《工厂物理学》之制造科学

XJTU-IE,2007.9-2008.9,M:[e-mail](徐琛),[e-mail](李慰祖)第二篇工厂物理学Atheoryshouldassimpleaspossible,butnosimpler.——阿尔伯特·爱因斯坦第六章制造科学我经常说当一个人能够度量你所说出的，并且以数字的形式表达出来，那么你就在一定程度上了解了这个问题；但是当你不能用数字的形式表达出来的时候，你的知识就比较贫乏并且不太令人满意；即使这样（能够用数字表达），这也仅仅是知识的开端，在你的脑海里面几乎不可能上升到科学的高度，而不管是对于什么问题。——罗德·开尔文6.1制造科学的原由制造管理者们经常感到困惑。大量的书籍、短期课程、软件包、录像带、网站，以及其他推动竞争制造哲学和工具的资料足以将即使是昀有经验的专家淹没。更可怕的是，就像我们在第一篇中看到的那样，制造管理的主要方法（如，经典库存控制、MRP和JIT）彼此之间不能完全兼容并且存在严重的个体缺陷。很多制造管理者认识这个领域是通过大量的管理术语（如，MRP、MRPⅡ、ERP、JIT、CIM、FMS、OPT、TQM、BPR）和继承专家思想或者经验。Micklethwait和Woolridge（1996）在他们的有启迪作用的书《巫医》（TheWitchdoctors）中描述了这种倾向。尽管一些制造管理术语经常反映事实的核心，但是它们真正的本性是提供一种简单的方法来应对所有的问题。因此，它们很少提供关于哪种方法适用以及何时适用的权衡观点。这些经常导致一种心理上以为是“流行管理”的不幸结果。雇员们，被一个接一个“革新”打击之后，产生了愤世嫉俗的观点“这也会销声匿迹”。但是，很多管理者依然勇敢地坚持他们的信念，坚信总会有人在某些地方会有个一永劳逸解决所有运营问题的方法。所以导致的结果就是，介绍时髦词汇的书籍与咨询业繁荣发展，但是制造管理真正的进步却很少。当然，部分的混淆是由一些厂商或者顾问在营销其产品时过分夸张产生的。模糊的核心被炫目的推销材料包围，是经理们确切比较各种系统的要求难以实现。但是，我们认为问题的根源比这个还要深。我们相信，这种大尺度的混淆是我们缺乏下面所要讲的制造科学（scienceofmanufacturing）的直接后果。（186|187）6.1.1为什么是科学？对于物理学这样其目标是理解物质世界的领域，它们对科学的需要很明显。但制造管理是个应用领域，其目标是财务绩效，而不是发现知识。那为什么它也需要科学？昀简单的答案就是许多应用领域都依赖科学。医学建立的基础是生物、化学和其他自然学科。土木工程的前提是静力学、动力学和其他物理学分支。电气工程依赖于电与磁相关学1科的发展。在各个例子中，科学的基础提供了一套强有力的工具，但是科学本身并不是一个完整的应用领域。例如，医学实践的内容远多于简单地运用生物学原理。更具体地，科学在制造管理的背景下提供了许多应用。首先，科学提供精确性。正如本章开头引用的名言，“当你不能用数字来表达的时候，你的知识就比较贫乏并且不太令人满意。”因此，发展制造科学的原因之一就是要更精确地刻画系统行为。那些能够进行预测的关系是科学的基础（basics）。例如，是物理学的一个基本关系。那些如我们在第二章的库存系统中用于为不确定性建模的概率工具，就是工厂物理学重要基础知识的例子。maF=科学也提供直觉（intuition）。公式maF=很直观。对于同样的质量，作用力加倍，加速度也加倍。小学生要上一些科学课程，不是为了计算某个实验的结果，而是为了更好地理解身边的世界。知道了水结冰会膨胀，且这种膨胀能使发动机组产生裂纹，会使我们意识到需要防冻剂（不论我们会不会计算溶液的摩尔浓度）。类似地，管理者常常没有时间对一个决策作详细地分析。在这类情况下，模型真正的价值就是锐化直觉。良好的直觉能使管理者将精力集中在昀关键的问题上。昀后，科学通过提供个统一的框架来促进不同观点的综合（synthesis）。例如，人们多年来一直以为电、磁与光学是不同的领域。然而，JC麦克斯韦用四个式子将其统一。在制造业中，如WIP和周期时间等关键绩效指标，常常视为独立的。但如我们将在第七章中看到的，这些指标之间存在着定义良好且有用的关系。此外，制造企业是包含劳力、设备和资金的复杂系统。这样，我们就有多种看待它的方式：看作一群有共同价值观的人，看作一个开发新产品的创造性团队，看作一系列相互关联的物理过程，看作一个物流网络，或者看作一系列成本中心。通过提供前后一致的框架，制造科学给出综合这些不同观点的方法。将系统的不同部分纳入一个有效整体，这接近于管理职能的核心。为了进一步强调制造科学的必要性，我们考虑两个例子。（187|188）例A：某产品设计首先，假设一家汽车公司的市场营销部门已经完成一种市场需要的新型小汽车的设计构想·质量是1000千克（大约2200磅），安全，舒适。·10秒内从静止加速到60千米每小时（大约2.7米每二次方秒的加速度），一种运动型的汽车。·当燃料充分燃烧时发动机可以产生不超过200牛的力（大约45磅）。能做到么？当限定在这些简单条件的框架下，问题的答案就很简单——根本不可能！物理的基本关系是：maF=或者，本例中，NsmkgN700,2)/7.2)(000,1(2002=式子清楚地告诉我们以上的条件不能同时满足。此外，这些物理分析也暗示要达到一个可行的设计需要在什么地方做出改变：假定加速度需求是需要首先被满足的，我们就需要要么减少汽车质量，要么增加发动机的牵引力。因此，我们需要考虑更多的这个理论背后的关于汽车引擎的一些更加复杂的方面，以便寻找出方法来减小质量，同时要保证安全性，或者2增加引擎推力，同时保证燃料的经济性。具有物理和工程背景的读者很快就会指出这个例子过于简单，引擎的规格是按功率和转距来分类的，而不是力，并且引擎产生的转距会随着速度的改变而改变。尽管这些考虑的因素使问题的分析变得复杂，但是根本的一点不会改变：这种理论使我们在给定的一系列需求情况下，考察方案的可行性。许多产品的设计，从半导体到桥梁，都是建立在良好发展的理论科学基础上的。虽然自然科学之间各不相同，但是它们都具有以下共同特征：1.它们都用数理关系来描述系统的行为（如，maF=）。2.它们都建立在简单系统理论基础之上，围绕着简单系统理论延伸，就建立了更加复杂的现实世界系统（如，经典力学的关系都使建立在没有空气阻力和摩擦力的基础之上的）。3.它们一般都包含很直观的关键关系，例如，amF=清楚地表明，如果增加一倍质量m，在力不变的情况下，会减少半加速度a。通过一系列的观察，一个比a复杂的多的公式可能会更好的和实际数据吻合，但是却不会那么直观并且因此也不那么有用了。mF=例B:某工厂接下来，假设我们有一个工厂规格设计书而不是一个产品的规格设计书。特别的，负责制造的副厂长要求在一家印制电路板（PCB）工厂生产（188|189）·为满足需求，每周产量为3,000件。·周期时间（从加工任务投放到完成的时间）不超过一个星期，保持反应效率。·不加班（每周工作40个小时），保持低成本。能实现么?这次，答案就不那么明显了。在工厂设计中人们不会使用等式maF=。1工厂更像还未开发的汽车引擎的复杂组成部分。如果工厂设计原理真的存在，那么它能告诉我们什么?对于一个印制电路板工厂来说一个可能性就是产生如图6.1种所示曲线这样的关系。x轴显示产能，y轴显示由于产能变化导致的周期时间的变化。这三条曲线显示了每周不加班，加班4小时，加班8小时的产能和周期时间之间的关系。1正如我们即将在第七章看到的一样，在工厂设计中并不存在一个类似F=ma的关系式，但是通过它本身也不足以回答以上提出的问题。3图6.1周期时间与产出的关系从这个图中，我们立刻可以得到前面副厂长提出的问题的答案，就是不能。如果我们坚持平均周期时间不超过一周，而且不加班，我们每周昀多生产2,600个电路板。如果我们坚持平均周期时间少于一周，而且每周生产3,000个电路板，那么我们需要每周加班4个小时。只要工厂的产能服从这些曲线，我们就没有办法满足副厂长的要求。但是这并不意味着完全不可能，只是说在工厂现目前的配置下不能实现。可以推测，接下来我们想要从原理得到的就是如何以一种低成本的方式改变工厂，从而改变图6.1以满足副厂长的需求。注意到图6.1展示的关系满足我们先前引用的设计科学的共同属性：它们是定量的、简单的（我们可以知道它们是如何从简单的系统条件下得到的，后来又如何将这些结果应用到上述的曲线上）、直觉的（quantitative,simple,intuitive）。因而，即使它们不被用来解答数字性的问题，就像负责制造的副厂长提出的问题一样，像这样的关系也包含了非常有价值的管理见识。它们指出提高产出比率（从而提高产量）可能会引起周期时间的剧烈增加。也同样显示出，增加产能（这里指加班）使周期时间相对于产出比率不太敏感。在接下来的第二篇，我们将推测支配这种情况的定律和行为。（189|190）6.1.2定义制造系统在我们发展制造科学之前，我们必须精确的定义什么是制造系统。我们使用如下定义，由Deuermeyer的定义修正而来制造系统是实体在其中流动的具有目标导向的制程网络。（Amanufacturingsystemisanobjective-orientednetworkofprocessesthroughwhichentitiesflow.）我们将该定义的关键词用斜体进行了强调。首先，制造系统有一个目标（objective）。这一般和利润相关，但是正如以下我们所讨论的，具体的说明基本的目标需要注意一些东西。制造系统包含一些列制程（processes）。这些过程可能是一般的物理过程（切、磨、焊等），但是也可能包括用来支持直接制造过程的步骤（订单输入、夹具安装、运输、设备维护等）。4实体（Entities）不仅包含那些被制造的零部件，还包括用于控制系统运行的信息。流（flow）描述了材料和信息是如何被加工处理的。管理实体流是制造管理经理主要工作的重要组成部分。即使不会更重要，管理它们之间的交互作用和管理单个的进程和实体也一样重要。制造系统的以上定义强调了涉及制造系统的不同领域的角色。举个例子来说，机械和电气工程主要处理制造过程和实体设计（产品），同时工业工程（和持续流动系统中的化学工程，如石油提炼厂和化工厂）主要关注的是实体流和网络。管理活动关心的是朝着那个目的保证一切服从既定目标同时度量取得的进步。6.1.3规范性和描述性模型在前面的例子中，我们使用描述性模型（descriptivemodels）来决定系统是否达到所需的规格。在制造管理的教学和研究中，使用的大部分模型是规范性模型（prescriptivemodels）。即，它们试图规定（prescribe）或优化（optimize）生产系统的设计与控制。规范性模型显然是需要的，但在试图优化之前还得理解那些管控系统的基本关系。规范性模型一般从一系列数学（mathematical）假设中推导得到。因此，它们不同于物理和化学这些学科中陈述自然现象的模型。它们不是从数学表达式中推导，而是完全独立的猜测。例如，物理学的总体目标就是用昀少量的基本推测去解释尽可能多的现象。由此得到的描述性模型为应用领域，如机械和电子工程，的实践者用于指导复杂系统设计与控制的描述性模型提供基础。（190|191）例如，考虑土木工程师在选择桥梁设计时面临的问题。每个可用的设计策略代表一种建立在经验与模型基础上的规范性解决方案。如，要跨越很长的距离时，吊桥往往是个好的选择。吊桥是用钢铁制造的缆索悬吊的，缆索可以耐受非常大的张应力（tensilestress）但是却不耐受压应力（compressionstress）。与之相反，跨距较短时常常使用钢筋混凝土桥，支撑部分轻微上弯，从而对载重部分产生压应力。混凝土可以承受大的压应力，却不适合应对拉力。土木工程师是怎么知道这些的呢？在早期教育中，在学习建造大型结构之前，他们上了一系