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用人工智能实现制造现场管理转型
  2020-12-01      18

作者:Alfred MachaAMT PARTNERS公司

在过去的二十年,卓越运营经理一直在用精益六西格玛方法引导组织的变革。经常使用且有效的一种精益六西格玛方法是现场观察管理。这种办法通过让管理者在工作地点各处观察并与制造工人进行合作来改进运营。本期专栏将探讨人工智能(AI)可以怎样重新定义现场管理来加快运营中变革,包括覆盖精益的基础,传统的现场观察管理是怎样工作的,以及引进人工智能来增强运营管理改善的新想法。

What Is Gemba?

什么是现场管理?

 “‘现场管理’这个术语来自日语单词,它的意思是‘实际的地方’。 对于一个团队,在精益制造中,实际工作发生的地方是进行‘现场管理’最重要的地方”,这样,你就可以观察和分析实际的工作[1]。

有各种不同的方法可以用来执行现场观察管理。不过,这些方法有一个共同的需求——现场观察管理是在资深的管理者的引导下与生产工人合作,优化工艺或者解决运营面临的挑战。

有一些机构在推行现场观察管理时会遇到一个常见的陷阱。这些公司会安排资深的管理人员进行随机观察,观察工艺并试图当场纠正问题。这种做法把现场观察管理变成一个反应性工艺,在这个工艺中,操作人员会对参与管理感到不适,因为他们害怕在被观察时犯错误。

Prepare a Purpose for Your Gemba Walks

预先确定现场观察管理的目的

必须针对在运营改善中获得收益的特定目的进行现场观察管理。在开始进行这个工艺之前,管理者应对现场观察管理这个流程有一个明确的定义。在进行现场观察管理时,表1可以帮助执行者明确执行这个工艺的目的。

image.png

表 1 :现场观察管理的分阶段指南。

把人工智能集成到现场观察管理中

人工智能(AI)可以提高现场观察管理的效率。通过在现场观察管理开始之前评估实时的工艺数据就可以做到这一点。评估的目的是为生产机构设计和执行一个有效的人工智能配置,收集正确的工艺数据。人工智能可以比人工更快、更客观、更一致地监测和调整更多的变量和数据点。

人工智能学到的东西越多,就能做得更好,并且预测后续的各种变化的最后结果。有了这种快速迭代,就可以让人看到要怎样改进生产中的一些东西,预测变化的影响和确定瓶颈或资源限制在哪里。

image.png

表 2 :使用人工智能的现场观察管理检查检查表。

有了人工智能,增强的现场观察管理会是什么样子?表2是现场观察检查表的一个样本,这个检查表集成来自人工智能的数据评估。随着数据采集越来越容易,由于有了人工智能,生产机构可以实现更有效地持续改进各项工作,特别是有了成功的现场观察管理,身在其中的管理人员和操作人员可以评估实时数据,并对相应的制造工艺的步骤和工作任务做出必要的改进。

参考文献

1. “Gemba Walk: Where the Real Work Happens,” Kanbanize.

作者简介:Alfred Macha是AMT Partners公司的主席。他的电子邮件: Alfred@amt-partners.com。如需阅读过往期或联系Macha,请点击这里。

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