数学方法精确识别瓶颈1–平均活跃期法

Three empty green wine bottles这篇文章介绍了一种识别生产系统中瓶颈的准确方法,基于一个工序的平均等待或活跃时间。该方法确定了系统中的主要瓶颈,比工业界普遍使用的其他方法要准确得多。该方法是我在日本丰田中央研发实验室工作期间开发的。后面的文章 将介绍其他有效的瓶颈识别方法。

 

 

基础知识

一台机器或工序在任何给定的时间点上都可能处于不同的状态。在大多数情况下,我们不能仅仅根据工序状态的知识来判断一个工序是否是瓶颈。例如,如果该过程目前正在工作,它可能是也可能不是瓶颈。

但在某些状态下,我们可以肯定地告诉大家,该工序在某个特定时刻不是瓶颈。例如,如果该工序正在等待材料,那么该工序就不可能是那一时刻的瓶颈。如果这个工序处于待机,其他工序是那个时间点的瓶颈。下面是该工序肯定不是瓶颈的可能的状态。

  • 等待物料(待机)
  • 等待运输(阻断)

一般来说,只要一个工序在等待别人或别的东西,它就不是瓶颈。其他一些工序一定是那一刻的瞬时瓶颈。因此,在有些情况下,我们可以肯定地说,一个工序不是瓶颈。反过来,在许多其他状态下,该工序可能是瓶颈。这些可能包括:

  • 工作中(希望大部分时间是这状态)
  • 故障中
  • 维修中
  • 定期维护
  • 换型

在下面的讨论中,我们称这些状态为活跃状态(就是指不等待),而上述待状态为非活跃状态。

无等待的持续时间决定瓶颈

这种方法的基本思想是,一个工序在没有被等待打断的情况下,处于活跃状态的时间越长,它就越可能是瓶颈一个经常被等待打断的工序不太可能是瓶颈。这就是接下来两种确定瓶颈的方法的基本思路。在这两种情况下,我们测量每个工序在没有中断的情况下处于活跃状态的时间。请注意,如果工序从工作状态到维修状态再到工作状态,而不需要等待物料或等待运输,那么它被认为是一个不间断的活跃期。

平均活跃期法

平均活跃期法简单地测量一个工序的平均活跃时间。在大多数情况下,一个工序(或最多两个)将明显突出,其平均活跃期比其他工序长得多。 下面是这种分析的一个例子。分析了一个由八个工序组成的系统。每个工序节拍时间都在5分钟左右,每个节拍之间有随机变化。测量平均活跃时间,一个工序(M4)明显突出,其平均活跃时间约为15.000分钟。换句话说,在被等待打断之前(即被另一个工序打断之前),该工序平均工作了15.000分钟。这是迄今为止系统中最长的平均活跃时间。所有其他工序几乎没有出现在图表上,平均只工作了一到两个周期时间,就被等待打断了。

Results of an Average Active Period Bottleneck Detection
平均活跃期识别瓶颈的结果

为了安全起见,我还计算了平均活跃期的置信区间。当然,瓶颈进程M4的置信区间很宽,表明平均活跃期是波动的。另外,虽然很罕见,但M4工序有时会等待在其他工序。然而,其他工序的活跃期的置信区间要小得多,也是几个节拍时间的量级。工序M4的平均活跃期最长的置信度99%。 因此,结果是非常清楚的。工序M4绝对是系统中的主要瓶颈

我是如何找到这个方法的?

我最初是通过犯错找到这个方法的。在丰田工作期间,我正在研究生产系统。为此,我给自己编了一个小的模拟程序,其中有一些工序是串联的,节拍时间随机分布。只是为了好玩,我决定测量平均节拍时间。

程序模拟运行后,大多数结果都相当不错。这些平均节拍时间都在我所用的随机分布的平均节拍时间的范围内,尽管有点偏高。但有一个工序很突出,它的平均节拍时间不是我预期的那样,而是大约10,000倍!

我很疑惑,决定进一步调查。事实证明,我的程序中有一个小错误。我没有测量节拍时间,而是测量了没有刨去等待时间的所有节拍时间的总和。修正了这个错误后,我得到了我预期的结果。

然而,这引起了我的思考。究竟为什么有一个过程会如此突出?好吧,事实证明,这是最慢的平均节拍时间,在这种情况下,是瓶颈。瞧,通过犯这个错误,我找到了我自己识别瓶颈的方法。

一些特殊情况

上面我说过,只要是在等待物料或等待运输的工序,就不能成为瓶颈。还有其他另外一些情况,它也可能不是瓶颈,但这取决于你对分析的看法。

例如,该工序也可能是在等待操作人员或机修工。在这种情况下,你必须决定在你的瓶颈识别中是否要将操作人员和/或机修工归为等待一类。如果你这样做,那么这个工序在那个时候是不活跃的。但为了简单起见,我通常认为操作人员或机修工是工作过程的一部分。因此,如果缺少一个操作人员,工序仍然可以成为瓶颈,而不是只有操作人员的时候才成为瓶颈。

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参考资料

  •  Roser, Christoph, Masaru Nakano, and Minoru Tanaka. “A Practical Bottleneck Detection Method.” In Proceedings of the Winter Simulation Conference, edited by Brett A Peters, Jeffrey S Smith, D. J Medeiros, and Matt W Rohrer, 2:949–953. Arlington, Virginia, USA: Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2001.

 

Translated by Xie Xuan

 

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