在制造的企业里面，工艺和生产部门之间，经常因为生产线的验收上演拉锯战，这基本上都快成了一个经典的场面了。
工艺认为自己的技术协议已经达成，产能也达标了，就应该要按照计划进行验收。
生产方面就抓住每一个的小细节的问题，来搪塞签字，企图把责任的划转，无限期的往后推。
这个僵局，不但可能会延误新产品的量产，更会暴露出一个深层次的问题，生产线在设计的时候，就缺少了一个可以量化追溯和验证的闭环系统。
本文试图跳出传统的生产线建设的责任归属划转的争论，找出一个核心的观点，也就是生产线的设计本质上不是交付一条物理意义上的线体，而是要构建一套从市场需求到投资回报的数据链。
只有当每一个决策都有数据的支撑，所有的验收的标准，都是事先的约定，工艺和生产才能从扯淡的对手，变成系统的协同作战。
一、问题的本质--模糊的边界催生的无限责任
工艺经理经常挂在嘴上的一句话：
“你加了一个又一个的要求，都不在协议的范围里。”
这就是揭示了矛盾的根源，技术协议的颗粒度，不能够完全的覆盖生产线落地过程中的所有细节。
生产经理反驳的话术，也并不是没有道理的：
“我也不可能签字确认到螺栓级别。”
这里的关键不是在谁对谁错，而是在传统的生产线的设计流程，存在结构上的缺陷。
设计阶段以功能达成，作为目标，而不是运营性为目的。 验收的标准，太依据主观的判断，例如好用和顺畅，缺少量化的指标。 变更管理的缺失，生产在实际操作里，发现的不方便的地方，没法被系统性地反馈和闭环。
要破解这个的困局，不能总是靠总经理的居间调解，而必须从方法论上进行有效的重构。
二、生产线设计的底层逻辑--数据是一切约定的基石
真正的成熟的生产线规划，要建立在可以计算追溯和验证的数据链条上。
这个链条从市场的预测开始，到投资回报才结束，中间的每一个环节，都在回答着同一个的问题----数据从哪里来，到哪里去？
1、需求端的确定性的锚点
很多的生产线，失败的起点，是市场部给出的需求预测，模糊不清或者避重就轻。
没有相对准确的年度需求量，节拍计算，工位的数量，设备选型都成了空中楼阁。
企业高层有责任推动前端，给出一个有依据的预测，哪怕是存在偏差，也好过完全没有锚点。
有了需求数据，节拍时间就可以精确的计算，设备供应商收到的就不再是模糊的越快越好，而是具体的节拍不超过XX分钟。这是第一条的契约。
准确的市场需求，催生出准确的生产节拍
2、工时数据的加权平均思维
在多品种混线生产场景，极端机型的极端工时，经常会误导投资决策。
一条生产线如果按照最大机型最长时间来进行配置，大概率会造成设备利用率偏低。
正确的做法是，统计过去三年各机型的数量占比，计算加权平均工时，用这个值为基准进行设计。
只有当产能利用率接近100%的时候，才值得投资全自动化线--这是防止盲目投资的硬性原则。
柏拉图确定机型的占比
3、差异树和变化后置的原则
生产线设计的另一个关键认知是，不是所有工位都需要柔性。
通过分析产品的差异树，把变化的零件和工序尽可能的向后面放置，前端工位实现标准化。
差异树的形象图
这样做的效果是，可变的工装夹具可能就只需要一套，而不是在每个分叉点都投入昂贵的设备。
差异指数在80%以下是合理，超过95%就意味着产品平台本身需要重构，这不是工艺部门能独立解决的，而是倒逼研发体系做出改变。
三、从设计一条线到设计一个系统
生产线的真正复杂的，不在设备选型或者布局图的绘制，而在物料、人员、信息三者的协同设计。
1、物料主数据，工装设计的真实依据
一体化工作台的大小，不是由工程师的审美决定的，而是要看板物料盒的尺寸和数量决定的。
一体化的工作台
配料车的数量，也不是拍脑袋得来的，而是由补料周期和生产线消耗速率计算得出的。
离散制造业的周转车
最经济的补料路线需要精确规划，小火车的循环时间，每班配料的频率，每台配料车装载的数量，这些数据共同决定了物料供给系统的可靠性和经济性。
补料周期表
一个值得注意的原则是，配料车上的物料原则上不要超过3个步骤，步骤越多，操作工取错料的风险越大，直接生产率就会越低。
2、人员配置和工位平衡
工位数量的计算起点不是产品结构，而是市场需求和研发交付的工时数据。
在手动的装配线上，人员技能的差异，会导致工位之间的不平衡的波动，因此需要设置一个波动率，一般可以是30%，并且要允许员工之间的互助相邻的工位。
不平衡率的计算公式是，（最大值➖平均值）➗最大值，理想的状态就是0%，现实中控制在20%以里，就是相当好的水平了。
一个离散制造公司的方案对比表
这里需要特别澄清一个专业的知识，设备才是永远是瓶颈，人员是机动调配的。
把人员说成瓶颈，是不专业的表现。
设备的能力上限是硬约束，人员可以通过培训、互助、调配，来适配产线的节奏。
3、高级排程，让交期可以计算，可以承诺
一个设计优秀的生产线，应该能够输出一张简单的排程表。
销售只要在表格里，输入订单的数量，就可以知道基本准确的交期。
最普通的排成表
上图表格的核心逻辑是，在不缺料的前提下，瓶颈工位的产能，决定了每天的产能上限，计划人员在这个约束下，合理的分配产品类型，计算出总的工时，再乘1.3倍的经验系数，用来应对各种现场的延误，就可以给出可信的交期承诺。
这不是复杂的APS系统，而是一个基于生产线的原始设计参数的朴素工具。它的存在，让生产系统从到处救火转变成可预期运行的。
四、投资回报和人的尊重
生产线的投资，正常要求是三年收回成本，因为精益管理，生产线的变动周期，一般是一年小变，三年一大变。
三年没能回本，就可以视为投资的失败。
人力、工时、场地面积的节约是主要的思考的维度。
这里有一个很容易被忽视的原则，人力的节约不能等于解雇员工。
如果员工发现改善的最终结果是自己的失业，他们就会用脚投票，拒绝任何的持续改进。
真正有远见的企业，会把富余的员工调剂到新岗位或者新业务上，践行尊重员工，以人为本的宗旨。
工时节约带来的是计件工资的变化。
如果企业投资了新设备降低了工时，就因此降低工时定额导致员工收入下降，改善就会遇到巨大的阻力。
推行计时制，以当日产出为绩效标准，是解决这一矛盾的方向之一。
五、单元式生产--对流水线模式的必要补充
流水线的模式，虽然效率高，但是也存在明显的缺陷，员工被固定在单一工位上，8小时重复最机械最简单的操作，创造力和主观能动性被严重的压制。
在劳动者素质普遍提高的今天，这种模式越来越难留住人才。
流水线模式和单元模式
单元式生产系统是一个有效的补充。
一个人完成所有步骤，员工需要掌握多技能，工作内容丰富度大幅提升。
配合半自动化设备，单元式生产可以实现环境整洁，人机工程优秀，步骤工时互锁。
遇到这类产线设计的时候，前面的方法论同样的适用，只是节拍的观测方式和工位排布有所不同，工程师需要活学活用，而不是拘泥形式。
六、从调参数师傅到系统架构师
生产线设计的核心，从来不是画图，选择设备，编写技术协议，而是建立一套从数据到决策的闭环系统。
当工艺人员能够精确计算将来生产线的每一个参数，并且以工程量清单的形式明明白白地展示出来，生产部在验收的时候，就没有理由无限的追加新的要求。
这不仅是保护工艺部自身和企业利益的手段，更是对工艺人员能力的一次重新定义。在数字化的时代，工艺人员不再是调参数的师傅，而是具备全局的视野，数据的思维，系统架构能力的制造业资深专业人士。
这不光是保护工艺部门的自身和企业利益的手段，更是对工艺人员能力的重新的定义。
在数字化的时代里，工艺人员不再只是调整参数的师傅，更是要具备全局的事业，数据的逻辑思维，系统进行构架的制造业的资深专业技术人员。
我国的国家标准规定了，工艺人员负责生产线的设计，这是一种权力，但是更是一个责任。
真正有技术含量的责任，不是只是把线体搭建起来，而是要让线体可以计算预期和运营。
