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时间：2020年05月07日
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工厂管理计划与激励方法
计划与激励在许多运营管理的舞台中，人的因素会把计划和激励之间的区别搞得模糊不清。举例而言，处于精确性的考虑，调度工具很可能应该利用产能的历史数据。然而，如果人们认为历史绩效不佳，那么使用它来计划未来可能被看作接受了应达到的水准以下的结果。
我们遇到过好几个为了避免这种观念而故意在他们的调度程序里使用不真实的产能数据的经理。就像他们告诉我们的那样，“如果你不把标杆设得足够高，工人们就不会表现出他们最好的成绩。”基于我们此前关于个体如何被不同的东西所激励的讨论，假设一些工人会在一个不能实现的调度计划的压力下表现良好当然是合理的。
但是，我们也跟一些操作员和产线经理谈过话，他们按照一个在工厂历史上甚至从来没有达到过的生产目标来被考核。一些人真正泄气8了;其他人公然地表示轻蔑。我们的观点是，在大多数情况下，不现实的产能数字不仅会失去激励的作用，反而会损害士气。当这些数据被用来向客户提供交货日期时，过高估计的产能可能导致更加严重的后果。我们发现了一个案例，工厂的经理被授权在一夜之内把工厂产能增加了百分之五十。
几乎没有什么物理上的变化;他的意图完全是用压力来增加产出。然而，因为工厂中没人敢公然反抗工厂经理，新的产能数字立即在整个工厂的系统中投入使用，包括那些用来向客户作承诺的。当产出不能以遥远的接近百分之五十的比例上升时，工厂迅速地发现自己被逾期订单淹没了。这个工厂经理的行为是被流行的 JIT 所鼓励的类比的一个变种，它把工厂比作河流，把在制品比作水，把问题比作石头。
为了找到问题(石头)，必须减少在制品(水)。当然，这意味着通过使用轻率地硬撞的方法找到问题。我们的工厂经理用类似的直接方式找到了他的产能上限。在第一篇里，我们提出声纳(以近似模型的形式)也许是这个类比中一个有价值的附加品。
使用它可以在降低在制品之前就识别并解决问题，从而避免许多痛苦和损失。如果我们的经理确定了新要求的产能数字不被用来决定客户需求，直到或除非他们被证明可行，对这种苦恼的解决可以保全他的工作人员和客户。大体上说，任何建模，分析，或是控制系统都依赖多样的绩效参数，诸如产出、产量、机器速率、品质量度，以及返工量。我们自然希望改善这些绩效量度，使他们变得比历史证明的更好自然是一种诱惑。更不用说最优化或激励的原因。我们发觉区别用于预测和用于激励的系统是很重要的。
预测系统，例如调度工具，交货期提报系统，和产能计划程序，应该使用可用的最精确的数据，包括在适当时候使用真实的历史数据。激励系统，例如刺激机制、成绩评估以及惩罚程序，可能依赖于特定目标，虽然我们仍然要小心不要使用过分不现实的目标导致工人泄气。
文章来源： 《工厂物理学》 作者是(美)霍普 斯皮尔曼
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