基于價值流圖數據分析模型的創建和應用

張健明

摘要：基于價值流圖數據分析模型的構建與應用是以精益價值流圖為依托和指導，通過前期調研、繪制價值流圖、建立數據分析模型、異常數據改善等四個階段循循漸進，最終創建出生產數據分析模型。然后所有的生產數據將圍繞數據分析模型進行異常發現、查找癥結、實施改善、后期跟蹤的閉環模式，不斷促使各類生產數據相關管理水平向更優層面邁進。

關鍵詞：價值流圖;數據分析;精益;分析模型

引言

2006年，湛江卷煙廠提出了“精細成就未來”的管理理念，率先踏入了精細化管理的道路。在此基礎上，隨著煙草行業的進一步發展，精細化的管理理念、精細化的管理方法變得越來越重要，特別是煙草行業在2013年提出了精益管理的課題。湛江卷煙廠也跟隨著行業開展精益管理的步伐，在2013年全面導入了精益生產管理。這對湛江卷煙廠的各項管理工作有了很大的指導和促進作用，而在各項工作中也開始運用精益生產工具，包括VSM價值流圖、TWI現場培訓、JIT準時化生產等，但是在運用各種工具的時候發現其與湛江卷煙廠實情有一定的沖突，為更好發揮這些工具的作用，必須對工具本身進行靈活的處理。特別是在運用VSM價值流圖的過程中，必須發揮其對生產整體監控的作用，同時要結合數據分析工作，在VSM價值流圖中加入重點KPI數據，實時跟蹤這些數據的變化情況，如發現數據異常，需要及時細化分析并開展一系列的整改措施。

前期調研

針對價值流圖與數據分析功能是否可以融于一體創建一個模型進行了前期調查，論證其可行性，發現價值流圖是一個對生產整體監控的工具，而數據分析是卷煙生產企業日常工作中的重點工作，因此將數據分析融入到價值流圖中的可以及時發現生產中異常狀況，有利于提高企業生產的管控能力。可行性論證通過之后，通過進一步的調研，確定需要跟蹤的生產數據，然后將需要跟蹤的生產數據按重要程度分等級，之后調研確定數據分析模型價值流圖中需要包括的基本信息、數據類型、生產流程等相關內容。

數據分析模型介紹

價值流圖主界面功能

在湛江卷煙廠VSM價值流圖的基礎上建立了基于價值流圖數據分析模型的主界面，在數據分析模型主界面中，34組數據按廠綜合數據、動力車間綜合數據、制絲車間綜合數據、各工段數據等細分在相應的位置下，生產統計月結后所有數據會及時更新到價值流圖主界面。價值流圖主界面主要是從整體上對34組數據進行監控，及時發現異常數據，具有數據錄入、發現異常、查看最新數據曲線等功能。

數據錄入 在數據分析模型主界面中點擊價值流圖主界面中的“數據錄入”按鈕就會進入到數據錄入界面，在數據錄入界面包括了34組監控數據的名稱、每月實際值、上一年的累計值和當年的累計值幾個指標，當月生產結束后只需將當月值和累計值填入到表格中，就可以在主界面中整體查看當月的消耗是否異常。

發現異常數據 在價值流圖主界面中，34組數據都被設置了上下的警戒線，一旦該月實際值超出警戒范圍，該數值所在的單元格將會變紅，起到提示作用。如：對制絲車間耗水該項指標的設定范圍值是0.8–1.2，若該月實際值為1.745，數值所在單元格會以標紅的形式輸出，而實際值在正常范圍內時，該值會以一個正常的單元格形式輸出。

查看最新數據曲線 在價值流圖主界面中，34組數據旁邊都有一個“查看趨勢”的按鈕。點擊該按鈕，就能得到對應數據的趨勢圖。在趨勢圖中可以清晰看到該數據上一年的數據曲線和當年的數據曲線，兩年的數據可以進行直觀的對比。

查詢功能

在數據分析模型主界面中點擊“查詢”按鈕就可以進入到查詢主界面。查詢主界面中包括“能源物料消耗趨勢查詢”和“關聯趨勢查詢”兩個模塊。

能源物料消耗趨勢查詢 在能源物料消耗趨勢查詢模塊中主要是直接查詢34組主要監控數據的趨勢和累計對比。點擊相應按鈕就可以進入該指標的趨勢跟蹤界面。

關聯趨勢查詢 關聯趨勢查詢按照能源消耗的相通性分了耗電關聯趨勢、耗氣關聯趨勢、制絲耗蒸汽關聯趨勢、制絲耗電關聯趨勢、制絲出絲率關聯趨勢等五項。

耗電關聯趨勢。點擊“耗電關聯查詢”按鈕，進入耗電關聯查詢界面。耗電關聯查詢主要是通過數據跟蹤，找出空調耗電、動力車間耗電、卷包工段耗電、濾棒工段耗電的內在聯系

耗氣關聯趨勢。點擊“耗氣關聯查詢”按鈕，進入耗氣關聯查詢界面。耗電關聯查詢主要是通過數據跟蹤，找出卷包工段耗氣、濾棒工段耗氣、制絲耗氣的內在聯系。

制絲耗蒸汽關聯趨勢。點擊“制絲耗蒸汽關聯查詢”按鈕，進入制絲耗蒸汽關聯查詢界面。制絲耗蒸汽關聯查詢主要是通過數據跟蹤，找出主絲蒸汽單耗、梗絲蒸汽單耗、膨絲蒸汽單耗、白肋線蒸汽單耗的內在聯系。

制絲耗電關聯趨勢。點擊“制絲耗電關聯查詢”按鈕，進入制絲耗電關聯查詢界面。制絲耗電關聯查詢主要是通過數據跟蹤，找出主絲耗電、梗絲耗電、膨絲耗電、白肋線耗電的內在聯系。

制絲出絲率關聯趨勢。點擊“制絲出絲率關聯查詢”按鈕，進入制絲出絲率關聯查詢界面。制絲出絲率關聯查詢主要是通過數據跟蹤，找出主絲出絲率、梗絲出絲率、膨絲出絲率的內在聯系。

異常數據跟蹤改善

在數據分析模型中首先是對生產數據進行總體的監控，在主界面中發現了消耗異常的數據后再進入到數據曲線中進行深入的分析，找出消耗異常的原因。現在以梗絲蒸汽單耗為例對監控圖進行簡單介紹。如圖所示，監控圖中一共有四趨勢線，分別是2013年每月值、2014年每月值、2014年下限值和2014年上限值，2014年上下限值的設定是根據2013年度該指標平均值設定的。如果每月實際值超出上下限的話，我們認定當月的消耗異常，需要去查找原因。如果是低于下限值需要總結消耗較低的經驗，而超過上限值則需要從生產排產、用能細節、設備狀況等多方面去查找原因。

結論

通過基于價值流圖數據分析模型的創建，34組主要能源物料消耗的指標的主責部門根據指標的實際情況制定出本部門的管理辦法和提升措施，充分調動了部門員工的積極性，大部分能物耗指標都有不同程度的提升。

參考文獻

馬昌譜，王文良.基于價值流圖析的企業生產流程改善研究[J].科技創業，2010（10）.

張國輝.基于價值流圖技術的生產線優化與改善[J].物流技術，2014（11）.