流程预判在项目计划中的重要作用

2019-07-24 10:33周轶
智富时代 2019年6期
关键词:作用

周轶(1090)

【摘 要】做为资产众多的大型国企,势必会遇到设备的更新改造或者大修理等资产重置或升级的工作,而如何做好此类计划,实现管理的方式方法的科学、有效,直接关系到生产力管理的不间断性、高效性和可持续性,它已经成为保障企业安全生产、提高生产效率、获得经济效益的重要因素。因此我们需要对设备的管理方式不断地进行探索和完善。

【关键词】流程预判;项目计划;作用

联系“四全一支撑”智慧水务的科学方法,扎实梳理采购BOM物料清单,充实设备物资基本信息,科学统一设备信息编码,为企业ERP等资源有效整合做好大量基础数据治理与整合。同时结合MRO等工具,有效控制库存与采购响应时间的平衡,结合现今水司所处的历史环境及现有状态,利用科学合理地流程制度,在确保生产安全地前提下,进一步降低库存资金占用,有效做到降本增效。

一、设备管理与生产计划的协作

(一)设备管理信息

对于一个水务企业而言,无论是新建或是运行中的水厂,制订设备管理计划对于有效运营都具有重要意义,设备管理计划的制订应该是一项基本要求。

数据的采集:根据工艺结构来编制设备清单,确保设备管理系统的有效实施;将设备的基本信息、维护状况和管理情况等性信息在系统中如实反映;跟踪设备发生的维护工作,通过对维护工单的时间管控和维护内容的详实记录,来展开全生命周期的信息采集工作。

数据分析和优化维护策略:通过对于设备全生命周期的数据采集,来识别设备管理过程中存在的问题以及确定更新和维护的优先等级从而制定维护策略,将关注度聚焦在关键设备上,提高设备运行的可靠性,做到设备的精细化管理。

设备管理系统问题调研:通过对VAMS系统的调研,截止2017年底,系统中共计创建有21900多张工单,其中预防性维护保养工单12700多张,故障工单4160多张,纠正性工单将近4600张。

上图充分说明了目前公司维护工作的特点,即预防性维护和发现式維护大致对等的资产维护管理模式。这个模式是由公司资产配置方式直接决定的。就是在重要结点上,通过提高设备的备用率,来减少设备故障有可能带来的生产风险。

(二)生产需求与采购计划

预防性维护是通过日常生产巡检、维护保养、故障发生排除记录等手段,对机械设备的使用状态做好描述,并对依据产量、运行频率、故障发生的数据记录对设备的维护行为做出预判。在实际操作中,预防性维修计划可包括清洁、润滑、更换机油、调整、修理、检查和更换零件,以及定期安排的部分或全部检修。预防性维护不仅仅包括对设备进行日常维护。它还涉及保持每一检查和维修的准确记录,以及了解每个部件的使用寿命,以了解更换频率。

从采购管理上来说,预防性的采购就是可以通过之前做的长期检查、维修的记录数据发现规律,对设备寿命及零件调换周期以年度或者月度计划的形式做出预判的。

而发现式的维护则是在计划之外,非预见性的故障不得不做出的维护行为,从采购策略上来说,属于紧急采购的范畴,而为了保障生产运行的安全,只有在重要结点上,通过提高设备的备用率,来减少设备故障有可能带来的生产风险。

但是在一个市场化的企业里,成本控制是一个不得不面对的工作,如果将过多的资金投入到购买备用设备,这势必减少了企业的流动资金,增加了场地、维护、人工和折旧成本,最终降低了资金利用率。以往买错设备备品备件,往往会想到是采购出现了失误。而事实上,采购备件到货由一系列的“前奏”引出。

(三)紧急采购处置:

对于我们水司来说,根据现行的制度要求,如何能在不增加库存量的前提下,提升采购效率,做到物料随时需要随时领用呢?

目前,设备采购计划分为年度采购计划、月度采购计划及应急采购计划。

应急采购计划是当集团公司职能部门或所属单位由于突发或不可预计的事件事故(专指影响企业正常生产或安全的),无法纳入正常物资采购计划的应急物资采购。由处置突发事件的集团职能部门或所属单位在授权人(人选由各单位自行确定)同意的情况下牵头先对物资进行采购,确保物资的及时采购。但在物资采购完毕后五个工作日内,按照正常申报程序,补齐相关手续。

根据近一年的数据统计,我司目前采购备品备件从“需求确立”到“订单确立”大约需要一个月时间流转。如果某个设备故障,急需采购备件,不得不启动紧急采购流程。为了避免过度采购,日常采购的物料品种和数量如前文中所述通过工单关联控制,过多品种或数量的备件采购是不被允许的。

二、预防性维护在项目计划中的运用

(一)“流程预判”的启示

近日,有一用户在一国内知名电商平台上下单购买手机,我们惊讶地发现:从消费者下单到配送员开始敲用户的门,只用了7分钟,这样逆天的物流效率仅仅是巧合吗?据电商专家分析,这背后离不开数据分析和运用。事实上,大数据在用户打开购物页面时就开始应用,通过用户在浏览、下单和售后习惯的分析,电商就可以做到商品的精准配送。也就是说,通过大数据分析特定区域消费者的需求,消费者在下订单之前,手机已经提前通过运输配送到区域站点,当消费者下订单之后,直接从区域站点库房送货给消费者。

这一模式被称为物流先行,订单在后。其实,在传统经济年代,很多物流也是先行的,不过,这种物流先行由于缺乏科学的数据分析计算,很大程度上是无效的。

零售业面对的消费者下单及付款速度很快。要提升服务质量,提高效率,满足消费者对于逐步提升的消费体验要求,大家都把目光聚焦在下单后的物流速度之上。而企业采购有着不一样的特点,企业采购从提出需求到订单下达受到制度、流程的约束,采购流程的步骤需要一定时间完成。

对于我们水司来说,根据现行的制度要求,如果要采购某设备或者服务,需经过项目储备申报、方案审定、预算的统筹方能立项,在立项后还需制定采购计划、招标公式等环节才能进入采购环节,按照正常流程走下来,需有几个月的提前预判量。

而走紧急采购流程,势必破坏计划的严肃性,那如何能在不增加库存量的前提下,提升采购效率,做到物料随时需要随时领用呢?

根据近一年的数据统计,我司目前采购备品备件从“需求确立”到“订单确立”大约需要一个月时间流转。如果某个设备故障,急需采购备件,不得不启动紧急采购流程。为了避免过度采购,日常采购的物料品种和数量如前文中所述通过工单关联控制,过多品种或数量的备件采购是不被允许的。

那我们是否可以尝试将“物流先行”的理念转化为“流程先行(即在实际需求确立之前开始请购流程)”呢?我们可以通过VAMS数据计算得出的分析结果作为请购的依据,计算好采购流程需要流转的时间和货期,提前请购,而不必再仅仅依靠工单这一相对滞后的手段来控制采购的合理性。并且,如果计算分析有效,物料到货即可领用,不会给库存带来过多的压力。

(二)预计效果

利用这些分析结果,我们可以依照“流程先行”的策略,在设备还是完好状态时,结合机封、线圈和轴承的供货周期以及需求量,预先进行提前请购,做到防范于未然,当在数据量足够多的情况下分析得出的结果还可以更加精确。这样我们既可节省采购流程所花费的时间,同时又可以将供货时间进行消化,又能做到随用随取;达到减少因设备停机所造成的影响,确保安全生产,规避了风险。

但是,要能够做到这一点,有一个前提,就是要对设备的日常使用状态、维修保养的记录、包括生产周期的判断、设备使用频率的变化都要有扎实的数据积累,才能有效的对设备及零部件更换周期做出准确的判断。这就势必需要提高设备管理的数据化和系统化。

尽管设备管理系统还仅仅是一个扎根于基础维护工单的系统,但是通过将数据分享和联动,能更好的发挥数据的作用,为水厂泵站提高更好的服务,更快、更全、更准确的数据采集模式将会使设备管理系统发挥更大的作用。

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