利用关键绩效指标衡量机台群的生产力的方法
【技术领域】
[0001] 本发明是有关于一种衡量机台群的生产力的方法，尤其是有关于一种利用关键绩 效指标衡量机台群的生产力的方法。
【背景技术】
[0002] 在制造领域，如工厂机台群管理方面，提及生产力分析（Productivity Analysis) 的研究以及文献，关于饱和产出数量（Saturated Move)、在制品产出水平（Work in Process Level, WIP level)、最大产出、产出与在制品等相关研究，均是以分析在制品 (Work in Process，WIP)跟生产力之间的关连性为主，其主要目的在于找出所谓的标准在 制品指数（Standard WIP)，以提供生产管理中"在制品管理"的依据。或是进一步加入几项 常见仅与机台状况有关的关键绩效指标（Key Performance Index, KPI)，例如：平均机台可 用率（mean available rate)或平均机台加工时间（mean process time),让标准在制品指 数（Standard Work in Process, Standard WIP)可随机台状况而调整。
[0003] 然而，关键绩效指标除了与机台状况相关之外，同时也与加工的产品物料以及操 作人员的参数有关，若仅参考机台状况，无法全面性的了解关键绩效指标对于工厂机台群 的生产力的影响，亦无法制定完整的在制品（Work in Process)管理规则。
【发明内容】
[0004] 有鉴于此，本发明提供一种利用关键绩效指标衡量机台群的生产力的方法，其有 助于在生产力提升活动制订改善方针，将有限的资源放置在有效的生产力改善方向，达到 事半功倍的目的。
[0005] 本发明提供一种利用关键绩效指标衡量机台群的生产力的方法，其有助于管理者 制订在制品（Work in Process, WIP)管理规则。
[0006] 本发明提供一种利用关键绩效指标衡量机台群的生产力的方法，包括以下步骤： 定义出多个关键绩效指标；在多个机台群中判定出关键机台群；在关键绩效指标不变的条 件下，找出关键机台群的饱和产出数量；计算出支持关键机台群的饱和产出数量需要的饱 和在制品水平；依序改变关键绩效指标的值，获得关键绩效指标对关键机台群的生产力的 影响值，并根据关键绩效指标对关键机台群的饱和产出的影响值进行排序。
[0007] 在本发明的一实施例中，上述利用关键绩效指标衡量机台群的生产力的方法，其 中判定出关键机台群的方法包括下列步骤：利用资料挖掘技术针对机台群的产出建模成为 在制品与关键绩效指标的函式；分别将关键绩效指标的数量固定并改变在制品数量，计算 机台群的产出数量，找出机台群的在制品数量与产出数量的关联性并转换成二维曲线。
[0008] 在本发明的一实施例中，上述机台群分析出的二维曲线具有一个转折点；在转折 点之前在制品数量增加，则产出数量随之增加；在转折点之后在制品数量增加，则产出数量 不随之增加；其中，分析出二维曲线具有转折点的机台群，即可定义为关键机台群。
[0009] 在本发明的一实施例中，上述关键机台群的产出水平数量曾经达到饱和产出数 量。
[0010] 在本发明的一实施例中，上述依据可能影响机台群的生产力的因素定义出的关键 绩效指标，其包含机台、物料以及人员参数三种面向。
[0011] 在本发明的一实施例中，上述饱和产出数量的所需在制品数量存放于关键机台 群。
[0012] 在本发明的另一实施例中，上述该饱和产出数量的所需在制品数量亦可存放于与 关键机台群具有等候时间限制关系的上下游机台群中。
[0013] 本发明因采用各种可能影响机台群的生产力的因素定义出的关键绩效指标，本发 明采用的关键绩效指标为衡量系统变异的指标，而且也大部分与管理手法相关，因此可从 管理手法的改善进而改善机台生产力。
[0014] 为让本发明的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例， 并配合所附图式，作详细说明如下。
【附图说明】
[0015] 图1是本发明一实施例的一种利用关键绩效指标衡量机台群的生产力的方法流 程图；
[0016] 图2为本发明一实施例的在制品水平与机台产出数量所计算出的二维曲线示意 图；
[0017] 图3A至图3D为本发明一实施例的改变关键绩效指标对生广力的分析TK意图。
【具体实施方式】
[0018] 图1是本发明一实施例的一种利用关键绩效指标衡量机台群的生产力的方法流 程图。请参照图1，本发明一实施例的一种利用关键绩效指标衡量机台群的生产力的方法包 括以下步骤：
[0019] 步骤101 :定乂出多个关键绩效指标；
[0020] 首先依据可能会影响机台群生产力的各项因素定义出多个关键绩效指标。如表 1所示，本发明实施例是以30项关键绩效指标为例，但本发明并不仅限于该些关键绩效指 标。本发明定义出的关键绩效指标包含机台、物料以及人员参数等三大面向。就习知生产 力分析的模块看来，一般大都会从衡量系统均值的关键绩效指标进行分析，例如，机台平均 可用率（mean available rate),鲜少谈论系统变异程度对生产力的影响。表1为本发明一 实施例的一种利用关键绩效指标衡量机台群的生产力中机台生产力的30项关键绩效指标 衡量的表格，表1汇整饱和产出数量（Saturated move)/在制品分析模块（WIP analysis model)所定义影响机台生广力的30项关键绩效指标。本发明定义出的30项关键绩效指标 当中，除一般常见衡量工厂内机台、物料、人员配置均值的14个关键绩效指标之外，更加入 了 16个不同于以往的关键绩效指标，这16个新增关键绩效指标为衡量系统变异的指标，而 且也大部分与管理手法相关，进而从管理手法改善机台生产力。
[0021] 表 1
[0022]
[0024] 步骤102 :在多个机台群中判定出至少一个关键机台群；
[0025] 工厂生产力管理的领域中，以资料挖掘技术针对上述机台群将其产出建模成为在 制品水平（Work in Process Level)以及上述30项关键绩效指标的函数，也就是以在制品 水平与关键绩效指标表现为输入值，而机台产出数量为输出结果。
[0026] 请参见图2,图2为在制品水平与机台产出数量所计算出的二维曲线函数示意图。 图2所示的函数X轴为在制品水平，Y轴为机台产出数量，根据上述的关键绩效指标得出一 个二维曲线C。上述函数坐标建立后，将30项关键绩效指标固定在特定一天的水平，接着 增加 X轴（在制品水平）的坐标并由计算对应的Y轴（机台产出数量）坐标，找出X轴与 Y轴之间的关连性，并转换成为该二维曲线C。
[0027] 该二维曲线C包括一条曲线C1、一条平直线C2和一个转折点S。一般而言，Y轴 (机台产出数量）会与X轴（在制品水平）成正向关系，只要X轴坐标增加，Y轴数量也会 增加，意即机台所具备的在制品水平越高，则可产出更多的机台。然而，从某些机台群的历 史资料分析，X轴（在制品水平）与Y轴（机台产出数量）的函数曲线会具有该转折点S。
[0028] 该转折点S位于该曲线Cl和该平直线C2之间。该转折点S的坐标为（XI，Yl)， Xl表示在制品数量达到饱和水平，Yl表示机台产出数量达到饱和。该二维曲线C上的坐标 点超过该转折点S而落在该平直线C2时，表示若X轴的在制品水平数量增加，Y轴的机台 产出数量将仍然保持同样的数量Y1，亦即X轴坐标超过XI，该平直线C2上的Y轴坐标亦维 持在Y1。
[0029] 综上所述，由该30项关键绩效指标建模出的二维曲线中，只要是具有转折点S，亦 即二维曲线C具有曲线Cl及平直线C2,代表该机台群曾经满载，即可定义该机台群为工厂 内的关键机台群之一。而该转折点S可称之为饱和点（saturated point)。
[0030] 步骤103 :在多个关键绩效指标不变的条件下，找