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<title><![CDATA[风清扬]]> </title>
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<![CDATA[面壁十年图破壁，独孤九剑论江湖]]>
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<link>http://profit.blog.bokee.net/</link>
<language>zh-cn</language>
<creator>profit</creator>
<pubDate>Sun, 13 Apr 2008 18:20:38 CST </pubDate>
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<title>美国、日本与中国台湾工业崛起的秘密（一）</title>
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<![CDATA[<p>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 虽然工业工程兴起的时间已快一个世纪了，但由于它包括的范围广泛，跨越的学科很多，因此不容易望文生义，相信许多朋友还是不了解何谓&ldquo;工业工程&rdquo;，以及对于提升企业竞争力的作用，更加可能不知道美、日、韩包括我们的台湾，工业崛起的背后都是工业工程的巨大支持。下面我就分几个专题和大家谈一谈工业工程。<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 有一幅著名的连环漫画，图中有两只背对背被绑在一块儿的小狗，它俩的前方各有一根骨头，两只狗都急着向前去啃骨头，却因背道而驰的拉力，寸步难移，谁也吃不着骨头。几番挣扎，两只狗终于想出了一个妙法；两只狗先一齐转向一方，把一边的骨头咬住，然后再转向另一方啃另一边的骨头，这样一来，两只狗都有骨头可啃了。漫画的下方写着：&ldquo;There is always a better way&rdquo;。<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 这幅漫画虽然不能完全代表工业工程，但是那一行文字却是工业工程师的座右铭──它意谓着&ldquo;永远有个更好的方法！&rdquo;在工作当中，不断寻求更容易、更有效率、更经济而且能令心情更愉快的工作方法，就是工业工程的精神所在。<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp;我们常说&ldquo;人定胜天&rdquo;，能不能真正胜天不知道，但不屈于现状、不断改善自己的环境应该是大多数人的天性，改善的过程也不一定要接受什么特殊训练，每个人天生就可以运用自己的经验与本能来达到改善的目的。随着泰勒等一系列的管理学大师研究和实践的深入，人们找到了加速改善的思路与方法，那就是今天的工业工程。<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 如何理解工业工程呢，我们看下面两个小故事：<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp; 1. 1898年，泰勒工作于伯斯利恒（Bethlehem）钢铁厂，当时该厂雇有铲手工人400～600名，每日于一长约2哩，宽约1/4哩的广场上，铲动各种不同 物料。这些铲手，不用工场所准备的铲子，很多人自己从家中带来铲子，铲煤时，每铲重仅3.5磅，而铲矿砂时每铲竟重达38磅。此种自备铲子的情形与每铲重量之差额，引起了泰勒的好奇。<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 他想：&ldquo;铲子的形状、大小和铲物工作量有没有关系？&rdquo;&ldquo;铲重多少才是最经济最有效的？&rdquo;&ldquo;什么样子的铲子，工人拿了既舒服又铲得多，铲得快？&rdquo;。<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 随后，泰勒选技能优秀的铲手两名，分别在场内不同地点做试验，同时用马表（Stop watch）记录作业时间，又分别用大小不同的铲子去铲重量不同的物料，并分别记录所用铲子之大小及式样和每铲重量，经多次试验后，发现每铲重量约为21.5磅时，可得最经济，最有效的结果，也就是工作者每日每人可铲最多物料。铲重物时用小铲，铲轻物时用大铲，但每铲重量均约为21.5磅左右。<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 泰勒得到这个结果后，设计了各种尺寸大小不同的铲具，训练工人，并拟定奖励办法，凡工人能完成规定的工作时，可得日薪60％之奖金，否则派员授以正确工作方法，务使其亦可得同样奖金。经此改善后，原需400～600名工人才能完成的工作，采用新方法后，140名工人即可完成。而每吨所需铲费减少达50％，同时工人工资则增加60％，除去因研究所需各项开支外，每年尚可节省78,000美元。如此不但使工厂的生产量大增，也使铲手工作效率提高，待遇增加，工作情绪也愉快多了。<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 由此，诞生了时间研究（time study）。<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp; 2.1885年，纪尔布雷斯时年17，受雇于一家建筑商，他发现工人造屋砌砖时，所用的工作方法及工作之快与慢，互不相同。&ldquo;采用何种方法为最经济及最有效呢？&rdquo;。</p>
<p>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 纪尔布雷斯于是开始分析工人砌砖的动作。他发现工人每砌一砖，先要用左手俯身拾取，同时翻动砖块，选择其最佳一面，并在堆砌 时，放置外向。此动作完毕后，右手开始铲起泥灰，敷于堆砌处，左手置放砖块后，右手复以铲泥灰工具敲击数下，以固定之。此一周期性动作，经纪氏细心研讨，并拍制成影片，详加分析，发现工人俯身拾砖，容易增加疲劳，左手取砖时，右手闲散，也不是有效率的做法，再敲砖动作，也属多余。</p>
<p>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 于是他经过多次试验，得一砌砖新法。其法于砖块运至工作场时，先令价廉工人，加以挑选，置于一木框内，每框盛砖90块，其最好之一面或一端，置于一定的方向，此木框悬挂于工人左方身边，左手取砖时，右手同时取泥灰，同时改善泥灰的浓度，使砖置放其上时，无须敲击，即可 到达定位，经此改善后，工人的工作量大增，其砌每一砖之动作由18次减至5次，工人经训练后，老法每小时原只能砌120块，用新法则可砌350块，工作效率增加近200％。经过纪尔布雷斯的动作分析，确定了最好的砌砖方法。</p>
<p>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 由此发展成日后的动作研究（motion study）。</p>
<p>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; （连载中）<br /></p>]]>
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<subject>智慧</subject>
<author>profit</author>
<category>智慧</category>
<pubDate>Fri, 18 Apr 2008 14:49:33 CST </pubDate>
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<title>别把奥运盛会办成奥运“圣”会</title>
<link>http://www.bokee.net/blogmodule/weblogcomment_viewEntry/1677503.html</link>
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<![CDATA[<p>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 最近一个月，西藏和奥运绑定成为焦点，并被媒体疯狂炒作，再加上一些所谓的&ldquo;政治家&rdquo;推波助澜，终于，我们的爱国之情一发不可收，&ldquo;抵制法国货&rdquo;</p>
<p>等等声音不绝于耳，在我看来，大家太把奥运当事儿了，先别拍砖，待我把话说完。</p>
<p><br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp; 不是不重视奥运会，而是要回到一个理性的角度，一个民间的体育盛会罢了，它不是&ldquo;圣&rdquo;会。就象自己家承接了一个社区的大派对，抱着和邻居加深了解</p>
<p>、欢乐和谐的目的，同时掂量一下自己充实的钱袋，就去发请贴吧，结果邻居&ldquo;小法&rdquo;说了，&ldquo;要想让我参加，先给点盘缠吧&rdquo;，你想想算了，把大伙召集来不</p>
<p>容易，给吧。但没想到，一个昔日给你打工因为德行不良被开除的小伙计&ldquo;大赖&rdquo;寻机报复，游说了几家对我经营有方钱袋越来越鼓不满的邻居，并商量好由&ldquo;</p>
<p>小法&rdquo;出头进行骚扰，照道理报复一下这样恩将仇报的邻居顺理成章吧。</p>
<p><br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp; 但大家不要忘了，我们是一个大国，大国就要有大国的风范。如何理解呢，我们从人权谈起，所谓人权，应该是大多数人应该享有的共有的基本权利，那么</p>
<p>假如你有其他的想法和要求呢，只要不违背大多数人的意愿，可以；如果违背了呢，对不起，要有法律制裁你，以保障大多数人的权益不受损失。</p>
<p><br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp; 我们的政府在台湾问题的处理上颇有大国风范，不是有人要&ldquo;台独&rdquo;吗，随你闹吧，我公布&ldquo;反分裂法&rdquo;，并公开表达台湾问题要由包括13亿人民的全体中</p>
<p>国人民的大多数同意才可以决定，否则就代表大多数人的意愿用法律制裁你以维护人权，结果如何呢，大家有目共睹，在折腾了好一段时间后那些跳梁小丑的声</p>
<p>音不攻自灭。如果仅凭少数人的言论就大动干戈，岂不是中了别人的圈套，毕竟，言论自由也是公民的基本权利，不付诸与行动就不算违法。</p>
<p><br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp;无论如何，世界允许不同的声音，正如我们今天写博、在论坛里发帖，有的人是想借此成名，有的人是发泄情感，有的人是希望创造一个舆论导向，太多的</p>
<p>出发点了，怎么能够趋同。背后的关键在于利益，只有利益趋同了，声音才有可能一致，古今中外如此。</p>
<p><br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp; 那么，如何理性的看待奥运，政府与民众都需要反思。政府思索如何理性&ldquo;爱民&rdquo;，爱民就是维护绝大多数公民的利益，尤其是经济利益，让老百姓富裕起</p>
<p>来，不受欺负，增强民众的信任感，从这一点看，办奥运花那么多钱大动土木，要考虑一个投资回报的问题，毕竟我们大多数的公民还不富裕，我们受所谓&ldquo;政</p>
<p>绩工程&rdquo;、&ldquo;面子工程&rdquo;的苦太多了；民众思索如何理性&ldquo;爱国&rdquo;，爱国不是喊喊口号，不是动不动就盲目的所谓&ldquo;民族情绪&rdquo;，而是要象金融危机时的韩国民</p>
<p>众无偿捐献家里的金饰以帮助国家度过难关那样拿出实际行动，而是要想法设法脚踏实地的提升管理水平把我们的企业经营好，让我们可以不再因为一点贸易顺</p>
<p>差的问题每天看别人的脸色。这样才是&ldquo;国强民安&rdquo;。奥运很重要，但我们在焰火燃尽、晚会散场后应该思索更多的问题。</p>
<p><br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;冷静的看待奥运，大国风范处理危机，不就是&ldquo;大赖&rdquo;伙同法国或者其他什么国家少数政客制造的一些&ldquo;骚乱&rdquo;吗，伤害了我们公民的人身权利，干扰了我</p>
<p>们正常的活动秩序，中国政府要严厉干涉法国政府惩罚骚乱分子，以维护我们真正的人权；民众从自己做起，以一个文明、自律、高素质的姿态迎接国外朋友；</p>
<p>企业真正关注自己的竞争力，多几个可以在世界上叫的响的品牌。如此，是我们希望看到的奥运盛会。</p>
<p><br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp;至于说有人扬言不参加奥运，还是那句话，别太把奥运当事儿，请贴都发了吧，我们的热情足够吧，你爱来不来！<br /></p>]]>
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<guid isPermaLink="false">http://www.bokee.net/blogmodule/weblogcomment_viewEntry/1677503.html</guid>
<subject>智慧</subject>
<author>profit</author>
<category>智慧</category>
<pubDate>Thu, 17 Apr 2008 13:10:38 CST </pubDate>
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<title>危机 — 东风不与周郎便（二）</title>
<link>http://www.bokee.net/blogmodule/weblogcomment_viewEntry/1673756.html</link>
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<![CDATA[<p>四、&nbsp;领导力的缺陷<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 另外一个问题在于，我们的很多管理者缺乏领导力。<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 西方管理学界对领导力有大量的研究，并在实践应用中获得了成功，但不知是巧合还是经典理论的浓缩，我们很多管理者在学习的时候只看到了结果，也可能学习了大量的案例，但那亦不过是西方的案例，领导力在很长时间里被大量的企业经理人误解，&ldquo;管理就是管人，管人就是琢磨人的心理&rdquo;，我的一个企业朋友这样跟我解读。<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 再加上不少所谓的&ldquo;中式管理&rdquo;、&ldquo;帝王心术&rdquo;研究的推波助澜，使得领导力与政治甚至是玄学又攀上了关系，一时似乎说不清的、只可意会不可言传的才是真正的&ldquo;领导力&rdquo;。记得有这样一个故事，两僧人看见外面的旗子飘动，于是一僧人言到：&ldquo;幡动&rdquo;，而另一僧人沉思了一下说：&ldquo;不是幡动，而是心动&rdquo;，于是两人会心一笑。但在企业的经营中，似乎谁&ldquo;动&rdquo;并不重要，如何&ldquo;动&rdquo; 的更好或是如何&ldquo;不动&rdquo;更有实在意义一些。<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 在全面质量管理的推进中，领导力的一个重要体现就是&ldquo;现场力&rdquo;：<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 1. 管理层尤其是高层管理者要经常到现场，不但体现了管理者对 质量变革的重视，体现管理者的以身作则，更是鼓舞士气的有力手段。前期热播的电视片&ldquo;亮剑&rdquo;里，&ldquo;李云&nbsp;龙&rdquo;的一段话发人深思，&ldquo;我们打胜仗的秘密在于，冲锋的时候解放军的指挥官都冲在最前面，而国军的指挥官却在后面坐阵。&rdquo;<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 2. 管理者要经常在现场发现问题，一方面可以适时的发现现场隐患；另一方面让员工感受到领导的支持。丰田生产方式的创始人大野耐一曾言，&ldquo;管理者应该为每天都在办公室而感到羞耻&rdquo;。鸿海集团的董事长郭台铭曾在一次工程师的工厂布局设计现场汇报会上，亲手修改设计方案，在产能效率不变的前提下使3条生产线变成2条。而我们很多企业的领导人似乎在企业初创的时候才是与作业一线同甘共苦，而企业一旦上了规模，似乎我们的主要&ldquo;现场&rdquo;就是在会议室里听汇报，管理变革靠指令逐层传递，如何能使管理变革深入人心。<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 我曾经和圈内的朋友开玩笑，&ldquo;中国经理人要是有一半美国人的专注，一半日本人的务实，中国企业必将势不可挡。&rdquo;关键是时间很重要，当我们把低人力成本、低资源成本的比较优势留给我们的周转时间消耗殆尽的时候，我们的企业将何以堪。</p>
<p><br />五、&nbsp;对文化土壤的忽视<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 中国的文化源远流长，很特别。<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 全面质量管理不是日本人的专利，是另一个叫菲根堡姆的美国质量大师提出的理论，但在美国推行不成功，鲜有成功典范，但为什么在日本成功了呢，真的是南桔北枳吗？<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 答案，是的。<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 美国人是典型的个体文化，或称为个人英雄主义，好莱坞的经典大片里，总是有一个人拯救了地球，而其他人不过是英雄前行中的陪衬。个体文化高度崇尚个人价值体现，业绩才是衡量&ldquo;英雄&rdquo;的唯一标准，不同的&ldquo;英雄&rdquo;是用不同的专业技术等级划分的。而在全面质量管理中要的是全员参与，团体绩效远胜个体绩效，也没有清晰的技术等级设置，安能唤起这些美国&ldquo;大兵&rdquo;的兴趣；再加上往往在全面质量管理的推进中需要员工在正常工作时间之余进行作业改善，这对于高度自我的私人时间无疑形成了巨大的冲突；同时，美国人高度遵守&ldquo;标准&rdquo;，对于不断的改善修订&ldquo;标准&rdquo;似乎也需要很大的思维转变。因此，不能全面展开的质量改善使得菲根堡姆的理论不折不扣成了&ldquo;乌托邦&rdquo;。<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 反观日本人就如鱼得水，日本人是典型的群体文化，&ldquo;一个日本人是条虫，一群日本人是条龙&rdquo;，群体文化把群体价值视为不二法门，一般是由群体里面德高望重的长者扮演&ldquo;族长&rdquo;的角色，由日本企业推行的&ldquo;年功序列工资制度&rdquo;可见一斑，同时日本企业是终身雇佣制，员工当然有很强的归属感，用我们的话说是具有&ldquo;主人翁&rdquo;意识，加班加点是很正常的事情，再加上举国上下对于提高企业竞争力的渴望，以及务实的强调&ldquo;现场力&rdquo;的管理风格，全面质量管理取得成功有什么惊奇的地方，一句话，在正确的土壤用正确的方法培育出了&ldquo;高产稻&rdquo;而已。<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 而对于中国企业来说，文化&ldquo;土壤&rdquo;要复杂的多，几千年文化对我们的影响又岂是这几十年的&ldquo;西风&rdquo;、&ldquo;东风&rdquo;能够吹的动的。有两种文化对我们影响至深：<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 一是崇尚&ldquo;和&rdquo;的儒家文化，二是崇尚&ldquo;自然&rdquo;的道家文化。<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 这使我们形成了较为独特以及矛盾的特质，可以称为&ldquo;表儒内道&rdquo;，&ldquo;儒&rdquo;表现为&ldquo;木秀于林，风必摧之&rdquo;的群体文化，而&ldquo;道&rdquo;表现为更为强烈的不受约束的个体文化。在Freddy Balle和Michael Balle合著的 &ldquo;The Gold Mine&rdquo;一书里有这样的一个场景，当一个国外的企业在推行精益生产管理（注：全面质量管理被用于精益生产系统的一个重要组成部分）的时候，工厂厂长大卫由于开始对精益生产方式的不理解与总经理菲尔发生了激烈的对抗，&ldquo;菲尔，你会毁了这个工厂的&rdquo;。试想，这一幕搬进我们的企业会如何，我们的&ldquo;大卫&rdquo;一定会对我们的&ldquo;菲尔&rdquo;这样说，&ldquo;这个管理模式太好了，我们的企业一定更有希望了&rdquo;，或者在总经理没有强烈的催促下保持沉默，当然回到部门的办公室里，他可能会想，&ldquo;看情况吧，我可没觉得怎么样&rdquo;，于是他可以什么也不做。<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 如果他要被迫作为呢，那么形式化就此产生，领导你说怎么做我就怎么做，你说做成什么样我就做成什么样，再加上我们有些管理者与现场的渐行渐远，全面质量管理演绎成了全面质量&ldquo;伪&rdquo;善，反过来加速了员工对管理层的不信任感，导致质量变革的失败。<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp; 这其中的关键是，管理者不要以&ldquo;法&rdquo;压人，要把&ldquo;法&rdquo;转换为&ldquo;理&rdquo;，然后加上&ldquo;情&rdquo;的催化，最终获取变革的成功。比如毛主席提出的&ldquo;民主集中制&rdquo;，是顺应中国文化的产物，军中除了军事长官外还有政委编制，军事长官以&ldquo;法&rdquo;制军，政委以&ldquo;情&rdquo;、&ldquo;理&rdquo;完成政策转化为执行力。<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp; 热播电视片&ldquo;宰相刘罗锅&rdquo;里有这样一句歌词，&ldquo;人人心中有杆秤&rdquo;，对于我们企业这些迫切期望提升执行力促进变革的管理者来说，你做好调整&ldquo;秤&rdquo;的准备了吗？</p>
<p>&nbsp;<br />（长篇连载中，转载或节选请注明出处，谢谢）</p>]]>
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<guid isPermaLink="false">http://www.bokee.net/blogmodule/weblogcomment_viewEntry/1673756.html</guid>
<subject>智慧</subject>
<author>profit</author>
<category>智慧</category>
<pubDate>Wed, 16 Apr 2008 13:00:26 CST </pubDate>
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<title>危机 — 东风不与周郎便（一）</title>
<link>http://www.bokee.net/blogmodule/weblogcomment_viewEntry/1673729.html</link>
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<![CDATA[<p><br />第二篇&nbsp;东风不与周郎便</p>
<p><br />&nbsp;&nbsp;&nbsp; &ldquo;折戟沉沙铁未销，自将磨洗认前朝<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 东风不与周郎便，铜雀春深锁二乔&rdquo;<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 这首诗是唐朝诗人杜牧经过赤壁（今湖北省武昌县西南赤矶山）这个著名的古战场，有感于时代的英雄成败而写下的。<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 千古风流多少事，浪花淘尽英雄，但似乎一直淘不尽的是我们一直坚守的&ldquo;借东风&rdquo;情结，而且我们的学术界、企业界把它发扬光大，&ldquo;借西风&rdquo;、&ldquo;借南风&rdquo;、&ldquo;借北风&rdquo;，不但自己&ldquo;借&rdquo;，也组织一起&ldquo;借&rdquo;，直借到&ldquo;云穷雨尽风无路，柳暗花明又一春&rdquo;。<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 喝一口咖啡，在袅袅的香气中我们一起回顾与思索。<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp; &ldquo;借东风&rdquo;：全面质量管理（TQM）<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 历史翻回到1978年，全面质量管理（TQM）伴随着改革开放的新鲜空气迅速全面普及，我国的全面质量管理从最初的&ldquo;质量月&rdquo;活动开始，逐步发展为声势浩大的QC质量小组活动。时至今日，中国注册的QC小组将近2000万个。<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 效果如何，抛开个别局部胜利以外，管理的&ldquo;赤壁&rdquo;依然巍然不动，与东临的同样从20世纪50年代开始推广TQM，20世纪70年代开始收获全面竞争力的日本之企业发展相比，从整体上不能算做成功。 <br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 同样的30年，本质上完全不一样的结果，为什么？</p>
<p>一、&nbsp;对全面质量管理的认识<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 前文里我们谈到过，在&ldquo;数量经济&rdquo;为核心的决大多数中国企业掌门人内心深处，质量还是占有很高的权重的，&ldquo;我们是靠质量谋发展的,质量是企业的生命&rdquo;,但面对每天滚动的现金流，面对市场的压力，面对成本的现实，质量只是在应付客户的抱怨或是顺应政府的要求时一闪而过。好比是走在&ldquo;熙熙攘攘，皆为利往&rdquo;的大街上，&ldquo;质量&rdquo;美女一闪而过，很养眼，但还是把眼光回到&ldquo;利润&rdquo;的贤妻更为妥当。<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 于是很多专业人士都把&ldquo;质量&rdquo;的过失归结到最高管理者的&ldquo;商人重利轻离别&rdquo;，这却是不公平的，至少说明他没有创业过，关键的问题是，长久以来专业人士从来也没有把&ldquo;质量&rdquo;和&ldquo;利润&rdquo;之间的关系说清楚，质量管理往往与复杂的数学符号或酸涩的术语划为等号，这导致了最高管理层错误的认为，似乎让质管部门或质量专家来推进TQM更为合适，&ldquo;让专业的人士去解决专业的问题&rdquo;。而对质量之于企业竞争力的意义，质量之于企业精细化管理的意义，质量之于员工的意义，质量之于文化的意义，这些专业人士受到系统视野的局限是看不清，同时也是无能为力的，毕竟一个局部的职能管理去解决全局的问题，可行吗？<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 这其中出现了一个真空带，最高管理层关注的&ldquo;战略&rdquo;问题没有质量什么事儿，而&ldquo;质量&rdquo;与企业的经营脱节。这些年加上西方管理思维对于战略管理形式化的错误理解的推波助澜，&ldquo;质量&rdquo;不可避免的被边缘化了，真正的问题在于，&ldquo;战略管理&rdquo;追求的是本质的差异化，离开质量何谈差异化。日本企业的成功正是找到了二者的结合点，并把它们融合成了竞争力。（在后面的章节中我们会深入探讨这个问题）</p>
<p><br />二、&nbsp;注重管理思想的形式化而忽略外在结果<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 由于&ldquo;质量&rdquo;专业人士扛起了促进企业&ldquo;质量经济&rdquo;变革的大旗，一个不可避免的问题产生了，过于注重管理思想、方法工具的形式化而忽略外在结果。<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 伊利诺伊州质量和生产管理协会董事长Bill Ginnondo对Industry&nbsp; Week杂志说，&ldquo;我们的企业把注意力只集中在组织攻关小组、培训和改进过程上，而不是把它们置于提高顾客满意程度、提高产品质量和市场占有率的大环境下，简直是不得要领。&quot; <br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 质量顾问Ken Myers和Ron Ashkenas在Management Review杂志上写道：&quot;全面质量管理的提倡者太沉迷于理念，以宗教般的狂热去培植它，而不注意创造成果。在这种条件下报告的典型成果，往往是报告者达到的里程碑，而不是质量和表现方面的实际改进、成本的降低以及收入的增加。&rdquo;<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 由于错误的推进导向，往往通过对全面质量管理强调零缺陷和不断改进的表面理解，使管理层逐渐偏离顾客的真正需要，产生不切实际的幻想，而结果是花费昂贵代价，先期培训起来的技能因为用不上而荒废，员工的参与热情因希望破灭而变成不满或玩世不恭，一度非常热情的经理人会因拼命工作，成果却微乎其微而焦躁不安，最终，在真正的收获到来之前，现实的考虑或其他因素迫使管理层视野发生转移，工作重点被迫变化了。</p>
<p><br />三、&nbsp;把全面质量管理看成速效良药<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 还是我们传统的&ldquo;借东风&rdquo;情结，不只是在质量变革方面，长久以来&ldquo;金点子&rdquo;一直存在于国人内心深处。金庸的武侠小说里经常有这样经典的场面，&ldquo;某名不见经传的后生晚辈，在一次深谷奇遇中偶得秘籍，在短暂的技能速成训练中以及奇花异草的辅助内力强化中得以大成，重出江湖后一战成名。&rdquo;这是浪漫主义的文学创意，可对于企业现实残酷的竞争，没有十年寒窗苦中苦，安有金榜题名荣耀时，更何况是保持一直&ldquo;荣耀&rdquo;。<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 速效论会导致两个恶果：<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 其一，想一口吃成个大胖子，比如，派经理参加质量领导艺术研讨会，希望三天学会一切；经过五天质量培训，就要求员工一夜之间改进工序，而任命某人掌管公司质量计划大权，只因为他是这方面的&ldquo;专业人士&rdquo;等等。<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 其二，质量变革一遇到挫折，或在短期内没能达到预期的高目标，管理层就打退堂鼓。一些公司开始几年质量变革见效缓慢，就得出错误结论，判定全面质量管理推进失败。<br />既不能只看&ldquo;长&rdquo;，也不能太看&ldquo;短&rdquo;，须知长短结合的奥妙所在。全面质量管理的&ldquo;长&rdquo;在于改变全体员工的心智，建立真正与战略保持一致的全员&ldquo;质量经营&rdquo;的文化；而&ldquo;短&rdquo;在于预先设置的清晰的、可实现的、与财务指标挂钩的短期改善项目的达成，不仅仅是要多少收益，更重要的是强化长期推动的信心。<br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 我心存高远，奋起趁当时。</p>
<p>&nbsp;（长篇连载中，转载或节选请注明出处，谢谢）</p>]]>
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<subject>智慧</subject>
<author>profit</author>
<category>智慧</category>
<pubDate>Wed, 16 Apr 2008 12:52:15 CST </pubDate>
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<title>自主创新的优化设计技术应用（九）</title>
<link>http://www.bokee.net/blogmodule/weblogcomment_viewEntry/1667773.html</link>
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<![CDATA[3.4.4 经典实验设计方法与田口方法的比较<br />经典实验设计方法与田口方法在思想上有共同的地方，但其从面向的对象和目的、实验方案的设计、数据分析以及对误差因素的处理上有很多不同之处，可以从以下几个方面进行比较：<br />1. 从面向的对象和目的来说，RSM为代表的经典实验设计方法以连续型重要影响因素的响应过程和结果作为研究对象，目的是寻求均值的最优解。应用上以工艺改善为主，以完全要因实验与部分要因实验为前导进行线性回归分析，筛选出重要因子，然后进行二次回归模型拟合出回归方程，对模型进行判断得出最优值。RSM具有统计推理严谨、序贯性等特点。 <br />田口方法则是以设计过程中的参数优化选择以及输出质量特性的稳健性作为研究对象，目的是寻求质量与成本均衡的、使输出特性相对稳定的均值与方差的优化组合，是满意解。应用上以设计参数改善为主，选取质量波动大的零部件，通过实验找出最佳水平组合，期望产品对零部件质量波动与环境波动的灵敏度最低，然后以容差设计进行精调，综合考虑质量损失得出相对满意的参数组合。田口方法不仅可用于参数因子连续水平的分析，还可用于离散水平的分析。<br />2. 从二者的使用方法来看，RSM为代表的经典实验设计方法同时考察所有的主因素与交互作用，进行线性回归分析找出显著因子，然后用追加中心点的方法判断响应拟合过程中是否存在曲率，当判断存在曲率后，采用基于中心复合设计或BOX-BEHNKEN法的响应曲面模型充分拟合响应曲面，得出回归方程，并建立响应曲面几何模型与等高线图，不但直观可见，而且可以考虑限制条件在模型上追踪次优点。同时其序贯性的特点还可以使工程师更好的了解生产工序的工艺特点和规律。但其受实验选点的制约，适合因子个数不多的实验设计，在多因子的情况下实验次数呈指数级上升，实验效率相对较低。RSM原理相对较难理解，分析过程相对复杂，常不能脱离计算机软件的辅助，尤其不易为初学者接受。此外，RSM一般只适合水平值连续时的实验分析。<br />田口方法使用正交设计表进行实验选点，通常取等间隔三水平，采取正交拉丁方构造实验表，具有均衡分散、综合可比的特点，实验次数仅为水平值的平方，尽管其采取内外表直积的方法，实际测点等于内外表点数之积，但在多因子实验设计时，实验次数不会以指数级上升，实验效率优势还是十分明显。在对内外表实验结果进行方差显著性分析后粗选出参数因子优化组合完成参数设计，进一步用切比雪夫正交多项式回归简化计算及消去回归系数间的相关性，建立参数因子与输出质量特性之间的回归方程，并在综合考虑误差因素后判定是否存在曲率，然后引入质量损失函数，对质量稳健性与成本进行均衡，细调参数因子精度完成容差设计。田口方法不但可以进行水平值连续时的实验分析，也可完成水平值离散时的实验设计。此外，与RSM相比田口方法较为容易理解，分析过程较为简单，具有易用的特点，再加上该方法主要是面对计算型的实验设计，如果用计算机软件辅助，可以大幅度提高设计速度。但田口方法对参数因子间的交互作用缺少分析，常依赖于工程师的设计经验；为了使用切比雪夫正交多项式回归分析，参数因子水平值须取等间隔；对响应过程不能进行序贯性分析，无法做出直观易见的响应曲面模型与等高线图；此外，其用于结果评价的信噪比指标统计意义不够完善。<br />3. 从二者对于误差因素的处理上看，RSM为代表的经典实验设计方法没有对误差因素进行分析。对于生产过程而言，误差主要是来源于由于人员、机器、材料、方法、以及环境的微小变化而引起的随机干扰，生产过程中对随机干扰的控制方法很多，比如对人员、方法或设备引起的测量误差采取的测定系统分析（Measurement System Analysis，MSA），对工序过程随机性变异进行控制的统计过程控制（SPC）等等，因此在使用RSM对生产过程工艺改善时，综合考虑误差因素的影响并不是很迫切。而对于设计过程来说，误差主要是来源于受到诸如温度、湿度、尘埃、电源电压、零部件精度选择等外界环境因素与条件变化导致的外部干扰，而整个设计过程却缺乏对外部干扰的分析与控制手段，此时由于外部干扰造成的质量特性波动就成为产品设计质量的重要问题，须综合考虑误差因素的影响。<br />田口方法则采用了内外表法，充分考虑了可控因素与不可控噪声因素的共同影响，在内表中安排可控因素，而将噪声因素安排在外表中。<br />4. 从二者对均值和方差的处理上看，RSM为代表的经典实验设计方法追求均值的最优解，也可以采用双响应曲面模型，将均值与方差的均衡交给工程师来决定，工程师可以根据实际生产工艺参数的变化特点确定工艺参数的优化。田口方法则将均值和方差同时加以考察，寻求的是质量与成本均衡的均值与方差的满意解。在设计阶段，由于考虑包括质量、成本在内的多个因素的均衡，因此很难寻求真正的最优解。而在生产阶段，由于产品已经成型，参数特性与输出质量特性已经确定下来，因此追求无限逼近输出质量特性的均值最优解就是可行的。<br />综上所述，以RSM为代表的经典实验设计方法与田口方法各有优缺点：田口方法的综合考虑误差、质量与成本均衡、使围绕设计目标值的变异极小化的设计思想是值得肯定的，但其数据分析的方法缺乏统计的严密性；以RSM为代表的经典实验设计方法序贯严密，但其没有对误差因素进行综合考虑对于设计阶段来说是一个致命的问题。<br />因此，将二者结合以弥补各自的缺点及发挥各自的优点是一个有价值的研究方向。R. H. Myers和K. L. Griffiths提出将噪声因素与可控因素一起进行模型拟合，已被许多学者证明其可行性；近年来也有学者提出采用田口内外表设计思想，将RSM中的中心复合设计或BBD方法用于内表设计，误差因素用因子实验设计方法建立外表，构成对均值与方差分别进行曲面分析的双响应曲面模型，尽管增加了实验次数，但可以结合计算机软件辅助运算分析，是田口思想与RSM方法结合的一种较好的方法，由于本文篇幅所限，就不做详细展开介绍了。]]>
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<subject>实践</subject>
<author>profit</author>
<category>实践</category>
<pubDate>Tue, 15 Apr 2008 00:27:34 CST </pubDate>
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<title>自主创新的优化设计技术应用（八）</title>
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<![CDATA[<p>3.4 实验设计法（DOE）<br />3.4.1 概述<br />通常所说的实验设计是指以概率论、数理统计和线性代数等为理论基础，科学地安排实验方案，正确地分析实验结果，尽快获得优化方案的一种数学方法。<br />在企业研发和管理实践中，为了开发设计研制新产品、更新或改进老产品，优化生产工艺方法或流程，或者降低原材料、动力等资源消耗，都需要深入研究质量特性与影响因素的关系。一个标准设计/生产过程都要受到可控因素X1 ，X2 &hellip;&hellip; Xn 以及不可控因素Z1 ，Z2 &hellip;&hellip; Zm的共同作用。<br />一般情况下，质量特性和影响因素之间的关系式并不能根据工程知识直接建立，需要使用DOE进行实验与分析来找出它们的关系，进一步确定设计/工艺参数的优化组合。在设计过程中，DOE是至关重要的改善技术。<br />从实验设计的发展来看，实验设计法主要分为两大流派：一是西方统计质量专家（以G.E.BOX为代表）提出的经典方法；二是日本著名质量管理专家田口玄一博士创立的田口方法。经典方法采用统计回归的思想拟合出质量特性和影响因素之间的函数关系，并进行响应曲面（Response Surface）分析，寻找工艺参数的最佳配置，从而使输出质量特性最优。经典方法追求均值最优，统计推导较为严谨，实验阶段较为分明，有序贯性的特点。田口方法注重实验设计与工程技术的结合，提出稳健性设计的思想，在实验中综合考虑误差因素，寻求设计参数的优化配置，从而获得较为稳定的输出质量特性。田口方法强调均值与方差的综合优化，寻求相对满意解，实验设计与分析过程相对简单易用，追求质量与成本的均衡，现在已经得到广泛使用。<br />3.4.2 经典实验设计方法介绍与评述<br />1. 因子实验（Factorial DOE）<br />因子实验主要分为完全要因实验（Full Factorial DOE，也称为析因实验）和部分要因实验（Fractional Factorial DOE）两种。对于n个因子k水平的完全要因实验，模型中的主效应与交互效应共计kn-1个，模型中需要估计的参数有kn个，因此完全要因实验需要kn次实验。在实际生产中很少有三水平以上的实验，通常选择两水平因子实验和三水平因子实验。两水平因子实验基于线性假设，完全要因实验一般选择两水平因子实验对主效应与交互效应进行分析和评价；然后用追加中心点的方法判断响应拟合过程中是否存在曲率（二次曲面），根据效应稀疏原理，很多系统在主效应和低阶的交互作用处于支配地位时，高阶交互作用一般可被忽略，因此二阶以上的交互作用可以不用考虑；若存在曲率，则采用基于中心复合设计（Central Composite Design，CCD）或BOX-BEHNKEN法的响应曲面模型进行分析。<br />由于设计中常常面对三个以上因子的参数优化选择问题，尽管设定因子为两水平，但随着因子数的增加，实验次数还是会以指数级增长。<br />同样在生产过程优化中，面对多因子的情况也会出现这个问题。 <br />部分要因实验一般用于做筛选实验，部分要因实验将n个2水平因子安排在2n-p次实验中，实验次数受p值的调节，p=1时是1/2部分要因实验，p=2时则是1/4部分要因实验等等依此类推。实验次数的降低牺牲的是主因子与交互作用以及交互作用间存在了混淆关系，博克斯-亨特（BOX-Hunter）进行了分辨度设计（Design Resolution）如下：<br />⑴ 分辨度Ⅲ，是指主因子间没有混淆，但主因子与两因子交互作用以及两因子交互作用间存在混淆关系。<br />⑵ 分辨度Ⅳ，是指主因子间以及主因子与两因子交互作用没有混淆，但两因子交互作用间存在混淆关系。<br />⑶ 分辨度Ⅴ，是指主因子间、主因子与两因子交互作用以及两因子交互作用间都没有混淆，但两因子交互作用与三因子交互作用之间存在混淆关系。<br />从部分要因实验与正交设计法的实验选点规律不难看出，对于2水平的实验选点，部分要因实验与正交设计类似，符合哈达马（Hadamard）矩阵的规律；但对于3水平的实验选点，正交设计可采取正交拉丁方构造实验表，具有均衡分散、综合可比的特点，实验次数仅为水平值的平方；而对于化工行业设计中常遇到的更高水平值的实验选点，目前可以使用我国方开泰教授等人创造的均匀设计法来构造实验表，实验次数可以进一步降低为水平值。<br />然而凡事有利必有弊，3水平正交设计涉及到主效应的部分别名是二因子交互作用，当其中一些交互作用很大时，可能会导致实验结果分析的失败；尽管因子实验选点较正交设计多，但其考虑了因子之间的交互效应显得更加严密，因子实验采用方差分析以及绘制正态分位图法，以找出重要影响因素的作用规律，为进一步的响应曲面分析提供判定依据。</p>
<p>2. 响应曲面模型（RSM）<br />因子实验中可以判定出质量特性和影响因素之间有时可能不是线性关系，若忽略这种情况而只进行线性回归，则会在很大程度上与真实值偏离，此时应该运用响应曲面模型进行分析。<br />响应曲面模型分两个阶段，上面所述的因子实验是第一阶段，用于建立一阶数学模型，从而可以分析出重要影响因素与输出的变化规律，确定最优的因素组合。<br />然后用追加中心点的方法对模型拟合误差进行分析，判断是否存在曲率。当发现曲率存在则进入第二阶段，选择响应曲面模型方法（常见的有中心复合设计与BOX-BEHNKEN法）拟合二次回归方程，并绘制出响应曲面与等高线图。<br />利用响应曲面与等高线图，工程师可以清楚地看到重要影响因素与输出的规律变化，当由于考虑到经济与技术的均衡而避开一些限制条件而寻求次优点时，或者当响应曲面存在的最大/最小值位于实验区域之外时，借助等高线可以直观地找出优化值。<br />通常情况RSM追求的是均值最优，但有时为了同时均衡均值与方差，也可采用双响应曲面模型，即一个曲面拟合均值，另一个曲面拟合方差，工程师可以根据响应曲面几何模型与等高线寻找使均值与方差均衡的因子水平组合。<br />RSM的分析过程是循序渐进的过程，统计推导严谨，各阶段的结果会引导下一步分析的方向；响应曲面模型与等高线用几何模型表示，清晰直观地表达了重要影响因素水平与输出的关系，尤其当最优点不可取时可以方便地追踪到次优点。<br />但受到因子实验选点的影响，RSM实验次数较多，实验周期较长，不利于在设计过程中使用；RSM没有充分考虑到误差因素的影响，主要是没有考虑外部环境因素与条件变化影响的外部干扰因素对产品质量特性带来的影响，而这又是影响产品设计质量的重要因素；另外RSM只适合连续的计量值的拟合，对于离散的零部件甄选的参数设计显得无能为力了。<br />3. 调优设计（EVOP）<br />通常工厂里实际生产条件和试验室的试验条件是不同的，试验室找到某个指标的最佳条件，进入工厂成批生产后，就不一定是最佳的生产条件了，必须进行适当的调整。同时，随着生产的发展、技术的进步，或生产条件(人员、设备、材料、方法、环境)变化，原来的最佳条件，就不一定是最佳的生产条件，人们需要不断根据变化探索新的最佳生产条件。<br />调优设计就是在生产过程中，一边维持正常生产，一边寻求最佳操作条件的方法。它是按照一个仔细规划好的、对生产条件作细微变化的循环，来操作装置、设备，再用简单的数理统计方法来处理数据，在不扰动正常生产的情况，逐渐向较好的生产条件方向逼近，最终找到最佳的生产条件。 <br />在实际工艺改善应用中可分为两种情况，一种是结合RSM求出响应曲面模型与等高线，如生产条件已规定了上下限值或均衡考虑成本，问题可以按有限制条件的次优解求解处理，但因为RSM实验程序相对较为复杂，通常不经常使用；另一种情况可以考虑使用经典EVOP试算求出满意解（因为未考虑随机扰动误差影响），博克斯-亨特（BOX-Hunter）于1959年给出了计算根据。<br />经典的EVOP在试算前也需要确定重要影响因素，但因素的水平值要根据实际生产条件设定一个允许界限，并且选择因素水平的变化尽可能小。考虑到因子较多时计算工作量很大，因此当考虑因子间的交互作用时，所选因子数只2&mdash;3个；而不考虑因子间的交互作用时，因子可以选取3&mdash;6个。<br />确定重要影响因素后，以现有生产条件为中心，在中心条件周围每个因子各取两个水平值，各做一次实验，完成一个循环；在同样条件下，再进行两个循环，从第二循环开始求出均值、标准差、效应和误差限；从第三个循环开始，若发现有些因素效应是显著的，则循环到此为止，这叫做一个周相；在每一周相中，若发现某因素效应有显著差异，就对该效应各水平的均值进行比较并把中心条件移到较好的水平上去，开始下一周相的试验；在任一周相中，若经过六至十个循环仍未发现显著效应时，可以认为中心条件即为最佳条件而停止试验。<br />调优试验设计有如下特点：<br />⑴ 在生产现场边操作边试验，逐步探索最佳生产条件。<br />⑵ 以现有生产条件为中心进行试验，因素的水平变化幅度小，不影响正常生产。<br />⑶ 计算简单而又已表格化、程序化，便于现场操作人员掌握。<br />⑷ 试验简单易行，一般不需要多少试验费用，有利于生产成本的降低。<br />⑸ 对生产过程的控制，统计过程控制用于静态控制，调优试验设计用于动态控制，若两者结合使用，效果尤为显著。<br />⑹ 对设计阶段而言，调优设计完成改进设计后量产之前生产条件的优化调整，是设计阶段过渡到生产阶段的重要过程。</p>]]>
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<subject>实践</subject>
<author>profit</author>
<category>实践</category>
<pubDate>Tue, 15 Apr 2008 00:26:38 CST </pubDate>
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<title>自主创新的优化设计技术应用（七）</title>
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<![CDATA[<p>3.4.3 田口三次设计方法介绍与评述<br />日本田口玄一博士继1957年提出了信噪比（Signal to Noise Ratio，SN）设计法后，70年代又提出了设计技术的三次设计法（又称为田口稳健设计），为产品开发设计、研究中的技术与经济的结合、质量与成本的协调提供新的应用方法。这种方法的基本点是，对影响特性值即考核指标的各种参数之间的搭配，根据专业技术与实践经验，在合适的正交表上进行方案设计，对各参数水平组合即条件，主要不是去做试验测定数据，而是通过与该产品有关的一组数学公式来计算，用计算结果来代替试验数据，并通过编制程序，运用计算机反复迭代运算，计算出产品的性能指标，从而确定最佳的生产条件或参数水平组合。<br />田口设计将工程技术与统计原理相结合，形成了独具特色的实验设计与数据分析方法，主要有以下六个特点：<br />1. 将设计过程分为以下系统设计、参数设计以及容差设计三个阶段：<br />① 系统设计 &mdash; 以专业技术为中心的系统结构与功能设计，其任务是把产品规划所确定的目标具体化，设计出满足用户需求的产品。<br />② 参数设计 &mdash; 以聚焦顾客关注的质量特性稳定性为目标，同时兼顾考虑质量与成本，确定实现质量特性要求的最佳参数组合。<br />③ 容差设计 &mdash; 确定对质量特性值影响大的因素，是否需用质量波动小的零部件来代替质量波动大的零部件，从而使系统的质量特性波动引起的社会总损失最小，从而达到产品全寿命周期成本最优。<br />2. 在进行参数设计以及容差设计时，采用了内外表法，充分考虑了可控因<br />素与不可控噪声因素的共同影响，在内表中安排可控因素，而将噪声因素安排在外表中。田口博士认为在输出质量特性与参数因子水平特性之间是非线性关系，综合考虑噪声因素的影响可以考虑用质量波动大的零部件参与实验，用调整参数不同水平值间的最佳组合达到相对最优输出特性；然后用容差设计细调参数因子精度，从而得到相对稳定的输出特性。<br />3. 在实验选点上采用了正交设计表，使实验设计更加易用，实验选点也更加规范，同时使较高因素与水平值的实验次数大幅度降低。<br />4. 采用了切比雪夫（P. L. Chebyshev）正交多项式回归，用以建立参数因子与输出质量特性之间的回归方程，并对综合考虑误差因素后是否存在曲率做出判定，综合考虑参数因子1次项与2次项的作用，便于精确地计算质量损失，对参数因子精度进行容差调整。<br />对于输出质量特性y的影响可以分段用多项式逼近，多项式回归模型见式3-4-3，其求解复杂，且因为回归系数之间具有相关性，不能直接用回归系数比较各参数因子对质量特性的影响。在参数设计阶段完全可以将各参数因子等水平取值，这样可使正规方程组的系数除对角线以外全部变成了零，也就是使系数矩阵变为对角矩阵，从而简化了计算及消去回归系数间的相关性，此时y可以用切比雪夫正交函数的正交多项式表示。<br />5. 引入质量损失的概念，提出质量损失函数，为详细设计中综合考虑质量与成本的均衡进行参数选择提供了很好的数学评价方法。<br />产品质量特性的波动是客观存在的，有波动就会造成损失，称为质量波动损失，它不仅包括异常波动损失，而且还包括正常波动损失。<br />6. 提出用信噪比（SN）作为衡量参数因子重要性的标准。SN的评价原理来自数理统计中的变异系数CVCV大小由标准差与均值的比值决定。产品特性值越分散，即 越大，则CV值也越大，说明产品质量较差；反之，CV值越小，说明产品质量越好。因此，变异系数CV是衡量产品质量优劣程度的一个重要指标。<br />将CV取倒数表示产品质量特性的稳定程度，然后两端做平方处理，则得到一个新的统计特征值，为了方便实际计算，田口博士采用通讯工程上的作法，将&eta;取常用对数，再乘以10，化为分贝值(Decibel，dB)来表示SN比&eta;，即得到信噪比的定义式。<br />田口博士提出的SN比分析方法构思非常独特，但其从统计意义上是有局限性的，对于望小问题，如果把SN作为响应变量来用就会将位置效应和分散效应相混淆。Schmidt和Boudot进行过相关模拟实验，表明对于望大特性和望小特性分析时，尽管SN可以用来识别位置效应，但在识别分散效应方面是无效的。 </p>
<p><br /></p>]]>
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<subject>实践</subject>
<author>profit</author>
<category>实践</category>
<pubDate>Tue, 15 Apr 2008 00:24:18 CST </pubDate>
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<title>自主创新的优化设计技术应用（六）</title>
<link>http://www.bokee.net/blogmodule/weblogcomment_viewEntry/1667763.html</link>
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<![CDATA[<p>部分要因实验一般用于做筛选实验，部分要因实验将n个2水平因子安排在2n-p次实验中，实验次数受p值的调节，p=1时是1/2部分要因实验，p=2时则是1/4部分要因实验等等依此类推。实验次数的降低牺牲的是主因子与交互作用以及交互作用间存在了混淆关系，博克斯-亨特（BOX-Hunter）进行了分辨度设计（Design Resolution）如下：<br />⑴ 分辨度Ⅲ，是指主因子间没有混淆，但主因子与两因子交互作用以及两因子交互作用间存在混淆关系。<br />⑵ 分辨度Ⅳ，是指主因子间以及主因子与两因子交互作用没有混淆，但两因子交互作用间存在混淆关系。<br />⑶ 分辨度Ⅴ，是指主因子间、主因子与两因子交互作用以及两因子交互作用间都没有混淆，但两因子交互作用与三因子交互作用之间存在混淆关系。<br />从部分要因实验与正交设计法的实验选点规律不难看出，对于2水平的实验选点，部分要因实验与正交设计类似，符合哈达马（Hadamard）矩阵的规律；但对于3水平的实验选点，正交设计可采取正交拉丁方构造实验表，具有均衡分散、综合可比的特点，实验次数仅为水平值的平方；而对于化工行业设计中常遇到的更高水平值的实验选点，目前可以使用我国方开泰教授等人创造的均匀设计法来构造实验表，实验次数可以进一步降低为水平值。<br />然而凡事有利必有弊，3水平正交设计涉及到主效应的部分别名是二因子交互作用，当其中一些交互作用很大时，可能会导致实验结果分析的失败；尽管因子实验选点较正交设计多，但其考虑了因子之间的交互效应显得更加严密，因子实验采用方差分析以及绘制正态分位图法，以找出重要影响因素的作用规律，为进一步的响应曲面分析提供判定依据。</p>
<p>2. 响应曲面模型（RSM）<br />因子实验中可以判定出质量特性和影响因素之间有时可能不是线性关系，若忽略这种情况而只进行线性回归，则会在很大程度上与真实值偏离，此时应该运用响应曲面模型进行分析。<br />响应曲面模型分两个阶段，上面所述的因子实验是第一阶段，用于建立一阶数学模型，从而可以分析出重要影响因素与输出的变化规律，确定最优的因素组合。<br />然后用追加中心点的方法对模型拟合误差进行分析，判断是否存在曲率。当发现曲率存在则进入第二阶段，选择响应曲面模型方法（常见的有中心复合设计与BOX-BEHNKEN法）拟合二次回归方程，并绘制出响应曲面与等高线图。<br />利用响应曲面与等高线图，工程师可以清楚地看到重要影响因素与输出的规律变化，当由于考虑到经济与技术的均衡而避开一些限制条件而寻求次优点时，或者当响应曲面存在的最大/最小值位于实验区域之外时，借助等高线可以直观地找出优化值。<br />通常情况RSM追求的是均值最优，但有时为了同时均衡均值与方差，也可采用双响应曲面模型，即一个曲面拟合均值，另一个曲面拟合方差，工程师可以根据响应曲面几何模型与等高线寻找使均值与方差均衡的因子水平组合。<br />RSM的分析过程是循序渐进的过程，统计推导严谨，各阶段的结果会引导下一步分析的方向；响应曲面模型与等高线用几何模型表示，清晰直观地表达了重要影响因素水平与输出的关系，尤其当最优点不可取时可以方便地追踪到次优点。<br />但受到因子实验选点的影响，RSM实验次数较多，实验周期较长，不利于在设计过程中使用；RSM没有充分考虑到误差因素的影响，主要是没有考虑外部环境因素与条件变化影响的外部干扰因素对产品质量特性带来的影响，而这又是影响产品设计质量的重要因素；另外RSM只适合连续的计量值的拟合，对于离散的零部件甄选的参数设计显得无能为力了。<br />3. 调优设计（EVOP）<br />通常工厂里实际生产条件和试验室的试验条件是不同的，试验室找到某个指标的最佳条件，进入工厂成批生产后，就不一定是最佳的生产条件了，必须进行适当的调整。同时，随着生产的发展、技术的进步，或生产条件(人员、设备、材料、方法、环境)变化，原来的最佳条件，就不一定是最佳的生产条件，人们需要不断根据变化探索新的最佳生产条件。<br />调优设计就是在生产过程中，一边维持正常生产，一边寻求最佳操作条件的方法。它是按照一个仔细规划好的、对生产条件作细微变化的循环，来操作装置、设备，再用简单的数理统计方法来处理数据，在不扰动正常生产的情况，逐渐向较好的生产条件方向逼近，最终找到最佳的生产条件。 <br />在实际工艺改善应用中可分为两种情况，一种是结合RSM求出响应曲面模型与等高线，如生产条件已规定了上下限值或均衡考虑成本，问题可以按有限制条件的次优解求解处理，但因为RSM实验程序相对较为复杂，通常不经常使用；另一种情况可以考虑使用经典EVOP试算求出满意解（因为未考虑随机扰动误差影响），博克斯-亨特（BOX-Hunter）于1959年给出了计算根据。<br />经典的EVOP在试算前也需要确定重要影响因素，但因素的水平值要根据实际生产条件设定一个允许界限，并且选择因素水平的变化尽可能小。考虑到因子较多时计算工作量很大，因此当考虑因子间的交互作用时，所选因子数只2&mdash;3个；而不考虑因子间的交互作用时，因子可以选取3&mdash;6个。<br />确定重要影响因素后，以现有生产条件为中心，在中心条件周围每个因子各取两个水平值，各做一次实验，完成一个循环；在同样条件下，再进行两个循环，从第二循环开始求出均值、标准差、效应和误差限；从第三个循环开始，若发现有些因素效应是显著的，则循环到此为止，这叫做一个周相；在每一周相中，若发现某因素效应有显著差异，就对该效应各水平的均值进行比较并把中心条件移到较好的水平上去，开始下一周相的试验；在任一周相中，若经过六至十个循环仍未发现显著效应时，可以认为中心条件即为最佳条件而停止试验。<br />调优试验设计有如下特点：<br />⑴ 在生产现场边操作边试验，逐步探索最佳生产条件。<br />⑵ 以现有生产条件为中心进行试验，因素的水平变化幅度小，不影响正常生产。<br />⑶ 计算简单而又已表格化、程序化，便于现场操作人员掌握。<br />⑷ 试验简单易行，一般不需要多少试验费用，有利于生产成本的降低。<br />⑸ 对生产过程的控制，统计过程控制用于静态控制，调优试验设计用于动态控制，若两者结合使用，效果尤为显著。<br />⑹ 对设计阶段而言，调优设计完成改进设计后量产之前生产条件的优化调整，是设计阶段过渡到生产阶段的重要过程。</p>]]>
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<subject>实践</subject>
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<category>实践</category>
<pubDate>Tue, 15 Apr 2008 00:23:28 CST </pubDate>
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<title>自主创新的优化设计技术应用（五）</title>
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<![CDATA[3.4 实验设计法（DOE）<br />3.4.1 概述<br />通常所说的实验设计是指以概率论、数理统计和线性代数等为理论基础，科学地安排实验方案，正确地分析实验结果，尽快获得优化方案的一种数学方法。<br />在企业研发和管理实践中，为了开发设计研制新产品、更新或改进老产品，优化生产工艺方法或流程，或者降低原材料、动力等资源消耗，都需要深入研究质量特性与影响因素的关系。一个标准设计/生产过程都要受到可控因素X1 ，X2 &hellip;&hellip; Xn 以及不可控因素Z1 ，Z2 &hellip;&hellip; Zm的共同作用。<br />一般情况下，质量特性和影响因素之间的关系式并不能根据工程知识直接建立，需要使用DOE进行实验与分析来找出它们的关系，进一步确定设计/工艺参数的优化组合。在设计过程中，DOE是至关重要的改善技术。<br />从实验设计的发展来看，实验设计法主要分为两大流派：一是西方统计质量专家（以G.E.BOX为代表）提出的经典方法；二是日本著名质量管理专家田口玄一博士创立的田口方法。经典方法采用统计回归的思想拟合出质量特性和影响因素之间的函数关系，并进行响应曲面（Response Surface）分析，寻找工艺参数的最佳配置，从而使输出质量特性最优。经典方法追求均值最优，统计推导较为严谨，实验阶段较为分明，有序贯性的特点。田口方法注重实验设计与工程技术的结合，提出稳健性设计的思想，在实验中综合考虑误差因素，寻求设计参数的优化配置，从而获得较为稳定的输出质量特性。田口方法强调均值与方差的综合优化，寻求相对满意解，实验设计与分析过程相对简单易用，追求质量与成本的均衡，现在已经得到广泛使用。<br />3.4.2 经典实验设计方法介绍与评述<br />1. 因子实验（Factorial DOE）<br />因子实验主要分为完全要因实验（Full Factorial DOE，也称为析因实验）和部分要因实验（Fractional Factorial DOE）两种。对于n个因子k水平的完全要因实验，模型中的主效应与交互效应共计kn-1个，模型中需要估计的参数有kn个，因此完全要因实验需要kn次实验。在实际生产中很少有三水平以上的实验，通常选择两水平因子实验和三水平因子实验。两水平因子实验基于线性假设，完全要因实验一般选择两水平因子实验对主效应与交互效应进行分析和评价；然后用追加中心点的方法判断响应拟合过程中是否存在曲率（二次曲面），根据效应稀疏原理，很多系统在主效应和低阶的交互作用处于支配地位时，高阶交互作用一般可被忽略，因此二阶以上的交互作用可以不用考虑；若存在曲率，则采用基于中心复合设计（Central Composite Design，CCD）或BOX-BEHNKEN法的响应曲面模型进行分析。<br />由于设计中常常面对三个以上因子的参数优化选择问题，尽管设定因子为两水平，但随着因子数的增加，实验次数还是会以指数级增长。<br />同样在生产过程优化中，面对多因子的情况也会出现这个问题。]]>
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<subject>实践</subject>
<author>profit</author>
<category>实践</category>
<pubDate>Tue, 15 Apr 2008 00:22:11 CST </pubDate>
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<title>自主创新的优化设计技术应用（四）</title>
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<![CDATA[3.3 失效模式与影响分析（FMEA）和故障树分析（FTA）<br />3.3.1失效模式与影响分析（FMEA）<br />失效模式与影响分析早期用于美国宇航及军方产品，是一种预测产品设计及生产过程中可能出现的问题点，进而评价其危险度并进行事先预防的质量工具。现在已成为一种广泛使用的可靠性分析技术用于制造业与服务业，尤其是国际上实行产品召回制度以后，更加受到人们重视。研究可靠性、维修性国际技术标准的国际电工委员会（IEC）的技术委员会TC56，已从1979年开始制定了FMEA与FTA的有关国际标准。<br />失效模式与影响分析技术贯穿产品生命周期管理的全过程，按用途和使用阶段可以分为系统失效模式与影响分析（System FMEA）、设计失效模式与影响分析（Design FMEA）、流程失效模式与影响分析（Process FMEA）以及软件失效模式与影响分析（Software FMEA）四种，在设计阶段主要使用的是前两种。<br />从FMEA本质来说是一种从原因向系统故障（自下而上）分析系统可靠性的定性分析手段，其使用一系列表格列举系统构成模块/部件的所有故障模式，并假定故障发生，继而找出系统可能发生的故障。在将故障项进行RPN权重分析后，统计汇总形成致命项目表，一方面用于提供设计评审使用，另一方面用于为DOE提供改善目标与依据进行设计改善。<br />由于FMEA在使用中局限在单一故障模式的分析上，因而是孤立的分析，缺乏系统的分析视角；另外对于含大量部件，具有多重功能的工作模式和维修措施的复杂系统，以及环境影响大的系统，FMEA应用都较为困难；在FMEA的实际应用中，由于是定性分析，不可避免的要受到人为因素的影响，任何细微的敷衍了事都可能会造成整个分析的失败，这也是很多FMEA分析流于形式的重要原因。<br />3.3.2故障树分析（FTA）<br />FTA也是一种可靠性分析技术，但与FMEA不同的是，它是一种从故障向原因（自上而下）的分析方法，它将系统分解成树状图，从而对多重故障进行逻辑的、定量的分析。<br />在实际应用中，FTA以某个特定的不希望发生的故障为顶事件，构建故障树模型，然后简化拆解为可靠性框图，进一步用最小割集、最小路集等方法进行更加深入的分析，不仅可以分析部件故障，还可以分析由于人员差错、软件错误、控制错误以及环境应力等引起的故障，最后从整个系统角度逻辑上明确故障的发生过程，用布尔代数定量计算顶事件的发生概率，再根据故障率计算出系统的可靠度。<br />系统故障树由&ldquo;与&rdquo;（AND）、&ldquo;或&rdquo;（OR）门组成。相对应的，可靠性框图的结构由串联、并联两种基本单元组成，这里并不意味着系统的实际构成是一个在空间上和物理上自左向右的串联或并联结构，而是表示当功能流（实际的能量、信号、信息、交通量以及物质流等）从系统的左侧输入，从右侧输出时就实现了系统的功能，因而保证了系统的可靠性。还有一种例外的情况，就是由三个元素组成的单元，至少两个元素功能正常就可以的贮备单元，称为三取二单元。<br />计算系统可靠度时，虽然可以使用枚举法利用真值表算出系统可靠度，但当单元数目增多，系统较为复杂时，这种方法就显得很烦琐，为了简化可靠度的计算，可以引入最小路集与最小割集的概念。所谓最小路集是指可靠性框图中表示功能流的实线从输入端至输出端所经过的单元的最小集合，只要其中的单元都没有故障，就可以确保系统的可靠度R。若用（P1，P2，&hellip;&hellip; ，Pm）表示最小路集，则系统可靠度可用3-3-2表示：<br />R = P（P1 &cup; P2 &cup; &hellip;&hellip; &cup; Pm） （3-3-2）<br />最小割集是指从系统不可靠度F的角度观察可靠性框图，从垂直于框图中连结实线的方向将系统单元切断时，引起系统故障的被切单元的最小集合。若用（C1，C2，&hellip;&hellip; ，Cm）表示最小割集，则系统不可靠度可用3-3-3表示：<br />F = P（C1 &cup; C2 &cup; &hellip;&hellip; &cup; Cm） （3-3-3）<br />在FTA的分析中，主要是以防止发生不希望的顶事件为目标的，因此主要是根据最小割集进行不可靠度分析，但同时也应求出最小路集，以便讨论哪些路径应当得到加强和改善。<br />现在随着计算机技术的不断发展，也可以直接使用布尔代数按照系统故障树的结构直接计算出系统的可靠度或故障率。]]>
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<subject>实践</subject>
<author>profit</author>
<category>实践</category>
<pubDate>Tue, 15 Apr 2008 00:19:32 CST </pubDate>
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