21 生产异常太多，怎么办？

最近接触的几个项目，还有一些粉丝的咨询，都提到一个共性的问题：“生产异常实在是太多了，计划怎么排好像都无济于事，应该怎么办？”对于这个问题，古老师只能说，这个问题有点大。为什么这样说呢？在工厂做过生产计划都知道，生产异常是一个非常大的命题，光是异常的分类都有好多种。


量化问题 而且，就生产异常太多这句话来说，里面的“太多”这个词本身就是个形容词。太多，多是多少？异常具体的是什么？都需要详细的记录起来作分析。只有分析后，才能知道具体怎么办？
所以，古老师很不喜欢回答这类非常大的问题，这样大的问题一般都需要一个系统的、全面的回答，这样的回答不是简简单单的几句话就可以说明白的。对比这样的问题，我还是喜欢这样“精准”的问题：如“最近一周的生产异常中，采购部欠包装类的物料达到10个批次，如何改善采购欠包装类物料的异常？”
相对于生产异常这个“大”命题，这个问题就缩小了，把生产异常的部门锁定在采购部，把异常的物料锁定在包装类物料，同时也统计了最近一周的异常数已经超过10次了，有具体的数据了；这样就可以针对具体的事情做具体的应对了，如果应对正确的，只要下周的异常数少于10次，就至少证明制定的短期策略有效了。


化整为零 所以说生产异常太多了，怎么办？古老师的建议就是先把问题分类、同时把这些问题量化、数据化。最后化整为零，分步解决。不能老是想解决一个非常大的问题，一口气把异常都消灭，这可能是非常困难的。长期在异常状态下工作的话，很影响生产计划团队“士气”，造成计划的“节奏”不受控制。计划不如变化快。


异常定责 还有就是要在处理异常的同时注重异常数据化的统计，需要“公平、公正、公开”的统计异常，针对异常的定责也是生产计划的一个必备技能。因为生产计划是一个连接多个部门的职能部门，相比其他职能部门来说，更加有条件去定责任，实在定不了的，也可以由计划部门上报工厂的决策委员会判定（老板）；


数据统计 最后就是数据统计。数据统计对异常的分类要求非常高，需要把提前把异常分类分好，常见的分类有：人员、设备、模具、物料、计划、品质、工艺异常。分类好了的话就具体原因分析，分析完后就定责任，可以按职能部门定责任：如计划、采购、仓库、销售等；
最后就是结果公布。每个周期针对异常前三项做项目式改善。