Вопрос - почему в книге Supply_Chain_Science принцип наилучшей производительности сформулирован так

В книге Factory_Physics этот принцип сформулирован по-другому

В одном случае знак меньше или больше (≤), а в другом знак равно (=)

Александр Запорожцев пишет:

Георгий Лейбович пишет:

к чему, и по отношению к чему здесь относится "Однако"?

Согласен с тем, что так как в рамках SPC процесс рассматривается с точки зрения выявления особых причин вариабельности и в рамках SCS аспект качества учитывается наряду с другими аспектами, ОДНАКО в рамках SCS анализ вариабельности выполняется с другой целью - повышение эффективности всей цепочки поставок и основной инструмент SPC - карты Шухарта здесь имеют ограниченное применение.

Хорошо, на предыдущие вопросы Вы ответить не можете, поэтому забалтываете, но ответьте, хотя бы: 1) какими инструментами, вместо SPC или более эффективно, чем SPC, Вы собираетесь анализировать вариабельность "в рамках SCS" и 2) для чего, кроме повышения эффективности, вообще заморачиваться с вариабельностью, хоть отдельного ресурса, хоть цепочки?
И разве эффективность не связана с качеством?

Александр, если внимательно прочитаете обе формулировки закона Best-Case-Performance, то обнаружите, что они абсолютно идентичны.

Александр Запорожцев пишет:

Согласен. Если рассматривать процесс с точки зрения определенного показателя, то можно использовать инструменты SPC. Кстати, в книге Уилера рассматривается пример,в котором анализируется НЗП.
Однако, в SCS рассматривается эффективность работы все цепочки и определяются факторы, мешающие достижению высоких показателей эффективности.
В книге Hopp предполагается два пути повышения производительности технологического процесса:
1. Улучшение параметров системы: либо за счет ускорения узкого места, либо за счет сокращения чистого времени процесса.
2. Улучшение производительности при заданных параметрах: таким образом, чтобы сдвинуть кривые производительности в направлении от наихудшего случая к лучшему. .Двумя способами для этого являются: (1) сокращение ожиданий при обработке партий внутри или между процессами и (2) уменьшения ожиданий, вызванных вариабельностью
Таким образом, вариабельность здесь рассматривается как источник больших задержек в обработки объектов и для анализа вариабельности нас будут интересовать только параметры: среднее, коффициент вариации и зависимость размера очереди от этих параметров.

В этом загадочном посте есть ещё одно (подчёркнутое) интересное умозаключение, справедливое само по себе, но не согласующееся с контекстом, особенно, с Однако. Знаете ли Вы, что пока процесс нестабильный (неконтролируемый), у него нет среднего и коэффициента вариации? Да и сам расчёт этих параметров выполняется в рамках SPC (не путайте SPC и карты Ш-Д).

Сергей Жаринов пишет:

Александр, если внимательно прочитаете обе формулировки закона Best-Case-Performance, то обнаружите, что они абсолютно идентичны.

Придется перечитать внимательно))))

Ну да, конечно одинаковы!

Георгий Лейбович пишет:

В этом загадочном посте есть ещё одно (подчёркнутое) интересное умозаключение, справедливое само по себе, но не согласующееся с контекстом, особенно, с Однако. Знаете ли Вы, что пока процесс нестабильный (неконтролируемый), у него нет среднего и коэффициента вариации? Да и сам расчёт этих параметров выполняется в рамках SPC (не путайте SPC и карты Ш-Д).

Полностьюсогласен. Тогдаво зникает вопрос - возможно нет смысла анализировать показатели процессов в цепях поставок? Сенге в книге Пятая дисциплина дает общую характеристику процесса в цепи поставок (явление хлыста )

Александр Запорожцев пишет:

Георгий Лейбович пишет:

В этом загадочном посте есть ещё одно (подчёркнутое) интересное умозаключение, справедливое само по себе, но не согласующееся с контекстом, особенно, с Однако. Знаете ли Вы, что пока процесс нестабильный (неконтролируемый), у него нет среднего и коэффициента вариации? Да и сам расчёт этих параметров выполняется в рамках SPC (не путайте SPC и карты Ш-Д).

Полностьюсогласен. Тогдаво зникает вопрос - возможно нет смысла анализировать показатели процессов в цепях поставок?
А это зависит от ваших планов относительно процесса. Если вы стараетесь поставить процесс под контроль (сделать его предсказуемым), то вашим показателем будут диаграммы Ш-Д с вспомогательной техникой. По мере устранения особых причин вариабельности, диаграммы будут всё более точно (с большей вероятностью) показывать область, внутри которой лежит среднее значение параметра (что будет определяться средней линией и границами). Взяв процесс под контроль, вы можете начать его предсказуемо изменять и предсказывать его поведение.

Сенге в книге Пятая дисциплина дает общую характеристику процесса в цепи поставок (явление хлыста )

Это хорошая иллюстрация к вышесказанному. Возьмём пивную игру. Возникла особая причина, вызвавшая кратковременный скачок спроса. Поскольку её влияние не было ни учтено, ни устранено, процесс стал неуправляемым. Что говорит Деминг? Психология, теория вариабельности, понимание системы.

Итого. Пока вы не привели процесс (или цепочку процессов) в предсказуемое (пусть и с определённой вероятностью) состояние, вы не знаете, что от него можно ждать и какие результаты (вход/выход процесса) можно предсказывать.

Георгий Лейбович пишет:

Сенге в книге Пятая дисциплина дает общую характеристику процесса в цепи поставок (явление хлыста )

Это хорошая иллюстрация к вышесказанному. Возьмём пивную игру. Возникла особая причина, вызвавшая кратковременный скачок спроса. Поскольку её влияние не было ни учтено, ни устранено, процесс стал неуправляемым.
[/quote]

В качестве уточнения - Сенге не рассматривает скачек в спросе, как особую причину (вариаабельность спроса - это естественное состояния спроса). Сенге в качестве особой причины рассматривает отсуствие системного мышления у персонала, который оформляет заявки на поставку продукции.

Александр Запорожцев пишет:

Георгий Лейбович пишет:

Сенге в книге Пятая дисциплина дает общую характеристику процесса в цепи поставок (явление хлыста )

Это хорошая иллюстрация к вышесказанному. Возьмём пивную игру. Возникла особая причина, вызвавшая кратковременный скачок спроса. Поскольку её влияние не было ни учтено, ни устранено, процесс стал неуправляемым.

В качестве уточнения - Сенге не рассматривает скачек в спросе, как особую причину (вариаабельность спроса - это естественное состояния спроса). Сенге в качестве особой причины рассматривает отсуствие системного мышления у персонала, который оформляет заявки на поставку продукции.[/quote]

Ниженаписанное - не для обсуждения, а к сведению: Вы путаете вариабельность на входе системы (процесс, логистическая цепь, предприятие) и вариабельность внутри системы, то есть, вариабельность реакции. У любой системы на входе переменный сигнал (информация, деньги, материальный продукт), и это нормально. Система под контролем (предсказуема), если её реакция на воздействие предсказуема, то есть, для каждого воздействия можно указать диапазон значений интересующих ответов.
Если на входе переменный спрос, то контролируемая бизнес-система отвечает на него предсказуемыми действиями, для чего требуется знание психологии, вариабельности и по списку Деминга.
Если на входе, например, синусоида, то на выходе каждой её точке соответствует значение выходного параметра, лежащее в известном и постоянном диапазоне (рутинная вариабельность).
Отсутствие системного мышления - причина того, что скачок спроса стал особой причиной вариабельности, а не просто сигналом на входе.

Как можно и нужно использовать знания дисциплины Науки цепочек поставок?
Суть вопроса - как может помочь в практической деятельности знание закона Литтла, формулы Кингмана, критического НЗП и т.д.? Можно ли использовать эти формулы для практических расчетов?
Моя версия ответа на эти вопросы - главное, что дает наука о цепочках поставок, это правильное понимание реальных процесссов, фокусироваться на ключевых факторах и позволяет принимать правильные решения