ERP 支撑 TOC 的实现历程 (II) 　

DR ALAN BARNARD, DR KATJA RAJANIEMI
AND FREDRIK NORDSTROM ， 2009 版权所有
本文经 DR ALAN BARNARD 授权翻译与刊登 。接续第 57 期电子报

研究目标（ Research Objective ）

本计划的研究目标是，于 SAP 系统中建构一套根据 TOC 之简单且可重复使用的运作规划及执行管理与持续改善的（聚焦的）方案。

达成研究目标的实施标的是：

1. 基于文献探讨，开发一套根据 TOC 之规划与执行管理的 IS 实施概观。
2. 定义一套简单且可重复使用的 TOC 方案的蓝图（使用高德拉特博士开发的『策略与战术树（ Strategy & Tactic Tree ）方法』，使能以 SAP 来实施。
3. 实行与测试可重复使用的方案，使用『弱势』市场来测试以确保最低风险。

研究策略与分析（ Research Strategy & Analysis ）

第一个试点的工厂经理对本计划团队说：

『虽然，我们的程序与产品可能看来复杂，因为成品种类繁多，多层次物料清单有成千的零件与材料，制造工序相当复杂。实际上，我们的产品与程序可用简单的规则来管理 – 所以，请给我一套简单的工具。』

根据高德拉特博士的建议，代表试点工厂、事业单位、全球营运开发处、制造信息系统、本地的 SAP 人员与 TOC 专家所组成的团队，使用 TOC 策略与战术树的思考程序工具，定义与确认共通的（ generic ）规划，执行与持续改善的要求，和确保每个改变建议有其必要与足够性以达成整体业务目标。

根据销售、采购、规划、运作与卓越营运计划等，负责持续改善之利害关系人的回馈，基于在过去实施 TOC 时处理过，及 / 或于未来实施 TOC 时必须处理的事项，研究的第二个步骤是指出共同的挑战（ common challenges ）。

下面图四呈现一间工厂的有效产出、前置时间与可靠性的绩效表现，无法充分发挥的五个根本原因。包含过度或过低承诺的产能、材料或外购零件无法准时到位、释出过多在制品（例如，集批因素）或太早释出在制品（例如，由于长 MRP 前置时间的因素）、不同步的优先级和其它隐藏问题，一般与局部最佳化的政策或行为（ local optima policies or behaviours ）有关。

确认这些原因后，为落实最佳营运效果，本计划团队指出五项需要改善之处，：

• 销售 ：在有内部系统限制的情况下，如何提出可靠的交期（不会过度承诺，也不会过低承诺）？
• 采购 ：如何设定与维持原物料与外购零件库存的正确水位？
• 规划 ：在 ETO 、 MTO 、 ATO 及 MTS 的综合环境中，如何控制 WIP ，因而不会释出太多或太早，也不会释出太少或太慢，使产能限制不停工？
• 运作 ：如何安排所有生产及补货订单的优先级，并据此顺序当发生变化时（当莫非发生时）还是 有条不紊 ？
• 持续改善 ；如何知道需将有限的资源投入何处，以能持续消除局部最佳化，确保改善程序及以利产能限制资源升级？

研究的下一步是，以管理运作来看，决定可用的规划、排程与执行机制被普遍使用，无论工厂动线型态（ types of flow ）的复杂与变动程度为何，皆得克服上述之挑战。

选择一套有力的提报、缓冲、控管释出与优先级的机制（ Selecting a Robust quoting, Buffering, Release Control and Priority Mechanism ）

 确保选择的五个需要的机制直接与 ABB 的整体营业策略一致，并能确实定义及沟通相关的改变。根据高德拉特博士的建议，本计划团队决定使用 TOC 的策略与战术树（ Strategy & Tactic Tree ）工具。图五呈现该团队设计的策略与战术树，其中包含五个机制与整体营业目标之连结。

本计划团队在探索聚焦与简单的道理过程中，使用 TOC 的策略及选用更坚 韧的 SDBR （ (Simplified Drum-Buffer-Rope) ）手法， TOC 之控管投料的方式。取代精实之广告牌（ Kanbans LEAN ，小量物料缓冲，需要有稳定的制程、产品组合与需求的状况 ）方式，使用时间缓冲（ Time buffer ）来释出工单与物料，以设定及维持正确的工单优先级。传统的鼓 - 缓冲 - 绳（ Drum-Buffer-Rope ）方式被用于几个情况，当加工时间（ touch time ）超过 40% 的平均前置时间（ average lead time ），当在某个产能限制（ a capacity constraint ）资源具有有相依性的准备工作（ dependent setups ），还有当无法协商客户需要的交期承诺（ due date commitment ）等情况。 DBR 包含两种时间缓冲：一个用于防止产能限制资源缺乏工作，和一个用于保护订单交期（相对于 SBDR 只有一个时间缓冲）。加上详细的鼓排程，以强化充分使用产能限制资源的潜力。

同时 SDBR 提供一套简单又有效能的方式，以利安全地提报交货日期，其中使用『计划性负荷（ Planned Load ）』的概念，利用累积在产能限制资源的订单数量，加上某个百分比的时间缓冲数值，以作为某特定订单的安全交期。

TOC 动态缓冲管理与补货机制（ Dynamic Buffer Management & Replenishment mechanism ）提供一套简单又有力的方式，以利管理某个仓库的原物料、外购零件或成品，含设定库存大小、补货及再调整库存大小等。调整库存缓冲是根据『在一段可靠的补货时间内，最大的需求预测量。』其中『补货时间是订购前置时间与供应前置时间的总和』。这个简单的公式指出缩短前置时间的杠杆作用（或是增加的订购次数），从每月一次到每周一次。这样的缩短效果使的工厂减少持有约四倍的库存，依然维持相同的服务质量 – 许多改善工作一般都没注意到杠杆作用的威力。一旦根据上述的规则设定库存缓冲（ Stock buffers ）后，就是执行订购与供货的工作，依照实际的消耗量，尽可能常订常补（目标是每天订购每天补货）。 DBM 的『动态』部分就是一套使用缓冲区块的渗透机制（ a mechanism of using the buffer zone penetration ）（每个库存缓冲被平均分成红黄绿三个区块），以利决定调整库存缓冲的时间与大小。假如缓冲经常处于红色区块，应该增加库存缓冲；而当一直保持在绿色区块时，则降低库存缓冲没问题。

为了建立单一的优先级系统（ a Single Priority System ），适用于混合的生产环境，如有 engineer-to-order (ETO), make-to-order” (MTO), assemble-to-order(ATO) and make-to-stock(MTS) 。 TOC 建议根据他们的缓冲状态（ buffer status ）释出订单，及再排序部门的工作清单（ work-to-ist ），即是黑单总是排在前面（最优先），接着红单、黄单及率单。 ETO, MTO 及 ATO 工单使用时间缓冲来排序（每个时间缓冲包含三个平均大小的红黄绿区块），而 MTS 工单使用库存缓冲，还是分成三个同等大小的区块。当要释出一张订单时，是根据缓冲状态决定。由于莫非（ Murphy ），当某工单延迟时，其缓冲状态会从绿色转成黄色，然后红色。依据危及到高达交率或可得性（ high due date

performance or availability ）的紧急程度，每天自动被设定为更高的优先级。

最后的必要机制是聚焦机（ Focusing Mechanism ），以利专注于程序改善（ process improvement ）及产能升级，针对产能限制资源与流畅度的重大问题。与 Dr. Ohno 所提之降低河水水位的比喻（ river analogy ）相似，指出在流畅性上还有的问题（岩石）， TOC 分析起因，为何库存或时间缓冲落入红或黑色区块（超时或缺货）来找出必要的改善焦点。（读者如对这五项机制的详细内容有兴趣，本文包含一份详尽的附录。）

 研究项目时间轴 （ Research Project Time Line ）

由于这项计划的重要性，使用关键链项目管理（ Critical Chain Project Management ， CCPM ）的方法来谨慎地规划与监控，而最后本计划提前九个月完成。这个计划在 2007 年二月启动，同年十一月于第一个试点捷克 Brno 实施，本案的时间轴如图六所示。

实施（ Implementation ）

计划团队设计一份蓝图，详细描述功能之定义。大约 80% 的 TOC-in-SAP 功能，能以标准的 SAP 来组成，而 20% 的功能需要外加（使用 ABAP's 或 LIS ）。主要开发的功能描述如下。

计划性负荷（ Planned Load ）

计划性负荷用于计算生产订单需要使用限制资源的时间规划，据此定义可靠的交期（计划的负荷加上 1/2 的缓冲），及投入生产的日期（计划的负荷减去 1/2 的缓冲）。依据首要与次要的限制资源两者的负荷情况来计算。有个选项是次要限制资源超载时呈现警告。计划性负荷给予首要限制资源（即是， 铸造 (casting ）可能开始工作的日期，并用于评估与比较次要限制的产能（ 铸型 mould ）与负荷的情况。系统使用与首要限制资源相同的条件，检查次要限制资源是否有足够的产能。假如次要限制资源的计划性负荷的日期比首要限制资源早的话，可能就以首要限制资源所订出的交期为准。否则，系统就让生产计划人员去决定日期。假如交期时间比标准前置时间还早，就使用标准前置时间。假如交期时间比标准前置时间还晚，使用计算出来的日期。

顾客一般在同一张销售订单上订购多种产品。因此，可能登入几种材料（项目）的数据，及在一次检查中执行所有的估算。（见图七， Schragenheim and Burkhard 2007c ）

实施计划性负荷是本计划主要项目，根据 SDBR 的方式与 Eli Schragenheim 的建议 (Schragenheim, 2007c ) 。

动态缓冲管理与补货（ Dynamic buffer management & replenishment ）

藉由专属的报告数据加上计算，来决定初始的缓冲大小；根据在可靠补货时间内的最大需求值，来决定缓冲目标水位。这些建议数据可在计划开始时，设定系统自动一次更新。

使用某种补货政策来实行补货机制，在 SAP 中使用『补到目标水位＋外部需求（ Replenish up to Target Level + External Demand ）』的设定。

动态缓冲调整大小透过监控缓冲渗透，来通报某些 SKU （ Stock Keeping Units ）达到调节大小的条件。一般而言，更动的时间点与多少的决定，是根据高德他特博士在『 TOC Insight for Supply Chain Management 』中提出的准则。

抑制投单到生产程序（ Choking the release of orders to the production process ）

使用计划性负荷的方式来控制投单到生产程序，根据限制资源的计划时间来确定投单时间。见上面图八。订单依据他们的缓冲状态的优先级释出。

单一优先级系统（ Single Priority System ）

SAP 中实行单一优先级的系统，根据订单时间的计算，或库存缓冲的状态，使用简单的『工作清单（ work-to-list ）』手法。一张订单的缓冲渗透超过 66% 成为红色，被排到工作清单（ work-to-list ）的前面，而工单的缓冲渗透低于 33% 是绿色，则排到后面。工作人员被期待能严谨地遵循该优先级，假如他们无法遵守（像是缺少绘图或零件，工具），则该立即向主管报告以利加速处理。

持续改善的聚焦程序（ Focused process of on going improvement[POOGI] ）

TOC 持续改善的机制是，纪录造成交期缓冲呈现红区状态的原因，收集关于造成缓冲渗透到红色及黑色区块的数据。这些资料作为后续分析及持续改善之用，见下面图九。

产能需求规划（ Capacity requirements planning ）

产能需求规划允许经理人去监控任何资源的负荷情形，和规划产能增加或减少的需求。此外，假如计划性负荷大于 80% 的标准工厂前置时间，系统会提出警告，而产能需要增加。规划人员通知销售人员比正常前置时间还长的前置时间。如果限制资源的计划性负荷超过 50% 的生产缓冲（ production buffer ），系统提出警告，应该决定如何立即增加产能。

达成的效果（ Results Achieved ）

本计划团队实施了『 TOC-in-SAP 』，包含计划性负荷、设定缓冲大小、补货、动态缓冲大小调节、依据控管投单的时间缓冲、根据缓冲渗透分析的聚焦机制（ POOGI ），及产能需求规划等功能。这些功能以一种共通的方式设计，能被用于其它工厂希望在 SAP 中加入类似的功能。

第一个试点工厂对于计划成果非常满意：『 TOC-in-SAP 的方案持续提供务实的达交时间，克服了使用 Excel 规划及再规划的难度，控管投单（不过多、不太少、不太早、不太慢），及在执行中根据订单的缓冲状态来安排优先级。』

初期的结果是新系统在所有实行 OTD(On Time Delivery (measured against confirmed due date) 的工厂，会继续缩短有效产出的时间、保持较低的 WIP 、降低成本与改进准时达交。事实上，会成为一个强力的营业案例，加快推动更多工厂使用这套 SAP 系统。

最近的消息（在本文出版之际， 2009 年五月）是 TOC-in-SAP 已在四个工厂运转，一个在捷克 Brno ，两个在芬兰 Vaasa ，另一个在印度 Baroda 。同时在韩国 Chonan 有两个工厂正在导入，另两个在波兰 Przasnysz 的工厂完成准备工作。在规划阶段的工厂包含 Dalmine, Italy, Ratingen, Germany 等地，及在 Vaasa 的第三个工厂。

研究结论（ Research Conclusions ）

本研究的目标是为了建立一套具 TOC 功能之简单且可重复使用的生产规划、执行与持续改善的 SAP 系统方案。根据第一个试点工厂的评鉴结果可知， TOC 专家与公司业务代表，及 ABB 同意之推动其它工厂使用此系统的行动，本计划团队成功达到研究目标。一个有趣但非计划中的良性效应是，实施 TOC-in-SAP 的程序加快 SAP 的导入过程，并且专注于辅助关键的业务功能，以确保尽快达到营业效果。

另外，在文献探讨上这项开发建构新知识，以供学术研究者及业界应用者参考。因此，本计划之实施方式、蓝图及团队的经验应该都是学术界与产业界有兴趣的内容，甚至于 ERP 公司与系统开发者，那些寻找协助公司改善规划、执行和持续改善焦点，及排程方式的人，能使用标准的 ERP 系统如 SAP 。

致意（ Acknowledgements ）

诚挚感谢同仁们对本计划的贡献： Dr Eli Goldratt, Eli Schragenheim, Stefan Forsmark, Thomas W. Schmidt, Goethe Wallin, Karol Kaczmarek, Erich Beeler, Bill Vick, Miroslaw Bistron, Lukasz Krupa, Vesa Enestam, Eliaps Oy, May-Jing Li, Martin Korthaus, John Trip, and all the people involved in the factories, e.g. Pavel Mik, Zdenek Pulkrabek, Harri Ronnholm and Heikki Rasku.

注：	OTD = On Time Delivery (measured against confirmed due date) TPT = Throughput Time (= manufacturing cycle time) TTPT = Total Throughput Time (= Cycle time from order confirmation to delivery; in LPT / MPT equal to 'Cycle Time')

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