PLM可实施性评估

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    对于大多数定位在传统功能观点的企业来说,PLM是一个观念上的重要转变。此外,PLM不仅仅是一个应用系统。文化、过程、实践甚至权力等问题都将影响企业中PLM的成功实施。本章将列出这些需要研究的问题,并提供技术和方法帮助实施者评估他或她的企业为实施PLM所作的准备。
 
    评估一个企业实施产品生命周期管理的准备情况,需要评估PLM的所有要素:技术(不仅包括PLM使能技术,还包括它的基础设施)、人,及其过程和实践。这种评估需要采用一种系统化的和可理解的框架来比较当前的状况和希望达到的日标。基础设施的评估
 
    PLM被定义成一种方法而不仅是一门技术。然而,技术特别是软件,是PLM关键的组成部分和使能器。没有PLM软件应用系统,PLM创新项目是不可行的。这些PLM软件应用系统需要一套计算机/通信基础设施来运行。此外,这些软件应用系统对基础设施的要求也很高,因此对计算机/通讯基础设施精心评估是所有PLM实施准备评估的一个重要方面。
 
    关于计算机/通讯基础设施,我们前面就说过它是一个障碍问题。拥有过高的计算机/通信基础设施能力对PLM项目没有什么帮助,然而,拥有比需求低的能力却可以导致产品生命周期管理项目无法前进,并且可能失败。一般来说,用户习惯于当前使用的计算机应用系统,并不愿意使用新的应用系统。如果因为计算机/通讯基础设施的性能不足而使新的应用系统缺乏最低的响应度,用户将要采用一个可能的应对策略。
 
    在颠覆性最小的情况下,用户会经常地向他们的上级抱怨,使得他们的上级开始质疑并重新评估该应用系统的有用性。在对PLM创新项目具有一定破坏性的情况下,用户就会通过下面的方法来绕过系统:尽可能地少用该应用系统;输入最少的数据;在非正常的工作期间成批地输人数据,以至于必要的信息无法按时得到;或者,在更为极端的情况下,(用户)完全抛弃该应用系统而回到原来的系统或者用特别的方法来完成他们的工作。
 
    因此,在评估计算机通讯基础设施时,重要的是不仅评估当前项目的需求,而且也要考虑当产品生命周期管理成功启动时这些设施的未来和计划(例如,如果人们采用了这个项目并且改变了他们的做事方式,以便在最大的范围内应用这些新的PLM工具和技术)。关于计算机/通讯设施,需要观察四项要素:现有技术的适用性、技术的可扩展性、技术的模块性和技术的开放性。
 
现有技术的适用性
    关于适用性,我们需要评估计算机/通讯设施组件,以观察是否能满足所配置的当前应用程序。如果计算机/通讯设施在当前的环境下有问题,那么它将一定不能满足所要安装的PLM软件程序的新需求,我们也要评估安装在这些设施上的PLM应用程序的新需求。需要评估的三个重要的方面是计算能力、带宽能力和存储能力。
 
    计算能力包括两个不同的方面:个人用户的计算能力和集中应用及数据库的计算能力。首先来看个人用户的计算能力,评估时需要考虑个人用户的当前计算需求。如果用户过去并没有操作过基于数学的CAD模型,那么新的产品生命周期管理项目需要他们这么做吗?
 
    例如,以前只处理包含在Excel表格或者word文档中的设计规范的工程师,现在可能要建立一个可视化模型并在上面直接检查其规范,另外还要观察各类潜在修改对模型的影响。在工厂车间,过去常用二维图纸并苦苦思索一个零件的三维几何模型的制造工程师,现在可能在电脑屏幕上画出这个零件,并对其进行翻动、旋转、拆卸及其他能够加强他们理解零件和提高其可制造性的操作。
 
    直接在一个基于数学的CAD表达上操作的需求,将切实影响他们个人的计算能力要求。能够轻松运行Excel和Word应用程序的计算机系统,可能完全不适用基于数学对象的运算密集的操作。需要对受PLM创新项目影响的人员进行仔细评估,对他们使用的计算机进行清点并对这些计算机系统的新需求进行分析。
 
    在服务器和数据库方面,人们访问存储模型和基于数学的图形中央数据库的需求将给这些系统的响应能力带来很大压力。对信息的需求以前是集中的或者仅被小部分工程师和设计师使用,企业内基于数学的信息描述的增加将导致服务器为了满足所有不同需求所需资源的增加。结果,服务器接受查询、传递工程数据和数学描述的服务需求呈几何级数增长。
 
    关于产品生命周期管理项目有一件事是确定的,即如果它们成功,对计算能力资源的需求将会增加,并且很可能大幅度增加。如后面将讨论的,无论现在拥有多么强大的计算能力,以后都需要进行扩充。
 
    计算机/通信设施的第二个方面是存储。在实施PLM项目的不同阶段,存储基于数学的表达所需的容量也将大幅增加。另外,根据企业在备份和安全问题上所采取的政策,可能需要不只在一个地方进行存储,而且要在多个地方都保留副本。
 
    由于带宽的限制,存储在一个地方的图纸服务于不同的地域是不现实的。需要在不同地域使用不同服务器为用户提供基于数学的图形。在这种情况下,这些服务器需要保持同步,因此产生的存储需求增加也会相当大。
 
    最后,带宽问题需要在企业的每个区域和企业内外部的不同地理位置进行仔细的评估。移动这些由于数学的图形需要占用巨大的带宽。如果我们允许目前还不具有这种能力的大量人员访问,则需要另外增加大量的带宽。
 
    另外,基于数学的信息在分布地域间的传输也将增加。如果侧重点是零件重用,那么,将这些部件从企业中的其他部分中转移过来,以充分利用以前开发这些部件时所做的工作,也将带来带宽承载能力的问题。
 
技术的可扩展性
    需要特别注意计算能力、存储和带宽的更高层次的限制,以决定是否存在这样一个临界点,到达这一点后系统将达到饱和并且不能再扩充。必须仔细评估这一点,否则基础设施将在达到这一点后性能急速下降,从而使整个系统处于危险之中。
 
技术的模块化
    小范围内能力的增强使得模块化十分重要。在大型主机占主流的年代,一次扩充其性能的成本都非常高昂,有时甚至令人望而却步。当大型主机系统达到性能极限时,唯一的方法就是购买新的主机以分担其负载。由于大型主机的售价动辄百万美元,因此常用的策略就是在买新的主机之前最大限度地利用现有系统。
 
    对于今天的计算能力而言,提高计算能力或者存储能力的费用不再那么巨大,因此制定决策也就相对容易一些。虽然稀缺的计算机资源如用于高负载仿真等特殊用途的计算机仍然十分昂贵,但是它们的应用通常局限在数量很少的专家范围内,并几可以被有效分配以达到最大的利用度。
 
    网络中枢通常是限定带宽的因素,而且提高带宽能力通常费用昂贵,因此可以用一些技术去改变其模块化和改善中枢设施的容量。技术之一是把那些在一个固定的设施和共享文件的用户分开,并且本地化他们的文件共享,这就使得文件传输不需要通过整个网络。另一种技术是仅传输变更的数据,即那些已经改变的信息需要被更新,而没有改变的则不需要更新。
 
技术的开放性
    最后,开放性对产品生命周期管理也是十分重要的,因为PLM的跨度是如此巨大。没有哪一个解决方案供应商能够完成一个企业内产品生命周期管理实施需要的全部功能。软硬件的开放式架构是必须的,这样可以使技术和应用软件共同为客户提供所需的功能。
 
    很明显,最优的解决方案是拥有通用数据格式和通用数据模型的互操作性,以促进信息的交换。次优的解决方案是提供转化或翻译器将信息转化和翻译成一种可以用于不同程序的通用格式。XML(可扩展标志语言)和STEP(产品数据交换标准)都是解决方案供应商支持的可以为用户提供开放性的通用格式的例子。尚不能确定PLM标准能否成功或令人满意,然而,开放性考虑到了使不同PLM应用程序能够共存并共享信息的协调性。
 
     2003年在底特律举行的密歇根大学自动化会议上,通用汽车公司信息服务与系统的副主席麦克尼科尔斯(DanMcNichols)描述了通用汽车为支持PLM的数字化环境而进行的基础设施建设。其基础设施的中枢是一个可以连接其所有设施的高速数据网络,无论它们在世界的哪个地方。通用汽车还用高性能的计算机替换了旧的计算机,以使工程师和其他PLM信息的使用者不受计算机能力的限制。他要求系统是开放的、可升级的和模块化的,以保证通用汽车公司可以在需要的时候添加附加能力。现有系统和应用程序的评估
 
    评估企业内部的现有系统和应用程序是十分重要的。简单的分析是指评估正在使用的正式系统。信息技术部门或者信息系统的员工拥有这些有用的信息,因为他们通常负责安装、维护和支持这些系统。通常来说,这些系统都有很好的文档记录,并且系统内部及系统之间的信息流图对于分析十分有用。
 
    现在问题变成了评估企业内为了提供特定任务或者子任务的信息而开发的非正式系统。这些信息通常存在于Word文档或者Excel表中,并放在本地服务器!或者通过电子邮件附件的方式在用户之间进行传递。从本质上讲,除了对企业整体来说并不是非常明确外,这些非正式系统并没有任何错误。实际上,这些非正式系统可能还包含着有关产品的关键信息,并且推动和加速有关产品结构、成本或者其他所需信息的关键决策。
 
    在做出一个评估时,列出这些非正式系统的详细目录,并对其进行评估以确定与新系统的兼容性是重要的。至少那些Word文档和Excel表格需要通过新的PLM系统收集并组织起来,以保证这些信息都在一个位置,即使这些文件的格式不兼容或未知。
 
    关注这些非正式系统在职能领域间的发展也是十分重要的。这些非正式系统通常会避开信息系统的检测,从而导致评估过程可能无法识别和记录它们。
 
    因为系统倾向于烟囱式的,在职能领域之间的信息转移容易成为专门的,并且多年来可能已经成为一种惯例。例如,采购部门在做出关于供应商的决策时,可能会从工程师那里获得关于产品设计规范的一些附加信息。制造小组可能会从工程小组那里得到不同的产品构造,以便评估加工产品的最优方法,并在最终设计和其相关的工艺清单被核准之前将信息反馈给设计小组。
 
    有时,这些信息在非正式系统中不会被传达,但是在正式的系统中就会被传达。然而,这些信息可能被放到注释域,或者是那些被认为没有特定格式但实际上不同职能领域通过实践已经产生了特定格式的域中。信息系统部门的员工可能并没有意识到结构化信息流正在不同领域间进行流动。
 
    要安装的PLM系统是替代原有系统还是集成到现有的正在使用的系统中,这一问题非常重要。PLM系统作为替代系统时,对所有信息流的理解比集成到现有系统时更加重要。这些非正式系统将会给替换系统带来严重的破坏,因为人们认可的信息传递实践突然被新系统所代替。同样因为信息流的不同,人们以前的工作方式也会完全改变。
 
    如果新的PLM系统将集成现有的系统,那么问题就会减少,因为我们可以找到这些非正式系统,并把它们连接或者集成到新的系统中。例如,如果系统集成Word处理文档或者Excel表,那么再多几套这类系统也相对容易处理。然而,即使在这种情况下,识别这些新的未知的非正式系统也非常重要,因为它使得PLM实施部门能够完整地绘制出企业内部信息流图。
 
    无论如何,评估的目的不仅仅是评估企业内部那些已有的且被明确定义的正式系统,也要评估那些存在于企业内的潜在的非正式系统。原因有二:第一,确保任何新系统都可以合并这些信息流。第二,得到一个评估这些信息流并且观察过去儿年形成的实践是否应该被定义为过程的机会。
 
    这些根据实践而发展出来的系统的问题不是它们的无效率,因为通常它们是有效率的。这些系统之所以有效率,是因为它们是由那些努力工作的员工建立的,并融人了他们对特定情况的思考。问题是这些实践并没有被记录在案并被企业正式认可,以至于如果那些掌握、维护和操作这些信息的人们被替换或者退休,那么信息很容易丢失。到那个时刻一直运行良好的操作将突然中断,而且很可能没人知道原因。
 
    这种情况的一个例子是在一家大型制造企业的油漆部门里,一位长期工作在那一岗位的员工习惯于监控油漆的组成和工厂所在地的天气情况。当溢度预计会降至某一特定点时,这位雇员会将保护剂混入油漆中以防止油漆冻结。当这位雇员退休后,这批在冬天制造的油漆突然冻结而管理层中没有人知道原因。直到管理者开始进行调查并与曾经和这位退休员工一起工作过的员工谈话后,才发现这位退休的员工采用了这样一个附加的过程,然而
没有人特别注意过它。
 
    只要这位员工继续在这一岗位上工作,这个过程就是有效的,但是退休后这些来自非正式系统的信息就会突然丢失。因为接替这位退休员工的人并没有与这些信息或同事建立相同的非正式关系,她不会在油漆中添加附加保护剂,从而造成了企业大最的经济损失。
 
人员的评估
    关于产品信息,首先需要评估的项目之一就是确定在不能带来收益的任务上消耗的时间量。企业需要知道其员工在搜索信息、复制信息、重新创建信息、拷贝信息、分配信息和浪费信息上所花的时间。
 
    通常认为,工程师60%-80%的时间花在上面列出的不能带来收益的任务上。工程师消耗在不能带来收益的任务上的时间量可以通过调查、会谈和观察来评估得出,现在有很好的方法确定工程师、设计师和其他员工花在不能带来收益的任务上的时间百分比。
 
    关于复制、重新创建、拷贝、分配和浪费信息,这些任务的浪费是相对直接的,并且很清楚是将时间消耗在不能带来收益的活动上。然而,关于搜索,我们需要很仔细地评估它是否真的不能带来收益。如果是在搜索一些明确的、知道它的存在但很难被找到的信息,那么我们认为这类搜索属于不能带来收益的任务。然而,在很多情况下,人们在查找信息的同时也会进行评估和创造。
 
    所以,虽然一个工程师看起来可能是正在查找关于特定零件的信息,但是他可能也在评估这个部件对他/她所关心的功能的适用性。有时这是非常复杂的权衡,需要工程师观察一些相似部件以决定他们想要做出哪些权衡,以及如何做出这些权衡。
 
    这些活动不是不能带来收益的搜索,而是高收益的搜索。在这些搜索中,工程师应用他/她对产品设计和设计背景的各个不同方面的知识做出主观但至关重要的判断。这不是一个仅通过在产品生命周期管理系统中向工程师提供更好的信息就可以代替的任务。实际上,产品生命周期管理系统将需要有足够强大的搜索能力以便向工程师提供真正需要的信息。现在,这些实际应用中的搜索已非常有效。例如,工程师可以在计算机上进行图纸搜索,而不用在图纸库中查找。然而,大量的搜索过程都是在工程师不知道找什么的情况下进行的,而不是在寻找定义明确的信息。
 
    一旦对个人花费在搜索、复制、重新创建、拷贝、分配和浪费信息上的无效时间的比率做出评估,那么关于产品生命周期管理系统的成本收益的估算也可以通过将从事这些工作的劳动力乘以这个百分比来获得。这影响了IT价值图的成本部分并且给出了可以计量的成本节约。
 
    第二个需要评估的方面是在上一个新系统时员工的数量、能力、主动性、时问安排和令人分心的事。
 
    关于数量,人们能够较好地应对数量较小的变化,而不善于应对数量较大的变化。另外,数量的变化需要考虑学习新系统的过渡期,在学习期间数量的变化将会被放大。如果能够分阶段实施此系统、在过渡期增加额外人员或者其他技术,就可以减少整个实施过程中人员的数量。
 
    下一个评估的是关于人员操作新系统的能力。在信息技术方而,通常假设所有人都能适应信息技术一样适应新系统,同时假设所有的人都很容易地操作不同系统如同他们操作信息系统一样。
 
    然而,每个企业都有大批员工对新系统望而却步,这确实影响了他们应对新系统的能力。我们需要评估员工操作新系统的能力和对他们进行培训与教育的工作量,也需要考虑当新系统开始运行时员工通常还有工作要做,所以大多数企业并不采用将员工送出去进行长时间培训的做法。企业需要在更长的实施时间和更集中的培训之间进行权衡。
 
    员工对应变的主动性是一个重要的障碍。如果员工十分满足于现状,或者受益于知道同事未知的信息,这将切实降低他们转换到一个信息自由共享的产品生命周期管理系统中的主动性。另外,如果在职能领域之间建立竞争机制且存在关于信息拥有的胜者和败者,那么这种结构设置同样会降低人们共享信息的意愿。
 
    这种主动性不仅包含在系统的实际实施中,也是评估的一个因素。如果企业中的主流文化只强调正式系统,那么员工可能会隐瞒信息,造成工作所需信息的误导,或者不承认非正式实践。另外,如果在强大的管理层和工会之间存在着激烈的控制权之争,那么也需要仔细评估员工的意愿。
 
    关于评估,我们也需要考虑时机问题。我们可以评估使用特定系统时的员工数量、能力和意愿,但是我们却不知道他们被要求同时应用三四个不同系统这个事实。如果把变化不断地堆积到那些被要求采用这些系统的员工身上,我们就会发现他们不可能一次性地吸收所有变化。实际上,我们做出的决定很可能将导致这种情况的发生。因此,我们不能凭空做出评估,而是要考虑到在同一时刻计划的和使川的各个不同系统的整体组合。我们必须要注意这一点,并且能够间隔安排员工接受系统变化所需的时间。
 
    最后,我们需要评估的因素是令人分心的事。令人分心的事是指分散负责新系统的人员注意力的那些因素。如果有谣言说有人会被临时解雇,或者部门可能会重组,或者将要采用新的管理方式,这些都可以分散员工对其日常工作的注意力,更不用说新系统的实施了。在任何企业中都会出现某种程度的令人分心的事:有人进人或者调出公司,找到或失去新的商业机会。如果这些令人分心的事非常多,我们就需要在实施一个新系统之前进行评估并理解这个评估。在要求员工将注意力集中在变更上并采纳一个改变其过去工作方式的系统之前,我们应尽力减少令人分心过程/实践的评估
 
    过程/实践的评估是为了准确理解企业内所需的和使用的信息。关于过程评估,我们需要校验流程图的完整性、评估人口的位置和将图纸映射到数字化过程。
 
    大多数企业都会开发完整、详细的流程图。然而,通常到开发好的时候,这些过程都已经过时了,因为流程图是静止的而企业是动态的。过程每天都会改善以适应新条件的要求。因此,如果流程图已经使用了一段时间,那么我们绝对已经过时了。任何基于这些流程图的系统实施在其完成前一定会陷人这个问题中。虽然定期更新流程图是个好方法,但当实施一个新系统时,还是要强制性地保证流程图是最新的。
 
    过程评估的第二个方面是评估人口的位置。为了维护生产过程的可重用,评估并通过产品里程碑的决定要求有此产品通过的人口。然而,有时这些人们虽能正式定义,但在实际生产中却被一些很不规范的方法代替。虽然人口过程可以通过特别委员会在某一时间给出一个正式的评论,但是人们很快学会了不带去那些不会被委员会批准的产品。在早期开发阶段,为评估产品而开发的非正式过程使得只有一定成功几率的产品可通过此人口,另外,人口许可是一种事后形式。人口位置的评估需要确保这些人口事件是真实的、可用的且非形式化的,可以是事前也可以是事后。
 
    最后是将图纸映射到数字化过程的评估。对于很多企业,图纸使用起来很方便,它可以由一个人传递给另一个人,能够使用图纸是一个标志,表明此人已经成为企业过程的一部分。消除这些图纸改变了人们工作的方式。因此,在替代图纸之前,相应的数字化过程必须被人们认同和理解。另外,我们需要确定图纸不包含其他信息,比如其他员工在执行任务的过程中所标注的一些注释或符号等,这些将不会被合并到数字系统中。如果发生这种情况,我们就会发现员工同时利用图纸系统和数字系统,因为数字系统并没有包含他们需要的全部必要的信息。
 
    过程相对简单一些,但实践通常不是。评估的三个要素包括:开发接口地图、映射信息流和信息井的位置并识别固有的实践。开发接口地图意味着理解企业内谁跟谁连接。只有通过交互模式才可以确定现有的非正式系统是否将不反映在替代的正式系统中。我们可以认为,特定部门的接口只存在特定点并且由指定人员负责,且只与特定部门进行通信。然而,如果测试通讯模式就会发现存在着不同的部门或者个人不是与先前认定的部门或个人连接。我们需要确定所有的结合点以完全理解人们怎样在工作中处理信息。
 
    我们也需要映射信息流和信息井。信息流是指我们正在讨论的企业内部正式和非正式系统中的信息流。信息井是那些存在的信息仓库,可以提供那些可能更难获得的信息。一个信息井可以是人们在一定条件下能够查阅的内部或者外部数据库,或者是一个具有丰富领域知识的人—员工,即在正常信息流对特定工作无效时可咨询的人。这些信息井需要被识别,并融合到任何一个我们处理的产品信息的计划中。
 
    我们也需要识别固有的实践。这些实践一开始被作为实践,因为人们不能确定怎样连接输人到输出,但现在已经能够被很好地理解以至于可以在过程中将其正式化。然而由于一直作为实践,所以没有人想要正式化它们。
 
    固有过程的一个例子是使用详细的库存记录,控制员工每天进入仓库,来评估现有的存货、检查每天的生产计划、决定需要入库的数量和订制库存需求。既然这些信息在生产系统中是需要的,那么就能把它转变成过程并且自动完成。
 
    这个过程和实践的评估是为了能够确定我们想要提供的产品信息是否能够充分满足员工的工作。如果不充分我们将很快发现,因为员工将会绕开此系统重新开发这些过程和实践,而且我们将丢失其他应用和好处的信息。能力成熟度模型评估
 
    一旦我们确认了需要评估的领域,建立一个评估系统就是十分重要的,其中已获得信息技术领域认可并被解决方案供应商应用于评估的一个评估系统是能力成熟度模型。能力成熟度模型是卡内基梅隆大学软件工程研究所(CMU/SEI)开发的。CMM模型最初是为了评估软件开发企业的成熟度等级而设计的。然而,这个框架后来被用于其他领域,例如PLM的评估。
 
    能力成熟度模型有五个等级,分别是:
1,初始层(initial),
2,重复层(repeatable)
3,定义层(defined),
4,管理层(managed),
5,优化层(optimized)
 
    在初始层,企业的所有工作都是在就事论事的基础上进行的。就像那些准健忘部落,对这些企业来说每天都是崭新的。几乎没有现成的过程,或者说至少那些现有的过程都不可重复和不可定义。一般来说,在就事论事阶段的公司非常低效且仅仅依赖其员工的能力来完成其任务。员工越好,企业经营越好,员工越差则经营越困难。
 
    第二层是可重复的过程和实践。在这个阶段,给定同样的输人和期望的输出,企业往往采用相同的方法处理同类问题。人们熟悉某个模式,基本上是日复一日地重复这个模式。它是以输出效率为基础的,这意味着它看起来不是低效的,所以人们倾向于一次次地重复同样的工作。每天不再是崭新的,人们从完成的任务中学到并记住了一些东西。
 
    第二层由定义过程和实践组成。我们现在有足够的信息去定义输入是什么、期望的结果或输出是什么,以及连接输人输出需要什么样的过程和实践。我们能够将其存档以便能够比较这个情况和未来的情况,从而确保它是可重复的。但是,更为重要的是,我们能够将这些实践和过程制度化,以使新进员工能在较短的时间理解所要做的工作。
 
    第四层是管理这些过程和实践。我们分析过程和实践并且开发测试方法,以确定过程消耗的资源数量和获得的结果或输出,为资源消耗和输出的质量与数量确定明确的目标,然后测试每次我们实施过程和实践的时间以了解如何实现既定目标。
 
    第五层是优化这些过程和实践。我们不仅测试和评估实现目标的过程和实践,还要寻找方法不断改善它们以提高我们的目标。持续关注这些过程和实践,不仅要评估它们本身,还要评估它们所处的环境,因此我们能够不断改善它们以适应环境的变化。正是在优化层,我们可以预见到即将到来的潜在变化以便评估现有系统、过程和实践,确保我们在变化到来之前就对企业进行变革,而不是在它们出现之后才做出反应。
 
    能力成熟度模型等级具有这些特定的属性,并且不应该把它和一个主观评级方法—李克特(Liken)量表(分为1~5级)相混淆。进行过调查的人都知道,李克特量表是偏好等级的主观式量表,其中编码通常由1(表示极不同意)到5(表示极其(同意),2,3,4相应地表示不同意、中立、同意。调查的接受者用,-5的等级描述其偏好,它本质上是主观的且与回答者相关。但是,能力成熟度模型不是主观的,并且应该与上面描述的属性相关。
 
    如果我们观察所有企业,就会发现它们在效率方面大体上落在30%-80%区间中。当然也有的企业效率可能低于30%,但事实上,低于这一效率的企业不可能存在很久。另一方面,很难有以人为本的企业能够达到高于80%的效率。然而,在30%和80%之间是一个很大的区间,我们希望企业都落在这个区间内。
 
    如果依据企业效率百分比来划分能力成熟度模型等级,那么等级是1的企业(初始或就事论事的企业)会被放在30%附近或者30%这个点上。等级是5的企业(即在优化层的企业)的效率是80%或者大约是80%。然后再分出等级2(重复的)、等级3(定义的)、等级4(管理的),可以得到如图10,1所示的图形。
图10.1.jpg
 
    需要特别指出的是,图10,1中的图是非线性的。从CMM等级1到CMM等级3是一段比较直的线。当企业执行日常事务并将其制度化时,提高是渐进的。但是,企业并没有对过程的效率进行认真分析。这些重复性过程是一些看似运作良好的特定过程。由于它们被频繁地重复,所以会对这代过程进行定义。
 
    当我们达到管理层时,效率开始加速提高。我们开始对“常过程进行分析并创建规则,以便能积极地改善过程和实践的效率。效率址大的增福是在从管理层上升到优化层时,此处我们的焦点是持续改善企业过程和实践,并为实现更高效率而不断调整目标
 
    虽然图10,1只是对企业效率的一个假设,并没有华于任何实际数据,但它看起来是可行的并确实表达了这样的观点:如果企业改进它们的组织成熟度,那么效率会有很大的提高。企业越成熟就越能获得高效率。
 
    然而,需要特别注意的是,CMM等级不仅仅是对企业主观的评级。为了恰当地就CMM模型对企业进行分级,这些评级需要与企业的行为特征相符,并与特定的能力示范相结合。
 
    然而,所有企业都是作为一个离散的职能而存在的,我们通常称之为部门或领域。为了恰当地评估一个企业,我们需要观察单个领域而不是简单地将企业作为一个整体来看待。所以,在评估企业时,我们必须要观察单独的职能、部门和领域,并且单独评估它们的CMM等级。正如下面要讨论的评估注意事项所讲的,如果我们评估的职能领域的CMM等级是各单独领域的平均值,那么它在很大程度上是无用的。
 
    性能指示器(performanceindicator)应该绑定特征,这些特征允许我们以关注的性能特性和规则的类型为基础区分能力成熟度模型的不同阶段。然而,产品生命周期管理是一个整体的向题,我们需要以一个全局的观点考虑企业的映射,维护单独的职能领域,以便我们能够适当地评估它们。
 
    从图10,2中我们可以得到第2章开发的PLM模型。然而,我们用连接每个职能领域的轴或矢量代表了信息核心。沿着矢量有五个线段分别定义了五个成熟度等级。如果指定这些矢量的中心为成熟度等级1,最接近职能领域的一段为等级5,那么就能够沿着每个矢量划分各个职能领域的能力成熟度等级。
说明: C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\图10.2.3.jpg
    如果连接这些点,然后用阴影表示这些点包围的区域,就可以得到如图10,3所示的领域图。基于这种可视的编码方案,阴影部分的面积越大,每个企业的成熟度就越高。一个具有很小阴影面积的企业显然是处于等级1的,仅稍微高于就事论事过程。如果企业覆盖了图中最大的面积,那么它具有和等级5一致的功能,是高度优化的企业。
 
    我们应该抵制这种简单的结论:覆盖了最大面积的企业就表示整个企业都在等级5并且是高度优化的。原因是:没有经过仔细的分析和评估,我们并不能确定是否所有的职能领域都处在等级5上。这些都依赖于整个企业的属性和这些职能的重要性。
 
    例如,如果我们只有一个客户,他提供给我们这一年的所有订单并且确切地规定了我们怎样去施行这些订单,那么把我们的销售和报价职能放到等级5中将是时间和资源的一种浪费。在这种情况下,在销售和报价领域拥有就事论事或者初始过程中没问题的,因为客户已经定义了我们的生产对象,我们只是简单地满足客户的需求。因此,把资源和精力放到将销售和报价领域提升到等级5是资源的浪费,我们可以将这些资源应用到其他工作中。
 
    我们还有另外一个例子:我们的制造过程是一个简单的装配不变产品的操作。此装配操作非常简单,只有一种执行方法,一个新员工,可在大约几分钟内就熟练掌握它。因此,把这个过程从初始层提升到优化层是一种资源的浪费。
 
    虽然这是些极端的例子,但关键点是我们需要评估每一个职能领域,以决定它属于能力成熟度模型的哪个等级,并确定期望每个职能领域所达到的等级。如果画出如图10,4所示的点和阴影区域,就知道我们的工作范围了,就是填补我们现在所在的位置和希望以后所在位置之间的间隙。
 
    在决定先从哪个职能领域开始时,我们应该寻找最大的经济影响力。虽然将一个职能领域从等级4提升到等级5效率增加的比率最大,但是如果处于等级1的职能的规模更大并占用更多的资源,那么将它从等级1提升到等级2可能是址有经济影响力的。

说明: C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\图10.4.jpg

图10,4PLM模型

    第二步足评估构成每个职能领域的单个实践领域(PracticeArras)。定量的方法对效率测定是有效的。正如我们反复提到的,如果不能说明通过移动CMM等级彭响IT价位图,那么这个项目很难被通过。定性的方法也是有意义的并能区分不同的CMM等级。图10,5是一个实践评估的例子,图中显示出5个等级以及测试这些等级的定性和定里的标准。
 
    这是一个产品工程部门部件重用领域的能力成熟度模型。它只是为了说明问题而画的,所以尽管标准是正确的,但在实践中它并不一定有效。另外,根据产品开发的类型不同,定量指标会有很大的不同。企业可以与其他有相似产品开发需求的企业进行比较,通常没有“最佳实践”,但一定有健康的实践。然而,由于它们是正在使用的过程与实践的指示器,所以其定性特征必将一致。
 
    CMM初始层是通过就事论事的实践表现其特征的。为工程师确定产品设计规范和目标预算,然后让他们自己做。怎样进行设计取决于他们自己。即使最古老的部落也有共同的实践,这是这些工程师进行开发的典型方法。然而,由于教育背景、工程师工作的实践和设计规范的不同,会存在很大的不问。这时,部件的重用不是最重要的。对工程师来说,除非需要设计的产品是对现有产品的变更,重新设计比查找部件重用更简单。这导致效率非常低,设计成本占收人的百分比很大。

说明: C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\图10.5.jpg
图10,5重用成熟度评估

    在CMM的第二层—重复层,企业已经开发了一些可重复的过程,建立了一个部件设计知识库。工程师定期将设计存储到知识库中。如果设计师喜欢,至少可以有地方查找可重用的设计。工程师也会接受如何查找重用部件的培训并作为一个企业特有的实践。然而,部件重用仍然在很大程度上依赖工程师针对那些设计而开发的本地实践。重用仍然是相当偶然的,仅仅是由于拥有知识库的好处才使得存在一定的部件重用,过程成本占收人的比例仍很高。
 
    在CMM的第三层—定义层,企业在其设计过程中对重用部件的查询进行了标准化。企业建立了知识库,培训工程师使用它,编写、发布了如何查找部件并重用的手册。企业可能开发出了评分系统来规定新产品物料清单被重用的百分比。然而,是否尝试重用仍然由工程师的实践来决定。重用更多的是建议而不是实践。部件重用的增加部分是由于事先规定的重用百分比。由此,产品设计的成本与收人的比率降低。
 
    在CMM的第四层—管理层,企业对部件重用非常重视。管理人员监控重用的数量,并且奖励进行重用的工程师。人们审查“被用在哪里”(where-used)的报告,不仅可以看到部件被重用在哪里,还需要指出部件能够重用在哪里。部件重用的统计数字显示出这一指标以及控制活动有了很大的飞跃。工程师在设计已有部件上花费更少的时间,所以设计成本与收人的比率得到很好的改善。
 
    在CMM第五层—优化层,企业不断努力改善产品的重用。自动化的辅助手段有助于搜索部件重用活动的实现。另外,产品需经过正式审核以确定哪些部件可以组合在一起。不同的两类螺栓能否完全替换?企业拥有观察这些设计实践和促进部件重用的工作团队,并且不再满足于部件重用的静态目标,而是在不断提高这个目标。
 
    对部件重用的专注以及持续改进,使得部件重用的比例显著改善,并将继续提高。级然企业会将效率提高的一部分用于创建新的、不同的、利润更高的产品,但工程师效率和成本收益比率仍然将显著改善。
 
    这不是一个很好的能力成熟度模型评估的例子,因为数字评估编码与效率水平之间的关系并不明确。然而,定量指标看起来大致正确,而定性的分析看起来却与成熟度等级这个概念相悖。下列事实可以证明这一点:在第一个阶段是没有系统的;在第二个阶段,至少存在一些可重复的过程;在第三个层次,规则开始制定并公布;在第四个层次,目标被管理;在第五个层次,自动化工具开始应用,持续改进成为焦点。
 
    再说一遍,这只是对我们所处的CMM等级的一个评估,我们没有基于此评估对企业的价值做出判断。对于特定的职能领域,一个处于CMM等级1的企业并不一定差于处在等级5的企业。因此,在开始进行评估时要仔细,不要预先判断这些不同等级对企业的价位,而只描述它们是如何匹配不同的CMM等级的。
 
    在小批量销售和报价领域的例子中,尽管可能是在30%的效率等级上运作,但企业可以花费很少的资源就可以重新获取这些资源,就这一点来说,30%和80%之问的差别是毫无意义的。也许应该将时问花费在其他领域以开发更好的系统,在那些领域会有更多的机会影响企业的效率。
 
    这个实践评估样本得益于这样一个观点:它显示了评估问题的定量和定性的方法,也展示了进行这些评估的标准。正如我们前面提到的,当我们开发评估标准时应该注意把它们连接到CMM等级标准,而不要简单地将它们放到一个主观的1-5量表中。标准是用数字表示的,从这个意义上说,我们可以利用它们来测定从一个成熟等级转移到另一个等级时产生的经济影响。例如,如果我们的产品工程成本是1亿美元,专门的产品重用为0,可重复的产品重用为3%,那么从就事论事等级提高到可重复等级具有的经济效益就是300万美元。
 
    开发适当的成熟度等级标准、按照这些标准评估企业并且确定为满足企业目标而必须取得的成熟度等级,这个过程并不是一件无意义的小事。这些评估可以发生在不同等级上。然而,执行评估的等级越高,评估的执行性就越低。这就意味着在就事论事层次与可重复层上我们能够评估工程部门,然而为了将工程提升到重复层,我们需要评估工程部门中的每一个实践和过程,以在团队层次上定义可以测定其进展的标准。
 
评估的注意事项
    我们必须指出一些评估的注意事项,以确保不会从评估中得出错误的结论。评估注意事项包括依赖简单的数学运算、关注偏离和异常于(outlier)实践平均值较大的数据、寻找相关的无效性和外部因素的影响。
 
    关于简单数学运算的注意事项是:用效率的增长乘以部门的人数不可能得出人员编制的计划减少量。如果效率的增长期望值是10%,而此部门有500个员工,那么人数减少不是50,至少在初始阶段不是。在最好的情况下,由于改善效率要花费时间,在初始阶段实际上效率可能还要降低,因为员工或者使用一个相似的系统,或者简单地把旧工作方式照搬到新系统中。经常出现的情况是,企业基于简单的数学运算就对PLM做出了夸大的承诺,没想到却发现承诺的节约并不能很快实现,因此受到挫折。
 
    第二个要注意的是关注偏离和异常于实践平均值较大的数据。就像上面所说的,问题是在一个广泛的实践领域可能出现各种不同的行为。结果,我们可能会获得不同实践领域的范围广泛的评估。如果将其平均,我们会在自己到底处于哪个成熟度等级方面误导自己。可能有一些实践领域在成熟度模型的等级1上,有同样数量的实践领域在等级5上。由此我们得出平均等级为2,5的结论,这是完全错误的。有等级1和等级5却没有2,5的等级。我们必须观察不同领域中变化巨大的各种评估,并需要确定我们没有因为通过简单地对评估进行平均运算而误导自己。
 
    异常问题与此类似。我们评估的大部分实践领域处于等级3,但是有一个关键领域处于等级1。如果根据这些数字的平均值得出结论,那么我们会错误地得到我们处于略低于等级3的结论。我们需要观察每个特定领域的异常和它们对整个企业的影响程度。如果这些评估对企业具有更高的重要性,那么我们就需要对这些评估进行加权。
 
    第三个要注意的是寻找相关的无效性。选定这些领域中的一个,但是由于它的输出反馈到另一个有自己无效性的领域中,通过改善第一个领域我们并不能获得任何效率的提高。例如,当我们实施部件重用以缩短设计周期时,设计部门需要得到制造部门的批准,而制造部门每月只对设计方案进行一次评估。当进行评估时,我们需要观察这个链中最弱的环节然后先处理它。否则,我们将把资源花费在那些永远不会实现的对效率的期望上,因为它们在更下游的阶段就会被否定。
 
    第四个警告与外部因素有关。它们超出了我们的控制领域。外部因素可以轻易抵消效率的提高。例如,改善设计过程并需要在5天内提交设计过程的变化,但是其中一步要求发送给客户征求他们的同意。然而,客户讨论这个改变需要10~15天。我们可以考虑到达到等级5所有需要的因素,然而对这一特定的过程,只要客户是一个瓶颈,我们就不能提高效率。我们需要观察什么样的外部因素影响企业,以及它们是怎么影响评估过程和实践的。
 
小结
    在本章中,我们考察了评估当前企业实施PLM时对过程和实践的评估所涉及的问题。首先考察了基础设施,因为它是个障碍问题。PLM需要运算能力强大的计算机、海量存储设备和带宽。一个企业需要为它现行的PLM创新项目配备足够的基础设施,如果PLM成功了,这些需求也会升级。设施的可扩充性、模块化和开放性都很重要。
 
    现行系统特别是非正式的系统都需要进行仔细的分析。我们需要评估人员接受变化的意愿和能力,需要注意过程,特别是实践,同时还要识别和映射信息流与信息井。
 
    评估需要在一个框架中进行。我们建议以能力成熟度模型为基础,将其五个等级与特定的属性绑定。企业需要确定它想要处于哪个等级以及实际处于哪个等级,然后弥补这个差距。本章最后讲述了评估中需要注意的事项:依赖简单的数学运算、关注偏离和异常于实践平均值的数据、寻找相关的无效性和外部因素的影响。


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