Почти все компании пытаются решить одни и те же проблемы — как производить нужное количество, как понять, сколько нужно производить и как это делать в срок. И за всю историю появилось всего несколько лидеров производств, которые справились с этими вопросами — Форд, Тайичи Оно и Голдратт. И каждый из них смог придумать, как продвинуть производство вперед.
Конвейер
Одна из глобальных проблем, с которой нужно было справиться — незаменяемость деталей и скорость выполнения задач. До Генри Форда каждый автомобиль был уникальным, каждый экземпляр собирал отдельный мастер. В результате детали от одной машины не подходили к другой, ремонт становился очень сложным и длинным процессом, а производство — неповоротливым и без гарантии качества.
Форд применил конвейер, перемещение деталей от одного участка производства к другому, и принцип «один мастер — одна деталь». Это решило гигантскую проблему с ремонтом, сборкой и производительностью. Стоимость каждого автомобиля при этом значительно упала, а скорость потока производства увеличилась. Это была она из первых успешных систем управления производством, где оптимизация в разы увеличила прибыль и производительность.
У Форда не получилось только решить проблему непостоянства скорости, ведь конвейер останавливался, если в нужном месте не было необходимой детали.
Канбан
Зато получилось решить этот вопрос у Тайити Оно. Он разрешил останавливать конвейер в любом месте, если это необходимо. Если не хватало деталей или скорости изготовления, мастер останавливал конвейер. В итоге скорость постепенно стала неизменной — конвейер двигался не быстрее, чем успевала работать самая медленная его часть.
Его идей стало обеспечить каждый участок работы запасом комплектующих. Как только тратится деталь, работник делает запрос на пополнение запаса до уровня, с учетом которого конвейер не остановится. Делал он это с помощью специальной канбан карточки. Получилась почти идеальная модель управления производством.
Но осталось две проблемы. Все эти решения отлично подходили для серийного производства, но не годились для позаказного или широкого ассортимента. Большие запасы тоже не помогают, только увеличивают затраты оборотных средств и места.
Цифровизация производства: от ERP до LRPi-системы
В 20 веке правила диктовал уже потребитель, а не производитель. Нужно было срочно найти решение, в котором не применим конвейер и канбан, большой ассортимент и нестабильный спрос.
С этим справился еще один гений — Элияху Голдратт. Он разработал Теорию ограничений Голдратта (Theory of Constraints), которая отлично работает в условиях современного рынка. Он предложил поэтапно находить и исправлять узкое место, которое влияет на результат. Найти ограничение и устранить.
Теперь у логистики и производства нет вопроса, что делать в конкретный момент — работает технология индикативных очередей актуальных задач. В программе прописано, что должен выработать определенный цех в конкретный момент и что делать прямо сейчас не нужно. Это позволило производить любые объемы под заказчика, а не на склад.
Параллельно у Гордратта появилась еще одна программа, которая следила за системой буферов. Это помогало не создавать ненужных запасов, но и не допускать недостатка комплектующих и деталей.
Позже появились ERP и LRPi-системы — специальные инструменты, которые помогают находить решения в оперативной деятельности компании. Это ответ на вопрос, что делать, как и когда в каждый конкретный момент. Именно так можно справиться с ненужными запасами, снизить издержки и себестоимость каждого продукта, выстроить продуманную работу с поставщиками, логистикой и продажами.
Можно вести постоянный мониторинг объективных индикаторов производства для каждого из участников производственного процесса и корректировать работу отдельных цехов или работников в случае отклонений от запланированного значения. Отдельно стоит отметить прозрачность процессов. Теперь становится понятно, кто конкретно и за какой этап отвечает, что именно происходит и почему. Не нужно думать, какую деталь или продукт делать именно сейчас, паниковать из-за загрузки участников и раздавать каждый день новые, противоречащие задания. Теперь многое берет на себя LRPi-система.