mba十日读-第25章
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在这方面日本最为著名。生产线上的工人在认为需要零配件
时填写一种称为kanban的需求卡。
但是，即时库存管理并不意味着零配件供应商要完全符
合汽车生产组装线上的需求。实际上，这些零配件先是在那
些好打交道的供货商的仓库里存放着，直到汽车制造商需要
时才提供。真正好的即时库存管理能做到与加工制造部门协
调配合，共同满足生产需要。
经济订货数量（Economic order quantity； EOQ）。利用
专门的 EOQ 公式有助于 MBA 们决定所需库存的正确数量，在
此基础上，只采购最基本数量的零配件、原材料或其它用品。
经济订货数量公式是在权衡有关库存的两种成本的基础
上得出的。
维持成本（Carrying costs）——与库存有关的仓库、保
险和融资费用。将公司的资金用在其它方面的机会成本也应
考虑进去。
订货成本（Ordering costs）——订货成本以及与发出定
单有关的所有会计、办公室人工、原料等的一切费用。
有两种最极端的可能。工厂的经理可能保是偶尔但却定
购了大量的零配件，这样虽减少了订货的成本，但会提高维
持成本。或者，他可以经营订货以减少维持成本，但增大了
订货成本。下页图所示是在订货成本和维持成本双双降至很
低时，库存总成本水平最低。
EOQ 公式能够找到使订货成本和维持成本最小化的理想
点。
EOQ的公式是：经济订货数量（ ） Q* =
（2 R O） ′ ′
C
其中：
Q=最理想库存订货数量
R=每年单位需求量（需求）
O=发出定单成本
C=一阶段内维持一个单位库存的成本
假设某一汽车零配件分销商负责问题向堪萨斯城提供更
换汽车顶灯灯泡。以往的销售经验表明，每年对这种灯泡的
需求可能在2000支左右。分销商每次从通用电器公司订货时，
对方收取处理定单的费用是每次 14 美元。对成本的仔细研究
表明，每年保持一支灯泡库存的费用是0。5美元。
经济订货数量 美元
美元 支 =
2 2000 14 ′ ′
=
05
335
。
订货和维持库存平衡
经济订货数量
每一件
货物年
库存成
本
年度总成本
（货值＋维持＋订货）
订货成本
维持成本
货物成本
经济订货数量
订货规模
此公式计算出最佳经济库存定单的数量是 335 支。由于
需求是 2000 支，这就意味着每年要定货 6 次（2000/335）。
听起来虽然简单，但实际上并不是这样。简单的 EOQ 公式只
是在需求平稳的情况下才适用。当需求在年度内大幅度变动
时，如像杂货店对冰块、蛋酒或啤酒的需求，这时 EOQ 就无
甚价值。现今已有了较复杂的计算机软件专门修正 EOQ 公式，
使之适应预计的较大的需求变动。在这种情况下，计算机多
次计算出每年变化的最理想的订货规模。即使这一公式的应
用有其局限性，但在出现问题需要解决时，MBA 们仍能和库存
专家巧妙地进行探讨。因为在库存出现意想不到的增加时，问题相当严重的。
原材料需求规划：库存和生产能力管理 （Material
Requirements Planning； MRP：Inventory and Capacity
Management）。由于生产计划和库存控制知识的广泛应用，制
造业现已能非常出色地完成加工制造任务。MRP 是一种设计和
规划工厂所需库存的方法。有人认为 MRP 是一种设计和规划
工厂所需库存的方法。有人认为 MRP 就是“加工资源规划”，
但无论用什么名字，它是一种改进制造加工业效率的复杂系
统。MRP 计划生产并计算保证生产有效运行的最理想库存量。
汽车业、家用电器业、最子行业等对零配件的需求较多，在
进行这类计算时只能借助于计算机。
为要建立 MRP 系统，计算机程序设计人员必需熟悉产品
的生产工艺和对原材料的需求。只有这样计算机方能把客户
的产品需求变动详细的定单，以指导工厂生产并安排从供货
商那里及时提货。
MRP 过程在生产工程师确定出最有效的生产方法时就开始
了。例如本田（Honda Civic）汽车，汽车组装生产线是最有效
的生产方式。对生产工艺的调查必需包括对组装线上每一环
节的分析，即从原钢车体的铸沙开始，一直到将车开出工厂。
泰勒近乎一个世纪以前曾进行的对时间和动作的研究，也应
利用上。此外，还必须摸清楚设备和工人的能力，以便确定
工厂的生产能力。例如，生产工程师对每小时压出多少个前
挡板以及需要多少式时来操作冲压机，就知道的一清二楚。
负责工艺的工程师们还要充分了解生产某一产品对原材
料零配件的详细需求。这种需求清单就是材料清单（Bill of
Materials； BOM）。将之记录在计算机里，生产需求便能分解
成明确的原材料用量。 例如， 依照MRP系统， 每一辆Honda Civic
车需要两个车灯，46 个 2 英寸的螺丝，4。2 品脱的油漆以及
成百件其它零配件。原材料训存也用MRP 来分析跟踪。用 MRP
方法可以敦促工厂经理保持足够的零配件库存以满足生产线
的用量，同时，还能使库存管理人员按经济订货数量采购，
从而最在大限度地减少库存水平。
一个完整的 MRP 系统能够协调好从预测客户需求到运送
最终产品的全部制造工艺过程。计算机软件主生产计划
（Master production schedule； MPS）可以分析、存储有关需
求、生产、原材料、发出定单等方面的所有信息，同时协调
制造加工工艺的全过程。
原材料需求规划系统 客户需求
生产规划
主生产计划
原材料清单档案 原材料需求计划 库存情况档案
生产计划
车间安排 库存需求 发给供货商的定单
（机器和人工的使用）
协调和高效率的制造加工工艺
标准和控制（Standards and Control）
根据生产工艺的有关信息准备的 MRP 系统或利用其它的
MBA 有效的工具为经理们用来衡量和控制生产进度的标准提供
了基础。MBA 们衡量标准的常用词是尺度（Benchmarking）。也
就是说，需要会计师们在商业经济方面来协助管理。在会计
一章中有关管理会计（Managerial accounting）的部分讲解了
会计师们如何运用数字的变化来跟踪和报告生产的情况。工
厂常常因为花去了比计划多的原材料费用（由于价格变动），
或者单位产品用了更多的原材料或人工（原料和人工使用上
的变化）造成某些变动。生产工程师则过建立标准，考查是
否达标来控制生产过程。
质量
经营课把标准的概念进一步引向深入，研究了有关质量
的问题。对美国竞争至关重要的问题就是质量。究竟什么是
质量？质量是、也只能是产品或劳务达到了生产厂家自身制
定的或者客户要求的标准。质量并不一要求产品或劳务必须
完美无缺，也不是指在同类产品中价格最昂贵的，诸如劳斯
莱斯（Rolls…Royce）一类的产品。质量产品是指它们能按照期望的要求发挥作用。很普通的东西，像曲别针，只要把纸别
在一起且不生锈，就可以认为是高质量了。
在美国，有 3 位著名的质量权威，他们的理论被认为是
解决陷入困境的美国制造业的良方。他们是Joseph Juran； W。
Edwards Deming 和 Philip Crosby。通过发表有关质量的论
著、文章、演讲或提供咨询，他们都大发其财。
朱兰和适用论（Juran and Fitness for Use）。在谈及有
关质量时，Joseph Juran 用的是“适用”一语。“客户应指
望产品能够满足他们的需要或想要达到的目的。”制造厂家
应该在达到高产出和发生最少的中断时间的情况下，生产出
合格的产品。
适用性具有的 5 种“标准”是：设计质量，和制造标准
的一致性，无故障，性能令人满意，购买后维护产品方便。
戴明和统过程控制（Deming and Statistical Proecss
Control）。W。Edwards Deming因在 50 年代教授日本人有关质
量的问题而出名，当时美国工业界对这一理论却毫无兴趣。
Deming 简明扼要地指出，通过确定生产过程中发生问题的原
因，以及对生产过程的仔细观察，可以大幅度地减少低质量
产品的数量。他将造成出现质量问题的原因归纳为两大类，
即“普通原因”和“特殊原因”。前者是指系统性问题，是
许多工人、设备或不同产品所共有的。后者是指那些和单个
工人、单台机器设备以及原材料运输有关的问题。
Deming在Juran 和W。A。Shewhart 理论的帮助下，研究出
了一种称为统计过程控制（Statistical process control； SPC）
的用来确定发生质量问题的工具。“即使是同一台设备，同
一位操作工人，加工出来的两个零部件，也不可能完全一样，
因此，问题的关键是将那些可能显示质量问题的偏差同那些
可以接受的误差区分开来。”概率统计提供了解决这一问题
的方法。
生产经理们通过研究每一生产任务所能接受的误差来对
问题进行区分。例如，可口可乐公司装瓶厂充填饮料的设备，
在每次充填容积为 2 升的饮料罐时，注放的液体量产并是完
全一致。误差基本上是在 2 升上下的 10 毫升内浮动。生产经
理经过认真的调查，确定了通常装入每个容器的饮料究竟是
多少。这项工作的结果是对得出的钟型曲线（见下图），也
就是对充填饮料量的统计频率分布进行分析。你也许还记得
在数量分析一章中讨论过的正态钟型分布线。68％的情况下发
生偏差的范围同所期望的饮料数量之间的差距概率称为一“标准误差”。生产中出现超出标准误差的误差，其结果将意
可口可乐装瓶量钟形曲线
液体量分配
味着出现质量问题。如果生产经理愿意，他可以选择2 个或 3
个标准误差区域，这在美国是很普遍的。
我在可口可乐这一举例中，让生产经理选择只有一个标
准误差的误差范围。结果发现，68％的情况下，抽样调查的样
品都是在期望的2升水平左右的10毫升上下浮动。
用 Deming 的 SPC 方法，负责充填饮料的操作工人每小进
从生产线御下一装满 2 升饮料罐桶。以一个标准偏差为准，
罐桶中饮料量超出 2 升 10 毫升的，被认为是超过上控制限
（Upper control limit； UCL），低于 1 升 990 毫升的则被认
为是低于控制限（Lower control limit； LCL）。当发现结果
超出这一限定时，就意味着出现了特殊问题：或许是装瓶线
受阻，或许是生产过程“失去控制”。操作人员应采取措施，
立刻对之进行纠正。如果纠正后下一个样品的误差在 10 毫升
的误差范围内，说明生产过程又恢复到可控制状态，设备可
以照常运行。（此外为举例方便，特选择了较易理解的上下
限界定）。操作人员提取的样本频率和数量极大地影响着统
计计算上下限界定的结果。
运用 SPC 方法，操作填充设备的人员将记录的可口可乐
样品抽检结果在 SPC 图上画出。在 X 条形控制图上，操作人
员记录下他每小时抽样的平均结果。X 条形图显示一段时间里
设备质量波动的趋势。如果图形接近某界限，操作人员就可
以在问题超出控制范围之前着手调查其原因。
R 控制图（The R（Range）Control Chart）：可以显示一段
时间内整个生产过程变化的趋势。它是通过衡量
统计过程控制图
可口可乐装瓶厂X条形图和R形图
样品平均图 X条形
样品平均
液体量
一班去工作时间
X的突然变化表明出现机械故障或新来雇员对标准要求不熟悉。
样品图区域范围 R条形
区域：样品
中最大减
最小一班去工作时间
R 的上升也许意味着某一台设备老化，设备控制系统与标准出现
偏差，也许某个工人只是过于劳累。
同一批抽样中最大的和最小的样品偏差异来画出 X 条形图的。
在每一组抽样样品中，其平均数也许会掩盖实际上并不能接
受的偏差。例如，一个 1 升的样品和一个 3 升的样品得了平
均数为 2 升，表面看来，在 X 条形图上可以接受，而实际上
你完全可以全想象当顾客拿到只装了一半饮料的产品或装的
太满已溢了的产品时是何等不安。在发生超出 R 图界限的情
形时，操作人员也必须采取纠正措施。
上图表示的是 12 小时一班的瓶装生产线的生产情况。假
设的SPC里X条形图和R图明确地反映了出现的问题。
X 处的突然变化说明有可能出现机械故障，也许是操作人
员刚上岗不太熟悉有关要求。R 处的上扬也许意味着设备老
化，控制部分不稳定，与要求的标准发生偏差，也许只是工
人暂时累了。
克罗斯比和“质量是免费的”（Crosby and 〃Quality Is
Free〃）。Philip Crosby 之所以出名是由于他坚信“质量是免
费的”的信条。他认为，如果制造商改进产品质量，“符合
要求”，总生产成本是会下降的。Crosby 认为，推广质量改
进计划的目的是要争取做到无次品。管理层必须尽力做到从
设计到生产方法连续不断地提高产品质量。他还认为，在提
高质量上所发生的任何费用都会因为今后节省的原材料和人
工费用而得到补偿。热门话题
掌握生产能力、计划安排、标准和控制和基本概念后，
本章中还应提及目前商业杂常常出现的一些时髦话题。
时间周期（Cycle Time）
公司将一个新产品的构想变成新产品所花的时间或对现
有产品改进所花的时间，叫产品的介绍时间周期。在底特律，
设计并制造一种新型汽车模具的时间大约要 2 年的时间。一
种时髦的服装从设计到交货也要 6 个月的时间。一家公司生
产出新产品满足客户需要的时间越快，其在市场上的竞争力
就越强。相应地，周期时间越短，越具有竞争性，这也是 MBA
们一个热门话题。一些赶时髦的 MBA 们称行动快速是时间基
础上的竞争（Time…based petiton）。
新技术和一体化
新技术本身如果得不到有效的应用就称不上是什么好技
术。在 80 年代，通用汽车公司（GM）花费了数十亿美元的资金
添置自动化设备，以期使装配线自动化。根据ABC《商业世界》
（Bussiness World）的报道，由于在自动化上面耗费了巨额资
金，通用公司希望产品通达到既有高质量，又具备低成本。
但是，通用汽车公司缺乏将新技术有效地结合在生产中的专
门技术或知识。
令底特律气恼的是，日本汽车公司在美国采用同样的传
统低技术含量的模具，使用的也还是美国工人，但他们却已
经取得了具有高生产效率和高质量水平的业绩。以 Honda 公
司为便，由于采用了灵活工作制、生产协作小组的方式和员
工参与性管理，该公司已经取得了底特律其它公司期望采用
高技术所应达到的高效率和高质量。
信息技术（Information Technology； IT）
在美国前十名高校中，信息技术是单独新开设的一门课。
这一内容在学术性期刊上，在商业期刊上以及讲坛上都占有
一席之地并颇具生命力。随着计算机能力的增强，计算机已
成为企业为更具有竞争力而用来收集和综合适用信息的有用工具。
