下面是小编为大家整理的2022年风险管理在制造业中运用分析,供大家参考。希望对大家写作有帮助!
风险管理在制造业中的运用分析3篇
第1篇: 风险管理在制造业中的运用分析
DMAIC模型在制造业不良品管理中的应用
摘 要:质量管理是制造业管理的一个重要内容。不良品的管理,是质量管理的一个新视角,它是后端质量管理的重要内容,在前端质量管理措施(即生产前,控制解决可能发生不良原因的预防措施)实施以后,依然存在不良发生的因素,导致不良品发生。在生产中,不良品发生过多,检验漏检和流入客户的风险也越大,企业的生产成本和质量成本都会上升。不良品管理的探讨对于制造业的发展,有重要的现实意义。文章简要介绍了六西格玛管理中的DMAIC持续改进模型,从不良品管理的视角,探讨了DMAIC模型的实际应用。
关键词:DMAIC模型;
制造业;
不良品管理;
质量管理
中图分类号:F272 文献标识码:A 文章编号:1006-8937(2015)27-0045-02
1 质量的定义、发展及意义
质量是产品或者服务满足给定需要的能力特征和特性的总和。我们从用户的角度,进一步定义质量:质量是用户对一个产品或服务满足程度的度量。所以,质量是一种产品或服务的生命线。质量管理,也从质量检验阶段,发展到统计过程控制阶段(1924年,美国休哈特理论),全面质量管理(1961年,菲根堡姆),质量控制的设计阶段(70年代,田口质量理论),以及利用计算机进行质量管理阶段(现代技术,质量信息系统)。
在经济全球化的背景下,越来越多的制造企业重视产品的质量管理,产品质量成为一个企业成功甚至生存的关键因素。国家提出了“中国制造2025”契合时代的中国版的“工业4.0”规划,把加强质量品牌建设,作为了一项任务和重点,也强调了质量的重要性。所以,不管从宏观层面还是制造企业的自身,重视质量管理都十分重要。
2 DMAIC模型简介
六西格码(6σ)质量管理,是从摩托罗拉公司提出,到通用电气公司真正标志性的应用和推广。西格码为希腊字母sigma的中译文,含义为“标准偏差”。六西格码意为“6倍标准差”,质量上表示每百万产品的坏品率少于3.4,是一项反映了工序能力的统计度量单位,也是一种实现“高质量”和“低成本”制造的管理途径。
DMAIC模型是六西格玛管理的过程改进模式,是一个逻辑性的过程循环管理。由界定(Define)、量测(Measurement)、分析(Analysis)、改进(Improvement)、控制(Control)等五个步骤组成。在六西格玛活动中,遵循以上五个步骤,从问题的陈述到实施方案持续执行的全过程,通过DMAIC方法可以有效的解决问题。
2.1 定义阶段
识别顾客的关键需求并找到需要改进的产品或流程,成立六西格玛改善小组,通过小组调查分析,确定需要进行改善的项目以及拥有的资源。
从识别客户需求开始,找到需要改善的项目,确定相关的部门和人员,成立小组,划分工作任务,明确小组成员的作用,同时,制定项目目标和计划方案,随着项目的进行对计划进行必要的修订,将改善目标界定在合理的范围内。
相关方法:头脑风暴,亲和图,德尔菲法,排列图,树状图,SIPOC(高级流程图),饼图等。
2.2 量测阶段
收集需要改善项目的相关数据,掌握项目的现状,为改善的具体方向和目标,提供决策依据。对每一个定义问题(Y)的工序能力进行测量,深入了解现有的生产过程状态,找到影响因素的“X”集合。
从制定一份数据收集计划开始,选择适当的测量系统分析,将项目的数据进行收集并汇总。小组成员,一起分析数据的特征,找到生产过程的问题点,并分析可能发生的原因。在寻找X时,要尽量考虑全面,不能按照以往的经验主观抛弃一些因素X,应该结合小组成员的知识和能力,全面测量生产过程中的各种因素,并对这些数据和因素X进行分类,以便分析使用。
相关方法:头脑风暴,输入/输出图(I/O),流程图,因果矩阵图,鱼骨图,调查表,直方图,趋势图等。
2.3 分析阶段
针对量测阶段收集的数据做统计分析,找出产生质量问题的主要原因。通过分析方法及结果,回答测量阶段的X问题集合。
在此阶段,找出关键的质量问题,寻找问题的产生原因,作为待确认原因。用统计方法判断哪些原因是产生质量问题的权重原因。可以构建输入变量(待确认原因)与输出变量(问题点)的制造过程的数学模型,分析因素集合X中,每个元素的改变对输出的不同影响。
相关方法:鱼骨图,趋势图,输入/输出图(I/O),散布图,主效应图,基础统计,方差分析,回归分析,假设检验等。
2.4 改进阶段
改进阶段是DMAIC 模型的核心阶段,改进的实际效果决定了改善小组的工作成就。在分析阶段,找出质量问题的主要影响因素和发生原因,接下来,需要对关键因素制定改进方案。
改善小组提出改善方案,实施制定方案,进行试验验证,观察阶段性改善成果,继续修订方案,实施修改的方案,成为一个循环的过程。所以,这个阶段是制定,实施和验证改善方案的过程,也是一个不断改进方案的过程。
相关方法:头脑风暴,散布图,试验设计,试验数据的方差分析,试验数据的回归分析等。
2.5 控制阶段
DMAIC模型中,强调了持续控制的作用。过去的质量管理过程中,辛辛苦苦取得的改进效果,往往在一段时间后又恢复到原来样子,原因是对改进成果没有很好的控制。控制阶段的核心思想,是对关键因素进行长期控制并制定措施来维持改进的成果。
此阶段,使用相关的质量管理理论和技术方法,对关键因素进行控制,控制变量的变异,制定过程控制计划,修订标准操作程序和作业指导书,同时,建立测量体系和标准,监控工作流程 ,制定一些应急方案。
相关方法:FMEA,控制图,统计过程控制,防错法(防呆法),过程能力指数(CPK),标准操作程序(SOP),过程文件化。
3 DMAIC在制造业不良品管理中的应用
3.1 定义阶段
定义阶段,是DMAIC模型的第一个步骤,也是实施六西格玛管理的基础。在制造业中,识别内外部客户声音,包括厂内的内部不良品和外部客户发现的不良品。根据两种不同客户的心声,找出关键质量因素,确定改进项目,组建跨部门的六西格玛改善小组,例如,企业里的QCC小集团,品质改善小组,8D改善小组等。
改善小组成员一起讨论和列举项目存在的影响客户满意的关键质量问题,把握不良品的现状,总结不良品的类型和影响程度,并制定改进计划,划分权责部门的工作。
3.2 量测阶段
量测阶段,是定义阶段的具体量化的过程,也是为分析阶段提供数据的过程。针对改善的项目,测算出各种不良品的发生数量,进行分类统计,为找出问题的原因提供数据与线索。数据统计,可以设计各种表格或者图形进行特征统计,例如,破损位置分布统计,异物的大小和形状分类统计等。
改善小组选择多种类型的不良品,作为测量对象,制定相关的收集数据的方案,并收集和整理数据,参照各种统计手法,制定合理的抽样计划。例如,运用调查表,排列图,直方图,横向纵向比较法,散布图等,有效的统计和归纳数据。
3.3 分析阶段
分析阶段,对量测阶段的数据进行统计分析,找出项目实施过程中不良品的主要类型和发生的原因,参照各类不良品对内外部客户满意度的影响权重,以及改善的难易程度,确立不良品改善的先后顺序和具体方向,并提出有效的改善措施。
这个阶段,结合方差分析,多变量相关分析,回归分析等工具,进行数据分析,建立不良品发生的模型或者假设,引入生产流程分析,修正不良品发生原因的模型或假设,最终找到并确认关键原因,为制定具体的改进措施提供依据。
3.4 改进阶段
改进阶段是DMAIC管理的核心阶段,也是DMAIC改善措施的制定及实施阶段。在前三个阶段的基础上,运用各种方法找出改善不良品发生的解决方案,并不断优化方案,确定最优方案并实施。
改善小组,根据分析数据的结果,结合成员的丰富制造经验,提出多样性的改进方案,讨论和评估各个方案,找到最可能产生效果和最切实可行的改进方案,并试验设计,不断修改方案,找出控制不良品发生因素的最优方案,制定具体实施计划,全面传达和执行。
3.5 控制阶段
控制阶段,改善小组可以建立一系列的控制措施,加强对改善措施的过程管理,保证不良品管理的持续进行。这个过程,不断巩固已有的改进成果.避免回到旧生产流程.确保改善措施的有效执行。
改善小组,可以把生产流程的改进措施制作成标准化的文件,进行统一要求。定期检查确认,或者设计一些防错的措施,对不按标准化文件实施的部门与员工给予及时的提醒和指导。制定流程的应变计划,一旦发现改善措施的实施过程中出现任何问题,应立即采取相应的反馈流程。
4 结 语
DMAIC模型是六西格玛改进中的一套科学,实用的质量管理方法,在实施过程中,DMAIC的五个阶段是循环运用的,每次循环都会使过程质量进一步提高,构成一个螺旋式上升的改善过程。DMAIC模型应用于不良品管理的工作中,分析不良品对客户满意度的影响权重,发生的分布规律和主要原因,找出关键因素,进行科学的试验验证,制定最优的改善方案,并建立体系式的控制流程,保证改善措施的持续实施。五个阶段,不断循环,解决了很多生产过程的问题点,提升了产品的良品率,也减少了不良品的流出风险,提高了客户满意度,同时,节省企业的制造成本和质量成本,进一步的提升了企业的形象。因此,运用DMAIC模型对制造业的不良品进行管理,有很重要的意义。
参考文献:
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第2篇: 风险管理在制造业中的运用分析
摘要:制造业在“智能物流”发展的背景下,非常重视供应链管理系统的开发和应用。通过市场调查,分析了青岛市制造业供应链管理系统的应用现状,发现供应链管理系统应用中亟待解决的库存积压、成本高、供应链成员信息沟通不畅等问题,据此提出开发“智能物流”供应链管理系统并使之在青岛市制造业中应用及推广的措施,以期提高制造业经营利润,增快其向现代供应链管理模式发展的步伐。
关键词:智能物流;
青岛市;
制造业;
供应链管理系统
受德国工业4.0的影响,《中国制造2025》出台。如今推动制造业的升级发展已经成为政府和行业的共识。物流贯穿于整个产品生命周期中,制造企业对物流的关注度上升到新的阶段,对供应链管理的认识上升到新的高度。青岛市作为山东省的金融中心,“十三五”期间,青岛市以创建“中国制造2025”试点示范城市为契机,加快建设具有国际竞争力的先进制造业基地。在此基础上,制造业应用供应链管理系统势在必行。
一、青岛市制造业供应链管理系统应用现状
通过访谈调查、实地调查、电话调查,分析了青岛制造业智能物流供应链系统的发展及应用情况。2018年9月至2019年11月,调查了海信集团、上汽通用五菱汽车股份有限公司青岛分公司。2019年12月以来,调查了青岛五顺汽车模具部件有限公司、青岛武船重工有限公司、青岛六和方盛机械有限公司、中海油能源发展股份有限公司等。共调查了制造业的供应商100家,其中,32家是上汽通用五菱二级供应商,29家是即墨一汽大众供应商,18家是北汽新能源供应商,21家是海尔供应商。调查发现,目前青岛市制造业,供应链物流管理分为三个水平层次。第一类企业主要有国企、造船企业等,如武船重工、中海油,管理粗放或者是生产节奏缓慢的企业。是最初级的管理水平,就是全部使用原始管理方式、手工台账、表格记录。出入库使用领料单等,没有系统化运行,即使使用系统,系统也存在极大的不完备性,库存失控,使用无序,更谈不上供应链的衍生,不能管控到供应商层级,使用的工具是最简易的办公工具,属于原始级别。第二类企业主要有五顺、六和方盛等,是简单运用ERP的企业,该部分ERP系统主流是由国内财务软件起家的公司开发的。比如金蝶,用友等。这部分ERP主要用于流动资产管理,对于供应链的管理,更多是连接财务管理到库存,还算不上严格意义的供应链物流管理。生产、供应环节的信息疏通,库存量管理、拉动等等,还都采用比较原始的手段。辅助定期盘点,只是保证资产不流失。第三类企业,如海信、上汽通用五菱等,是比较全面使用ERP的公司,比如在大部分工作环节使用SAP的企业,或者用简单的ERP模块配合其他一些小程序实现辅助功能。这类企业管理供应链的信息有效性高,相对较好。但是,不同的数据库导致的数据整合是主要困难,以至于数据整合消耗大量的精力,也显现很多管理漏洞,后续推广硬件升级。这类企业相对来说走在时代的前沿,运用新信息时代的物联技术,将解决信息孤岛的问题。第三类企业在物流管理“智能”发展方面借鉴国内外成功的供应链管理系统,能结合企业的实际,着力提高现代物流系统的智能化和自动化,最终实现快速响应、准时配送、精益生产等目标,不断开发适应制造企业的“智能物流”供应链管理系统,理论与实践相结合,探索建设高度信息化、数据化和智能化的物流体系。
二、青岛市制造业供应链管理系统应用中亟待解决的问题
(一)ERP没有解决供应链管理难题。制造业在供应链管理方面,ERP系统应用模块较少或简单,还缺乏一种关键作用软件来解决管理库存的衡量、拉动能力的保证、响应时间及时以及公司资产实现轻量化、资金周转率提高等问题。(二)库存积压、成本高。调查显示,29.7%的企业反映,目前在生产经营和采购过程中遇到的主要困难是市场需求减少、订单不足,造成的库存积压成本上升的局面。目前,企业在供应链管理方面的成效并不明显。以供应链管理能力最好的汽车行业为例,外地供应商库存普遍维持在7—15天左右,海外供应商库存维持在30天左右,即便是本地供应商,库存也在1—2天左右。这与日本丰田的1小时库存,甚至零库存,还有很大的管理差距。目前青岛市已经引进的汽车企业有6家:上汽通用五菱、北汽新能源、一汽大众、比亚迪、中国重汽、一汽解放,均系产能突出的重要车企,总的库存资金占用是巨额浪费。如某汽车企业的年产量的库存资金消耗保守估计为1260万元。这仅仅是汽车行业,其他的家电、零配件、船舶制造等行业都存在库存优化空间。(三)供应链成员信息沟通不畅。除了库存以外,整个生产制造业的信息拉动,也存在信息闭塞问题,生产线边的物料消耗无法准确传递至仓库和供应商,是造成库存积压的重要原因。信息在物流过程中的严重闭塞,导致企业资源利用率低,在企业仓库、RDC、LOC甚至是线边库位,周转率都在较低水平。这不仅导致企业资源利用效率低下,而且会导致过程紊乱,从而降低质量水平,引发整体管理失效等等。(四)人员管理难度大、成本高。以青岛上汽通用五菱青岛分公司为例,企业用于线边配送人员,一条生产线有32人,分2班,其中每班16人;
还有负责巡线人员4人,负责扫描2人,负责响应2人,负责配送8人。该企业线边员工年流失率56%,均是因为智能化软件应用少、工人工作负担较重而离职。同时又导致该企业对于配送岗位提升20%工资,增加了人力成本,但是员工流失率降低有限(据2019年数据,该公司年度共计招聘员工1198人,离职716人,其中1类员工离职人数达到649人,一线离职率达到90%,同比2018年没有减少)。近几年,职工工资、社保、公积金缴费等不断增长使企业人工成本快速攀升,同时,人才供需脱节造成结构性招工难也提高了招工和培养成本。2019年12月调查中,一半以上的企业认为:目前在生产经营和采购过程中遇到的主要困难是劳动力成本上涨,是制约企业发展的重要因素。(五)生产柔性较差。现在由于市场多变,企业大批量规模化生产已经越来越困难,更多的是通过对客户信息的收集,对客户进行个性化定制。这种定制,对生产要求很高,尤其是对于物流供应要求很高。但是目前青岛制造业的供应链管理中,很难支持绝对柔性的生产,物流经常成为瓶颈,导致企业对消费者的满足不够,消费潜力没有得到挖掘。
三、“智能物流”背景下青岛市制造业供应链管理系统应用及推广
(一)“智能物流”供应链管理系统的应用。1.“智能物流”供应链系统。智能化的物流供应链管理可以更好地降低物流在仓储、人员管理等方面的成本,主动获取信息,最终实现信息流和物流、资金流的同步。“智能物流”供应链管理系统主要模块包括时间窗口管理、零件规划路径(PFEP)管理、标签条码机物料射频信息管理、线边物流配送管理(LES)、自动化仓储管理、周转包装管理(CMC)等,更好地服务于制造业,以客户的需求为核心,降低运营成本,实现柔性生产。2.提升利润空间。简单地说,投资回报率=利润率×周转率×财务杠杆企业提升自己管理竞争力的途径,将是管理利润率、周转率、以及财务杠杆的综合能力,而这项公式中的三项都与供应链的设计息息相关。因此,将供应链管理全面推向智能化,将是企业发展的重要方向以及利润来源。调查得知,青岛六和方盛是汽车制造厂的车身零件供应商。该公司核心竞争力为汽车磨具技术以及冲压焊接技术,供应链管理本着简约、适用原则,利用员工采用简单电子表格管理,流程详尽。后续,该公司由于长期库存积压(月总库存周转率达到10.38),同时发生关键件断料停产情况,导致生产停工时间长达500分钟/月。基于以上数据,该公司决定使用供应链物流软件,管理公司在制品、原材料库存。以2019年下半年的库存周转率数据为例。该公司实施“智能物流”供应链系统3个月以后,公司核算第三季度总库存周转率,第三季度3个月的总库存周转率分别为9.18、8.54、7.89;
第四季度,库存周转率为6.95、6.78、6.83,由于客户要求其原材料库存量(保密信息),所以库存周转率下降至6.8±0.2为合理水平。同期,公司现金流量表表明增加环比现金量600万元人民币整。3.信息沟通顺畅,实现快速响应。在中国制造变更为中国智造的新时代,信息化将是制造业腾飞的必由之路。制造企业若能更灵活地掌握资源、更良好地运营场地、更有效地控制库存、更及时地完成拉动、更理想地构建体系、更轻便地完成制造,便能实现更低的成本、更优的服务、更快的响应、更好的产品。青岛上汽通用五菱总装车间,每月由于配送不及时的停线为400分钟,均由于预警员预警不及时、信息传递不良导致。随后,配送采取LES拉动系统运行,运行以后,每月配送不及时停线降低到160分钟。制造业的供应链管理全面走向信息化,将是下一轮“智慧”的重压用武之地。(二)推广“智能物流”供应链管理系统在青岛制造业应用的措施。1.树立现代物流经营理念,向现代物流管理模式迈进。目前,青岛市制造业不能使用单一企业视角,要从整个产业链考虑。一级企业完成信息化改造以后,会由于效率增加,将问题顺延至二级企业。所以,后续供应链物流的主要优化目标将是头部企业的二级企业以及三级企业。此类企业大部分为传统管理方式,由于市场优势,还没有意识到信息化对于企业管理的重要性。可是,客户单方面需求提高,会导致低效瓶颈主要存在二级企业,所以,后续存在一个大趋势,主要是头部企业带领整个产业链进行信息系统升级,没有升级的腰部企业,将伴随整个供应链被市场淘汰。青岛市制造业要增强现代物流的开放意识。与先进国家、先进地区相比,物流管理方面还有很大的差距,要加强供应链物流的交流与合作,积极引进资金、技术以及经验。2.加强科技知识含量,培育新的核心能力。强化制造业内部系统构建,可根据自己的行业特点和实际情况设计和实施企业内部系统方案,提高系统的“智能”性能,从而能够以低廉的成本和更高的效率进行企业内外信息沟通和管理,集约地实现物流功能,缩小与先进制造业的差距。3.培养物流管理人才,提高企业管理能力。制造业向现代化物流提升转型的成败,物流专业人才显得尤为重要。企业管理者必须对每一个环节都有足够的了解,不仅是运输、配送专家,还应熟知财务管理、市场营销和采购等工作环节,还必须具备对物流诸环节进行协调的能力。4.“软硬结合”的供应链管理方式。供应链管理趋势将不再是使用单一信息系统解决管理问题,很多信息传递也不仅仅是依赖条形码、RFID等传统方式解决。未来,多维扫描、自动化仓储、自动录入、无序抓取等技术,会逐渐将信息带入到物流管理系统当中,所以,需要依靠一整套解决方案,融合信息技术、智能硬件、云存储、云计算,甚至引入深度学习算法,以将物流供应链打造为最优状态,做到库存最小、成本最低。很快,4PL将会在市场上成为主流,为企业提供全套的供应链物流解决方案。届时,现有的程序软件都将成为物流体系中的元素接受整合,新的供应链生态将会出现。
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第3篇: 风险管理在制造业中的运用分析
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