反思TOC：精益制造与约束理论相得益彰

扩展企业资源计划系统在TOC中的作用

在需要计算复杂TOC算法的时候，企业系统就派上用场了，例如确定每个订单的计划开始时间和结束时间，精确到分钟，或者决定整个工厂的生产速率。如Infor公司的Easy Lean/DBR系统能管理内部约束、时间缓冲及补货或看板缓冲。用户可以根据计划的开始时间实施瓶颈处的操作。另外，每个操作的优先度和剩余缓冲水平都是可见的－缓冲的最早开始时间（EST）显示了该计划的现实性，而剩余缓冲根据其在瓶颈处的计划时间控制实施优先度。 如同看板，粗略而简便的方法是先从较大的缓冲量开始不断减少，直至得到平顺的连续流，因为缓冲量越小，前置期越短，生产流越快。

至于非瓶颈资源的实施，可以用红、黄、绿三色缓冲标记来显示系统中的剩余缓冲。红色标记显示应该关注的高优先级任务，而黄色表示不那么关键的任务，绿色是给那些还在缓冲器内“状态良好”的任务。操作员使用这些标记按照优先级实施任务，而非按照一个规定的订单序列和特定时间如物料需求计划（MRP）或高级计划与排程（APS）系统中规定的那样。这给予操作员更多的灵活性和能力做出关于下一个实施任务的决定。这提高了操作员的动机水平，这点和精益哲学中的雇员授权理念是一致的。

TOC系统的另一项独特之处在于，由于仅需在关键瓶颈之前保持库存，使用TOC系统的公司很自然将拥有比那些使用MRP或JIT系统的公司低得多的库存水平。通常在制品（WIP）库存会低于看板系统中的在制品库存，因为缓冲集合提供了相同的总体保护，同时降低了必须的保护量。较短的周期时间也有类似的效果。

TOC是从1990年代末APS技术全盛时期发展而来的，当时人们寄希望于基于APS的应用软件能完全优化企业的或者供应链的工厂资源。在1990年代，人们普遍相信某些供应链计划（SCP）软件供应商能解决供应链问题。这种思维导致了糟糕的业务流程。例如，概率、统计变量及试图对所有东西在系统中建模而产生的噪音，这些都会产生瓶颈或者自身就成为瓶颈。此外，调度一个约束肯定要比同时调度全部约束容易得多，如试图对所有东西建模的复杂APS模型很难建立，也几乎无法理解与维护 
 
TOC 的困难

 TOC的吸引力表现在几个层次。例如，TOC部分吸引力是方便计划人员使用。易于沟通资源计划，因为这是可视的（另一个精益概念）。高质量的数据也不成问题，因为仅在瓶颈处才要求相当质量的数据，但也不要求百分百精确，尽管需要足够好。因为重点仅是瓶颈处的前置期，其他前置期因素的不精确被分摊了。此外，当瓶颈被突破（即充分利用、服从及提升）而有效产出没有发生明显改善时，人们就知道首先查看数据收集是否有错。另外，有个通用计划并区分每个订单的优先次序，这能保证所有部门都能朝同一个目标努力。然而，虽然具备这么多优点，实施TOC依然会面临挑战。

尽管供应链协会（SCC）在供应链运营参考（SCOR）第七版模型中明确说明DBR排程法技术是最佳实践，而且该理论也比较容易理解，DBR法与几十年来根深蒂固的优化所有生产资源的管理思想所形成的本能直觉却是背道而驰的。其中最大的障碍是深深根植于管理思想中的传统的成本会计，在其影响下的制造观念是要最大化所有机器和劳动力资源的使用。相比起来，如前所述，TOC世界观的中心是使用DBR技术，根据关键瓶颈来定工厂的生产步调，即便这意味着不能满负荷使用非瓶颈领域的资源。

 基于DBR或TOC的软件能帮助确定并监控瓶颈中心，设置并管理缓冲器，按时安排工作以维持瓶颈处平顺的工作流并最大化工厂内的有效产出，以及分析资源和缓冲器以持续改善。然而，这些仅仅是要做的工作的一小部分。因为软件本身无法将工厂从传统的思维定式转型到TOC做法上来。TOC，如同精益制造一样，更多的是在于人的态度、方法与业务实践而非在于软件。需要改变的主要东西是企业文化－应该致力于基于有效产出的信息而非成本信息来做出决策。为了做到这一点，人们必须实施新措施来强化新流程、纪律与衡量标准。

此外，非瓶颈送料设备要服从于约束设备，这有时需要让设备闲置一些时间，只有严格的TOC教育才能帮助管理层接受这个转变。工人也需要接受一些培训，因为减少缓冲量和在制品可能引起他们对失去工作的害怕情绪，从而可能破坏系统－具有讽刺意味的是，增加有效产出和销售量应该提供了更大的工作保障。另一种基于思维定式的障碍是，看起来功能更多的软件一般更容易销售些，例如APS套件能优化几十种资源，而基于DBR或TOC的解决方案只能关注一两种资源。

最后，在实施TOC和DBR的时候，公司通常对其所有制造物品做生产对比分析，却发现就实现增加有效产出而言，很多物品按照全部吸收成本计算法得到的成本与人们期望TOC能做到的正好相反。独立咨询专家通常能帮助改变思维定式以及TOC更为技术性的方面。因此，强烈建议系统专家和TOC专家不要同一个人。 
 

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