CN105321024A - 利用关键绩效指标衡量机台群的生产力的方法 - Google Patents

Abstract

一种利用关键绩效指标衡量机台群的生产力的方法，包括以下步骤：定义出多个关键绩效指标；在多个机台群中判定出关键机台群；在关键绩效指标不变的条件下，找出关键机台群的饱和产出数量；计算出支持关键机台群的饱和产出数量需要的饱和在制品水平；依序改变关键绩效指标的值，获得关键绩效指标对关键机台群的生产力的影响值，并根据关键绩效指标对关键机台群的饱和产出的影响值进行排序。本发明因采用各种可能影响机台群的生产力的因素定义出的关键绩效指标，本发明采用的关键绩效指标为衡量系统变异的指标，而且也大部分与管理手法相关，因此可从管理手法的改善进而改善机台生产力。

Description

利用关键绩效指标衡量机台群的生产力的方法

技术领域

本发明是有关于一种衡量机台群的生产力的方法，尤其是有关于一种利用关键绩效指标衡量机台群的生产力的方法。

背景技术

在制造领域，如工厂机台群管理方面，提及生产力分析(ProductivityAnalysis)的研究以及文献，关于饱和产出数量(SaturatedMove)、在制品产出水平(WorkinProcessLevel,WIPlevel)、最大产出、产出与在制品等相关研究，均是以分析在制品(WorkinProcess,WIP)跟生产力之间的关连性为主，其主要目的在于找出所谓的标准在制品指数(StandardWIP)，以提供生产管理中“在制品管理”的依据。或是进一步加入几项常见仅与机台状况有关的关键绩效指标(KeyPerformanceIndex,KPI)，例如：平均机台可用率(meanavailablerate)或平均机台加工时间(meanprocesstime)，让标准在制品指数(StandardWorkinProcess,StandardWIP)可随机台状况而调整。

然而，关键绩效指标除了与机台状况相关之外，同时也与加工的产品物料以及操作人员的参数有关，若仅参考机台状况，无法全面性的了解关键绩效指标对于工厂机台群的生产力的影响，亦无法制定完整的在制品(WorkinProcess)管理规则。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种利用关键绩效指标衡量机台群的生产力的方法，其有助于在生产力提升活动制订改善方针，将有限的资源放置在有效的生产力改善方向，达到事半功倍的目的。

本发明提供一种利用关键绩效指标衡量机台群的生产力的方法，其有助于管理者制订在制品(WorkinProcess，WIP)管理规则。

本发明提供一种利用关键绩效指标衡量机台群的生产力的方法，包括以下步骤：定义出多个关键绩效指标；在多个机台群中判定出关键机台群；在关键绩效指标不变的条件下，找出关键机台群的饱和产出数量；计算出支持关键机台群的饱和产出数量需要的饱和在制品水平；依序改变关键绩效指标的值，获得关键绩效指标对关键机台群的生产力的影响值，并根据关键绩效指标对关键机台群的饱和产出的影响值进行排序。

在本发明的一实施例中，上述利用关键绩效指标衡量机台群的生产力的方法，其中判定出关键机台群的方法包括下列步骤：利用资料挖掘技术针对机台群的产出建模成为在制品与关键绩效指标的函式；分别将关键绩效指标的数量固定并改变在制品数量，计算机台群的产出数量，找出机台群的在制品数量与产出数量的关联性并转换成二维曲线。

在本发明的一实施例中，上述机台群分析出的二维曲线具有一个转折点；在转折点之前在制品数量增加，则产出数量随之增加；在转折点之后在制品数量增加，则产出数量不随之增加；其中，分析出二维曲线具有转折点的机台群，即可定义为关键机台群。

在本发明的一实施例中，上述关键机台群的产出水平数量曾经达到饱和产出数量。

在本发明的一实施例中，上述依据可能影响机台群的生产力的因素定义出的关键绩效指标，其包含机台、物料以及人员参数三种面向。

在本发明的一实施例中，上述饱和产出数量的所需在制品数量存放于关键机台群。

在本发明的另一实施例中，上述该饱和产出数量的所需在制品数量亦可存放于与关键机台群具有等候时间限制关系的上下游机台群中。

本发明因采用各种可能影响机台群的生产力的因素定义出的关键绩效指标，本发明采用的关键绩效指标为衡量系统变异的指标，而且也大部分与管理手法相关，因此可从管理手法的改善进而改善机台生产力。

为让本发明的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附图式，作详细说明如下。

附图说明

图1是本发明一实施例的一种利用关键绩效指标衡量机台群的生产力的方法流程图；

图2为本发明一实施例的在制品水平与机台产出数量所计算出的二维曲线示意图；

图3A至图3D为本发明一实施例的改变关键绩效指标对生产力的分析示意图。

具体实施方式

图1是本发明一实施例的一种利用关键绩效指标衡量机台群的生产力的方法流程图。请参照图1，本发明一实施例的一种利用关键绩效指标衡量机台群的生产力的方法包括以下步骤：

步骤101：定义出多个关键绩效指标；

首先依据可能会影响机台群生产力的各项因素定义出多个关键绩效指标。如表1所示，本发明实施例是以30项关键绩效指标为例，但本发明并不仅限于该些关键绩效指标。本发明定义出的关键绩效指标包含机台、物料以及人员参数等三大面向。就习知生产力分析的模块看来，一般大都会从衡量系统均值的关键绩效指标进行分析，例如，机台平均可用率(meanavailablerate)，鲜少谈论系统变异程度对生产力的影响。表1为本发明一实施例的一种利用关键绩效指标衡量机台群的生产力中机台生产力的30项关键绩效指标衡量的表格，表1汇整饱和产出数量(Saturatedmove)/在制品分析模块(WIPanalysismodel)所定义影响机台生产力的30项关键绩效指标。本发明定义出的30项关键绩效指标当中，除一般常见衡量工厂内机台、物料、人员配置均值的14个关键绩效指标之外，更加入了16个不同于以往的关键绩效指标，这16个新增关键绩效指标为衡量系统变异的指标，而且也大部分与管理手法相关，进而从管理手法改善机台生产力。

表1

步骤102：在多个机台群中判定出至少一个关键机台群；

工厂生产力管理的领域中，以资料挖掘技术针对上述机台群将其产出建模成为在制品水平(WorkinProcessLevel)以及上述30项关键绩效指标的函数，也就是以在制品水平与关键绩效指标表现为输入值，而机台产出数量为输出结果。

请参见图2，图2为在制品水平与机台产出数量所计算出的二维曲线函数示意图。图2所示的函数X轴为在制品水平，Y轴为机台产出数量，根据上述的关键绩效指标得出一个二维曲线C。上述函数坐标建立后，将30项关键绩效指标固定在特定一天的水平，接着增加X轴(在制品水平)的坐标并由计算对应的Y轴(机台产出数量)坐标，找出X轴与Y轴之间的关连性，并转换成为该二维曲线C。

该二维曲线C包括一条曲线C1、一条平直线C2和一个转折点S。一般而言，Y轴(机台产出数量)会与X轴(在制品水平)成正向关系，只要X轴坐标增加，Y轴数量也会增加，意即机台所具备的在制品水平越高，则可产出更多的机台。然而，从某些机台群的历史资料分析，X轴(在制品水平)与Y轴(机台产出数量)的函数曲线会具有该转折点S。

该转折点S位于该曲线C1和该平直线C2之间。该转折点S的坐标为(X1，Y1)，X1表示在制品数量达到饱和水平，Y1表示机台产出数量达到饱和。该二维曲线C上的坐标点超过该转折点S而落在该平直线C2时，表示若X轴的在制品水平数量增加，Y轴的机台产出数量将仍然保持同样的数量Y1，亦即X轴坐标超过X1，该平直线C2上的Y轴坐标亦维持在Y1。

综上所述，由该30项关键绩效指标建模出的二维曲线中，只要是具有转折点S，亦即二维曲线C具有曲线C1及平直线C2，代表该机台群曾经满载，即可定义该机台群为工厂内的关键机台群之一。而该转折点S可称之为饱和点(saturatedpoint)。

步骤103：在多个关键绩效指标不变的条件下，找出该至少一个关键机台群的饱和产出数量；

利用上述的二维曲线C函数定义出的该至少一个关键机台群，其中该平直线C2的Y轴坐标，即为该至少一个关键机台群的饱和产出数量。

步骤104：计算出支持该至少一个关键机台群的饱和产出数量需要的饱和在制品水平；

利用上述的二维曲线C函数定义出的该至少一个关键机台群，其中该转折点S的X轴坐标，即为该至少一个关键机台群的饱和在制品水平。

步骤105：依序改变该些关键绩效指标的值，获得该些关键绩效指标对该至少一个关键机台群的生产力的影响值，并根据该些关键绩效指标对该至少一个关键机台群的饱和产出的影响值进行排序。

图3A至图3D为改变关键绩效指标对生产力的分析示意图。请参见图3A至图3D，针对上述定义出的该些关键机台群，进一步分析30项关键绩效指标若发生变化，是否会移动饱和点，以分析各项关键绩效指标对机台群生产力的影响。将该些关键绩效指标分项逐渐调整其数值。

图3A至图3D揭示四个二维曲线函数F1、F2、F3与F4。二维曲线函数F1表示将一项关键绩效指标，平均机台可用率(meanavailablerate)，提高5％，而其余29个关键绩效指标则维持原数值不变后的二维曲线C以及转折点S的变化。当改变该关键机台群的在制品数量后，并得到对应的机台产出数量，可绘出新的二维曲线C’以及新的转折点S’，则可观察到转折点S’与原始转折点S之间的变化。例如：若某机台群的平均机台可用率提升5％，欲达到饱和点，则饱和在制品水平则需增加4.8％，机台饱和产出数量可提升5.1％；若平均机台可用率增加10％，欲达到饱和点，则饱和在制品水平则需增加10.1％，机台饱和产出数量可提升10.3％。

二维曲线函数F2揭示的关键绩效指标为机台群使用率变异降低20％的状况，由函数F2可观察新的二维曲线C’与新的转折点S’，以及转折点S’与原始转折点S之间的变化；二维曲线函数F3揭示的关键绩效指标为特快车批量比例增加15％的状况，由函数F3可观察新的二维曲线C’与新的转折点S’，以及转折点S’与原始转折点S之间的变化；二维曲线函数F4揭示的关键绩效指标为机台群可用率变异降低10％的状况，由函数F4可观察新的二维曲线C’与新的转折点S’，以及转折点S’与原始转折点S之间的变化；

经过进行30项关键绩效指标的逐项分析，以获得30项关键绩效指标分别对机台生产力产生的影响，并将30项关键绩效指标依其对机台饱和产出数量的影响进行排序。

综上所述，本发明的利用关键绩效指标衡量机台群的生产力的方法主要为分析机台群(machinegroup)的各项关键绩效指标对该机台群或该机台群上、下游机台群生产力的影响，以提供管理者在生产力提升的决策支援。

本发明主要为经由针对各机台群所收集的多项关键绩效指标历史资料，透过历史资料分析以及混合式资料挖掘(HybridDataMining)技术找出哪些机台群为工厂内的关键机台群(KeyMachineGroup)，取代一般以机台使用率主观认定的作法。

利用复合式资料挖掘技术计算出该些关键机台群在关键绩效指标表现不变以及在制品水平充足的条件下，关键机台群的饱和产出数量。该饱和产出数量即为该关键机台群现阶段的最大生产能力(Productivitycapability)。

分析上述的关键机台群需要拥有多少的在制品水平才能得到该关键机台群的饱和产出数量。得到的所需在制品水平称之为饱和在制品水平，其存放站点可能为该关键机台群本身，或是与其存在等候时间限制(queuetimeconstraint)关系的上、下游机台群。管理者必须控制这些机台群的在制品水平到达饱和在制品水平，才能使该关键机台群的机台饱和产出数量，即生产能力，不受影响。以上分析将有助于管理者制订在制品水平管理规则。

而在假设该些关键绩效指标不变的前提下，找出饱和在制品水平以及机台饱和产出数量之后。接下来再针对该些关键机台群再进一步依序分析该些关键绩效指标，是否会造成饱和点移动，再由该些关键绩效指标影响饱和在制品水平以及机台饱和产出数量的程度差异，对于该些关键绩效指标对该些关键机台群生产力的影响进行排序。此将有助于在生产力提升活动制订改善方针，将有限的资源放置在有效的改善方向上，达到事半功倍的目的。

虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然其并非用以限定本发明，任何熟习此技艺者，在不脱离本发明之精神和范围内，当可作些许的更动与润饰，因此本发明的保护范围当视后附之申请专利范围所界定者为准。

Claims (7)

1.一种利用关键绩效指标衡量机台群的生产力的方法，其特征在于，所述利用关键绩效指标衡量机台群的生产力的方法包括：

定义出多个关键绩效指标；

在多个机台群中判定出至少一个关键机台群；

在所述多个关键绩效指标不变的条件下，找出所述至少一个关键机台群的饱和产出数量；

计算出支持所述至少一个关键机台群的饱和产出数量需要的饱和在制品水平；

依序改变所述多个关键绩效指标的值，获得所述多个关键绩效指标对所述至少一个关键机台群的生产力的影响值，并根据所述多个关键绩效指标对所述至少一个关键机台群的饱和产出的影响值进行排序。

2.如权利要求1所述的利用关键绩效指标衡量机台群的生产力的方法，其特征在于，其中判定出所述至少一个关键机台群的方法包括：

利用资料挖掘技术针对所述多个机台群的产出建模成为在制品与所述多个关键绩效指标的函式；

分别将所述多个关键绩效指标的数量固定并改变在制品数量，计算所述多个机台群的产出数量，找出所述多个机台群的在制品数量与产出数量的关联性并转换成二维曲线。

3.如权利要求2所述的利用关键绩效指标衡量机台群的生产力的方法，其特征在于，其中所述多个机台群分析出的二维曲线具有一个转折点；在所述转折点之前在制品数量增加，则产出数量随之增加；在所述转折点之后在制品数量增加，则产出数量不随之增加；其中，分析出二维曲线具有转折点的所述多个机台群，即可定义为所述至少一个关键机台群。

4.如权利要求3所述的利用关键绩效指标衡量机台群的生产力的方法，其特征在于，其中所述多个关键机台群的产出水平数量曾经达到饱和产出数量。

5.如权利要求1所述的利用关键绩效指标衡量机台群的生产力的方法，其特征在于，其中依据可能影响所述多个机台群的生产力的因素定义出所述多个关键绩效指标，其包含机台、物料以及人员参数三种面向。

6.如权利要求1所述的利用关键绩效指标衡量机台群的生产力的方法，其特征在于，其中所述饱和产出数量的数量存放于所述至少一个关键机台群。

7.如权利要求1所述的利用关键绩效指标衡量机台群的生产力的方法，其特征在于，其中所述饱和产出数量的数量存放于与所述至少一个关键机台群具有等候时间限制关系的上下游机台群中。