[科普中国]-精益数据分析

内容简介

传统的管理都是以功能为导向的，不仅仅是把生产线上同样功能得机器摆放在一起进行生产，相应的各个管理部门也是依照职能进行设立以及安排工作，人为的造成了流程与流程之间的隔离及等待。比如说，业务员把需求报告给业务经理，业务经理审核及批准后再回到业务员手中，然后业务部门的文员再汇总所有的经过核准的业务需求传递给生产计划的文员，生产计划的文员再层层上报下传的折腾起来，看起来人人都忙碌的不可开交。其实根本在于功能导向管理的天然的缺点，组织之间的隔阂造成大量等待。1

针对这样的情况，在精益思想里面有一个原则，叫做以流程为导向的布局，不仅仅适用于在生产线上，依照产品生产经过的各个流程的需求进行设备和生产人员的布局，这个思想同样适用于打通各个职能管理部门之间的组织隔膜，通过以流程为导向的方法所拥有的优势，可以持续调控各个单独流程之间的连接。从而消除等待，提高效率。

发现浪费、消除浪费是精益管理的天职，而这些数据都是代表着一个个具体鲜明的浪费的数据，都是精益需要的数据，这都是可以量化浪费的精益数据。

让数据为一线工人服务企业的竞争力不仅仅是通过最新的技术来创造的，机械设备已经无法创造额外的价值，而是要通过流程来创造价值。而流程，就像软件一样，是可扩展的，即无需付出相应比例的额外成本，就可以发展，而且产生完全不同的盈利效应，消除掉浪费，就是赚钱。

未来的经济效益，不仅仅是由机器的能力决定的，也是由流程中机器接口的能力决定的。抹平流程的缝隙，堵住流失的金钱在精益思想的指导之下，通过对工业管理的数据进行分析，进而改善。

然而，流程的可测性，和测量数据方面的公开性，这是实际操作中最大的弱点。如果不去认识它，那就不能发现它；如果不能发现它，那就不会测量它；如果没有测量它，那就不能管理它；如果没有管理它，那就不能改善它；如果没有改善它，流失金钱白花花。1

因此，不再用看不见的数据，如销售利润或者成本参数却确定一个企业的价值。而是用看得见可以测量的参数，如运行时间、等待时间、停泊时间等，这些数据，是每一个企业员工的责任——这才是真正的数据，和具有实际的经济效益。包括登记时间（准备时间，也就是订单被确定，到相应工具被生产所预定如修理时间、拆卸机器等）、停泊时间（生产时间之间等待的时间）、机器占用时间和整个运行时间。一线员工看的见数据和时间，才是精益数据观。这意味着，精益数据，首先是为一线操作工服务的。

浪费小数据 吞噬大数据工业大数据在研究数据如何产生价值，而精益数据，则是研究如何产生有用的数据，它是融入在工业发展的每一个阶段之中的对数据的研究方法，通过精益数据的管理思想，可以精准产生有价值的数据和准确选择需要采集的数据。

就设备的效率而言，制造需要设备自动化；就资源的浪费而言，制造需要精益生产观；就数据的挖掘效率而言，制造需要知识自动化；就流程的价值浪费而言，制造需要精益数据观。2

只有建立价值流程的小数据观，工业大数据的价值才能真正发挥。否则只是缘木求鱼，大数据的价值将淹没在大量无用、无效的数字海洋中。工业大数据对中国制造而言，还是一件大号尺寸的衣服。面向一线工人的小数据，才是对中国工业最为合身的价值点。