期 = 2pcs x 2分钟/pcs = 4分钟 
方式二：生产线以瓶颈工序的速度作为生产节拍，生产周期 = 1pcs x 2分钟/pcs = 2分钟 
从上面可以看到，不同的WIP会导致不同的生产周期，差异在哪里？就在WIP的等待时间里面。这里只是一个两个工序的例子，实际情况中我们的工序更多，工序和工序之间的不平衡率差异更大，等待时间的影响也就更大，因此合理控制WIP数量对整个生产周期是很有意义的。 
 
可能有人会问，即使我们不把原材料投入工序中等待，反正原材料也都采购回来了，不也是放在仓库里面等待吗？这个不是一样的吗？对于这个问题，我们要从整个供应链的角度来看，对于整个供应链来说供应商也只不过是我们的上道工序，客户是我们的下道工序，这样一来我们就可以明白为什么TOYOTA要求供应商做JIT了：物料只有在需要的时候才送到需要的地方。更追求进一步来说，原料只有在需要的时候才生产出来。这就是精益生产零库存的意义：在整个供应链的每一个环节都追求最少的库存。从这个角度来看，我们更可以明白追求物料周转率对企业和供应链的意义了 - 高周转率的供应链肯定是整体生产周期最短的，同时成本最低的。 
在供应商和我们之间会存在一定的库存，这些库存的存在有很多原因：产品不匹配、因为空间距离无法实现one piece flow、需求预测不准确、防止可能存在的质量问题或者其它问题而导致断线……。同样的原因，在我们和客户之间也会存在同样的库存。那么如何减少这些库存？这个可以从很多方面来看，如果仅从Little's Law来看，WIP=生产周期/生产线节拍，生产周期越短则库存越少，这也是为什么我们需要供应商不断减少lead time和我们自身不断压缩生产周期的原因。那供应商如何减少他们的生产周期？同样如此，通过减少他们内部工序间的在制品和转移批量，也就是减少等待时间。所以整个供应链的改善也是从每一个环节中的每一个工序的改善开始的！压缩了生产周期，那么即使客户在下订单之后进行数量减少变更，我们也可以将损失减少到最小，因为我们只是投入了部分的原材料而没有整批全部变成在制品，抑或我们根本就没有开始生产。如果客户要求部分提前交货，我们也因为已经有了部分的成品而可以满足客户的愿望，如果我们的WIP或者周转批量很大，那么也许我们只有一种交货的办法：要么全部交货、要么根本就没有。 
 
上面提到为了降低WIP数量我们需要把工序A的生产速度降低一半，很多人都担心这会降低设备的开动率。的确是这样，一味的追求工厂每一台设备的开动率是有害的，这会造成很多不必要的库存产生，只有高开动率的瓶颈设备才是有意义的。



yangzi2001778 (2009-8-01 10:16:36)

不是所有的工序都可能放在一起的，比如冲压和电镀基本上是分开的，那么冲压的数量是应该按照电镀工序需要的数量来进行生产的，那么冲压如何知道电镀工序需要多少呢？这就是看板的由来。注意，这是看板和ERP/MRP一个很大不同的地方，ERP/MRP的生产排程会安排到每一个工序的开始时间和结束时间以及生产数量，但是看板只会送到最后一个工序，前面工序的生产需求是由后工序“拉动”的，所以我们称JIT为拉动生产系统。我们都知道，通常情况下冲床的冲压速度要大大的快于电镀工序的生产速度，那么我们是否让冲床等待在哪里呢？如果是这样，有些产品是只需要冲压不需要电镀的，我们是否另外购买新的冲床呢？一方面有冲床空闲，另外一方面我们又需要采购新的冲床，这样设备分摊成本不是变大了吗？在这种情况下面，丰田开始发展快速换模技术。我们在学习ERP基础知识的时候就知道，一个产品的生产工时由setup time和直接制造时间构成。比如说冲压，在进行冲压生产之前我们先需要把模具装到冲床上并调试完成，假设这个时间是8个小时。这8个小时就是我们的setup time，不管上模之后我们是生产1pcs，还是生产100K，这8个小时都不会变，也就是说setup time和生产批量无关。模具安装好之后，我们假设冲压速度是1pcs/sec，那这个时间是和生产批量直接相关的。为什么我们的生产批量为什么总是非常大呢？因为我们的setup时间都很大，所以我们尽可能减少换模而一次多冲压一点。如果我们把换模时间减少到2个小时，那我们也就可以把生产批量减小很多。如果象TOYOTA一样，平均换模时间是3分钟，那么我们的生产批量就更可以进一步压缩了。 
 
从上面的例子也可以看出，不管是做看板，还是做快速换模，都是Lean Production的工具而不是目的，目的就是通过减少库存和浪费来压缩生产周期，这些工具都是为了这些目的服务的。如果不理解这些目的，而一味的只是推崇这些工具不会把我们带进精益，而只会让我们产生很多困惑。

maozd2003 (2009-8-01 10:33:17)

口说无凭，LZ不妨试试看再说。

Million (2009-8-01 23:44:15)

现在一般难以做到JIT模式，就算有这个理论，但是结局还是难达到理想状况的。

futurepower (2009-8-01 23:55:35)

写的很好, 基本上是解释了关于降低批量与精益的关系

haha_0102 (2009-8-02 00:34:49)

LZ说了很多，也说的很好，可问题是实际上绝大部分的公司不能做到这一点。JIT是否要加一个无故障的前提呢？故障是不可避免的，那么JIT又要如何进行保障呢？还请精益高手进行指点

飞奔的蜗牛 (2009-8-03 20:51:58)

情景一是错误的吧！？平均每分钟1个顾客，2分钟结1个账。10分钟会来10个顾客，可系统只能结5个帐，会有5个顾客在排队。怎么会平均只有2个顾客呢？服务强度等于2，系统永远处于繁忙状态，排队会随着时间的推移越来越长。是不是情景选择不恰当呢？

逗你玩521 (2009-8-04 05:12:36)

．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．

lxfsee (2009-8-06 11:18:27)

顶一下！ 
顶一下！

lrxfly (2009-8-07 08:09:59)

[i=s] 本帖最后由 lrxfly 于 2009-8-7 08:15 编辑 
 
理论上，就如同LEAN带给同志们的感受一样 
不过 
简单的东西不能解决复杂问题 
还需要对活动进行模拟 
同时真实情况下，要收集数据查明分布 
不过LITTLE LAW讲的是稳定系统且平均情况 
但对于过载系统则不能使用

<img src="http://bbs.6sq.net/attachments/month_0908/09080708159f0e6b33601866b6.jpg"> 模拟1.jpg
<img src="http://bbs.6sq.net/attachments/month_0908/0908070815d7e444f0a519ab44.jpg"> 模拟2.jpg

飞奔的蜗牛 (2009-8-08 01:29:14)

Little Law翻译也有错误。应该是系统中的平均顾客数等于顾客平均到达率乘以系统中的顾客数。顺便说一下，这个公式成立的前提条件是平均到达率小于平均服务率。

lrxfly (2009-8-08 20:31:48)

LITTLE LAW 看使用地点，主要是在IT模拟手段发展之前的一个大概的东东，不过，作为一个解释其实也没有关系的，即便平均到达率小于平均服务率，也可以使用，不过其使用范围就限制在对服务中的人数的估计了，而排队人数就是无限了，哈哈

飞奔的蜗牛 (2009-8-11 22:57:36)

楼上是不是写错了？平均到达率小于平均服务率，怎么会排队人数无限呢？呵呵工业工程网 www.chinaie.net

ljf__19 · 发表于 2011-6-23 02:06:44

能总结出这个计算逻辑，难得哦！

jiean · 发表于 2011-7-15 07:36:24

顶下

O___N___O · 发表于 2011-7-15 07:52:35

其实降低WIP主要是缩短生产线上的实际生产周期也就是投入产出时间。但是对于交货周期的影响在很多企业其实并不大

dfg502 · 发表于 2011-7-15 08:11:29

不错不错，很好很好

smm545 · 发表于 2011-7-16 07:13:51

情景一没有错啊,人在增加的同时还是有人离开的,平均每分钟等待的人的确是2人.可以算一下.

wxf1598 · 发表于 2011-7-18 04:48:35

降低周转库存，降低等待时间，提高生产效率，减人计划~~~

dancecat · 发表于 2021-3-30 20:51:07

没用的，楼主，就算你怎么换马甲都是没有用的，你的亿万拥戴者早已经把你认出来了，你一定就是传说中的最强ID。

godspeed · 发表于 2021-3-30 20:51:08

加油继续坚持

儒鸿煜 · 发表于 2021-3-30 20:51:10

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