提到瓶颈，大家脑海第一反应可能会是最忙的机器，的确，瓶颈资源的产出直接决定了生产系统整体产出，因此瓶颈管理一直是生产管理者关注的焦点，但是你确定识别出的瓶颈是生产系统真正的瓶颈机器吗？

目前很多瓶颈管理实践应用，大都是事先设定一个识别指标，例如机器利用率、在制品数量、在制品排队时间等，在生产系统运行一段时间后，通过收集生产过程中的数据，根据提出的识别指标对瓶颈进行识别，再针对识别出的瓶颈进行相应的资源追加投入或生产计划调整。这种识别方式本质上是先识别瓶颈后利用瓶颈的逻辑，瓶颈利用即生产调度方案的求解。由于不同的调度方案对应不同的瓶颈机器，如果当前的生产调度方案不是最优的，那么识别出的瓶颈就不是生产系统真正的瓶颈，在此基础上的改善和资源调整，只会使生产系统更加混乱，出现不如不改的结果。

其实，瓶颈识别与生产调度有着非常密切的关系，相同的生产任务和机器能力如果采用不同的调度方案，对应的瓶颈机器可能不同。因此，正确的瓶颈识别首先要保证当前的调度方案或者生产计划是最优的；另外，考虑到生产过程中的各种复杂因素以及管理者的不同关注点，单一指标的瓶颈识别结果可能不够全面客观，所以，在保证生产调度方案最优的前提下，识别瓶颈机器时要根据企业当下关注的多个影响因素，采用多指标识别方法。

明确了瓶颈识别与生产调度之间的关系，瓶颈识别指标体系该如何建立呢？传统瓶颈识别均是以机器负荷量为基础处理得到的机器属性，或者是该属性的在制品外在表现形式为指标，因此，建立指标体系时，机器负荷量是首选属性，负荷量最大的机器就是瓶颈。

当机器负荷相近时，就要考虑机器的设备利用率，设备利用率指单位时间内实际产量与理论产量之比，也可以用设备负荷量与设备完工时间（设备开始运行到设备停机时间）之比表示。在机器负荷相同的情况下，设备利用率越高的机器越有可能成为瓶颈机器。

当机器的负荷以及利用率都接近时，需要比较机器的平均活跃时间。机器平均活跃时间反映的是设备在单位时间段内的忙闲率，活跃时间越长，表示机器连续工作时间越长，停机次数少，更有可能是瓶颈。

机器负荷表示机器的净工作量，是绝对属性，设备利用率则考虑了机器的总工作时长，属于相对属性，平均活跃时间表示了机器在总工作时间内的忙闲均衡性，这三个指标组合已经看似完美，但实践应用时指标权重值的求解结果表明，平均活跃时间指标的权重值普遍在0.8以上，个别案例甚至超过0.9，说明平均活跃时间指标在识别瓶颈时起着决定性的作用，考虑到有些机器虽然平均活跃时间比较短，即停机次数多，连续工作时间段数量多，但如果每次停机的时间很短，这种情况其实也可以认为是机器连续工作，为了减少此情况下活跃时间指标对瓶颈识别结果的影响，可以增加停机时间指标，平衡各指标权重，保证瓶颈识别结果的准确性。

至此，机器负荷、利用率、平均活跃时间、停机时间的组合就是一个可行的瓶颈识别指标体系，当然企业实践应用中可根据自身关注的因素调整变更指标组合，下面介绍一个瓶颈识别方法的案例，首先是求解车间调度方案。

得到最优调度方案后，将工件加工序列输入仿真模型，模拟最优调度方案下的各瓶颈识别指标值，再采用多属性决策方法识别出瓶颈机器。  

传统瓶颈识别方法更多的是一种事前计划阶段的瓶颈识别，文章所介绍的方法指标值需要在最优调度方案实施后才可得到，是实际生产过程中的瓶颈识别，这与精益生产先加速流动，暴露问题后再实施改善的理念一致。此方法与传统方法的识别结果可能一致，但可以起到防错效果，保证了瓶颈管理初期方向的准确性。

目前生产管理者对于瓶颈机器的管理原则普遍是100%利用，在静态环境（各种生产因素确定）下这种管理理念是合理的，但当生产过程中存在干扰因素时，100%的瓶颈机器利用率是否是最高效的呢？下篇文章中与大家分享。

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