精益管理与企业飞跃

这是一个平常的夏日周四夜晚，位于美国北卡罗来纳州印第安人部落所在地的哈拉·柴罗基（Harrah Chrokee） 场酒店的前台接到一位顾客电话，要求预订次日房间。服务人员查了一下，酒店所有576间房间中，尚有183间没有租出。



　　“能告诉我您的奖励号码吗？”服务员礼貌地问道。“10701319246。”电话的另一端回答。



　　电脑上立即出现了该顾客的姓名和每日平均消费金额。记录显示，酒店从这名顾客身上获取的平均利润是140美元/天。



　　“对不起，所有的房间都已订完。如果您愿意，我们可以为您预订华美达酒店，房费由我们支付。”服务员如此答复。



　　这是柴罗基酒店运用收益管理的一幕。尽管第二天还有超过30%的房间没有租出，但稳定的住房率（98.6%）和大量顾客提前1～2天，甚至在当天下午才预订房间的规律，让酒店不必担心这些房间租不出去，因此酒店尽量将它们留给最有价值的顾客。由于柴罗基场提供的大多是电子游戏，其计算机收益管理系统很容易根据顾客给酒店带来的利润来划分顾客类型。表1显示了柴罗基 场基于顾客市场细分制定的客房分配和价格策略，以及星期四当晚实际预订情况。



　　柴罗基 场酒店将顾客分为10类，算出每类顾客的客房配额数，如为每天给场带来利润1000美元以上的顾客，预留客房120间；而对利润在300美元以下的顾客，一概不预留房间。此外，最高端顾客的房间和餐饮是免费的，对低端顾客，则根据带给场利润的多少收取不同房费。柴罗基 场酒店通过市场的细分，把有限的客房资源尽可能地分配给高端顾客，相对于没有客户区分的管理方法，酒店的收入增长了15%以上。



　　显然，这是一个单凭拍脑袋无法解决的资源分配问题，需要大量的数据分析、相对准确的预测、适当的数学模型和有效的实时控制系统，它是一个细致的精益管理过程。该案例透露的管理思路和方法，值得国内许多服务类企业及制造类企业思索与借鉴。



　　国内企业



　　“精细化管理”之失



　　在国内的授课和咨询过程中，笔者深感精细化管理是目前国内企业极缺的一个环节，也是影响企业效益的重要原因。以下的这些例子有着广泛的代表性。



　　航空公司：错卖的折扣票  中国民航客运量以每年15%左右的速度增长，但多数航空公司的盈利状况很糟。几年前，国内某航空公司的利润为3000万元，以每年5万多次航班计算，每个航班仅盈利500多元，这几乎让人难以置信。一般说来，飞机上大致有两类乘客，一部分对价格敏感（如旅游乘客），另一部分对时间敏感（如商务乘客）。因此，航空公司机票销售的基本策略，应该是将折扣票卖给对价格敏感的乘客，而将全价票留给对时间敏感的乘客。国外大多数航空公司在起飞前一段时间（通常为3周）关闭折扣价舱位，将座位留给订票较晚愿意付高价的乘客。然而这一普遍的收益管理方法在国内却难以有效实行。从1999年民航总局禁止机票打折，2002年规定折扣票不得低于6折，到现在临起飞前几小时还可以买到折扣票，中国民航的收益管理之路走得异常艰难。在一次EMBA课上，我问一位当晚要从深圳赶回北京的同学是否买好了机票，他说秘书一天前已买好，票价仅为4.5折，而他并不在意付全价。这一张错卖的机票，使航空公司潜在损失1000多元。如此算来，前面提到的那家航空公司如果每班飞机少错卖一张这样的折扣票，全年利润便可增加6000万元，相当于当年利润的2倍。



　　　　如今，越来越多的企业了解到收益管理的概念，但仅仅是了解概念并不够，还需要细致的工具。尽管国内主要航空公司都从美国Pros公司进口了大型收益管理系统，但效果甚微。这就像买了一把好枪，却缺乏训练，打不上靶便把枪弃之一旁。训练不够，人才不够，怎么做得到“把适当的产品、在适当的时刻、用适当的价格卖给适当的顾客”？



　　集装箱港口：效率低下的配位  中国集装箱码头吞吐量在过去10年里经历了高速增长，连续7年居全球第一，全世界最大的4个集装箱运输港口有3个在中国。然而，码头的管理却与之很不相称。以深圳的赤湾港为例，2008年赤湾港在52公顷的堆场上，处理了591万个标箱，可是作为港口作业效率的重要指标，赤湾港的岸桥每小时只能装卸25～26个标箱，大大低于世界上35～36个标箱的先进水平。其中一个重要因素是港口堆场面积小，大量集装箱不得不往高处堆，以至常常出现重箱和空箱分别堆至六层和八层的情况。不难想象，先走的箱子压在下面，后走的堆到上面，翻箱倒柜的现象不可避免。赤湾港虽然购买了国外的计算机配位系统，但该系统主要针对箱高不超过3层的欧美港口而设计，当集装箱高度达到6层时，计算量大大增加，以致系统无法求解，不得不代之以人工配位。赤湾港繁忙时，人工配位比例达百分之六七十，错放箱子的可能性急剧上升，导致效率低下。



　　其实，集装箱配位问题可以通过仿真模拟、计算翻箱指数得以较好的解决。除堆场配位问题外，国内港口在班轮停靠泊位位置、岸桥内拖车数目、闸口外拖车预约、场桥移动等方面也缺乏科学管理，失去了许多降低成本的机会。由于效率不高，班轮停泊港口时间延长，赤湾港的成本优势随之下降。而与赤湾港距离不远的香港国际货柜码头，实施精细化管理，使堆场容量增加15%，拖车周转时间缩短20%，场桥效率提高10%～15%，岸桥效率提高30%，每年增加收入2亿多美元。



　　银行：排队的苦恼  2007年4月，国家统计局上海调查总队对16家银行的100个网点的调查表明，银行客户平均等待时间为52分钟，平均等待时间超过30分钟的银行有7家。调查还发现，939个窗口中的490个对私窗口有32.26%空置。



　　造成这一问题的原因很简单：供求失配。银行顾客流量随时间不断变化，从全年看，春节前几个月最为繁忙。此外，每个月的月头和月尾、每周星期一和星期五的顾客流量也明显大于其他时段。图１是某银行全年各周业务量分布，显示出最高和最低流量相差10倍以上。



不难看出，缓和银行排队过长问题的措施应包括：（1）引导顾客使用ATM，以分流柜台需求；（2）开展综合柜台服务，扩大服务能力；（3）提高根据需求安排机动服务的能力。然而，国内许多银行个人业务和公司业务柜台分离，周一至周五，柜台工作人员数量无异，以至需求和供应严重失配。如果在上海市调查的银行网点中实行综合柜台，减少空置柜台，顾客的平均等待时间会大幅度下降。根据排队理论，假设顾客到达为泊松过程（一种累计随机事件发生次数的最基本的独立增量过程），平均每小时30人；每位银行出纳员平均每小时处理12笔交易，交易时间为指数过程；当银行开放3个窗口（综合窗口）时，顾客的平均等待时间为7分钟；倘若增加1个窗口，则顾客平均等待时间降低1分钟左右。因此，服务能力不高与需求不匹配是银行排队现象的症结。



　　解决银行排队问题并不难，但在国内大多数银行看来，这并不像利润目标、风险管理等问题那么重要。而那些重视排队现象的银行，对使供求关系相匹配的方法又不甚了解。当你看到那么多的银行仍然把公司和个人业务柜台分开，一些柜台排长队，另一些柜台人员闲置时，你就知道那里缺少的或是愿望，或是方法，或两者兼具。



　　制造业：如何减少浪费  2007年，笔者参观了南方一家造纸厂，由于生产成本高，工厂处于亏损状态。该厂的现代造纸设备生产4米多宽的高级烟盒用纸，但客户（烟厂）需要的纸张宽度远短于4米，且长度不一，因此纸卷须根据客户需要进行切割，通常会剩下一些边角料。由于纸的价格较贵，减少边角料则意味着增加收入。管理人员知道这个道理，却不知如何减少浪费。笔者告诉他们，在有许多订单的时候，一个适当的数学规划模型能合理安排切割方案，把浪费减到最小。简单的计算表明，每卷纸平均减少1厘米的边角料，工厂每年便可增加收入500万元。这样一个几乎没有成本却可以有效提高收入的手段，工厂从未实行过，也很少有人思考过。



　　类似的问题在制造业企业中几乎处处可见。例如，作为世界最大的钢铁生产国，我国钢铁企业的原材料、辅助材料和成品的库存问题十分突出，库存成本占全部成本的比例很高。由于钢铁企业产能过剩，高库存已影响价格的回升。又如，对于迅速发展的网络产品来说，单价高、降价快，持有成本大大高于订货成本，但缺货成本往往更高，这是因为：（1）网络产品毛利率很高，断货造成的直接损失很大；（2）网络产品属于非独立需求的产品，如果其中某一个或几个环节的产品缺货，客户很可能不购买其他相关产品；（3）一旦由于缺货造成客户更换供应商，重新把客户争取回来的成本远远大于库存的成本。因此，改善预测水平、实现库存的精细管理是网络产品的制造业企业提高利润的重要手段。



制造业在我国经济中占有如此大的比重，如果制造业的管理能够实现从粗放到精细的转变，其意义远远超过成本和利润的范围，将重塑中国制造业在世界上的形象。



　　几个成功案例



　　将精益管理的理念和方法应用于实践，不乏成功实例。下面的几个例子来自笔者直接参与的一些项目。



　　集装箱班轮运力优化  亚洲某集装箱运输公司经营几十条国际航线，驶往亚洲、大洋洲和中东70多个港口。全世界集装箱运输的一个主要特点是不平衡，有些港口出口多于进口，另一些港口则进口多于出口，必须从进口港有计划地调运空箱至出口港。空箱调运涉及成本（每只空箱调运成本近100美元）、调运方向（始点和终点）、调运数量等因素，非常复杂。该公司有10余名人员计算和追踪空箱调运，效果并不理想。由于运价由市场决定，与运输距离不一定成正比，重箱运输也存在路径和运输计划问题，加上集装箱班轮的运力在重量和体积两个维度上的限制，20英尺和40英尺集装箱的重量、体积、运费差别等因素，每一艘班轮在每一港口装载多少20英尺与40英尺的重箱和空箱并运至不同的目的地，是一个不可能只凭经验、拍脑袋就能解决好的问题。我们为该公司建立了一个数学规划模型，使用了近万个变量和约束条件，计算机在几分钟之内就得出了优化方案，显著降低了成本。据保守估计，全年可增加收入1300万美元以上，提高利润12%左右。



　　汽车租赁收益管理  某汽车租赁公司的业务覆盖全国几十个城市，各个城市根据市场需求设有不同数目的门店。由于存在客户订车后取消预约或放空（no-show）现象，且门店缺乏有效的超售手段，租车率不高。同时，由于各门店单独经营，不实行车源统一调配，经常出现一些门店无车出租、同城另一些门店却有车租不出的情况，拒客率也很高。此外，租金如何随需求变动，每一租金水平上分配多少车辆，亦是租赁公司需要关注的问题。



　　假设某城市有7个门店，每个门店某种车型都为10辆，每天各门店该种车型订单平均数为8辆，服从泊松分布。若各门店独立经营，则每天至少有一门店因车辆不足，拒客的概率为76%；如果统一调配车源，则每天该城市因车辆不足而拒客的概率下降至3%。这一点说明了同城车源统一调配的重要性。对于客户取消订单及放空，可以根据历史数据统计出不履行订单的比例，计算出最优超售数量以及允许车辆升级的最优超售数量。仿真模拟表明，由于实行同城车源的统一调配、超售和升级，租车率显著上升，拒客率下降，与门店独立经营且不实行超售升级相比，收入增加20%以上。



银行排队与出纳员排班  某市某银行下设19个支行，繁忙时段顾客排队等待时间超过1小时。为了缓解排队现象，我们首先调查研究全年各个时段需求的历史数据，绘制出该银行管理人员认同的全年需求分布图（见表2）。从表中可以看出，由于需求波动很大，服务能力应随之变动，这就需要一个柔性的服务系统。我们和银行主管领导讨论后，设定服务标准，以20分钟作为顾客平均等待时间的上限。这样，根据每个时段（以天为单位）的顾客流量和出纳员的平均服务速度（该银行已实行综合柜台服务），运用排队理论计算出该时段所需出纳员的数目，并在此基础上建立最优排班的数学规划模型。模型的目标函数为全年所有员工上班天数，约束条件包括根据排队轮算出的各时段需要的出纳员人数，每位出纳员连续上班天数的上限（不超过6天），以及其他制度方面的规定，如每天不得少于3人上班，相邻两天上班的员工至少有2人相同等。数学规划计算的结果好得异乎寻常，银行员工不仅不需要增加，而且全年上班的时间减少，节省了人力，顾客排队时间明显下降。从表2中可以看出，周五、周一最为繁忙，上班人数也最多；其次是周二至周四，周末上班人数最少。



　　显然，这一柔性排班系统也适用于呼叫中心、医院和其他需求随时间波动的服务设施。



　　难点何在



　　过去100多年中，美国的劳动生产率平均每年增长2%，除了由于劳动力的改善和技术更新以外，一半以上源于管理水平的提高。尽管精细化管理对企业的效益作用不言而喻，却并未引起足够的重视，甚至存在误见。一些人认为，微观的精细管理不如宏观战略管理重要，而宏观战略主要靠领导人的直觉和“拍脑袋”。这话不能说毫无道理。例如，对于西方在中国离岸经营的企业而言，如果放弃离岸经营的战略，即使在本土精细管理做得再好，也注定不会成功。正如《中国世纪》的作者Oded Shenkar，所说：“如果你还在从事劳动密集型产品的生产，你现在就赶紧退出，否则会流血致死。要参与竞争，你们必须有一个全新的商业模式。即使你削减5%的成本，那也没有用，中国生产商也可以作出同样的调整。”

　　

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有时候无法入手

学习下

前一段又听说微硬公司的自动文章机出来了，估计在这儿做测试呢。

没人回帖。。。我来个吧

鄙视楼下的顶帖没我快，哈哈