ipl和tpl（精益模式中的绝代双骄TPS）
ipl和tpl（精益模式中的绝代双骄TPS）福特式生产代表了大批量生产模式MP，丰田TPS则是单件流的精益模式LP，前者太靠“左”，非常经济（批量出效益），后者太靠“右”，非常花钱，而TOC正是处于两者之间的一种模式。不可否认TPS是一个非常好的运营系统，它不仅完善而且极致，但针对一些企业(特别是占比最多的中小型企业），它不一定是最合适的生产方式，这取决于针对相同目标其投入的产出比。对于大部分的中小型企业而言，资金可能并不充裕，但是又希望得到很大的产出，那么TOC可能是一个比较好的选择；当然如果资金充裕，又希望现场完美无浪费并获得最大产出，那么实施TPS则是一个最佳选择。但是从另外一种角度思考，用更大的投入获得相同的产出，其实也是一种浪费，也是一种不精益！没有最好 只有最合适实际上在日本，精益制造的应用情况如何呢？高德拉特博士也有过明确的描述：l 鉴于丰田已经成为日本汽车制造业的典范，人们自然应该联想到在日本企业中精益生产应该能够得
高德拉特博士创建的约束理论TOC虽已风靡欧美，取得了卓越的成果，也有日本专家盛赞TOC是“美国制造业复活的秘密武器”、“超越丰田精益制造的实践方法”，但在某些人看来（特别是执着的丰田崇拜者，我曾经也是其中一员）它却有着令人不安的缺陷：策划不够精准、掌控也不够精细、不够极致，远未达到丰田准时化生产JIT的高度。
高德拉特博士在2008年曾为此写过一篇专文《站在巨人的肩膀上》，高度评价了丰田TPS的成就，精辟地阐述了TPS 与TOC的 DBR 的区别与应用，并同时指出“丰田并非不好，而是你暂时学不会”。
他指出TPS的成功应用需要很高的假设（前提），也就是生产环境必须处在一个稳定的环境下，在三个不同的方面保持一定的稳定性：
- 汽车产业几乎是每年变换一次产品，几乎每次都是小变动，而大部分的零件都保持不变，而目前许多其他行业就不是这样，比如：电子产品行业，产品的生命周期通常小于六个月。现在很多行业从某种程度上来说产品和过程都不是很稳定
- 每个产品的需求稳定度。假设某个产品的生产前置时间是两星期 但是该产品的需求非常不稳定 平均一个季度收到一个订单。在一个季度的两个星期内该产品才可能在制品在生产，其余时间都没有生产，在这种情况下就不具备导入精益所要求的每个产品的两道工序之间永久性地存放包装箱了（丰田式看板管理）
- TPS要求最高的稳定性是来自于订单对各种资源产生负荷的均衡性（均衡化生产）。正如很多公司面临的问题一样订单不是非常均衡，在这种情况下就有可能造成在特定的工作中心这个星期的负荷远远低于它的产能，而下星期来的订单又会远远高于它的产能。在KANBAN 系统下因为不允许提前生产，就有可能导致第二星期的订单耽误了交期。而丰田公司已经建立了非常完善的接单程序，限制月份之间的产品组合的变更，而大多数公司并没有这样优异的市场与客户条件
最重要的是必须注意到，以上所要求的稳定性已经超出了生产能力改善的范围。要求的三方面的稳定性与一个公司设计和销售产品的方式有关而与它的生产方式无关。不幸的是大多数公司正在遭受至少不稳定因素的其中一个方面，而不是全部三个方面。
实际上在日本，精益制造的应用情况如何呢？高德拉特博士也有过明确的描述：
l 鉴于丰田已经成为日本汽车制造业的典范，人们自然应该联想到在日本企业中精益生产应该能够得到很广泛的推广，但令人惊讶的是在日本只有不到20%的企业导入了精益生产方式，为什么会这样?
- 不是因为他们没有努力去导入，许多企业尽了最大的努力在导入精益，但最后却失败了。其中一个典型的例子就是日立模具工程技术公司，他们无法成功导入精益不能归结于努力不够，这家公司过去几年持续地导入精益生产体系，但由于生产绩效的持续下滑迫使他们又回到了传统的生产方式
- 同样地大多数日本企业没有导入精益也不能归结于缺乏足够的精益知识，丰田汽车已经足够大方分享他们独特的TPS，丰田汽车甚至在公开场合公布他们成功的秘诀，甚至邀请他的直接竞争对手参观他的工厂。比如日立模具工程技术公司，就像许多公司一样，他们努力利用了现成最好的TPS知识而且也聘请了最好的TPS专家帮助他们
- 那么对于这些公司导入精益失败后的解释只能归结于一个原因，那就是精益所应用的生产环境发生了变化。当大野耐一作为丰田生产方式创始人发明TPS的时候，它并没有直接地照搬西方的理论，他完全根据丰田公司的现况发展了这套模式，这也难怪在丰田汽车能发挥巨大威力的TPS却在一个生产环境完全不一样的制造型企业有可能不适用。但这并不意味着大野耐一发明的TPS在别的环境一点价值都没有，当我们认识到大野耐一也面对同样问题的时候，我们才发现他的过人之处。在当时，整个生产系统取得革命性的突破就是福特发明的流水线，之后福特的方法不仅应用于几乎所有的汽车装配产业，也在其他行业如饮料和军火制造行业得到很广泛的应用，而且在当时流水线应用的前提是产品生产的量要足够大，值得用一条专线来生产一种产品，没有人怀疑使用流水线生产的可能性(除了大野耐一)
- 大野耐一意识到福特的系统和概念是全世界通用的，但福特方法的应用局限于几种生产环境。所以大野耐一一开始就致力于要发展适合丰田生产环境的生产方式，因为用专线生产零部件显然在丰田的生产环境下行不通，因此他必须克服导入福特流水线所面临的巨大障碍，而最后的结果便是他创造了适合丰田环境的TPS
- 因此当我们应用一种新概念的时候，我们不应该仅仅是理解正确的概念，并把它强行导入到一个完全不同的生产环境里的机械做法，我们应该追随大野耐一的脚步和采用的方法
对于中国绝大多数的企业（特别是中小企业）而言，的确TOC更为实用，其中的DBR或SDBR排程法值得大力推广与普及，广东欧博企业管理研究院正致力于此。为何高德拉特博士曾精辟地引用过一句旷世名言“粗略的对胜过精准的错”，如何深刻地理解？
TOC如何实现粗略的对没有最好 只有最合适
福特式生产代表了大批量生产模式MP，丰田TPS则是单件流的精益模式LP，前者太靠“左”，非常经济（批量出效益），后者太靠“右”，非常花钱，而TOC正是处于两者之间的一种模式。不可否认TPS是一个非常好的运营系统，它不仅完善而且极致，但针对一些企业(特别是占比最多的中小型企业），它不一定是最合适的生产方式，这取决于针对相同目标其投入的产出比。对于大部分的中小型企业而言，资金可能并不充裕，但是又希望得到很大的产出，那么TOC可能是一个比较好的选择；当然如果资金充裕，又希望现场完美无浪费并获得最大产出，那么实施TPS则是一个最佳选择。但是从另外一种角度思考，用更大的投入获得相同的产出，其实也是一种浪费，也是一种不精益！
系统论的思维才最合适
当我们为了实现一个业务目标时（例如订单或工单准交率），我们为什么一定要关注每一个细节或者每一个时空节点？因为每一个细节及时空节点的精准掌控才能让我们有能力预言未来，才能有能力保证整体目标的实现。这是当前非常有代表性的精细化思维方式，而且精细化的程度越来越深入，例如当前很热门的精细化生产与精细化排产，最小时空节点（颗粒度）在空间上已经细化到机台、个人，在时间上已经细化到小时、分钟，这样做的结果是投入极大、关注度也极高但结果未必最好。
其实这就是典型的牛顿式机械决定论思维，而且还有点想当然。另外一种思维模式则是哈密顿式系统思维，我们不需要关注每一个细节或者节点，在某一个框架下设定一系列规则，允许各种问题（波动与异常）在一个缓冲区间内存在，同时对于这个缓冲区间进行有效的进度管理，同样也可以实现相同的目标、甚至比精细化排产的绩效还好，更为重要的是同时能够降低资源的投入，这才是精益的主张！
如何在订单交付导向的计划排程中运用系统的思维？高德拉特博士设计的“完美工厂游戏”可以让你豁然开朗。
完美工厂游戏
假设工厂是一个完美的工厂：
- 客户下单后就不会改变
- 供应商准时交货且随叫随到
- 员工不会缺席、具有完全的胜任能力、熟练的技巧并遵守纪律
- 制程是稳定的、设备不会故障、100%的一次品质良率
- 完全依照你的指挥运作
这样生产管理是否会很简单？完美工厂的订单交付是否一定完美？让我们做做看。
假设工厂的产品类型、工艺路径、设备配置（ABCD工艺各只有一台设备）以及工作时间已经如下图十分明确
当被问及若只有一笔订单时交付周期是几天？答案很明确：不论是何种产品都是4天。但是工厂的实际状况远非只有一笔订单这么简单，核心的问题是如果连续接收订单，请问每一笔订单的交付周期是几天？这个问题的准确答案非常重要，因为订单评审的首要任务就是必须判定订单交付日期能否满足客户的要求。
千万不能认为订单的生产交付周期都是4天，因为从设备的配置以及产品的工艺来看，很明显设备B成为了产能的瓶颈，在完成工单的过程中会在设备B的加工时段产生堵塞（当然如果工厂扩充了设备，设立了4条产品生产的专线，因此而实现了单件流生产，那么任何订单的生产交付周期可以确定为4天）。如果不是4天，那究竟是几天呢？有些企业陷入到了“不可知论”，因为客户的订单是随机的，而且每次接收到新订单时前面还有已经排产的订单尚未完成，因此无法较准确地计算最新这笔订单的交付日期。但订单评审必须要得出明确的结论，于是这些企业只能采取一种“一刀切”的方式，强行规定诸如“某类产品的订单交付周期必须是几天”，并以此为依据回复客户是否能满足客户的交付要求。其实这种做法与4天交付周期的认知没有本质的区别，关键的缺失是因为没有考虑资源瓶颈导致的排队停顿，而停顿的时间也是交付周期中实际存在的一部分。实际的交付周期是多少天呢？完美工厂游戏设计了两种典型的游戏规则来比较与说明。
①游戏规划
- 有28张制令，每种产品7张（当然制令数越多效果越好）
- 随机安排制令的顺序
- 角色7人。生管员1：负责发放制令、作业员4：分别负责四个车间的生产、记录员1：负责记录每张工单自投料到完工所需的时间(天数)、指导员1：控制游戏进行的节奏
②第一轮游戏采用推动式连续投料，让投料工序充分吃饱没有挨饿，但瓶颈会出现堵塞
③第二轮游戏采用拉动式控制投料，优先让瓶颈吃饱从而控制投料
其实这两种游戏规则恰恰代表了最典型的两种排产模式。投料吃饱是最常见的模式，因为大多数人都会想当然地认为“如果投料都不能满负荷产出，那么其他的后工序更是吃不饱，因此最终的产品产出也将是低效率的”，而瓶颈吃饱则是TOC SDBR的排产模式，它会造成令人不安的结果“投料工序有可能闲着”，咱们中国人最看不得设备、人员闲着，认为这是效率低下的表现。结果如何？事实能够说明一切。下图是两轮游戏的结果统计，首先看第一轮游戏令人不安的结果：
- 上半部分的红线是一条拟合后的斜线（具有一定的斜率），这表明越往后的制令的生产周期越长，如果将制令数设定为无穷大，生产周期也将会趋向无穷大，同时下半部分的分布图将会变成一条直线
- 这个结果转换为企业的语言就是，在投料吃饱的模式下，生产周期会随着订单（工单）数量的积累而变得越来越长，具体到每一笔订单，如果不具体实际排产的话将无法得知这笔单的交付日期。但有些企业每天的新订单量有几十、甚至几百，实际排产的工作量极大，难以得到彻底的落实，这种窘境会导致订单评审时对于订单能否准交的判断的不靠谱。
第二轮游戏的结果则令人振奋：
- 上半部分的红线是一条拟合后的直线，这表明所有制令的生产周期基本一样，如果将制令数设定为无穷大，生产周期将会趋向完全的一致，同时下半部分的分布图将会变成一条尖锐的锋线。这个结果不仅出乎常人的意料，而且太有实际意义了
- 这个结果转换为企业的语言就是，在瓶颈吃饱、投料控制的模式下，生产周期不会随着订单（工单）数量的积累而变化很大。从游戏的数据来看，生产周期7天的占比最高（而且占比量很大），随着制令数的不断增加，这种7天的占比值将会越来越大。因此我们可以得出结论，不论哪一笔订单，生产交付周期可以统一确定为7天（从统计角度而言非常靠谱），如果加上物料采购、生产准备、成品出货的周期就可以确定订单交付周期，这样就可以在订单评审时明确判断能否满足客户的交付日期要求
完美工厂游戏的结论着实违背想当然的常识，令人惊讶不已（至少我第一次玩游戏时有如此的感受），但这是不争的事实。它表明系统化思维不仅更为科学，而且能创造更佳的绩效，就排产模式而言，TOC的SDBR模式比传统的精细化排产模式更适合于工厂。有人可能会争辩道“丰田的排产模式也十分的精细、甚至极致，为何丰田模式没有问题？”，只有分析了三种排产模式的优与劣，才能彻底明白其中的道理。下篇文章我将专门讨论三种排产的优与劣。
匠心宣言
专注、专研、专耕精益制造与精益管理二十余载，深知中国制造业过去的成长与崛起，更深感未来全球竞争之艰巨！实业兴邦之使命感一直深埋于心，每日催促我努力前行
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