周一上班，王冲刚把电脑包放在办公桌上，制造部主管老李就如一阵风般地闯了进来。
老李有些憔悴，双眼布满血丝，胡子竟然也没有刮，下巴上黑乎乎的一片。
老李平时非常注意个人形象，对于今天这个特例，王冲忍不住笑着打趣他：“早啊！老李，今天怎么这么早？是不是和老婆吵架，被老婆给踹下床了？”
老李闻言，使劲将头发向后理了理，扬了扬手中的数据表，苦笑着说，“早！王厂长。还不是你交代我的工作？”
王冲这才知道，原来在周末，老李就找了几条生产线试行了一天，但是有些数据拿捏不准，所以就挑了两份有代表性的数据来给王冲，希望王冲这个始作俑者能不能给出合理的解释。
老李的执行力还是一如既往地好，这也是王冲最欣赏老李的地方。
知道老李试行之后，王冲对数据也充满了期待。王冲指了指沙发，让进来之后一直站着的老李坐。
王冲绕过办公桌，给老李倒了杯水，顺势拉了一把椅子，坐在老李的对面。
接过老李递过来的数据表，数据如下：
这是BDM-3这个产品的生产线的生产状况，这个产品的标准人力是20人，瓶颈工位的标准工时为7.2s，实际出勤20人。由此可知，生产一件产品的ST（标准工时）是7.2×20=144s。
“为什么没有异常的情况下，实际产能还是不能达到标准产能呢？”老李指着第一个时间段的数据，提出了自己的第一个疑问。
数据显示，在第一个两小时，也就是8：00～10：00这个时间段，没有任何异常发生，但是实际的产出却只有847 Pcs（件），距离标准产能1000Pcs还是少了153 Pcs。这种状况很容易理解，早上刚上班，员工需要一段时间才能熟练，所以这段时间的产能会相比其他的时间要低一点。下午刚上班的13：00～15：00这个时间段也是这样。
快下班的时候，员工会有所放松，产能也会有所降低。17：00～20：00这个时间段的产能同样如此，也是没有任何异常，但是产能没有达到标准产能。
从工时的角度来讲，由于产出减少，实际工时比标准工时多了6.12个浪费工时。产出减少，导致工厂的收入减少了，但人工成本支出却没有减少，分摊到单位制品上的工时反而增加了，因此，在这个时间段产品的人工成本增加了。
这种现象肯定不止这一条生产线才有，王冲抬起头，看着老李问道：“我想知道是不是每条生产线都是这种情况——我是说，每条生产线都会降低这么多吗？”
老李说：“那倒不会。有些生产线降低得多一点，有些降低得少一点。当然，这条生产线的工长是一个老员工，管理经验很丰富，所以，相对来讲，这条生产线的状况在厂里应该算是不错的，整体降低的状况可能会多一些！”
王冲摘下眼镜放在台面上，盯着手中的数据表。
实际产能降低，导致实际工时比标准工时高了。从结果导向的角度来看，浪费已经产生，肯定有异常发生了。
但是异常是什么呢？
这是由于作业员的作业和工长管理的原因造成的。当作业员的速度由于人为因素变化的时候，实际产能就会发生变化。生产线管理人员的管理水平有差异时，对这种变化的处理方法也不同，而不同生产线之间的差异恰恰证明了这一点。只是大家都已经习惯了，就默认为这种现象是正常的而已。
想通了其中的关节，王冲笑了，拍了拍老李的肩膀，“这是好现象，这种现象正是由于作业员和工长的原因造成的，不管是作业员的因素还是工长的因素，都是管理的因素。清楚地揭示了每条生产线管理的原因造成的产能浪费，我们就可以量化工长的管理导致的产能浪费啊！这是我们制造部门自己的原因造成的浪费，制造部门就要想办法消除或者减少。”
王冲的话让老李茅塞顿开，老李兴奋地一拍大腿，“对啊！我怎么没想到。这样的话，我们就可以量化工长管理的绩效了！好啊！”
王冲笑着点点头，拿起笔，在数据表中加上原因。数据表的内容如下：
王冲放下手中的笔，接着看第二个时间段的数据。由于发生了故障，导致产出减少，从而实际工时高出标准工时，浪费也就增加了。如果按照工厂原来的做法，就要拍脑袋，停了多长时间，影响了多少人。按照备注栏所写，应该是0.3×20=6小时，而实际的浪费工时却是12小时。而这种状况在下面的品质异常里也同样存在。
浪费工时并不会因为写多少而发生改变！
“备注栏的数据是我查看设备维修记录卡得到的。从数据来看，确实与实际相差很大。但是，我觉得这个工时浪费里面应该也有管理的浪费吧？”老李指着数据，思索着问道，很明显老李对刚刚王冲说的管理因素念念不忘。
老李说的问题确实存在，管理因素的影响应该是一直存在的。
但是这并不是不能解决的，如果将产能统计的时间足够细化，比如，每一小时产能甚至是每半小时产能的话，管理原因造成的浪费对设备故障的浪费的影响就会不断变小，就会得到越来越精确的数据。
当然了，这意味着需要投入更多的精力。事实上，就现阶段而言，两个小时的产能管理对工厂来讲，精度已经足够了。毕竟我们的目的是为了解决问题，而不是做学术！
王冲将自己的看法解释给老李，并补充说：“对于前工程，由于是设备为主，每两小时统计一次产能的做法就显得不够了，可以考虑半个小时统计一次产能。当然如果不够的话，还可以再少。”
老李点点头，表示理解。
王冲放下报表，将身体靠在椅背上，思考着管理因素的问题。从这个数据来看，生产线的管理有待提高啊！就像老李刚才所说的，这还是工厂里面管理比较好的生产线。如果是管理比较差的生产线，管理因素造成的浪费岂不是更高？
王冲皱着眉头，盯着老李说道：“从这条生产线一天的数据来看，管理上的浪费超过了30%。管理的浪费很恐怖啊！这个浪费要消除啊！”
老李苦笑着点点头。
从数据来看，确实需要降低管理的原因造成的浪费。但是，作业员不是机器，作业速度有波动就很正常。而且，对于生产线的管理人员来讲，由于每个工长的管理方法上确实存在差异，管理水平也参差不齐，真要消除这两方面的影响，谈何容易啊！
王冲倒是不为所动，只要知道了问题到底在哪里，总会有办法的。方法总比问题多，不是吗？
老李拿起另一份数据递给王冲。这条生产线生产的制品CDH-58，标准人力仍然是20人，实际出勤19人，很明显出勤人数少了一个人。瓶颈工位的标准工时是9秒。生产一件产品的标准工时是20×9=180秒。
“为什么缺了一个人呢？”王冲指着备注问道。
“哦——，这个我专门问了工长。有一个员工的小孩子病了，她要带小孩子去医院，所以请假了。为了记录真实的状况，我就没有干预，只是记录了实际状况。这种状况在生产过程中是非常常见的”。老李解释说。
王冲点点头，推了一下鼻梁上有些滑落的眼镜，老李的做法很好，真实记录了生产线的生产状况。
从线平衡的角度考虑，当生产线出勤人数变更之后，实际的线平衡已经发生了改变——实际的线平衡已经与标准的线平衡不同了。
生产线人员减少，产能也相应的同比降低的话，就不会有浪费工时的产生。如果产能降低的幅度比人员减少幅度小，实际工时就会小于标准工时，工厂还有得赚。但如果产能降低的幅度更大，那么工厂就要承担实际工时超过标准工时部分的人工成本。人工成本增加，工厂利润就会降低。
看着手中的数据，王冲一摊手，无奈地说：“很明显，产能降低得更多。这个很好理解。标准人数是在IE制订的生产线产出优化条件下的设定，如果出勤人数等于标准人数，可以实现产出最大化。但是，当实际出勤人数减少时，已经不再是优化设置，所以，产能降低更多。这直接导致了浪费工时达到8.2小时。如果再看后续的时间段，将这些没有异常发生的时间段的浪费工时加起来，我们发现，人员出勤不足造成的浪费工时达到23.72小时，占这一天浪费工时的69.5%，而设备故障才占了30%多一点。”
老李并没有马上附和王冲的观点，仔细看着数据，又拿起第一份数据看了一会儿，疑惑地说道：“虽然我同意你的观点，但我觉得这条生产线的产能也应该有管理因素的影响啊，但从这个数据来看，这条生产线的管理因素反而没有了。”
老李似乎跟“管理因素”较上劲了，使劲咬住管理因素不放松了。
王冲一时不知道怎么解决这个问题，因为从数据来看，确实二者的影响一直是搅合在一起的。但是，如果可以满足其中的一个条件呢？那这样一来，不就只剩下一个影响因素了。
比如，从数据来看，当生产线的出勤人数减少之后，效率降低得更多。既然人员不足会造成浪费工时产生，我们就可以将人员补齐。如果能够将人员补齐，不仅生产线的效率浪费会减少，而且影响效率的因素就变得单一，只剩下管理因素了。
收集数据的目的不就是为了消除各种异常对产能的影响吗？当然，关于人员方面，具体要采取什么对策，还要等到所有数据统计出来看情况而定。(www.xing528.com)
当王冲把自己的想法进行说明的时候，老李想了半天，最后猛然点头。王冲说的方法很可行！而且，如果将这种做法进行推广，以后就可以依据翔实可靠的数据，作出最合理的决策。而不再像之前一样，依据主观判断。
王冲对老李收集的数据非常满意，看了这些数据，我们就可以知道为什么每个月工厂的实际工时会比标准工时高出那么多，而实际记录的异常工时却很少。而且，依据现在的统计方法，工厂可以清楚地知道这些浪费有多少，发生在哪里。当对着数据进行汇总分析之后，就可以针对主要浪费进行精确打击。
王冲站起身，兴奋地挥舞着手臂，大笑着对老李说：“我们已经前进很大一步了！”
王冲的乐观感染了老李。既然数据方面没有问题了，接下来的工作也就简单了。
老李笑得很开心！
对于以手工作业为主的生产线，这种方法是非常可行的。但对于前工程，以设备为主的生产方式，有自己的特点，在方法上肯定需要做一些变更。
王冲转身问道：“以设备加工为主的前工程，有没有试验一下？”
老李肯定地点点头，并解释，对于前工程，由于是一人操作几台设备，故障发生后，影响最多的是设备产能，对人员工时影响反而不是很大。
同时，由于设备生产的速度更快，所以，两小时的间隔就太大了一点，因此，对表格进行了微调，把时间间隔定为半小时。
老李掏出了另一份数据。当然，这份数据是老李安排人做的。等两个人把前工程的数据理清楚，时间已经过去了两个小时了。
王冲有一种抑制不住的兴奋，效率数据的客观性和准确性得到保证。如果按照这种方式运行一段时间，汇总这一段时间的数据，就会得到转换的工时数量及所占比例，设备故障导致的浪费的工时数量及比例，品质异常的浪费工时数量及比例……
如果想要了解转换的浪费工时，只要把所有的转换浪费筛选出来，对比之后，就知道现在的转换的主要浪费在哪里。想要降低转换浪费，不管是IE的程序分析法或者SMED法，还不是任君采撷？至于方法是否有效，只要连续跟进转换的浪费工时数据就可以了。
但是，这都需要一个前提——把这个工作推广开来！
王冲安排老李通知各部门主管过来，布置下一步的工作。
……
等各部门主管都到齐之后，王冲对老李说：“老李，还是你来说明一下情况吧！”
老李讲得绘声绘色，王冲还没发现老李有这个天赋，估计经常给孩子讲故事，锻炼出来的。
老李讲述了足足半个小时，终于将事情交代清楚。
王冲站起来，看着各位主管，缓缓说道：“好了！新的方式，在这两条生产线的试行状况都已经非常清楚了，大家有什么疑问吗？”
“确实很清楚了，而且不会有争议了！这样好！”QE主管黄珊笑着说。
李响不甘落后，高声说：“何止不会有争议了。还可以清楚地知道哪个部门的原因造成的浪费，后面不用王厂长追我们做事，我们自己也会努力的！这一招太狠了！”
王冲笑说，“你小子！”
不过，仔细想想，这小子说的很有道理！倒是提醒了王冲。
工厂的整体效率是主线，而生产部门则是这条主线的核心，其他各部门（比如PE、QE等）都是为生产服务的。
通过将所有的浪费状况客观、准确地记录下来，可以清楚地知道，各个部门的浪费是多少，比率是多少。
各部门努力消除浪费，如果目标准确，方法得当，浪费就会显著降低，部门的各项KPI指标就会出现改善的趋势。生产过程就会更加顺畅，效率的浪费也就会不断降低，工厂整体的效率就会节节升高。这是一个良性循环。
王冲笑了，举起右手的食指，“这都需要一个前提——将这种管理方式推广到整个工厂。这里工作量最大的就是MFG部门，但有了之前的异常工时管理的基础，我认为难度并不大。”
接着王冲一挥手，下达了死命令——在一周内全厂推广开来。
在执行的过程中，困难和问题肯定会有。王冲想要通过这个表明自己的决心和信心——无论克服多少困难，都要推广，而且要成功。
面对王冲近乎疯狂的要求，会议室里安静了下来，只有冷气吹出来的“呼呼——”声。
老李高声说：“没问题！而且可以更快！”
老李的计划是，下午就把这个新的方法培训给组长和工长。工长虽然不一定能理解。组长不管是工作经验还是领悟能力都会比较高，只要确保所有的组长都能领悟这种新的管理方法，组长完全可以指导工长的工作。工长在组长的指导下，熟悉几天之后，完全可以上手。
而且，有了组长的把关，统计的数据从一开始就可以用。
有经验就是好啊！此时，老李的经验就发挥了至关重要的作用。
“很好！非常好！”王冲喜出望外。
“在座的各位也都别闲着了，每天例行工作处理完之后，要到现场去，方便有了问题及时解决。每天下班之后，大家将试行的状况进行汇总，针对主要问题重点对应。这段时间大家都多付出一点。”
说完之后，一挥手，“能否翻身做主人就看今朝了，努力！”
众人轰然应诺。
……
王冲自己一人坐在宽大的办公椅中，思考着接下来一段时间的工作，要加班到很晚了。
新的方法在实施的过程中，肯定会有各种问题，处理完工作之后，肯定会很晚，所以王冲想在宿舍住几天。只是刚刚安抚了小艾，要怎么开口呢？王冲一个人坐在办公室里，盯着手机发呆。
船到桥头自然直！硬着头皮，王冲拨通了小艾的电话。首先大概说明了一下工作，然后才说明了自己的意图：“我想接下来这段时间，我还是先住宿舍。”
王冲怕小艾有意见，赶紧补充说：“当然，我会在每周中间抽时间回来的。忙完这段时间，我就……”
王冲刚要表决心，就被小艾一句异常干脆的“好！”给打断了。王冲惊讶的无以复加，原本准备好的一大堆说辞用不上了。
“行了！你忙吧！我也要准备去吃饭了，晚上再聊！886！”
“886！”王冲说道。
小艾异常干脆地挂断电话，王冲看着电话，一头雾水……
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