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工业4.0会导致IE失业吗?

日期: 2017-12-29
浏览次数: 31

最近常有人跟我提起工业4.0的概念,还有人说随着互联网的发展和机械自动化的普及,制造业必定成为夕阳行业,大笔资金从制造业撤出,大量制造业转移到东南亚,许多一线管理者和工程师们感到迷茫和困惑。


我还在念书的时候,学的就是工业工程,最近常常也会有所困惑,我一直以为工业工程最有效的工具,掐秒表,测定工时,优化工艺动作就是它存在的意义。那么随着机器人的普及(我坚信机器人会慢慢普及的,伴随着人口优势的退减)工业工程是不是就没有存在的意义了?


我也时时考虑我自己的出路,如果工业工程都没落了,我该何去何从?我以前一直以为我的出路是精益思想,脱胎于工业工程的前沿的理论思想。


随着我进入了现在的公司,真正看到系统运作的力量之后,我重新改写了我的看法。


从我现在的理解来看,工业工程,真的是一种思路!而且它是针对于制造业中层干部的学科!


工业工程专业会学到很多知识,比如人因工程,管理学,运筹学,财务,机械制造,机械设计,统计学,质量管理,项目管理,单片机编程,电工电子,计算机技术等等


基础工业工程自身的若干知识点包括:现场5S管理,质量三不原则,质量七大手法,质量环,动作分析,布局设计,物流系统,全员设备管理等等


我现在来分析一下,为什么说工业工程是一种思路。


从工业工程专业来看,我们轻易的能够发现,好像它涉及到了一个简单制造业单位所覆盖的所有职能,


主线:订单接收(管理学),排产(统计学,运筹学),生产(制造,机械设计,5S现场管理),最终质量控制(质量管理)发货(物流系统)。


支持线:人员管理(管理学),成本核算(财务),采购(机械设计,机械制造,财务)设备(全员设备管理,机械设计,电工电子,单片机)


特殊线:改善项目(项目管理,财务)质量问题(质量七大手法,质量环)生产线变动(项目管理,布局优化)新项目导入(机械设计,机械制造,动作分析,人因工程)


不管以后的形势会是如何,机械化程度越来越高,但终究是需要管理的,而且我所说的以上各个职能,也不会消失。无非就是员工从手工装配到操作设备进行作业,但是还是会有以下问题:


1. 如何进行人员培养(操作指导书就足够了吗?培训周期?)


2. 如何进行设备维护(直接交给设备厂商吗?每次出了问题都停线等他们来修?)


3. 突发事件如何处理(自身产品质量问题,来料不良,供料来不及停线等料?)


4. 库存资本积压(大量资金压在库存上?)


5. 多品种小批量(就算科技先进到一按钮就换模,1秒切换成功,如何进行合理的排产?完完全全按订单生产?)


等等问题是无法避免的,机械化程度再高也会遇到。


工业工程能够站在更全面的视角(覆盖全职能)来看待一个制造业特性的单位的运作,这是一种管理思路而不是技术思路。


接下来我再来和大家一起探讨一下,为什么工业工程是针对中层干部的学科


作为一个最小的生产单位,生产线也好,装配组也好,这个小团队的领导者,相当于十夫长。这个小领导其实就是中层干部,他要负责的是这个团队的以下几个基本指标(这也是衡量他工作是不是做的好的指标):


安全,质量,效率,成本,交付,士气(人员)


首先作为中层干部得知道用什么样的统计方式能够了解到这些指标的现状。需要使用到统计学知识,用折线图还是用柱状图。质量使用百分比单位,还是ppm作为单位,效率用的是单台产品工时还是用产品周期时间,成本使用的是人均产量?报废和返工工时如何计算?交付使用按期交付率还是每天交付台数?士气(人员)使用流动率还是平衡计分卡?


这些难道机械化程度一高,都可以不计算了?


大家都说质量是产品的生命线,我们就把质量单独拿出来说。


我们都说质量是生产出来的不是检验出来的,那我们就要知道怎么生产出来的产品是好产品吧。


生产作业指导书(SOP也好WI也好JDS也好,一个意思)


- 如何确保员工遵守作业指导书作业


- 作业指导书与实际情况不符合如何反馈,应急措施是什么?


- 作业指导书的培训方法 (师徒口授?视频?还是仅仅有指导书?)


做IE的都知道5S是最基本的东西,但是5S最重要的是对质量的影响,我想这点可能需要着重讲出来,不同扭力的扳手,英制公制螺钉,相似的部件等等,如果现场管理混乱这些就会被混用,直接导致质量问题。


5S

- 5S的标准是怎么样的?


- 红牌是否运用在安全,质量,破损,无用的情况下?相关记录?是否已经解决了?


- 5S 是否有定期检查的计划,是否按计划进行?


- 三定(定置定位定容)是否做好了?


- 是否用影子板等工具可视化管理生产工具如锤子扳手螺丝刀等


衡量质量表现需要可视化的数据支持


合格率

- 计算口径(算一次通过率还是算质量抽查结果?)


- 趋势(表现越来越好,还是越来越差?波动是不是明显?)


只有经过培训的,符合技能要求的员工,才能生产出合格的产品


技能矩阵

- 技能矩阵的设计是否可视化


- 多技能工的培养计划


- 关键性岗位是否已经被覆盖


- 技能的选择


 一旦遇到不合格品的处理方法


质量控制流程

- 不合格品的隔离规定


- 警报升级的条件


- 警报升级的路径方法(员工发现了问题该通知谁?)


这个世界不可能出现十全十美的事情,产品也是一样,一旦发生了产品质量问题之后,作为中层干部,如何解决问题?总不可能都让工程师带走所有问题吧。


质量解决方法(有些叫A3或者其他的名称)

- 工具是否结构化(避免经验主义拍脑袋漏过了关键性问题)


- 该工具的培训及人员培养


- 如何确保该工具的使用为最终质量指标做出正向影响


这些东西难道机械化程度一高,都可以扔掉了?


刚才把质量单独拿出来讲,其实剩下的安全,效率,成本,人员也是一样的。


指标如果不好,怎么解决?


- 如何分析问题


- 如何找到关键原因


- 如何制定行动计划


- 如何找到相关资源


- 如何跟进确保问题的解决


- 如何制定最终解决方案确保问题不再复发


- 如何纳入流程保证常规的监控能够覆盖


难道机械化程度一高,这些都可以自动变好?      


最近看到一段话,觉得非常有道理:“人们往往把精益当作一个工具箱,其实它最大的作用是帮助企业来培养有能力的人。”同样的,如果只是把工业工程当作是掐秒表做动作研究来降低工时的,我觉得是想简单了。


“工业工程是一个思路,一个为制造业量身定做的纵观全局的思路。”


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