CN105425736A - 衡量机台群生产力及生产周期时间的方法 - Google Patents

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Abstract

一种衡量机台群生产力及生产周期时间的方法，包括：定义出与机台群生产力及生产周期时间相关的多个关键绩效指标；根据该些关键绩效指标，收集多个变异参数；以及依序改变这些变异参数，获得这些关键绩效指标分别对该机台群生产力及生产周期时间的影响值。

Description

衡量机台群生产力及生产周期时间的方法
技术领域
本发明涉及一种衡量机台群生产力及生产周期时间的方法，尤其是涉及一种根据变异参数衡量机台群生产力及生产周期时间的方法。
背景技术
在制造领域，如工厂机台群管理方面，从等候理论(QueuingTheory)可以得知与机台群状况有关的变异参数对机台群生产力及生产周期具有显著影响。
事实上，上述的变异参数对机台群生产力及生产周期会有以下多种类型的影响。机台群的每小时到达量变异会受到机台***的自然变异(例如：上游机台的稳定度、供货稳定度等)以及人为派货变异这两大因素的影响、产品组合(ProductMix)复杂度、机台使用率(Loading)以及人力资源参数的分配。
然而，目前常见的关键绩效指标(KeyPerformanceIndex,KPI)无法有效区分***变异是来自于自然变异或与人为变异参数，同时也无法精确计算机台实际操作状况下的变异参数，且事实上的人力资源参数分配，也并非经由简单的计算就可以获得其对机台群生产力及生产周期的精确影响值。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种衡量机台群生产力及生产周期时间的方法，其有助于透过对***变异的监控，这些变异包含人员、物料以及机台三种面向，精确衡量管理手法对***绩效表现造成的影响，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，包括以下步骤：定义出与机台群生产力及生产周期时间相关的多个关键绩效指标；根据所述多个关键绩效指标，收集多个变异参数；以及依序改变所述多个变异参数，获得所述多个关键绩效指标分别对该机台群生产力及生产周期时间的影响值。
在本发明的一实施例中，上述的衡量机台群生产力及生产周期时间的方法，其中，所述多个变异参数包含机台群每小时到达量变异参数、产品组合复杂度变异参数、机台使用率变异参数及人力资源变异参数。
在本发明的一实施例中，上述的衡量机台群生产力及生产周期时间的方法，其中，所述机台群每小时到达量变异参数包含机台***变异参数及人为派货参数。
在本发明的一实施例中，上述的衡量机台群生产力及生产周期时间的方法，其中所述产品组合复杂度变异参数包含源头投入的产品种类数目比例参数及机台群欲处理的制程参数。
在本发明的一实施例中，上述的衡量机台群生产力及生产周期时间的方法，其中所述机台使用率变异参数包含机台群每日使用率变异参数及机台群中每一机台每日使用率变异参数。
在本发明的一实施例中，上述的衡量机台群生产力及生产周期时间的方法，其中所述人力资源变异参数包含人员贡献机台产出参数。
在本发明的一实施例中，上述的衡量机台群生产力及生产周期时间的方法，其中所述多个变异参数还包含机台到达率变异、流往各下流机台的在制品总数及每小时流往各下游机台在制品的变异。
在本发明的一实施例中，上述的衡量机台群生产力及生产周期时间的方法，其中所述多个关键绩效指标包含每小时产出率变异受派货影响程度及每小时产出率变异。
在本发明的一实施例中，上述的衡量机台群生产力及生产周期时间的方法，其中，所述多个变异参数包含机台群每天实际加工过的制程参数(recipe)数量以及机台群内所有个别机台每天实际加工过的制程参数(recipe)数量。
在本发明的一实施例中，上述的衡量机台群生产力及生产周期时间的方法，其中，所述多个变异参数还包含机台群每两天的平均使用率差异以及机台群内所有个别机台的使用率差异。
在本发明的一实施例中，上述的衡量机台群生产力及生产周期时间的方法，其中，所述多个变异参数还包含每位操作人员每两天在一机台群内工作负荷变异。
本发明透过对***变异的监控，衡量管理手法对***绩效表现造成的影响，并提出创新的关键绩效指标，有效区分机台群生产力及生产周期时间受人员、物料以及机台中何种面向的变异参数影响。
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衡量机台群生产力及生产周期时间的方法流程图；
图2是本发明一实施例的机台群生产路径关系以及在制品总数流向示意图。
具体实施方式
图1是本发明一实施例的一种衡量机台群生产力及生产周期时间的方法流程图。请参照图1，本发明一实施例的一种衡量机台群生产力及生产周期时间的方法包括以下步骤：
步骤101：定义出与机台群生产力及生产周期时间相关的多个关键绩效指标；
首先依据可能会影响机台群生产力及生产周期时间的各项因素定义出多个关键绩效指标。本实施例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。这些关键绩效指标可分为物料变异的监控、机台使用率变异的监控、人员变异的监控。
步骤102：根据多个关键绩效指标，收集多个变异参数；
从等候理论(QueuingTheory)得知，关于物料变异的监控的关键绩效指标受下列几个***变异参数影响：机台群所面对的每小时产出率变异(COVofdeparturerate,Cd)参数、以及每小时达到量变异(COVofarrivalrate,Ca)对生产周期时间以及机台群生产力具有显著影响。每小时到达量变异会受到机台***变异参数(例如：上游机台的稳定度、供货稳定度等参数)以及人为派货参数这二大因素所影响。产品组合(productmix)复杂度变异参数也对机台加工的困难度有明显的相关性，也对机台群生产力及生产周期时间有显著影响。熟知的关键绩效指标针对产品组合复杂度仅以***源头投入的产品种类数目与数量比例衡量，即只考虑机台***变异参数，本实施例的产品组合复杂度变异参数包含源头投入的产品种类数目比例参数及机台群欲处理的制程参数，可进一步计算人为派货参数是否对制程参数复杂程度有简化效果。此外，上述变异参数还包含机台群每天实际加工过的制程参数数量以及机台群内所有个别机台每天实际加工过的制程参数数量。
关于机台使用率变异的关键绩效指标受下列几个***变异参数影响：机台使用率变异参数是影响机台群生产力及生产周期时间的重要因素，而机台使用率变异参数包含机台群每日使用率变异参数以及机台群中每一机台每日使用率变异参数。本实施例的关键绩效指标针对上述机台群每日使用率变异参数以及机台群中每一机台每日使用率变异参数加以衡量，前者可用来评估工厂对机台群计划性当机所安排的时程是否恰当；后者则可衡量派货法对机台使用率变异参数所造成的影响。此外，上述变异参数还包含机台群每两天的平均使用率差异以及机台群内所有个别机台的使用率差异。
人力资源是工厂内除机台群外的另一项重要生产资源，关于影响人力资源变异参数的关键绩效指标的变异参数包含：人员贡献机台产出参数。精确计算机台群人力资源变异参数的困难点在于：实际上人力资源分配都是把一群人发配给一群机台，而且每个机台使用率变异参数也有所不同，每个人员的人力资源变异参数也不一致，根据人员贡献机台产出参数衡量关键绩效指标可有效计算人力资源对机台群生产力及生产周期时间的影响。此外，上述变异参数还包含每位操作人员每两天在一机台群内工作负荷变异。
步骤103：依序改变多个变异参数，获得多个关键绩效指标分别对机台群生产力及生产周期时间的影响值。
关键绩效指标的计算方法是先收集机台、物料以及人员的变异参数，根据上述列出的物料变异的监控关键绩效指标、机台使用率变异的监控关键绩效指标、人员变异的监控关键绩效指标，依序改变该多个变异参数，利用公式计算获得该多个关键绩效指标分别对该机台群生产力及生产周期时间的影响值。
机台群所面对的每小时产出率变异(COVofdeparturerate,Cd)、以及每小时到达量变异(COVofarrivalrate,Ca)包含机台到达率变异、流往各下流机台的在制品总数及每小时流往各下游机台在制品的变异。
本实施例提出三项与机台群每小时到达量变异参数以及每小时产出率变异相关的关键绩效指标：每小时产出率变异受派货影响程度(ImpactpercentageonCOVofdepartureratebydispatching)、本质上的到达率变异(IntrinsicCOVofarrivalrate)以及到达率变异受派货影响程度(ImpactpercentageonCOVofarrivalratebydispatching)。
衡量每小时产出率变异受派货影响程度这项关键绩效指标，必须先收集目标机台群的每小时到达率变异、流往各下游机台的在制品总数(move,mv)以及每小时流往各下游机台产出数量的变异参数。图2是本发明一实施例的机台群生产路径关系以及在制品总数流向示意图。请参见图2，MG_A、MG_B、MG_C、MG_D以及MG_E分别机台群，MG_A与MG_B为上游机台群，MG_C、MG_D以及MG_E为下游机台群，箭头表示机台群之间的关系，CdA表示MG_A的每小时产出率变异，数值为0.2；CdB表示MG_B的每小时产出率变异，数值为0.1；CdAC表示MG_A流往MG_C的每小时产出率变异，数值为0.5；CdAD表示MG_A流往MG_D的每小时产出率变异，数值为0.4；CdBD表示MG_B流往MG_D的每小时产出率变异，数值为0.2；CdBE表示MG_B流往MG_E的每小时产出率变异，数值为0.3。而mvAC表示MG_A流往MG_C的在制品总数，数值为200；mvAD表示MG_A流往MG_D的在制品总数，数值为100；mvBD表示MG_B流往MG_D的在制品总数，数值为300；mvBE表示MG_B流往MG_E的在制品总数，数值为400。以上数值仅为范例参考，本发明不在此限。
以上游机台群MG_A与MG_B为标的，此关键绩效指标的管理意义为：由于受人为派货的影响，计算机台群MG_A与MG_B的生产力变异复杂化程度。
衡量本质上的到达率变异这项关键绩效指标，由于上游机台群的产出率即为下游机台群的到达率，参考图2，以下游机台群MG_C、MG_D以及MG_E为标的，此关键绩效指标的管理意义为：扣除人为派货的影响，只考虑机台***变异，计算机台群MG_C、MG_D以及MG_E的本质上的到达率变异参数为何。
衡量到达率变异受派货影响程度这项关键绩效指标，参考图2，以下游机台群MG_C、MG_D以及MG_E为标的，此关键绩效指标的管理意义为：由于受人为派货的影响，计算机台群MG_C、MG_D以及MG_E的到达率变异复杂化程度。
机台群产品组合复杂度变异参数包含源头投入的产品种类数目比例参数及机台群欲处理的制程参数。本实施例提出两项与机台群产品组合复杂度变异参数相关的关键绩效指标：机台群处理的制程参数量(Numberofrecipesformachinegroup)以及透过人为派货所简化制程参数复杂度的比例(SimplifiedpercentageofrecipesformachineID)。
衡量机台群处理的制程参数量这项关键绩效指标，必须先收集机台群每天实际加工过的制程参数数量以及机台群内所有个别机台每天实际加工过的制程参数数量。请参见下列表1，每日机台群MG_A加工四种制程参数，各制程参数加工总数以及排序如表1所示：
产出数量 产出数量比例 排序
制程参数A 200 40％ 1
制程参数B 150 30％ 2
制程参数C 50 10％ 4
制程参数D 100 20％ 3
表1
此关键绩效指标的管理意义为：计算各机台群可处理制程参数的复杂度。
衡量透过人为派货所简化制程参数复杂度的比例这项关键绩效指标，请参见下列表2，表2为机台群MG_A详细处理货物的资料表。机台群MG_A处理的制程参数量为3，机台群MG_A共拥有3台机台(machineID)，其派货原则可将各制程参数平均分配到各机台，亦可派货至特定机台，使其处理对应的制程参数(意即专用机台)。此二种不同的派货法则对生产绩效将会带来很大的差异。因此，该衡量机台群处理的制程参数量的关键绩效指标是用来衡量派货法则对机台群制程参数复杂度的影响。必须详细分析机台群中各机台处理制程参数的资料。
表2
此关键绩效指标的管理意义为：透过分析人为派货的方式，衡量对机台群中各机台处理制程参数的复杂度的影响。
该机台使用率变异参数包含机台群每日使用率变异参数及机台群中每一机台的每日使用率变异参数。本实施例提出两项与机台群每日使用率变异参数及机台群中每一机台的每日使用率变异参数相关的关键绩效指标：每日机台群使用率变异(COVofdaytodaymachinegrouploading)、机台群内各机台的使用率变异(COVofmachineIDloading)。
衡量每日机台群使用率变异这项关键绩效指标，根据下列计算公式可得知：
机台群使用率变异＝机台群使用率标准差/机台群平均使用率，其中机台群使用率标准差＝以过去7天每天机台群使用率计算其标准差；机台群平均使用率＝机台群过去7天每天使用率的平均值。
每日机台群使用率变异＝机台群一天在制品到达总量/(机台数×平均可用率)
衡量机台群内各机台的使用率变异这项关键绩效指标，根据下列计算公式可得知：
机台群内各机台的使用率变异＝各机台使用率标准差/各机台的平均使用率，其中各机台使用率标准差＝机台群内所有机台使用率的标准差；各机台的平均使用率＝机台群内所有机台平均使用率。
各机台使用率＝各机台的产出数量/各机台的平均使用率。
该人力资源变异参数包含人员贡献机台产出参数。本实施例提出一项与人员贡献机台产出参数的关键绩效指标：操作人员数量。衡量操作人员数量这项关键绩效指标，请参见下列表3。表3为操作人员的实际操作某一机台群的产出数量资料列表。若某一机台群共有4位操作人员负责，每位操作人员在一天内实际贡献的产出总量(move)、比例以及排序。此关键绩效指标的管理意义为：计算出机台群实质分配到的人力资源参数为何。
操作人员 产出数量 产出数量比例 排序
A 200 0.4 1
B 150 0.3 2
C 50 0.1 4
D 100 0.2 3
表3
本发明主要为透过对***变异的监控，衡量管理手法对***绩效表现造成的影响。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，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作些许的更动与润饰，因此本发明的保护范围以本发明的权利要求的范围所界定者为准。

Claims (11)

1.一种衡量机台群生产力及生产周期时间的方法，其特征在于，包括：
定义出与机台群生产力及生产周期时间相关的多个关键绩效指标；
根据所述多个关键绩效指标，收集多个变异参数；以及
依序改变所述多个变异参数，获得所述多个关键绩效指标分别对所述机台群生产力及生产周期时间的影响值。
2.如权利要求1所述的衡量机台群生产力及生产周期时间的方法，其特征在于，其中，所述多个变异参数包含机台群每小时到达量变异参数、产品组合复杂度变异参数、机台使用率变异参数及人力资源变异参数。
3.如权利要求2所述的衡量机台群生产力及生产周期时间的方法，其特征在于，其中，所述机台群每小时到达量变异参数包含机台***变异参数及人为派货参数。
4.如权利要求3所述的衡量机台群生产力及生产周期时间的方法，其特征在于，其中，所述多个变异参数还包含机台到达率变异、流往各下流机台的在制品总数及每小时流往各下游机台在制品的变异。
5.如权利要求4所述的衡量机台群生产力及生产周期时间的方法，其特征在于，其中，所述多个关键绩效指标包含每小时产出率变异受派货影响程度及每小时产出率变异。
6.如权利要求2所述的衡量机台群生产力及生产周期时间的方法，其特征在于，其中，所述产品组合复杂度变异参数包含源头投入的产品种类数目比例参数及机台群欲处理的制程参数。
7.如权利要求6项所述的衡量机台群生产力及生产周期时间的方法，其特征在于，其中，所述多个变异参数还包含机台群每天实际加工过的制程参数数量以及机台群内所有个别机台每天实际加工过的制程参数数量。
8.如权利要求2所述的衡量机台群生产力及生产周期时间的方法，其特征在于，其中，所述机台使用率变异参数包含机台群每日使用率变异参数及机台群中每一机台的每日使用率变异参数。
9.如权利要求8项所述的衡量机台群生产力及生产周期时间的方法，其特征在于，其中，所述多个变异参数还包含机台群每两天的平均使用率差异以及机台群内所有个别机台的使用率差异。
10.如权利要求2所述的衡量机台群生产力及生产周期时间的方法，其特征在于，其中，所述人力资源变异参数包含人员贡献机台产出参数。
11.如权利要求10所述的衡量机台群生产力及生产周期时间的方法，其特征在于，其中，所述多个变异参数还包含每位操作人员每两天在一机台群内工作负荷变异。
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