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2 从早餐店的库存谈起

我们不仅要辛勤工作,还得懂得如何工作。

好,现在承蒙顾客支持和某位金融巨子的鼎力资助,你的早餐店规模扩大,面包、咖啡和煮鸡蛋都分别置好了生产线。身为早餐店经理,你拥有为数可观的部属,还有一大堆自动机器设备。但你若想让这工厂正常作业,最好先设下一套衡量指标。

设定指标

这个时候,你的产出已不只是你送到客人桌上的早餐,而是整个工厂生产的产品、产生的利润和顾客满意度。要管好你的产出,你得先设下一些指标;要做到高效高产,你需要更多的指标。你可选的指标也许不计其数,但除非“每一项指标各针对不同作业目标评估”,这整套指

标才会发挥功效。

假设为了达到你的每日生产目标,你共设计了5项指标。那么这5项指标应该是些什么呢?或者可以这样问,你每天早上踏进办公室时,最想马上知道哪5项信息?以下是我的拙见:

首先,你会想知道这一天的销售预测。今天可能卖出几份早餐?要评估你的预测有多准,你可以将昨天的预测和实际的送货量作个比较。换言之,你要找出前一天的预测和实际销量之间的差异。

你的第二个关键指标是原料存货。手上的鸡蛋、面包和咖啡是不是够用?如果不够,你还来得及订货;如果太多,你可能要考虑取消今天的订单。

另一个重要信息是设备的状况如何。如果昨天曾经发生故障,你得赶紧把它修好,或是重新安排生产线,以应付新一天的供货。

你也必须了解你的人力资源。如果有两个服务生请病假而你还想正常供货,你就必须动点脑筋。是找临时工呢,还是从烤面包的生产线上调个人来充当服务生?

最后,你得设下人力资源品质指标。你不能光看一个服务生送了几份早餐,因为即使他送了几千万份,如果同时得罪了每一个客人,你的生意也白做了。顾客的意见对你的生意影响太大,你可能要考虑在收银台旁边放个顾客意见箱。如果某个服务生被顾客抱怨得太多,你就得找他来谈一谈。

这些指标对你管理早餐店都非常重要。如果你每天先检视这几项指标,你就通常能在问题还没变得太糟之前就将其解决掉。

指标配对

指标能将你的注意力引导到需要监督的事情上。举例来说,只有你开始注意你的存货水平,你才可能着手降低你的存货量——不过仅仅这么做还不够,因为你有可能因存货量太低而无法应变。指标能引导我们的管理,但我们必须要小心过犹不及——不要反应过度!

我们可以通过“指标配对”的方法来避免反应过度,因为如此一来,你便可以在反应的同时了解可能产生的副作用。在前述存货的例子中,你必须同时注意存货水平和避免缺货的发生。如果发生缺货的概率太高,你就得小心不要将存货水平降得太低。

这项指标配对的准则应用在编译器的开发上尤其有用。因为,每一个软件单元的完工日期及其程序执行的能力都是我们关心的指标。要是我们能兼顾这两件事,我们就可以避免求好心切而延误了交件时间,抑或是仓促行事而导致产品不良。“指标配对”能让我们通过权衡找到最佳方案。

最能体现指标(或是指标配对)功效的便是管理工作。英特尔运用指标来提升生产力已经很久了。

指标运用的第一条原则是,“有总比没有好”。任何管理都需要评估,但我们也发现一个有效的指标应是评估产出,而不是产出之前的生产活动。

这就像你在评估一个业务人员的绩效时,你在乎的是他抢下了多少订单(产出),而不是他打了多少电话给客户(活动)。

指标运用的第二条原则是,一个好的指标应该是用来衡量具体且可计算的事情的(见表1)。因为这些列出来的指标都是可量化的,所以和它们配对的指标应该强调质的方面。因此,我们除了想了解一天可以处理多少笔应付账款外,还应该将不论是供货商反映还是内部稽核发现的错误列为配对指标。在评估清洁工的任务时,我们则不仅要注意他清洁的面积,还得由这座办公楼中的公司对清洁的质量作出评判。

表1 办公室活动及其产出指标

这类指标配对有多种用途。第一,它们清楚地列明了目标;第二,为评价管理活动提供了相当的客观性;第三,让在不同组织中从事相同管理工作的人有互相比较的依据。有了指标,我们才有办法比较两栋大楼的清洁工的绩效。事实上,设了指标之后,员工的斗志也容易被激发出来,从而提升工作绩效。

黑箱理论

我们在此先把这个早餐店的厨房假想成一个黑箱。我们投入了原料、人力(包括服务生、助手和你这个经理)而产出早餐(见图4)。

大体上所有的生产流程都可以简化成这种黑箱图例。因此,先前提到的人才招聘也可以用黑箱来表示。我们投入了大学毕业生,而最后经我们录用而愿意来上班的便是产出。我们所投入的人力则包括了到校园招聘或是在公司面试的经理人。

图4 将“黑箱理论”应用在早餐店管理中

而在业务人员的训练中,我们将产品说明投入黑箱中,而产出的是受过训练的业务人员。至于涉及的人力则包括将原始资料转成销售工具,并负责教业务人员如何使用资料的营销人员。事实上,绝大多数的管理活动都可以用这个黑箱来解释。在催收账款的部门中,他们投入有关客户的信息——他们订的货品、价格、数量及交货方式等,而最后的产出则是可以用来催账的账单。投入的部分当然也包括了这其中所有的人力。

这个黑箱将生产过程所涉及的投入、产出以及人力清楚地作了分类。为了让这个流程进行得更顺利,我们可以在黑箱上挖几个洞,看看葫芦里卖些什么药。如图5所示,我们将能更清楚地了解生产流程的内部作业,进而更准确地预估未来的产出。

图5 通过在黑箱上开窗,我们可以大致知道未来产出的状况

1. 先行指标(leading indicator)。先行指标通过让你了解未来的概况来引导你注意黑箱中该注意的事情。因为你事先有所反应,所以能杜绝后患。当然,先行指标的功效唯有在你确信其有效的前提下才会成立。道理虽然很清楚,但实际操作上却有其难处。因为要你在还没看到问题出现前就花大钱防微杜渐会有一定的困难。而且你必须按指标行事,否则你可能会像只热锅上的蚂蚁。因此,你选择的指标必须有其可信度,能让你按信号行事。先行指标在早餐店的例子中,可能是机器故障记录,也可能是客户满意度这些我们日常便用来监控流程的项目,但它们也具备了预测未来可能会出现的问题的功能。

2. 线性指标(linearity indicator)。我们在黑箱上开的这几个窗口就称做线性指标,从图6有关人才招聘的例子中,我们可以了解它的含义。虚线表示当月通过面试且愿意来上班的大学毕业生。理想状况下,我们招聘的进度应该遵照图6的实线,且在6月时实现招聘的目标。从图6看来,4月的进度和预期的目标还差一大截。所以,指标在此告诉我们,想要实现目标,唯一的方法便是要比前4个月多加几把劲。线性指标同样具有“早期发现、早期解决”的功效。没有它,我们可能一直到6月才发现目标无法实现,且已无法挽救了。

如果我们以制造工厂为例,你可能会因为我们每个月都设下生产目标,而假设一切应该没有问题。其实我们仍然应在黑箱上开个窗,衡量每一天不同的进度,再将其与理想的线性进度相比。你有可能发现产出的速度很稳定,或者有可能出货都挤在当月的最后一个星期。如果是后者,这个经理人可能并没有善用人力和设备资源。他若不改善这种状况,一旦月底机器发生故障,结果将不堪设想,生产进度会大大落后。

而线性指标能对这种状况提出预警,这便是它为何如此重要的原因。

图6 线性指标便于早期预警,让我们知道目标是否可能达成

3. 趋势指标(trend indicator)。这个重要的指标能以时间(这个月的业绩和过去数月的相比)或其他设定的标准为基础,衡量诸如早餐做几份或是海报做了几张等产出。由对过去的观察,你便可以从其显示出的趋势预测未来。这样的预测就像在这黑箱上又多开了一扇窗,除此之外,根据设定的标准来衡量,也能刺激你去思考为何产生这样的结果,而不会光让标准告诉你结果会是什么。

4. 重复印证表(stagger chart)。这个表可用来预测未来几个月的产出。每个月我们都将更新资料并重新预测,也因此每个月你都能以实际销售业绩和上个月的预测,甚至前几个月对本月的预测相比。你不必费太多力气就能看出预测的准确性以及与实际产出间的差异。这样的表格比单纯的趋势表更有助于预测未来。

以我的经验,重复印证表在预测经济趋势上最能发挥其威力。表2是英特尔的一个部门对客户订单的预测。你必须不断地根据资料修正你的预测。这个表不但显示出你对每月业绩的预测,同时也显示了不同月对某特定时点的预测有所不同。这样的预测方法将让负责的人不敢懈怠,因为他所作的预测将不断地和未来所作的预测以及最后的结果相比。但更重要的是,你可以看出这些预测越做越好或越做越差。这是我所见过的在企业发展上最重要的指标。依我之见,经济学者和投资顾问都应该被放在重复印证表里检验,唯有如此,我们这些经理人和投资大众对他们说的话才有评判依据。

表2 重复印证表

*表示实际销售数量

总而言之,指标在解决各式各样的问题上都极有帮助。如果有什么事出了差错,你就会有足够的信息,并且迅速扫描毛病出在哪儿。如果你平时没有先设定指标,到了出事时,你就会为了找资料而手忙脚乱;而等到你真的找好资料,事情可能已经变得更糟。

控制产出

有两种方法可以控制一个工厂的产出。一些产业采用接单生产的方法。比如你去定做沙发,通常都得等上一阵子,除非你直接拿展示品。家具工厂通常会按订单来生产。工厂接到订单才会安排生产。如果你需要一部特别款式的车,同样的情况也将发生。汽车工厂会准备好你挑的颜色和配件来生产,但你必须等上一阵子。我们的早餐店也是相同的例子。

如果你是家具制造商,你的竞争对手只要4个星期就能出货,而你却得花4个月,在这种情况下,你可能很难保住你的客户。所以,即使你很想接单生产,也不得不用其他方法控制产出。简而言之,你必须计划生产。事实上,这就是要将未来的订单考虑在内。

计划生产即是合理推测未来的订货量,并以此设计生产活动。很明显,如此一来制造商将面临存货水平提高的风险。因为预测只是对未来需求的评估,一旦预测错误——不管是订单量不及预期还是产品项目错误,这个制造商都将因为资源配置不合适而陷入窘境。前面两种错误的预测都将造成不必要的存货。因此照预测来生产,你多少得冒点资金风险。

英特尔的客户需要我们对他们的需求实时应对,所以就算生产周期长,我们还是得按预测生产。就像早餐店虽然是按顾客点菜来生产,但是在向供货商(例如蛋商)订货时,还是得以预测的需求为基础。

同样,公司在招聘大学毕业生时,也是着眼于未来的需要,而非等到有空缺时才急着去找人。计算机软件产品——例如编译器,通常也是根据预测的市场需求,而非针对特定的订单生产。在企业实务中,你可以找到太多计划生产的例子。计划生产包含了两个同时进行的流程,而他们分别有其周期。

在图7中,制造流程从原料获取经过了不同的生产阶段,最后将成品送到仓库;同时,业务人员开始寻找潜在客户,与其接洽,最后客户终于下了订单。理想的情况是,客户下订单的同时产品完成生产并到达出货点。

图7 客户订单和产品同时到达出货点

因为预测是如此复杂的一件事,你也许会想设一位经理来全权负责,但这并不是很好的做法。比较好的方法是请制造部门和业务部门都作预测,如此他们便要对其预测负责。

在英特尔,我们尽力让这两组平行的流程能互相配合。如果我们做不到,其结果不是我们无法满足客户需求,便是这批货找不到买主。两者都让人伤脑筋。反过来说,如果这两组流程相配合,原先只是预测的订单变成了真正的订单,顾客的需求便能被满足。

当然在实际工作中,这种理想状况少之又少。较常发生的情况是客户犹豫不决或改变主意。而且在制造流程上也可能发生错误或是延误交货时间,甚至还有其他种种不可知的情况发生。由于不可能对业务或制造流程精确地预测,因此我们应该在这个系统中加入一些“弹性空间”,保证一定的存货即是最明显的做法。毋庸置疑,存货越多,我们应变的

能力就越强。但存货的建立和保管都得花钱,因此必须小心控制。如我们之前所学到的,我们应该储备的是处在价值最低阶段的存货,就像早餐店厨房里的生鸡蛋。而且,在一定的存货成本限制下,存货的价值越低,我们的生产就越具弹性。

重复印证表应该同时用在制造和销售预测上。如前所述,此表可以显示出每月的预测之间以及和实际情况相比的变化趋势。观察重复印证表,你便可以找出预测错误的原因,设法改进你在制造以及销售预测上的准确性。

对未来作预测,然后调整管理工作,是一个提高产能的重要方法。预测通常只被运用在厂务或实体销售上,而非管理工作上——因为管理工作至今仍被认为比厂务更注重“质”的方面,且较缺乏业绩目标或是衡量的标准。

然而,如果我们也能仔细选择管理工作的指标并密切观察,我们其实也能把工厂的那一套控制方法搬到管理工作上。

我们能从趋势资料中推论出既定标准,借以预测各种不同任务所需要的人数。将这套预测的准则严格应用,你就可以更有效地运用人力资源,以应对管理活动可能的扩增或缩减。但如果你只是交差了事而非严格应用准则,你将永远无法降低员工人数,而且根据帕金森定律:员工永远会将交差的时间拖到最后一秒。

设定标准,预测每个员工的工作量,这绝对有助于提升并维持产能。

品质保证

如我们所知,制造商的目的是要以最低成本将客户能接受的产品送到他们手上。为了保证我们产品的品质能被接受,所有的生产流程——不管是生产早餐、招聘新人还是制造编译器,都必须设有“检查点”。

如果想以最低成本得到可接受的品质,你必须在产品尚未消耗太多成本之前便淘汰掉瑕疵品。如之前所提,我们最好在蛋还没煮之前就找出坏蛋,在应征者还没到公司参观前就淘汰掉一些。简而言之,就是在加大投资以前作筛选。

以生产上的术语来说,在最低价值的检查点——也就是原料交货的地方检查,称做验货。在此,再以黑箱来代表我们的生产流程(如图8)。在黑箱中的检查称为线上检验。而在准备把产品交付客户前所作的最后一次检查,我们称为最终检验或是出货品质检验。

图8 线上检验以确保品质

原料如果在进货时就未达到最佳标准,有两种处理方式:我们可以退货,或是改变我们的标准以接受这批次级品。如果我们采取后者,可能会造成后来较高的瑕疵率。但这个选择可能又比等不到合格原料而必须关厂停工划算。这种决策非一人所能独断,而必须靠品质管理人员、制造人员以及产品设计师等共同磋商。他们会提出种种可能发生的后果,在权衡之后才能下判断。

虽然弃置瑕疵品不免会牵涉到成本问题,但如果接受瑕疵品,则会造成客户对我们的信赖度降低,这是万万不可的。简而言之,如果我们无法评估瑕疵品会造成什么损害,就不该以客户对我们的信赖为赌注。以心脏起搏器为例,如果有个零件在制造时便被发现有问题,制造商得当机立断马上更换零件。虽然这样可能会增加成本,但相对于在产品上市后才被消费者发现产品不能正常运作,前者的成本可要小得多了。后者可不只是钱的问题,还有可能闹出人命。

检验不但需要花费成本,而且会因为对整个制程产生干扰而增加整个制程的成本。但无论如何,我们仍应在检验并增进品质以及减少干扰两者间找到平衡点,有几种方法可以协助我们达到这个目的:

第一种方法我称之为“海关与监视器”。 “海关”是指我们先设下重重关卡,产品唯有在通过检验之后才能进到下一关;如果产品无法通过测试,便会被打回前一关重做或是废弃。而在“监视器”部分,我们将在原料中取样,如果它是瑕疵品,我们会标上记号,并计算瑕疵率。这批原料将不会在流程中的各关卡被截住。整个制程将因此而变得顺畅,但如果我们连续监督到三件瑕疵品,我们就该停止这条生产线。这之间所需考虑的利害关系是:如果我们挡下了整批原料,整个产程的时间将会变长;而如果我们先让一些瑕疵品过关,虽无须减缓制造的速度,但以后将注定为这批瑕疵成品付出较高的淘汰

可想而知,“监视器”的执行成本比“海关”低。广设关卡可以提升产品的品质,但该设多少则很难有定论。我的经验法则是:你应该先考虑监视器的方式,除非过去的经验显示你每次放过一个瑕疵品最后都酿成了大灾难。

另一个降低品质管理成本的方法是随机检验。 因为品质好坏因时而异,改变我们检验的频率也就理所当然。如果好几个星期都没发现问题,降低检验的次数便显得顺理成章。但一旦有问题产生,我们便该马上增加检验的次数,直到我们确保品质又回到预设的水准。这个方法的好处也是成本较低,且对制造流程干扰较少。但实际上,就算是制造流程标准化、产品复杂度低的制造商也不常采用这个方法,因为人是习惯的动物,且不论这个习惯是最近几周才养成的,还是累积数年的旧习惯,习惯总是很难改变,检查也很难能“随机”。

仔细想想,经过设计的检查计划确实能增进效率及提高产能,不论是对制造流程还是管理活动都能见效。但现在且让我们来看一个与早餐店大相径庭的例子。我曾读到一篇有关美国驻伦敦大使馆的报道,内容是说美国使馆无法处理大量涌来的签证申请。每年大约有100万左右的英国人申请赴美签证,而其中只有2%遭到拒绝。大使馆中有6个办事员负责此事,他们每天必须处理大约6 000份的申请文件。

大部分的申请文件是通过邮寄送达的,因此无论何时都大约有6万到8万份的英国护照在大使馆中。同时,还有大约上百位的英国人或其他国籍的人在使馆外大排长龙等着办他们的签证。大使馆已经想过好几种办法来提高效率,包括在报纸上登广告,请游客尽早申办,因为一般至少要三个星期才能办好签证。大使馆还在门外设了急件信箱,让必须当天取件的人直接把护照和签证申请表格放入信箱中。即使如此,大使馆外的长龙还是不见缩短。

事实上,大使馆用来加速办事效率的方法只会让问题更糟,因为这些解决办法都没有触及到问题的核心:提高签证办理的速度。时间和钱只是花在了将申请分成急件和普通件上,如此只会产生更多的人事费用,对产出的提升于事无补。

如果美国政府想要招揽英国人到美国观光,便不该让签证申请如此不便。如果我们的大使馆殚精竭虑还是想不出办法,那便应该向我借用几招基本的生产管理技巧。他们该做的便是用我的品质管理方法。

在这个例子里,大使馆必须先接受一个事实——并不是所有的签证申请都需要审核。我们先前已经知道,有98%的申请完全没有问题。所以,大使馆如果能以抽样的方式,然后再对这些被抽取出来的样本详加检查,便可以在不增加美国政府不欢迎的人入关的情况下,减少申请者大排长龙的情形。

除此之外,大使馆应以事先决定好的标准来检查这些样本,如此一来,签证申请的流程便很像美国国税局(他们以办事效率高著称)。他们可以仅从支票或其他资料上大约了解报税是否属实,而不必逐一过滤。

如果我们也用这种思维检查经理人的生产力,我们将会看到,当一个经理决定对一个特定事件多花点精力时,事实上他便是在使用随机检验的方法。如果某位经理对他的每一个部属都事必躬亲,就可能造成干预,而且他将浪费很多时间监督不会出错的部属的进度。更糟的是,他的部属可能会因此养成依赖性——反正什么事到最后老板都会检查。而随机检验应用在管理上,既可以增加员工的责任感,又可以节省时间,对提高管理的产能大有助益。

产能再释义

我们之前所学的黑箱理论可以对产能下一个既简单又有用的定义:

产能=黑箱中不同部门的产出/此项产出所需的人力

因此,提高产能的方法之一便是加速生产。我们可通过组织重整或只是让员工工作更勤奋来达成目的。我们并没有改变工作的本质,而只是想办法让事情做得更快——让每一个员工在每一工时内做更多的事。因为黑箱的产出是其间所有生产活动产出的总和,每个员工做事越多,整个黑箱的产出就越大。

第二个提高产能的妙招是改变工作的本质。这里要谈的是“我们该做什么”,而不是“怎样才能更快”。我们要提高产出对工时的比例,即使工时维持不变,我们仍可设法提高产出。就像大家常说的:“我们不仅要辛勤工作,还得懂得如何工作。”

杠杆率

现在我要在管理应用里导入一个物理概念——杠杆率。一个活动如果有比较高的杠杆率,即表示同样的投入之下,这项活动会比杠杆率较低者有更高的产出(见图9)。

加快工作速度可以提高产出

提高活动杠杆率也可以提高产出

图9 杠杆率

举例来说,如果有个侍者在同样的时间内能做好两份早餐,他的杠杆率就比同一时间内只能做一份早餐的员工高。一个程序设计师如果能运用较高级的程序语言,他解决问题的效率将比只能运用基本语言的设计师高,也因而有了较高的杠杆率。因此,一个重要的提高产能的方法,便是找出哪些生产或管理活动具有较高的杠杆率。

无疑,自动化是提高杠杆率的一种方法。借着机器的帮助,人类有了更大的产出。但不管在生产还是管理活动上,都还有办法提高杠杆率,那便是将工作简单化。要以此法提高杠杆率,首先你必须制定一套生产流程表。这个表必须详尽,千万不要为了让图表看起来漂亮而省略了某些步骤。其次,你得算一算总共有几个步骤,接下来才能找出比较的依据;再次便是设定你删减的目标。以我们的经验,将工作简单化的第一回合通常可以将工作步骤减掉30%~50%。

要将工作简单化,你得先质疑每一个步骤存在的理由。你会发现很多步骤其实不需要,它们的存在可能是因为传统或只是为了让工作显得正式,而实际上对生产活动完全没有帮助。就像缓慢的美国“签证工厂”,大使馆的办事人员并没有必要逐件调查。所以,你必须非常严格地检查每一个步骤,然后删掉那些按常理就知道不必要的步骤。在英特尔,我们发现大约有30%的管理活动没有必要;换言之,原先70%的管理活动便能完成我们产出的目标。

将工作简单化并不是什么新观念,事实上它在这世上已有百年历史,但将这个概念应用在管理活动上,不但是创新,而且仍有许多人抱着观望态度。最主要的问题是如何定义此类活动的产出。

如我们所见,在办公室的管理上通常很难分出何者是“活动”,何者是“产出”。且就像之前所提,强调并着眼于产出才是提高产能的关键;如果只是在管理活动上打转,付出再多资源和精力都是徒劳。接下来我会进一步解释。 ezH8z1UI/mluOAi1HZSINE3yh1oh7z/pbSI00xWWKvoJ4R5vGkcNz+lMWv8yey2s

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