Я видел слишком много ошибок в реализации производства для обеспечения наличия товара, особенно когда наличие вообще не должно было предлагаться. Другие ошибки показывают непонимание ключевых идей.
Рубрика: Управление производством
Как поддерживать операционную модель, управляемую спросом, с помощью интеллектуальных показателей?
Как перейти от подхода «выталкивать и продвигать» к «производить согласно спросу и вытягивать».
Если показатели цепочки поставок не изменятся, то останутся препятствием на пути к успеху производства.
Что лежит в основе большинства современных программных продуктов для управления производством? Очень простые допущения, подтвержденные «научным подходом» Фредерика Тейлора в начале ХХ века.
Производства, работающие на заказ, обычно не имеют возможности изготавливать одни и те же детали снова и снова. Ассортимент работ у них может настолько сильно меняться от недели к неделе, что узкие места могут перемещаться, превращая поставку в срок в настоящую проблему.
Барабан-буфер-канат: разрешение конфликта между загрузкой производственных мощностей и надежностью производственных графиков.
В этой статье я хочу поделиться своим опытом внедрения SDBR (Упрощенный барабан-буфер-канат) на небольшом предприятии по производству изделий из кварцевого стекла в Японии.
Большую часть «рынка улучшений» занимают три методологии: Шесть сигм, Бережливое производство и Теория ограничений (TOC). У каждой методологии есть свои поклонники, и вы найдете людей, которые скажут вам, что одна из них лучше других. И эта очевидная конкуренция все больше и больше поляризует этот рынок. Есть ли реальные основания для этой поляризации? Действительно ли одна методология лучше других?
Как фабрика по сборке пластиковых игрушек практически удвоила производство за несколько недель без каких-либо вложений.