智能制造与toc约束智能制造TOC（瓶颈理论）九原则|工业互联网|上海羊羽卓进出口贸易有限公司

智能制造TOC（瓶颈理论）九原则

笔者作为中国软件评测中心 智能制造企业核心能力评价中心 一员，是一个学工业出身的信息化从业者，常常被问及智能制造这个话题，总感觉似乎又有了N年前的ERP“秒天”“秒地”“秒空气”的感觉。跟风是人之长性，作为企业经营者，应该不是这种逻辑。某大型企业，要引领行业智能，巡师问诊，先医后药。

智能制造从来非目的而是强国、强企之手段！鉴于此，才有了此文。智能制造的前提有很多，不如把TOC(瓶颈理论)拿出来，把一些想法与大家分享。

消费者需求日益多样化，原材料价格与人力成本逐渐提高，全球领域的市场竞争日趋激烈，使得传统的生产方式面临着严峻的挑战。寻求新的生产方式以及新的生产管理技术以求下一世纪的生存和发展，已成为各国企业界和学术界高度关注的问题。

在这样的背景下，TOC于上世纪90年代在西方国家迅速发展起来，并远远超越了生产管理的范围，已经在理论、企业、软件、咨询、培训等领域均形成了相当大的规模和声势。“瓶颈管理”，也就是“约束理论”，是Theory of constraint的中文译名，简称为TOC。

其实瓶颈管理就是一套管理理念与管理工具的集合，它把企业在实现其目标的过程中现存的或隐藏的制约因素称为“瓶颈”或者“约束” （Constraint），通过逐个识别和消除这些“瓶颈”，使得企业的改进方向与改进策略明确化，从而达到帮助企业更有效地实现其目标的目的。

简单来说，笔者认为这个医学上的“靶向治疗”是一个意思，白话儿说就是：找到短板，把它补齐嘛！

瓶颈管理又分九大原则。TOC的基本思想构建于九条管理原则之上，亦是TOC之基石。

与TOC相关的生产计划与控制的算法和软件，也是按照这九原则提出和开发的。此外，这些原则也可以独立于软件之外，直接用于指导实际的生产管理活动。下文将与大家聊聊我对这九原则的一些个想法。

原则l

追求物流的平衡，而不是生产能力的平衡追求生产能力的平衡是为了使企业的生产能力得到充分利用。

笔者：简单说所谓物流平衡就是使各个工序都与瓶颈同步，以求生产周期最短、在产品最少。若是设计一个新厂，自然是会追求生产过程各个环节生产能力的平衡，但对于一个已投产、多品种、多批次的生产企业，那么波动是绝对的，生产能力稳定只是相对的，因为我们是市场经济，市场是在随时发生着变化的。并且，即使企业生产能力被充分利用，也不能保证产品都能符合市场需求，必然有一部分要积压。所以必须接受市场波动这个现实，并在此前提下追求物流平衡。

原则2

“非瓶颈”的利用程度不由其本身决定，而是由系统的“瓶颈”决定的瓶颈资源制约着系统的产出能力，而非瓶颈资源的充分利用不仅不能提高产销率，而且会使库存和运行费增加。

笔者：说来说去一句话：非约束资源的利用程度是由约束资源来决定的。

原则3

资源的“利用”（Utilization）和“活力”（Action）不是同义词 “利用”是指资源应该利用的程度，“活力”是指资源能够利用的程度。

笔者：这个太拗口了，其实说白了，利用就是：考试时所有题你都会，应该能考100分，而活力：虽然你都会，可你写的答题时间不够，两道大题没时间写了，所以虽然你都会但只有80分。

按传统的观点，一般是将资源能够利用的能力加以充分利用，所以“利用”和“活力”是同义的。按瓶颈管理的观点，两者有着重要的区别：因为做所需要的工作（应该做的，即“利用”）与无论需要与否，最大程度可做的工作（能够做的，即“活力”）之间是明显不同的。所以对系统中“非瓶颈”的安排使用，应基于系统的“瓶颈”。

那么我在给大家举一个例子：我大学是机械设计制造及其自动化的，大家都知道汽车的车门是冲压出来的，当然他前面还有很多的工序，但是这个产线的所谓关键点，也就是活力的影响点就在这台冲压机上，因为不论前面的工序生产的有多快，都无法影响到整体生产速率，因为冲压机的吞吐量速率是恒定的；也就是说前面即使效率达到了100%受制于冲压机关键点影响整体评判的所谓“活力”效率也只有80%，所以“利用”注重的是有效性，而“活力”注重的则是能行性，从平衡物流的角度出发，应允许在非关键资源上安排适当的闲置时间。

原则4

“瓶颈”上一个小时的损失则是整个系统的一个小时的损失。

一般来说，生产时间包括调整准备时间和加工时间。如果在约束资源上中断一个小时，是没有附加的生产能力来补充的。而如果在约束资源上节省一个小时的调整准备时间，则将能增加一个小时的加工时间，整个系统增加了一个小时的产出。所以，约束资源必需保持100%的“利用”，尽量增大其产出。

原则5

“非瓶颈”节省的一个小时无益于增加系统产销率因为非瓶颈资源上除了生产时间（加工时间和调整准备时间）之外，还有闲置时间。

节约一个小时的生产时间，将增加一个小时的闲置时间，而并不能增加系统产销率。当然，如果节约了一个小时的生产时间，可以减少加工批量，加大批次，以降低在制品库存和生产提前期。但这些结果能在多大程度上有益于系统追求的根本目标，依然牢牢受制于瓶颈资源。

原则6

“瓶颈”控制了库存和产销率。

因为，产销率指的是单位时间内生产出来并销售出去的产品所创造的利润额，所以，很明显它受到企业的生产能力和市场的需求量这两方面的制约，即它们受由资源瓶颈和市场瓶颈所控制的。如果“瓶颈”存在于企业内部，表明企业的生产能力不足，相应的产销率也受到限制；而如果当企业所有的资源都能维持高于市场需求的能力，那么，则市场需求就成了“瓶颈”。这时，即使企业能多生产，但由于市场承受能力不足，产销率也不能增加。同时，由于“瓶颈”控制了产销率，所以企业的“非瓶颈”应与“瓶颈”同步，它们的库存水平只要能维持“瓶颈”上的物流连续稳定即可，过多的库存只是浪费，这样，“瓶颈”也就相应地控制了库存。

原则7

运输批量可以不等于（在许多时候应该不等于）加工批量车间现场的计划与控制的一个重要方面就是批量的确定，它影响到企业的库存和产销率。

传输批量可以不等于加工批量。车间现场计划与控制的一个重要方面就是批量的确定，T O C采用一种独特的动态批量系统，它把在产品库存分为两种批量形式，即：传输批量是指工序间运送一批零件的数量；加工批量，指经过一次调整准备所加工的同种零件的数量。为了使有效产出达到最大，约束资源上的加工批量必须大；但在产品库存不应因此增加，非约束资源上的加工批量要小，以减少库存费用和加工费用。

原则8

批量大小应是可变的，而不是固定的原则8是原则7的直接应用。

加工批量应当是一个变数，根据实际情况动态变化。在T O C中，传输批量是从在产品的角度来考虑的，而加工批量则是从资源类型的角度来考虑的。同一种工件在约束资源和非约束资源上加工时可以采用不同的加工批量，在不同的工序间传送时可以采用不同的运输批量，其大小根据实际需要动态决定。

原则9

编排作业计划时考虑系统资源瓶颈。

只有同时考虑到系统所有的约束条件后才能决定加工计划进度的优先级。T O C用有限能力计划法，先安排约束资源上加工的关键件的生产进度计划，然后编制非关键件的作业计划。所以， T O C中的提前期是批量、优先权和其它许多因素的函数，是编制作业计划产生的结果。

「深度」TOC理论在智能制造工业互联网生态中的应用

什么是TOC约束生产理论

TOC（Theory of constraints），中文译为"瓶颈理论"，也被称为制约理论或约束理论，由以色列物理学家高德拉特（Eliyahu M. Goldratt）博士创立，与精益生产、六西格玛并称为全球三大管理理论；其核心观点为立足于企业系统，通过聚焦于瓶颈的改善，达到系统各环节同步、整体改善的目标。

几年前，受朋友邀请，对一家汽配企业调研TPM需求。发现工厂最大的瓶颈是交货期，按照他们的说法是，每天都在抓紧急订单，一个月下来每个订单都是紧急订单，感觉每个部门都有责任，但最终谁也没有真正的承担责任。

故，给出的建议：

1.先上MES系统，实现每个作业工序以及原材料供应工序实现基于订单优先级动态调整，实现订单与工序作业计划同步，工序产品交接即时响应；

2.严格依据订单优先级系统生产，并建立逐级响应系统，快速处理异常；

3.建立订单延误追责机制，追溯影响订单延误的物料供应、质量、设备异常的根本原因，建立基于目标的责任管理机制。

4.在梳理出订单流向执行层下放的基础上，OEE才可能被识别，这时导入TPM或精益生产才能水到渠成。

5.通过MES以及匹配的运维管理系统，建立数据决策分析系统，以辅助决策管理优化。

当然，这是几年前的诉求，当“智能制造”和工业互联网从概念到政策落地，促使我们重新思考工厂管理如何做？当工业遇上云计算、大数据、AI人工智能，如何构建新的数据应用生态，如何促进工业制造业与工业服务业的良好互动，如何适应新常态下的攻击侧结构性变革需求。本文将结合TOC约束生产理论，梳理适合制造业（尤其是中小制造业）与工业服务价值转型的路径。

制造业过程暗箱与盈利模型

TOC过程暗箱

工厂盈利应关注三组指标:

有效产出：简单理解就是产品做出来并卖出去，实际上反映的是产品满足客户需求的能力，在广义上来讲，也包含产品实现满足相关方的能力，比如现在所提及更多的因环保导致限产、停产的现状，实际上是对社会（自然环境）的满足能力。故，提高有效产出是制造业关注的第一组关键指标。

运营费用：运营费用系指工厂运营所必须产生的费用，可以简单的理解为综合成本，通常包括，运维费用，人工费用等。这与成本会计描述的成本稍差异，在于运营费用降低，不能建立牺牲有效产出指标基础至上，比如：不能降低原材料质量，而牺牲产品交付质量；不能降低工业备件质量，而造成停机损失，影响交货期，并造成运维费用攀升；不能降低人员工资，造成作业积极性和品质意识下降等等。故，降低运维费用是制造业关注的第二组关键指标。

库存：库存会影响企业现金流，库存的降低依赖于：内部因素取决于有效产出水平，及运营水平（运营费用控制能力）；外部取决于供应链效率与质量。这也解释了，精益生产所提倡的零库存，为何在我国的大多数企业难以实现的原因。实际上，只要企业的有效产出和运营费用控制起来，生产及运维的计划性提高，外部供应链效率得到高效的匹配，库存自然能得到有效的降低。库存是企业产出的缓冲带，但也是压垮企业的最后一根稻草（现金流断裂），但从解决瓶颈的思路来讲，降低库存是制造业关注的第三组关键指标。

制造业系统的三种作业线形态:

我们将过程暗箱拆开来看，实际上不同的企业，不同的行业，设备设施的组合方式是有差异的，这也解释了，为什么不同的行业，智能制造实施的落地措施有差异，认识这些差异性，是提供解决思路的必须。这包含，流程作业线（V型）、流水作业线（A型、I型）、离散作业线（A型、I型），而不同的作业线形态，其有效产出指标的具体指标指向是不一样的。

流程作业线(V型)：流程作业线常见于石油、化工、医药、能源等行业，这些行业往往停产损失非常严重，往往伴随安全、环境污染等事故的发生，在有效产出指标体现为事故停机为零。在智能制造的解决方案上，以DCS集散控制＋工业物联网应用为主，以追求更安全、更节能、更经济的运营目标。

离散作业线（A型、I型）：设备呈离散分布，常见于机械制造、汽车工业等。系统自由度决定了管理的复杂程度，这种作业线的特点是生产组织自由度很高，管理也是最复杂的。优化方案体现在：1，通过自动化流水线或单元线改造，约束其物理自由度；2.通过数字化系统（如MES）构建，实现以订单流动和管控，约束生产管控自由度。在有效产出指标主要体现在订单延误↓，在具体的设备应用上沿用指标OEE↑（设备综合效率）。

流水作业线（A型、I型）：设备通过输送设备连接成一个流作业线或单元生产线，系由离散作业线优化而来，由于设备的自动化连线，去除了中间的库存缓冲环节，对于作业节拍协同、作业线的安定化要求比较高。优化方案倾向于快速的异常响应和可靠性的维护方向。在有效产出指标主要体现在OEE↑（综合设备效率，应用于设备作业为主的流水线体）或OPE↑（人工综合效率，应用于人员作业为主的流水线体）。

点评：任何复杂系统，构建于固有的简单，对于运营作业指标和作业线的正确理解和归纳，是实施智能制造转型的基础。

如何构建MES制造执行系统

对于离散作业线与流水作业线而言，交货期异常占据了工厂40%的异常总量，预测性计划与订单计划并行，造成订单延误突出，非订单库存及呆滞库存高企，现场混乱。而解决这些问题，必须借助一款优秀的MES制造执行系统。

实现订单的智能排产

由于生产实际过程中，计划制定与执行存在信息不对称，导致计划管控和问题追溯困难。故实现数字化的第一步，是实现动态计划即时匹配到工序及物料部门，使其能依据订单紧急程度调整生产，以实现订单的拉动管理。

订单智能排产的关键在于如何预测每个执行工序的单件工时、传统方式工作量巨大，而借助于AI人工智能技术，有助于让这项工作变得非常便捷。由于工时的预测更为准确，订单排产时，会自动判定和提醒是否可直接插单，强制插单时提醒哪些环节因重点关注和强化（保有已排产的订单），自动实现订单计划的优先级排序（优先级排序智能匹配到每个工序）。

实现订单延误追责机制