小批量多品种制造型企业绩效考核研究

一、引言

在市场决定生产的现状下，制造业再也不是先生产产品再寻找市场，而是先寻找市场再决定生产。在这种背景下，传统的大批量生产必然会因市场需求分类的细化，而转变为小批量多品种的生产模式。并且随着人工成本的不断攀升，传统的大批量粗放型生产模式也不再适合现代制造企业，取而代之的是精细化生产和柔性制造模式，这也是我国发展先进制造业的必由之路。如何发挥财务部门的优势，将财务管理深入到生产一线，是每个财务需要不断研究的课题。先进制造型企业，主要体现在产品的高附加值，即较高的价值和较低的制造成本。但是，小批量多品种的生产型企业，不易实现规模经济，因此对于成本降低有一定的难度。所以，追求较高的价值，是小批量多品种企业的主要目标。如何实现较高的价值，主要就是迅速对市场作出反应，迅速提供市场所需要的合格的个性化的产品。这也是小批量生产型企业的优势所在。如何衡量这种优势，需要用各种绩效管理方法。绩效管理，主要为考核企业管理提供可量化的各项指标，提高企业的管理水平，为企业内部员工的利益分配提供数据支持，从而实现企业战略目标。小批量多品种的制造方式，是互联网时代对于个性化产品追求的回应。本文对小批量多品种企业的生产特点，对绩效管理方法进行探讨。

二、小批量多品种制造型企业绩效管理特点

制造业的绩效管理，有很多方法和指标，但由于绩效考核是直接涉及员工利益的一项工作，所以，推行起来并不容易。首先，绩效指标本身是否科学，如产品一次送检合格率，指标值高，可能表示新产品开发数量少，不见得是好事。其次，绩效指标的计算是否便捷，如果为了计算一项指标而动用更多的劳动投入，则不一定是经济的。如供应商交货一次合格率，要对每种产品、每次交货时间进行统计，然后和计划交货期进行比对。此外，还要判定每次交货是否属于打样阶段，对于开发阶段的产品不适合这个指标。再次，指标的归口部门是否合理，如库存周转率，对这个指标负责的部门其实很多，有生产、销售、计划、采购、财务等部门。但作为考核指标，不能考核很多部门，否则就会由都负责变成都不负责。所以，放在哪个部门较好，要视不同企业的部门职责划分情况而定。由于绩效管理的指标众多，本文只对在小批量多品种制造型企业的绩效管理中，最核心的、涉及面最广的生产车间的绩效管理进行讨论。

三、小批量多品种制造企业绩效管理方法

本文认为，生产效能指标可以作为生产部门的最重要的KPI指标。生产的付出，无非是料、工、费，得到的无非是合格的产品。但问题是，料、工、费是按成本基础来计价的，得到的产品却往往是按市场价来计算的，这就导致口径不统一。如果这样计算投入产出比，那近似于利润率的性质，难以反映企业的实际生产效率。解决问题的办法是找一个标准，将投入和产出的口径统一起来。考虑到作业成本法在目前难以全面推广，现在最合理的标准就是标准工时。标准工时计算复杂。特别是在小批量多品种高附加值的情况下，在不同的设备上工时标准难以统一，生产准备频次高且时间长，批量不确定，等等。这些实际情况制约着工时标准的建立。重点要解决的问题是，工时标准中的批量如何确定，即什么样的批量才是标准批量。这主要有两个选择，一是报价时确定的批量，二是实际生产时的批量。但这又有更深层次的问题，即实际生产时的批量不一定是当初报价时确定的批量，而且不同的生产批次的批量又不一定相同。工时标准又不能是脱离生产经营实际的一个理想标准。把生产效能指标拆分成两个指标：生产效率和产能利用率。实际产出产品的标准工时和实际投入的工作时间之比，就是生产效率；实际投入的工作时间和设备的理论工作时间之比，就是产能利用率。生产效能就是生产效率和产能利用率之积，即实际产出产品的标准工时与设备的理论工作时间之比。标准工时=∑（当月完工入库产品的生产准备时间+产量×单件工时标准）。其中，产量数据来源于ERP系统中的生产入库数量；生产准备时间和单件工时标准，都属于工时标准的数据。区别在于，生产准备时间是按批计算的，单件标准工时标准是按产量计算的。

四、小批量多品种制造企业绩效管理应用

第一，对于跨月分批入库、分批投产同月入库的产品，生产准备工时如何计算。通常计算完工产品公式：∑（当月完工入库产品的生产准备时间+产量×单件工时标准）。理论上同一款产品的生产准备时间，是按照投产批次分别计算的。但在实际生产中，存在同批投产分批跨月完工入库的情况，也存在分批投产但在同月完工入库的情况。对于前者，如投入一批产品，当月只完工入库一部分，而另一部分却在次月完工入库。这样，在计算当月标准工时和次月标准工时的时候，都计算一次生产准备时间。分批入库，在客观上是存在的，在主观上也容易被被考核部门和人员去钻这个空子，如当月实际全部完工时，截留部分待次月入库，这样就会重复计算工时。所以，针对这种情况，当然只能计算一次准备时间；但如何把跨月分批入库的产品找出来，这个存在难度。所以我们可以采用简化方法，用入库数量同历史最大投产批量的50%相比，低于50%的不计算生产准备时间。对于后者，虽然在同月完工入库，但由于是分批投产，理论上也要计算数次准备时间。但考虑到系统取数的便捷性和不鼓励同月多批投产，应该视为同一批投产，即只计算一次准备时间。第二，对于样品工时如何计算。一般情况下，样品所需投入的工时要多于正常产品，如果采用和量产产品同样的算法，势必会影响车间打样的积极性。所以，对样品的工时，可以用这样的公式：（生产准备时间+产量×单件工时标准）×2，即承认样品所需的时间是量产时的2倍。但简单地用2倍去计算样品的工时，在样品产量较大时，会使数据畸形，因为这会放大生产准备时间；在样品产量较小时，也会缩小生产准备时间。为了避免因样品数量较大或较小带来的畸形数据，可以将公式改为：生产准备时间×3+产量×单件工时标准，即系数变大，对样品的生产准备时间予以3倍认可，但对于机器运行时间按正常标准计算。这样，无论样品数量较大或较小，计算出来的工时都较为接近实际。第三，生产实际耗用时间如何计算。可以用公式：设备数量×每天工作小时数×当月工作天数。在存在加班的情况下，如果按照设备数量计算，生产部门不会主动要求操作人员一人操作多台机器。因为这虽然增加产量，但同时也增加耗用时间，对提高生产效能值没有好处。所以，在加班时间非固定的情况下，按照操作人员数量来确定耗用时间较为科学。即：设备数量×每天工作标准小时数×当月工作天数+加班时间×每位操作人员应操作台数。第四，设备的理论工作时间如何计算。设备的理论工作时间为：当月的工作天数×每天最大工作小时数×设备台数。这里不必考虑设备停产时间、维修时间等。第五，应用生产效能指标加强企业生产管理。生产综合效能=生产效率×产能利用率。用因素变动影响法对生产综合效能进行分析，以确定影响综合效能因素，便于企业有针对性地进行改进。在客户需求范围内，尽量减少投产批次，减少管理成本和设备准备时间，以达到持有成本和单次准备成本的最小化。配合业务发展需要，积极投入样品的生产。一般情况下，生产部门不希望多做样品。所以，对于样品工时的计算，是用（生产准备时间+产量×单件工时标准）×2，还是用（生产准备时间×3+产量×单件工时标准）。我们可以利用数学模型，运用测试法，选取有代表性的产品，测算确定产量平衡点。经简单的数学方程式测算，得出产量平衡点=生产准备时间÷单件工时标准。把计算出来的产量平衡点和实际的样品产量作比较，如果差异较大，则可以调整系数值，直到产量平衡点接近实际情况。具体到每一个品种，如果实际样品数量小于平衡点，则第二种有利于生产部门；反之，则第一种有利于生产部门。综合效能虽然是相对值，但由于分母（设备理论工作时间）是相对固定的，所以也考核了产量这个绝对值指标。

作者:谢振华 单位:上海焱智实业有限公司