Определение узких мест. Планирование оптимальной программы производства или ассортимента

Существует такая статистика: 20% кода выполняется 80% времени. Точность ее
вряд ли полностью соответствует реальному положению вещей, а вот общий смысл
довольно интересен: получается, что оптимизация всего приложения – занятие
неблагодарное и глупое, а реальные результаты может дать только оптимизация тех
20% приложения, которые выполняются дольше всего. Причем найти эти 20% не так уж
и сложно.

В этой статье мы будем говорить о профилировании . Если верить Википедии,
профилирование есть не что иное, как "сбор характеристик работы программы, таких
как время выполнения отдельных фрагментов, число верно предсказанных условных
переходов, число кэш-промахов и так далее". В переводе на русский язык это
означает "выявление узких мест программы" (или, как говорят англофилы,
"бутылочных горлышек"), а именно – всех тех участков кода, на которых программа
начинает "пробуксовывать", заставляя пользователя ждать.

Простейшее профилирование можно произвести голыми руками (и ниже я покажу,
как это сделать), однако лучше положиться на сообщество, представители которого
уже создали все необходимые инструменты. Первый и наиболее популярный инструмент
носит имя GNU Profiler (или gprof). Он испокон веков используется для
профилирования кода, генерируемого компилятором GCC. Второй - GNU Coverage
testing tool (gcov), утилита для более детального анализа производительности.
Третий - набор инструментов отладки и профилирования под общим именем Google
Performance Tools (сокращенно GPT). Ну а четвертый - это Valgrind, который хоть
и предназначен для поиска ошибок работы с памятью, но содержит в своем арсенале
ряд утилит для анализа производительности программ.

Начнем, как и полагается, с классики.

GNU Profiler

GNU Profiler (gprof) - один из старейших профайлеров, доступных для
операционных систем типа UNIX. Он входит в состав пакета gcc, и потому может
быть использован для профилирования программ, написанных на любом поддерживаемом
им языке (а это не только C/C++, но и Objective-C, Ada, Java).

Сам по себе gprof не является инструментом профилирования, а лишь позволяет
отобразить профильную статистику, которая накапливается приложением во время
работы (само собой разумеется, по умолчанию никакое приложение этого не делает,
но может начать, если собрать программу с аргументом "-pg").

Рассмотрим, как это работает в реальных условиях. Чтобы ощутить все
достоинства gprof, мы применим ее не к какому-нибудь абстрактному, искусственно
созданному приложению, а к самому настоящему повседневно используемому. Пусть
это будет gzip.

Получаем и распаковываем исходники архиватора:

$ wget www.gzip.org/gzip-1.3.3.tar.gz
$ tar -xzf gzip-1.3.3.tar.gz
$ cd gzip-1.3.3

Устанавливаем инструменты, необходимые для сборки (в Ubuntu это делается
через инсталляцию мета-пакета build-essential):

$ sudo apt-get install build-essential

Запускаем конфигуратор сборки, передав в переменной окружения CFLAGS аргумент
"-pg":

$ CFLAGS="-pg" ./configure

Компилируем программу:

Теперь у нас есть бинарник gzip, способный вести статистику своего
исполнения. Каждый его запуск будет сопровождаться генерацией файла gmon.out:

$ ls -l gmon.out
-rw-r--r-- 1 j1m j1m 24406 2010-11-19 14:47 gmon.out

Этот файл не предназначен для чтения человеком, но может быть использован для
создания подробного отчета об исполнении:

$ gprof ./gzip gmon.out > gzip-profile.txt

Наиболее важная часть полученного файла показана на скриншоте.

Каждая строка - это статистика исполнения одной функции, столбцы - различные
показатели. Нас интересуют первый, третий, четвертый и седьмой столбцы. Они
отображают информацию об общем количестве времени, затраченном на исполнение
функции (первый столбец - в процентах, третий - в секундах), количестве ее
вызовов и имени.

Попробуем проанализировать отчет. Первой в списке идет функция deflate,
которая была вызвана всего один раз, но "сожрала" 29% всего времени исполнения
программы. Это реализация алгоритма компрессии, и, если бы перед нами стояла
задача оптимизировать gzip, мы должны были бы начать именно с нее. 22% времени
ушло на исполнение функции longest_match, но, в отличие от deflate, она была
вызвана аж 450 613 081 раз, поэтому каждый отдельный вызов функции занимал
ничтожное количество времени. Это второй кандидат на оптимизацию. Функция
fill_window отняла 13% всего времени и была вызвана "всего" 22 180 раз.
Возможно, и в этом случае оптимизация могла бы дать результаты.

Промотав файл отчета до середины (кстати, сразу за таблицей идет подробная
справка обо всех ее столбцах, что очень удобно), мы доберемся до так называемого
"графа вызовов" (Call graph). Он представляет собой таблицу, разбитую на записи,
отделенные друг от друга пунктиром (повторяющимися знаками минуса). Каждая
запись состоит из нескольких строк, при этом вторая строка вопреки здравому
смыслу называется "первичной" и описывает функцию, которой посвящена запись.
Строкой выше располагается описание вызывающей ее функции, а ниже - вызываемых
ей.

Столбцы содержат следующую информацию (слева направо): индекс (index, он есть
только в первичной строке и, по сути, ничего не значит); процент времени,
который уходит на выполнение функции (% time); количество времени, затрачиваемое
на ее выполнение в секундах (self); количество времени, затрачиваемое на
выполнение функции и всех вызываемых ею функций (children); количество вызовов
функции (called) и ее имя (name).

Граф вызовов оказывается очень полезен, когда речь заходит об оптимизации
чужого кода. Становятся видны не только узкие места программы, но и вся логика
ее работы, которая может быть неочевидна при изучении исходников.

GNU Coverage testing tool

Кроме gprof, компилятор GCC имеет в своем составе еще один инструмент
профилирования, который позволяет получить более детальный отчет о выполнении
приложения. Утилита называется gcov и предназначена для генерации так
называемого аннотированного исходного кода, который напротив каждой строки
содержит количество ее исполнений. Это может понадобиться для более глубокого
изучения проблем приложения, когда функции, виновные в "тормозах", найдены, а
суть проблемы так и остается неясна (например, непонятно, какая строка в
многократно вложенном цикле внутри длиннющей функции несет ответственность за
аномальное падение производительности).

Gcov не может полагаться на статистику, генерируемую приложением при сборке с
флагом "-pg", и требует пересборки с флагами "-fprofile-arcs" и "-ftest-coverage":

$ CFLAGS="-fprofile-arcs -ftest-coverage"
./configure && make

$ ./gzip ~/ubuntu-10.10-desktop-i386.iso

Для каждого файла исходного кода будет сгенерирован граф вызовов, на основе
которого можно создать подготовленный для чтения человеком аннотированный
исходник:

$ gcov deflate.c
File "deflate.c"
Lines executed:76.98% of 139
deflate.c:creating "deflate.c.gcov"

Полученный в результате файл состоит из трех колонок: количество исполнений
строки, номер строки и сама строка. При этом для строк, не содержащих кода, в
первой колонке будет стоять знак минуса, а для строк, ни разу не выполненных -
последовательность шарпов: #####.

Google Performance Tools

Google Performance Tools (сокращенно GPT) - это разработка сотрудников Google,
предназначенная для поиска утечек памяти и узких мест приложений. Как и gprof,
GPT не является внешней по отношению к тестируемому приложению программой и
заставляет его самостоятельно вести статистику своего исполнения. Однако
используется для этого не внедренный на этапе сборки приложения код, а
библиотеки, которые могут быть прилинкованы к приложению во время сборки или
подключены при запуске.

Всего разработчикам доступно две подключаемых библиотеки: tcmalloc (которая,
по уверению авторов GPT, представляет собой самую быструю на свете реализацию
функции malloc, а также позволяет производить анализ того, как память
расходуется, выделяется и течет) и profiler, генерирующая отчет о выполнении
программы, наподобие gprof. Также в комплект входит утилита pprof,
предназначенная для анализа и визуализации накопленных данных.

Исходный код, а также rpm- и deb-пакеты всего этого набора доступны на
официальной страничке (code.google.com/p/google-perftools), однако я бы не
советовал заморачиваться с ручной установкой, так как набор доступен в
стандартных репозиториях Fedora и Ubuntu, и его можно установить одной простой
командой:

$ sudo apt-get install google-perftools \libgoogle-perftools0
libgoogle-perftools-dev

$ LD_PRELOAD=/usr/lib/libprofiler.so.0.0.0 \
CPUPROFILE=gzip-profile.log ./gzip \
/home/j1m/ubuntu-10.10-desktop-i386.iso

Однако сами гугловцы не советуют применять этот метод (очевидно из-за проблем
с программами, написанными на C++), рекомендуя линковать библиотеку во время
сборки. Что ж, не будем спорить.

Для экспериментов возьмем все тот же gzip и повторно пересоберем его,
слинковав бинарник с нужной библиотекой:

$ cd ~/gzip-1.3.3
$ make clean
$ ./configure
$ LDFLAGS="-lprofiler" ./configure && make

Теперь gzip вновь готов вести лог своего исполнения, но не будет делать этого
по умолчанию. Чтобы активировать профайлер, необходимо объявить переменную
окружения CPUPFOFILE и присвоить ей путь до файла профиля:

$ CPUPROFILE=gzip-cpu-profile.log ./gzip \
~/ubuntu-10.10-desktop-i386.iso
PROFILE: interrupts/evictions/bytes = 4696/946/91976

Как и в случае с gprof, получившийся отчет имеет бинарную форму и может быть
прочитан только с использованием специальной утилиты. В GPT ее роль выполняет
perl-скрипт pprof (в Ubuntu во избежание путаницы с другой одноименной утилитой
он переименован в google-pprof), который может генерировать не только таблицы и
аннотированные исходники на манер gcov, но и визуальные графы вызовов. Всего
существует 11 типов вывода этой утилиты, за каждым из которых закреплен
соответствующий аргумент командной строки:

1. Текстовый (--text) - таблица, подобная выводу gprof;
2. Callgrind (--callgrind) - вывод в формате, совместимом с утилитой kcachegrind (из пакета valgrind);
3. Графический (--gv) - граф вызовов, немедленно отображаемый на экране;
4. Листинг (--list=) - аннотированный листинг указанной функции;
5. Дизассемблированный листинг (--disasm=) - аннотированный
   дизассемблированный листинг указанной функции;
6. Символьный (--symbols) - листинг декодированных символьных имен;
7. Графический файл (--dot, --ps, --pdf, --gif) - граф вызовов, сохраняемый
   в файл;
8. Сырой (--raw) - подготовка бинарного файла профиля к передаче по сети
   (перекодируется с помощью печатаемых символов).

Наибольший интерес для нас представляют текстовый ("--text") и графический
("--gv") типы вызовов. Только они могут дать полную информацию о выполнении
приложения и всех его проблемных местах. Текстовый вывод генерируется следующим
образом:

$ google-pprof --text ./gzip gzip-cpu-profile.log

Как видно на скриншоте, вывод представляет собой таблицу с перечислением всех
функций и затрат на их исполнение. На первый взгляд она кажется очень похожей на
таблицу, генерируемую утилитой gprof, но это не так. Будучи всего лишь
библиотекой, GPT не может вести статистику исполнения программы так же детально
и точно, как это делает код, внедренный прямо в приложение. Поэтому вместо
записи всех фактов вызова и выхода из функций (поведение программы, собранной с
флагом "-pg"), GPT применяет метод, называемый сэмплированием. Сто раз в секунду
библиотека активирует специальную функцию, в задачи которой входит сбор данных о
том, в какой точке в текущий момент происходит выполнение программы, и запись
этих данных в буфер. По завершению работы программы из этих данных формируется и
записывается на диск профильный файл.

Именно поэтому в выводе pprof нет информации о том, сколько раз функция была
вызвана за время работы программы, или сколько процентов времени ушло на ее
исполнение. Вместо этого для каждой функции указывается количество проверок, во
время которых было выяснено, что в данный момент программа занималась
исполнением этой функции. Поэтому количество проверок, приведенное для каждой
функции, можно смело считать за общее время ее исполнения.

Во всем остальном таблица сильно напоминает вывод gprof: по функции на
строку, по показателю на столбец. Всего столбцов шесть:

1. Количество проверок для данной функции;
2. Процент проверок на все остальные функции программы;
3. Количество проверок для данной функции и всех ее потомков;
4. То же число в процентах от общего количества проверок;
5. Имя функции.

Поначалу такой подход к измерению времени исполнения кажется слишком
неточным, но если сравнить таблицы, полученные с помощью gprof, с таблицами
pprof, становится ясно, что они показывают одинаковую картину. Более того, GPT
позволяет изменить количество проверок на секунду времени с помощью переменной
окружения CPUPROFILE_FREQUENCY, так что точность можно увеличить в десять, сто
или тысячу раз, если того требует ситуация (например, если необходимо
профилировать исполнение очень небольшой программы).

Несомненным достоинством GPT перед gprof является умение представлять
информацию в графическом виде. Для активации этой функции pprof следует
запускать с флагом "--gv" (кстати, для показа графа будет использована
одноименная утилита):

$ google-pprof --gv ./gzip gzip-cpu-profile.log

Генерируемый в результате выполнения этой функции граф вызовов функций очень
наглядный и гораздо более простой для восприятия и изучения, чем аналогичный
текстовый граф, генерируемый командой gprof. Имя и статистика исполнения каждой
функции размещены в прямоугольниках, размер которых прямо пропорционален
количеству времени, затраченному на исполнение функции. Внутри прямоугольника
размещены данные о том, сколько времени ушло на исполнение самой функции и ее
потомков (время измеряется в проверках). Связи между прямоугольниками указывают
на очередность вызова функций, а числовые значения, указанные рядом со связями -
на время исполнения вызываемой функции и всех ее потомков.

Еще одно достоинство GPT заключается в способности использовать разные уровни
детализации для вывода данных, позволяя пользователю самому выбирать единицы
дробления. По умолчанию в качестве такой единицы используется функция, поэтому
любой вывод pprof логически разделен на функции. Однако при желании в качестве
единицы дробления можно использовать строки исходного кода (аргумент "--lines"),
файлы ("--files") или даже физические адреса памяти ("--addresses"). Благодаря
такой функциональности GPT очень удобно использовать для поиска узких мест в
больших приложениях, когда сначала ты анализируешь производительность на уровне
отдельных файлов, затем переходишь к функциям и, наконец, находишь проблемное
место на уровне исходного кода или адресов памяти.

И последнее. Как я уже говорил выше, GPT - это не только хороший профайлер,
но и инструмент для поиска утечек памяти, поэтому у него есть один очень
приятный побочный эффект в виде способности к анализу потребления памяти
приложением. Для этого приложение должно быть собрано или запущено с поддержкой
библиотеки tcmalloc, а в переменную HEAPPROFILE записан адрес для размещения
профильного файла. Например:

$ LD_PRELOAD=/usr/lib/libtcmalloc.so.0.0.0 \
HEAPPROFILE=gzip-heap-profile.log \
./gzip ~/ubuntu-10.10-desktop-i386.iso
Starting tracking the heap
Dumping heap profile to gzip-heap-profile.log.0001.heap (Exiting)

К полученному файлу будет добавлено окончание 0000.heap. Если натравить на
этот файл утилиту pprof и указать флаг "--text", она выведет на экран таблицу
функций и уровень потребления памяти каждой из них. Столбцы значат все то же
самое, что и в случае обычного профилирования, с тем исключением, что вместо
количества проверок и их процентных отношений таблица теперь содержит количество
потребляемой памяти и процент от общего потребления памяти.

При необходимости эту информацию можно получить в графическом виде, а также
изменить единицы дробления. Библиотека может быть настроена с помощью различных
переменных окружения, наиболее полезная из которых носит имя HEAP_PROFILE_MMAP.
Она включает профилирование для системного вызова mmap (по умолчанию GPT
собирает статистику только для вызовов malloc, calloc, realloc и new).

Пара слов о Valgrind

В последней части статьи мы кратко рассмотрим способы использования
инструмента Valgrind для профилирования приложений. Valgrind - это очень мощный
отладчик памяти, который способен найти такие ошибки работы с памятью, о которых
другие утилиты даже не подозревают. Он имеет модульную архитектуру, которая с
течением времени позволила ему обрасти несколькими плагинами, не относящимися
напрямую к отладке. Всего таких плагина три:

1. Cachegrind - позволяет собирать статистику по попаданию данных и
   инструкций программы в кэш первого и второго уровней процессора (мощный и
   сложный инструмент, который полезен при выполнении профилирования
   низкоуровневого кода).
2. Massif - профайлер кучи, схожий по функциональности с аналогом из пакета GPT.
3. Callgrind - профайлер, во многом похожий на таковой в gprof и GPT.

По умолчанию в качестве основного плагина Valgrind использует memcheck
(отладчик памяти), поэтому для его запуска в режиме профилирования необходимо
указать нужный плагин вручную. Например:

$ valgrind --tool=callgrind ./program

После этого в текущем каталоге будет создан файл с именем
callgrind.out.PID-программы, который можно проанализировать с помощью утилиты
callgrind_annotate или графической программы kcachegrind (устанавливается
отдельно). Я не буду расписывать формат генерируемых этими программами данных
(он хорошо представлен в одноименных man-страницах), скажу лишь, что
callgrind_annotate лучше запускать с флагом "--auto", чтобы он смог
самостоятельно найти файлы исходных текстов программы.

Для анализа расхода памяти Valgrind следует запускать с аргументом "--tool=massif".
После чего в текущем каталоге появится файл massif.out.PID-программы, который
может быть проанализирован с помощью утилиты ms_print. В отличие от pprof, она
умеет выводить данные не только в виде стандартной таблицы, но и генерировать
красивые ascii-art графики.

Выводы

Такие инструменты, как gprof, gcov и GPT, позволяют провести анализ работы
приложения и выявить все его узкие места вплоть до отдельной процессорной
инструкции, а подключив к процессу профилирования еще и Valgrind, можно добиться
удивительных результатов.

INFO

По умолчанию gprof не выводит профильной информации для функций
библиотеки libc, но ситуацию можно исправить, установив пакет libc6-prof и
собрав тестируемое с библиотекой libc_p: "export LD_FLAGS="-lc_p"".

Активировать профайлер GPT можно не только с помощью переменной окружения
CPUPROFILE, но и обрамив тестируемый участок кода функциями ProfilerStart()
и ProfilerStop(), которые объявлены в google/profiler.h.

WARNING

Из-за требований к безопасности GPT не сработает в отношении приложений с
установленным битом SUID.

Руководитель направления производственных решений, СофтБаланс

Автоматизированные системы посменного планирования в том виде, в котором мы видим их сейчас, берут свое начало в середине 70-х годов прошлого века, когда известный ученый, автор Теории ограничений Элияху Голдратт представил всему миру систему составления расписания производства в целом по предприятию (до того момента считалось, что это невозможно). Те принципы, которые были заложены Голдраттом, работают и сейчас, помогая заводам и фабрикам выстраивать процесс эффективного распределения загрузки производственных мощностей.

В настоящее время есть достаточно большое количество всевозможных систем посменного планирования, - но, несмотря на их разнообразие, нередко встречается ситуация, когда на предприятии либо вообще нет системы посменного планирования, либо она не выполняет своих функций и совершенно «оторвана от жизни».

Тем не менее, не стоит забывать, что любая автоматизированная система - это, прежде всего, инструмент для решения конкретных задач. Главной остается, все же, методология .

Рассмотрим основные проблемы, с которыми сталкиваются менеджеры, ответственные за управление производственным процессом, а также - роль и основные варианты автоматизации некоторых производственных процессов на цеховом и межцеховом уровне.

В статье упомянуты методы и принципы, наиболее эффективно применимые в дискретном производстве (в частности - в машиностроении и приборостроении), однако фундаментальные основы затрагивают любой вид производства, как цепочки взаимосвязанных процессов.

Борьба с просроченными заказами на производстве - пожалуй, основная проблема любого завода. «У нас слишком много заказов, поэтому мы не успеваем » - основное объяснение, которое можно слышать от менеджеров по производству. Так ли это? В большинстве случаев при детальном анализе бизнес-процессов того или иного производственного предприятия мы видим, что ключевая проблема - не в повышенной загрузке («коммерческий департамент заключил слишком много контрактов ») и не в автоматизированной системе (когда ее вообще нет или когда «система не работает »), а - в рациональном планировании производства до уровня конкретного станка .

«Узкие места» и их роль в рациональном планировании производства

Первый шаг в решении проблем пропускной способности производства - это найти «узкие места » (англ. - «bottleneck», дословно - «бутылочное горлышко»). Согласно Голдратту, под «узким местом» понимается рабочий центр (станок, рабочее место, линия), пропускная способность которого меньше или равна потребности в нем со стороны запросов рынка (выраженной, например, в объеме текущего портфеля заказов). В 90% производств есть такие рабочие центры. В зависимости от специфики той или иной отрасли, это могут быть как рабочие места ручной обработки, так и самые современные станки с ЧПУ.

Главный признак «узкого места» - это сравнительно большие очереди деталей и полуфабрикатов на входе станка или рабочего места. «Перед какими станками самая длинная очередь деталей и полуфабрикатов? На каком этапе производственного цикла наблюдается максимальное время пролеживания? Между какими точками маршрута наблюдается максимальный остаток незавершенного производства? » - ответив на эти вопросы, мы приблизимся к определению «узких мест» на производстве. Вычислив такие рабочие центры, можно приступать к следующему шагу - эффективному производственному менеджменту, основанному на посменном планировании «от узких мест» .

Минимизация - «узких мест» на производстве может обеспечиваться следующими организационными мероприятиями:

• Метод предварительного планирования

Пропускная способность всей производственной линии определяется пропускной способностью самого «медленного» рабочего центра в технологическом процессе. С точки зрения планирования загрузки производственных мощностей, это правило используется при так называемом предварительном планировании производства .

Основная задача данной методики - быстро оценить возможность производства того или иного объема продукции с минимальным количеством входных данных.

Суть метода - в определении загрузки всей производственной линии по анализу загрузки рабочих центров, относящихся к «узким местам». Такой расчет основывается только на одном показателе - производительность рабочего центра для той или иной номенклатуры готовой продукции . При этом не имеет значения, на каком этапе в производственный процесс включается «узкое место». Главное - чтобы технологический процесс включал данный рабочий центр.

Предварительный план производства требует минимум входных данных и рассчитывается относительно быстро (учитывая производительность современных систем автоматизации и при наличии входных данных - практически мгновенно). При применении на предприятии метода предварительного планирования схема иерархии планов производства может выглядеть следующим образом:

Рисунок 1.

Посменные планы формируются напрямую на основании объемно-календарного плана производства. Тем не менее, оценка исполнимости планов производства играет важную роль в принятии управленческих решений менеджеров по производству: данный метод позволяет обеспечить быструю обратную связь между бизнес-процессом составления общего плана производства и бизнес-процессом его размещения в расписании работы оборудования.

• Использование приоритетов заказов. Цветовая маркировка партий и штрихкодирование

Система приоритетов заказов применяется на производственных предприятиях различной специфики достаточно широко за счет своей эффективности и простоты. Цепочка действий по применению приоритетов заказов может выглядеть следующим образом:

Рисунок 2.

Приоритеты заказов, назначенные коммерческим отделом или начальником производства (в зависимости от специфики бизнес-процессов), - влияют на визуальную маркировку всех материалов и полуфабрикатов (деталей и сборочных единиц - ДСЕ), которая - в дальнейшем становится ориентиром - приоритетности обработки для рабочих на всем маршруте производства.

Другой аспект идентификации партий незавершенного производства (НЗП) - это штрихкодирование . Главная задача штрихкодирования партий НЗП - это автоматизация учета факта перемещения деталей, сборочных единиц и прочих полуфабрикатов по маршруту производства. Практика показывает снижение затрат на учет факта движения товарно-материальных ценностей (ТМЦ) по производству на десятки процентов. На сегодняшний день - учет факта движения ТМЦ посредством штрихкодирования партий - атрибут почти любого дискретного производства.

Ключевая идея реализации штрихкодирования в производстве - это использование данных посменного планирования для печати штрихкодов на этикетках, прикрепляемых непосредственно к деталям либо к производственной таре (в зависимости от вида производства). Сменное задание, полученное в результате посменного планирования, содержит всю необходимую информацию об изделии (полуфабрикате):

• код и наименование полуфабриката;
• код и наименование конечной продукции;
• номер и статус заказа;
• код подразделения и обрабатывающего рабочего центра;
• плановое время подачи на обрабатывающий рабочий центр.

Таким образом, при выпуске сменных заданий в системе посменного планирования (как правило - часть MES-системы, от англ. «Manufacturing Enterprise Solution»), оператор системы (или, как вариант, диспетчер) одновременно выпускает этикетки на продукцию, получаемую на конкретном рассматриваемом рабочем центре. По завершении изготовления деталей первого передела, этикетка крепится к детали, и все ее дальнейшие перемещения по маршруту производства отмечаются на рабочем месте учета движения материальных потоков, имеющем сканер штрихкода (СШК).

«У нас на производстве работает самое современное высокопроизводительное оборудование. Мы не можем работать быстрее. » - как правило, это не так. Часто, несмотря на высокую производительность в рамках одного станка, производительность всего предприятия может быть снижена неоптимальным использованием рабочего времени обслуживающего персонала.

По наиболее критичным участкам производства, как правило, обеспечивают такой график работы, при котором оборудование или рабочее место - используется непрерывно. Как правило, - данная мера является исключительно организационной, практически не затрагивая контур автоматизации (за исключением, возможно, автоматизированного учета незапланированных простоев). Следует отметить, что обеспечение непрерывности работы оборудования реализуется-не только путем круглосуточной работы, но и, например, разделением по времени переналадок и перерывов обслуживающего персонала. Таким же образом - исключается ситуация, когда оборудование простаивает между разными партиями деталей из-за того, что наладчики временно заняты другой работой.

Детальное посменное планирование. Общая концепция

Казалось бы, все вышесказанное - не более, чем констатация здравого смысла. Тем не менее, мы часто наблюдаем, как производство «захлебывается» в нарастающем потоке заказов. Даже несмотря на четкое понимание менеджментом того, какие рабочие центры производства являются «узкими местами», - этот факт мало учитывается при управлении производством и при планировании загрузки производственных мощностей.

Теперь рассмотрим - отражение подходов теории ограничений в современных системах автоматизации посменного планирования и управления производством на цеховом и межцеховом уровне. Итак, как было сказано выше, посменное планирование берет входные данные о планах выпуска из следующих источников:

• Объемно-календарные (стратегические) планы производства;
• План выпуска по заказам;
• Индивидуальные внеплановые выпуски продукции;

При планировании могут быть учтены результаты предварительного планирования, о котором также было сказано выше. Однако все виды планирования, выполняемые до посменного планирования содержат информацию только об объеме и составе выпускаемой продукции. Для посменного планирования необходимы также другие минимально необходимые составляющие - это график работы оборудования и рабочих центров , а также нормативная база (или -нормативно-справочная информация, НСИ).

НСИ для посменного планирования состоит из двух разделов:

• Нормативный состав изделия;
• Технология изготовления.

Нормативный состав изделия - это дерево вложенных спецификаций (для многопередельного производства), содержащее информацию о составе готового изделия и всех его узлов вплоть до каждого материала. Технология изготовления - это набор технологических карт производства, элементарными частями которых являются технологические операции . Ключевым показателем здесь является норматив выполнения операции (время в секундах, требуемое для совершения одной операции того или иного вида). Примечание: некоторые эксперты в области автоматизации посменного планирования считают, что построению эффективной системы планирования производства часто мешает отсутствие тщательно выверенной базы нормативов выполнения производственных операций. Однако следует помнить, что наиболее критично иметь точные нормативы только по «узким местам».

Помимо данных планов, графика работы оборудования и НСИ, современная система посменного планирования также использует в качестве входной информации время переналадки и учитывает плановых ремонтов и обслуживания. Общая схема входной информации, используемой системой посменного планирования, представлена ниже:

Рисунок 3

Общий алгоритм формирования посменных планов

Большинство современных систем посменного планирования так или иначе основывается, или, по крайней мере, учитывает теорию ограничений Голдратта, которая привносит ряд критериев оптимизации посменного плана . Задача алгоритма планирования - составить план работы оборудования, а также план потребностей в материалах в краткосрочном периоде (горизонт планирования - месяц, неделя, сутки). Критерии оптимизации в данном случае являются дополнительными ограничителями всех возможных вариантов построения производственной программы (плана производства по сменам). Существует две основных группы критериев оптимизации:

• Критерии оптимизации распределения загрузки рабочих центров;
• Критерии выбора порядка исполнения технологических операций;

Обе группы критериев могут быть произвольно скомбинированы для различных рабочих центров, подразделений, а также для предприятия (цеха, завода) в целом.

Критерии оптимизации распределения загрузки рабочих центров определяют правила выбора, в какой момент и на какой рабочий центр должен быть передан тот или иной материал/полуфабрикат. Существуют следующие основные критерии оптимизации:

• Максимальная мощность грузопотока (объем перерабатываемых ТМЦ в единицу времени в натуральных показателях).
• Минимизация времени переналадки.
• Минимизация времени транспортировки (между рабочими центрами и подразделениями).
• По приоритетам заказов.

Критерии выбора порядка исполнения технологических операций позволяют автоматически определять последовательность технологических операций в пределах очереди технологических операций на одном рабочем центре. Классически выделяются следующие правила распределение операций в очереди одного рабочего центра:

• FCFS (first come, first served - «первой поступила, первой обслужена»);
• LCFS (last come, first served - «последней поступила, первой обслужена»);
• SPT (shortest processing time - выбор в первую очередь коротких операций);
• LPT (longest processing time - выбор в первую очередь длительных операций);
• STPT (shortest total processing time remaining - выбор операций в порядке, обратном оставшемуся времени исполнения маршрута);
• EDD (earliest due date - выбор операции с наиболее ранним сроком выполнения);
• STR/OP (slack time remaining per operation - первыми выполняются операции маршрутов с наименьшим запасом времени в расчете на одну операцию);
• CR (critical ratio - первыми выполняются операции маршрутов с наименьшим критическим отношением, рассчитываемым по формуле:

ВремяДоЗавершенияМаршрута / ДлительностьОперацийМаршрута)

Как видно из списка критериев оптимизации, современные системы автоматизации позволяют решать задачи посменного планирования достаточно гибко, но при одном важном условии - при постановке задачи автоматизации посменного планирования крайне важно иметь прочную методологическую базу. В противном случае, наборы критериев оптимизации будут не более, чем «настройками программы, которая не работает ».

Помимо использования вышеупомянутых критериев оптимизации, современная система посменного планирования реализует второй цикл планирования «от узких мест»: непосредственно при посменном планировании система автоматически определяет список самых загруженных рабочих центров. В этом случае поиск «узких мест» система проводит уже не по критерию соотношения пропускной способности рабочего центра и запросов рынка, а по признакам «узкого места», т.е. - по статистике уровня НЗП, длине очереди и пр.

Заключение

Несмотря на развитие технологий, дискретное производство еще достаточно долго будет подчиняться принципам, открытым еще в 70-х годах прошлого века, поэтому методология управления системными процессами на производстве остается важнейшей базой для эффективного управления предприятием. Нехватка методологии (а как следствие - потребность в проведении управленческого консалтинга) особенно остро наблюдается на предприятиях среднего бизнеса - когда объемы производства уже внушительные, но компания еще не совершила «скачок» на новый уровень управления и автоматизации своих ключевых процессов - производства готовой продукции.

В данной статье тезисно приведены основные возможности систем посменного планирования (как правило - входящих в состав MES-систем) без привязки к конкретному разработчику или решению - для того, чтобы на уровне концепции показать важность подхода, как базы для автоматизации. Каким бы ни был объект автоматизации - сама система посменного планирования всегда остается инструментом в достижении конечной цели производственного предприятия. А конечная цель производственного предприятия - это приносить прибыль (Элияху Голдратт, бизнес-роман «Цель», 1984г.).

Сопоставление производственной мощности отдельных стадий удобно производить графически, путем построения диаграммы мощностей отдельных участков, цехов, называемой профиль производственной мощности . Такая диаграмма дает наглядное представление о соотношении производственных мощностей отдельных стадий, об узких местах производства и резервах (рис. IX.4). При выявлении пропорциональности мощностей по пределам производства целесообразно принимать мощность ведущего оборудования (участка, цеха), по которому установлена мощность всего объекта (или звена), за единицу (или 100%), а мощность всех остальных выражать в виде коэффициентов, исчисленных по отношению к этой базе.  

В результате расчетов определяют степень загрузки наличного оборудования, узкие места производства, объекты для разработки оргтехмероприятий.  

Экономичность применения прогрессивной системы объясняется тем, что при росте выпуска продукции постоянная часть цеховых расходов (отопление, освещение, содержание аппарата) остается почти без изменений, поэтому удельный вес этих расходов в расчете на изделие (прибор) уменьшается, что значительно снижает его себестоимость. Такая оплата труда разрешается директором предприятий временно только на узких местах производства.  

Авторы предлагают единую для различных цехов методику расчета на ЭВМ производственных мощностей . Ее использование обеспечивает повышение точности и оперативности расчетов мощностей, позволяет своевременно выявить узкие места производства и планировать равномерную загрузку производственного оборудования.  

Мероприятия по ликвидации узких мест производства.  

Элементы а/Д " и а 1 "1 характеризуют мероприятия по ликвидации узких мест производства и соответствуют кодам седьмой графы формы 9А.  

Элементы а/ Д"" и а/д"" заполняются программным путем при выдаче на печать формы 10А при ликвидации узких мест производства  

Данные форм 13, 14 помогают лучше наметить мероприятия по ликвидации узких мест производства, определить затраты на их проведение. Они нацеливают на использование имеющихся на предприятии возможностей по увеличению выпускаемой продукции.  

Нужно отметить, что информация может быть использована на всех уровнях управления производственно-хозяйственной деятельностью производственного объекта. В частности, она может быть использована для планирования объемов капитальных затрат на ликвидацию узких мест производства, для определения объектов размещения заказов на основные фонды и т. п..  

Ликвидация узких мест производства может быть достигнута с помощью следующих мероприятий  

Ликвидация узких мест производства имеет свои особенности и осуществляется по определенным правилам, обусловленным характером мероприятия.  

Полученные по форме 10 результаты расчета анализируются, выявляются узкие места и намечаются организационно-технические мероприятия по их ликвидации, которые заносят в форму 9А (Основные мероприятия по ликвидации узких мест производства).  

Данные массива формы 10 используются для определения коэффициента загрузки оборудования с учетом мероприятий по ликвидации узких мест производства и количества единиц излишнего (недостающего) оборудования. Из документов массива формы 10А выбираются последовательно все детали (изделия), обрабатываемые  

При составлении краткосрочной производственной программы устанавливают количество и номенклатуру продукции и услуг. Для этого необходимо знать узкие места производства и сбыта  

Опыт США XX в. наглядно показал, что глубинным инновационным мотором, стержнем самодвижения воспроизводства является опора на человека как производителя и потребителя всего доступного спектра материальных и духовных богатств. Американское хозяйство первым перешло к динамичной формуле вся совокупность деятельности - перспективные (инновационные) потребности. Последние представляют собой такие потребности, для удовлетворения которых в данный момент на рынке еще нет соответствующих продуктов или услуг. Они возникают в узких местах производства и потребления и служат ориентиром для выбора приоритетов инновационного развития.  

Главным в подготовке данных отчетов является информирование менеджеров о случаях отклонений определенных результатов производства от плановых показателей . Тем самым бухгалтер-аналитик помогает осуществлять анализ производственных результатов и определять слабые места производства, не уделяя время тем операциям производственного процесса, которые выполняются в соответствии с планом, а концентрируя внимание руководства на узких местах производства.  

Результаты поставленных задач кандидату предлагается сформулировать задачи, которые ставит перед ним должность, на которую он планируется в резерв. Степень пригодности кандидата на должность определяется степенью знания проблем и узких мест производства, а также умением видеть инновационные возможности производства. Анализ поставленных задач должны проводить опытные эксперты.  

На выполнение этих заказов требуется использование 35 % мощностей предприятия, что не только превышает его максимальные возможности, но дополнительно загружает самое узкое место производства - механическую обработку деталей на металлорежущих станках , осуществляемую в условиях дефицита станочников.  

На первом этапе, т. е. в период организационной подготовки , создают творческие группы, определяют программу и методику проведения работ . Второй этап включает сбор данных, характеризующих состояние организации труда на каждом производственном участке, их обработку и анализ, определение резервов. На этом этапе выявляют узкие места производства, устанавливают значимость и очередность разработки мероприятий.  

Исходным пунктом рационализаторской деятельности является тематическое планирование. Тематический план по изобретательству и рационализации создается в ходе обсуждения узких мест производства. Для северного трубопроводного строительства тематический план обычно имеет следующие разделы работы по хозяйственному обустройству подготовительные и земляные работы погрузочно-разгрузочные и транспортные работы, работы по снегоборьбе сварочно-монтажные работы изоляционно-укладочные работы работы по балластировке и закреплению монтаж арматурных узлов, работы по продувке и испытанию ремонт техники прочие работы.  

Как уже отмечалось, величина производственной мощности определяется на начало и конец рассчитываемого периода, в течение которого производительность труда , а следовательно, и трудоемкость изготовления изделий не остаются величиной постоянной . На конец рассчитываемого периода трудоемкость должна быть меньше, чем на начало. Следовательно, прогрессивная норма трудоемкости , закладываемая в расчет мощности на конец рассчитываемого периода, тоже должна быть меньше. Это снижение трудоемкости на запланированный коэффициент повышения производительности труда предусматривается по цехам, участкам и группам оборудования в соответствии с планом совершенствования конструкций изделий, технологических процессов и организации производства . Основное внимание при этом должно быть уделено разработке мероприятий по снижению трудоемкости на узких местах производства путем ужесточения норм трудоемкости по деталеопераци-ям, сдерживающим выпуск продукции.  

Предыстория
В октябре 2010г., в рамках организации проектов по повышению эффективности
авиазавода на 2011г., компания «Райтстеп» выполнила диагностику основного
производства завода. Основной целью обследования являлось определение «узких мест», т.е. тех объектов, процедур управления и подразделений, которые ограничивали весь выпуск завода.
По результатам анализа, основными «узкими местами» завода были определены (потенциальным «узким местом» также являлись процедуры (вернее, их отсутствие) ведения электронного состава изделия):
1) агрегатно-сборочный цех АСЦ1;
2) методы планирования и управления производством;
3) цех ШЦ (штамповочный), цех МЦ (механический)
В настоящей статье описывается «расшивка» «узкого места» в цехе АСЦ1.

Цех АСЦ1 - первый в последовательной цепочке сборки машин (там из агрегатов начинает собираться изделие, далее - передается в остальные сборочные цеха, АСЦ2 и ЦОС), являющейся «вершиной треугольника» внутризаводской цепочки поставки и являющийся потребителем остальных «детале-делательных» цехов (ДДЦ). Или - началом «трубопровода» перемещения изделия по цепочке сборки.

Следовательно, любая проблема, возникающая в цехе АСЦ1 и ограничивающая начало сборки изделий автоматически приводила к ограничению выпуска машин всем заводом.
И на осень 2010 года цех АСЦ1 являлся таким узким местом, со средним выпуском в 6 изделий в месяц, при заводском плане в 7-8. Основными проблемами АСЦ1 являлись:
1) несинхронность поставок деталей и сборочных единиц от других цехов в адрес цеха АСЦ (читай - постоянные «неожиданные» дефициты на сборке)
обусловленная фактическим отсутствием расчетного позаказного (помашинного) плана поставок;
2) крайне неэффективная внутренняя организация работы в цехе, с основным симптомами (не причинами!): «нет людей», «бракованные детали», «нет места, некуда ставить изделия».

Фактически, проблемы АСЦ1 являлись отражением проблем в управлении и организации производства всего завода. И, прежде всего:
1) фактическим отсутствием синхронизированного между «деталеделательными» и «агрегатносборочными» (ДДЦ и АСЦ) цехами помашинного номенклатурного плана, что приводило к выпуску не того, что надо и не в том количестве, как следствие - к работе «по дефицитам» и, в конечном итоге, к срыву графика сборки;
2) сдельной оплате труда, позволяющей и вынуждающей цеха гнаться, прежде всего за «валовкой», даже - в цехах-«узких местах», при этом - не всегда с учетом дефицитов.

Выбор концепции

По результатам анализа данных и обсуждения возможных путей «расшивки» узкого места» были определены следующие направления преобразований.

Первое: изменение системы управления производством так, чтобы она заставляла выпускать только того, что нужно при сравнительно невысоких затратах. Для этого было необходимо:
1) организовать систему вытягивающего позаказного номенклатурного цехового планирования, систему мониторинга поставок и «закрытия» машин;
2) через изменение системы мотивации (модификации «сделки») мотивировать цеха на выполнение прежде всего указанного плана;
3) обеспечить возможность управления процессом производства и поставок через визуализацию и мониторинг происходящего.

Второе: изменение системы организации производства цеха через:
1) оптимизацию внутрицеховых потоков движения деталей и агрегатов,
2) устранение всех лишних как производственных так и не производственных операций на пути создания машины,
3) обеспечение визуализации происходящего, статуса настоящей ситуации, будущих и настоящих проблем,
4) сокращение партий запуска и перемещений по всей цепочке производства.

Для реализации указанных преобразований были выбраны инструменты SCM («управление производственными цепочками»), Lean («бережливое производство») и ТОС («Теория Ограничений») методов управления производством.

Работы по первому направлению, постановка «Система Планирования и Мониторинга завода» начали реализовываться через внедрение для всего завода новых процессов (процедур) синхронизованного (под график сборки и отгрузки машин) планирования и управления производством, плюс, внедрение поддерживающей их Lean IT Системы Планирования и Мониторинга производства SCMo.

Работы по второму направлению были приняты к реализации с использованием более традиционных но, «подогнанных» к применению на заводе инструментов Lean и TOC.

Преобразования. Новая организация внутри цеха АСЦ1

Проект преобразований в АСЦ1 был начат в январе 2011 года, но затем, в связи сопределенными изменениями в цехе, остановлен.

Представляемые ниже результаты проекта были достигнуты всего за несколько месяцев, в т.ч. благодаря решительной и принципиальной позиции руководства цеха. И, забегая вперед, отметим, что основная цель проекта - увеличена пропускная способность цеха с 6 до 8 машин в месяц, при:
неувеличении операционных затрат (ФОТ, численность рабочих и пр.) и запасов деталей и НзП - была достигнута.

Оптимизация участка внестапельной сборки изделий

Физическое расположение изделий. Работа с нехваткой места

По результатам анализа было определено, что одним из «узких мест» АСЦ1 являлась физическая организация участка внестапельной сборки. Участок был загроможден старой оснасткой/антресолями, ненужными шаблонами, деталями и прочей ерундой, которая фактически не использовалась при производстве машин существующих модификаций.

силу этого, на участке внестапельной сборки удавалось разместить максимум 3-4 одновременно собираемых машин. Причем, в крайне стесненных и неоптимальных условиях.

Этого было бы достаточно при идеальной организации работ по сборке и при идеальном соблюдении графика поставок деталей из других цехов. Но, «в реальном мире», при возникновении проблем с каким либо изделием, он тормозил сборку, в т.ч. стапельную всех остальных машин. И, бригады сборщиков, просто не имели физической возможности переходить на другую машину.
В результате было принято решение о сносе ненужного оборудования, расчистки места, и организации на участке двух «линий» сборки машин. В ходе проведения данных работы были использованы методы эргономичной организации рабочего пространства по 5С. См. схему и фото.

Как результат, на участке внестапельной сборки теперь можно поместить 6 машин, включая сдаточные, и это - при несравненно лучшей и более удобной организации рабочих мест.

Перенос операций с окончательной сборки изделия на другие участки.

По результатам анализа участка внестапельной сборки, являвшегося «узким место» цеха, были выявлены многочисленные «лишние» операции, т.е. операции, которые более эффективно могли быть выполнены на других участках и менее квалифицированным персоналом. Некоторые примеры - см. фото.

После проведения тщательного анализа и обсуждений с технологами цеха, данные операции были перенесены на другие, менее загруженные участки, освободив время сборщиков от «непрофильных» операций.

Изменение системы начисления заработной платы рабочих

В рамках преобразований была изменена система начисления заработной платы рабочим.
Фонд заработной платы явным образом рассчитывался исходя из план выпуска, факт зависел от количества сделанных и переданных в следующий по цепочке цех машин.
Далее, эта сумма распределялась по членам сборочных бригад (бригадирами), в зависимости о квалификации работников и коэффициента трудового участия.

Система сигнализации

Дополнительно было принято решение построить гибкую структуру рабочего процесса в цехе, ориентированную на создание максимальных условий для
производственного рабочего и сигнализации/решение всех его потребностей/проблем в оперативном режиме, как показано ниже:

Для быстрого реагирования вышеуказанной цепочки на возникшие потребности исполнителей решили использовать средства визуализации, такие как сигнальные лампочки. Каждый сектор участка планируется, оснастить двумя типами лампочек зеленого и красного цвета и кнопками их включения.

Зеленая лампа сигнализирует о том, что сектор полностью обеспечен деталями, имеется оснастка для изготовления и полностью ясны текущие потребности в сборках (т.е. ситуация нормальная).

Красная лампочка - это сигнал к тому, что сектор нуждается в решении проблем одного из трех направлений, и мастер участка должен максимально быстро среагировать на этот запрос и принять меры к быстрейшему решению, или поставить в известность других исполнителей, если вопрос затрагивает их компетенции.

Желтая - проблема существует, но в процессе решения.

Оптимизация участка детальной сборки цеха

Система обеспечения поставок от участка детальной сборки цеха

После проведения указанных выше преобразований, пропускную способность участка внестапельной сборки удалось увеличить до 8 машин в месяц. Но, практически сразу «узкое место» цеха АСЦ1 переместилось на участки детальной сборки цеха.

В связи с этим, новая организация была внедрена на участке детальной сборки цеха, участке, изготовляющего и напрямую поставляющего сборки на внестапельную сборку. Работы были выполнены примерно за месяц, по предложенной «Райтстеп» методологии:
1) оптимизация организации рабочих мест участка по принципам «5С»;
2) установка системы визуализации;
3) организация системы вытягивающего планирования и поставок деталей на сборку, методами «супермаркет» и «канбан».

Внедренная новая организация производства настолько понравилась мастерам и рабочим других участков цеха, что участки, в буквальном смысле слова «выстроились» в очередь на внедрение.

Преобразования. Обеспечение своевременности поставок в АСЦ1

Система Планирования и Мониторинга SCMo

С точки зрения «внешних» условий, огромной проблемой цеха являлась неритмичная (несинхронная с ритмом сборки конкретных машин) поставка деталей из ДДЦ цехов завода.
Решение данной проблемы осуществлялось в рамках общезаводского проекта постановки системы синхронного позаказного номенклатурного межцехового планирования. В качестве методологии была взята методология «вытягивающего» (точно вовремя и точно в количестве под заказ) планирования и методология работы с «буферами» и «приоритетами» «узких мест» Теории Ограничений.

В качестве инструмента реализации использовалась Lean ERP система SCMo, обеспечивающая on-line планирование, управление и мониторинг процессов производства и поставок.
Настроенный для завода алгоритм планирования позволял формировать позаказные (под каждую машину или «россыпной» заказ) номенклатурный план
производства и поставок для каждого цеха, охваченного системой. С постоянно обновляемой по факту производства цветовой сигнализацией/подсветкой каждой из партий поставляемых цехом-поставщиком деталей. См. схему ниже.

В рамках проекта преобразований в цехе АСЦ1, с использованием SCMo удалось «правильно» поставить следующие процессы:
1) формирование последовательности сборки машин по цехам АСЦ1 - АСЦ2 - ЦОС, и, для АСЦ1 - формирование графика сдачи, по конкретным машинам и на конкретные числа месяца (см. экранную форму ниже):

2) на основании графика сдачи машин цехом АСЦ1 - формировать план поставок деталей и агрегатов от цехов - поставщиков. Полностью автоматизировать данный момент в настоящий момент не удалось из-за неточностей в электронном составе изделия (машина). В силу этого, было принято решение по частичному ведению в SCMo электронных дефицитов в адрес цехов поставщиков, с обязательной установкой поставщиками «обещанной даты». Фактически это - публикуемые on-line и доступные для всех «журналы дефицитов», которые ранее вели диспетчера ПДБ цеха, и информация из которых становилась доступна цехам поставщикам часто в искаженном виде, и только на планерках.

Сделано это было в рамках новой методологии управления, переложенный на ИТ систему, а именно - обеспечение максимальной визуализации происходящего для всех участников производственной цепочки (см. ниже):

Побочный положительный эффект - ведение «электронных дефицитов» в SCMo - возможность перехода на «электронные» планерки, эффективность которых гораздо выше традиционных, а затрачиваемое на них время - меньше.

Система мониторинга происходящего (система видеонаблюдения)

В рамках данного направления, для обеспечения максимальной визуализации происходящего в производстве, в цехе также была внедрена система визуализации (видеонаблюдения), работающая в on-line режиме и позволяющая при необходимости увидеть, что реально происходит на участках цеха в данный момент времени.

Результаты проекта

1. Увеличена пропускная способность цеха с 6 до 8 машин в месяц.

При: неувеличении операционных затрат (ФОТ, численность рабочих и пр.) и запасов деталей и НзП.
2. Введена в работу Система Планирования и Мониторинга поставок, синхронизирующая не только выпуск, но и запуск всех цехов завода с графиком
агрегатной и окончательной сборки машин.
3. Обеспечена полная прозрачность происходящего в производстве.
4. Обеспечен базис для выхода в 2012 г. на ритм производства в 9 машин в месяц.
5. Запущен «маховик» преобразований, в т.ч. и на остальных участках цеха.

Райтстеп, Iris Partenaires

Известный физик, доктор Элияху Голдратт обратил внимание Генеральных Директоров на интересный факт: как бы ни старались сотрудники, фирма не сможет произвести продукции больше, чем в состоянии обработать самый узкий участок или станок. Это следует из законов физики: сила потока определяется пропускной способностью самого узкого места. Отсюда напрашивается вывод: чтобы увеличить производительность всей компании, надо найти слабое звено и заставить его работать на полную мощность. В этом и состоит теория ограничений (ТОС) Элияху Голдратта. Расскажем, как это работает на производстве и в рознице.

Голдратт считает, что добиваться максимальной эффективности на каждом отдельно взятом участке рабочего процесса бесполезно - только расширение «узких мест» (или ограничений) даст настоящий прирост эффективности, потому что каждый час простоя «узкого места» (переналадка, ремонт, отсутствие сырья и полуфабрикатов на входе и т.д.) стоит столько же, сколько час простоя всего предприятия. А значит, «узкое место» должно работать на все 100%.

• Пути повышения экономической эффективности производства: три полезных совета

Наглядный пример: если завод за месяц делает 1000 корпусов для холодильников и 100 дверей, то его конечный результат - всего-навсего 100 готовых холодильников. Значит, «узким местом» является выпуск дверей, поскольку без их нужного количества в течение месяца 900 корпусов будут бесполезными. Следовательно, бессмысленно наращивать объемы и мощности на участках производства корпусов - результативность завода повысится только при увеличении выпуска дверей.

Чтобы добиться максимальной производительности «узкого места», Голдратт предлагает использовать свою пошаговую методику. Как она работает на практике в разных компаниях, он подробно разъясняет в своих книгах, написанных в форме производственных романов. Книги Голдратта переведены более чем на 30 языков и продолжают расходиться миллионными тиражами во всем мире, а также используются как учебники во многих бизнес-школах. Все бизнес-романы Голдратта - «Цель», «Дело не в везении», «Критическая цепь», «Выбор» и, наконец, - посвящены различным аспектам теории ограничений и стали бестселлерами.

«5 фокусирующих шагов ТОС»

Уникальность теории ограничений (ТОС) заключается в том, что она позволяет повысить эффективность работы компании почти без дополнительных инвестиций и расширения штата. Главное - правильно найти слабое звено или, как его называет Голдратт, ограничение. Ограничением на предприятии может быть не только медлительное или устаревшее оборудование, но и скудный ассортимент товаров, нерегулярное снабжение, низкий спрос на основную продукцию и услуги, работа в условиях постоянного цейтнота и т.д. Фактически ограничением по ТОС считается любое препятствие для наращивания выпуска готовой продукции (оказания услуг) и повышения прибыли. Голдратт предлагает пятишаговый алгоритм работы над ограничениями.

Шаг 1. Найти основное ограничение - «узкое место»

Для этого нужно провести «инвентаризацию» всех существующих проблем компании, проанализировать их видимые причины. Затем выделить ключевую проблему/противоречие/конфликт. Безошибочно опознать ее, по мнению Голдратта, можно так: это самый проблемный участок, перед которым скапливается самая большая гора незавершенной работы и который порождает наибольшее количество жалоб, конфликтов и авралов.

Шаг 2. Решить, как использовать ограничение с максимальной на данный момент отдачей

На этом этапе надо придумать, как исправить положение, чтобы слабое звено заработало на 100%. Может быть, необходимо изменить существующий процесс производства, или внести коррективы в алгоритм общения с клиентами, или установить новые правила работы на слабом участке и т.д.

Шаг 3. Привести все остальные рабочие процессы в соответствие с установленным ограничением

Голдратт считает, что не нужно беспокоиться об усовершенствовании других рабочих процессов (это не повлияет на общую эффективность), но необходимо гарантировать, что они работают синхронно с ограничивающим ресурсом, так чтобы он никогда не находился в простое. Для этого в теории ограничений используют технику «барабан-буфер-веревка».

«Барабан» - это «узкое место», проблемный участок, задающий темп работы всей компании.

«Буфер» - определенное количество запасов, которое позволит не допускать ни длительного простоя, ни накапливания излишков. Буферные запасы необходимо тщательно планировать и контролировать. Для контроля используется «веревка».

«Веревка» - это сигнал, с помощью которого ограничивается непрерывное поступление материалов/товаров в систему. Она связывает «барабан», т.е. проблемный участок, с операцией подачи материалов, определяя скорость и объем потока. В качестве «веревки» можно использовать, к примеру, расписание работы станка, четкий график поставок или маркировку заказов определенным цветом: красный символизирует опоздание, желтый - следование графику «впритык», зеленый - наличие большого запаса времени. Это означает, что из всех заказов, поступающих на производственный участок, рабочие в первую очередь должны выполнять «красные», затем - «желтые» и в последнюю очередь - «зеленые».

Шаг 4. Увеличить мощность ограничения

После того как вы сделали все, что могли, чтобы добиться максимальной пропускной способности ограничения, можно вкладывать средства в повышение его мощности.

Шаг 5. Вернуться к шагу 1.

Процесс поиска слабых мест (ограничений) должен быть непрерывным. Ограничения есть всегда. Даже если вы провели прекрасные усовершенствования в производстве, ограничением может служить объем продаж, теперь уже не соответствующий возросшей мощности. Устранив одно ограничение, приступайте к следующему, советует Голдратт.

Как это работает: ТОС на производстве

Возможности применения ТОС на производстве иллюстрирует реальный пример из практики российских компаний.

ОАО «Полюс» - завод - производитель холодильных шкафов и камер для торговли и общепита, построенный в 1991 году. Технологии производства были достаточно современными, но из-за плохой сборки конечные изделия получались не очень качественными. К тому же комбинат приобрел репутацию ненадежного поставщика. В результате продажи находились на низком уровне, и завод использовал лишь часть своей проектной мощности (мощности были загружены лишь на 5%).

Внедрение ТОС на «Полюсе» началось с поиска ограничений. Поскольку завод не мог обеспечить изготовление того количества холодильников, которое требовалось для выполнения всех заказов, основным ограничением, или «узким местом», являлось производство.

Шаг 1. Выявление ключевой проблемы. Экспериментальным путем было выяснено, что производственный процесс сильнее всего тормозится на сборочном конвейере. На «Полюсе» сборочный конвейер ежедневно простаивал в течение первых двух часов рабочего дня. Причина заключалась в заливочных машинах, которым требуется время для разогрева. В результате каждое утро рабочие включали машины и ждали, пока те будут готовы к работе. Затем производилась заливка корпусов для холодильников, и они поступали на конвейер, который до этого момента бездействовал. Кроме того, выяснилось, что люди, обслуживающие сборочный конвейер, приступают к работе не сразу, подолгу «раскачиваются», а в середине дня вся бригада в полном составе уходит на обед. Это тоже приводило к временны м потерям и простою конвейера.

Шаг 2. Поиск решения для использования «узкого места» с максимальной отдачей. На «Полюсе» было решено заготавливать корпуса холодильников с вечера и завозить их на конвейер до запуска. Таким образом, к началу работы сборочных бригад у последних все было под рукой. Реализация данной меры потребовала, чтобы примерно десять человек работали дополнительный час вечером и утром. Но связанные с этим дополнительные расходы на оплату труда оказались значительно меньше, чем вложения в приобретение нового заливочного оборудования, не требующего разогрева. Дополнительно был установлен жесткий временной контроль и введено правило, согласно которому сотрудники бригады могли уходить на обед не одновременно, а группами.

Шаг 3. Оптимизация работы «узкого места» (приведение остальных элементов системы в соответствие с ним). Оптимизировать работу сборочного конвейера удалось за счет его частичной разгрузки. Было принято решение некоторые детали собирать в другом цехе и привозить на конвейер уже готовыми. Это позволило сэкономить дополнительное время на сборку и увеличить ежедневный выпуск готовых холодильников.

Шаг 4. Расширение мощности, инвестиции в «узкое место».

На «Полюсе» было внедрено новое оборудование - пробивная машина с программным управлением, которая отличается высокоскоростным режимом работы и способностью обрабатывать заготовки с точностью, приближенной к идеальной. Ее использование позволило увеличить скорость и качество обработки деталей, что соответственно повысило пропускную способность конвейера. В результате общая производительность завода выросла сначала на 40%, а затем - на 70%. Повысить производительность на дополнительные 30% удалось за счет того, что было решено вместо шкафов-боттлеров для хранения напитков производить обычные холодильники. Хотя шкафы-боттлеры приносят вдвое больше прибыли, заготовки для них обрабатываются на пробивной машине в 20 раз дольше, чем заготовки для обычного холодильника. Таким образом, на обычных холодильниках компания в сумме зарабатывала в 10 раз больше, чем на боттлерах.

Шаг 5. Поиск следующего «узкого места» и дальнейшее улучшение всей системы. После увеличения мощности производства ограничением стал недостаточный объем продаж, так как теперь завод не просто выполнял все заказы, но изготавливал даже больше изделий, чем было востребовано покупателями. Справиться с рыночным ограничением также удалось с помощью метода «пяти шагов» за счет того, что была усовершенствована цепочка поставок, и «Полаир» стал предлагать дистрибьюторам более выгодные условия, чем предлагали другие производители.

Результаты внедрения ТОС: всего за два с небольшим года «Полюсу» благодаря ТОС удалось нарастить выпуск холодильных шкафов вчетверо (до 60 000 штук в год), выручку - с $20 млн до $70 млн при одновременном снижении запасов примерно в пять раз и сокращении срока поставок с двух месяцев до недели.