《工厂物理学》之 变动性基础

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1、XJTU-IE,2007.9-2008.9,M:xuchen.xuchen@163.com(徐琛),lucifer_tcl@126.com(李慰祖)第八章变动性基础上帝不掷骰子。——阿尔伯特·爱因斯坦不要吩咐上帝该做什么。——尼尔斯·波尔8.1引言由里特定律（TH=WIP/CT）得出，周期时间长在制品水平高，或者周期时间短在制品水平低，可能达到相同的产出。当然，周期时间短在制品水平低的制造系统更优，是什么原因导致这种不同呢？大量实例表明，答案是变动性。当运行在最佳情形（bestcase）下，第七章的硬币制造系统会以W=4（临界在制品数0量）的在制品水平实现最

2、大产出（0.5件/小时）；但是当处于实际最差情形（practicalworstcase）时，它要求27件在制品以实现90%的产能（57件在制品实现95%的产能）；当处于最差情形（worstcase）状态，甚至连90%的产出都不可能实现。为什么存在这么大的差别呢？那就是变动性！作为工厂的一部分，BriarPatch制造厂有两个非常相似的工站。它们都是由一台机器组成，该机器以4件/小时的产出运行；它们都是为了满足相同的需求，平均工作量为69件/天（2.875件/小时）；而且它们都存在定期的随机停机。然而，对于HareX19机器的工站，停机不会频繁发生，一旦发生便

3、会持续很长时间；对于包括Tortoise2000机器的另一个工站，停机会更加频繁而时间会相应更短。两种机器都能达到75%的利用率（即机器正常工作的时间）。因此，这两个工站的产量都是4×0.75=3件/小时。既然产量相同且满足相同的需求，那它们是不是应该有相同的绩效——周期时间、在制品数量、提前期、客户服务水平？不是。事实证明，在所有这些绩效指标上，HareX19都要比Tortoise2000差。为什么？答案依旧是变动性！变动性存在于所有的制造系统中，并且对绩效会产生很大的影响。（248

4、249）由于这个原因，测度、理解和控制变动性的能力对于有效的制造管理是至

5、关重要的。这一章，我们将介绍描述制造系统变动性的基本工具以及直觉的知识。下一章，我们将深入探索变动性降低系统绩效的方式以及对其进行控制的方法。8.2变动性与随机性确切地讲，什么是变动性？书面定义是一组实体的不均匀性（thequalityofnonuniformityofaclassofentities）。例如，一组体重完全相同的人群在体重上就不存在变动性，然而体重差异很大的一组人在这方面则是高度变动性的。在制造系统中，很多属性存在变动性，如物理尺寸、运行时间、机器失效/修复时间、产品质量测度、温度、材料硬度、生产准备时间等等都是易于产生不均匀性的例子。1变动

6、性与随机性（randomness）密切相关（但不相同）。因此，为了理解变动性的产生原因和影响，必须掌握随机性的定义和相关概念——概率（probability）。在这一章，我们将尽可能用非量化（loose）和直觉的方式来研究必要的概念。然而，为了保证精确性，有几点我们必须运用正式语言来描述可能性，通过均值（mean）和标准差（standarddeviation）体现的随机变量（randomvariable）的概念和特性在这点上尤为必要。对这一术语感到陌生的读者在开始本章之前可以参考附表2A中对概率基础知识的回顾。正如前面所提及的，最差情形和实际最差情形均代表绩

7、效被变动性削弱的系统，然而最差情形下的变动性是可预测的——不良控制的结果——而变动性在实际最差情形里是不可预测的、随机的。为了理解其中的不同，我们必须区分可控的变动与随机的变动。可控的变动（controllablevariation）是由决策直接导致的。比如，当一个工厂生产几种产品时，产品描述（如，它们的物理尺寸、制造时间等）将存在变动性。同样，当材料按批量搬运到下一工序时，首先完成的部件将不得不比最后完成的等待更长的时间才被搬运，因此批量搬运情况下等待时间将比每次搬运一件更具有变动性。与此相反，随机的变动（randomvariation）是由超出我们即时控

8、制的事件产生的结果。例如，客户需求的时间间隔通常是无法控制的，因此我们应该在各个特定工站的波动范围内预测其工作量。同样，我们不知道一台机器何时会出故障。由于在作业完成之前必须等待机器恢复，这样便增加了有效加工时间（effectiveprocesstime）。既然此类突发事件无法预测和控制（至少在短期内如此），机器中断就由于随机性增加了有效加工时间的变动性。尽管两种变动都会影响工厂的正常生产，随机变动的影响更隐蔽且需要更精密的工具来刻画。由于这个原因，本章我们将主要集中于随机变动。8.2.1随机性的根源很遗憾的是，随机性这个概念困扰着大多数人（也包括哲学家）。

9、独立于与初始环境的事情怎么会发生呢？难道这没有违反因