为什么流程在高度复杂的制造中最重要

麦肯锡直接 为什么流程在高度复杂的制造中最重要 为了满足对最新先进产品不断增长的需求，公司需要一种更好的方法来处理日益复杂的制造过程中的相互作用和不确定性。 本文是RyanBrukardt、SeanCassady、KevinGoering、NickMellors和FrançoisSoubien的合作成果，代表了麦肯锡运营实践的观点。 ©GettyImages 2024年4月 满足需求是复杂制造业中日益严峻的挑战。高度复杂产品的制造商，包括航空航天公司、造船厂和工业设备生产商 ，正经历着来自不耐烦的客户的前所未有的需求，但他们在提高产量以满足这一需求方面也面临着严峻的阻力。随着几十年来设计的发展，这些公司的产品制造变得越来越复杂，增加了新的功能。 以及对传统平台的其他要求。高水平的客户可配置性使制造操作更加复杂，几乎没有完全相同的产品。公司还面临着劳动力挑战，许多最有经验的工人都达到了退休年龄，而替代工作受到漫长的学习曲线和认证时间的限制。未来的挑战是艰巨的：制造商必须迅速将吞吐量提高到创纪录的水平，产品比以往任何时候都更加复杂，拥有几十年来经验最少的劳动力。 传统的精益工具在复杂环境中崩溃 更糟糕的是，通常用于有效提高产量的精益工具很 难应用于复杂的制造业。在传统的大批量工厂中，随着可重复产品的不断发展，塔克-满足客户需求所需的生产速度-是可见的，并且可以实时测量。 复杂制造在本质上不同，主要有三个原因。首先，周期时间趋于 第二，由于特殊的配置要求、返工或工程变通的需要 ，每个过程中的工作(WIP)都可能有一个独特的完成路径， 因此,瓶颈不断转移,优化操作所需的信息高度分散,决策是用不完整的数据做出的,在WIP中卡住。 对流动的不懈关注简化了复杂性 复杂的制造商可以通过重新思考他们的精益方法来 克服这些挑战。在传统工厂中，精益工具如 总体设备有效性、总体过程有效性或生产线平衡分析通常应用于过程步骤、资产和个人，以发现限制生产率瓶颈的废物。然而，复杂制造更经常受到流程的限制： endcycletimeittakestomoveWIPthroughproduction.Therefore,applyingthesetoolstoWIPflow,ratherthanassetorlabourproductivity,isfarmoreeffectiveatuncoveryandprioritizingtheoftenshiftingsourcesofwaste(exit).Once 诊断约束，提高性能通常需要三个杠杆： 1.振兴信息流一些公司使用其生产系统的数字孪生来实时识别动态约束，允许团队同步和优先考虑他们的工作，以保持产品的移动。 2.标准化跨职能性能使用旨在支持速率和性能可见性的服务级别协议。这可能包括绩效指标的更改，以鼓励团队最大程度地减少延迟并改善流量，而不是关注“内部”措施，例如劳动力或设备利用率。 3.消除在制品流动障碍有针对性的计划。例如，一家公司实施了一个新的分期点来验证 在开始关键组装步骤之前，所有所需组件的存在和质量。从关键路径中删除此工作极大地减少了由组装开始后发现的缺失零件或缺陷造成的延迟。 值得注意的是，这些举措很少局限于制造的四面墙；相反 ，它们通常涉及与关键供应商的整合，以减轻零件短缺并保持质量要求。 2为什么流程在高度复杂的制造中最重要 Exhibit 解决流量限制的针对性举措可以减少端到端周期时间。 示例在制品(WIP)流程(端到端循环时间)工作时间各种非增值时间（移动、返工、等待等） WIP流量（之前） WIP流量（之后） 30-60%压缩是典型的 在高复杂性制造中 麦肯锡公司 持续的改进取决于建立前线能力，以识别新的制约因素并领导解决这些制约因素的举措。在复杂的制造中，应对中断的能力需要一个特别灵活和有能力的团队。 在性能上实现阶跃变化的机会 一家航空航天公司在六周内将生产速度提高了45％，仅 实施了四项优先计划，以解决他们面临的最大流量瓶颈 。同样，一家造船厂在不到一年的时间内通过发现和瞄准现有精益努力中没有捕捉到的流量限制，使吞吐量翻了一番。在这两种情况下，都没有任何额外的资本投资就取得了成果。 除了吞吐量之外，两家公司还通过授权前线消除多年来困扰他们的根深蒂固的障碍，从而提高了生产力，质量和员工参与度。结果，他们都看到了加速的文化变革和对更广泛的转型努力的支持。这些例子并不是异常值：我们的经验和研究表明，一系列行业的复杂制造商往往具有较低的个位数的劳动力与总流动时间之比：平均不到5％。为了满足不断增长的需求，同时提高和维持生产力，先进产品制造商可以通过专注于流程来克服日益复杂的挑战。 RyanBrukardt是麦肯锡迈阿密办事处的高级合伙人；肖恩·卡萨迪是华盛顿特区办公室的顾问；凯文·戈林是湾区办事处的合伙人 ；尼克·梅洛尔斯是西雅图办事处的合伙人；以及弗朗索瓦·苏比恩是巴黎办事处的合伙人.作者希望感谢KaterinaBaduk，SeanCamarella和BenjaminPlum对本文的贡献。 版权所有©2024麦肯锡公司。保留所有权利。 为什么流量在高度复杂的情况下最重要制造3