工厂生产和销售的分析方法

‘壹’ 生产管理中的数据分析

生产管理中的数据分析
生产系统在大多数情况下是一个内向型的组织，相对比较封闭，无论是连续型生产模式还是离散型生产模式，都可以用类似的分析方法和思路。
生产制造过程大概分为四大类阶段，即传统生产、精益生产、数据化生产、智能生产。不同的阶段，数据分析能够发挥的作用也不同。
在传统生产阶段下，数据化程度不足，缺少信息系统的支持，多数的数据都是以记录表、纸张、条子等形式存在，都被锁在柜子里，数据分析能够起到的作用是有限的，处理数据的成本是非常高的。
在精益生产阶段中引入了大量数据分析的内容，包括全面质量管理，以及精益生产管理中的各种数据指标和分析方法都开始用数据来说话，包括典型的看板管理就是数字化的管理模式。用数据可以看到公司的行为、用可视化的方式可以让全员能够看到自己的进度、看到产品的质量。
第三个阶段是数据化生产，通过数据我们可以知道整个生产过程在发生什么，该怎么生产才能更好地满足客户的需求，如何更好地满足客户的个性化需求。数据化让所有的过程更加清晰和透明，让更多的信息产生智慧。
第四个阶段是智能生产，通过全供应链流程的通信管理，让工厂为消费者的个性化、高效地生产。更多的无人参与的工厂会涌现，更多的灵活生产的生产线会产生，智能化生产是未来一二十年的基本生产模式。
目前中国的企业大多数都仍然处在传统生产模式中，中国企业要想跟进国际企业的进程，必须要在数据化管理上弯道超车，必须要加快数字化建设，让数据成为企业决策的依据，让数据本身能够产生管理的智慧和生产的智慧。
智能生产的基础是数据化，数据化的基础是信息化，信息化的基础是管理的正规化。目前有很多工厂还在用管理手工作坊的方式管理着生产，特别是在三四线城市的工厂中，工人没有经过严格的工厂化的培训，还在用“差不多就行”的思想在工厂里工作。虽然中国是世界制造大国，但我们的管理能力、生产制造能力、研发能力、生产线设计能力、机器设备的配套能力都远远落后其他国家。虽然我们有很多先进的工厂，但工厂里除了员工是中国的，其他都是进口的，如设备是进口的、原材料是进口。我们必须要突破，必须在管理上要改善。正规化管理、信息化建设、数据化管理是我们奔向智能化管理的必经之路，无法跳跃，但是我们可以用最快的速度补齐短板。国外用几十年、上百年走过的工业化之路，我们可以用短短的三四十年来完成，而数据化管理是我们的跳板，必须要把握。
在生产管理领域的数据分析中，有四个维度是需要数据化的，而且这四个维度之间是相互作用的。这四个维度分别是产量（Quantity）、品质（Quality）、成本（Cost）和交期（Time），为了方便记忆这里缩写为 TCQQ。
1．产量
我们需要从产能的角度思考生产产量，例如产能是多少；我们实际产出了多少；我们的产能利用率是多少；我们生产产量的波动性是多少；产能或者订单是否稳定，如果不稳定，那么我们如何配置资源，减少产能闲置；如何在高峰期满足生产，如何在低峰期减少闲置；如何规划未来的产能；如何通过灵活生产来平衡产能；是否需要淡季储备，这一系列的问题都与产量相关。
2．品质
全面的品质管理包括品质达成情况是怎么样的；次品率是多少；返修率是多少；投诉率是多少；退货率是多少；消费者对品质的评价是什么；品质是否是公司产品的竞争力；对比竞争对手，我们的品质是否领先；我们的产品是否创新了，是否引领市场了；我们的产品生命周期是否足够长；我们除了生产管理强调了品质管理；其他部门是否也达到了品质管理的要求和标准，等等。
3．成本
成本方面的分析包括产品的成本结构是什么样的；订单的成本结构是否能够精准地算出；别人生产的成本率是多少；我们如何降低成本；哪些地方有降低成本的空间 ；哪些方面存在浪费 ；哪些浪费是可以消除的。
《精益生产》中列举了七大类浪费，我们在为生产制造型企业提供数据管理咨询服务的时候，把这种精益管理思想数据化，并推延到整个公司的管理中，总结出“十大企业管理资源浪费”，并用这些浪费的首字母组成了一个单词：DOWNTIMERS，下面分别介绍一下。
①产品不良(Defect): 产品生产出来不合格，无法销售，并且无法再次加工，那么这就浪费了材料，消耗了能源，耽搁了生产线生产，浪费了加工过程各种投入，甚至影响公司的销售，延长订单交期，导致客户不满。
②过度加工（Over Proction）：一件商品从消费者满意角度看，加工 N 道工序最为合适，如果超过这些工序就是过度加工。过度加工会将不必要的生产投入注入产品中，并未得到消费者更高的评价，或者消费者根本就感知不到，因此造成公司投入上的浪费 ；过度包装也是一种过度加工的类型。
③等待(Wait)：等待是指人、财、物在时间上的浪费。无论是物料的等待还是人员的等待都是企业管理过程中的资源浪费。物料等待时间过长导致的是订单交期延长；在产库存量增加，也会带来资金浪费；等待中的材料需要存放，也会导致仓储费用增加；人员的等待也是浪费，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闲置，或者不产生价值的时间，例如公司约定 8 点开会，早到的人 7:50 到场，有些人 8:15 才到场，然后会议 8:20 才开始，早到的人提前了 30 分钟，这个半小时就是闲置时间，是浪费，所以说高效的公司一定是非常守时的，守时是对所有与会者的尊重。几乎所有的公司中都存在或多或少的闲置浪费，这种浪费如果不消除，那么公司就很难控制成本。
④无价值流程（Non-Value-AddedProcess）：无价值流程是指不产生价值的流程、工艺、过程。业务流程、生产工艺、管理过程等在好多的情况下都有不产出价值的内容。例如火车站的检票程序，你会发现进站的时候乘务员会查一遍火车票和身份证，上车前乘务员还要查一遍火车票和身份证，这两次检查其中有一次就是无价值的。而北京南站取消了第一道检票流程，只在上车前才查身份证和火车票，从而让乘客的进站时间大大缩短，这样的流程安排让更多人把去火车站的提前时间缩短，滞留在北京南站的人数也会大幅度减少。
⑤运输或中转位移(Transportation) ：工厂中的物料移动、人员移动都不产生任何价值，移动距离越大，浪费越大，所以先进的工厂都通过立体的设计减少物料的移动和人员的移动。当物料的等待时间和人员的等待时间价值不同时，流程设计也会不同。当人员成本高时，物料移动；当物料成本高时，人员移动。除生产高净值产品的生产线外，绝大多数的工厂都是物料围绕着人员转的，所以有了流水线的设计。在公司管理上，人员的移动距离也是一种浪费，如果人员能够在一个办公室中，那么绝对不要开设更多的办公地点，这样一方面会让沟通被弱化，另外也带来移动的浪费。员工在上下班路上的时间也是人工成本上的浪费，虽然劳动合同上并未把员工在上下班路上的时间计入工作时间，但是这个时间也是员工付出的成本之一，也会被员工计入对薪资的期望中。如果可能，要尽可能地将员工上下班路上的时间缩到最小，因为这个时间并不产生任何价值，还会消耗大量的社会资源。一个城市的规划也是如此，在 20 世纪 90 年代，中国的城市发展希望走“功能区”模式，即将商务区、工厂区、行政区、高科技区、居住区、文化娱乐区等分开建设，这种功能区的建设让很多人都在同一个方向移动，不能很好地分散人流，导致交通压力大，出行效降低，同时无效的上下班移动距离，增加了大量的社会成本，也涌现了“鬼城”、“睡城”等特殊现象。繁华商业区因为只有上班的地方而没有居住的地方，所以在晚上成了“鬼城”；而居住区白天无人居住，晚上都回来睡觉，所以成了“睡城”。城市功能不分散导致很多人的移动距离增加，这种模式应该逐渐在城市发展中被淘汰。
⑥智力冗余（IntellectRendancy）：一个高级技工从事普通的体力劳动，这就是一种智力的冗余。如果按照高级技工的工资给其付酬，也是浪费，因为这在无形之中给公司带来了费用的增加；除非你是出于竞争战略考虑：虽然我不能给这个高级人才提供适合他的工作，但我必须把他圈在我的公司中，因为他一旦去了竞争对手的公司，那么我的公司面临的竞争压力就会非常大了。很多公司中都存在或多或少的智力冗余现象，因为一家公司在识人、用人上存在能力不足和信息不对称，就会出现优秀人才得不到重用的现象。当然，有些公司需要从流程上避免智力冗余现象，例如，服装厂的一个裁缝工人是高级技工，工资比普通工人要高很多，但如果在工艺流程上，他还需要缝纫工去领料、送料、修剪毛边、剪线头，那么就是智力冗余的不良工艺设计。
⑦动作冗余(Motion)：我们在从事劳动的时候都会由一些基本的动作来完成，如果动作不合理，就会造成动作上的浪费。据说计算机键盘是根据字符在英文中出现的最大频率来设计的，以便让手指头在键盘上的移动距离最小，从而大幅度节省手指在打字移动的距离和时间，提高效率。这个设计是按照英文习惯设计的，但不见得适合中文、法文、意大利文等其他语言，这里就是效率的问题。历史上英文字母出现的频率和现代社会中英文字母出现的频率已经大大不同，而键盘按键布局的变化会导致打字速度大幅度降低，从而会提高学习成本，所以最初的设计非常重要。
工厂中的动作设计也需要科学地评估、合理设计，要降低学习成本。
⑧超额库存(Excess Stock/Inventory): “库存是万恶之源”，每个公司都希望大幅度削减库存，包括工厂中的库存和流通环节的库存。物品的存放就是浪费，社会物资快速流动起来才能创造更多的价值。超额的库存是由于生产计划不准确、销售预测不准确导致的，很多企业因为库存问题被拖垮。产品生产出来卖不出去、采购的物料用不完、生产交期过长，这些都将高流动性的企业经营现金流固化到库存中，甚至成了长期的库存。降低库存甚至零库存需要通过数据化管理，需要通过商业模式创新。
⑨返工或者重复工作（Rework）：返工、返修、重复都是极大的浪费，产品质量不合格，可能需要返工，例如一个零件尺寸要求为 11.55 米，你却加工成了 11.56米，超过了标准，就需要再铣掉 0.01 米，这个过程就是返工；而如果你将零件加工成了11.54米就成了废品(Defect)，而11.56米的零件是不合格品。一篇文章反复修改，一个方案反复讨论，一个模型反复设计，都是重复工作，最好将这种工作减少到最小，虽然有些工作是不可能一步到位的。
⑩停机、停下(Stop) ：我们在开车时，如果要停车，需要慢慢踩刹车。再次启动时也需要慢慢提速。如果停车的次数过多，则会大幅度延长我们到达目的地的时间。工厂中的加工也是如此，有些时候我们需要停机检修，需要对锅炉进行清洗等，这些都是浪费；公司管理中也存在这种浪费，当项目停下来又再启动时需要花费时间，只有一鼓作气将一件事情做完才最高效。
4．交期
交期是指从客户下达订单到客户获得产品和服务的周期。任何一个人都希望能立马获得并能够使用产品。工厂的客户也一样，客户希望下达订单之后能够马上收到产品，并能够快速投入使用，让整个的供应周期降低到最短。这是一个理想的状态，在多数非库存生产的企业中都存在交期的问题。而交期一方面代表着客户的满意度，代表着企业适应市场变化的能力。更为重要的是，交期也代表着企业的周转效率。
笔者曾经服务过一个年产值 20 亿元人民币的外加工工厂。当一个订单从国外发送过来之后，企业就组织生产并与原材料采购同步，整个周期是 18 天，而实际有效的生产的周期是 7 天。

‘贰’ 数据分析方法有哪些

常用的数据分析方法有：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。

1、聚类分析(Cluster Analysis)

聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。

2、因子分析(Factor Analysis)

因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。

3、相关分析(Correlation Analysis)

相关分析(correlation analysis)，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。

4、对应分析(Correspondence Analysis)

对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。

5、回归分析

研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，?，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。

6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)

又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显着性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。

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‘叁’ 生产决策分析包括哪些内容

1、生产何种产品的决策。

2、新产品开发的决策。

3、停产某种产品的决策。

4、继续加工或立即销售的决策。

5、加工或外购的决策。

6、特种订货的决策。

7、最优化产品结构决策。

8、资源利用决策。

9、有关限制因素的决策。

10、不同工艺加工的决策。

11、设备购置、更新决策。

(3)工厂生产和销售的分析方法扩展阅读：

决策正确与否决定着企业生产过程能否经济地高效率地完成企业预定目标。无论什么时候，企业的利润目标和市场对企业的约束都是决策首先必须考虑的。工厂制度的早期，生产和技术都比较简单，企业规模也较小，生产管理决策由工厂主凭经验进行。

随着科学技术和生产力进步，企业规模不断扩大，生产过程和市场越来越复杂，个人经验远不能胜任决策的要求，决策发展成为一门科学，生产管理决策同企业管理的其他决策一样需要遵循科学的决策程序来进行。现代的决策程序通常如图所示：首先要认清问题是什么，这要求学握大量的资料和数据。其次，根据目标与问题拟定多个方案。

然后是对各个方案进行评价，评价方案需要选定判别方案优劣的标准，明确各个方案的相关变量，并且进行分析、计算、实验，以判别方案的优劣。最后是选择方案和执行方案。整个决策过程需要不断地进行反馈，需要严密的科学分析，现代科学和电子计算机广泛应用于管理使决策有了更科学的手段与工具。

同组织机构设计、人事管理、市场销售相比，生产管理中的问题比较容易进行定量分析，所以，生产管理决策中定量分析用得比较多。针对要解决的各类问题，建立各种模型，进行过程分析、统计分析、系统分析、线性规划、成本分析。由于企业以盈利为目的，所以各种分析归根到底是为了降低成本，提高效率，成本分析中的盈亏平衡分析和增量成本分析(增量成本指由于某项决策而新增的成本)是决策分析中最常用的方法。

‘肆’ 工序分析方法包括什么大概有哪些方法

工序分析方法包括排除法、结合法、交换法等，这是比较传统的分析方式，现在工厂一般都是用的vioovi的ECRS工时分析软件⌄这个软件能代替传统的分析方式，更高效准确的完成分析，将繁琐的分析步骤简化。

‘伍’ 生产管理的分析方法有哪些

伯法认为，管理科学中用到的关于生产和业务管理中的各种分析方法，不外是在遵循科学方法的基础上利用各种模型，并且以这些模型来表示所研究的系统整体或某些分支部分。在分析各个领域中的问题时，首先需确定研究的系统边界，这样才能划定研究的范围。确定范围的指导原则是准确判断哪些因素或变量可能对所研究的系统产生影响。一般来说，问题的界限或范围越宽，出现次优化的可能性就越少。 其次是构造模型。构造模型时，应该与实际的生产情况相适应，抽掉一些次要的因素，具体分析对生产过程有影响的因素，同时需要考虑到可控因素与不可控因素的关系，进而确定使用哪一种模型。模型的选择主要是根据因素间的关系和作用来决定。分析方法中必须确定衡量效率的尺度，建立起一套行之有效的标准，来衡量生产行动中各种可供选择方案的效果。这些方面的衡量尺度可以包含利润、贡献、总成本、增量成本、机器停工时间、机器利用率、劳动成本、劳动力利用率、产品单位数量和流程时间等等。 所有运用数量方法研究生产问题的模型，都可以概况为一个公式： E=f(xi，yj)。其中E为效率，f代表函数关系，x代表可控变量，y代表非可控变量。可控变量是指那些可以在很大程度上按照管理者的意愿操纵调节的因素。非可控变量是指那些管理者不能控制，至少是不在所限定的问题范围内的因素。这个公式的含义为：E(效率)可以表示为那些限定该系统的变量的函数。模型建立起来后，就可以用E作为衡量生产行动中各种可供选择方案效率的尺度，并在分析的基础上产生出可供选择的各种方案，并对这些可供选择的方案做出评价。 伯法列出的分析方法主要有：成本分析、线性规划、排队模型、模拟技术、统计分析、网络计划模型、启发式模型、计算机探索求解方法、图解和图像分析等。这些方法在生产系统的各个方面都有着相应的用途。成本分析 成本分析是最常用的分析方法。这种方法以关于不同成本因素的特性知识为依据，具有多种形式。它并不是一大堆会计数字的简单堆积，而是经营状况的数据表现。从相关的数字中，管理者能够获取有效的信息。管理者并不关心抽象的成本，他们感兴趣的是自己考虑的各种可供选择的方案中涉及到的具体成本变化。成本分析的基本方法是损益平衡分析法，即利用经营规模变化时不同成本在变化上的差别来进行分析。 增量成本分析法是最有价值的简单分析方法之一。它仅仅用来研究那些受到可能会采用的方针或行动影响的成本。伯法指出，对成本进行分析，并不是要计算出每一个可供选择方案的运行总成本，而是只研究不同方案相比较时有差别的具体成本。这些成本主要指的是存货成本、调整劳动力成本、加班加点费和外包成本。增量成本分析在生产系统分析的各个领域内被广泛应用，通常在线性规划和排队分析模型中很常见。 线性规划 线性规划的实质是最优化，即在满足即定的约束条件情况下，按照某一衡量指标，来寻求最优方案的数学方法。线性规划是非常重要的通用模型，主要用来解决如何将有限的资源进行合理配置，进而在限定条件内获得最大效益的问题。线性规划被广泛应用于工业、农业、管理和军事科学等各个领域，是现代管理与决策者最常用的一个有效工具。在生产中决定多个品种的最优构成问题、库存控制问题、原料供应问题等等，都可以采用线性规划。线性规划在实际运用中，往往存在着求解困难，对此，一般采用“单纯形法”来解决。 排队模型 很多生产问题都会或多或少地涉及到排队。只要在生产过程中存在随机分布现象，就肯定会产生排队。各种库存实际上就是对排队的缓冲。完全的均衡分布在现实中是不存在的。在这一类问题中，会在随机不定的时间间隔内遇到需要某种服务的人、部件或机器。为满足这种服务所需要的活动，往往会花长短不一的时间。在一定的到达率和服务率的条件下，可以运用数学方法计算并安排排队问题。在当代，排队分析被广泛应用在诸如通讯系统、交通系统、生产系统以及计算机管理系统等服务系统上。排队论提供了一种数学手段，能够预测某个特定排队的大概长度和大概延误时间，以及其他相关重要数据，包括排队场地安排、优先服务处理、排队成本控制、排队长短与发生事故的关系等等。掌握这些信息，会使人们更有针对性地解决相关的随机分布问题，做出明智的决策。 模拟技术 生产管理问题的模拟技术是一项迅速成长的技术。尽管模拟所依据的基本观念很早就有，但模拟技术的迅速成长实际上是由高速的计算机发展带动前进的。这种方法是运用数理模型来进行模拟试验，用计算机处理相关数据，以选定的效率标准E作为衡量尺度，观察和检测各项变量在模型中的运行结果。这种模型是试验性的，不一定能产生出最优答案。模拟方法的长处是可以在各种可供选择的方案之间进行比较，实际上是一种系统地通过反复试验以求解决复杂问题的方法。 统计分析 统计分析为精确处理数据提供了一套方法结构。它不仅能够根据所建立的预测模型得出各种结论，而且能够估计到预测可能发生错误的风险有多大。统计分析经常应用于假设检验，能够使我们处理某一系统中的因素或变量在测定数值上的巨大变动问题，而这些因素或变量有可能规定着相关系统的范围。运用统计推断的方法，可以对相关系统的问题做出结论，而且可能是很精确的结论。在生产和业务管理中，统计分析方法本身有着广大的独立应用领域。统计原理作为分析方法的一种通用工具，常常能对其他分析方法的应用提供帮助，并在总体分析工作中做出贡献。 网络计划模型 第二次世界大战后，研究与发展工作和其他的大型一次性工程项目在经济活动中越来越重要，尤其是导弹工程和太空计划的庞大规模和复杂性，要求用特殊方法来提供工程规划，安排进度并进行控制，这些促成了网络计划的诞生。网络计划的基本原理是，把需要完成的工作以网络的形式做出计划，工作中涉及到的所有事件都列入网络，这些事件的分布安排应按照施工操作的时序和阶段间的相互依赖关系进行。根据网络计划模型，可以计算出作业进度的具体数字，从而使管理者对作业的计划进度了如指掌，能更灵活合理地支配时间。网络计划技术采用的形式是独特的，尤其是“关键线路”的观念，负荷平衡、最低费用法和有限资源的安排。这些互相联系的概念，能够给工程项目的管理提供合理的依据。网络计划模型有两大具体方法，一是关键线路法，一是计划评审法。 关键线路法(CPM，Critical Path Method)本来是20世纪50年代杜邦公司的一种内部计划方法，曾用于化工厂维修工程的计划和管理，进而被广泛应用到很多工程之中。几乎在同一时期，美国海军也致力于发展一种规划和管理北极星导弹研制生产的方法，这一项目要对近三千个订立合同的单位实现计划和管理，工作量之大可想而知。其结果就是使计划评审法(PERT，Program Evaluation and Review Technique)应运而生。杜邦公司运用CPM，使路易维尔工厂的维修工程项目的所需时间从125小时下降为78小时;美国海军运用PERT，使完成北极星导弹的研制开发比预定时间缩短了两年。尽管这两种方法在细节上有所差别，但二者所依据的原理异曲同工。二者的差别，恰恰能说明管理的现实需要对技术方法的影响。关键线路法是从具有大量实际经验的维修工程作业中发展起来的，因而其各项工作的活动时间是已知的，线路上的时间是确定的;计划评审法则是从探索研究和发展的环境中产生的，因而其各种工作的活动时间具有很高的不确定性，所以它用概率方法来形成线路上的预期时间。在如何制定箭头图的细节方面，二者存在一定的差异。关键线路法所形成的网络系统略微简单些，它用节点表示事件活动，用箭头表示项目中各项事件的顺序。计划评审法则需要用变量来安排时间。 网络计划模型以紧凑的形式概括了很多重要信息。从网络计划中，能够很容易地计算出诸如最早和最晚的完成时间、活动进度安排中可利用的时差、关键线路等等。给定了活动网络、关键线路和计算进度表的统计资料，就能给管理者提供安排工程的具体计划。由于存在事件活动本身的时差，以及项目完成日期上的时差，就能够提供计划进度安排上的灵活性，得出不同的进度安排方案。然后，可以从资源负荷平衡的角度来比较运用情况，还可以通过活动费用的高低来评价方案是否有价值。不同的活动，对资源运用情况变化的响应是不同的，有些活动可能对资源的变化没有任何反应，甚至放慢进度有可能会比正常进度耗费更多。由于不同活动具有不同的“费用-时间”特性，因而就有可能对费用进行权衡。如果遇到有限的关键资源供给问题，由于资源的稀缺性，就需要从恰当安排有限资源的角度来审查计划方案，并利用存在的时差降低资源消耗，甚至可以在时间和资源利用之间进行权衡，采用延长工期的方法。 启发式模型 所谓启发式，本身就意味着能够引导管理者去寻求答案。就管理上的意义而言，启发式模型是指用于决策的指导原则。或许，这些指导原则算不上是最优的，但是在被人们应用时是始终如一的，而且是有效的，能够避免更加复杂的问题求解程序。在这里，伯法明显借鉴了西蒙的满意型决策思路，他强调，有很多问题，我们或没有时间或没有兴趣去探究更彻底的答案，但是，现有的原则足以使我们找到可行方案。或许它不一定是绝对正确的，但这种简单的法则是最适用的。管理者碰到的问题，大多数都很复杂，如果要进行严密精确的分析会步履艰难，很难用数学的方法来求解，但又不得不寻求答案，这时，凭借经验法则形成的逻辑依据就不失为可用的最佳方法。所谓启发式模型，就是这样一套符合逻辑的和具有连贯性的法则。从某种意义上来说，启发式方法是管理工作中历史最悠久的思考方法。通过这种方法，以有可能放弃最好的解决方案为代价，减少了探索的工作量。在业务管理中，这种方法大量用于装配线的平衡、设备布置、车间作业进度计划、仓库位置选择、存货控制以及一次性工程项目的进度安排等领域。 计算机探索求解方法 对于某些非常复杂的问题，利用计算机探索求解不失为一剂良药。计算机技术的发展促进了启发式模型的应用，运用计算机可以对某些准则函数的一组有限的可行试解方案按顺序进行审查。通过规定每一个独立变量的数值，计算准则函数并记录下有关的结果，就可以得出一个试验评定值。把每一个试验评定值与以往得到的最佳值进行比较，若发现它有着明显的优越性，就采用它而摒弃先前的最佳值，以此类推，直至无法寻求优化解为止。这就是登山式的逐步探索法。在这一基础上，计算机就能按照预定的工作程序，把已发现的各项独立变量的最佳组合方案打印出来。采用计算机直接探索方法的优点在于建立了准则函数模型，它没有线性数学形式的局限，突破了变量的数目限制。在业务管理上，计算机探索求解方法已被用于制定总体计划和作业进度计划问题，还被用于解决资源有限的工作安排问题。计算机探索求解方法在企业管理中具有更大的灵活性，它不需要精密的模型设计和严格的数学形式，所以比较自由，能够在成本模型中更贴近现实。因此，伯法认为计算机探索求解方法在现实管理中具有越来越大的用途。 图解和图像分析 图解和图像分析法是在生产系统中所用的传统分析方法，这种分析手段中最重要的形式就是表示活动顺序或时间安排的流程图。