1、约束理论如果没有约束，系统的产出将是无限的。现实当中任何系统都不能无限地产出，所以，任何系统都存在着一个或者多个约束。而任何的企业和组织均可视为系统，因此，要想提高企业和组织的产出，必须尽可能打破各种约束。 任何系统都可以想象成由一连串的环构成，环环相扣，整个系统的强度就取决于其中最弱的一环。相同的道理，我们也可以将企业视为一条链条，其中的每一个部门都是链条的一环。如果企业想要达成预期的目标，必须从最弱的环节瓶颈或约束的环节大力改进，才可能得到显著的成效。换句话说，哪个环节约束着企业达成目标，就应该从克服这个约束环节来进行改革。 以色列物理学家 Eliyahu M. Goldratt 博士创立
2、了一种基于“ 约束 ”的管理理论，命名为约束理论 (Theory of Constraints)，简称 TOC。1984 年，Goldratt 博士出版了第一本以小说体写成的 TOC 专著目标，描述了一位厂长应用约束理论使工厂在短时间内转亏为盈的故事。因为书中描述的问题在很多企业普遍存在，一时间，该书在全球畅销，销售 200 多万册，TOC 从此非常流行。 约束理论在美国企业界得到很多应用，在 20 世纪 90年代逐渐形成完善的管理体系。美国生产及库存管理协会(American Product and Inventory Control Society, APICS)非常关注 TOC，称其为“
3、约束管理(Constraint Management)”，并专门成立了约束管理研究小组。该小组认为：TOC 是一套管理理念与管理工具的结合，他把企业在实现其目标的过程中现存的或潜伏的制约因素称为“约束” ，通过逐个识别和消除这些约束，使得企业的改进方向和改进策略明确化，从而达到帮助企业更有效地实现其目标的目的。 关于 TOC 的这组报道，已经准备了好长时间，但编者一直有所顾忌，因为想要以通俗生动的文字、在比较简短的篇幅中把 TOC 讲透，实在太难。但无论如何，我们的很多读者如经理人、企业家、管理理论研究员，都需要了解TOC，所以，我们还是有必要推出这组报道。 场景闪回市场低迷使得许多企业的业绩
4、衰退，库存持续增加。某公司总经理为此忧心忡忡，不知从何下手才好。于是召集各部门主管开会讨论，想听听各部门有何对策。市场是公司对外的窗口，首先由市场经理发言。他认为最近订单减少，主要因为产品的报价过高，客户要求杀价，因此应该降价一成以上，才有竞争力。另外，有些客户对产品质量也有些抱怨，部分售出产品被客户退回，因此应该提高产品的质量水平。而公司在交货期控制上也有些问题，有些有购买意向的客户对价格还可接受，但一听到交货期是接单 30 天之后，就把订单转给别人做了。市场经理一口气提了“价格 ”、“质量”、“ 交货期”三项，每项或多或少都触及公司的弱点。 于是，总经理请相关部门的经理谈谈各自的看法。财务
5、经理认为目前的产品价格已没有太多利润，如果再降一成，就已亏损，除非成本可以再降低。质量方面由质保经理回答，他认为该公司的质量虽不敢自夸十全十美，但比起同业仍不至于太差，而这几年也持续推动一些质量改善的运动，如 ISO9000 认证等。他希望趁此不景气时，多加强人员的教育训练，以提高质量水平。制造部门主管认为，目前的交货期已从过去的 2 个月，竭尽所能缩短至如今的30 天。如果市场预测的准确性可以提高一点，缺料的情况也有所改善的话，交货期就有机会再缩短一点。 听完以上的报告之后，总经理觉得各部门似乎都在尽力，而且表现比以往还好。但是，为何业绩依然不振？如何才能刺激客户的需求呢？ 与会的总经理助理
6、注意到因为订单减少，生产及办公室的工作量也较少。于是建议总经理借此机会实施“企业改造” ，精简人力，将多余的人力和某些较不重要的人员予以遣散。而研发部门进行了一段时间的新产品研发已较原定计划落后，应该加快脚步，力争近期试生产。 制造部门主管听说要裁员，心情就往下沉。他说若非必要，最好不裁员，否则可能造成“劣币驱逐良币” 的情况好的人才培养不易，虽然不在裁员名单内，听到风声，可能就先跳槽，择良木而栖去了，反而造成士气低落。 一提到士气，市场经理表示，因为需求不振，业绩不好，市场人员的士气也很不好，亟需打气加强。总经理接着问：如何才能振奋市场人员的士气？市场经理说，公司要提高业绩，最直接的就是鼓励
7、第一线的市场人员，因此建议给市场人员发放业绩奖金，依订单金额给市场员某一百分比的奖金。总经理又问：奖金给多少合适呢？市场经理认为，最高不超过 5%，依订单金额多少和整月的业绩来计算。 一起开会的其他部门经理立刻提出了异议。他们认为，市场部门能否接到订单，不只是一个部门的努力，而是全体员工努力的结果，不能只厚待一个部门。何况从前没有奖金时，业绩也不坏。于是众人七嘴八舌讨论“该不该给市场人员奖金”以及“ 如果要给，该给多少算合理”等问题。眼看着会议时间延长，而久久不能谈出一个结果。总经理只好宣布：业务会议到此暂时打住，其他问题请助理研究一下，另召开会议专题讨论。 若是请一位旁观者来分析此事，就会发
8、现，会议一开始是从客户的角度来看如何提高公司业绩，分别从价格、质量、交货期、产品等方面讨论，最后却以如何激励市场人员的士气为对策，而业绩衰退的真正原因却丝毫没触及。在现实当中，许多的会议就是这样开了又开，而问题依然存在，时间和机遇也就悄悄地流逝了。 业绩不好是个严重问题。直接的对策可能是降低售价、提高质量或缩短交货期，也可能是精简人力、重组企业或发放业绩奖金等。但是，这许多对策可能只有短期的效应，长远来看对公司反而不利。若没有经过一番系统的思考，通常解决问题的方式就是“头痛医头、脚痛医脚” ，结果造成管理者每天忙着救火，疲于奔命。 如何提高业绩？并没有一套标准答案可以适用于所有的公司。在景气低
9、迷的日子里，企业需要冷静、系统的思考。了解一下约束管理，学会利用约束理论提供的方法和工具分析遇到的问题，对于这些问题的解决，是有好处的。读书时间目标(The Goal)是一本奇特而有趣的书。作者Eliyahu M. Goldratt 博士原来是物理学方面的学者，却以小说体裁写了一本生产管理方面的专著。书中叙述一位厂长罗哥（Alex Rogo）每天辛苦工作到深夜，但企业依然亏损。太太也不谅解他的苦衷。一天，顶头上司告诉他如果不能在 3 个月内将企业转亏为盈的话，就要把这个厂子关掉。而他的太太也离家出走了。这位厂长是如何解开事业和家庭同时陷入困境的这个难题的呢？寻找真正的目标根据通常的经验，在同一
10、环境下呆得越久，越是对一些基本的观念和做事的方法视为理所当然，甚至于碰到问题时也不会认真地思考深究。 书中的故事讲到，厂长罗哥与多年不见的老师钟纳（Jonah，在圣经中指先知先觉的人）意外地在机场的候机室相逢。聊天中厂长向老师炫耀说企业因为使用机器人，效率提升了 36%。老师随即推论出厂长所经营的是一家没有效率的企业。老师接着问厂长：“为何使用机器人就会带来很大的改善？”厂长回答说：“ 机器人提高了生产力。”老师又问：“ 生产力究竟是什么？ ”厂长答说：“应当根据目标来衡量工作上的成效。公司的目标之一是提高效率，只要提高效率就有生产力。”说到这，钟纳即断言罗哥根本不晓得企业的目标是什么，任何企
11、业的目标都应该只有一个。钟纳问罗哥：“你们企业的目标是什么？” 厂长答：“我们的目标是发挥最大的效率，生产出产品。”钟纳认为答案不对，接着再问：“你们企业真正的目标是什么？” 厂长忽然间感到茫然，不知如何回答。 罗哥陷入了深思：到底一个企业的真正目标是什么？降低成本、提高效率、提高质量、提高销售量、增加产量凭借老师钟纳的指引和质问，他不断地思考，努力打破平常在管理上已成习惯但不易察觉的迷思，终于从层层迷雾里走出，到达豁然开朗的“另一村” 。在工厂业务逐步改善的过程中，钟纳并没有给罗哥具体的方法和建议，他不断地以尖锐但基本的问题来反问厂长，激发他更深入地思考问题的核心。 一旦确定了核心问题所在，
12、厂长即邀请部下集思广益，想出许多方法，并改变现行的管理制度及政策，一步步地解开约束，终于在短短三个月内使企业扭亏为盈，保住了企业。同时，经过与太太沟通，使她终于回心转意，为家庭的共同目标团聚在一起。罗哥在故事结尾时因业绩出众，晋升到一个更高的职位。 再起波澜罗哥事业和家庭都渐渐步入坦途，展望未来，前途一片光明。然而，人生的路程随时都会有变数发生。 Goldratt 博士继目标一书后，再以小说的形态写了第二本企业管理类的畅销书绝不是靠运气(Its not Luck)。罗哥不再是仅仅负责制造的厂长，作为副总裁，他必须同时管理企业集团的其他职能部门，包括营销、业务、研发、分销等，并且要对集团内三家公
13、司的盈亏负责。有一天，董事会开会时对于公司的营运结果不甚满意，有意卖掉多角化经营的公司，改善集团的信用，然后再重新投资在核心事业上。这些多角化经营的公司正是罗哥副总裁管辖下的公司。罗哥的前途忽然蒙上一片乌云。罗哥将如何突破这一困境？ 不仅如此，罗哥的家庭也有一些问题发生。这次不是太太。太太经历了婚姻的低潮并学会了老师钟纳教她的约束理论思维流程(TOC Thinking Process，TP)之后，已成为成功的婚姻顾问，帮助别人解决问题。现在的问题是罗哥的儿子和女儿。儿子大卫已近成年，女儿莎朗正值青少年期，二人都是处于最难沟通的年龄，生活中父亲和这一对儿女相处难免有些冲突。罗哥如何在面对事业的挑
14、战和教养青少年子女的家庭生活中得到双赢呢？ 成功的定义要求在事业和家庭两方面都要赢，不能输去任何一方。罗哥在故事中又一次将公司与个人生涯的危机转变成良机，他所依靠的诚如书名所标明的“绝不是靠运气” 。当我们感觉到生活、工作中有太多层出不穷的问题一直困扰着，有太多挥之不去的恶梦时，我们不能靠着“头痛医头，脚痛医脚”的救火方式来解决问题，我们需要的是一套系统的工具，才能“将不可能变成可能” ，使美梦得以成真。回顾罗哥在这本书中的遭遇和经历，他所用的解决问题的方法正是老师钟纳教他的约束理论思维流程，也就是利用逻辑的因果关系思考问题的前因后果，画成不同的逻辑图，邀请相关的人来思考和解决问题，并用它来增
15、进沟通，以化解不同想法引起的冲突。例如，罗哥在和儿子商讨是否把新车借给儿子的问题上，就是通过一张“负效应枝条”(Negative Branches)图，以及父子双方心平气和的对话，达到了双赢的结果。在事业上，罗哥运用 TP 方法，成功地帮助下属企业度过了难关，增大了市场份额，提高了竞争能力。 深入下去概念结构可以这样来定义，TOC 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潜伏的制约因素称为“约束” （ Constraint），通过逐个识别和消除这些“ 约束 ”，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。图 1 对这一定义作了形象的
16、演示。理论核心层：包括 TOC 关于企业的目标、衡量标准、“约束” 概念、管理原则等；管理技术层：TOC 不仅将其早期发展阶段中的生产与控制系统 DBR 继承下来，应用于生产制造环境，而且发展形成了一套思维流程（Thinking Process，简称 TP），可以广泛地应用于组织、企业甚至个人，以有效地识别并消除实现目标过程中的“约束 ”。这套流程按照逻辑顺序，系统地回答了以下三个在任何改进过程中都必然提出的问题：改进什么？改成什么样子？怎样使改进得以实现？基础工具层：TOC 注重日常管理的顺利开展，视其为成功消除“约束 ”的必备条件和基础工作。在这方面，TOC 与其他管理理论思想相互支持，融
17、会贯通，例如：如何有效沟通、如何双赢地解决冲突、如何搞好团队协作、如何持续改进等；应用实践层：TOC 自出现以来，在很多企业中得到实际应用，其中不乏福特公司等名列全球 500 强的企业。这些企业通过具体实践，总结出了各自应用领域的具有创新性的实证方案。这些领域涉及企业战略方向的设定、生产、分销、营销和销售、项目管理等；支撑环境层：以 TOC 为管理思想内涵的管理软件已经在西方国家得到较广泛的应用。软/硬件、业务数据与企业管理人员的经验相结合，成为 TOC 管理思想得以落实的支撑环境。TOC 的概念层次如图 2 所示。 找出约束一般地说，在企业整个的业务经营流程中，任何一个环节只要它阻碍了企业更
18、大程度地增加有效产出或减少库存和运行费，那么它就是一个“约束” 。 “约束”是一个广义的概念，通常也称作“瓶颈” （Bottleneck）。约束可以来源于企业内部，也可以来源于企业外部。一般来说，约束可以是三种类型：资源（Resources）、市场（Markets）和法规（Policies）。由于法规自身所具有的强制性，企业对来自资源和市场的约束进行改造的可能性要大得多。 在企业生产环境中，所谓“约束资源” ，指的是实际生产能力小于或等于生产负荷的资源。这一类资源限制了整个企业出产产品的数量。其余的资源则为非约束资源。为简明起见，本文模拟一个简单的生产流程，假设某产品 P 的生产流程如图 3
19、所示：原材料经机器(或工序)A、B 加工成组件，再经机器 C 组装为成品。假如 P 产品的市场需求为每周 30 个单位，A 的生产能力为每周生产 35 个单位；机器 B 的能力为每周生产 40个单位，机器 C 的能力为每周生产 25 个单位。显然，机器C 为约束资源。改进的办法也很明确：增加 C 的生产能力。如果情况再复杂一些：对 P 的市场需求为每周 28 个单位；机器 A 的生产能力为每周生产 15 个单位；机器 B 的能力为每周生产 25 个单位，机器 C 的能力为每周生产 20 个单位。那么，约束在哪里呢？ 这时，如果相对市场需求来说机器 A、B、C 都应该为约束资源。但根据 TOC
20、对约束的定义，当前只有机器 A 为约束资源，因为机器 C 其生产能力虽然每周生产 20 个单位，但每周只能接到机器 A 所能生产的 15 个单位的最大生产负荷，即其生产能力超过了对它的需求量，为非约束资源。机器 B 其生产能力每周生产 25 个单位，达不到市场的要求，但它产出的中间品已经在机器 C 前积压了，即其生产能力超过了后续环节对它的需求量，也是非约束资源。这时，只有将机器 A 的生产能力提高，才能更好地满足市场需求，否则如果去盲目改进机器 B 或 C 的话，对最终产出于事无补，而且会产出更多的积压在制品。 我们接下来对整个生产过程进行一系列改进，可以发现，系统的约束也在发生变化。见图
21、4，方框中的数字表示资源的生产能力，红色表示约束资源。 通过对上例的分析，可以对 TOC 的管理思想窥见一斑：生产能力小于市场需求的资源，按定义不一定为约束资源。TOC 的管理思想是首先抓“重中之重”，使最严重的制约因素凸现出来，从而从技术上消除了“避重就轻” 、“一刀切”等管理弊病发生的可能。短期的效果是“抓大放小” ，长期的效果是大问题、小问题都没忽略，而且企业整体生产水平和管理水平日益提高。经过筛选，任何企业只应该存在着少数的约束资源，从而避免了管理者陷入大量的事务处理当中而不能自拔。约束资源是动态转移的，这就给管理者的惰性敲了警钟。 思维流程的技术工具TOC 最终就是要寻求顾客需求与企
22、业能力的最佳配合，对约束环节进行有效的控制，其余的环节相继地与这一环节同步。思维流程(TP)是 TOC 主要的工作方法，有以下主要的技术工具支持 TP。 1. 现实树（Reality Tree ） 现实树是因果图，分为当前现实树和未来现实树。现实树的建立要严格遵循若干条逻辑规则，从“树根” 开始，向“树干” 和“树枝”发展，一直到 “树叶”。“ 树根” 是根本性的原因，“ 树干 ”和“树枝” 是中间结果，“ 树叶 ”是最终结果。对于当前现实树来讲，“ 树叶” 是一些人们不满意的现象， “树根”是造成这些现象的根本原因或核心问题所在。而在未来现实树当中，它的“树根 ”是解决核心问题的方案， “树
23、叶”是最终人们想看到的结果。 2. 当前现实树（Current Reality Tree, CRT） 要回答“ 改进什么 ”时，我们往往是从可以得到的例证开始着手，即系统中明显地存在着的那些不尽人意的地方，如发货拖延、库存超标等，总称为“不良效果” （Undesirable Effects，简称 UDE）。值得注意的是， UDE 并不是真正的问题所在，它们只是一些表面现象。通过绘出将这些不良效果联系在一起的逻辑关系图，可以大大有助于找到真正的问题症结所在，它们就显示在这个逻辑图的最低部。 3. 消雾法（Evaporating Cloud ，EC） 消雾法用来以双赢（Win-Win）的方式解决企
24、业中的冲突。此法的得名是由于企业中的冲突像一团团的云雾一样，人们往往不能很清楚地说出究竟是那些原因造成了这些冲突。消雾法就是要驱散那些弥漫在冲突周围的混淆和含糊，找到解决问题的突破点，也就是“注入” 。 4. 未来现实树（Future Reality Tree, FRT） 用“消雾法 ”看清问题和冲突，找到“注入”。但这还不是一个充分完整的方案。要回答“改成什么样子” ，需要利用未来现实树。在 CRT 图上，把一个个“ 注入” 插入到它要进行突破的环节。然后，重绘逻辑连接，在 CRT 的基础上生成FRT。这时，我们就要看“不良效果”是否转变为“满意效果”(Desirable Effects,
25、DE)。 5. 负效应枝条（Negative Effect Branches） 当做完 CRT，EC ，FRT 的一系列工作以后，就要找一些受改进影响最大的人来参与，以保证改进的成功实施。TP 是一项高度开放、广泛参与的活动。当这些与改进直接相关的人看到改进进行的突破以及 FRT 所描绘的“ 未来现实”时，他们往往会有一种抵制改进的情绪。对于这种情况，TP 给予了充分考虑，以避免实施的失败。TP 认为，正是这些受改进影响最大的人，才对那些意料之外的负面效应（即“负效应枝条 ”）了解得最清楚。所以，TP 要求主动寻求这些人的参与，并与他们一道找出避免这些“负效应枝条”长出的办法，此过程可以形象地
26、描述为“剪去负效应枝条”（trimming the Negative Branches）。 6. 必备树（Prerequisite Tree ） 要注意，问题“怎样使改进真正得以实现？” 不同于“怎样对事物进行改变？”。前者是在改进前后的状态都已知晓的情况下，重点强调如何导致这一改进的实际发生。鉴于人们对自己参与设计的改进方案一般抵触较少，所以回答问题“怎样使改进真正得以实现？” 的关键就是，让那些将与这些转变直接相关的人来制定实施转变所需的行动方案。这个工作是 TP 中最有力的一环，也是 TOC 与其他那些追求持续改进的思维流程相比最显著的一个特色。用来显示克服障碍路径的逻辑图就称为“必备树
27、” 。 7. 转变树（Transition Tree） TOC 思想的应用成功需要集思广益，找到配合实施最初“ 注入 ”的其他 “注入”。把所有这些实现成功实施所需的活动集中在一起，并给出它们之间的关系，弄清楚活动的先后顺序应该怎样，也就是“转变树” 。 目前，TOC 的核心理念与 TP 方法仍处在不断地发展完善之中。约束理论(TOC)的生产计划概要确实，可能很多人都看过目标一书，小说中的鼓、绳子、缓冲给我们很深的印象。但是，在实际计划工作中却不知道如何实现。本文就是浅谈 TOC 理论的生产计划,从 DBR 系统的基本原理谈起：( 在国外 ,有些 APS 软件是基于模拟仿真或基因算法理论的,但
28、有些 APS 软件却是基于TOC 约束理论的,约束理论的计划是 APS 的一种)。首先,我介绍一下 DBR 的解释:DBR 系统的目的是：(1)识别企业的真正约束（瓶颈).(2)基于瓶颈约束来建立生产计划(Drum 鼓的节拍).(3)对 Buffer“缓冲”的管理 (4)非瓶颈的物料的投入受到瓶颈的产出率的控制，即Rope“绳子” 所控制. 鼓: 是约束资源的产出速度决定整个系统的运营速度，即瓶颈控制着企业同步生产的节拍，所以称为“鼓 Drum”.在安排生产计划时，首先把优先级计划安排在约束资源上,“鼓”反映了系统对约束资源的利用.“鼓” 的目标是有效产出最大 .缓冲: 分为时间缓冲、库存缓冲
29、. 是保证瓶颈不会出现因缺料而停工,在约束资源的后续装配工序前设置非约束资源缓冲，保证瓶颈能力 100%利用时间.缓冲分为鼓缓冲,装配缓冲,发运缓冲. 鼓缓冲 : 鼓缓冲可以在任何工作中心之前动态的布置,它被定义为鼓,并且使用协调计划处理.鼓缓冲是保护复杂制造环境的约束或瓶颈.约束理论 TOC 的概念是(Identified)定义加工过程中尽可能的需要的(Exploited)利用的约束,我们不能处理不可能运行的订单和理想的计划,在鼓上运行的时间之前布置时间缓冲.如果有了这个缓冲 ,我们就能具有一些缓冲渗透(buffer penetration)的数量来承受有限计划鼓的影响的风险.装配缓冲:装配
30、缓冲： 用于保证非-鼓链的装配,在足够时间到达,形成和关键鼓链的零件配套.装配缓冲是不提供对所有子项装配到达的偏置,只有是和通过鼓计划的子项配套时才会出现装配缓冲.如不同子项被要求为一个特别的订单装配.但是,如果这些子项没有一个是通过鼓计划的,装配缓冲是不会产生的.发运缓冲:发运缓冲是用来保护独立需求物料的交货.大部分情况下,发运缓冲将总是被分配的. 所有的产品结构链都具有发运缓冲,它是在订单完成日期之前到达的时间缓冲.但是, 由于加工过程中的变化,会导致有可能在理想的缓冲日期之后到达.在这个可以接受的日期之后到达和达到我们要求的时间点到达,我们就能继续考虑计划满足订单的完成日期( 销售或预测
31、).绳子: 绳子的目标是在制品库存最小,绳子根据约束资源的生产节拍，决定上游原材料的发放速度,其原理类似于看板管理思想.DBR 系统生产计划的实现过程:(1)计划: 主生产计划,鼓计划和物料下达计划.(2)执行: 缓冲管理和采购/发放计划.(3)控制: 评估和过程指示一、TOC 生产计划是如何计划计算加工时间? 加工时间是来加工一个完整的批量的时间.加工时间的开始点就是开始节点和结束点是结束节点.当计算加工时间时,在制品的每一批和现有库存是分别计算的.如果一个订单(销售或预测 )的需要数量可以能用在制品数量和库存来满足,在制品数量和库存数量大于了订单需求的数量,将没有加工时间.WIP 是已经完
32、成它的工序的库存.在变化的工作中心没有考虑准备时间.加工时间分别对批量进行计算.这个批量是在车间里加工的数量.加工时间的计算公式: 整批的工序最大运行时间+ 在所有其它工序的每件,每批运行时间 + 所有工作中心的排队时间的合计+ 所有工序的闲散时间的合计最大运行时间= 取整 (任务量 / 批量) / 工作中心的单元数)* 每批的运行时间强制排队时间和闲散时间是固定的时间增加,它可以计算在加工时间的长度里.强制排队时间是对工作中心的特别时间,而闲散时间是对零件或工艺工序的特别时间.实际上,它们被用于特别的处理过程如:在热处理工序以后,需要时间冷却. 对油漆的”晾干 ”时间.在其它应用里 ,它们能
33、被用已知的延迟或无正式文件处理过程如:预计有意义的等待或在特别的工作中心的排队时间.物料处理时间,移动物料从一个地方到另外一个地方. 这些时间要素是固定的.我们应该有区别的使用. TOC 计划在应用中,计算时间用动态的方法,依赖可用时间的计算,把强制排队时间以及闲散时间增加到加工周期时间里来处理可能例外的机会或由加快”渗透” 时间的过程中.二、TOC 的生产计划是如何计算缓冲时间?如果没有鼓的订单,那么就只有靠发运缓冲来保护变化了. 一个积极的缓冲是排队缓冲+ 整个 Murphy 墨菲(经验值) 缓冲.。排队缓冲是可以动态渗透, 积极缓冲常用于是订单( 销售,预测 )的完成日期合理化.缺省的积
34、极缓冲是 ? 排队 + Murphy 墨菲. 鼓缓冲等于 1/3 的正常应用缓冲,大部分上游鼓将接受正常的缓冲和下游鼓将接受 1/3 的缓冲.首工作中心 (可以直接下达原材料的工作中心) 被定义为鼓将没有鼓缓冲. 装配缓冲不用于 “积极缓冲 ” 的计算.使用缓冲,需要考虑的是:是否有一个鼓和在每一个链里有加工时间存在. 对发运缓冲规定的值被应用到所有独立需求的偏置加工时间.由排队+墨菲值的积极缓冲来满足发运.当工作中心被选择作为一 “鼓”( 瓶颈 )时, 在有限计划里. TOC 计划应用鼓缓冲值来偏置满足不同的鼓的加工时间.在这一点的” 积极缓冲 ”是可以计算的.如计算鼓缓冲和计算装配缓冲.三
35、、TOC 的生产计划是如何计算计划时间点?现在,我们理解了加工时间和时间缓冲,现在就可以理解时间点的计算了. TOC 的生产计划对工序节点的鼓产生精确的开始和结束时间. 独立的客户和预测订单也有精确的时间，这些时间可以被考虑是确认的计划日期。对其它节点或非鼓链的工作中心,它只能计算开始日期和缓冲渗透(不计算完成日期).当缓冲渗透是 0 或减少,开始日期本质是 DBD(不要在日期之前作). 在任务时间应该开始时,应该分析任务的剩余缓冲.如果剩余缓冲 计划缓冲 ,那么任务不应该开始. 在鼓上的任务开始可以依赖于上游任务被完成.这是基本的加工时间+缓冲 .在 TOC 计划时如果被标出红色警告, 说明
36、排定的订单(销售或预测)已经延迟.EST:最早开始时间 (Earliest Start Time), 是任务可以最早开始的时间.考虑到完成所有紧接前的任务所花的时间. 使用积极缓冲计算, 装配缓冲被忽视-假设加快要完成. EST从一确认计划节点被向前传播,上游鼓任务的结束时间已经确认了计划.最小化物料约束.(采购订单的到货日期,水平开始 + MRP 提前期).特别节点的 EST 的计算公式是:案例 : 如果确认计划是上游鼓( 瓶颈)任务或物料约束. 当前节点是鼓.EST = 确认计划节点的计划结束时间+ 加工时间+ 1/3积极鼓缓冲LDB: 最迟完成时间(Latest Due By).这是最迟
37、的任务,应该是在它开始算尽缓冲之前完成. LDB 总是由向后传播计算的,是从确认计划节点如:订单的完成日期 ,以前计划鼓任务的确认计划.因为向后传播和决定考虑”理想” 日期是什么,使用整个计划缓冲. 在 TOC 计划的躁音处理它的 LDB的任务. 不管订单是否是旧或新的,LDB 都包括缓冲,除非加工时间为 0. 案例 1: 确认计划是鼓任务,当前节点是非-鼓节点. LDB = 在鼓上的计划开始 常规鼓缓冲 加工时间-常规装配缓冲 LST: 最迟开始时间 (Latest Start Time)在协调计划进程中使用来显示最迟的任务,它能提前于渗透到下游缓冲开始,此任务最终将要满足. 这个计算直接跟
38、踪 LDB, 除了在 LDB 计算里,它计算鼓任务的开始时间而不是结束时间, LST 总是基于向后传播计算,从确认计划节点.如:订单的完成日期 ,先前的计划鼓任务的确认计划.因为 LST 计算是向后传播和决定什么是” 理想” 时间 ,整个计划缓冲被使用 .这个计算是精确时间到秒. 还可以用在在任务将开始布置在鼓上决定顺序.LST 计算不对非- 鼓节点计算. DDB: 在之前不要作(Dont Do Before),在服从过程里使用.对所有非- 约束工序不要在日期之前作. 这个计算是和LST 一样. ET: ET 加快( 开始)时间(Expedite (start) Time).紧紧追踪DDB.
39、ET 还可以从一确认计划向后传播计算.加快时间计算象 DDB,除了被消除的装配缓冲和在 DDB 里的常规缓冲计算的使用,可以用积极缓冲所取代. 如果对订单的任务是被计划在大于 ET (开始时间 ET), 订单就会迟.在协调时,任务布置在鼓计划上,开始时间 ET 的任务将被显示为红色.在推出去(Pushed Out)任务将保持红色,直到推到这个时间,直到可接受的预计完成日期和排定的订单(销售或预测) . 加快时间是一个点,超越这个,订单需要合理化.超越 ET 的时间将是订单将被推出去(Pushed Out)的时间. 在 TOC 计划里,推掉订单 Pushing Orders Out 这个概念是让
40、我们的订单有可以接受预计完成日期.由于实际的物料或制造零件装配不能及时完成,当我们推掉订单时(push an Order out), 我们不能推掉鼓上的任务或改变将要到达的采购订单 PO 的日期,但我们可以推掉 pushing out 排定的客户订单或预测,它是由于延迟的任务或延迟的采购 PO 影响.TOC计划的概念是执行订单的合理性.基于今天制造环境的现实.TOC 的计划可以提供给我们能分析这些情况和选择的工具. 但是,也可以阻止对客户订单的退掉(push an order).四、TOC 的生产计划(Planning) 的步骤:1、计划的展开它也是通过 BOM 展开并且把独立需求转换为非独立
41、需求。在每一次展开的工作中心的负荷时间是基于订单(销售订单和预测) 的当前完成日期和 WIP(时间和地点)，库存和分配给订单的采购订单。当协调计划下一个鼓的运行时，如果用顺序来定义此任务。就决定需要在鼓上执行计划的任务，定义的鼓的计划先执行展开计算。在执行服从其间非-约束上的链就决定 DDB（Do Not Do Before）和缓冲渗透（缓冲剩余），在展开几次之前，系统确认考虑最近的计划决定。库存物料也可以在每次运行展开时，动态的分配。展开计算包括以下几个过程: (1)，路径的选择和净计算。(2)，在鼓节点产生供应 。实际上，TOC 的计划的展开过程是反复的。独立需求的最终产品( 销售订单和预
42、测)被标识为 0 层。展开是从独立需求的 0 层开始，按订单的完成日期(当前完成日期)升序排列，一次一个。如果要处理同样日期的订单，在升序的订单的里进行标识设置。每一个零件节点和路径的选择逻辑是决定那一个路径最快的可以得到供应。 如果一原材料节点的原材料可以达到或 WIP/库存足够满足需求的一只链。展开就停止在这个节点上。那么，展开就重新开始，沿着独立需求的另外的一只链。一旦第一个鼓节点遇到特别的链，它就会标志为第一层。展开就会重新沿着另外的链从0 层(独立需求) 展开，第一个鼓节点遇到的也可以是做为第一层 。第一层的所有任务被选择为独立需求，沿着它们的LDB 日期展开 。一旦所有的 1 层的
43、任务被选择，这些任务在它们的 LDB 日期顺序里进一步向下展开，下一个鼓节点遇到的是第二层，这个过程重复直到所有的鼓节点已经由足够的原材料库存或完成的在制品来满足需求。因此，层的数量是由在特别网络链里的鼓的数量来决定的。路径的选择和净计算当一特别任务需要生产，你有一选择: 现有量，主要路径(PR) ，计划的 MO，生产订单(MO) ，在途的采购订单PO(外购或外加工的零件) 。现有数量总是首先消耗的。在每一个零件节点上，TOC 计划首先计算 ET(加快时间)。 对生产订单 MO 和采购订单 PO 供应来说， 当它们将要在节点上可用时，TOC 计划也要进行计算。 对未完成的生产订单MO，当它将要
44、可以得到时，计算是从在制品 WIP 位于的节点处开始对下游的时间计算，TOC 计划将增加加工时间。对于采购单 PO 来说， 在到货日期可以到达时，就可以计算制造计划。TOC 计划必须在三个明显选项之间选择。如一个采购订单 PO 路径不能得到或在 ET 加快时间之前不能得到时，那么就可以动态选择三个最早的时间的路径。如可以得到 MO 路径; 可以得到 PO 路径 ;如果工作中心在主要PR 路径里需要已经计划的鼓，就选主要 PR 路径，对每一个需求，都通过这个逻辑循环计算。2、物料需求的计算物料的可用性的功能是只有在鼓的能力计划之前得到。因此在 TOC 计划系统里，当检查没有鼓时。计划缓冲只有是发
45、运缓冲。需求日期是基于订单(销售和预测)的完成日期和一般的发运缓冲(LDB)计算的。必须设置:物料优先级。物料延迟的容限。物料约束被分成 3 种不同的方法，每一个方法用来分析当前物料和采购订单的状态:(1)清除过期的采购订单 PO。(2)原材料计划。(3)有零件短缺的订单最小和典型提前期的基本概念是:新订单是基于典型提前期处理，但是只有是最小提前期在计划过程中可以约束订单的执行。也就是说定单(销售和预测)的完成日期只被最小提前期所约束。 物料约束的概念是可以找到的较少的采购物料才是真正约束生产过程的。这些约束力是不可以加快满足生产需求日期的物料。最小提前期是在加快的模式下，一物料总是能有时间。
46、任何少于这个时间是不可能的。于是，如果提前需要这个最小提前期，应该开始约束生产。 最小提前期也可以被原料计划所修改。 也可以把物料可以评估为例外。(1)清除过期的采购订单 PO。 就是用于到货期提前于今天的采购订单 PO。或规定一个结束日期。 在考虑交货期或交货数量时，改变每一个采购订单成为更合理。 可以只显示单一规定零件号的采购订单 PO 和到货日期或规定日期之前的日期的采购订单 PO。其逻辑是:如果完成日期 今天， 那么完成日期将等于今天， 可以对清除过期 PO 里改变: 修改，增加，删除，拆分。(2)原材料计划原材料计划是物料的集中显示。它显示所有有的需求，且在最小提前期之前的，或在需求
47、到货日期之前的，并落入短期的采购物料。初始图显示一个红的条，长度等于这些需求需要提前到的采购订单 PO 完成日期或最小提前期的天数。这是最短的。这就是延迟。 逻辑是用 LDB 时间点，向后计划每一个独立需求来计算原材料需求。原材料需求日期= 订单完成日期 发运缓冲- 加工时间(3)有零件短缺的订单零件短缺的订单是显示所有有短缺物料的订单，而不考虑订单的需求有多长远。提供所有有关独立需求的订单的信息。包括目标日期，且显示计算的延迟的天数。它是为对订单基于所有的物料需求的评估。结果是基于物料需求日期，它大于在最小提前期之前的天数或采购订单 PO 完成日期。如果小于最小提前期，就分别为订单和它们的相应的延迟天数提供所有采购零件短缺清单。延迟=0 的订单，是由今天+最小提前期来决定是否有更糟的物料短缺需求情况。(4)能力负荷计划的算法
