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南宁市建设信息网站,网站建设推广熊掌号,西宁企业做网站,静安区品牌网站建设目录 一、车间数据造假#xff0c;到底有多日常#xff1f; 1. 停机时间“自动消失” 2. 产量“向上取整”#xff0c;报废“向下取整” 3. 点检表天天签#xff0c;谁也没看过 二、为什么大家宁愿造假#xff0c;也不愿报真实#xff1f; 1. 指标只考结果#xf…目录一、车间数据造假到底有多日常1. 停机时间“自动消失”2. 产量“向上取整”报废“向下取整”3. 点检表天天签谁也没看过二、为什么大家宁愿造假也不愿报真实1. 指标只考结果不管条件2. 数据只用来“汇报”不用来“解决问题”3. 手工填报本身就不可能精准三、那次“一查真 OEE”的现场是怎么翻车的1. 精益工程师干了三件小事2. 会议室里的“集体沉默”四、真正拉低 OEE 的其实是“缺料”——而这跟库存有直接关系五、后来我们多做了一块库存分析看板1. 先看“货到底在哪”——把库存真实位置拉平给大家看2. 找出拖 OEE 后腿的“库存黑洞”3. 把“库存周转 呆滞料”跟现场串起来写在最后先让数字说真话再谈把它变好看“我们 OEE 一直 85% 以上行业领先。”厂长一边敲着桌上的 Excel一边很骄傲。直到有一天新来的精益工程师接了条 PLC 信号把设备真实开机、停机、报废数据拉出来往系统里一丢——同一条产线的 OEE Excel 上是 86.3% 系统里算出来是 54.7%。会议室里没人说话。 大家都在心里算原来我们“优秀”的那 30%是手填出来的。在这里先为大家精心准备了一份《供应链库存分析解决方案》。这份方案能帮助企业实现供应链的高效管理为仓库库存管理中的那些难题提供切实可行的解决思路。需要自取供应链库存分析解决方案 - 帆软数字化资料中心一、车间数据造假到底有多日常别急着骂“造假”先看几个真实场景你八成都见过1. 停机时间“自动消失”设备上午因为换模、等料、调机断断续续停了一个多小时。班长下午回头补报表 “换模写 15 分钟吧调机写 10 分钟再多写厂长要问了。”Excel 上停机合计 30 分钟。现场真实停机 70 分钟。多出来的 40 分钟去哪了消失在一个“不好看”的单元格里。2. 产量“向上取整”报废“向下取整”计划产量 1000 件今天实际做了 930。 班长心想 “差一点点写 960 吧明天多干点补回来。”报废 50 件也不好看改成 30。OEE 公式一算还不错状态良好。第二天呢 永远“差一点点”永远“明天补回来”。 最后谁也没补只有报表在越来越好看。3. 点检表天天签谁也没看过设备点检表整整一页 油位、异响、震动、温度……实际操作 师傅先干活临近下班找个板凳坐下“刷刷刷”一口气把一周的都补签了。领导来巡线 “点检表都填得蛮齐的嘛。”直到有一天轴承咬死停机 8 小时回头查记录——“一切正常”。所以当你看到“本月 OEE 持续稳定在 85% 以上”的时候 你心里真的信吗二、为什么大家宁愿造假也不愿报真实大部分时候不是这个工厂“坏”而是机制在逼人说谎。1. 指标只考结果不管条件OEE 被当成“政治正确”的 KPI85% 以下要写检讨90% 以上才有奖金谁报低谁倒霉那怎么办真实 找麻烦好看 好日子。你让一线班长在“说实话”和“保饭碗”之间选他能选哪个2. 数据只用来“汇报”不用来“解决问题”在很多厂里OEE 的唯一用途就是“周会 PPT 的一页。”开会前工程师在 Excel 里把图做得漂漂亮亮。开会时领导点点头 “嗯本月还不错下月继续努力。”散会之后没有一个具体行动项落到现场。久而久之一线就懂了反正你不拿数字解决问题 那我也没必要给你真实的问题。3. 手工填报本身就不可能精准想象一下班长的一天要盯产线、调人、换模、接电话、被领导叫去开会还能精确记住“10:13–10:21 换模10:21–10:29 等料”根本不现实。 人脑不是数据采集器。你用一套“机器级精度”的表格要求一线用“人类记忆”去填它不造假也只能乱填。三、那次“一查真 OEE”的现场是怎么翻车的说个完整一点的小故事。1. 精益工程师干了三件小事新来的精益工程师阿哲只干了三件事把设备开机/停机信号接进系统 不靠人填“开机时间、停机时间”直接读 PLC。把合格品/报废的计数器接进数据库 生产多少、报废多少自动累加。用fine BI 工具把这些数据做成了标准 OEE 看板 可用率、性能率、良品率的公式和口径统一写死。过了一周他拉出了一条产线真实 OEE可用率68%性能率88%良品率92%合成 OEE55% 左右而这条线的 Excel 报表一直写OEE85%2. 会议室里的“集体沉默”厂长第一反应 “系统肯定算错了。”于是大家一起去现场对数Excel 写停机 30 分钟 系统记录停机 70 分钟换模等料故障Excel 写产量 1000 系统记录累计 930报废 60最后连班长都不好意思了 “之前……我们是按‘差不多’在填。”这一刻大家突然意识到我们不是没有问题 是我们用一套“好看的数据”把自己骗舒适了。四、真正拉低 OEE 的其实是“缺料”——而这跟库存有直接关系当数据变真实之后有个有意思的现象出来了大家原来以为问题在“设备老、工艺差”。 结果一钻取停机原因发现某条线停机时间里“缺料”等料占了 30%–40%设备故障反而没想象中那么多。换句话说机器没偷懒人也没偷懒 是物料没到位。这就从“设备问题”变成了“库存 计划问题”采购说库里明明有货。仓库说货在那一堆但还没上架到对应库位。计划说系统显示都是可用库存。车间说反正我就是拿不到料。大家吵一圈最后发现——谁都不缺报表就是缺一块“把库存看清楚”的地方。五、后来我们多做了一块库存分析看板这里 FineBI 就很自然地出现了 我们本来就拿它做 OEE 看板后来干脆顺手把ERP/MES 的库存数据也接了进来搭了一块“库存分析 缺料预警”的看板。它解决的不是“好不好看”而是几个非常具体的痛点。1. 先看“货到底在哪”——把库存真实位置拉平给大家看以前问库存场面大概是这样计划系统里显示有 500。仓库500 是总数分了三个仓还有一部分在质检。车间我这边就是没料别跟我说 500。在 FineBI 的库存分析看板里我们把几个关键维度拼到了一起物料 → 仓库 → 库位 → 状态在库 / 在途 / 待检 / 冻结同时加上对应产线、对应工单、预计开工时间结果就是计划打开看板一眼能看到 “这条线下周要用 A 料 1000现在可用库存只有 600在途还有 300缺口 100。”仓库知道哪几种料是真正“紧缺”不是拍脑袋催。车间能看到自己这条线接下来一周的物料充足率。这一步的直接效果是“缺料停机”从事后抱怨变成事前预警。2. 找出拖 OEE 后腿的“库存黑洞”我们还在看板上加了一个很简单的小块“缺料导致的停机时间 Top N 物料”做法也不复杂从停机记录里筛出原因 缺料 的那一部分按物料号汇总“因为这个料缺而停机的总时长”用柱状图 / Pareto 图在 FineBI 里一摆。结果非常直观你一眼能看到 “原来这三种物料半年里让我们停了 200 多小时。”然后可以顺着每一个物料再钻取 供应商是谁平均到货周期多长经常晚到吗 哪几条线受它影响最多这样一来OEE 低不再是“大家一起背锅” 而是能点名“这三个料是重点改善对象。”3. 把“库存周转 呆滞料”跟现场串起来既然已经把库存拉到 BI 里了我们顺手做了两块常驻视图ABC 分类 周转天数A 类料高价值 高频使用 → 重点盯安全库存和补货策略C 类料用得少的零星物料 → 避免一买就是一年量。呆滞库存排行榜连续 X 天无出库的物料直接上榜让采购、工程和仓库一起在看板上“认领” 这个还能不能用能不能替代要不要主动消耗这对 OEE 有什么关系 很简单一边是紧缺料让产线天天等另一边是呆滞料在仓里落灰占钱。库存分析看板的价值就是把这两头拉到一张图里 让管理层直观地看到“钱都压在哪产线又是被什么卡住的。”写在最后先让数字说真话再谈把它变好看其实 OEE 只是一个入口。 你顺着真实 OEE 再往下钻很容易钻到两件事上一头是现场的设备、工艺、人员一头是后台的库存、采购、计划。前面那一头要靠精益、TPM、工艺优化后面这一头就特别吃“库存分析看板”这种东西。先接受难看接受真实 OEE 只有 55%接受库存结构非常难看缺料和呆滞并存。再用工具把“难看”摊开来给所有人看 像我们后来做的那样 OEE 看板 FineBI 库存分析看板配合着用让每一次停机、每一次缺料都能追到一条线索、一种物料、一个决策上。那时候你再去谈“效率提升”“库存优化” 就不是喊口号了而是 看着同一块看板一行一行往下改。