工廠生產和銷售的分析方法

『壹』 生產管理中的數據分析

生產管理中的數據分析
生產系統在大多數情況下是一個內向型的組織，相對比較封閉，無論是連續型生產模式還是離散型生產模式，都可以用類似的分析方法和思路。
生產製造過程大概分為四大類階段，即傳統生產、精益生產、數據化生產、智能生產。不同的階段，數據分析能夠發揮的作用也不同。
在傳統生產階段下，數據化程度不足，缺少信息系統的支持，多數的數據都是以記錄表、紙張、條子等形式存在，都被鎖在櫃子里，數據分析能夠起到的作用是有限的，處理數據的成本是非常高的。
在精益生產階段中引入了大量數據分析的內容，包括全面質量管理，以及精益生產管理中的各種數據指標和分析方法都開始用數據來說話，包括典型的看板管理就是數字化的管理模式。用數據可以看到公司的行為、用可視化的方式可以讓全員能夠看到自己的進度、看到產品的質量。
第三個階段是數據化生產，通過數據我們可以知道整個生產過程在發生什麼，該怎麼生產才能更好地滿足客戶的需求，如何更好地滿足客戶的個性化需求。數據化讓所有的過程更加清晰和透明，讓更多的信息產生智慧。
第四個階段是智能生產，通過全供應鏈流程的通信管理，讓工廠為消費者的個性化、高效地生產。更多的無人參與的工廠會涌現，更多的靈活生產的生產線會產生，智能化生產是未來一二十年的基本生產模式。
目前中國的企業大多數都仍然處在傳統生產模式中，中國企業要想跟進國際企業的進程，必須要在數據化管理上彎道超車，必須要加快數字化建設，讓數據成為企業決策的依據，讓數據本身能夠產生管理的智慧和生產的智慧。
智能生產的基礎是數據化，數據化的基礎是信息化，信息化的基礎是管理的正規化。目前有很多工廠還在用管理手工作坊的方式管理著生產，特別是在三四線城市的工廠中，工人沒有經過嚴格的工廠化的培訓，還在用「差不多就行」的思想在工廠里工作。雖然中國是世界製造大國，但我們的管理能力、生產製造能力、研發能力、生產線設計能力、機器設備的配套能力都遠遠落後其他國家。雖然我們有很多先進的工廠，但工廠里除了員工是中國的，其他都是進口的，如設備是進口的、原材料是進口。我們必須要突破，必須在管理上要改善。正規化管理、信息化建設、數據化管理是我們奔向智能化管理的必經之路，無法跳躍，但是我們可以用最快的速度補齊短板。國外用幾十年、上百年走過的工業化之路，我們可以用短短的三四十年來完成，而數據化管理是我們的跳板，必須要把握。
在生產管理領域的數據分析中，有四個維度是需要數據化的，而且這四個維度之間是相互作用的。這四個維度分別是產量（Quantity）、品質（Quality）、成本（Cost）和交期（Time），為了方便記憶這里縮寫為 TCQQ。
1．產量
我們需要從產能的角度思考生產產量，例如產能是多少；我們實際產出了多少；我們的產能利用率是多少；我們生產產量的波動性是多少；產能或者訂單是否穩定，如果不穩定，那麼我們如何配置資源，減少產能閑置；如何在高峰期滿足生產，如何在低峰期減少閑置；如何規劃未來的產能；如何通過靈活生產來平衡產能；是否需要淡季儲備，這一系列的問題都與產量相關。
2．品質
全面的品質管理包括品質達成情況是怎麼樣的；次品率是多少；返修率是多少；投訴率是多少；退貨率是多少；消費者對品質的評價是什麼；品質是否是公司產品的競爭力；對比競爭對手，我們的品質是否領先；我們的產品是否創新了，是否引領市場了；我們的產品生命周期是否足夠長；我們除了生產管理強調了品質管理；其他部門是否也達到了品質管理的要求和標准，等等。
3．成本
成本方面的分析包括產品的成本結構是什麼樣的；訂單的成本結構是否能夠精準地算出；別人生產的成本率是多少；我們如何降低成本；哪些地方有降低成本的空間 ；哪些方面存在浪費 ；哪些浪費是可以消除的。
《精益生產》中列舉了七大類浪費，我們在為生產製造型企業提供數據管理咨詢服務的時候，把這種精益管理思想數據化，並推延到整個公司的管理中，總結出「十大企業管理資源浪費」，並用這些浪費的首字母組成了一個單詞：DOWNTIMERS，下面分別介紹一下。
①產品不良(Defect): 產品生產出來不合格，無法銷售，並且無法再次加工，那麼這就浪費了材料，消耗了能源，耽擱了生產線生產，浪費了加工過程各種投入，甚至影響公司的銷售，延長訂單交期，導致客戶不滿。
②過度加工（Over Proction）：一件商品從消費者滿意角度看，加工 N 道工序最為合適，如果超過這些工序就是過度加工。過度加工會將不必要的生產投入注入產品中，並未得到消費者更高的評價，或者消費者根本就感知不到，因此造成公司投入上的浪費 ；過度包裝也是一種過度加工的類型。
③等待(Wait)：等待是指人、財、物在時間上的浪費。無論是物料的等待還是人員的等待都是企業管理過程中的資源浪費。物料等待時間過長導致的是訂單交期延長；在產庫存量增加，也會帶來資金浪費；等待中的材料需要存放，也會導致倉儲費用增加；人員的等待也是浪費，例如下一道工序等待上一道工序完成。所有的等待都可以看作是閑置，或者不產生價值的時間，例如公司約定 8 點開會，早到的人 7:50 到場，有些人 8:15 才到場，然後會議 8:20 才開始，早到的人提前了 30 分鍾，這個半小時就是閑置時間，是浪費，所以說高效的公司一定是非常守時的，守時是對所有與會者的尊重。幾乎所有的公司中都存在或多或少的閑置浪費，這種浪費如果不消除，那麼公司就很難控製成本。
④無價值流程（Non-Value-AddedProcess）：無價值流程是指不產生價值的流程、工藝、過程。業務流程、生產工藝、管理過程等在好多的情況下都有不產出價值的內容。例如火車站的檢票程序，你會發現進站的時候乘務員會查一遍火車票和身份證，上車前乘務員還要查一遍火車票和身份證，這兩次檢查其中有一次就是無價值的。而北京南站取消了第一道檢票流程，只在上車前才查身份證和火車票，從而讓乘客的進站時間大大縮短，這樣的流程安排讓更多人把去火車站的提前時間縮短，滯留在北京南站的人數也會大幅度減少。
⑤運輸或中轉位移(Transportation) ：工廠中的物料移動、人員移動都不產生任何價值，移動距離越大，浪費越大，所以先進的工廠都通過立體的設計減少物料的移動和人員的移動。當物料的等待時間和人員的等待時間價值不同時，流程設計也會不同。當人員成本高時，物料移動；當物料成本高時，人員移動。除生產高凈值產品的生產線外，絕大多數的工廠都是物料圍繞著人員轉的，所以有了流水線的設計。在公司管理上，人員的移動距離也是一種浪費，如果人員能夠在一個辦公室中，那麼絕對不要開設更多的辦公地點，這樣一方面會讓溝通被弱化，另外也帶來移動的浪費。員工在上下班路上的時間也是人工成本上的浪費，雖然勞動合同上並未把員工在上下班路上的時間計入工作時間，但是這個時間也是員工付出的成本之一，也會被員工計入對薪資的期望中。如果可能，要盡可能地將員工上下班路上的時間縮到最小，因為這個時間並不產生任何價值，還會消耗大量的社會資源。一個城市的規劃也是如此，在 20 世紀 90 年代，中國的城市發展希望走「功能區」模式，即將商務區、工廠區、行政區、高科技區、居住區、文化娛樂區等分開建設，這種功能區的建設讓很多人都在同一個方向移動，不能很好地分散人流，導致交通壓力大，出行效降低，同時無效的上下班移動距離，增加了大量的社會成本，也涌現了「鬼城」、「睡城」等特殊現象。繁華商業區因為只有上班的地方而沒有居住的地方，所以在晚上成了「鬼城」；而居住區白天無人居住，晚上都回來睡覺，所以成了「睡城」。城市功能不分散導致很多人的移動距離增加，這種模式應該逐漸在城市發展中被淘汰。
⑥智力冗餘（IntellectRendancy）：一個高級技工從事普通的體力勞動，這就是一種智力的冗餘。如果按照高級技工的工資給其付酬，也是浪費，因為這在無形之中給公司帶來了費用的增加；除非你是出於競爭戰略考慮：雖然我不能給這個高級人才提供適合他的工作，但我必須把他圈在我的公司中，因為他一旦去了競爭對手的公司，那麼我的公司面臨的競爭壓力就會非常大了。很多公司中都存在或多或少的智力冗餘現象，因為一家公司在識人、用人上存在能力不足和信息不對稱，就會出現優秀人才得不到重用的現象。當然，有些公司需要從流程上避免智力冗餘現象，例如，服裝廠的一個裁縫工人是高級技工，工資比普通工人要高很多，但如果在工藝流程上，他還需要縫紉工去領料、送料、修剪毛邊、剪線頭，那麼就是智力冗餘的不良工藝設計。
⑦動作冗餘(Motion)：我們在從事勞動的時候都會由一些基本的動作來完成，如果動作不合理，就會造成動作上的浪費。據說計算機鍵盤是根據字元在英文中出現的最大頻率來設計的，以便讓手指頭在鍵盤上的移動距離最小，從而大幅度節省手指在打字移動的距離和時間，提高效率。這個設計是按照英文習慣設計的，但不見得適合中文、法文、義大利文等其他語言，這里就是效率的問題。歷史上英文字母出現的頻率和現代社會中英文字母出現的頻率已經大大不同，而鍵盤按鍵布局的變化會導致打字速度大幅度降低，從而會提高學習成本，所以最初的設計非常重要。
工廠中的動作設計也需要科學地評估、合理設計，要降低學習成本。
⑧超額庫存(Excess Stock/Inventory): 「庫存是萬惡之源」，每個公司都希望大幅度削減庫存，包括工廠中的庫存和流通環節的庫存。物品的存放就是浪費，社會物資快速流動起來才能創造更多的價值。超額的庫存是由於生產計劃不準確、銷售預測不準確導致的，很多企業因為庫存問題被拖垮。產品生產出來賣不出去、采購的物料用不完、生產交期過長，這些都將高流動性的企業經營現金流固化到庫存中，甚至成了長期的庫存。降低庫存甚至零庫存需要通過數據化管理，需要通過商業模式創新。
⑨返工或者重復工作（Rework）：返工、返修、重復都是極大的浪費，產品質量不合格，可能需要返工，例如一個零件尺寸要求為 11.55 米，你卻加工成了 11.56米，超過了標准，就需要再銑掉 0.01 米，這個過程就是返工；而如果你將零件加工成了11.54米就成了廢品(Defect)，而11.56米的零件是不合格品。一篇文章反復修改，一個方案反復討論，一個模型反復設計，都是重復工作，最好將這種工作減少到最小，雖然有些工作是不可能一步到位的。
⑩停機、停下(Stop) ：我們在開車時，如果要停車，需要慢慢踩剎車。再次啟動時也需要慢慢提速。如果停車的次數過多，則會大幅度延長我們到達目的地的時間。工廠中的加工也是如此，有些時候我們需要停機檢修，需要對鍋爐進行清洗等，這些都是浪費；公司管理中也存在這種浪費，當項目停下來又再啟動時需要花費時間，只有一鼓作氣將一件事情做完才最高效。
4．交期
交期是指從客戶下達訂單到客戶獲得產品和服務的周期。任何一個人都希望能立馬獲得並能夠使用產品。工廠的客戶也一樣，客戶希望下達訂單之後能夠馬上收到產品，並能夠快速投入使用，讓整個的供應周期降低到最短。這是一個理想的狀態，在多數非庫存生產的企業中都存在交期的問題。而交期一方面代表著客戶的滿意度，代表著企業適應市場變化的能力。更為重要的是，交期也代表著企業的周轉效率。
筆者曾經服務過一個年產值 20 億元人民幣的外加工工廠。當一個訂單從國外發送過來之後，企業就組織生產並與原材料采購同步，整個周期是 18 天，而實際有效的生產的周期是 7 天。

『貳』 數據分析方法有哪些

常用的數據分析方法有：聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析。

1、聚類分析(Cluster Analysis)

聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。

2、因子分析(Factor Analysis)

因子分析是指研究從變數群中提取共性因子的統計技術。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯系，減少決策的困難。因子分析的方法約有10多種，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿爾發抽因法、拉奧典型抽因法等等。

3、相關分析(Correlation Analysis)

相關分析(correlation analysis)，相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關系，並對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度。

4、對應分析(Correspondence Analysis)

對應分析(Correspondence analysis)也稱關聯分析、R-Q型因子分析，通過分析由定性變數構成的交互匯總表來揭示變數間的聯系。可以揭示同一變數的各個類別之間的差異，以及不同變數各個類別之間的對應關系。對應分析的基本思想是將一個聯列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。

5、回歸分析

研究一個隨機變數Y對另一個(X)或一組(X1，X2，?，Xk)變數的相依關系的統計分析方法。回歸分析(regression analysis)是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。

6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)

又稱「變異數分析」或「F檢驗」，是R.A.Fisher發明的，用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。由於各種因素的影響，研究所得的數據呈現波動狀。

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『叄』 生產決策分析包括哪些內容

1、生產何種產品的決策。

2、新產品開發的決策。

3、停產某種產品的決策。

4、繼續加工或立即銷售的決策。

5、加工或外購的決策。

6、特種訂貨的決策。

7、最優化產品結構決策。

8、資源利用決策。

9、有關限制因素的決策。

10、不同工藝加工的決策。

11、設備購置、更新決策。

(3)工廠生產和銷售的分析方法擴展閱讀：

決策正確與否決定著企業生產過程能否經濟地高效率地完成企業預定目標。無論什麼時候，企業的利潤目標和市場對企業的約束都是決策首先必須考慮的。工廠制度的早期，生產和技術都比較簡單，企業規模也較小，生產管理決策由工廠主憑經驗進行。

隨著科學技術和生產力進步，企業規模不斷擴大，生產過程和市場越來越復雜，個人經驗遠不能勝任決策的要求，決策發展成為一門科學，生產管理決策同企業管理的其他決策一樣需要遵循科學的決策程序來進行。現代的決策程序通常如圖所示：首先要認清問題是什麼，這要求學握大量的資料和數據。其次，根據目標與問題擬定多個方案。

然後是對各個方案進行評價，評價方案需要選定判別方案優劣的標准，明確各個方案的相關變數，並且進行分析、計算、實驗，以判別方案的優劣。最後是選擇方案和執行方案。整個決策過程需要不斷地進行反饋，需要嚴密的科學分析，現代科學和電子計算機廣泛應用於管理使決策有了更科學的手段與工具。

同組織機構設計、人事管理、市場銷售相比，生產管理中的問題比較容易進行定量分析，所以，生產管理決策中定量分析用得比較多。針對要解決的各類問題，建立各種模型，進行過程分析、統計分析、系統分析、線性規劃、成本分析。由於企業以盈利為目的，所以各種分析歸根到底是為了降低成本，提高效率，成本分析中的盈虧平衡分析和增量成本分析(增量成本指由於某項決策而新增的成本)是決策分析中最常用的方法。

『肆』 工序分析方法包括什麼大概有哪些方法

工序分析方法包括排除法、結合法、交換法等，這是比較傳統的分析方式，現在工廠一般都是用的vioovi的ECRS工時分析軟體⌄這個軟體能代替傳統的分析方式，更高效准確的完成分析，將繁瑣的分析步驟簡化。

『伍』 生產管理的分析方法有哪些

伯法認為，管理科學中用到的關於生產和業務管理中的各種分析方法，不外是在遵循科學方法的基礎上利用各種模型，並且以這些模型來表示所研究的系統整體或某些分支部分。在分析各個領域中的問題時，首先需確定研究的系統邊界，這樣才能劃定研究的范圍。確定范圍的指導原則是准確判斷哪些因素或變數可能對所研究的系統產生影響。一般來說，問題的界限或范圍越寬，出現次優化的可能性就越少。 其次是構造模型。構造模型時，應該與實際的生產情況相適應，抽掉一些次要的因素，具體分析對生產過程有影響的因素，同時需要考慮到可控因素與不可控因素的關系，進而確定使用哪一種模型。模型的選擇主要是根據因素間的關系和作用來決定。分析方法中必須確定衡量效率的尺度，建立起一套行之有效的標准，來衡量生產行動中各種可供選擇方案的效果。這些方面的衡量尺度可以包含利潤、貢獻、總成本、增量成本、機器停工時間、機器利用率、勞動成本、勞動力利用率、產品單位數量和流程時間等等。 所有運用數量方法研究生產問題的模型，都可以概況為一個公式： E=f(xi，yj)。其中E為效率，f代表函數關系，x代表可控變數，y代表非可控變數。可控變數是指那些可以在很大程度上按照管理者的意願操縱調節的因素。非可控變數是指那些管理者不能控制，至少是不在所限定的問題范圍內的因素。這個公式的含義為：E(效率)可以表示為那些限定該系統的變數的函數。模型建立起來後，就可以用E作為衡量生產行動中各種可供選擇方案效率的尺度，並在分析的基礎上產生出可供選擇的各種方案，並對這些可供選擇的方案做出評價。 伯法列出的分析方法主要有：成本分析、線性規劃、排隊模型、模擬技術、統計分析、網路計劃模型、啟發式模型、計算機探索求解方法、圖解和圖像分析等。這些方法在生產系統的各個方面都有著相應的用途。成本分析 成本分析是最常用的分析方法。這種方法以關於不同成本因素的特性知識為依據，具有多種形式。它並不是一大堆會計數字的簡單堆積，而是經營狀況的數據表現。從相關的數字中，管理者能夠獲取有效的信息。管理者並不關心抽象的成本，他們感興趣的是自己考慮的各種可供選擇的方案中涉及到的具體成本變化。成本分析的基本方法是損益平衡分析法，即利用經營規模變化時不同成本在變化上的差別來進行分析。 增量成本分析法是最有價值的簡單分析方法之一。它僅僅用來研究那些受到可能會採用的方針或行動影響的成本。伯法指出，對成本進行分析，並不是要計算出每一個可供選擇方案的運行總成本，而是只研究不同方案相比較時有差別的具體成本。這些成本主要指的是存貨成本、調整勞動力成本、加班加點費和外包成本。增量成本分析在生產系統分析的各個領域內被廣泛應用，通常在線性規劃和排隊分析模型中很常見。 線性規劃 線性規劃的實質是最優化，即在滿足即定的約束條件情況下，按照某一衡量指標，來尋求最優方案的數學方法。線性規劃是非常重要的通用模型，主要用來解決如何將有限的資源進行合理配置，進而在限定條件內獲得最大效益的問題。線性規劃被廣泛應用於工業、農業、管理和軍事科學等各個領域，是現代管理與決策者最常用的一個有效工具。在生產中決定多個品種的最優構成問題、庫存控制問題、原料供應問題等等，都可以採用線性規劃。線性規劃在實際運用中，往往存在著求解困難，對此，一般採用「單純形法」來解決。 排隊模型 很多生產問題都會或多或少地涉及到排隊。只要在生產過程中存在隨機分布現象，就肯定會產生排隊。各種庫存實際上就是對排隊的緩沖。完全的均衡分布在現實中是不存在的。在這一類問題中，會在隨機不定的時間間隔內遇到需要某種服務的人、部件或機器。為滿足這種服務所需要的活動，往往會花長短不一的時間。在一定的到達率和服務率的條件下，可以運用數學方法計算並安排排隊問題。在當代，排隊分析被廣泛應用在諸如通訊系統、交通系統、生產系統以及計算機管理系統等服務系統上。排隊論提供了一種數學手段，能夠預測某個特定排隊的大概長度和大概延誤時間，以及其他相關重要數據，包括排隊場地安排、優先服務處理、排隊成本控制、排隊長短與發生事故的關系等等。掌握這些信息，會使人們更有針對性地解決相關的隨機分布問題，做出明智的決策。 模擬技術 生產管理問題的模擬技術是一項迅速成長的技術。盡管模擬所依據的基本觀念很早就有，但模擬技術的迅速成長實際上是由高速的計算機發展帶動前進的。這種方法是運用數理模型來進行模擬試驗，用計算機處理相關數據，以選定的效率標准E作為衡量尺度，觀察和檢測各項變數在模型中的運行結果。這種模型是試驗性的，不一定能產生出最優答案。模擬方法的長處是可以在各種可供選擇的方案之間進行比較，實際上是一種系統地通過反復試驗以求解決復雜問題的方法。 統計分析 統計分析為精確處理數據提供了一套方法結構。它不僅能夠根據所建立的預測模型得出各種結論，而且能夠估計到預測可能發生錯誤的風險有多大。統計分析經常應用於假設檢驗，能夠使我們處理某一系統中的因素或變數在測定數值上的巨大變動問題，而這些因素或變數有可能規定著相關系統的范圍。運用統計推斷的方法，可以對相關系統的問題做出結論，而且可能是很精確的結論。在生產和業務管理中，統計分析方法本身有著廣大的獨立應用領域。統計原理作為分析方法的一種通用工具，常常能對其他分析方法的應用提供幫助，並在總體分析工作中做出貢獻。 網路計劃模型 第二次世界大戰後，研究與發展工作和其他的大型一次性工程項目在經濟活動中越來越重要，尤其是導彈工程和太空計劃的龐大規模和復雜性，要求用特殊方法來提供工程規劃，安排進度並進行控制，這些促成了網路計劃的誕生。網路計劃的基本原理是，把需要完成的工作以網路的形式做出計劃，工作中涉及到的所有事件都列入網路，這些事件的分布安排應按照施工操作的時序和階段間的相互依賴關系進行。根據網路計劃模型，可以計算出作業進度的具體數字，從而使管理者對作業的計劃進度了如指掌，能更靈活合理地支配時間。網路計劃技術採用的形式是獨特的，尤其是「關鍵線路」的觀念，負荷平衡、最低費用法和有限資源的安排。這些互相聯系的概念，能夠給工程項目的管理提供合理的依據。網路計劃模型有兩大具體方法，一是關鍵線路法，一是計劃評審法。 關鍵線路法(CPM，Critical Path Method)本來是20世紀50年代杜邦公司的一種內部計劃方法，曾用於化工廠維修工程的計劃和管理，進而被廣泛應用到很多工程之中。幾乎在同一時期，美國海軍也致力於發展一種規劃和管理北極星導彈研製生產的方法，這一項目要對近三千個訂立合同的單位實現計劃和管理，工作量之大可想而知。其結果就是使計劃評審法(PERT，Program Evaluation and Review Technique)應運而生。杜邦公司運用CPM，使路易維爾工廠的維修工程項目的所需時間從125小時下降為78小時;美國海軍運用PERT，使完成北極星導彈的研製開發比預定時間縮短了兩年。盡管這兩種方法在細節上有所差別，但二者所依據的原理異曲同工。二者的差別，恰恰能說明管理的現實需要對技術方法的影響。關鍵線路法是從具有大量實際經驗的維修工程作業中發展起來的，因而其各項工作的活動時間是已知的，線路上的時間是確定的;計劃評審法則是從探索研究和發展的環境中產生的，因而其各種工作的活動時間具有很高的不確定性，所以它用概率方法來形成線路上的預期時間。在如何制定箭頭圖的細節方面，二者存在一定的差異。關鍵線路法所形成的網路系統略微簡單些，它用節點表示事件活動，用箭頭表示項目中各項事件的順序。計劃評審法則需要用變數來安排時間。 網路計劃模型以緊湊的形式概括了很多重要信息。從網路計劃中，能夠很容易地計算出諸如最早和最晚的完成時間、活動進度安排中可利用的時差、關鍵線路等等。給定了活動網路、關鍵線路和計算進度表的統計資料，就能給管理者提供安排工程的具體計劃。由於存在事件活動本身的時差，以及項目完成日期上的時差，就能夠提供計劃進度安排上的靈活性，得出不同的進度安排方案。然後，可以從資源負荷平衡的角度來比較運用情況，還可以通過活動費用的高低來評價方案是否有價值。不同的活動，對資源運用情況變化的響應是不同的，有些活動可能對資源的變化沒有任何反應，甚至放慢進度有可能會比正常進度耗費更多。由於不同活動具有不同的「費用-時間」特性，因而就有可能對費用進行權衡。如果遇到有限的關鍵資源供給問題，由於資源的稀缺性，就需要從恰當安排有限資源的角度來審查計劃方案，並利用存在的時差降低資源消耗，甚至可以在時間和資源利用之間進行權衡，採用延長工期的方法。 啟發式模型 所謂啟發式，本身就意味著能夠引導管理者去尋求答案。就管理上的意義而言，啟發式模型是指用於決策的指導原則。或許，這些指導原則算不上是最優的，但是在被人們應用時是始終如一的，而且是有效的，能夠避免更加復雜的問題求解程序。在這里，伯法明顯借鑒了西蒙的滿意型決策思路，他強調，有很多問題，我們或沒有時間或沒有興趣去探究更徹底的答案，但是，現有的原則足以使我們找到可行方案。或許它不一定是絕對正確的，但這種簡單的法則是最適用的。管理者碰到的問題，大多數都很復雜，如果要進行嚴密精確的分析會步履艱難，很難用數學的方法來求解，但又不得不尋求答案，這時，憑借經驗法則形成的邏輯依據就不失為可用的最佳方法。所謂啟發式模型，就是這樣一套符合邏輯的和具有連貫性的法則。從某種意義上來說，啟發式方法是管理工作中歷史最悠久的思考方法。通過這種方法，以有可能放棄最好的解決方案為代價，減少了探索的工作量。在業務管理中，這種方法大量用於裝配線的平衡、設備布置、車間作業進度計劃、倉庫位置選擇、存貨控制以及一次性工程項目的進度安排等領域。 計算機探索求解方法 對於某些非常復雜的問題，利用計算機探索求解不失為一劑良葯。計算機技術的發展促進了啟發式模型的應用，運用計算機可以對某些准則函數的一組有限的可行試解方案按順序進行審查。通過規定每一個獨立變數的數值，計算準則函數並記錄下有關的結果，就可以得出一個試驗評定值。把每一個試驗評定值與以往得到的最佳值進行比較，若發現它有著明顯的優越性，就採用它而摒棄先前的最佳值，以此類推，直至無法尋求優化解為止。這就是登山式的逐步探索法。在這一基礎上，計算機就能按照預定的工作程序，把已發現的各項獨立變數的最佳組合方案列印出來。採用計算機直接探索方法的優點在於建立了准則函數模型，它沒有線性數學形式的局限，突破了變數的數目限制。在業務管理上，計算機探索求解方法已被用於制定總體計劃和作業進度計劃問題，還被用於解決資源有限的工作安排問題。計算機探索求解方法在企業管理中具有更大的靈活性，它不需要精密的模型設計和嚴格的數學形式，所以比較自由，能夠在成本模型中更貼近現實。因此，伯法認為計算機探索求解方法在現實管理中具有越來越大的用途。 圖解和圖像分析 圖解和圖像分析法是在生產系統中所用的傳統分析方法，這種分析手段中最重要的形式就是表示活動順序或時間安排的流程圖。