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時間：2020年05月07日
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工廠管理計劃與激勵方法
計劃與激勵在許多運營管理的舞臺中，人的因素會把計劃和激勵之間的區別搞得模糊不清。舉例而言，處于精確性的考慮，調度工具很可能應該利用產能的歷史數據。然而，如果人們認為歷史績效不佳，那么使用它來計劃未來可能被看作接受了應達到的水準以下的結果。
我們遇到過好幾個為了避免這種觀念而故意在他們的調度程序里使用不真實的產能數據的經理。就像他們告訴我們的那樣，“如果你不把標桿設得足夠高，工人們就不會表現出他們最好的成績。”基于我們此前關于個體如何被不同的東西所激勵的討論，假設一些工人會在一個不能實現的調度計劃的壓力下表現良好當然是合理的。
但是，我們也跟一些操作員和產線經理談過話，他們按照一個在工廠歷史上甚至從來沒有達到過的生產目標來被考核。一些人真正泄氣8了;其他人公然地表示輕蔑。我們的觀點是，在大多數情況下，不現實的產能數字不僅會失去激勵的作用，反而會損害士氣。當這些數據被用來向客戶提供交貨日期時，過高估計的產能可能導致更加嚴重的后果。我們發現了一個案例，工廠的經理被授權在一夜之內把工廠產能增加了百分之五十。
幾乎沒有什么物理上的變化;他的意圖完全是用壓力來增加產出。然而，因為工廠中沒人敢公然反抗工廠經理，新的產能數字立即在整個工廠的系統中投入使用，包括那些用來向客戶作承諾的。當產出不能以遙遠的接近百分之五十的比例上升時，工廠迅速地發現自己被逾期訂單淹沒了。這個工廠經理的行為是被流行的 JIT 所鼓勵的類比的一個變種，它把工廠比作河流，把在制品比作水，把問題比作石頭。
為了找到問題(石頭)，必須減少在制品(水)。當然，這意味著通過使用輕率地硬撞的方法找到問題。我們的工廠經理用類似的直接方式找到了他的產能上限。在第一篇里，我們提出聲納(以近似模型的形式)也許是這個類比中一個有價值的附加品。
使用它可以在降低在制品之前就識別并解決問題，從而避免許多痛苦和損失。如果我們的經理確定了新要求的產能數字不被用來決定客戶需求，直到或除非他們被證明可行，對這種苦惱的解決可以保全他的工作人員和客戶。大體上說，任何建模，分析，或是控制系統都依賴多樣的績效參數，諸如產出、產量、機器速率、品質量度，以及返工量。我們自然希望改善這些績效量度，使他們變得比歷史證明的更好自然是一種誘惑。更不用說最優化或激勵的原因。我們發覺區別用于預測和用于激勵的系統是很重要的。
預測系統，例如調度工具，交貨期提報系統，和產能計劃程序，應該使用可用的最精確的數據，包括在適當時候使用真實的歷史數據。激勵系統，例如刺激機制、成績評估以及懲罰程序，可能依賴于特定目標，雖然我們仍然要小心不要使用過分不現實的目標導致工人泄氣。
文章來源： 《工廠物理學》 作者是(美)霍普 斯皮爾曼
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