论WIP与LT的关系及其对企业的影响

论WIP与LT的关系及其对制程的影响Stone_han2000
WIP和LT是制造业人员比较熟悉的两个概念。

可能在不同的公司说法不一，但意义相差无几，分别就是指的工序在制品和制造周期。

所以，在我们进入详细的讨论前，不妨先为其作一定义。

WIP（Work in process），中文称作工序在制品，定义如下：
某工序段在生产过程中某一刻所有半成品（相对各工位而言）的和。

LT（Lead time）,中文称作制造周期，定义如下：
某一产品从投料到出货所经过的时间。

那么WIP与LT的关系是怎样的呢？下面通过一个简单的例子加以说明：
设某产品的的制程如下：
工序标时(秒) 工位(个)/(Tmax=1)
A 5 5
B 2 2
C 1 1
D 2 2
合计10 10
从上表可以看出,
1>产品的标准工时为10秒钟. 换言之, 假设做好1个半成品就流拉(注意只是1个),让1个人从A工序做到D工序,所需时间为10秒,在其制作过程中,我们始终只看到1个半成品.
此时:
WIP=1个; LT=10秒.
2>考虑到产能要提升,设备要共用,我们选取最大工时为1秒,配10个人作业以保证拉平衡, 每人做好1个半成品就流拉,在生产中某一刻我们可以看到: 每个工位上都只有1个半成品(正被加工着),产品从投料到完成的时间为10秒,即:
WIP=10个; LT=10秒.
3>因为每次只做1个半成品就流拉会浪费作业员的取放动作,如果我们一次做好10个半成品再流拉,不就节省了9次取放的时间了吗?那么,我们取最大工时为1秒,配10人作业,每人每次做好10个半成品后流拉,在生产中某一刻我们可以看到: 每个工位上有10个半成品(其中9个处于等待状态),10个工位共有100个半成品; 第一个产品投料后在A工位只用了5秒钟就完成作业,但需等待5*9=45秒后才进入B工位,在B工位作业用去2秒钟,等待用去2*9=18秒钟; 依此类推, 从投料到完成的时间则为: 5*10+2*10+1*10+2*10=(5+2+1+2)*10=100秒,即:
WIP=100个; LT=100秒.
从上面的分析可以看出, 同一个产品(标时相同), 在人数或每人每次流拉的半成品个数变化时,其WIP都会变化,如果我们将每个工位每次流拉的半成品数用批量表示, 可以将这种关系表达如下:
WIP=WS * B
上式中: WS(workstation)代表工位数; B(batch)代表批量
而第一个产品投料后在A工位要经历的时间为:
LT A = ST A + ST A * (B-1) = ST A * B
上式中: LT A为A工位制造周期; ST A为A工位标准工时, B为批量.
类推可知:
LT = LT A + LT B + LT C + LT D = (ST A + ST B + ST C + ST D) * B = ST * B
上式中: ST为产品标准工时, B为批量.
在拉平衡率不可能为100%的情况下, 会出现标时不平衡的损失, 也就意味着上下工位间的半成品等待, 此时半成品在每个工位所经历的时间应这样计算:
LT A = WS A * T max * B
上式中: WS A 为A工序的工位数; T max 为最大工时; B为批量,因而:
LT = WS A * T max * B + WS B * T max * B + WS C * T max * B + WS D * T max * B
= (WS A + WS B + WS C + WS D) * T max * B
= WS * T max * B
即: LT = WS * T max * B
把上两个公式进行推导:
WIP=WS * B
LT = WS * T max * B
LT = WS* B * T max =WIP * T max
即: LT =WIP * T max
现在让我们好好看看这两个公式,并试着输入一些数据进去,看会发生什么? WIP=WS * B
LT =WIP * T max
拉平衡率的公式大家都很熟悉：
LBR = ST / Tmax / WS
结合上面两个公式，我们进行推导，得出下面几条结论：
●LT = B * ST / LBR
标准工时和拉平衡率确定后，批量与制造周期成正比。

●WIP=WS * B
要使在制品减少，必须尽量减少批量和工位。

●LT = WIP * Tmax
当Tmax等于1时，LT等于WIP
●WIP *LT = （ST / LBR）2 * B2 / Tmax
为减少WIP和LT，应尽量将最大工时做大，批量做小，极致就是一个人做全部工作，每次做一件。

实际上的WIP和LT值会比我们计算的大，因为还有各种原因造成的等待，可根据实际予以宽放，如1.1或1.2。

而LT为计算方便，也一般会换算成小时或天。

上面我们讨论了WIP和LT的关系，为进一步弄清它们对制程的影响，我们再进行一些计算：
以某产品某一工序段为例：
从上面和数字可以看到，为了设备的利用率，为了工人尽可能快的工作，我们投入了很多人，也积压了1万多个在制品。

这样会导致什么问题？
●假设每个产品成本5元，就等于在拉上始终积压了5万元！！！
●从制造周期来看，本来只要半分钟就做完的产品，实际要花近3个小时才能出货。

●某一工位出现问题停止作业，似乎不影响其他工位继续作业，反正批量大，不会停拉。

实则前工位WIP越来
越多，该工位停拉时间将放大反映在生产线上。

（设D工位后还有5个工位，如果D停拉2分钟，整拉作业时间将损失2*（D+5）= 12分钟）
●如果工艺更改或错误，受影响的在制品将面临两种下场：A，投入更多的人和料返工；B 彻底报废。

●大的批量，要求大的工作台来摆放，不够放了只好求助地板，于是从拉头到拉尾，从台面到地板，上下左右
全是在制品，即易混料，又不利现场管理。

●因为在制品多，一遇转拉，就象蚂蚁搬家，整场凌乱，惨不忍睹。

拉头已开始做新品种半个钟了，拉尾还在
做旧品种。

如果订单越来越多，订量越来越小？？？
●------
相信大家已经深深体验到人多势众和大批量对制程的巨大影响，那么如何改变这种现状？答案很简单：
WIP *LT = （ST / LBR）2 * B2 / Tmax
标准时间暂时是不会变的，拉平衡率也不能太离谱，所以能变的就是批量和最大工位时间。

有哪些方法可以将这两个参数改变呢？以下建议权当抛砖引玉：
●在整合设备性能，保证贵重设备利用率的前提下，尽量将工位合并到最少（提高Tmax）
●根据产品大小，重量，形态等特征，确定尽可能最小的流拉批量（减小B值）
●以上两点将迅速导致WIP*LT的下降，如效果不明显，可硬性将B定为1。

（所谓的单件流）
●接下来就该考虑ST的减小了，ECRS是原则，另可通过收放料自动化，机器流动化作业等减少标准工时。

●最后是LBR的提高，可用的方法有峰谷时间填平；一人多能培训等。