衡量机台群生产力及生产周期时间的方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种衡量机台群生产力及生产周期时间的方法，尤其是涉及一种根据 变异参数衡量机台群生产力及生产周期时间的方法。
【背景技术】
[0002] 在制造领域，如工厂机台群管理方面，从等候理论（QueuingTheory)可以得知与 机台群状况有关的变异参数对机台群生产力及生产周期具有显著影响。
[0003] 事实上，上述的变异参数对机台群生产力及生产周期会有以下多种类型的影响。 机台群的每小时到达量变异会受到机台系统的自然变异（例如：上游机台的稳定度、供货 稳定度等）以及人为派货变异这两大因素的影响、产品组合（ProductMix)复杂度、机台使 用率（Loading)以及人力资源参数的分配。
[0004] 然而，目前常见的关键绩效指标（KeyPerformanceIndex,KPI)无法有效区分系 统变异是来自于自然变异或与人为变异参数，同时也无法精确计算机台实际操作状况下的 变异参数，且事实上的人力资源参数分配，也并非经由简单的计算就可以获得其对机台群 生产力及生产周期的精确影响值。
【发明内容】
[0005] 有鉴于此，本发明提供一种衡量机台群生产力及生产周期时间的方法，其有助于 透过对系统变异的监控，这些变异包含人员、物料以及机台三种面向，精确衡量管理手法对 系统绩效表现造成的影响，达到事半功倍的目的。
[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： 定义出与机台群生产力及生产周期时间相关的多个关键绩效指标；根据所述多个关键绩效 指标，收集多个变异参数；以及依序改变所述多个变异参数，获得所述多个关键绩效指标分 别对该机台群生产力及生产周期时间的影响值。
[0007] 在本发明的一实施例中，上述的衡量机台群生产力及生产周期时间的方法，其中， 所述多个变异参数包含机台群每小时到达量变异参数、产品组合复杂度变异参数、机台使 用率变异参数及人力资源变异参数。
[0008] 在本发明的一实施例中，上述的衡量机台群生产力及生产周期时间的方法，其中， 所述机台群每小时到达量变异参数包含机台系统变异参数及人为派货参数。
[0009] 在本发明的一实施例中，上述的衡量机台群生产力及生产周期时间的方法，其中 所述产品组合复杂度变异参数包含源头投入的产品种类数目比例参数及机台群欲处理的 制程参数。
[0010] 在本发明的一实施例中，上述的衡量机台群生产力及生产周期时间的方法，其中 所述机台使用率变异参数包含机台群每日使用率变异参数及机台群中每一机台每日使用 率变异参数。
[0011] 在本发明的一实施例中，上述的衡量机台群生产力及生产周期时间的方法，其中 所述人力资源变异参数包含人员贡献机台产出参数。
[0012] 在本发明的一实施例中，上述的衡量机台群生产力及生产周期时间的方法，其中 所述多个变异参数还包含机台到达率变异、流往各下流机台的在制品总数及每小时流往各 下游机台在制品的变异。
[0013] 在本发明的一实施例中，上述的衡量机台群生产力及生产周期时间的方法，其中 所述多个关键绩效指标包含每小时产出率变异受派货影响程度及每小时产出率变异。
[0014] 在本发明的一实施例中，上述的衡量机台群生产力及生产周期时间的方法，其中， 所述多个变异参数包含机台群每天实际加工过的制程参数（recipe)数量以及机台群内所 有个别机台每天实际加工过的制程参数（recipe)数量。
[0015] 在本发明的一实施例中，上述的衡量机台群生产力及生产周期时间的方法，其中， 所述多个变异参数还包含机台群每两天的平均使用率差异以及机台群内所有个别机台的 使用率差异。
[0016] 在本发明的一实施例中，上述的衡量机台群生产力及生产周期时间的方法，其中， 所述多个变异参数还包含每位操作人员每两天在一机台群内工作负荷变异。
[0017] 本发明透过对系统变异的监控，衡量管理手法对系统绩效表现造成的影响，并提 出创新的关键绩效指标，有效区分机台群生产力及生产周期时间受人员、物料以及机台中 何种面向的变异参数影响。
[0018] 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】
[0019] 图1是本发明一实施例的一种衡量机台群生产力及生产周期时间的方法流程图；
[0020] 图2是本发明一实施例的机台群生产路径关系以及在制品总数流向示意图。
【具体实施方式】
[0021] 图1是本发明一实施例的一种衡量机台群生产力及生产周期时间的方法流程图。 请参照图1，本发明一实施例的一种衡量机台群生产力及生产周期时间的方法包括以下步 骤：
[0022] 步骤101 :定义出与机台群生产力及生产周期时间相关的多个关键绩效指标；
[0023] 首先依据可能会影响机台群生产力及生产周期时间的各项因素定义出多个关键 绩效指标。本实施例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。这 些关键绩效指标可分为物料变异的监控、机台使用率变异的监控、人员变异的监控。
[0024] 步骤102:根据多个关键绩效指标，收集多个变异参数；
[0025] 从等候理论（QueuingTheory)得知，关于物料变异的监控的关键绩效指标受下列 几个系统变异参数影响：机台群所面对的每小时产出率变异（COVofdeparturerate,Cd) 参数、以及每小时达到量变异（COVofarrivalrate,Ca)对生产周期时间以及机台群生产 力具有显著影响。每小时到达量变异会受到机台系统变异参数（例如：上游机台的稳定度、 供货稳定度等参数）以及人为派货参数这二大因素所影响。产品组合（productmix)复杂 度变异参数也对机台加工的困难度有明显的相关性，也对机台群生产力及生产周期时间有 显著影响。熟知的关键绩效指标针对产品组合复杂度仅以系统源头投入的产品种类数目与 数量比例衡量，即只考虑机台系统变异参数，本实施例的产品组合复杂度变异参数包含源 头投入的产品种类数目比例参数及机台群欲处理的制程参数，可进一步计算人为派货参数 是否对制程参数复杂程度有简化效果。此外，上述变异参数还包含机台群每天实际加工过 的制程参数数量以及机台群内所有个别机台每天实际加工过的制程参数数量。
[0026] 关于机台使用率变异的关键绩效指标受下列几个系统变异参数影响：机台使用率 变异参数是影响机台群生产力及生产周期时间的重要因素，而机台使用率变异参数包含机 台群每日使用率变异参数以及机台群中每一机台每日使用率变异参数。本实施例的关键绩 效指标针对上述机台群每日使用率变异参数以及机台群中每一机台每日使用率变异参数 加以衡量，前者可用来评估工厂对机台群计划性当机所安排的时程是否恰当；后者则可衡 量派货法对机台使用率变异参数所造成的影响。此外，上述变异参数还包含机台群每两天 的平均使用率差异以及机台群内所有个别机台的使用率差异。
[0027] 人力资源是工厂内除机台群外的另一项重要生产资源，关于影响人力资源变异参 数的关键绩效指标的变异参数包含：人员贡献机台产出参数。精确计算机台群人力资源变 异参数的困难点在于：实际上人力资源分配都是把一群人发配给一群机台，而且每个机台 使用率变异参数也有所不同，每个人员的人力资源变异参数也不一致，根据人员贡献机台 产出参数衡量关键绩效指标可有效计算人力资源对机台群生产力及生产周期时间的影响。 此外，上述变异参数还包含每位操作人员每两天在一机台群内工作负荷变异。
[0028] 步骤103 :依序改变多个变异参数，获得多个关键绩效指标分别对机台群生产力 及生产周期时间的影响值。
[0029] 关键绩效指标的计算方法是先收集机台、物料以及人员的变异参数，根据上述列 出的物料变异的监控关键绩效指标、机台使用率变异的监控关键绩效指标、人员变异的监 控关键绩效指标，依序改变该多个变异参数，利用公式计算获得该多个关键绩效指标分别 对该机台群生产力及生产周期时间的影响值。
[0030] 机台群所面对的每小时产出率变异（COVofdeparturerate,Cd)、以及每小时到 达量变异（COVofarrivalrate,Ca)包含机台到达率变异、流往各下流机台的在制品总数 及每小时流往各下游机台在制品的变异。
[0031] 本实施例提出三项与机台群每小时到达量变异参数以及每小时产出率变异相 关的关键绩效指标：每小时产出率变异受派货影响程度（ImpactpercentageonCOVof departureratebydispatching)、本质上的到达率变异（IntrinsicCOVofarrival rate)以及到达率变异受派货影响程度（ImpactpercentageonCOVofarrivalrateby dispatching)〇
[0032] 衡量每小时产出率变异受派货影响程度这项关键绩效指标，必须先收集目标机台 群的每小时到达率变异、流往各下游机台的在