VIOOVI深度剖析:丰田公司精益生产精髓是什么

2024-02-20 11:20

本文主要是介绍VIOOVI深度剖析:丰田公司精益生产精髓是什么,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

众所周知,日本丰田作为全球知名的车企,其在业内有着巨大的影响力。近年来丰田公司精益生产的运营模式也广受热议,那么丰田公司精益生产精髓是什么?以下内容将全面解析。

精益化生产、精益化管理源自于丰田公司的常年的管理方法积累形成的一套管理方式。丰田公司精益化生产的精髓是驾简驭繁实现全局的优化。在工厂的管理中有很多看得见又或者是看不见的浪费,而精益化管理就是减少这些铺张浪费,达到最优的水平条件。

当前市场的情况下很多的企业管理都在参照着丰田公司的精益化管理,围绕着精益生产的精髓逐步开展很多的例如5S现场管理、看板管理、标准化管理等等,在学习的过程中逐步的陷入到了精益生产的牢笼而不自知。很多企业在引入VIOOVI的ECRS工时分析软件之前,已经在开展着很多的精益生产精髓管理,然而在考察该工厂的时间管理上仍旧存在着很大的精益管理能力提升空间。就如很简单的一个现象,生产计划管理工作的开展,从公司的管理层面有设立计划管理这个层级,怎么去做到适当的生产计划、面临着临时性情况发生的事件要导致停机了的情况,人力成本管理、时间管理成本、机物料损耗成本等等都没有一个具体可行的,导致有管理但是却没有具体的落实的执行的层面。认识到了丰田精益化管理,却未深入性的掌握丰田精益化管理的精髓所在。

想要知道精益生产的精髓,还是要具体问题具体分析,多个方面的去了解问题的本质,例如材料的管理和浪费有可以分析出多少个方面的影响因素:

1. 督导不良,造成材料的浪费

2. 对新人指导不够

3. 指派新工作时未充分指导

4. 蓝图或草图破损、难懂、看错、标准未及时更正、或自作主张

5. 机械故障或未调整好

6. 未对每一工序检查材料使用情形(标准与差异分析)

7. 未让部属了解材料或供应品的价值

8. 命令与指示不清

9. 纵容不良的物料搬运

10. 未注意部属的眼力与健康,造成不良品

11. 缺乏纪律,纵容粗心或不当的工作

12. 容许部属用不适当的材料,如太好或太差

13. 未能追踪不良工作起自何人,以致不能纠正

14. 不能适才适用,特别是新人

15. 请领太多材料,多余却未办退料

16. 未请领正确的材料,用错材料

17. 未检查材料是否排列整齐,正确放置

18. 未能检查蒸气、水、气体、电和压缩空气等管路电线之裂开破损

19. 纵容部属私事使用油、压缩空气、小工具、化学药品等

可以从人、机、料、法、环五个方面彻底的认识到问题,这才是精益生产的精髓所在。而丰田公司的成功也为各大企业树立了精益生产的标杆,使各大企业深刻认识到,想要提高企业竞争力,跟得上时代的发展,那么就一定离不开精益生产。

这篇关于VIOOVI深度剖析:丰田公司精益生产精髓是什么的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/728050

相关文章

yolov3 上生产

1、在生产环境上编译darknet,执行make命令就好哦。  通过以后,拿到libdarknet.so 2、改一改../python/darknet.py文件 3、把darknet里的四个模型文件地址改一改就可以了     后面我会写一篇详细的,今天我要回家了

好书推荐《深度学习入门 基于Python的理论与实现》

如果你对Python有一定的了解,想对深度学习的基本概念和工作原理有一个透彻的理解,想利用Python编写出简单的深度学习程序,那么这本书绝对是最佳的入门教程,理由如下:     (1)撰写者是一名日本普通的AI工作者,主要记录了他在深度学习中的笔记,这本书站在学习者的角度考虑,秉承“解剖”深度学习的底层技术,不使用任何现有的深度学习框架、尽可能仅使用基本的数学知识和Python库。从零创建一个

【图像识别系统】昆虫识别Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+机器学习+TensorFlow+ResNet50

一、介绍 昆虫识别系统,使用Python作为主要开发语言。通过TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法(CNN)模型。通过对10种常见的昆虫图片数据集(‘蜜蜂’, ‘甲虫’, ‘蝴蝶’, ‘蝉’, ‘蜻蜓’, ‘蚱蜢’, ‘蛾’, ‘蝎子’, ‘蜗牛’, ‘蜘蛛’)进行训练,得到一个识别精度较高的H5格式模型文件,然后使用Django搭建Web网页端可视化操作界面,实现用户上传一

基于深度学习的轮廓检测

基于深度学习的轮廓检测 轮廓检测是计算机视觉中的一项关键任务,旨在识别图像中物体的边界或轮廓。传统的轮廓检测方法如Canny边缘检测和Sobel算子依赖于梯度计算和阈值分割。而基于深度学习的方法通过训练神经网络来自动学习图像中的轮廓特征,能够在复杂背景和噪声条件下实现更精确和鲁棒的检测效果。 深度学习在轮廓检测中的优势 自动特征提取:深度学习模型能够自动从数据中学习多层次的特征表示,而不需要

【剖析】为什么说RBF神经网络的误差为0

本文来自《老饼讲解-BP神经网络》https://www.bbbdata.com/ 机器学习中的模型非常的多,但如果要问有没有这样的一个模型,它的训练误差为0,那么就非RBF神经网络莫属了!下面我们来聊聊,为什么RBF神经网络的训练误差为0。 一、RBF神经网络是什么 知道RBF神经网络的人都知道,但不知道RBF神经网络的人还是不知道。所以简单提一下,RBF神经网络是一个什么东西。

深度神经网络:解锁智能的密钥

深度神经网络:解锁智能的密钥 在人工智能的浩瀚星空中,深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs)无疑是最耀眼的那颗星。它以其强大的学习能力、高度的适应性和广泛的应用场景,成为了我们解锁智能世界的一把密钥。本文将带你走进深度神经网络的神秘世界,探讨其原理、应用以及实用操作技巧。 一、深度神经网络概述 深度神经网络,顾名思义,是一种具有多个隐藏层的神经网络。与传统的神经

深度学习入门篇(一)

首先明确什么是机器学习,换言之机器学习程序相较于其他计算机硬编码程序有哪些能力? 硬编码计算机程序试图以极其复杂的形势化规则描述这个世界,但是对于人类而言非常简单的语音和图像却好像不是那么容易以一种形式化的语言来描述的。在追逐计算机智能发展的进程中,人们为此做了大量的努力,比如“知识库方法(Cyc)”和大量的专家系统。最后都难以在业界取得成功,因为尽善尽美形式化描述本身就是难以实现的。 所以A

二叉树的先序创建,先序,中序,后序的递归与非递归遍历,层次遍历,叶子结点数及树的深度

二叉树的先序创建,先序,中序,后序的递归与非递归遍历,层次遍历,叶子结点数及树的深度计算 输入格式:如   abd###ce##f##*   package tree;//二叉树的二叉链表实现import java.util.LinkedList;import java.util.Queue;import java.util.Scanner;import java.util.Sta

Redis深度历险:核心原理和技术实现(原理篇)

目录 一、鞭辟入里--IO多路复用模型1.Redis是单线程的 为什么还这么快?2.IO模型a.阻塞IO模型b.非阻塞IO模型c.多路复用IO模型d.信号驱动IO模型e.异步IO模型3.定时任务 二、交头接耳--通讯协议三、未雨绸缪 --持久化RDBAOF 四、雷厉风行 -- 管道五、开源节流 -- 小对象压缩六、有备无患 -- 主从同步 欢迎关注微信公众号“江湖喵的修炼秘

Redis深度历险:核心原理和技术实现(基础及应用篇)

目录   一.Redis Redis是什么? 基础数据结构 二.千帆竞发 —— 分布式锁 三.缓兵之计 —— 延时队列 异步消息队列 延迟队列 四.节衣缩食 —— 位图 五.四两拨千斤 —— HyperLogLog 六.峰峦叠嶂 —— 布隆过滤器 七.断尾求生 —— 简单限流 八.一毛不拔 —— 漏斗限流 总结       欢迎关注微信公众号“江湖喵的修炼