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發布時間: 2025 - 11 - 19
點擊次數: 104
潮起黃海之濱,智匯精益之巔。11月13日至14日,以“智熔新境 鏈啟未來—解碼數智驅動下的精益全價值鏈重構與降本增效新范式”為主題的2025精益企業年會在青島舉行。來自全國各地的行業領袖、企業高管、精益管理專家及各行各業精益踐行者齊聚一堂,以思想碰撞凝聚發展共識,以標桿參訪探尋實踐路徑,共同交流分享數智時代精益管理創新發展的新道路。第一天主題分享環節,多位行業領軍人物與資深專家登臺獻智,圍繞數智技術與精益管理的深度融合展開精彩論述。嘉賓們從全價值鏈重構的核心邏輯出發,結合人工智能、大數據等前沿技術應用案例,深入解析了精益管理在研發設計、生產制造、供應鏈協同、客戶服務等關鍵環節的創新實踐,為企業破解成本管控難題、激活組織效能提供了全新思路。從“數智工具如何賦能精益流程優化”到“全價值鏈降本增效的底層邏輯”,從“標桿企業精益轉型實戰經驗”到“未來精益管理的發展趨勢”,一場場干貨滿滿的分享既有理論高度,又具實踐溫度,引發了現場觀眾的強烈共鳴與深度思考。第二天精益標桿企業參訪環節,將理論與實踐緊密銜接。參會嘉賓們分組參觀了青島海爾商用空調有限公司和青島海爾中央空調互聯工廠,實地感受數智化精益管理帶來的變革力量。在現代化生產車間,智能生產線的高效運轉、精益化流程的無縫銜接、數字化管理平臺的精準管控,讓嘉賓們直觀領略了“數智+精益”的落地成效,在實地觀摩與互動交流中汲取寶貴經驗,為自身企業的精益升級積累了鮮活樣本。為期兩天的峰會論壇,通過主題分享與實地參訪的有機結合,搭建了一個集思想交流、經驗分享、資源對接于一體的平臺。參會嘉賓紛紛表示,此次峰會不僅深化了對數智驅動下精益管理的認知,更收獲了可借鑒、可落地的實踐方案,未來將把所學所悟融入企業發展實踐,以精益之力破解發展難題,以數智之翼賦能產業升級。此次青島精益峰會論壇的圓滿舉辦,不僅為行業傳遞了精益管理的創新理念,更凝聚了產業協同發展的...
作者: 白瑞豐
點擊次數: 109
在企業中平行的組織間有各種維度的指標考核,這些指標權重不同,單位不同,評優趨勢也不同,比如制造業中,集團下屬的多個工廠都有人效類,成本類,質量類,安全類等多個指標,這些指標單位都各不相同,有的指標數值成千上萬,有的是小于1的百分比,還有的是個位數的發生次數,指標之間的對標存在困難,而且一些指標是越大越好,比如人員效率、設備效率、產品合格率等;一些指標則是越小越好,比如客戶投訴件數、安全事故件數、關鍵崗位的人員流失率等;更有的指標是需要維持在某個水平,比如質量成本、、直接產出人數與管理人數比等。同時各個工廠的指標表現各有優劣,比如有的工廠產量高但安全事故偏多,制造成本表現不凡但員工流失率較高等,橫向對比起來會讓管理者絞盡腦汁的制定各種排序規則,其最終目的都是將各種指標調整到同一個“頻道”上來,便于累計求出總成績,進而排序評價。類似這種評價煩惱同樣存在于經濟類、社會等模糊性系統的排序與評價。1982年我國學者鄧聚龍教授根據控制論中信息明晰程度的黑白灰系統表達方式,提出了灰色系統理論,即一種信息不明確的系統,未知信息的確定依靠的是已知信息。灰色系統理論的優點在于不需要大量完整的信息便可以處理多因素、非線性的問題,灰色關聯分析法是其實現功能的主要方法。灰色關聯分析指的是利用灰色關聯度來分析確定各個因素間的影響程度,或者是測量各因素對系統主體貢獻度的一種方法,它的原理是依據序列曲線的幾何形狀相似度來描述因素間、因素與主體間的緊密性。簡單來說,文章開頭描述的那些模糊的評價麻煩,可以在灰色關聯評價法中輕松避免,無需繁瑣的換算規則,無需大量的完整信息,無懼維度眾多的評價指標。下文將概述灰色關聯評價模型的運算步驟,并結合一個制造型企業各車間年終評比的小案例,來介紹應用MCE決策軟件中的灰色關聯評價模塊一鍵生成排序結果。評價排序決策過程分為構建模型和計算兩個部分,其中模型構建分為兩個步驟:1....
發布時間: 2021 - 08 - 13
作者:
點擊次數: 83
7月20日以來,河南多地遭遇極端強降雨,鄭州、焦作、新鄉、洛陽、許昌、平頂山等地的部分地區出現大暴雨,鄭州中西部局地特大暴雨。連日來的暴雨給河南帶來了非常嚴重的災害,河南新鄉更是成為重災區。冠卓咨詢趕赴河南省新鄉輝縣市南村鎮受災區,由代表人向輝縣市南村鎮人民政府進行愛心捐款,南村鎮人民政府向冠卓咨詢送上了愛心捐贈牌匾,對冠卓咨詢支持抗洪表示肯定。大雨無情,人間有愛,災難總會過去,風雨之后必見彩虹。北京冠卓咨詢有限公司堅持公益事業,積極承擔社會責任,做一個愛心企業。希望盡一點微薄之力,幫助新鄉早日恢復生產生活,重建美麗家園。本文為冠卓咨詢原創文字作品,任何人或組織不得對本文進行篡改,轉載或以盈利為目的行為,一經發現,將負法律責任。
發布時間: 2021 - 08 - 02
作者: 趙越
點擊次數: 94
很多企業在導入精益生產后,在推行的時候風聲火起,階段性結束后成果的落地,問題的解決會出現后繼無力地情況,為了有效的保證問題解決,以下幾點需要關注:首先,在解決的問題識別和選擇上,需要全面系統的梳理企業運營過程中的現狀,發掘存在的問題和改善的空間,結合企業經營績效選題。一般使用VSM(價值流分析)對企業全流程進行梳理分析,找出企業經營的痛點問題進行解決;其次,在精益推行解決問題的同時,需要建立一套完整的效益核算標準,最好是由公司的財務根據公司財務核算標準制定,這樣項目取得的成果能夠有效的體現在企業的財務報表中,能夠有效的避免項目成果虛化;第三,需要建立完善的精益推行體系,將識別問題、解決問題、固化問題、問題解決回頭看形成完善的管理體系。本文為冠卓咨詢原創文字作品,任何人或組織不得對本文進行篡改,轉載或以盈利為目的行為,一經發現,將負法律責任。
發布時間: 2021 - 07 - 31
作者: 楊思民
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提案改善活動是一種精益管理的手段,它通過系統性引導各級崗位員工通過精益管理理念和IE手法,持續改善“人-人”、“物-物”和“人-物”關系,通過點點滴滴的積累實現個人素質和工作績效一起成長。推行提案改善,企業首先會設立提案改善工作小組,成員包括各職能部門主要負責人,負責改善提案的日常組織管理工作,包括制定擬定、宣傳、征集、提案評估、實施推進和總結評優等工作;然后改善小組進行提案征集,過程中引導員工針對工作過程中的人機料法環等因素,按照5W2H的思維方式進行現狀調查,利用魚骨圖等結構化思維進行分析。按照這個模式,普遍存在剛開始比較踴躍和積極,一段時間后就銷聲匿跡的情況。這是為什么呢?有人說是獎勵的不夠或者處罰的不夠?有的企業一條有用的建議獎勵100元至500元,但是結果還是一陣風,最后也沒有人提了;甚至有些公司為了堅持下去,合理化建議每月都有考核,但結果還是是不理想。很顯然,獎勵不是主要問題。提案改善推行不了了之的原因可能是:1.提案改善多數是給別人提問題,讓別人去改,從開始就決定了改善的意愿不會很強,改善速度自然不理想,時間長了就會感覺失望,甚至有些提案改善最后會發展為相互吐槽的平臺;2.提案改善的觸發點一般都是提升績效,很容易變為量化績效,而且往往對于質量會有一定要求,門檻也就高了,數量也慢慢變少了;3.提案改善往往迫于指標考核等等,以物質獎勵為主,是一種被動的狀態。因此要讓提案改善能持續進行,我們要理解提案改善的目的和實施主體。提案改善一般都是想通過改善提高效率、提高質量、降低成本、提升公司效益。這些都是站在公司的角度,也都是對公司有好處的。但是提案改善是靠全員的參與和智慧才能存在的,那么站在作為主角的員工角度來看,員工能有什么好處?提案改善可以先從員工關心和成長方面著手:首先,員工工作時不方便、不舒適、不輕松、不安全的方面都可以被員工自我發現并提出來改善。這些方面改善后...
發布時間: 2021 - 07 - 29
作者: 龐兆然
點擊次數: 70
質量功能展開貫穿了整個產品開發過程,通過四個階段確定了關鍵環節,為深入的產品開發指明了方向。在設計階段,它可保證將顧客的要求準確無誤地轉換成產品定義(如:具有的功能、實現功能的機構和零件的形狀、尺寸、公差等);在生產準備階段,它可以保證將反映顧客要求的產品定義準確無誤地轉換為產品制造工藝過程;在生產加工階段,它可以保證制造出的產品完全滿足顧客的需求。但是對于過程中瓶頸技術的攻關及產品和工藝的穩健設計則需要其他質量工程工具,因此,有必要將質量功能展開與其他質量工程工具結合使用。例如,在建立質量屋的屋頂,即設計要求之間的相關關系矩陣時,經常會遇到兩個設計要求之間是負相關關系,即兩個設計要求之間存在著互相減弱、互相抵消的作用,為了解決這種矛盾,我們需要借助發明問題解決理論(TRIZ);又如,在根據設計要求的目標確定產品設計方案,完成初步設計之后,應對產品進行可靠性分析,對設計進行詳細評價,識別和改進潛在故障,完善設計工作,這時常用的方法是失效模式及影響度分析(FMEA);再如,在零件配置階段為了使產品質量特性波動小、穩定性好而進行的參數設計;針對產品的機能加以研究,以最低的壽命周期成本達到必要機能的價值工程與價值分析(VE/VA);此外,經常用到的質量工程工具還有試驗設計、容差設計、可靠性設計、統計過程控制(SPC)、控制計劃(CP)、面向制造和裝配的設計(DFMA)等。總之,質量功能展開需要與其它質量工程工具結合使用,QFD指明產品開發方向、確定關鍵環節,其它質量工程工具解決瓶頸技術和、進行穩健設計,二者結合才能開發出顧客滿意的產品。本文為冠卓咨詢原創文字作品,任何人或組織不得對本文進行篡改,轉載或以盈利為目的行為,一經發現,將負法律責任。
發布時間: 2021 - 07 - 28
作者: 李國松
點擊次數: 62
傳統制造系統的核心要素可以用5個M來概括,材料(Material)、設備(Machine)、工藝(Methods)、測量(Measurement)和維護(Maintenance),過去的制造系統升級,都是圍繞著這5個要素進行改善,這些活動主要還是圍繞著人來開展,著5個核心要素依然是靠人來駕馭。智能制造系統區別于傳統制造系統在于第6個M,即建模(Modeling),并且依靠第6個M來驅動前面的5個要素,來解決和避免制造系統的問題。一個制造系統是否智能,可通過以下兩個特征來判斷:1.是否能夠學習人的經驗,代替人來分析問題和制定決策;2.能否從新的問題中積累經驗,以避免問題的重復發生。大數據并不是追求記錄龐大的數據,數據的本身并不會給你帶來價值,龐大的數據系統也不會讓你的制造更加先進,數據必須轉化成信息、知識,才會為制造系統帶來價值。大數據是發現問題的一種途徑和解決問題的一種手段,通過數據的分析,從而去解決和避免不可見問題的風險,這才是大數據的核心目的。制造系統中問題的發生和解決,都會產生大量的數據,通過數據的分析和挖掘,可以讓你了解問題產生的過程、造成的影響和解決的方法,這些信息如果被建模后,轉化成知識,再利用這些知識去發現問題,分析問題,解決問題,并能在未來避免同類問題的重復發生。當這個過程無需人工干涉,系統可以自動自發的去循環進行,則這個系統就可稱為智能制造系統。我們可以從以下3個方向利用大數據來推動智能制造:1.把現場出現的問題變成數據,并利用這些數據來對問題的發生和解決進行建模,把人的經驗,變成知識,從而產生可持續的價值;2.數據變成知識后,通過數據分析工具,把傳統的解決可見問題,延伸到對不可見問題的預防,深層次的去理解問題為什么會發生;3.再把知識變成數據,生成生產指令、工藝參數以及可執行的決策,從根本上去解決、預防問題。由此可見,大數據是智能制造系統的基礎,通過系統...
發布時間: 2021 - 07 - 27
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