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打造企業文化優勢

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2016年1月號

跨生產線學習力

Learning Across Lines: The Secret to More Efficient Factories
麥可.拉普雷 Michael A. Lapre , 陸克.范瓦森霍夫 Luk N. Van Wassenhove
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  • "跨生產線學習力"

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製造商設法提升營運生產力,卻很少得到正面效應,有些做法甚至弊大於利。本文根據針對某鋼絲製造商的研究,發現成功的專案有兩個共同特徵:大家充分了解它產生的流程知識,且廣泛運用;習得的知識可移轉到其他單位。

經理人總是無止境地設法減低生產線的浪費,但他們經常發現,愈努力改善製造流程,愈難產生效益。局部性的品質改善,很少能提升工廠整體的生產力;而隨著學習曲線走平,全廠的成本降低趨勢也慢慢消失於無形。學習曲線方面的研究告訴我們,持續提升效率最有效的方法,是提高生產量,生產更多單位,但這麼做不見得總是可行,或甚至不見得適合這麼做。此外,我們發現,在某些情況下,效率提升方案實際上反而傷害整座工廠的生產力。提高產量只會使問題雪上加霜。

但還是有希望。我們針對全球最大的獨立鋼絲製造商、比利時的貝卡爾特(N.V.Bekaert S.A.)公司進行廣泛研究,發現流程改善專案的設計,會對它產生的效果造成重大影響。我們探討貝卡爾特的比利時阿爾特(Aalter)旗艦廠,從1980 到1990年代初執行的專案,發現只有約25%交出全廠改善成績。有一半根本對盈餘毫無影響,而更令人驚訝的是,其餘25%對工廠整體的生產力改善造成負面衝擊。當我們詳細研究成功的專案,發現有兩個共同特徵:大家充分了解專案所產生的流程相關知識,而且廣泛運用;學得的知識移轉到工廠其他單位。這樣的結果,絕對不是自然發生的。我們會在這篇文章探討不同類型專案的特徵,並指出為何在某些情況中,知識能移轉,而在其他狀況下辦不到。我們相信,這個發現能協助所有的製造商,在生產力改善的投資方面,得到遠高於從前的報酬率(注)。

貝卡爾特品質計畫

貝卡爾特的鋼簾線事業部,生產全球約三分之一的輪胎簾線,用於鋼子午線。生產輪胎簾線需要經過一連串孔徑愈來愈小的金屬模具,把粗絲的直徑拉得愈來愈小。到了中間階段,鋼絲經過加熱,並塗覆銅層。接著,塗層後的鋼絲通過浸在肥皂溶液中的模具,以減低摩擦,拉得更細。最後,形成非常細的鋼絲,稱作長絲,彼此纏繞,形成輪胎簾線。最簡單的簾線有兩根長絲,最複雜的有數百根之多(關於貝卡爾特的基本生產流程,見表:「細長絲,強輪胎」)。1980 年代初,關於輪胎簾線生產的技術知識還在起步階段,貝卡爾特曾遭遇無數生產危機,卻原因不明;比輪胎簾線產業一般的生產中斷次數高一百倍以上。

貝卡爾特的因應之道,是在阿爾特努力推動全面品質管理計畫,而這項努力,為該公司在1990 年代初贏得幾項品質獎。專案團隊詳細記錄他們的行動和進展情況。貝卡爾特允許我們取得1982 到1991 年執行的所有專案紀錄,我們從這些紀錄,選出符合三項條件的所有專案進行研究:它們處理產品的屬性或流程控制(此有別於清理生產線、標示零組件等「內務整理」);它們已進行到測試之後的階段;並且文件紀錄齊全。經過這番選擇,我們找到62 項專案,然後仔細研究,了解較成功的專案為何突出。我們的第一步,是根據它們產生的知識類型,將專案分類(這種分類依據的方法,見A.S. Mukherjee, M.A. Lapre, and L.N. Van Wassenhove,“Knowledge Driven Quality Improvement,”Management Science, November 1998)。

概念性學習vs. 操作性學習

工廠中的流程改善專案,可產生兩類學習。一類是概念性學習(conceptual learning),這個過程可了解因果關係,並使用統計和其他科學方法,以發展理論。另一類是操作性學習,這個歷程是執行一套理論,並觀察正面成果。換句話說,概念性學習讓你知道為何(know-why):整個團隊藉此了解為什麼問題會發生。操作性學習讓你知道如何(know-how):整個團隊測試過一種解決方案,曉得如何運用它,以發揮作用。

大部分的專案都會產生這兩類學習,但每個專案可以從兩類學習中學到多少,差異很大。如果你把高度或低度概念性學習,或是操作性學習的專案,放在二乘二的矩陣中,會得到四類專案,每格各有一類。我們稱它們為滅火、工匠技藝、未經驗證的理論,以及經操作驗證的理論,如表:「從滅火到完全了解:專案矩陣」。我們將62 項專案一一分類,最後每一類各有約15 項專案。接著,我們分析每一類中的專案能移轉可用知識的程度,從而加快削減成本的速度,因而影響工廠的獲利(分類和統計分析依據的方法, 見M.A. Lapre, A.S. Mukherjee, and L.N.Van Wassenhove,“Behind the Learning Curve: Linking Learning Activities to Waste Reduction,” Management Science, May 2000)。我們發現,流程改善專案的真正效益,不在於它對執行改善專案的幾部機器產生局部性衝擊,而是移轉知識到工廠的其他單位或其他產品。我們發現,只有經操作驗證的理論能對獲利產生正面效應。未經驗證的理論帶來不利影響,滅火和工匠技藝沒有影響。為什麼?我們來談談其中一些專案就知道。

滅火

在概念性學習和操作性學習水準低的專案中,團隊只要試著解決手頭上的問題,展開腦力激盪,找出可能的原因,但不必利用科學見解。團隊頂多執行小幅度改善,而且很少證據顯示大家的努力獲得了回報。直接可見的問題症狀可能因此消失,但問題會再次浮現,有時是在生產流程的其他部分,通常出現在下游階段(羅傑.保恩〔Roger Bohn〕在〈停止滅火〉〔“Stop Fighting Fires,”HBR , July-August 2000〕一文中,詳細描述了滅火的行為)。

例如,貝卡爾特一個專案團隊設法降低筒管的斷裂次數,這個機制是用來從不同線軸拉出長絲,並把它們纏繞在一起,形成簾線。該團隊發現,筒管最常在絞線機斷裂,特別是用在兩種產品時,更是如此。雖然這兩種產品各自都採用好幾種筒管,但每種產品會有一個主要的設計。該團隊決定把這兩種產品的設計標準化成為單一設計,並任意選擇兩種主要設計中的一種,作為標準化的設計。此外,該團隊成員教育機器操作人員如何適當地裝填那套設備。幾個月後,更換筒管的需求略有下降,但在專案結束後一年,斷裂情況又回到過去的水準。這種概念性學習的水準相當低:研究團隊並不明白為何筒管會斷裂。操作性學習水準也低,因為小幅度修改並沒有產生持續的結果。他們我們發現,幾乎每個工作場所都可見的滅火努力,在團隊處理立即性的問題之後,大致上便束之高閣。它們對全面品質改善率沒有影響。由於缺乏根本原因分析和操作性結果,其他工廠人員根本沒有注意到這些專案。

工匠技藝

有些專案概念性學習水準低,但操作性學習水準高,它的解決方案只對眼前的問題有幫助,且少有人了解「為何」,解決方案也不容易移轉。這些專案的藝術成分多於科學。

例如,有個團隊試著降低最後生產階段中,長絲被一束較厚的長絲包覆時,破裂數過高的問題。該團隊注意到線軸上的長絲數量開始降低時,破裂的數目就會增加;接近線軸內芯的鋼絲似乎比較脆弱。該團隊的第一反應,是停止使用從任何線軸拉出的最後五百公尺長絲;這個解決方案降低了破裂數,但無法持久,因為浪費了許多長絲。接著,該團隊引進內芯直徑較大的線軸。

這種操作性學習水準高:破裂數因此下降了一個級數。但這項專案的概念性學習水準低;該團隊並未調查為什麼較大的內芯會減少破裂數,所以沒人知道這樣的修改,可否移轉到工廠的其他部分。因此,其他單位不曾嘗試複製這項專案。

順帶一提,幾年後,貝卡爾特發現了一件事。另一個團隊建立了一個實體模型,測試鋼絲和機器不同特性產生的影響,得知當線軸清空時,長絲的張力會上升,破裂的可能性因此升高。只有到了這個時候,結合「如何」與「為何」的知識,貝卡爾特才修改最後生產階段的所有機器,以保持投資效果處於穩定水準。

有個團隊也使用工匠技藝,試圖減低把從連續性線軸出來的鋼絲焊接在一起時,末端發生的破裂數。這個團隊尤其關切鋼絲濕拉階段之後,經過熱處理和黃銅塗覆流程所產生破裂。該團隊同時改變幾件事,包括處理時更加細心、目視檢查、一組人持續進行熱處理和黃銅塗覆生產線、統一使用同一組焊機。

這些措施似乎產生效果:焊接破裂減少67%,表示操作性學習水準高。但該團隊並不知道各種不同行動中,到底哪些對最後的結果有貢獻,或是為什麼有貢獻。任何一個步驟都能降低破裂數嗎?任何兩個步驟也行嗎?該團隊是否浪費資源在額外的步驟上?該團隊不了解為何提出的解決方案奏效,所以無法廣泛運用得到的教訓。我們發現,工匠技藝對全面品質改善率的影響,並沒有高於滅火,即使它們在局部單位確實帶來改善。工廠其他單位並沒有採用,主要是因為缺乏概念性學習,留下很大的模糊空間。工廠其他領域的人員指出,產品規格、機器配置和原物料方面的些微差異,會使工匠技藝難以移轉。其他團隊並不信任那個結果,而不信任可能是對的,所以他們並沒有跟進實施。

未經驗證的理論

在概念性學習水準高,操作性學習水準低的專案中,團隊會提出高度科學化的解決方案,但沒有驗證新的設計能否交出所要的結果。例如,另一個專案團隊關切鋼絲濕拉階段的模具破損問題。這個階段使用減低摩擦的肥皂,是由三座像游泳池般大小的皂池,供應數百具拉絲機。工廠人員曉得肥皂的化學組成,會隨著時間而變化。雖然他們並不知道為何會如此,卻認為這種變化導致破損。他們相信藉增加或減少化學物質可改善所謂的「可拉性」;也就是說,他們希望降低模具耗損的速度。他們利用來自研發實驗室和生產經驗的知識,製作了一張流程圖,以增減化學物質,確保肥皂不會太新,也不致太舊。這張圖用於所有的皂池,所以它們的改變影響整座工廠的生產。結果團隊對肥皂的了解增加很多,但可拉性並沒有改善。

另一個情況中,有個團隊著手防止模具爆裂;爆模會使模具微粒滲入鋼絲,並在稍後的生產階段造成斷裂。由一名工程師領導這個團隊,徵詢了中央單位研發部門、工廠實驗室和設備開發專家的意見,並進行無數次實驗,對製程中的爆模問題有很多了解。比方說,這個團隊根據有關金屬疲勞的科學原理,引進較大的模具。而且由於實驗和資料分析指出,80%的爆模發生在頭兩道拉絲步驟,該團隊因此在那些步驟,將預防性模具更換的頻率加倍。但儘管做了所有的這些努力,該團隊還是無法消除爆模問題。

但出人意料的是,像這類未經驗證的理論,即使無法證實它們有效,卻被廣泛採用。因此,未經驗證的理論減緩了全面品質改善率。工廠人員為什麼這麼急於執行這些未經驗證的解決方案,卻忽視工匠技藝?畢竟,工匠技藝有產生成果。這主要是因為整座工廠的各個團隊發現科學依據有說服力,並尊重提出許多理論的研發和工程人員。

在此同時,這些觀念有許多是在中央單位的研發部門提出的,研發單位因為距生產流程遙遠,而不知道流程的多變複雜。即使可在某一個工廠中複製生產方法,但若擴大到全面性的生產環境(如整體設備的配置),還是有某些狀況可能會損害這些觀念的效果,甚至讓它們無用武之地,或是反而造成傷害。

經操作驗證的理論

在概念性學習和操作性學習水準高的專案中,團隊會借重科學見解,以執行變革,產生可複製的成果。舉例來說,在改善可拉性的另一項努力中,一位團隊領導人根據他在研發單位服務16 年獲得的知識,構建了一套化學模型。他在研發單位處理過許多專案,包括製造輪胎簾線的所有生產步驟。他記得有一項專案,目的是改善簾線的抗腐蝕能力,而鋼絲的若干特性,在先前的生產階段已確定,例如,黃銅塗層中銅的占比似乎會影響可拉性。該團隊研究了鋼絲成分的影響,以及其他變數,例如,鋼絲的粗糙度,導出可檢驗的假設,並在工廠現場的控制實驗中檢驗它們。他們也得知肥皂溶液的溫度十分重要:將鋼絲浸入溫暖的溶液中,可改善可拉性73%。肥皂溫度和鋼絲成分兩方面的改變,有助於生產力急劇升高,阿爾特廠的所有產品因此採用這些發現。

另一個團隊處理一項「錯置」的問題,這個問題發生在由三根0.22 公釐的長絲,被九根0.2 公釐長絲包覆組成簾線。簾線偶爾會混雜不清,較小的長絲變成在裡面,較大的在外部,因而產生瑕疵品。資料分析顯示,錯置的主要原因是兩根0.2公釐長絲太早纏繞。該團隊開發了一種新零件,能以消除纏繞的方式,釋出長絲。在產生這種特殊簾線的所有機器上執行新方法,得到連續三個月零瑕疵的成果。貝卡爾特結合科學原理和操作成果,將阿爾特廠和其他工廠的解決方案標準化。

像這類經操作驗證的理論,是能提升全面品質改善率的唯一專案。團隊不只利用科學原理導出可發揮效果的解決方案,而且那些有效行動不僅適用於原先那些獨特的局部狀況,因此其他員工樂於接納。根據我們的計算,在初期執行這些專案而為那些局部領域帶來的品質改善,最多只占這些專案全面減少浪費整體效果的19%。因此,至少有81%的效果,是局部領域所獲知識移轉之後創造的結果。

創造可移轉的知識

難道我們不得不作成這樣的結論:你可以期望只靠四分之一的品質計畫,就獲得生產力改善的成果?幸好不是這樣。我們可設計出較有可能同時帶來概念性學習和和操作性學習效果的專案。1980 年代末,貝卡爾特的管理階層體認到,中央研發實驗室不是執行流程改善專案的最佳場所,因為研究人員沒有置身於工廠的動態性生產環境中,很難取得操作性學習的知識。該公司因此將這些專案轉移到阿爾特廠,創設一條整合式的生產線,稱為阿爾特示範生產線(Model Line at Aalter, MLA),運用於單一產品,並貫穿所有的生產部門。這有別於一般做法:通常,貝卡爾特的輪胎簾線工廠依職能部門來安排人員和機器。但由於新生產線包含某一產品的所有階段,MLA 團隊可研究調查某個階段的修改,如何影響其他階段。該團隊的經理已在研發單位服務了16 年,積累所有生產階段的相關經驗,所以MLA 團隊可定期彙整以科學、工程與經驗為基礎的零碎散亂知識,構建各種模型、提出假設、檢驗假設,以及執行成功的解決方案。該團隊負責創造流程控制知識,但卻不用減少生產可銷售的鋼絲,擁有自行選擇各種專案的充分職權。

結果十分成功。MLA 持續產生經操作驗證的理論,有助於全廠的品質和生產力大幅改善。但該公司並沒有因此鬆懈,繼續努力複製示範生產線的成就。其實,在MLA 生產力改善的鼓舞之下,貝卡爾特在歐洲另外兩座主要的工廠,設立三條類似的示範生產線;為了要進行研究,我們把這些生產線稱為MLB、MLC1 和MLC2。但新的示範生產線產生的成果令人失望,因為它們的組織和管理階層,並沒有納入促成阿爾特第一條示範生產線成功的一些組織設計元素。首先,工廠B 並沒有自行選擇專案的獨立職權,工廠C 在這方面的職權也受到限制。這很重要,因為生產工人處於最佳位置,最適合確認最需要改善的領域;工廠管理人員通常缺乏詳細的生產流程知識。三年後,工廠C 的管理階層允許負責MLC1 和MLC2 的團隊自行選擇各種專案。但即使如此,該團隊還是難以產生科學知識,因為它並沒有參與橫跨多個生產部門的跨職能問題解決任務,無法評估某個階段的改變如何影響其他階段,也無法考慮各個生產階段的獨特狀況。最後,與MLA 經理不同的是,工廠C 團隊的經理在貝卡爾特只服務過一年,而且也只在工廠C 工作。因此,該團隊缺乏參與橫跨多個生產部門進行科學實驗所需的知識多樣性。此後,貝卡爾特在設計示範生產線以極大化學習成果方面,有了長足的進步,但該組織低估了必須像MLA 的經理那樣,培養專案經理豐富、多樣性知識的重要性,以支持跨職能的問題解決能力。

提升生產力不只一種方法

雖然貝卡爾特在阿爾特的示範生產線最為成功,但一般生產團隊當然也可能產生結合概念性和操作性知識的解決方案,並將它們散播到工廠的其他領域。這種努力可對公司的知識基礎,產生寶貴的貢獻,而且不應忽視不顧。然而,專案的選擇,以及它們的設計和管理方式,將攸關專案只能帶來極低的效益,還是能提升整座工廠的品質和生產力。

(羅耀宗譯自“Learning Across Lines: The Secret to More Efficient Factories,”HBR, October 2002)



麥可.拉普雷 Michael A. Lapre

美國田納西州范德堡大學(Vanderbilt University)歐文管理學院(Owen Graduate School of Management)作業管理助理教授。


陸克.范瓦森霍夫 Luk N. Van Wassenhove

法國楓丹白露(Fontainebleau)歐洲工商管理學院(Insead)製造學講座教授。〈逆向供應鏈〉(“The Reverse Supply Chain,”HBR , February 2002)的共同作者。


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