工业4.0与精益管理
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– 制造装箱移动拆箱制造 – 工作1工作2工作1工作2 – 设计产生的加工浪费（例如：飞机脚仓）
库存的浪费
• 定义
– – – – “库存的浪费”指产品临时或长期存放而产生的浪费 原材料库存 在制品库存 制成品库存
• 高库存的恶果
– 产生不必要的搬运、堆积、放置、防护、找寻等浪费 – 占用厂房空间，造成多余的场地建设投资的浪费 – 造成设备能力及人员需求的误判
处理不确定性的三种方式
• 生产能力 • 库存 • 时间
问题：应该在什么时候使用哪种方式？
常见战略对供应链设计的影响
低成本策略 快速反应策略 快速响应需求的变化， 避免缺货 产能、速度、灵活性 为过剩的产能和灵活的 流程投资 差异化策略 共享市场调研，联合开 发产品 产品开发技能 利用模块化的流程设计 满足大规模定制 减少供应链中的库存以 避免弃货 不计成本的缩短开发提 前期
工业大数据典型应用场景
• 产品故障诊断与预测 – 通用电气(GE)的例子，位于美国亚特兰大的GE能源监测和诊断中心，收集全 球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据，每天就能为客户收集10G的数据， 通过分析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据流，这些大数据 分析将为GE公司对燃气轮机故障诊断和预警提供支撑 工业物联网生产线 – 在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流 程，一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地 发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以 对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和 绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程 工业供应链的分析和优化 – 美国较大的OEM供应商都依靠市场预测和其他不同的变量，如销售数据、市 场信息、展会、新闻、竞争对手的数据，甚至天气预报等来销售自己的产品。 利用销售数据、产品的传感器数据和出自供应商数据库的数据，工业制造企 业便可准确地预测全球不同区域的需求。由于可以跟踪库存和销售价格，可 以在价格下跌时买进，所以制造企业便可节约大量的成本
工业 4.0 与精益管理
——近 现 代 工 业工 程的发 展与实 践
内容提要
工业工程学科简介
精益生产与管理
工业4.0
智能工厂与工业大数据
大数据与ERP的迷思 现实的困难与精益之路
工业工程
• 以效率,质量,成本为核 心的工业工程与管理学 科是资源短缺社会实现 可持续发展的一个主要 技术手段 • 工业工程研究内容及应 用技术与科学发展观相 吻合, 是国家战略发展 的一个重要方向 • 中国有180个高校有工 业工程与管理专业
多品种混线生产的难点
解决生产现场问题的手段
• 基于现场经验的优化
– 生产现场管理 – 流程梳理
• 数学优化
– 运筹学与应用数学工具 – 全局优化 – 针对复杂生产系统的计算机仿真模拟 – 大数据辅助分析 – 基于仿真的现场优化
• 大数据与计算机仿真
德国的工业4.0
• 运用信息物理系统升级工厂中的生产设备，使他们 智能化， 从而将工厂变为具备自律分散系统的 （Autonomous Decentralized System, ADS）的 智能工厂 • 从事作业的机器人能够通过网络实时访问所有相关 信息，并根据信息内容，自主切换生产方式、更换 生产材料，从而调整为最佳匹配的生产作业。 • 固定生产线消失，取而代之的是可以动态、有机地 重新构建的模块化生产方式。 • 输出“一揽子”共同标准，是合作机制成为可能， 并基于此标准对生产流程进行优化
工业大数据
• 随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到 了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、 RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联 网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业 中得到广泛应用 • 尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息 技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网 工业的新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日 益丰富 • 工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊 断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应 链优化和产品精准营销等各个方面
• 防呆设计
– 例子：冲压机床双手启动，高铁动车驾驶踏板
• 界面设计
– Windows蓝绿
供应链管理
• 生产节拍控制 • 库存管理（原材料、在制品，成品） • 物流网络设计（供应商、制造商、仓库、 配送中心和渠道商） • 分销管理 • 需求预测与评估
精益生产与管理
• 精益生产（Lean Production）
制造过多（早）的浪费
• 定义 – “制造过多（早）的浪费”指在不必要的时间生产出过多产品的 浪费。
• 常见的错误观念 – 认为“不做白不做，设备也是闲着” – 认为“提前做可以提高效率、减少产能损失” • 制造过多、过早的恶果 – 提早用掉了费用（材料费、人工费）而已，并不能得到什么好处。 – 会把“等待的浪费”隐藏起来，使管理人员漠视等待的存在 – 会自然而然地积压在制品，会使生产周期变长，侵蚀厂房空间。
– 从销售产品变为销售服务
中国的工业4.0战略
• 中国制造2025
– 制造业增加值位居世界第一 – 主要行业产品质量水平达到或接近国际先进水 平 – 形成一批具有自主知识产权的国际知名品牌 – 一批优势产业率先实现突破，实现又大又强 – 部分战略产业掌握核心技术，接近国际先进水 平
中国制造2025的总体战略
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
ERP系统的迷思
• 上ERP系统找死，不上ERP系统等死？ • 什么是适合企业的系统？ • 系统能全盘解决所有问题么？
大数据的迷思
• 大数据的迷思
– 我的数据不大怎么办？ – 我没有数据怎么办？ – 我有了大数据怎么办？
现实困难
• 劳动力成本不断上升 – 2004-2015年，年均工资涨幅高达15%以上 • 90后员工的管理难度很大 • 世界经济疲软，产能严重过剩 • 技术工人严重缺乏 • 污染代价不断增大
质量与可靠性工程
• 检验与检测
– 抽样检验 – 六西格玛与统计过程控制（SPC） – 质量保证体系 – – – – 在线过程偏差检测 溯源分析 自动补偿 缺陷预防
• 在线质量改善
• 可靠性工程
• 试验设计与分析
– 剩余生命周期预测 – 劣化过程 – 失效监测与溯源
人因工程
• 动作研究（时间）
– 动作的经济性原则 – 操作场所的布置 – 工具设备
•
•
工业大数据及其拓展
制造执行系统（MES）
• 制造执行系统是对整个制造过程的优化， 而不是单一解决某个生产瓶颈 • 制造执行系统必须提供实时收集生产过程 数据的功能，并作出相应的分析和处理 • 制造执行系统需要与计划层和控制层进行 信息交互，通过企业的连续信息流来实现 企业信息的集成。
制造执行系统的五个层级
• 常见的等候浪费
– 机器等候物料 – 操作员等待换模具 – 机器等候操作员指令 – 下道工序等上道工序
搬运的浪费
• 定义
– “搬运的浪费”指将物料、人员、在制品或制 成品从某一物理位置搬运到另一物理位置而产 生的浪费
• 常见的搬运浪费
– 车间及机床之间的搬运 – “之”字形生产线 – 提取库存时人和叉车的移动
工业4.0
美国的工业4.0
• 2010，奥巴马提出再工业化，即制造回归战 略，2012年，首次提出建设“国家制造业创 新网络” • 美国的工业4.0（工业互联网）的价值体现在 三个方面
– 提高能源的使用效率 – 提高工业系统与设备的维修、维护效率 – 优化并简化运营，提高运营效率
• 改变工业企业的销售模式
精益管理之路
• 改变企业粗放型管理的现状
– 基于数据的商业智能 – 消除浪费
• 提升组织的敏捷性
– 快速响应制造（Quick Response Manufacturing）
– 消除一切浪费 – “Preserving Value with Less Waste”用最少的浪费保持 价值
精益管理的基础—运筹学
• 该学科是一应用数学和形式科学的跨领域研究， 利用统计学、数学模型和算法等方法，去寻找 复杂问题中的最佳或近似最佳的解答。
– 目的是在决策时为管理人员提供科学依据，是实现 有效管理、正确决策和现代化管理的重要方法之一。
不良品的浪费
• 定义
– “不良品的浪费”指由于生产出不合格产品而产生 的浪费 – 生产原料和成本的浪费 – 人员、加工时间的浪费 操作失误（加工、搬运等）导致产品损坏 环境因素（温度、湿度等）导致产品损坏 设计缺陷（如应力过于集中）导致产品损坏 自然损耗导致产品损坏（食品等）
• 常见的不良品浪费
– – – –
供应商的目标 首要关注因素 流程特征 库存特征
用最低的成本满足需求 成本 保持较高的平均利用率
在全供应链中降低库存， 开发快速响应的系统， 从而保证低成本 设置安全库存缓冲，确 保及时供应 在不提高成本的前提下， 不计成本的缩短生产提 缩短提前期 前期
提前期特征
产品设计特征
最大化性能，最小化成 本
改善产品设计以达到减 少整置时间及加速生产 的目的
– 起源于日本丰田公司，由美国麻省理工学院提炼成为理论 – 一种企业经营管理模式，它通过全员参与、持续改进，消除 企业生产经营过程中的各种浪费，在尽可能短的生产周期内 对客户需求作出反应，从而使利润最大化。 – 生产形式的转型
• 过去：单品种、大批量、单线生产 • 现在：多品种、小批量、混线生产
• 精益生产的目标
利用模块化的产品设计 应对产品差异
北京大学工学院 工业工程与管理系 许 晓云 博士
生产现场优化的核心
• 当能够准确把握生产进度，准时交货，那么按 单生产，可以满足客户需求，就没有必要保持 很大的库存。 • 当供应商能够确定生产进度，准时交货，同样 也不需要很大的原材料和外协件的库存。 • 在三大不确定因素中，核心在于生产现场的计 划调度。
精益生产强调的是 “适时、适量生产”
即在必要的时候，制造出必要的数量的必要的东西。此外都属于浪费。
现场问题困难的来源
• 订单的不确定性
– 订单何时来到？数额多少？交期如何？价格如何？
• 采购的不确定性
– 原材料价格？供应商何时能够交付？交付数量？如 何与库存进行匹配？
• 生产的不确定性
– 何时生产何种产品？如何调度？如何满足交期？
• 初始级：及时反馈完工情况，对生产过程中的质量 实施把控，了解任务进度，追溯关键零部件 • 规范级：自动采集设备，人员等数据，对设备状态 实施管理，初步形成生产计划并指导生产 • 精细级：优化生产计划，并建立对技术文件，物料， 设备，工艺工装，人员，能源与生产任务的集成管 理 • 优化级：实现设备与能力计划的部分集成，能够自 行安排生产排程，降低能耗 • 智能级：适用于自动化生产的各类设备，包括数控 机床、机器人、存储装置、柔性自动装卡具，用自 动化控制和管理技术，实现生产系统的动态调度。
• 目标，约束条件，决策变量是运筹学的核心 • 基于仿真的优化是发展趋势
生产现场的七种浪费
• • • • 等候的浪费 搬运的浪费 不良品的浪费 动作的浪费 • 加工的浪费 • 库存的浪费 • 制造过多（早）的浪 费
等候的浪费
• 定义
– “等候的浪费”指物料、机器、人员等在生产 中处于等待状态而产生的浪费。
• 四大转变
– 由要素驱动向创新驱动转变 – 由低成本优势向质量效益竞争优势转变 – 由资源消耗大、污染排放多的粗放型制造向绿 色制造转变 – 由生产型制造向服务型制造转变
• 一条主线
– 以体现信息技术与制造技术深度融合的数字化、 网络化、智能化制造为主线。
智能工厂的核心能力
• 集成大量事实信息和历史操作信息 • 建立和维护持久、稳固的不同数据源之间 的关联关系 • 通过业务规则和模型，对数据进行分析， 进而实现实时的智能操作 • 展现直观的图形化智能信息 • 提升信息和知识在生产系统和业务系统之 间的共享效率，实现生产资源的合理分配
动作的浪费
• 定义
– “动作的浪费”指无必要的动作产生的浪费
• 常见的动作浪费
反转/翻转 取用 步行 弯腰 对准 旋转 直角转弯 其它
加工的浪费
• 定义
– “加工的浪费”指多余的加工工序产生的浪费 – 许多加工程序是可以省略、替代、重组或合并 的
• 常见的加工浪费
库存的浪费
• 定义
– – – – “库存的浪费”指产品临时或长期存放而产生的浪费 原材料库存 在制品库存 制成品库存
• 高库存的恶果
– 产生不必要的搬运、堆积、放置、防护、找寻等浪费 – 占用厂房空间，造成多余的场地建设投资的浪费 – 造成设备能力及人员需求的误判
处理不确定性的三种方式
• 生产能力 • 库存 • 时间
问题：应该在什么时候使用哪种方式？
常见战略对供应链设计的影响
低成本策略 快速反应策略 快速响应需求的变化， 避免缺货 产能、速度、灵活性 为过剩的产能和灵活的 流程投资 差异化策略 共享市场调研，联合开 发产品 产品开发技能 利用模块化的流程设计 满足大规模定制 减少供应链中的库存以 避免弃货 不计成本的缩短开发提 前期
工业大数据典型应用场景
• 产品故障诊断与预测 – 通用电气(GE)的例子，位于美国亚特兰大的GE能源监测和诊断中心，收集全 球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据，每天就能为客户收集10G的数据， 通过分析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据流，这些大数据 分析将为GE公司对燃气轮机故障诊断和预警提供支撑 工业物联网生产线 – 在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流 程，一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地 发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以 对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和 绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程 工业供应链的分析和优化 – 美国较大的OEM供应商都依靠市场预测和其他不同的变量，如销售数据、市 场信息、展会、新闻、竞争对手的数据，甚至天气预报等来销售自己的产品。 利用销售数据、产品的传感器数据和出自供应商数据库的数据，工业制造企 业便可准确地预测全球不同区域的需求。由于可以跟踪库存和销售价格，可 以在价格下跌时买进，所以制造企业便可节约大量的成本
工业 4.0 与精益管理
——近 现 代 工 业工 程的发 展与实 践
内容提要
工业工程学科简介
精益生产与管理
工业4.0
智能工厂与工业大数据
大数据与ERP的迷思 现实的困难与精益之路
工业工程
• 以效率,质量,成本为核 心的工业工程与管理学 科是资源短缺社会实现 可持续发展的一个主要 技术手段 • 工业工程研究内容及应 用技术与科学发展观相 吻合, 是国家战略发展 的一个重要方向 • 中国有180个高校有工 业工程与管理专业
多品种混线生产的难点
解决生产现场问题的手段
• 基于现场经验的优化
– 生产现场管理 – 流程梳理
• 数学优化
– 运筹学与应用数学工具 – 全局优化 – 针对复杂生产系统的计算机仿真模拟 – 大数据辅助分析 – 基于仿真的现场优化
• 大数据与计算机仿真
德国的工业4.0
• 运用信息物理系统升级工厂中的生产设备，使他们 智能化， 从而将工厂变为具备自律分散系统的 （Autonomous Decentralized System, ADS）的 智能工厂 • 从事作业的机器人能够通过网络实时访问所有相关 信息，并根据信息内容，自主切换生产方式、更换 生产材料，从而调整为最佳匹配的生产作业。 • 固定生产线消失，取而代之的是可以动态、有机地 重新构建的模块化生产方式。 • 输出“一揽子”共同标准，是合作机制成为可能， 并基于此标准对生产流程进行优化
工业大数据
• 随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到 了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、 RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联 网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业 中得到广泛应用 • 尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息 技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网 工业的新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日 益丰富 • 工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊 断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应 链优化和产品精准营销等各个方面
• 防呆设计
– 例子：冲压机床双手启动，高铁动车驾驶踏板
• 界面设计
– Windows蓝绿
供应链管理
• 生产节拍控制 • 库存管理（原材料、在制品，成品） • 物流网络设计（供应商、制造商、仓库、 配送中心和渠道商） • 分销管理 • 需求预测与评估
精益生产与管理
• 精益生产（Lean Production）
制造过多（早）的浪费
• 定义 – “制造过多（早）的浪费”指在不必要的时间生产出过多产品的 浪费。
• 常见的错误观念 – 认为“不做白不做，设备也是闲着” – 认为“提前做可以提高效率、减少产能损失” • 制造过多、过早的恶果 – 提早用掉了费用（材料费、人工费）而已，并不能得到什么好处。 – 会把“等待的浪费”隐藏起来，使管理人员漠视等待的存在 – 会自然而然地积压在制品，会使生产周期变长，侵蚀厂房空间。
– 从销售产品变为销售服务
中国的工业4.0战略
• 中国制造2025
– 制造业增加值位居世界第一 – 主要行业产品质量水平达到或接近国际先进水 平 – 形成一批具有自主知识产权的国际知名品牌 – 一批优势产业率先实现突破，实现又大又强 – 部分战略产业掌握核心技术，接近国际先进水 平
中国制造2025的总体战略
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
ERP系统的迷思
• 上ERP系统找死，不上ERP系统等死？ • 什么是适合企业的系统？ • 系统能全盘解决所有问题么？
大数据的迷思
• 大数据的迷思
– 我的数据不大怎么办？ – 我没有数据怎么办？ – 我有了大数据怎么办？
现实困难
• 劳动力成本不断上升 – 2004-2015年，年均工资涨幅高达15%以上 • 90后员工的管理难度很大 • 世界经济疲软，产能严重过剩 • 技术工人严重缺乏 • 污染代价不断增大
质量与可靠性工程
• 检验与检测
– 抽样检验 – 六西格玛与统计过程控制（SPC） – 质量保证体系 – – – – 在线过程偏差检测 溯源分析 自动补偿 缺陷预防
• 在线质量改善
• 可靠性工程
• 试验设计与分析
– 剩余生命周期预测 – 劣化过程 – 失效监测与溯源
人因工程
• 动作研究（时间）
– 动作的经济性原则 – 操作场所的布置 – 工具设备
•
•
工业大数据及其拓展
制造执行系统（MES）
• 制造执行系统是对整个制造过程的优化， 而不是单一解决某个生产瓶颈 • 制造执行系统必须提供实时收集生产过程 数据的功能，并作出相应的分析和处理 • 制造执行系统需要与计划层和控制层进行 信息交互，通过企业的连续信息流来实现 企业信息的集成。
制造执行系统的五个层级
• 常见的等候浪费
– 机器等候物料 – 操作员等待换模具 – 机器等候操作员指令 – 下道工序等上道工序
搬运的浪费
• 定义
– “搬运的浪费”指将物料、人员、在制品或制 成品从某一物理位置搬运到另一物理位置而产 生的浪费
• 常见的搬运浪费
– 车间及机床之间的搬运 – “之”字形生产线 – 提取库存时人和叉车的移动
工业4.0
美国的工业4.0
• 2010，奥巴马提出再工业化，即制造回归战 略，2012年，首次提出建设“国家制造业创 新网络” • 美国的工业4.0（工业互联网）的价值体现在 三个方面
– 提高能源的使用效率 – 提高工业系统与设备的维修、维护效率 – 优化并简化运营，提高运营效率
• 改变工业企业的销售模式
精益管理之路
• 改变企业粗放型管理的现状
– 基于数据的商业智能 – 消除浪费
• 提升组织的敏捷性
– 快速响应制造（Quick Response Manufacturing）
– 消除一切浪费 – “Preserving Value with Less Waste”用最少的浪费保持 价值
精益管理的基础—运筹学
• 该学科是一应用数学和形式科学的跨领域研究， 利用统计学、数学模型和算法等方法，去寻找 复杂问题中的最佳或近似最佳的解答。
– 目的是在决策时为管理人员提供科学依据，是实现 有效管理、正确决策和现代化管理的重要方法之一。
不良品的浪费
• 定义
– “不良品的浪费”指由于生产出不合格产品而产生 的浪费 – 生产原料和成本的浪费 – 人员、加工时间的浪费 操作失误（加工、搬运等）导致产品损坏 环境因素（温度、湿度等）导致产品损坏 设计缺陷（如应力过于集中）导致产品损坏 自然损耗导致产品损坏（食品等）
• 常见的不良品浪费
– – – –
供应商的目标 首要关注因素 流程特征 库存特征
用最低的成本满足需求 成本 保持较高的平均利用率
在全供应链中降低库存， 开发快速响应的系统， 从而保证低成本 设置安全库存缓冲，确 保及时供应 在不提高成本的前提下， 不计成本的缩短生产提 缩短提前期 前期
提前期特征
产品设计特征
最大化性能，最小化成 本
改善产品设计以达到减 少整置时间及加速生产 的目的
– 起源于日本丰田公司，由美国麻省理工学院提炼成为理论 – 一种企业经营管理模式，它通过全员参与、持续改进，消除 企业生产经营过程中的各种浪费，在尽可能短的生产周期内 对客户需求作出反应，从而使利润最大化。 – 生产形式的转型
• 过去：单品种、大批量、单线生产 • 现在：多品种、小批量、混线生产
• 精益生产的目标
利用模块化的产品设计 应对产品差异
北京大学工学院 工业工程与管理系 许 晓云 博士
生产现场优化的核心
• 当能够准确把握生产进度，准时交货，那么按 单生产，可以满足客户需求，就没有必要保持 很大的库存。 • 当供应商能够确定生产进度，准时交货，同样 也不需要很大的原材料和外协件的库存。 • 在三大不确定因素中，核心在于生产现场的计 划调度。
精益生产强调的是 “适时、适量生产”
即在必要的时候，制造出必要的数量的必要的东西。此外都属于浪费。
现场问题困难的来源
• 订单的不确定性
– 订单何时来到？数额多少？交期如何？价格如何？
• 采购的不确定性
– 原材料价格？供应商何时能够交付？交付数量？如 何与库存进行匹配？
• 生产的不确定性
– 何时生产何种产品？如何调度？如何满足交期？
• 初始级：及时反馈完工情况，对生产过程中的质量 实施把控，了解任务进度，追溯关键零部件 • 规范级：自动采集设备，人员等数据，对设备状态 实施管理，初步形成生产计划并指导生产 • 精细级：优化生产计划，并建立对技术文件，物料， 设备，工艺工装，人员，能源与生产任务的集成管 理 • 优化级：实现设备与能力计划的部分集成，能够自 行安排生产排程，降低能耗 • 智能级：适用于自动化生产的各类设备，包括数控 机床、机器人、存储装置、柔性自动装卡具，用自 动化控制和管理技术，实现生产系统的动态调度。
• 目标，约束条件，决策变量是运筹学的核心 • 基于仿真的优化是发展趋势
生产现场的七种浪费
• • • • 等候的浪费 搬运的浪费 不良品的浪费 动作的浪费 • 加工的浪费 • 库存的浪费 • 制造过多（早）的浪 费
等候的浪费
• 定义
– “等候的浪费”指物料、机器、人员等在生产 中处于等待状态而产生的浪费。
• 四大转变
– 由要素驱动向创新驱动转变 – 由低成本优势向质量效益竞争优势转变 – 由资源消耗大、污染排放多的粗放型制造向绿 色制造转变 – 由生产型制造向服务型制造转变
• 一条主线
– 以体现信息技术与制造技术深度融合的数字化、 网络化、智能化制造为主线。
智能工厂的核心能力
• 集成大量事实信息和历史操作信息 • 建立和维护持久、稳固的不同数据源之间 的关联关系 • 通过业务规则和模型，对数据进行分析， 进而实现实时的智能操作 • 展现直观的图形化智能信息 • 提升信息和知识在生产系统和业务系统之 间的共享效率，实现生产资源的合理分配
动作的浪费
• 定义
– “动作的浪费”指无必要的动作产生的浪费
• 常见的动作浪费
反转/翻转 取用 步行 弯腰 对准 旋转 直角转弯 其它
加工的浪费
• 定义
– “加工的浪费”指多余的加工工序产生的浪费 – 许多加工程序是可以省略、替代、重组或合并 的
• 常见的加工浪费