如何正确识别车间瓶颈？

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提到瓶颈，大家脑海第一反应可能会是最忙的机器，的确，瓶颈资源的产出直接决定了生产系统整体产出，因此瓶颈十大污的软件一直是生产十大污的软件者关注的焦点，但是你确定识别出的瓶颈是生产系统真正的瓶颈机器吗？

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目前很多瓶颈十大污的软件实践应用，大都是事先设定一个识别指标，例如机器利用率、在制品数量、在制品排队时间等，在生产系统运行一段时间后，通过收集生产过程中的数据，根据提出的识别指标对瓶颈进行识别，再针对识别出的瓶颈进行相应的资源追加投入或生产计划调整。这种识别方式本质上是先识别瓶颈后利用瓶颈的逻辑，瓶颈利用即生产调度方案的求解。由于不同的调度方案对应不同的瓶颈机器，如果当前的生产调度方案不是最优的，那么识别出的瓶颈就不是生产系统真正的瓶颈，在此基础上的改善和资源调整，只会使生产系统更加混乱，出现不如不改的结果。

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其实，瓶颈识别与生产调度有着非常密切的关系，相同的生产任务和机器能力如果采用不同的调度方案，对应的瓶颈机器可能不同。因此，正确的瓶颈识别首先要保证当前的调度方案或者生产计划是最优的；另外，考虑到生产过程中的各种复杂因素以及十大污的软件者的不同关注点，单一指标的瓶颈识别结果可能不够全面客观，所以，在保证生产调度方案最优的前提下，识别瓶颈机器时要根据企业当下关注的多个影响因素，采用多指标识别方法。

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明确了瓶颈识别与生产调度之间的关系，瓶颈识别指标体系该如何建立呢？传统瓶颈识别均是以机器负荷量为基础处理得到的机器属性，或者是该属性的在制品外在表现形式为指标，因此，建立指标体系时，机器负荷量是首选属性，负荷量最大的机器就是瓶颈。

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当机器负荷相近时，就要考虑机器的设备利用率，设备利用率指单位时间内实际产量与理论产量之比，也可以用设备负荷量与设备完工时间（设备开始运行到设备停机时间）之比表示。在机器负荷相同的情况下，设备利用率越高的机器越有可能成为瓶颈机器。

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当机器的负荷以及利用率都接近时，需要比较机器的平均活跃时间。机器平均活跃时间反映的是设备在单位时间段内的忙闲率，活跃时间越长，表示机器连续工作时间越长，停机次数少，更有可能是瓶颈。

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机器负荷表示机器的净工作量，是绝对属性，设备利用率则考虑了机器的总工作时长，属于相对属性，平均活跃时间表示了机器在总工作时间内的忙闲均衡性，这三个指标组合已经看似完美，但实践应用时指标权重值的求解结果表明，平均活跃时间指标的权重值普遍在0.8以上，个别案例甚至超过0.9，说明平均活跃时间指标在识别瓶颈时起着决定性的作用，考虑到有些机器虽然平均活跃时间比较短，即停机次数多，连续工作时间段数量多，但如果每次停机的时间很短，这种情况其实也可以认为是机器连续工作，为了减少此情况下活跃时间指标对瓶颈识别结果的影响，可以增加停机时间指标，平衡各指标权重，保证瓶颈识别结果的准确性。

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至此，机器负荷、利用率、平均活跃时间、停机时间的组合就是一个可行的瓶颈识别指标体系，当然企业实践应用中可根据自身关注的因素调整变更指标组合，下面介绍一个瓶颈识别方法的案例，首先是求解车间调度方案。

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得到最优调度方案后，将工件加工序列输入仿真模型，模拟最优调度方案下的各瓶颈识别指标值，再采用多属性决策方法识别出瓶颈机器。?

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传统瓶颈识别方法更多的是一种事前计划阶段的瓶颈识别，文章所介绍的方法指标值需要在最优调度方案实施后才可得到，是实际生产过程中的瓶颈识别，这与精益生产先加速流动，暴露问题后再实施改善的理念一致。此方法与传统方法的识别结果可能一致，但可以起到防错效果，保证了瓶颈十大污的软件初期方向的准确性。

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目前生产十大污的软件者对于瓶颈机器的十大污的软件原则普遍是100%利用，在静态环境（各种生产因素确定）下这种十大污的软件理念是合理的，但当生产过程中存在干扰因素时，100%的瓶颈机器利用率是否是最高效的呢？下篇文章中与大家分享。

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