《做加法 做减法》

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做加法 做减法- 第10节


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    三、数据化
  1标准数据化
  产品标准、工艺保证标准是管理中硬性的要求,是我们管理中必须适应和保证的标准。
  作业是指企业经营的所有操作过程。作业质量是指作业效率、合格率、效果的评定。作业质量标准就是对作业过程需要达到程度的要求。
  

三、把握精细化管理方式(3)
(1)使任务目标明确化的手段,MBO数字化目标管理
  MBO目标管理概念,早在20世纪50年代,由著名的管理学家彼得·F·德鲁克在《管理实践》提到了这一思想。他提供了一种方法,将企业的整体目标转换成组织单元、组织成员的目标体系,如下页图所示:
  目标层级结构
  MBO目标分解有4个要素:明确目标、参与决策、规定期限、绩效反馈。
  明确目标:目标要简明扼要,要具体化,要定量化。
  MBO要求要这样明确地表述自己的目标:“在今年我们的成本要降低10%”,“我们计划用两年的时间,把生产效率提高12%”,“我们用3年的时间,把产品的合格率提高到99999967%”,等等。对于何时实现目标,必须有明确的说明,如“一个月内”“一年内”,等等。
  参与决策:因为MBO将目标明确为可测量的标准,所以要分解到组织内部的各个执行部门及其组织内的各个工作成员,变成他们的具体任务要求及其作业指标,要求全员参与决策,以便分析清楚组织内部的资源情况、能力条件,以及为了完成总体目标,本部门、本部门的员工应该承担的分目标是什么,及其是否有能力承担等等。
  绩效反馈:MBO计划的督导过程就是绩效反馈。MBO要求把实现目标的进展、进度情况反馈给个人,便于他们调整行动,与MBO协调共进。MBO绩效反馈一般利用正式的评估会的方式,利用上下级的交流方式共同回顾和检查进展情况。
  (2)提高作业质量与效率的工具,TQM的基准化办法
  有这样一个小故事:两个人在森林里,遇到了一只大老虎。A就赶紧从背后取下一双更轻便的运动鞋换上。B急了,说:“你干什么呢,再换鞋也跑不过老虎啊!”A说:“我只要跑得比你快就好了。”做企业也是一样,在这个物竞天择的时代,你不但要注意自己的发展,更要考虑对手的速度。一个企业要时刻注意同行业的进步情况,要知道别人的质量标准进展情况、生产效率提高情况、成本控制情况,然后把它们作为本企业的最低执行标准,以便赶超其他企业,处于领先地位。这个最低标准就是基准化。
  基准化过程有4个步骤:
  第一,成立基准化计划小组,小组的任务是确定什么应当基准化,竞争对手是谁,怎样收集数据;
  第二,收集内部的作业数据和竞争者的数据;
  第三,分析数据,找出绩效的差距并确定是什么原因造成了这些差距;
  第四,制定和实施改进计划,最终达到或超过竞争者的标准。
  (3)提高作业合格率的控制方法:六西格玛管理体系
  进入20世纪90年代以后,全球的市场竞争日益激烈,这在客观上要求企业必须提高产品质量和管理效率。在这样的背景下,摩托罗拉公司于1993年率先提出六西格玛管理(6Sigma)模式,并在企业中推行。自从采取六西格玛管理后,公司平均每年提高生产率123%,因质量缺陷造成的损失减少了84%。摩托罗拉公司因此取得了巨大的成功,跻身世界著名跨国公司之列,并于1998年获得美国国家质量管理奖。1995年,美国通用电气公司(通用电器)也引入了六西格玛管理模式,由此所产生的效益每年呈加速度递增:节省的成本1997年为3亿美元、1998年为75亿美元、1999年为15亿美元;利润率从1995年的136%提升到1998年的167%。六西格玛管理模式从此声名大振。通用电器的总裁韦尔奇因此说:“六西格玛是通用电器公司历史上最重要、最有价值、最赢利的事业。我们的目标是成为一个六西格玛公司,这将意味着公司的产品、服务、交易零缺陷。”
  六西格玛可以用三句话说清楚:六西格玛是统计学名词;六西格玛指百万分之三点四的几率;六西格玛管理理论旨在提高管理效益,以使工作更为精确。
  六西格玛管理体系的目的就是不断提高产品的合格率,使次品率降到百万分之几的等级上,大多数公司仅仅操作在3—4个西格玛的层次上(66800—6210个误差/百万)。每增加一个西格玛层次,缺陷率减少一个几何级数,产品若达到这种质量,其质量成本占所损失的收入的10—15%。
  

三、把握精细化管理方式(4)
六西格玛可以按照以下步骤实施:
  定义:陈述问题,确定改进目标,规划项目资源,制定进度计划;
  测量:量化客户CTQ,收集数据,了解现有质量水平;
  分析:分析数据,找到影响质量的少数几个关键因素;
  改进:针对关键因素确立最佳改进方案;
  控制:采取措施以维持改进的结果。
  六西格玛使用的分析工具,多数为数理化分析工具,有过程图、控制图、鱼骨图、历史资料统计图、流程控制图、x图、p图、平均图、柏拉图、平均值图、分布图、柱状图、专家排名表、专家评估表、突破瓶颈流程图、团队宪章、甘特图、缺失模式分析图、利弊分析图、标准差分析图。
  2规划数据化
  (1)甘特图
  作业规划最好的工具是甘特图。
  甘特图使作业计划、控制过程实现了简明化、明确化、精细化,极大地提高了作业过程的管理,至今西方企业依然采用甘特图控制其生产调度过程与项目作业过程。
  甘特图即作业计划进度控制图,对作业控制提出了以下要求: 调度必须以作业计划为依据;
   作业调度必须高度集中和统一;
   作业调度以预防工作为主;
   作业调度工作要从实际出发;
   必须健全作业调度工作;
   必须健全作业核算。 图书编辑发行甘特图
  甘特图作用注释:
  甘特图中心思想是用二维坐标反映两相进度,已达到过程数据化控制的目的。
  二维坐标:横坐标代表时间轴,单位可以是年、月、日,小时、分、秒。纵坐标代表为达到目标所需要进行的任务类项。
  坐标系内反映的是各项串行任务或者并行任务的实现过程。
  两相进度:一相为任务计划进度相,一相为任务完成进度相。两相进度同时在一个坐标系内反映,计划进度相为背景图,完成进度相为实时标注图。
  甘特图有两个作用:一是哪类任务何时开始,此项任务何时结束;二是整体任务实际进展怎么样,并且参照预期进度进行以下决策,是提前或延后达到目标时间,还是调配资源加强某一类相任务的力量,以保证任务过程协调的运行。
  (2)线性规划
  线性规划是解决如何分配有限资源以获得最大利益的问题。例如:一家生产汽车的厂家,只生产两种汽车,卡车与客车,两种汽车都可以卖掉,但是,因为能力所限不能无限制生产,两种车生产的工时不等、利润不等,那么怎样搭配生产,利润会最大化呢?这就是线性规划解决的问题。
  线性规划可以解决以下问题:广告资源的分配问题,人力资源的分配问题,有限生产资源的分配问题。
  (3)边际分析
  边际分析是经济学经常使用的方法。经济学上认为订单的增加并不一定带来利润,订单的增加可能带来成本的非线性增大,有时不仅带不来利润,可能还会带来损失。如著名的边际收益递减规律,就是说明收益规律不是按递增曲线上升的,有时收益曲线是递减的,当收益曲线递减到零后,增加订单就会产生亏损。如果考虑到机会成本因素,在产生亏损之前,就应该停止接受订单,因为最后几份订单投入的成本收益很低,远远小于其他项目的投资,可能还小于银行利息,所以要在边际收益等于零之前停止增加订单。
  3数据化记录与分析
  数据化记录是企业的成长日记,也是企业运行中的黑匣子。企业不仅仅可以在其中找到行进的足迹,更可能在其中找到自身管理的问题,以便分析总结,修正自己的目标、计划,达到基业常青。
  数据化记录要坚持三项原则:
  (1)原始数据原则
  真实与完整地保存企业经营过程中的数据,以便让管理者在分析历史数据过程中,找到经营管理中的问题,提出改善措施。
   。。

三、把握精细化管理方式(5)
我们知道,解决问题需要4个基础,①确立观念,②收集信息,③逻辑分析,④使用专业工具。大多数管理者逻辑分析能力、专业工具的使用能力并不欠缺,非但如此,有些人此方面还是相当优秀,但是为什么很多优秀的管理者,没有搞好企业纷纷落马了呢?或者不如土生土长、知识结构贫乏的老板呢?关键的问题是因为观念与企业实际脱轨,或者行业信息、企业信息、需求信息掌握得不够全面造成的。很多优秀的管理专家拿不出解决实际问题的方案,开不出对症的药方,不是专业知识不够,常常是对企业缺乏全景式的了解造成的。
  中国的民营企业家,热衷于聘请高素质人才。但是由于社会潜规则的存在,大多数民营企业不喜欢留存历史记录,也不希望职业经理人了解企业的真实的财务数据、销售数据、生产数据。这样,职业经理人只能雾里看花地提出一些方案,而不是踏踏实实地分析一些问题,解决一些问题。因此,职业经理人的作用并没有得到充分的发挥。
  从这一点上讲,企业的原始数据就像医生的病历一样,对于企业的诊断非常重要。
  (2)归纳分析原则
  一堆无序的数据相当于信息垃圾,整理成有序的数据就可以说明问题、反映问题。坚持数据归纳分析原则,一般有以下几种方法:考核期数字合并、同类项数字合并、时间轴曲线、二维坐标比较。
  考核期合并:在一定时间周期内,我们要检查业绩,需要累加各个期间内的工作成果,就是考核期合并。比如2005年春季华北地区产品的销售额是多少。
  同类项合并:设定要考察对象的标准,以此标准细分对象,统计各个对象的合计量。例如:各种产品的销量,各个片区的销量,各个业务员的业绩等等。
  时间轴曲线:以时间运动为横坐标,以统计对象为纵坐标,画出统计对象的运动规律,以便预测趋势。
  二维坐标比较:以分类对象为横坐标,以分类对象统计数字为纵坐标,做出类项之间的比较图。如各种产品的销量对比图。
  (3)链接分析原则
  孤立地看待某一项数据,会得到盲人摸象的结论,也会得出杞人忧天的判断。
  全方位的观察数据,虽然可以对事物有一个整体的认识,但是可能陷于只知其表不知其里的困境。全�
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