小批量多品種製造型企業績效考核研究論文

一、引言

在市場決定生產的現狀下，製造業再也不是先生產產品再尋找市場，而是先尋找市場再決定生產。在這種背景下，傳統的大批量生產必然會因市場需求分類的細化，而轉變為小批量多品種的生產模式。並且隨着人工成本的不斷攀升，傳統的大批量粗放型生產模式也不再適合現代製造企業，取而代之的是精細化生產和柔性製造模式，這也是我國發展先進製造業的必由之路。如何發揮財務部門的優勢，將財務管理深入到生產一線，是每個財務需要不斷研究的課題。先進製造型企業，主要體現在產品的高附加值，即較高的價值和較低的製造成本。但是，小批量多品種的生產型企業，不易實現規模經濟，因此對於成本降低有一定的難度。所以，追求較高的價值，是小批量多品種企業的主要目標。如何實現較高的價值，主要就是迅速對市場作出反應，迅速提供市場所需要的合格的個性化的產品。這也是小批量生產型企業的優勢所在。如何衡量這種優勢，需要用各種績效管理方法。績效管理，主要為考核企業管理提供可量化的各項指標，提高企業的管理水平，為企業內部員工的利益分配提供數據支持，從而實現企業戰略目標。小批量多品種的製造方式，是互聯網時代對於個性化產品追求的迴應。本文對小批量多品種企業的生產特點，對績效管理方法進行探討。

二、小批量多品種製造型企業績效管理特點

製造業的績效管理，有很多方法和指標，但由於績效考核是直接涉及員工利益的一項工作，所以，推行起來並不容易。首先，績效指標本身是否科學，如產品一次送檢合格率，指標值高，可能表示新產品開發數量少，不見得是好事。其次，績效指標的計算是否便捷，如果為了計算一項指標而動用更多的勞動投入，則不一定是經濟的。如供應商交貨一次合格率，要對每種產品、每次交貨時間進行統計，然後和計劃交貨期進行比對。此外，還要判定每次交貨是否屬於打樣階段，對於開發階段的產品不適合這個指標。再次，指標的歸口部門是否合理，如庫存週轉率，對這個指標負責的部門其實很多，有生產、銷售、計劃、採購、財務等部門。但作為考核指標，不能考核很多部門，否則就會由都負責變成都不負責。所以，放在哪個部門較好，要視不同企業的部門職責劃分情況而定。由於績效管理的指標眾多，本文只對在小批量多品種製造型企業的績效管理中，最核心的、涉及面最廣的生產車間的績效管理進行討論。

三、小批量多品種製造企業績效管理方法

本文認為，生產效能指標可以作為生產部門的最重要的KPI指標。生產的付出，無非是料、工、費，得到的無非是合格的產品。但問題是，料、工、費是按成本基礎來計價的，得到的產品卻往往是按市場價來計算的，這就導致口徑不統一。如果這樣計算投入產出比，那近似於利潤率的性質，難以反映企業的實際生產效率。解決問題的辦法是找一個標準，將投入和產出的口徑統一起來。考慮到作業成本法在目前難以全面推廣，現在最合理的標準就是標準工時。標準工時計算複雜。特別是在小批量多品種高附加值的情況下，在不同的設備上工時標準難以統一，生產準備頻次高且時間長，批量不確定，等等。這些實際情況制約着工時標準的建立。重點要解決的問題是，工時標準中的`批量如何確定，即什麼樣的批量才是標準批量。這主要有兩個選擇，一是報價時確定的批量，二是實際生產時的批量。但這又有更深層次的問題，即實際生產時的批量不一定是當初報價時確定的批量，而且不同的生產批次的批量又不一定相同。工時標準又不能是脱離生產經營實際的一個理想標準。把生產效能指標拆分成兩個指標：生產效率和產能利用率。實際產出產品的標準工時和實際投入的工作時間之比，就是生產效率；實際投入的工作時間和設備的理論工作時間之比，就是產能利用率。生產效能就是生產效率和產能利用率之積，即實際產出產品的標準工時與設備的理論工作時間之比。標準工時=∑（當月完工入庫產品的生產準備時間+產量×單件工時標準）。其中，產量數據來源於ERP系統中的生產入庫數量；生產準備時間和單件工時標準，都屬於工時標準的數據。區別在於，生產準備時間是按批計算的，單件標準工時標準是按產量計算的。

四、小批量多品種製造企業績效管理應用

第一，對於跨月分批入庫、分批投產同月入庫的產品，生產準備工時如何計算。通常計算完工產品公式：∑（當月完工入庫產品的生產準備時間+產量×單件工時標準）。理論上同一款產品的生產準備時間，是按照投產批次分別計算的。但在實際生產中，存在同批投產分批跨月完工入庫的情況，也存在分批投產但在同月完工入庫的情況。對於前者，如投入一批產品，當月只完工入庫一部分，而另一部分卻在次月完工入庫。這樣，在計算當月標準工時和次月標準工時的時候，都計算一次生產準備時間。分批入庫，在客觀上是存在的，在主觀上也容易被被考核部門和人員去鑽這個空子，如當月實際全部完工時，截留部分待次月入庫，這樣就會重複計算工時。所以，針對這種情況，當然只能計算一次準備時間；但如何把跨月分批入庫的產品找出來，這個存在難度。所以我們可以採用簡化方法，用入庫數量同歷史最大投產批量的50%相比，低於50%的不計算生產準備時間。對於後者，雖然在同月完工入庫，但由於是分批投產，理論上也要計算數次準備時間。但考慮到系統取數的便捷性和不鼓勵同月多批投產，應該視為同一批投產，即只計算一次準備時間。

第二，對於樣品工時如何計算。一般情況下，樣品所需投入的工時要多於正常產品，如果採用和量產產品同樣的算法，勢必會影響車間打樣的積極性。所以，對樣品的工時，可以用這樣的公式：（生產準備時間+產量×單件工時標準）×2，即承認樣品所需的時間是量產時的2倍。但簡單地用2倍去計算樣品的工時，在樣品產量較大時，會使數據畸形，因為這會放大生產準備時間；在樣品產量較小時，也會縮小生產準備時間。為了避免因樣品數量較大或較小帶來的畸形數據，可以將公式改為：生產準備時間×3+產量×單件工時標準，即係數變大，對樣品的生產準備時間予以3倍認可，但對於機器運行時間按正常標準計算。這樣，無論樣品數量較大或較小，計算出來的工時都較為接近實際。

第三，生產實際耗用時間如何計算。可以用公式：設備數量×每天工作小時數×當月工作天數。在存在加班的情況下，如果按照設備數量計算，生產部門不會主動要求操作人員一人操作多台機器。因為這雖然增加產量，但同時也增加耗用時間，對提高生產效能值沒有好處。所以，在加班時間非固定的情況下，按照操作人員數量來確定耗用時間較為科學。即：設備數量×每天工作標準小時數×當月工作天數+加班時間×每位操作人員應操作枱數。

第四，設備的理論工作時間如何計算。設備的理論工作時間為：當月的工作天數×每天最大工作小時數×設備台數。這裏不必考慮設備停產時間、維修時間等。

第五，應用生產效能指標加強企業生產管理。生產綜合效能=生產效率×產能利用率。用因素變動影響法對生產綜合效能進行分析，以確定影響綜合效能因素，便於企業有針對性地進行改進。在客户需求範圍內，儘量減少投產批次，減少管理成本和設備準備時間，以達到持有成本和單次準備成本的最小化。配合業務發展需要，積極投入樣品的生產。一般情況下，生產部門不希望多做樣品。所以，對於樣品工時的計算，是用（生產準備時間+產量×單件工時標準）×2，還是用（生產準備時間×3+產量×單件工時標準）。我們可以利用數學模型，運用測試法，選取有代表性的產品，測算確定產量平衡點。經簡單的數學方程式測算，得出產量平衡點=生產準備時間÷單件工時標準。把計算出來的產量平衡點和實際的樣品產量作比較，如果差異較大，則可以調整係數值，直到產量平衡點接近實際情況。具體到每一個品種，如果實際樣品數量小於平衡點，則第二種有利於生產部門；反之，則第一種有利於生產部門。綜合效能雖然是相對值，但由於分母（設備理論工作時間）是相對固定的，所以也考核了產量這個絕對值指標。