Keuntungan:
- Keupayaan untuk memahami logik bottleneck (kelajuan proses ialah kelajuan langkah paling perlahan) dan menyasarkan bottleneck untuk mencari dan memperbaikinya pada titik yang betul dengan sokongan kecerdasan buatan
- Keupayaan untuk mengukur produktiviti bersama-sama dengan kualiti dan kemampanan dan mengelakkan perangkap produktiviti palsu
- Keupayaan untuk menghasilkan senario kapasiti dengan kecerdasan buatan dan menggabungkannya dengan realiti ekonomi, mengetahui bahawa ia adalah ramalan
Operasi adalah otot perniagaan: di mana produk dibuat, perkhidmatan disediakan, kerja sebenarnya dilakukan. Bagi pengurus, mengurus operasi dengan baik bermakna menghasilkan lebih banyak nilai dengan sumber yang sama. Kunci kepada ini terletak pada tiga konsep: kecekapan (berapa banyak output yang anda hasilkan setiap input), kesesakan (titik paling sempit yang memperlahankan keseluruhan aliran), dan kapasiti (jumlah maksimum yang boleh anda hasilkan dengan sumber yang ada). Dalam unit ini, kita akan belajar cara menggunakan AI untuk menganalisis data operasi, mencari kesesakan dan merancang kapasiti. Sempadan: AI menghasilkan analisis dan cadangan; Pengurus memutuskan kesesakan yang mana untuk dilaburkan dan cara mengagihkan sumber tersebut.
Logik bottleneck: pautan paling lemah dalam rantaian
Idea pengurusan operasi yang paling berkuasa adalah mudah: kelajuan proses adalah kelajuan langkah paling perlahan. Dalam barisan pengeluaran lima langkah, jika empat langkah memproses 100 keping sejam dan satu langkah memproses 40 keping, kelajuan keseluruhan barisan ialah 40. Langkah perlahan ini dipanggil bottleneck. Mempercepatkan langkah di luar kesesakan adalah pembaziran wang dan usaha; Semua yang berfungsi adalah untuk meluaskan kesesakan. Itulah sebabnya soalan pertama analisis operasi sentiasa "di manakah kesesakan?"
AI ialah penolong yang baik dalam mencari kesesakan dalam data operasi anda: anda memberikan tempoh setiap langkah, masa menunggu dan tunggakan, dan ia akan menandakan titik paling ketat dan tunggakan di hadapannya. Tetapi berhati-hati: AI menunjukkan langkah paling perlahan dalam data; Anda mesti membezakan dengan pengetahuan bidang anda sama ada ini adalah kesesakan sebenar atau gangguan sementara.
Petunjuk: Tanda praktikal untuk mencari kesesakan ialah "tertunggak." Mana-mana langkah yang menimbun di hadapan anda (tunggak, baris gilir, inventori kerja dalam proses) berkemungkinan menjadi halangan. Tanya AI, "Langkah manakah yang paling banyak bekerja di hadapannya?" Anda boleh menemui ini dengan cepat dengan bertanya:
Kecekapan dan kapasiti: menggunakan sumber dengan bijak
Produktiviti ialah nisbah input dan output: menghasilkan lebih banyak dengan buruh yang sama, kurang pembaziran dengan mesin yang sama. Tetapi mengejar kecekapan secara membuta tuli adalah perangkap — "kecekapan" yang mengurangkan kualiti atau membakar pekerja sebenarnya memerlukan wang. Pengurus yang baik mengukur kecekapan bersama dengan kualiti dan kemampanan.
Perancangan kapasiti bermaksud menyusun semula sumber untuk memenuhi permintaan. Kapasiti rendah bermakna pesanan terlepas; Lebihan kapasiti bermaksud kos terbiar. AI berkuasa dalam menjana senario daripada data permintaan dan kapasiti sejarah anda: "jika permintaan meningkat sebanyak 20 peratus, langkah manakah yang akan menyekat?", "jika kita menambah anjakan, adakah kesesakan akan diselesaikan?" Ia memberikan senario pantas untuk soalan seperti. Senario ini adalah ramalan; Anda membuat keputusan berdasarkan realiti ekonomi dan pengetahuan lapangan.
tiga kes mini
Kes 1 — Melabur di tempat yang salah. Pengeluaran adalah perlahan di bengkel perabot. Reaksi pertama pengurus ialah memperbaharui mesin paling mahal (cutting). Pertama, dia memberikan masa langkah tanpa nama kepada AI. YZ menunjukkan bahawa langkah pencelupan-pengeringan, bukan pemotongan, adalah kesesakan, dan purata 3 hari produk separuh siap terkumpul di hadapannya. Daripada mesin pemotong baru, pengurus melabur dalam ketuhar pengeringan kedua; Kadar pengeluaran meningkat sebanyak 28 peratus, kosnya adalah satu pertiga.
Kes 2 — Kecekapan palsu. Dalam satu pusat panggilan, "masa setiap panggilan" telah dikurangkan dan produktiviti kelihatan meningkat. Tetapi apabila AI diberi kepuasan pelanggan dan kadar panggilan ulangan bersama-sama, kebenaran terungkap: pelanggan menelefon semula kerana masalah mereka tidak dapat diselesaikan dan jumlah beban kerja meningkat. "Kecekapan" adalah ilusi. Metrik telah ditukar kepada "kadar resolusi panggilan pertama".
Kes 3 — Senario kapasiti. Sebuah pusat pengedaran kargo sedang bersiap sedia menghadapi lonjakan permintaan sebelum cuti. Pengurus memberikan data percutian lalu tanpa nama kepada AI dan bertanya, "Jika permintaan meningkat sebanyak 40 peratus, langkah manakah yang akan disekat?" dia bertanya. AI meramalkan bahawa langkah sort-parse akan ranap. Pengurus menjadualkan kakitangan sementara untuk langkah itu; Operasi hari raya berlalu tanpa sebarang kesesakan. Senario adalah dari AI, keputusan adalah dari pengurus.
Empat templat yang boleh disalin
1) Pengesanan bottleneck:
Peranan anda: penganalisis operasi. Gunakan data proses tanpa nama yang dilampirkan (nama langkah, masa purata, tunggakan). Kepada saya:1) Tunjukkan saya langkah yang paling perlahan dan tunggakan di hadapannya.2) Wajarkan kemungkinan bahawa ia adalah kesesakan.3) Ingatkan saya mengapa mempercepatkan langkah selain daripada kesesakan tidak akan berfungsi. Hanya gunakan nombor yang saya berikan.
2) Keseimbangan kualiti kecekapan:
Saya sedang mempertimbangkan untuk menambah baik metrik produktiviti berikut: [metrik]. Penunjuk kualiti/pekerja/pelanggan yang manakah mungkin terjejas jika saya mengikuti metrik ini sahaja? Senaraikan risiko dan cadangkan metrik seimbang yang akan mengukur kecekapan BERSAMA-SAMA dengan kualiti.
3) Senario kapasiti:
Gunakan data kapasiti tanpa nama yang dilampirkan (langkah, kapasiti semasa, permintaan semasa). Hasilkan 3 senario: permintaan +10%, +25%, +40%. Dalam setiap senario, tunjukkan dalam jadual langkah mana yang disekat dahulu dan berapa banyak sumber tambahan yang diperlukan. Tulis formula pengiraan supaya saya boleh mengesahkannya secara manual.
4) Analisis sisa:
Cari titik pembaziran dalam data pengeluaran tanpa nama yang dilampirkan (berapa banyak kerugian pada langkah mana). Senaraikan 3 sumber kerugian teratas dan cadangkan peningkatan kos rendah untuk setiap satu. Jangan menuntut alasan tanpa bukti; Jika tidak jelas, katakan "mesti disiasat".
Gesaan lemah / Gesaan kuat
Gesaan yang lemah:
Bagaimanakah saya mempercepatkan pengeluaran?
Tiada data, tiada proses. AI memberikan cadangan umum (lebih banyak mesin, lebih ramai kakitangan); Ini boleh membuatkan anda melabur di luar kesesakan dan kehilangan wang.
Gesaan kuat:
Peranan anda: penganalisis operasi. Data tanpa nama yang dilampirkan mengandungi 6 langkah pengeluaran, tempoh setiap langkah dan kerja yang belum selesai. Matlamat saya adalah untuk meningkatkan jumlah kelajuan pengeluaran. Cari kesesakan dahulu, kemudian anggarkan kesan mengembangkan langkah itu sahaja. Mengesyorkan melabur dalam langkah-langkah yang tidak menyekat. Tunjukkan formula.
Saiz
pendekatan yang lemah
Pendekatan yang kuat
Data
tiada
Masa langkah ditambah
Fokus
kelajuan keseluruhan
kesesakan
Arah pelaburan
rawak
Disasarkan pada kesesakan
Kebolehpercayaan
rendah
dengan formula
Keberkesanan kos
rendah
tinggi
Kesilapan biasa
- Melabur di luar kesesakan. Perbaiki langkah yang paling sempit, bukan langkah yang paling mahal.
- Kecekapan palsu. Kelajuan yang mengurangkan kualiti sebenarnya meningkatkan beban kerja; Ukur kecekapan dengan kualiti.
- Terperangkap dalam satu kesesakan. Sebaik sahaja satu kesesakan diselesaikan, yang seterusnya akan muncul; Proses ini sentiasa dipantau.
- Tersilap senario sebenarnya. Senario kapasiti adalah anggaran; Gabungkan dengan realiti ekonomi.
- Hilang punca kebakaran. Mencari titik pembaziran tidak mencukupi; Siasat sebab di lapangan.
Awas: Sebaik sahaja anda menyelesaikan kesesakan, kerja itu belum selesai; Kelajuan sistem kini tersekat pada langkah paling perlahan seterusnya. Penambahbaikan operasi bukan projek sekali sahaja, tetapi kitaran berterusan. Selepas setiap penambahbaikan, kami bertanya "di manakah kesesakan baru?" Tanya lagi.
Secara ringkasnya
Inti analisis operasi ialah logik kesesakan: kelajuan proses ialah kelajuan langkah paling perlahan, jadi penambahbaikan harus disasarkan pada kesesakan. Ukur kecekapan bersama kualiti dan kemampanan; Jangan jatuh ke dalam perangkap produktiviti palsu. Rancang kapasiti dengan senario, tetapi ingat bahawa senario adalah anggaran. AI ialah bantuan yang berkuasa dalam pengesanan kesesakan, penjanaan senario dan analisis pembaziran; Ia adalah keputusan pengurus mengenai kesesakan untuk melabur dan cara mengagihkan sumber tersebut.
Tugasan permohonan
Pilih proses daripada operasi anda sendiri (pengeluaran, perkhidmatan atau aliran pentadbiran) dan senaraikan secara awanama tempoh setiap langkah dan jumlah tunggakan. Minta AI mencari kesesakan dengan templat "Pengesanan Bottleneck" di atas. Kemudian, tentukan sekatan pertama dalam peningkatan permintaan dengan "Senario kapasiti". Sahkan penemuan dengan memerhatikannya di lapangan dan tuliskan keutamaan pelaburan anda dalam 3 item.
senarai semak
- [ ] Adakah saya telah menyenaraikan langkah-langkah proses tanpa nama dengan tempoh dan tunggakan?
- [ ] Adakah saya telah mengenal pasti kesesakan (titik paling sempit) dengan betul?
- [ ] Adakah saya menyasarkan peningkatan pada kesesakan?
- [ ] Adakah saya mengukur produktiviti bersama-sama dengan kualiti?
- [ ] Adakah saya menganggap senario kapasiti sebagai anggaran dan menggabungkannya dengan medan?