吳家興 張海軍 張新煒 王怡然 王洪峰 王 美
(內(nèi)蒙古北方重型汽車股份有限公司 內(nèi)蒙古包頭)
在精益管理推行之初,一項(xiàng)重要的工作就是各種管理數(shù)據(jù)的收集整理。機(jī)加車間作為精益工作的試點(diǎn)單位,于2013年正式開始記錄車間的刀具消耗量、設(shè)備運(yùn)行時(shí)間、工時(shí)數(shù)、設(shè)備故障次數(shù)、總停機(jī)時(shí)間等數(shù)據(jù)。經(jīng)過17個(gè)月的數(shù)據(jù)收集,車間已掌握了一套具有參考性的管理數(shù)據(jù)。以所掌握的管理數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),運(yùn)用統(tǒng)計(jì)工具對(duì)其進(jìn)行分析,探索數(shù)據(jù)背后的玄機(jī)。
首先,將所需要的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理。目前的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)可以覆蓋到單臺(tái)設(shè)備的月時(shí)段,本次選取車間2013年1月至2014年5月的58臺(tái)設(shè)備數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)樣本。其運(yùn)行時(shí)間、工時(shí)數(shù)及故障次數(shù)見表1。
表1 機(jī)加車間2013年1月~2014年5月數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)表
這些數(shù)據(jù)之間是否具有某些聯(lián)系?數(shù)據(jù)背后是否隱藏著某些規(guī)律?下面運(yùn)用統(tǒng)計(jì)工具大膽假設(shè),小心求證。選用最小二乘法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析。最小二乘法是利用已知數(shù)據(jù)點(diǎn)位與未知曲線方程誤差的平方和為最小原理,利用對(duì)其最小值求各系數(shù)一階偏導(dǎo)數(shù)為0的方法,求出回歸方程的分析法。其具體計(jì)算過程,不再贅述。EXCEL作為出色的數(shù)據(jù)處理軟件,可以非常方便的對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析。利用EXCEL的2013版進(jìn)行回歸分析。
首先確定以ERP為主統(tǒng)計(jì)出的總工時(shí)與實(shí)際記錄的設(shè)備開機(jī)運(yùn)行時(shí)間的關(guān)系。橫坐標(biāo)為設(shè)備開機(jī)運(yùn)行時(shí)間,縱坐標(biāo)為總工時(shí)。分別使用線性回歸、指數(shù)回歸、二項(xiàng)回歸對(duì)其對(duì)其分析,見圖 1~圖 3。
圖1 線性回歸分析圖
圖2 二次回歸分析圖
從相關(guān)系數(shù)R2及曲線趨勢(shì)圖來看,無論是哪種擬合都反映出數(shù)據(jù)間有強(qiáng)正相關(guān)性。結(jié)合數(shù)據(jù)特性分析,可得出結(jié)論,現(xiàn)有工時(shí)與機(jī)床開機(jī)時(shí)間具有線性相關(guān)性,線性回歸方程約為y=0.61x+4.3
圖3 指數(shù)回歸分析圖
選取橫坐標(biāo)為設(shè)備開機(jī)運(yùn)行時(shí)間,主縱坐標(biāo)為刀具消耗金額,次縱坐標(biāo)為故障次數(shù),對(duì)其進(jìn)行回歸分析。A線為開機(jī)時(shí)間與刀具金額的回歸曲線,曲線為二項(xiàng)式。回歸系數(shù)為R=0.92,有強(qiáng)相關(guān)性。B線為假設(shè)的工時(shí)與效益的線性曲線,方程為y=200x(每工時(shí)創(chuàng)造200元效益)。C線為開機(jī)時(shí)間與故障次數(shù)的回歸曲線,回歸方程為三項(xiàng)式,相關(guān)系數(shù)R=0.68,見圖4。
從回歸曲線可以初步分析,設(shè)備的開機(jī)運(yùn)行時(shí)間與故障次數(shù)及刀具消耗均不是線性關(guān)系。對(duì)回歸方程分別求導(dǎo)可得:f'(x)=0.0082x-22.275,方程在x=2716處出現(xiàn)拐點(diǎn)。設(shè)備的開機(jī)時(shí)間與故障次數(shù)回歸方程求導(dǎo)f'(x)=3×10-10x2-4×10-6x+0.0164拐點(diǎn)出現(xiàn)在8000左右。由方程和圖像可近似得出以下結(jié)論。
(1)在加工量較少時(shí)刀具消耗較小,且消耗金額增長(zhǎng)緩慢,但隨著加工工時(shí)量的增加,刀具消耗金額將會(huì)大幅上升,并將在53 904 h運(yùn)行時(shí)間處超越創(chuàng)造的效益(盡管這是不可能達(dá)到的),這可能是由于機(jī)床的某些特性造成的。
圖4 多因素回歸曲線
(2)故障次數(shù)增加率在設(shè)備運(yùn)行時(shí)間2000~5000 h范圍較大,但在5000~9000 h間放緩。這可能也是由于設(shè)備的某些特性造成的,當(dāng)設(shè)備達(dá)到一定的穩(wěn)定運(yùn)轉(zhuǎn)范圍,故障反而不會(huì)上升,當(dāng)超過某一臨界值時(shí),設(shè)備故障率才會(huì)大幅升高。
(3)在設(shè)備運(yùn)行5000~8000 h的范圍內(nèi),設(shè)備加工工時(shí)將同刀具消耗和故障次數(shù)取得一個(gè)相對(duì)較好的平衡,因此建議車間任務(wù)量盡量保持在這樣一個(gè)范圍內(nèi)。
以上所做的分析,僅基于17個(gè)月的數(shù)據(jù),當(dāng)然存在著不足和問題。
(1)數(shù)據(jù)的取得均來源于人為統(tǒng)計(jì),與真值之間必然存在著差異,需要日后通過采用自動(dòng)化及信息化統(tǒng)計(jì)手段,提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。
(2)數(shù)據(jù)樣本為17個(gè)月的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),樣本相對(duì)較小,結(jié)論合理性仍需要長(zhǎng)期觀察檢驗(yàn)。
(3)設(shè)備樣本數(shù)據(jù)來源較雜,為50多臺(tái)設(shè)備的綜合數(shù)據(jù),缺乏針對(duì)性分析,因此結(jié)論的合理性仍需細(xì)化分析。