JIT против Lean
За последние пару лет Just-in-Time (JIT) - это система и идея, которая постепенно получает широкое признание в бизнесе и производственном сообществе. Поскольку между компаниями растет конкуренция, все сильнее сказывается давление со стороны азиатских производителей, многие фирмы вынуждены искать более инновационные методы для снижения издержек.
Тем не менее, все чаще наблюдается тенденция идентифицировать или ассоциировать JIT с Lean-операциями. Не смотря на сходства, существуют также фундаментальные различия между этими двумя методологиями. Тем не менее, они могут «отлично играть» вместе, в одновременном использовании обеих методологий есть свои преимущества.
Методология «точно в срок» требует, чтобы процессы демонстрировали определенный уровень стабильности и последовательности. В этом случае стабильность означает сокращение системных ошибок и достигнутые результаты, они должны оставаться вполне последовательными. Очевидно, этой цели нелегко достичь в начале инициативы Lean. Цель JIT на данном этапе состоит в том, чтобы четко выделить все проблемы в этом процессе. Lean будет сосредоточен на устранении проблем, связанных с процессом (системой), чтобы увеличить производство.
Основным компонентом JIT является ликвидация отходов при добавлении стоимости. Существует ряд процессов, которые фирма должна контролировать в качестве целей для минимизации отходов. Такие вещи, как необоснованное хранение отходов, преувеличенные запасы, избыточная участие человека и ненужное перемещение материала, а также любая другая деятельность, которая не повышает ценность.
Тем не менее, только JIT не эффективна для полного устранения отходов, поскольку производители поняли, что перемещать материалы только тогда, когда они требуются, и только в необходимых объемах, это только одна сторона истории.
Необходимо, чтобы JIT стал Lean. Lean имеет целый ряд специализированных процедур. Задача Lean - определить проект, который будет полезен при минимальных затратах. В то время как JIT больше фокусируется на управлении запасами, Lean фокусируется на производстве и управлении операциями. Эти две методологии используют некоторые инструменты, например, канбан и проверку ошибок, и все они направлены на создание ценности для конечного пользователя, клиента. Как правило, инструменты Lean теперь часто используются для достижения JIT, таких как подход, основанный на потоке.
Резюме: Роль JIT заключается в том, чтобы четко выделить проблемы процесса, в то время как Lean направлен на устранение проблем. Lean может использоваться для достижения JIT, поскольку они используют почти тот же набор инструментов, например, канбан и проверку ошибок. Хотя обе методологии могут быть использованы для устранения отходов, JIT самостоятельно не может этого достичь, следовательно, необходимо превращение в Lean.
Источник https://ru.esdifferent.com/difference-between-jit-and-lean
За последние пару лет Just-in-Time (JIT) - это система и идея, которая постепенно получает широкое признание в бизнесе и производственном сообществе. Поскольку между компаниями растет конкуренция, все сильнее сказывается давление со стороны азиатских производителей, многие фирмы вынуждены искать более инновационные методы для снижения издержек.
Тем не менее, все чаще наблюдается тенденция идентифицировать или ассоциировать JIT с Lean-операциями. Не смотря на сходства, существуют также фундаментальные различия между этими двумя методологиями. Тем не менее, они могут «отлично играть» вместе, в одновременном использовании обеих методологий есть свои преимущества.
Методология «точно в срок» требует, чтобы процессы демонстрировали определенный уровень стабильности и последовательности. В этом случае стабильность означает сокращение системных ошибок и достигнутые результаты, они должны оставаться вполне последовательными. Очевидно, этой цели нелегко достичь в начале инициативы Lean. Цель JIT на данном этапе состоит в том, чтобы четко выделить все проблемы в этом процессе. Lean будет сосредоточен на устранении проблем, связанных с процессом (системой), чтобы увеличить производство.
Основным компонентом JIT является ликвидация отходов при добавлении стоимости. Существует ряд процессов, которые фирма должна контролировать в качестве целей для минимизации отходов. Такие вещи, как необоснованное хранение отходов, преувеличенные запасы, избыточная участие человека и ненужное перемещение материала, а также любая другая деятельность, которая не повышает ценность.
Тем не менее, только JIT не эффективна для полного устранения отходов, поскольку производители поняли, что перемещать материалы только тогда, когда они требуются, и только в необходимых объемах, это только одна сторона истории.
Необходимо, чтобы JIT стал Lean. Lean имеет целый ряд специализированных процедур. Задача Lean - определить проект, который будет полезен при минимальных затратах. В то время как JIT больше фокусируется на управлении запасами, Lean фокусируется на производстве и управлении операциями. Эти две методологии используют некоторые инструменты, например, канбан и проверку ошибок, и все они направлены на создание ценности для конечного пользователя, клиента. Как правило, инструменты Lean теперь часто используются для достижения JIT, таких как подход, основанный на потоке.
Резюме: Роль JIT заключается в том, чтобы четко выделить проблемы процесса, в то время как Lean направлен на устранение проблем. Lean может использоваться для достижения JIT, поскольку они используют почти тот же набор инструментов, например, канбан и проверку ошибок. Хотя обе методологии могут быть использованы для устранения отходов, JIT самостоятельно не может этого достичь, следовательно, необходимо превращение в Lean.
Источник https://ru.esdifferent.com/difference-between-jit-and-lean
Es different
JIT и Lean 2021
JIT vs Lean В течение последних двух лет Just-in-Time (JIT) - это система и идея, которая постепенно воспринимается как широкое признание в бизнес-и производственном сообществе. Поскольку конкуренция нагревается между компаниями, а давление со стороны непрерывных…
#методы_анализа
LRM - Линейная регрессионная модель
Линейный регрессионный анализ - это самый распространенный инструмент для описания связи между факторами и какой-то зависимой величиной. Как ВВП страны зависит от средней заработной платы, мировых цен на нефть и курса рубля? Такой пример из макроэкономики можно попробовать решить с помощью линейного регрессионного анализа. Как определить зависимость между погодой и количеством посетителей? Как спрогнозировать приток клиентов в зависимости от размера рекламного бюджета? Сколько времени нужно производить обжиг, чтобы достигнуть наилучшего качества?
https://analytera.ru/about/stati/lrm-linejnaya-regressionnaya-model/
LRM - Линейная регрессионная модель
Линейный регрессионный анализ - это самый распространенный инструмент для описания связи между факторами и какой-то зависимой величиной. Как ВВП страны зависит от средней заработной платы, мировых цен на нефть и курса рубля? Такой пример из макроэкономики можно попробовать решить с помощью линейного регрессионного анализа. Как определить зависимость между погодой и количеством посетителей? Как спрогнозировать приток клиентов в зависимости от размера рекламного бюджета? Сколько времени нужно производить обжиг, чтобы достигнуть наилучшего качества?
https://analytera.ru/about/stati/lrm-linejnaya-regressionnaya-model/
#триз
ТРИЗ. И дым диверсии нам сладок и приятен.
Диверсионный анализ стоит несколько в стороне от остальных инструментов ТРИЗ, и этот пост про него.
Само понятие и методика диверсионного анализа были представлены Б.Злотиным и А.Зусман и заявлены как метод прогнозирования аварийных ситуаций и нежелательных явлений. Здесь мы двигаемся по такому пути: функциональная модель системы/процесса -> перечисление недостатков (срывов и сбоев) -> поиск причин путем "моделирования диверсий" -> проверка полученных гипотез.
И ТРИЗ не была бы сама собой, если б в шагах алгоритмов не скрывались бы простые эвристические приемы. Те самые приемы, благодаря которым Альтшуллер стремился сделать "любого мыслящего человека" творцом, изобретателем.
Вглядимся в шаг "моделирование диверсий" на примере ситуации с IQOS. Пусть меня простят те люди, что болезненно относятся к вопросам курения или альтернативам - просто посмотрим на эту задачу как на техническую.
Пользователи IQOS подтвердят, что к концу сеанса курения затяжка из стика с табаком чуть труднее, чем в начале.
Итак, говоря про моделирование диверсии, нам необходимо сделать следующее:
1. Обратить задачу. Т.е. вместо вопроса "почему затягиваться труднее к концу сеанса", рекомендуется увидеть вопрос "как бы нам повысить сопротивление затяжке к концу сеанса". Куда более азартная, растормаживающая мозг, задача!
2. Усилить эту задачу. Вместо, вопроса "как повысить сопротивление...", догадываетесь? - "как нам полностью перекрыть поток паров внутри стика".
3. Обеспечить замаскированный эффект, используя только имеющиеся в системе ресурсы.
Что полностью перекроет поток паров и сделает это без видимых проявлений снаружи? Вот они, потенциальные "диверсанты":
- Компоненты стика: цилиндр из спрессованного табака, биополимерная пленка (полилактид) для равномерности охлаждения и увлажнения паров табака, маленький ацетатный фильтр, похожий на фильтр сигареты. Все это охвачено тонкой алюминиевой фольгой, она дает равномерность температуры, и упаковано в бумажную гильзу, она все это удерживает.
- Компоненты надсистемы: сам стик помещен в держатель на 60% своей длины, при этом табачный цилиндр в стике почти на всю свою длину "проткнут" нагревательным элементом из керамики, температура нагревания - до 350С; курильщик, который создает разрежение внутри стика и сжимает рукой держатель.
И всё - не так много вариантов для комбинаций, но перебор этот уже интересный, творческий! Три-четыре попытки, и - гипотеза: тепловое поле расплавляет полилактид так, что тот перекрывает поток пара. Гляньте в Интернет - температура плавления полилактида 178С.
Помогают ли им фольга и сам курильщик, или они не повинны в диверсии - еще стоит разобраться. А вот проверить гипотезу не сложно - сравнительным вскрытием свежих и использованных стиков.
Для более сложных систем, для прогнозирования аварийных ситуаций, поиска причин отказов конкретного вида, выявления потенциальных слабых мест, потребуется, конечно, методичная "стрельба по квадратам", но повторю акцент: важны правильные вопросы, ведь они - половина ответа. И здесь, в диверсионке, сила правильных вопросов проявляется в инвертировании и усилении задачи, плюс - в ограничении направлений думания малым числом имеющихся ресурсов.
Всем успехов в постановке правильных вопросов!
- Станислав Колчанов, консультант по ТРИЗ ЦСТ Analytera
ТРИЗ. И дым диверсии нам сладок и приятен.
Диверсионный анализ стоит несколько в стороне от остальных инструментов ТРИЗ, и этот пост про него.
Само понятие и методика диверсионного анализа были представлены Б.Злотиным и А.Зусман и заявлены как метод прогнозирования аварийных ситуаций и нежелательных явлений. Здесь мы двигаемся по такому пути: функциональная модель системы/процесса -> перечисление недостатков (срывов и сбоев) -> поиск причин путем "моделирования диверсий" -> проверка полученных гипотез.
И ТРИЗ не была бы сама собой, если б в шагах алгоритмов не скрывались бы простые эвристические приемы. Те самые приемы, благодаря которым Альтшуллер стремился сделать "любого мыслящего человека" творцом, изобретателем.
Вглядимся в шаг "моделирование диверсий" на примере ситуации с IQOS. Пусть меня простят те люди, что болезненно относятся к вопросам курения или альтернативам - просто посмотрим на эту задачу как на техническую.
Пользователи IQOS подтвердят, что к концу сеанса курения затяжка из стика с табаком чуть труднее, чем в начале.
Итак, говоря про моделирование диверсии, нам необходимо сделать следующее:
1. Обратить задачу. Т.е. вместо вопроса "почему затягиваться труднее к концу сеанса", рекомендуется увидеть вопрос "как бы нам повысить сопротивление затяжке к концу сеанса". Куда более азартная, растормаживающая мозг, задача!
2. Усилить эту задачу. Вместо, вопроса "как повысить сопротивление...", догадываетесь? - "как нам полностью перекрыть поток паров внутри стика".
3. Обеспечить замаскированный эффект, используя только имеющиеся в системе ресурсы.
Что полностью перекроет поток паров и сделает это без видимых проявлений снаружи? Вот они, потенциальные "диверсанты":
- Компоненты стика: цилиндр из спрессованного табака, биополимерная пленка (полилактид) для равномерности охлаждения и увлажнения паров табака, маленький ацетатный фильтр, похожий на фильтр сигареты. Все это охвачено тонкой алюминиевой фольгой, она дает равномерность температуры, и упаковано в бумажную гильзу, она все это удерживает.
- Компоненты надсистемы: сам стик помещен в держатель на 60% своей длины, при этом табачный цилиндр в стике почти на всю свою длину "проткнут" нагревательным элементом из керамики, температура нагревания - до 350С; курильщик, который создает разрежение внутри стика и сжимает рукой держатель.
И всё - не так много вариантов для комбинаций, но перебор этот уже интересный, творческий! Три-четыре попытки, и - гипотеза: тепловое поле расплавляет полилактид так, что тот перекрывает поток пара. Гляньте в Интернет - температура плавления полилактида 178С.
Помогают ли им фольга и сам курильщик, или они не повинны в диверсии - еще стоит разобраться. А вот проверить гипотезу не сложно - сравнительным вскрытием свежих и использованных стиков.
Для более сложных систем, для прогнозирования аварийных ситуаций, поиска причин отказов конкретного вида, выявления потенциальных слабых мест, потребуется, конечно, методичная "стрельба по квадратам", но повторю акцент: важны правильные вопросы, ведь они - половина ответа. И здесь, в диверсионке, сила правильных вопросов проявляется в инвертировании и усилении задачи, плюс - в ограничении направлений думания малым числом имеющихся ресурсов.
Всем успехов в постановке правильных вопросов!
- Станислав Колчанов, консультант по ТРИЗ ЦСТ Analytera
#вебинар #статметоды
Современные возможности биостатистики. Вебинар.
Теория эксперимента, которая базируется на вероятностно-статистической методологии, играет ведущую роль в экспериментальной науке. Современная биостатистика позволяет осуществлять гармонизированный анализ данных, сочетающий процедуры статистического оценивания, статистических выводов и вероятностно-статистических предсказаний.
Ведущий - консультант Никита Николаевич Хромов-Борисов.
https://www.youtube.com/watch?v=_CgPQUo4rRo&list=PL4DoKxTcB8CDDr_VC00qpiNicgvnoaI7t&index=30
Современные возможности биостатистики. Вебинар.
Теория эксперимента, которая базируется на вероятностно-статистической методологии, играет ведущую роль в экспериментальной науке. Современная биостатистика позволяет осуществлять гармонизированный анализ данных, сочетающий процедуры статистического оценивания, статистических выводов и вероятностно-статистических предсказаний.
Ведущий - консультант Никита Николаевич Хромов-Борисов.
https://www.youtube.com/watch?v=_CgPQUo4rRo&list=PL4DoKxTcB8CDDr_VC00qpiNicgvnoaI7t&index=30
YouTube
Современные возможности биостатистики
Теория эксперимента, которая базируется на вероятностно-статистической методологии, играет ведущую роль в экспериментальной науке. Современная биостатистики позволяет осуществлять гармонизированный анализ данных, сочетающий процедуры статистического оценивания…
Добрый день, коллеги!
Осталось меньше месяца до начала IV Конференции R&D ПромКом, 17-19 февраля 2021 Чтобы забронировать место напишите запрос на адрес orgcom@analytera.ru
Рады вам сообщить, что к числу спикеров добавились Дарья Игнатова, группа НЛМК, управление "Инструменты оптимизации процессов", главный специалист, «Черный пояс» Lean Six Sigma и Константин Десяткин, консультант и тренер Института Адизеса. Темы, которые будут представлены:
- «Система Lean Six Sigma в Группе компаний НЛМК и вызванные ею изменения», Дарья Игнатова
Применение проектного подхода DMAIC в оптимизации технологических процессов. Роль лидеров проектов LSS в изменении мышления при анализе проблем и поиске решений. Роль LSS в подготовке данных для перехода к цифровой модели бизнеса. Принятие управленческих решений на основании анализа данных.
- «Построение системы вознаграждения подход Института Адизеса на примере совершенствования системы мотивации для промышленного предприятия, отдел R&D\НИОКР», Константин Десяткин.
Базовые принципы построения системы вознаграждения Института Адизеса, cтруктура вознаграждения (внешние стимулы/внутренние мотивы). Подход к построению системы внешнего вознаграждения – синхронизация ключевых элементов. Отношения заказчик – подрядчик, разные ожидания от R&D на разных этапах жизненного цикла – разные системы вознаграждения. «Пошив» системы под задачи компании. Составные части системы вознаграждения. Ряд ключевых параметров разработки системы вознаграждения в R&D: структура дохода сотрудника, источники и условия формирования фонда, условия выборки из фонда, периодичность выплат, кто оценивает. Примеры структура и состав показателей R&D промышленного предприятия, увязка с системой вознаграждения.
Подробная программа конференции представлена на сайте https://www.rnd-conference.ru.
По всем вопросам, связанным с Конференцией можно обращаться по адресу orgcom@analytera.ru
Наш телефон: +7(812) 667-88-98
Осталось меньше месяца до начала IV Конференции R&D ПромКом, 17-19 февраля 2021 Чтобы забронировать место напишите запрос на адрес orgcom@analytera.ru
Рады вам сообщить, что к числу спикеров добавились Дарья Игнатова, группа НЛМК, управление "Инструменты оптимизации процессов", главный специалист, «Черный пояс» Lean Six Sigma и Константин Десяткин, консультант и тренер Института Адизеса. Темы, которые будут представлены:
- «Система Lean Six Sigma в Группе компаний НЛМК и вызванные ею изменения», Дарья Игнатова
Применение проектного подхода DMAIC в оптимизации технологических процессов. Роль лидеров проектов LSS в изменении мышления при анализе проблем и поиске решений. Роль LSS в подготовке данных для перехода к цифровой модели бизнеса. Принятие управленческих решений на основании анализа данных.
- «Построение системы вознаграждения подход Института Адизеса на примере совершенствования системы мотивации для промышленного предприятия, отдел R&D\НИОКР», Константин Десяткин.
Базовые принципы построения системы вознаграждения Института Адизеса, cтруктура вознаграждения (внешние стимулы/внутренние мотивы). Подход к построению системы внешнего вознаграждения – синхронизация ключевых элементов. Отношения заказчик – подрядчик, разные ожидания от R&D на разных этапах жизненного цикла – разные системы вознаграждения. «Пошив» системы под задачи компании. Составные части системы вознаграждения. Ряд ключевых параметров разработки системы вознаграждения в R&D: структура дохода сотрудника, источники и условия формирования фонда, условия выборки из фонда, периодичность выплат, кто оценивает. Примеры структура и состав показателей R&D промышленного предприятия, увязка с системой вознаграждения.
Подробная программа конференции представлена на сайте https://www.rnd-conference.ru.
По всем вопросам, связанным с Конференцией можно обращаться по адресу orgcom@analytera.ru
Наш телефон: +7(812) 667-88-98
#бережливое_производство #глоссарий
Диаграмма 'спагетти' (Spaghetti Chart)
Траектория маршрутов движения продукта по мере перехода от одной стадии к другой вдоль потока создания ценности. Называется так, поскольку в массовом производстве траектория таких маршрутов движения продукта часто похожа на тарелку со спагетти.
Иллюстрированный глоссарий по бережливому производству / Под ред. Чета Марчвински
и Джона Шука; Пер. с англ. - М.: Альпина Бизнес Букс: CBSD, Центр развития деловых
навыков, 2005
Комментарии нашего эксперта, Татьяны Григорьевой:
Диаграмма «спагетти» — это полезный и простой инструмент, который можно использовать практически во всех отраслях. К сожалению, эта диаграмма сама по себе не является методом улучшения. Она всего лишь дает информацию о текущем состоянии процессов. Чтобы проанализировать текущую ситуацию полезно оценить общее пройденное расстояние или затраченное время. Затем можно легко определить потенциал для ускорения, упрощения и улучшения процесса. К примеру, сократив дистанцию перемещения, можно снизить время цикла операции, а сократив количество манипуляций (перекладываний с место на место) с продуктом, можно снизить количество повреждений и т.д.
Интересный факт:
Аналог диаграммы "спагетти" начали использовать в Российской Империи и СССР (разработчиком был Гастев Алексей Капитонович) еще до того как начали публиковать идеи производственной системы Toyota.
Диаграмма 'спагетти' (Spaghetti Chart)
Траектория маршрутов движения продукта по мере перехода от одной стадии к другой вдоль потока создания ценности. Называется так, поскольку в массовом производстве траектория таких маршрутов движения продукта часто похожа на тарелку со спагетти.
Иллюстрированный глоссарий по бережливому производству / Под ред. Чета Марчвински
и Джона Шука; Пер. с англ. - М.: Альпина Бизнес Букс: CBSD, Центр развития деловых
навыков, 2005
Комментарии нашего эксперта, Татьяны Григорьевой:
Диаграмма «спагетти» — это полезный и простой инструмент, который можно использовать практически во всех отраслях. К сожалению, эта диаграмма сама по себе не является методом улучшения. Она всего лишь дает информацию о текущем состоянии процессов. Чтобы проанализировать текущую ситуацию полезно оценить общее пройденное расстояние или затраченное время. Затем можно легко определить потенциал для ускорения, упрощения и улучшения процесса. К примеру, сократив дистанцию перемещения, можно снизить время цикла операции, а сократив количество манипуляций (перекладываний с место на место) с продуктом, можно снизить количество повреждений и т.д.
Интересный факт:
Аналог диаграммы "спагетти" начали использовать в Российской Империи и СССР (разработчиком был Гастев Алексей Капитонович) еще до того как начали публиковать идеи производственной системы Toyota.
#история
13 января 1926 года родился Рафаэль Борисович Шапиро, один из основателей теории решения изобретательских задач. Мальчик с непростой судьбой, уже в детстве он увлекся изобретательством. Учась в 10-м классе вместе с Генрихом Альтшуллером, о котором мы писали ранее, и Игорем Тальянским при поддержке начальника БРиЗ (Бюро рационализации и изобретательства) Каспийской флотилии Д. Д. Кабанова он подал заявку на свое первое изобретение «Дыхательный аппарат с химическим патроном».
В дальнейшем, Р. Шапиро в соавторстве с Г. Альтшуллером подал несколько десятков заявок на изобретения, по которым ещё до 1950 года было получено не менее пяти авторских свидетельств.
В начале 1950 года, когда Шапиро учился на пятом курсе нефте-механического факультета, он вместе с Г. Альтшуллером был арестован НКВД по доносу одного из своих приятелей. Шапиро прошел Лубянку, Бутырскую тюрьму, Лефортово и в 1951 году был осужден к десяти годам лагерей. После смерти Сталина в 1953 Шапиро был реабилитирован, а в 1954 году «освобожден из-за отсутствия состава преступления» и восстановлен на учёбу на инженерно-механическом факультете.
После возвращения из заключения и реабилитации Шапиро по-прежнему интенсивно сотрудничал с Г. Альтшуллером в работе над созданием методики изобретательства, идеи которой они совместно развивали в конце 1940-х годов. Фактически, Шапиро являлся стратегом ТРИЗ, задав ей основные направления развития.
13 января 1926 года родился Рафаэль Борисович Шапиро, один из основателей теории решения изобретательских задач. Мальчик с непростой судьбой, уже в детстве он увлекся изобретательством. Учась в 10-м классе вместе с Генрихом Альтшуллером, о котором мы писали ранее, и Игорем Тальянским при поддержке начальника БРиЗ (Бюро рационализации и изобретательства) Каспийской флотилии Д. Д. Кабанова он подал заявку на свое первое изобретение «Дыхательный аппарат с химическим патроном».
В дальнейшем, Р. Шапиро в соавторстве с Г. Альтшуллером подал несколько десятков заявок на изобретения, по которым ещё до 1950 года было получено не менее пяти авторских свидетельств.
В начале 1950 года, когда Шапиро учился на пятом курсе нефте-механического факультета, он вместе с Г. Альтшуллером был арестован НКВД по доносу одного из своих приятелей. Шапиро прошел Лубянку, Бутырскую тюрьму, Лефортово и в 1951 году был осужден к десяти годам лагерей. После смерти Сталина в 1953 Шапиро был реабилитирован, а в 1954 году «освобожден из-за отсутствия состава преступления» и восстановлен на учёбу на инженерно-механическом факультете.
После возвращения из заключения и реабилитации Шапиро по-прежнему интенсивно сотрудничал с Г. Альтшуллером в работе над созданием методики изобретательства, идеи которой они совместно развивали в конце 1940-х годов. Фактически, Шапиро являлся стратегом ТРИЗ, задав ей основные направления развития.
#бережливое_производство #статья
Бережливое производство — инструмент борьбы за эффективность
В России сконцентрировано много промышленных предприятий различных направлений. Одной из проблем этих предприятий является нерациональное использование ресурсов. Это приводит к тому, что себестоимость продукции превышает аналогичную у зарубежных конкурентов.
Автор статьи размышляет, что позволит менеджерам рационализировать расходы и оптимизировать бизнес-процессы, и рассказывает о концепции «Lean Six Sigma», мы предлагаем вам ознакомиться с текстом по ссылке.
https://habr.com/ru/post/471296/
Бережливое производство — инструмент борьбы за эффективность
В России сконцентрировано много промышленных предприятий различных направлений. Одной из проблем этих предприятий является нерациональное использование ресурсов. Это приводит к тому, что себестоимость продукции превышает аналогичную у зарубежных конкурентов.
Автор статьи размышляет, что позволит менеджерам рационализировать расходы и оптимизировать бизнес-процессы, и рассказывает о концепции «Lean Six Sigma», мы предлагаем вам ознакомиться с текстом по ссылке.
https://habr.com/ru/post/471296/
Хабр
Бережливое производство — инструмент борьбы за эффективность
В России сконцентрировано много промышленных предприятий различных направлений. Одной из проблем этих предприятий является нерациональное использование ресурсов. Это приводит к тому, что себестоимость...
Добрый день, коллеги!
Всем нам в прошедшем 2020 не хватало общения. Профессионального особенно.
С 17 по 19 февраля 2021 пройдет IV Конференция специалистов R&D в сфере промышленности, коммерции и услуг. Формат проведения - онлайн.
Если вы хотите:
- сформировать целостную картину актуального состояния инноваций в сфере управления R&D и НИОКР
- получить реальные отзывы об опыте внедрения программно-аналитических решений в сфере R&D непосредственно от пользователей и их руководителей
- увидеть новые возможности для роста бизнеса и повышения эффективности научно-производственных подразделений.
Мы ждем вас на Конференции!
Окончательная программа готова и доступна на сайте мероприятия по ссылке https://www.rnd-conference.ru/ и во вложении
Свое участие подтвердили спикеры от НЛМК, Газпромнефти, Института Адизеса, Инженерного центра Airbus в России. Наша конференция дает возможность не только услышать специалистов в своей сфере, но и задать все возникшие у вас вопросы.
Прием заявок участников будет прекращен 15 февраля.
Контакты оргкомитета Конференции orgcom@analytera.ru, тел +7(812) 667-88-98
С уважением,
Команда Центра Статистических Технологий – Analytera.
Всем нам в прошедшем 2020 не хватало общения. Профессионального особенно.
С 17 по 19 февраля 2021 пройдет IV Конференция специалистов R&D в сфере промышленности, коммерции и услуг. Формат проведения - онлайн.
Если вы хотите:
- сформировать целостную картину актуального состояния инноваций в сфере управления R&D и НИОКР
- получить реальные отзывы об опыте внедрения программно-аналитических решений в сфере R&D непосредственно от пользователей и их руководителей
- увидеть новые возможности для роста бизнеса и повышения эффективности научно-производственных подразделений.
Мы ждем вас на Конференции!
Окончательная программа готова и доступна на сайте мероприятия по ссылке https://www.rnd-conference.ru/ и во вложении
Свое участие подтвердили спикеры от НЛМК, Газпромнефти, Института Адизеса, Инженерного центра Airbus в России. Наша конференция дает возможность не только услышать специалистов в своей сфере, но и задать все возникшие у вас вопросы.
Прием заявок участников будет прекращен 15 февраля.
Контакты оргкомитета Конференции orgcom@analytera.ru, тел +7(812) 667-88-98
С уважением,
Команда Центра Статистических Технологий – Analytera.
#методы_анализа
Кластерный анализ
Кластерный анализ предназначен для разбиения совокупности объектов на однородные группы (кластеры или классы). Это задача многомерной классификации данных.
Существует около 100 разных алгоритмов кластеризации, однако, наиболее часто используемые - иерархический кластерный анализ и кластеризация методом k-средних.
Где применяется кластерный анализ? В маркетинге это сегментация конкурентов и потребителей. В менеджменте: разбиение персонала на различные по уровню мотивации группы, классификация поставщиков, выявление схожих производственных ситуаций, при которых возникает брак. В медицине - классификация симптомов, пациентов, препаратов. В социологии - разбиение респондентов на однородные группы. По сути кластерный анализ хорошо зарекомендовал себя во всех сферах жизнедеятельности человека.
https://analytera.ru/about/stati/klasternyj-analiz/
Кластерный анализ
Кластерный анализ предназначен для разбиения совокупности объектов на однородные группы (кластеры или классы). Это задача многомерной классификации данных.
Существует около 100 разных алгоритмов кластеризации, однако, наиболее часто используемые - иерархический кластерный анализ и кластеризация методом k-средних.
Где применяется кластерный анализ? В маркетинге это сегментация конкурентов и потребителей. В менеджменте: разбиение персонала на различные по уровню мотивации группы, классификация поставщиков, выявление схожих производственных ситуаций, при которых возникает брак. В медицине - классификация симптомов, пациентов, препаратов. В социологии - разбиение респондентов на однородные группы. По сути кластерный анализ хорошо зарекомендовал себя во всех сферах жизнедеятельности человека.
https://analytera.ru/about/stati/klasternyj-analiz/
#триз
ТРИЗ. R&D Conference. Спойлеры уже были.
Впереди R&D конференция, и мы увидимся-услышимся уже через две недели. В ТРИЗовском блоке запланировано две темы:
Первая - применение Законов развития технических систем (ЗРТС) при прогнозировании и сбываемость прогнозов, вторая - инструменты ТРИЗ в разработке патентных стратегий компании.
Чтобы слушать докладчиков "без словаря", не отвлекаясь на "ликбез", полистайте этот канал - базовые пункты по ЗРТС собраны в посте от 01/10/2020 https://t.me/analytera/139, а пост-спойлер от 04/12/2020 про патентные стратегии тут https://t.me/analytera/171.
Просматривая аннотации к докладам на будущей конференции, еще раз утвердился в мысли, что во многих методиках, направленных на творческую постановку или решение задач, точно есть один общий стержень. Это возможность (и в итоге - навык) думать нестандартно, с той стороны, с которой обычно не думаешь. И делать это легко и с удовольствием. Независимо от того, насколько сложная система анализируется, насколько трудная проблема решается...
До встречи на конференции!
- Станислав Колчанов, консультант по ТРИЗ ЦСТ Analytera
ТРИЗ. R&D Conference. Спойлеры уже были.
Впереди R&D конференция, и мы увидимся-услышимся уже через две недели. В ТРИЗовском блоке запланировано две темы:
Первая - применение Законов развития технических систем (ЗРТС) при прогнозировании и сбываемость прогнозов, вторая - инструменты ТРИЗ в разработке патентных стратегий компании.
Чтобы слушать докладчиков "без словаря", не отвлекаясь на "ликбез", полистайте этот канал - базовые пункты по ЗРТС собраны в посте от 01/10/2020 https://t.me/analytera/139, а пост-спойлер от 04/12/2020 про патентные стратегии тут https://t.me/analytera/171.
Просматривая аннотации к докладам на будущей конференции, еще раз утвердился в мысли, что во многих методиках, направленных на творческую постановку или решение задач, точно есть один общий стержень. Это возможность (и в итоге - навык) думать нестандартно, с той стороны, с которой обычно не думаешь. И делать это легко и с удовольствием. Независимо от того, насколько сложная система анализируется, насколько трудная проблема решается...
До встречи на конференции!
- Станислав Колчанов, консультант по ТРИЗ ЦСТ Analytera
Telegram
Analytera
#триз #11зртс
ЗРТС общая картина. Вместо оглавления.
За прошедшие пару месяцев мы вместе прошлись по системе законов развития техники (ЗРТС) и сегодняшний пост резюмирующий, с линками на примеры и конкретные Закономерности. Можно его использовать в…
ЗРТС общая картина. Вместо оглавления.
За прошедшие пару месяцев мы вместе прошлись по системе законов развития техники (ЗРТС) и сегодняшний пост резюмирующий, с линками на примеры и конкретные Закономерности. Можно его использовать в…
#глоссарий #lean #бережливое_производство
Отчет формата A3 [A3-отчет] (A3 Report)
Методика представления сути проблемы, ее анализа, разработки корректирующих действий и плана действий на одном листе бумаги формата A3, часто с использованием графических изображений. Впервые была разработана компанией Toyota. В Toyota подготовка отчетов формата A3 стала стандартным методом обобщения действий по решению проблемы, отчетов о состоянии дел и планирования, подобных составлению карт потоков создания ценности. Формат A3 - международное название формата листа бумаги 297 х 420 мм. Максимально близкий формат, применяемый в США, имеет размеры 11 х 17 дюймов (примерно 279 х 432 мм)
Иллюстрированный глоссарий по бережливому производству / Под ред. Чета Марчвински и Джона Шука; Пер. с англ. - М.: Альпина Бизнес Букс: CBSD, Центр развития деловых навыков, 2005
Комментарии нашего эксперта:
Отчет А3 — это краткий и наглядный формат отчета, в котором собрана только самая важная информация. Общие компоненты отчета и пример оформления приведены на рисунке ниже.
Первоначально отчет А3 был предназначен для решения задач, на которые в данный момент времени нет ответа. Но отчет получил распространение и стал использоваться в различных целях:
• для представления, анализа и решения проблемы;
• описания бизнес-процесса;
• представления бюджета, плана;
• презентации проекта, работы кайдзен-групп, кружков качества и т.д.
Сейчас отчет А3 подходит для решения практически любого типа задач. Это простой и удобный инструмент для командной работы, т.к. для его использования нет никаких строгих правил.
Отчет А3 - это только один из инструментов. Полностью изучить весь спектр инструментов, методик и алгоритмов Lean, а так же освоить их практическое применение вы можете на нашем курсе Lean. Инструменты повышения эффективности
Отчет формата A3 [A3-отчет] (A3 Report)
Методика представления сути проблемы, ее анализа, разработки корректирующих действий и плана действий на одном листе бумаги формата A3, часто с использованием графических изображений. Впервые была разработана компанией Toyota. В Toyota подготовка отчетов формата A3 стала стандартным методом обобщения действий по решению проблемы, отчетов о состоянии дел и планирования, подобных составлению карт потоков создания ценности. Формат A3 - международное название формата листа бумаги 297 х 420 мм. Максимально близкий формат, применяемый в США, имеет размеры 11 х 17 дюймов (примерно 279 х 432 мм)
Иллюстрированный глоссарий по бережливому производству / Под ред. Чета Марчвински и Джона Шука; Пер. с англ. - М.: Альпина Бизнес Букс: CBSD, Центр развития деловых навыков, 2005
Комментарии нашего эксперта:
Отчет А3 — это краткий и наглядный формат отчета, в котором собрана только самая важная информация. Общие компоненты отчета и пример оформления приведены на рисунке ниже.
Первоначально отчет А3 был предназначен для решения задач, на которые в данный момент времени нет ответа. Но отчет получил распространение и стал использоваться в различных целях:
• для представления, анализа и решения проблемы;
• описания бизнес-процесса;
• представления бюджета, плана;
• презентации проекта, работы кайдзен-групп, кружков качества и т.д.
Сейчас отчет А3 подходит для решения практически любого типа задач. Это простой и удобный инструмент для командной работы, т.к. для его использования нет никаких строгих правил.
Отчет А3 - это только один из инструментов. Полностью изучить весь спектр инструментов, методик и алгоритмов Lean, а так же освоить их практическое применение вы можете на нашем курсе Lean. Инструменты повышения эффективности
#статья #прогнозирование
О предиктивной аналитике “простым человеческим языком”.
Предиктивная аналитика, если дословно – это предсказательная или прогнозная аналитика. Если разбираться глубже, то это совокупность методов анализа данных с их интерпретацией, которая помогает на основе прошлых событий принять с большой точностью верное решение в будущем.
В статье описаны три модели прогнозирования и их возможности.
https://in-scale.ru/blog/prediktivnaya-analitika
О предиктивной аналитике “простым человеческим языком”.
Предиктивная аналитика, если дословно – это предсказательная или прогнозная аналитика. Если разбираться глубже, то это совокупность методов анализа данных с их интерпретацией, которая помогает на основе прошлых событий принять с большой точностью верное решение в будущем.
В статье описаны три модели прогнозирования и их возможности.
https://in-scale.ru/blog/prediktivnaya-analitika
#новости
Коллеги, спешим поделиться новостью!
Мы запускаем новое направление обучения - "Big Data в промышленности" и хотим представить вам первый тренинг этого цикла: "Big data, machine learning и Индустрия 4.0: компетенции, технологии, решения и практики внедрения цифровых технологий на производстве".
Если вы хотите:
- самостоятельно выявлять процессы и подразделения, в которых цифровые технологии принесут максимальный эффект;
-адекватно оценивать сторонние предложения на внедрение различных решений Индустрии 4.0;
- научиться составлять проектные спецификации и календарные планы проектов по цифровизации;
- готовить ТЭО на внедрение систем анализа данных на производстве.
То этот курс - для вас.
Как в рамках этого цикла, так и в рамках наших традиционных направлений, мы разрабатываем учебные программы под ваши запросы.
Варианты услуг по разработке тренингов:
1 Разработка программы тренинга под ваши задачи и проведение его нашим экспертом с выездом либо online.
2 Разработка отчуждаемого тренинга, который смогут проводить ваши тренеры.
3 Разработка электронного курса, SCORM-пакет которого будет встроен в вашу корпоративную систему дистанционного обучения
4 3 вариант с размещением на нашей платформе. Ваши сотрудники проходят курс по мере необходимости.
Мы ждем ваших заявок на эл почту info@analytera.ru или по телефону 8 (812) 667-88-98
* подробная программа тренинга здесь https://analytera.ru/treningi/big-data-machine-learning-i-industriya-40-kompeten/
Коллеги, спешим поделиться новостью!
Мы запускаем новое направление обучения - "Big Data в промышленности" и хотим представить вам первый тренинг этого цикла: "Big data, machine learning и Индустрия 4.0: компетенции, технологии, решения и практики внедрения цифровых технологий на производстве".
Если вы хотите:
- самостоятельно выявлять процессы и подразделения, в которых цифровые технологии принесут максимальный эффект;
-адекватно оценивать сторонние предложения на внедрение различных решений Индустрии 4.0;
- научиться составлять проектные спецификации и календарные планы проектов по цифровизации;
- готовить ТЭО на внедрение систем анализа данных на производстве.
То этот курс - для вас.
Как в рамках этого цикла, так и в рамках наших традиционных направлений, мы разрабатываем учебные программы под ваши запросы.
Варианты услуг по разработке тренингов:
1 Разработка программы тренинга под ваши задачи и проведение его нашим экспертом с выездом либо online.
2 Разработка отчуждаемого тренинга, который смогут проводить ваши тренеры.
3 Разработка электронного курса, SCORM-пакет которого будет встроен в вашу корпоративную систему дистанционного обучения
4 3 вариант с размещением на нашей платформе. Ваши сотрудники проходят курс по мере необходимости.
Мы ждем ваших заявок на эл почту info@analytera.ru или по телефону 8 (812) 667-88-98
* подробная программа тренинга здесь https://analytera.ru/treningi/big-data-machine-learning-i-industriya-40-kompeten/
Прошедший год отметился множеством разработок, использующих технологии машинного обучения и системы искусственного интеллекта (Artificial Intelligence, AI) на базе нейронных сетей. Будем кратки — в 2020 году искусственный интеллект научился не только нюхать, писать музыку, стихи и картины, но и просто... читать мысли человека! Вспоминаем наиболее яркие и значимые достижения в этой сфере
https://3dnews.ru/1029593/itogi-2020-goda-samie-interesnie-ai-resheniya-i-proekti
https://3dnews.ru/1029593/itogi-2020-goda-samie-interesnie-ai-resheniya-i-proekti
3DNews - Daily Digital Digest
Итоги 2020 года: самые интересные AI-решения и проекты
В последние годы на рынке IT наблюдается настоящий бум в области решений на базе искусственного интеллекта.
#глоссарий #lean #бережливое_производство
'Молоковоз' (Milk Run)
Метод ускорения движения потока материалов между предприятиями путем планирования маршрутов грузовиков таким образом, чтобы каждый грузовик проезжал через множество предприятий и по пути забирал и выгружал груз. Частая отправка и доставка грузов в рамках системы "молоковоза" вместо ожидания полной загрузки одного грузовика для отправки с одного предприятия на другое позволяет сократить объем запасов и время реагирования на заказы вдоль потока создания ценности. Организация регулярных рейсов "молоковоза" между предприятиями аналогична оптимизации перемещения материалов внутри предприятия.
Иллюстрированный глоссарий по бережливому производству / Под ред. Чета Марчвински и Джона Шука; Пер. с англ. - М.: Альпина Бизнес Букс: CBSD, Центр развития деловых навыков, 2005
Комментарий нашего эксперта:
Этот метод позволяет сократить потери при транспортировке. Отличие метода «Молоковоза» от обычной перевозки заключается в том, что движение потока материалов происходит всегда по одному и тому же маршруту с заданной периодичностью. Таким образом удается сократить размер партий, которые хранятся в каждой точке, и обеспечить более равномерный поток материалов.
'Молоковоз' (Milk Run)
Метод ускорения движения потока материалов между предприятиями путем планирования маршрутов грузовиков таким образом, чтобы каждый грузовик проезжал через множество предприятий и по пути забирал и выгружал груз. Частая отправка и доставка грузов в рамках системы "молоковоза" вместо ожидания полной загрузки одного грузовика для отправки с одного предприятия на другое позволяет сократить объем запасов и время реагирования на заказы вдоль потока создания ценности. Организация регулярных рейсов "молоковоза" между предприятиями аналогична оптимизации перемещения материалов внутри предприятия.
Иллюстрированный глоссарий по бережливому производству / Под ред. Чета Марчвински и Джона Шука; Пер. с англ. - М.: Альпина Бизнес Букс: CBSD, Центр развития деловых навыков, 2005
Комментарий нашего эксперта:
Этот метод позволяет сократить потери при транспортировке. Отличие метода «Молоковоза» от обычной перевозки заключается в том, что движение потока материалов происходит всегда по одному и тому же маршруту с заданной периодичностью. Таким образом удается сократить размер партий, которые хранятся в каждой точке, и обеспечить более равномерный поток материалов.