研究目標( Research Objective )
本計畫的研究目標是,於 SAP 系統中建構一套根據 TOC 之簡單且可重複使用的運作規劃及執行管理與持續改善的(聚焦的)方案。
達成研究目標的實施標的是:
- 基於文獻探討,開發一套根據 TOC 之規劃與執行管理的 IS 實施概觀。
- 定義一套簡單且可重複使用的 TOC 方案的藍圖(使用高德拉特博士開發的『策略與戰術樹( Strategy & Tactic Tree )方法』,使能以 SAP 來實施。
- 實行與測試可重複使用的方案,使用『弱勢』市場來測試以確保最低風險。
研究策略與分析( Research Strategy & Analysis )
第一個試點的工廠經理對本計畫團隊說:
『雖然,我們的程序與產品可能看來複雜,因為成品種類繁多,多層次物料清單有成千的零件與材料,製造工序相當複雜。實際上,我們的產品與程序可用簡單的規則來管理 – 所以,請給我一套簡單的工具。』
根據高德拉特博士的建議,代表試點工廠、事業單位、全球營運開發處、製造資訊系統、本地的 SAP 人員與 TOC 專家所組成的團隊,使用 TOC 策略與戰術樹的思考程序工具,定義與確認共通的( generic )規劃,執行與持續改善的要求,和確保每個改變建議有其必要與足夠性以達成整體業務目標。
根據銷售、採購、規劃、運作與卓越營運計畫等,負責持續改善之利害關係人的回饋,基於在過去實施 TOC 時處理過,及 / 或於未來實施 TOC 時必須處理的事項,研究的第二個步驟是指出共同的挑戰( common challenges )。
下面圖四呈現一間工廠的有效產出、前置時間與可靠性的績效表現,無法充分發揮的五個根本原因。包含過度或過低承諾的產能、材料或外購零件無法準時到位、釋出過多在製品(例如,集批因素)或太早釋出在製品(例如,由於長 MRP 前置時間的因素)、不同步的優先順序和其他隱藏問題,一般與局部最佳化的政策或行為( local optima policies or behaviours )有關。

確認這些原因後,為落實最佳營運效果,本計畫團隊指出五項需要改善之處,:
- 銷售 :在有內部系統限制的情況下,如何提出可靠的交期(不會過度承諾,也不會過低承諾)?
- 採購 :如何設定與維持原物料與外購零件庫存的正確水位?
- 規劃 :在 ETO 、 MTO 、 ATO 及 MTS 的綜合環境中,如何控制 WIP ,因而不會釋出太多或太早,也不會釋出太少或太慢,使產能限制不停工?
- 運作 :如何安排所有生產及補貨訂單的優先順序,並據此順序當發生變化時(當莫非發生時)還是 有條不紊 ?
- 持續改善 ;如何知道需將有限的資源投入何處,以能持續消除局部最佳化,確保改善程序及以利產能限制資源升級?
研究的下一步是,以管理運作來看,決定可用的規劃、排程與執行機制被普遍使用,無論工廠動線型態( types of flow )的複雜與變動程度為何,皆得克服上述之挑戰。
選擇一套有力的提報、緩衝、控管釋出與優先順序的機制( Selecting a Robust quoting, Buffering, Release Control and Priority Mechanism )
確保選擇的五個需要的機制直接與 ABB 的整體營業策略一致,並能確實定義及溝通相關的改變。根據高德拉特博士的建議,本計畫團隊決定使用 TOC 的策略與戰術樹( Strategy & Tactic Tree )工具。圖五呈現該團隊設計的策略與戰術樹,其中包含五個機制與整體營業目標之連結。

本計畫團隊在探索聚焦與簡單的道理過程中,使用 TOC 的策略及選用更堅 韌的 SDBR ( (Simplified Drum-Buffer-Rope) )手法, TOC 之控管投料的方式。取代精實之看板( Kanbans LEAN ,小量物料緩衝,需要有穩定的製程、產品組合與需求的狀況 )方式,使用時間緩衝( Time buffer )來釋出工單與物料,以設定及維持正確的工單優先順序。傳統的鼓 - 緩衝 - 繩( Drum-Buffer-Rope )方式被用於幾個情況,當加工時間( touch time )超過 40% 的平均前置時間( average lead time ),當在某個產能限制( a capacity constraint )資源具有有相依性的準備工作( dependent setups ),還有當無法協商客戶需要的交期承諾( due date commitment )等情況。 DBR 包含兩種時間緩衝:一個用於防止產能限制資源缺乏工作,和一個用於保護訂單交期(相對於 SBDR 只有一個時間緩衝)。加上詳細的鼓排程,以強化充分使用產能限制資源的潛力。
同時 SDBR 提供一套簡單又有效能的方式,以利安全地提報交貨日期,其中使用『計畫性負荷( Planned Load )』的概念,利用累積在產能限制資源的訂單數量,加上某個百分比的時間緩衝數值,以作為某特定訂單的安全交期。
TOC 動態緩衝管理與補貨機制( Dynamic Buffer Management & Replenishment mechanism )提供一套簡單又有力的方式,以利管理某個倉庫的原物料、外購零件或成品,含設定庫存大小、補貨及再調整庫存大小等。調整庫存緩衝是根據『在一段可靠的補貨時間內,最大的需求預測量。』其中『補貨時間是訂購前置時間與供應前置時間的總和』。這個簡單的公式指出縮短前置時間的槓桿作用(或是增加的訂購次數),從每月一次到每週一次。這樣的縮短效果使的工廠減少持有約四倍的庫存,依然維持相同的服務品質 – 許多改善工作一般都沒注意到槓桿作用的威力。一旦根據上述的規則設定庫存緩衝( Stock buffers )後,就是執行訂購與供貨的工作,依照實際的消耗量,盡可能常訂常補(目標是每天訂購每天補貨)。 DBM 的『動態』部分就是一套使用緩衝區塊的滲透機制( a mechanism of using the buffer zone penetration )(每個庫存緩衝被平均分成紅黃綠三個區塊),以利決定調整庫存緩衝的時間與大小。假如緩衝經常處於紅色區塊,應該增加庫存緩衝;而當一直保持在綠色區塊時,則降低庫存緩衝沒問題。
為了建立單一的優先順序系統( a Single Priority System ),適用於混合的生產環境,如有 engineer-to-order (ETO), make-to-order” (MTO), assemble-to-order(ATO) and make-to-stock(MTS) 。 TOC 建議根據他們的緩衝狀態( buffer status )釋出訂單,及再排序部門的工作清單( work-to-ist ),即是黑單總是排在前面(最優先),接著紅單、黃單及率單。 ETO, MTO 及 ATO 工單使用時間緩衝來排序(每個時間緩衝包含三個平均大小的紅黃綠區塊),而 MTS 工單使用庫存緩衝,還是分成三個同等大小的區塊。當要釋出一張訂單時,是根據緩衝狀態決定。由於莫非( Murphy ),當某工單延遲時,其緩衝狀態會從綠色轉成黃色,然後紅色。依據危及到高達交率或可得性( high due date
performance or availability )的緊急程度,每天自動被設定為更高的優先順序。
最後的必要機制是聚焦機( Focusing Mechanism ),以利專注於程序改善( process improvement )及產能升級,針對產能限制資源與流暢度的重大問題。與 Dr. Ohno 所提之降低河水水位的比喻( river analogy )相似,指出在流暢性上還有的問題(岩石), TOC 分析起因,為何庫存或時間緩衝落入紅或黑色區塊(超時或缺貨)來找出必要的改善焦點。(讀者如對這五項機制的詳細內容有興趣,本文包含一份詳盡的附錄。)
研究專案時間軸 ( Research Project Time Line )
由於這項計畫的重要性,使用關鍵鏈專案管理( Critical Chain Project Management , CCPM )的方法來謹慎地規劃與監控,而最後本計畫提前九個月完成。這個計畫在 2007 年二月啟動,同年十一月於第一個試點捷克 Brno 實施,本案的時間軸如圖六所示。

實施( Implementation )
計畫團隊設計一份藍圖,詳細描述功能之定義。大約 80% 的 TOC-in-SAP 功能,能以標準的 SAP 來組成,而 20% 的功能需要外加(使用 ABAP's 或 LIS )。主要開發的功能描述如下。
計畫性負荷( Planned Load )
計畫性負荷用於計算生產訂單需要使用限制資源的時間規劃,據此定義可靠的交期(計劃的負荷加上 1/2 的緩衝),及投入生產的日期(計劃的負荷減去 1/2 的緩衝)。依據首要與次要的限制資源兩者的負荷情況來計算。有個選項是次要限制資源超載時呈現警告。計畫性負荷給予首要限制資源(即是, 鑄造 (casting )可能開始工作的日期,並用於評估與比較次要限制的產能( 鑄型 mould )與負荷的情況。系統使用與首要限制資源相同的條件,檢查次要限制資源是否有足夠的產能。假如次要限制資源的計畫性負荷的日期比首要限制資源早的話,可能就以首要限制資源所訂出的交期為準。否則,系統就讓生產計畫人員去決定日期。假如交期時間比標準前置時間還早,就使用標準前置時間。假如交期時間比標準前置時間還晚,使用計算出來的日期。
顧客一般在同一張銷售訂單上訂購多種產品。因此,可能登入幾種材料(項目)的數據,及在一次檢查中執行所有的估算。(見圖七, Schragenheim and Burkhard 2007c )
實施計畫性負荷是本計畫主要項目,根據 SDBR 的方式與 Eli Schragenheim 的建議 (Schragenheim, 2007c ) 。
動態緩衝管理與補貨( Dynamic buffer management & replenishment )
藉由專屬的報告資料加上計算,來決定初始的緩衝大小;根據在可靠補貨時間內的最大需求值,來決定緩衝目標水位。這些建議數據可在計畫開始時,設定系統自動一次更新。
使用某種補貨政策來實行補貨機制,在 SAP 中使用『補到目標水位+外部需求( Replenish up to Target Level + External Demand )』的設定。

動態緩衝調整大小透過監控緩衝滲透,來通報某些 SKU ( Stock Keeping Units )達到調節大小的條件。一般而言,更動的時間點與多少的決定,是根據高德他特博士在『 TOC Insight for Supply Chain Management 』中提出的準則。
抑制投單到生產程序( Choking the release of orders to the production process )
使用計畫性負荷的方式來控制投單到生產程序,根據限制資源的計畫時間來確定投單時間。見上面圖八。訂單依據他們的緩衝狀態的優先順序釋出。
單一優先順序系統( Single Priority System )
SAP 中實行單一優先順序的系統,根據訂單時間的計算,或庫存緩衝的狀態,使用簡單的『工作清單( work-to-list )』手法。一張訂單的緩衝滲透超過 66% 成為紅色,被排到工作清單( work-to-list )的前面,而工單的緩衝滲透低於 33% 是綠色,則排到後面。工作人員被期待能嚴謹地遵循該優先順序,假如他們無法遵守(像是缺少繪圖或零件,工具),則該立即向主管報告以利加速處理。
持續改善的聚焦程序( Focused process of on going improvement[POOGI] )
TOC 持續改善的機制是,紀錄造成交期緩衝呈現紅區狀態的原因,收集關於造成緩衝滲透到紅色及黑色區塊的數據。這些資料作為後續分析及持續改善之用,見下面圖九。

產能需求規劃( Capacity requirements planning )
產能需求規劃允許經理人去監控任何資源的負荷情形,和規劃產能增加或減少的需求。此外,假如計畫性負荷大於 80% 的標準工廠前置時間,系統會提出警告,而產能需要增加。規劃人員通知銷售人員比正常前置時間還長的前置時間。如果限制資源的計畫性負荷超過 50% 的生產緩衝( production buffer ),系統提出警告,應該決定如何立即增加產能。
達成的效果( Results Achieved )
本計畫團隊實施了『 TOC-in-SAP 』,包含計畫性負荷、設定緩衝大小、補貨、動態緩衝大小調節、依據控管投單的時間緩衝、根據緩衝滲透分析的聚焦機制( POOGI ),及產能需求規劃等功能。這些功能以一種共通的方式設計,能被用於其他工廠希望在 SAP 中加入類似的功能。
第一個試點工廠對於計畫成果非常滿意:『 TOC-in-SAP 的方案持續提供務實的達交時間,克服了使用 Excel 規劃及再規劃的難度,控管投單(不過多、不太少、不太早、不太慢),及在執行中根據訂單的緩衝狀態來安排優先順序。』
初期的結果是新系統在所有實行 OTD(On Time Delivery (measured against confirmed due date) 的工廠,會繼續縮短有效產出的時間、保持較低的 WIP 、降低成本與改進準時達交。事實上,會成為一個強力的營業案例,加快推動更多工廠使用這套 SAP 系統。
最近的消息(在本文出版之際, 2009 年五月)是 TOC-in-SAP 已在四個工廠運轉,一個在捷克 Brno ,兩個在芬蘭 Vaasa ,另一個在印度 Baroda 。同時在韓國 Chonan 有兩個工廠正在導入,另兩個在波蘭 Przasnysz 的工廠完成準備工作。在規劃階段的工廠包含 Dalmine, Italy, Ratingen, Germany 等地,及在 Vaasa 的第三個工廠。
研究結論( Research Conclusions )
本研究的目標是為了建立一套具 TOC 功能之簡單且可重複使用的生產規劃、執行與持續改善的 SAP 系統方案。根據第一個試點工廠的評鑑結果可知, TOC 專家與公司業務代表,及 ABB 同意之推動其他工廠使用此系統的行動,本計畫團隊成功達到研究目標。一個有趣但非計畫中的良性效應是,實施 TOC-in-SAP 的程序加快 SAP 的導入過程,並且專注於輔助關鍵的業務功能,以確保盡快達到營業效果。
另外,在文獻探討上這項開發建構新知識,以供學術研究者及業界應用者參考。因此,本計畫之實施方式、藍圖及團隊的經驗應該都是學術界與產業界有興趣的內容,甚至於 ERP 公司與系統開發者,那些尋找協助公司改善規劃、執行和持續改善焦點,及排程方式的人,能使用標準的 ERP 系統如 SAP 。
致意( Acknowledgements )
誠摯感謝同仁們對本計畫的貢獻: 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.
註:
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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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