Шрифт:
Ремонтный центр в нашем примере – некоммерческая организация. Его цель – быстро чинить все поступающие средства связи. Своей работой центр помогает армии, частью которой является, достичь некоей более масштабной цели. В обычное время у ремонтного центра есть резервы мощности, которые позволяют ему работать без сбоев, но ввод в эксплуатацию нового оборудования – особая ситуация.
Справляется ли ремонтный центр с текущими нагрузками?
Мы начинаем анализ с этого вопроса, так как цель организации предельно ясна. Нам важно выяснить, может ли ремонтный центр увеличить свою пропускную способность, если это потребуется для армейского подразделения. Отсюда и первый вопрос: «Справляется ли ремонтный центр с текущими нагрузками?»
Если да, то в среднем количество приборов на выходе ремонтного процесса должно равняться количеству поступающих неисправных приборов на входе. Если же в ремонт поступает больше, чем удается отремонтировать, то наша система не выполняет поставленную задачу. Если же на выходе за неделю у нас отремонтированных приборов больше, чем поступило в текущий период, то это означает лишь, что в течение какого-то времени приборов поступало намного больше, чем в настоящее время, и они попросту накапливались в ремонтном центре.
Мы знаем, что сейчас в неделю в центр поступает приблизительно 120 приборов. Сколько уходит, нам не известно, точных данных по числу исправленного или же не подлежащего ремонту оборудования нет. Можем ли мы ответить на вопрос о том, справляется ли центр с нагрузками, если у нас не хватает существенной доли исходных данных?
Предположим, что приборов поступает больше, чем отправляется обратно в подразделения. Каковы будут последствия? Должно возрасти количество приборов, находящихся в работе [9] . Справедливо и обратное: если увеличился объем незавершенного ремонта, значит, заявок на ремонт поступает больше, чем центр успевает обработать. Можно также утверждать, что с увеличением объема незавершенных работ увеличивается и среднее время выполнения одного заказа. То есть зависимость здесь прямая и непосредственная. Наблюдается ли она в нашем случае: увеличились ли за последнее время сроки обработки одного заказа и общее количество приборов, находящихся в ремонте в определенный момент?
9
Речь идет о так называемом незавершенном производстве (work in progress). – Прим. ред.
Находим два высказывания, которые могут нас заинтересовать.
«Когда-то мы могли наладить прибор и вернуть его за три дня, теперь же в зависимости от модели на это уходит около двух недель».
«Я вчера пересчитал приборы, находящиеся в лаборатории, – так их около 500!»
Итак, совершенно ясно, что среднее время выполнения одного заказа значительно увеличилось, но не понятно, будет ли этот показатель и дальше продолжать расти. Размышляя логически, можно найти ответ и на этот вопрос, черпая информацию из второго утверждения. За сколько недель скопились приборы на складе? Разделим пятьсот (количество единиц оборудования, ожидающего своей очереди на складе в настоящий момент) на сто двадцать (среднее число заявок на ремонт за неделю) и получим ответ: более четырех недель. Почему тогда капитан Дэвис говорит, что на один прибор уходит около двух недель (ведь уже сейчас на складе некоторые приборы лежат около месяца)? Вероятно, он основывается еще на старых данных, когда ему не было известно, что скопилось уже около 500 единиц. Все рассуждения приведены графически в виде цепочек причин и следствий на рис. 4.1.
Обратите внимание: с точки зрения логики увеличение длительности обработки и количества заявок на ремонт ведет к росту объемов незавершенного ремонта (количества приборов, находящихся в процессе ремонта), хотя мы в своих рассуждениях пошли от обратного – первоначально произвели ориентировочную оценку среднего времени ремонта одного изделия исходя из количества накопившихся в лаборатории приборов и числа поступающих в неделю заявок.
Вывод – в самом основании диаграммы: в настоящий момент ремонтный центр со своей задачей не справляется.
Являются ли ограничением имеющиеся мощности и ресурсы?
Как мы установили, центр не в состоянии обработать 120 заявок за неделю – не удается протестировать и в случае необходимости починить 120 приборов. По ТОС, тому есть два возможных объяснения: либо какой-то из физических ресурсов ограничивает работу системы, т. е. является узким местом, либо дело в организационных факторах – установившейся практике и процедурах.
Для начала проверим второе предположение: некие правила сдерживают систему, мешают ей пропускать через себя большее количество оборудования. Ход моих рассуждений отображен на рис. 4.2.
Из всего этого следует, что если рассмотреть внимательно направление, которым руководит майор Вильямс, то, возможно, удастся обнаружить некие организационные правила, из-за которых на подготовку к эксплуатации новых приборов было направлено излишнее количество ресурсов и специалистов. Но торопиться с выводами не стоит, пока мы не изучили все исходные данные – потребности и имеющиеся ресурсы.
Пока возьмемся за капитана Дэвиса. Очень похоже на то, что где-то в его лаборатории и скрывается узкое место. Но как обнаружить проблемную область, не имея возможности численно оценить имеющиеся мощности и сопоставить их с уровнем поступающих запросов? У нас есть только нестрогое описание положения дел, записанное со слов очевидцев. Есть ли в этом описании факты, свидетельствующие о наличии физического ограничения, образно говоря – «бутылочного горлышка»?
Как выглядит «бутылочное горлышко» процесса?
Вот некоторые признаки, подтверждающие возможное наличие физического ограничения.
1. Перед физическим ограничением скапливается большое количество необработанных изделий, материалов, которые должны двигаться далее в ходе процесса. Физически скопление необработанных приборов не обязательно расположено рядом с ограничением, но главное в том, что они все ожидают очереди перед каким-то одним определенным этапом или операцией.