丁 珈, 萬國華
(上海交通大學(xué)安泰經(jīng)濟與管理學(xué)院, 上海 200030)
生產(chǎn)計劃與調(diào)度是企業(yè)運營管理的重要環(huán)節(jié),對于制造企業(yè)提升運營績效起著重要作用.近年來,信息技術(shù)的快速發(fā)展、產(chǎn)品生命周期的縮短和顧客需求的多樣化,導(dǎo)致企業(yè)生產(chǎn)過程及其管理出現(xiàn)高度的不確定性和復(fù)雜性,為企業(yè)生產(chǎn)計劃與調(diào)度帶來了新的挑戰(zhàn).
半個多世紀以來,國內(nèi)外研究人員和管理者對生產(chǎn)計劃與調(diào)度問題進行了長期而深入的探索,并取得豐碩的成果,其研究工作聚焦于兩個方面:第一,生產(chǎn)計劃與調(diào)度的數(shù)學(xué)模型及求解算法.例如:Blazewicz等[1]系統(tǒng)、深入地討論了計算機和制造系統(tǒng)中確定性排序與調(diào)度的數(shù)學(xué)模型和算法;Baker和Trietsch[2]特別討論了隨機性排序與調(diào)度問題;Pinedo[3]除系統(tǒng)地討論確定性和隨機性排序與調(diào)度理論、模型和算法外,還專門討論了實際的排序與調(diào)度規(guī)則和系統(tǒng);萬國華[4]對制造及服務(wù)系統(tǒng)中的確定性排序與調(diào)度理論、模型和算法進行了系統(tǒng)、全面的討論.Potts和Strusevich[5]的綜述論文對這方面的研究做了一個很好的總結(jié).
第二,面向企業(yè)實踐的生產(chǎn)計劃與調(diào)度系統(tǒng).數(shù)學(xué)模型和算法可以得到在特定條件下問題的最優(yōu)解,但由于這些條件的限制,難以在管理實踐中直接應(yīng)用.然而,數(shù)學(xué)模型和算法的研究提供了問題求解的方法以及管理洞見,成為解決實際調(diào)度問題的啟發(fā)式規(guī)則、計算智能或人工智能的基礎(chǔ).例如:Morton和Pentico[6]討論了能夠在較短的時間內(nèi)找到合理調(diào)度方案的啟發(fā)式規(guī)則;Zweben和Fox[7]、Brown和Scherer[8]則研究了基于計算智能和人工智能的排序與調(diào)度系統(tǒng).當面臨企業(yè)生產(chǎn)實踐時,排序與調(diào)度決策還受到企業(yè)計劃的直接影響,由此,Sule[9]將排序與調(diào)度問題的解決方案擴展至涵蓋工廠選址、產(chǎn)能確定直至工廠內(nèi)部的運營;進一步,Stadtler等[10]討論了供應(yīng)鏈與高階排序與調(diào)度系統(tǒng)(advanced planning system, APS).
盡管研究人員在上述兩方面取得了豐富的研究成果,但企業(yè)生產(chǎn)計劃與調(diào)度問題仍未能較好地得到解決[11],ERP和APS等系統(tǒng)在實施和運行過程中還存在各種問題,許多生產(chǎn)計劃與調(diào)度人員仍然被迫基于Excel表格進行人工排程.與此同時,生產(chǎn)計劃與生產(chǎn)調(diào)度這兩個階段缺乏有效鏈接,比較精準的主生產(chǎn)計劃無法有效地轉(zhuǎn)化為細致的生產(chǎn)調(diào)度方案.Fransoo等[12]和Herrmann[13]指出,目前的計劃與調(diào)度理論與模型所解決的問題過于簡化和聚焦,最優(yōu)方案脫離企業(yè)管理實際,忽略或缺乏對組織和行為因素的考慮.
為深入理解企業(yè)生產(chǎn)計劃與調(diào)度實踐,使理論緊密聯(lián)系實際并指導(dǎo)實踐,傳統(tǒng)的實施邏輯、實現(xiàn)技術(shù)和數(shù)學(xué)模型及算法的“主流”研究范式需要進一步拓展,需要從社會技術(shù)系統(tǒng)的視角深入研究企業(yè)生產(chǎn)計劃與調(diào)度問題.
本文對聚焦實踐的生產(chǎn)計劃與調(diào)度文獻進行系統(tǒng)的梳理,從理論基礎(chǔ)、研究框架、研究方法和研究進展等方面進行歸納和總結(jié),旨在為該領(lǐng)域提供一個新的理論框架,并討論未來可能的研究方向.
生產(chǎn)計劃與調(diào)度指的是企業(yè)為匹配供需,對其生產(chǎn)活動按時間最優(yōu)地分配資源的管理活動.其中,生產(chǎn)計劃反映了企業(yè)生產(chǎn)過程的中長期計劃,指的是企業(yè)基于需求預(yù)測、庫存水平和資源狀況,對產(chǎn)品組合和資源分配的規(guī)劃;生產(chǎn)調(diào)度則覆蓋較短的時間范圍,旨在為一系列生產(chǎn)任務(wù)按時間最優(yōu)地分配資源[4].由于生產(chǎn)計劃與調(diào)度都是按時間配置資源的管理活動,因此在下文中不作詳細區(qū)分.
生產(chǎn)計劃與調(diào)度是一個面向不確定性和復(fù)雜性的信息處理過程.它需要計劃的對象、達到的目標和滿足的約束等作為輸入,然后通過計劃與調(diào)度過程,以生成的計劃與調(diào)度方案、目標實現(xiàn)及約束是否滿足等作為輸出.這一過程中的不確定性和復(fù)雜性,提升了信息處理的需求和難度.信息處理理論[14-17](information processing theory)作為研究企業(yè)信息處理活動的理論,為研究生產(chǎn)計劃與調(diào)度過程提供了合適的理論基礎(chǔ).
個人層面,信息處理理論將人的大腦視為信息處理器,人們需要收集、使用和交換各種信息以進行決策;組織層面,信息處理理論將組織視為信息處理器,并指出組織應(yīng)采取減少信息處理需求和提升信息處理能力兩種策略應(yīng)對輸入的不確定性[14-17].然而,減少信息處理需求往往導(dǎo)致績效水平的降低,因此,組織應(yīng)聚焦于信息處理能力的提升,即研究如何建立及完善組織內(nèi)各種信息處理機制并借助技術(shù)手段提升信息處理能力.
另一方面,企業(yè)的生產(chǎn)計劃與調(diào)度面臨高度變化的情境,在不同的情境中,需要不同的生產(chǎn)計劃與調(diào)度過程.通過識別權(quán)變因素區(qū)分企業(yè)所面臨的生產(chǎn)計劃與調(diào)度情境,進而針對各情境設(shè)計最為契合的計劃與調(diào)度方案,并持續(xù)調(diào)整以適應(yīng)不斷變化的情境,才有可能維持良好的運營績效.因此,權(quán)變理論(contingency theory)是研究企業(yè)生產(chǎn)計劃與調(diào)度的另一理論基礎(chǔ)[18].
本文將基于上述兩個理論,提出一個研究企業(yè)生產(chǎn)計劃與調(diào)度的研究框架,以此為基礎(chǔ),分析相應(yīng)的研究文獻,探討面向?qū)嵺`的企業(yè)生產(chǎn)計劃與調(diào)度問題的未來研究方向.
1.2.1 不確定性與復(fù)雜性
實際生產(chǎn)系統(tǒng)中普遍存在的不確定性和復(fù)雜性為企業(yè)的生產(chǎn)計劃與調(diào)度決策帶來挑戰(zhàn),同時也是企業(yè)將主生產(chǎn)計劃轉(zhuǎn)化為最優(yōu)生產(chǎn)調(diào)度方案的困難所在.不確定性可定義為執(zhí)行某一任務(wù)所需的信息量與已擁有的信息量之間的信息差[14].由于輸入信息的缺乏,生產(chǎn)計劃與調(diào)度系統(tǒng)的輸出結(jié)構(gòu)的最優(yōu)性和可靠性可能存在嚴重問題.復(fù)雜性指的是已知所有必要信息,但由于相關(guān)因素眾多且它們之間的相互關(guān)系復(fù)雜而導(dǎo)致信息無法有效處理[19-21].在生產(chǎn)計劃與調(diào)度中,對于約束條件眾多、調(diào)度目標多樣等問題,即使輸入信息均確定可得,也非常難以求解.
由于不確定性和復(fù)雜性是一個問題的不同側(cè)面,它們在某種程度上存在關(guān)聯(lián),目前文獻中沒有明確區(qū)分不確定性和復(fù)雜性,往往將二者混為一談.例如,Mula等[22]提出環(huán)境不確定性和系統(tǒng)不確定性,Jonsson和Ivert[23]、Bozarth等[24]提出細節(jié)復(fù)雜性和動態(tài)復(fù)雜性,De Snoo等[25]提出環(huán)境不確定性和執(zhí)行不確定性,但都沒有清晰地區(qū)分不確定性和復(fù)雜性.事實上,不確定性來自于計劃與調(diào)度的外部環(huán)境,上游供應(yīng)方、下游需求方和企業(yè)自身的生產(chǎn)環(huán)境均會引入不確定性;而復(fù)雜性則是計劃與調(diào)度問題的內(nèi)生屬性和固有特征,來自于實際生產(chǎn)中企業(yè)的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、制造流程、響應(yīng)時間等,表現(xiàn)為計劃與調(diào)度問題本身的組合爆炸性質(zhì).
本文根據(jù)上述定義,明確區(qū)分企業(yè)生產(chǎn)計劃與調(diào)度中的不確定性和復(fù)雜性,這對于尋求生產(chǎn)計劃與調(diào)度問題的合理解決方案具有重要意義.
1.2.2 社會技術(shù)系統(tǒng)
由于不確定性和復(fù)雜性的存在,實踐中的生產(chǎn)計劃與調(diào)度不僅是一個需要求解的數(shù)學(xué)問題,它更多的是一個需要管理的過程[25].縱向上,企業(yè)的生產(chǎn)計劃向上對接戰(zhàn)略層的組織目標和經(jīng)營計劃,向下連接運作層的物料需求和生產(chǎn)運行;橫向上,整個計劃與調(diào)度過程與生產(chǎn)、銷售、采購部門緊密關(guān)聯(lián).因此,為了全面、深入地理解實踐中的計劃與調(diào)度過程,應(yīng)在整個生產(chǎn)管理和執(zhí)行系統(tǒng)中從系統(tǒng)的視角進行研究.
生產(chǎn)系統(tǒng)是一個由社會子系統(tǒng)及技術(shù)子系統(tǒng)組成的社會技術(shù)系統(tǒng)(socio-technical system),組成生產(chǎn)系統(tǒng)的社會、技術(shù)兩個子系統(tǒng)必須整合為一個有機整體,才能實現(xiàn)企業(yè)的成功運營[26].生產(chǎn)計劃與調(diào)度中的社會子系統(tǒng)關(guān)注負責生產(chǎn)管理的人員(例如:人的技能、心理、行為)和組織(例如:組織架構(gòu)、業(yè)務(wù)流程)[27],而技術(shù)子系統(tǒng)則包括用于解決企業(yè)生產(chǎn)計劃與調(diào)度問題的模型、算法和軟硬件系統(tǒng).
從以上分析可以看出,企業(yè)生產(chǎn)計劃與調(diào)度的研究和實際脫節(jié)的主要原因在于大量研究僅聚焦于技術(shù)子系統(tǒng)而缺乏對社會子系統(tǒng)的關(guān)注,同時對于實際問題中的不確定性和復(fù)雜性考慮不夠.因此,研究實踐中的企業(yè)計劃與調(diào)度應(yīng)基于社會技術(shù)系統(tǒng)視角,考慮存在高度不確定性和復(fù)雜性的企業(yè)情境下,如何協(xié)同兩個子系統(tǒng)以實現(xiàn)人、技術(shù)和組織的融合,從而更好地解決生產(chǎn)計劃與調(diào)度這一難題.為此,本文提出圖1所示的基本研究框架.
圖1 生產(chǎn)計劃與調(diào)度實踐研究的基本研究框架
企業(yè)生產(chǎn)計劃與調(diào)度實踐研究聚焦企業(yè)情境,關(guān)注計劃與調(diào)度過程中構(gòu)成社會子系統(tǒng)的人與組織.因此,實證研究是研究實踐問題的主要研究方法,具體包括案例研究、實驗研究和問卷調(diào)查法.
案例研究側(cè)重于組織和系統(tǒng)層面,能夠深入企業(yè)情境進行分析并產(chǎn)生豐富的描述.當缺乏相關(guān)理論,現(xiàn)象錯綜復(fù)雜且缺乏準確的定義和度量標準時,案例研究方法最為適用[28].因此,案例研究方法有助于研究不確定和復(fù)雜環(huán)境下,計劃與調(diào)度問題中人、技術(shù)、組織的交互作用及其產(chǎn)生的影響,厘清復(fù)雜現(xiàn)象背后的各種關(guān)系.實驗研究則側(cè)重于個體和團隊層面,主要研究計劃與調(diào)度過程中人的心理及行為,例如,生產(chǎn)計劃人員的啟發(fā)式(heuristics)與偏見(bias),計劃與調(diào)度活動中的目標設(shè)置,過程中的反饋與控制策略等.問卷調(diào)查則介于案例研究與實驗研究之間,主要研究計劃與調(diào)度過程中的現(xiàn)象、問題及相關(guān)觀點.表1對各類實證方法的適用性進行了總結(jié).
表1 生產(chǎn)計劃與調(diào)度實踐研究的實證方法
國外學(xué)者針對實踐中的生產(chǎn)計劃與調(diào)度進行了大量研究,但國內(nèi)的相關(guān)研究較少.根據(jù)圖1的基本研究框架,本文從構(gòu)成計劃與調(diào)度系統(tǒng)的人、技術(shù)、組織,以及三者之間的交互對相關(guān)研究進行回顧和總結(jié)(表2).
在生產(chǎn)計劃與調(diào)度中,人的因素非常重要.對計劃員和調(diào)度員在生產(chǎn)計劃與調(diào)度中所承擔的角色和任務(wù),Jackson等[31]識別出三種重要角色,即:與利益相關(guān)方社交互動的人際角色,收集和傳遞信息的信息角色,以及制定計劃與調(diào)度方案的決策角色;Larco等[32]在此基礎(chǔ)上補充了監(jiān)控角色和事務(wù)角色,并發(fā)現(xiàn)調(diào)度員在信息角色上花費的時間大大高于決策角色.在日常計劃與調(diào)度活動中,計劃員和調(diào)度員需要充分發(fā)揮不同角色的作用,這些角色促使他們在完成例行的計劃與調(diào)度任務(wù)外,還承擔維護與補救任務(wù),以應(yīng)對不斷變化且充滿擾動的計劃與調(diào)度環(huán)境[31].
計劃員和調(diào)度員的認知和行為也會影響計劃與調(diào)度活動.Fransoo和Wiers[33]發(fā)現(xiàn),面對復(fù)雜的計劃與調(diào)度任務(wù)時,計劃員和調(diào)度員會增加調(diào)度的次數(shù)和多樣性;Gasser等[34]發(fā)現(xiàn)在充滿不確定性、快速變化、有限信息的環(huán)境中,人的決策很大程度上是非算法的,往往依據(jù)經(jīng)驗而非計算預(yù)期風(fēng)險和效用,因此在實踐中,計劃員和調(diào)度員會根據(jù)生產(chǎn)和業(yè)務(wù)知識及個人經(jīng)驗進行計劃與調(diào)度決策[35].不同于新手對戰(zhàn)術(shù)細節(jié)的考慮(例如:約束是否滿足),有經(jīng)驗的計劃員更加關(guān)注調(diào)度問題的策略(例如:目標制定、程序步驟等)[36].
綜上所述,計劃與調(diào)度實踐研究與基于數(shù)學(xué)模型和軟件研究的主要區(qū)別在于對人的因素的考慮.實踐中的計劃與調(diào)度活動離不開人的參與,他們影響著計劃與調(diào)度的過程與結(jié)果.人的靈活性和適應(yīng)性,在矛盾沖突下的協(xié)調(diào)與溝通,以及應(yīng)對模糊問題時的創(chuàng)造性解決方案在計劃與調(diào)度活動中有著重要作用.然而,McKay和Wiers[37]指出,相比于在數(shù)學(xué)模型和軟件開發(fā)方面的研究,人的作用與貢獻在研究中很大程度上被忽視.
聚焦實踐的生產(chǎn)計劃與調(diào)度研究關(guān)注技術(shù)的實際應(yīng)用.Jonsson和Ivert[23]的實證研究發(fā)現(xiàn),簡單粗放的方法(例如:根據(jù)個人經(jīng)驗做出的粗能力計劃)對計劃可行性和交付服務(wù)有負面影響,而精密復(fù)雜的計劃方法(例如:考慮均衡能力、優(yōu)化的有限負荷方法)可以減少復(fù)雜環(huán)境帶來的負面影響,生成優(yōu)化的調(diào)度方案.盡管精密、復(fù)雜的模型和算法有很多優(yōu)勢,但在實際中卻未被充分利用.Jonsson和Mattsson[38]、Tenhi?l?[39]的問卷調(diào)查顯示僅約30%~40%的企業(yè)使用有限負荷方法.McKay等[11]認為其主要原因在于這些調(diào)度算法:1)缺乏靈活性和可配置性以應(yīng)對多樣且動態(tài)的實際問題;2)無法持續(xù)穩(wěn)定地生成最優(yōu)調(diào)度方案;3)缺乏適應(yīng)性和學(xué)習(xí)能力以應(yīng)對不斷發(fā)生變化的目標和約束;4)無法應(yīng)對實際問題中往往存在沖突的多個目標.
實踐中企業(yè)一般采用分層生產(chǎn)計劃(hierarchical production planning)對其生產(chǎn)活動進行管理[40].分層生產(chǎn)計劃的優(yōu)勢在于可降低問題復(fù)雜度,促進快速響應(yīng),并盡可能多地使用所在層級的信息解決問題[41, 42].O’Reilly等[43]指出分層生產(chǎn)計劃有助于明確戰(zhàn)略層面和執(zhí)行層面計劃的制約因素和優(yōu)先事項,進而指導(dǎo)運作層計劃的制定;分層計劃體系也能幫助中小企業(yè)聚焦關(guān)鍵運營指標,促進內(nèi)部整合,提升企業(yè)績效;Moscoso等[44]研究了在分層計劃系統(tǒng)中如何降低計劃的不穩(wěn)定性問題,并通過案例研究發(fā)現(xiàn),采取集中式的計劃與調(diào)度決策能夠顯著改善計劃結(jié)果,實現(xiàn)按期交付并大幅減少訂單積壓;Meyer等[45]和Arica等[41]則認為理想的計劃與調(diào)度決策應(yīng)綜合集中式與分散式?jīng)Q策的優(yōu)點,從而對不確定性事件進行及時有效的響應(yīng),企業(yè)在實踐中應(yīng)該通過二者的整合設(shè)計生產(chǎn)計劃與調(diào)度的組織結(jié)構(gòu)與業(yè)務(wù)流程.
生產(chǎn)計劃與調(diào)度實踐研究中對組織因素的研究主要聚焦于計劃與調(diào)度的組織模式和架構(gòu).由于組織是所有計劃與調(diào)度活動的載體,同時反映了聚合意義上的個體行為,因此對于組織的分析需要進一步結(jié)合與人的交互、與技術(shù)的交互開展.
組織中溝通與協(xié)作機制的建立是研究生產(chǎn)計劃與調(diào)度中人與組織交互的重點.計劃員和調(diào)度員要充分發(fā)揮信息角色,在動態(tài)、不確定的環(huán)境下傳遞及處理來自企業(yè)內(nèi)外部的信息,實時應(yīng)對變化與擾動,以保證生產(chǎn)任務(wù)的順利完成.因此,組織設(shè)計應(yīng)關(guān)注如何促進信息流通,因為信息共享可以顯著減少不確定性帶來的負面影響[46].
De Snoo等[25]通過企業(yè)訪談發(fā)現(xiàn),傳統(tǒng)的計劃與調(diào)度績效指標(例如:完工時間、延遲、提前、拖期等)是不充分的.在不確定環(huán)境中需要更為頻繁的信息交換,人們對調(diào)度過程的關(guān)注甚于對最優(yōu)調(diào)度方案的關(guān)注,及時性、靈活性、溝通和協(xié)調(diào)等因素是實踐中評判調(diào)度方案優(yōu)劣的重要績效標準.因此,在更為切實完善的績效指標下,企業(yè)需要關(guān)注考慮組織與行為因素的溝通協(xié)作機制,從而優(yōu)化計劃與調(diào)度方案.
文獻中已涉及的溝通與協(xié)作機制主要包括:1)集中辦公.De Snoo等[47]通過將計劃部門安置在車間附近的準實驗研究發(fā)現(xiàn),計劃員和車間調(diào)度員因此增加了面對面交流的次數(shù).該舉措帶來的溝通便利性的提高對生產(chǎn)活動的順利進行產(chǎn)生正面影響;2)正式與非正式溝通渠道的建立.Tenhi?l?和Salvador[48]發(fā)現(xiàn),相比于電話、郵件等非正式溝通渠道,會議、ERP系統(tǒng)等正式溝通渠道更有助于緩解生產(chǎn)計劃執(zhí)行過程中擾動帶來的負面影響,且正式與非正式溝通渠道相互補充效果最佳;3)跨部門合作.Oliva和Watson[49]通過單案例研究發(fā)現(xiàn),在各職能部門目標沖突的情況下,計劃制定過程中的相關(guān)屬性—信息質(zhì)量、流程質(zhì)量,尤其是人員達成共識的對齊質(zhì)量—可以促進跨職能的整合,進而實現(xiàn)計劃的有效制定.此外,計劃員和調(diào)度員感知的任務(wù)相互依賴性[50]和目標不一致性[51]也會影響計劃與調(diào)度過程中的溝通與協(xié)作,需要通過組織設(shè)計進行干預(yù).
生產(chǎn)計劃與調(diào)度中,計劃員和調(diào)度員需要使用相關(guān)的硬件設(shè)備和軟件系統(tǒng),因此存在大量人與技術(shù)的交互.一方面,技術(shù)會帶來不確定性,因此他們需要經(jīng)常深入一線、巡視車間,檢查生產(chǎn)情況并應(yīng)對生產(chǎn)過程中由技術(shù)帶來的突發(fā)事件和擾動,例如工廠停電、設(shè)備故障、設(shè)備精度不達標、工裝不符合標準等,并第一時間解決或上報問題,盡可能減少技術(shù)對生產(chǎn)的影響.
另一方面,技術(shù)是完成生產(chǎn)任務(wù)、處理復(fù)雜問題的有力手段,主要載體是決策支持系統(tǒng).Wiers[52]指出決策支持系統(tǒng)負責生產(chǎn)計劃與調(diào)度活動中例行、費力和重復(fù)性的任務(wù),但異常情況和突發(fā)事件則必須人工處理.由于人只能應(yīng)對有限的復(fù)雜性,因此人機合作非常重要[53].Bendul和Knollman[54]指出,為了避免生產(chǎn)計劃與調(diào)度實踐中人的認知偏差造成的負面影響,決策支持系統(tǒng)在設(shè)計時應(yīng)考慮提前期綜合癥(lead time syndrome);Letmathe和Zielinski[21]通過實驗證明,對于新的復(fù)雜生產(chǎn)計劃與調(diào)度任務(wù),信息過載和員工有限的認知能力會使反饋信息無效,因此在設(shè)計支撐復(fù)雜決策的反饋系統(tǒng)時,必須將決策者的個人特征(教育背景、工作經(jīng)驗)納入考慮才能真正提高決策績效并提升員工的學(xué)習(xí)效率.然而在實際中,決策支持系統(tǒng)的用戶界面和處理流程不友好、人機任務(wù)設(shè)計不合理[11]等問題依舊突出.這導(dǎo)致在數(shù)字化轉(zhuǎn)型和工業(yè)4.0等概念被廣泛提及的今天,人們?nèi)匀活l繁使用自行開發(fā)的小工具和電子表格進行計劃與調(diào)度[35, 55].
決策支持系統(tǒng)的成功不僅取決于其客觀輸出,還取決于與用戶相關(guān)的主觀因素,例如接受度、易用性、使用風(fēng)險等[56],而后者在計劃與調(diào)度技術(shù)的研究中經(jīng)常被忽略.由于實踐中的計劃與調(diào)度問題具有復(fù)雜的目標與約束,單純依托技術(shù)解決方案,或是人的經(jīng)驗知識均無法有效解決問題,因此,研究技術(shù)如何支撐人的決策,人與技術(shù)如何交互在生產(chǎn)計劃與調(diào)度中尤為重要.
企業(yè)情境會影響計劃與調(diào)度的技術(shù)選擇和實施,而組織與技術(shù)應(yīng)相互匹配[38].Silver等[57]給出了計劃與調(diào)度技術(shù)選擇的框架:對于混雜多任務(wù)加工,計劃與調(diào)度往往采用特定的排序規(guī)則,且與設(shè)施的物理布置有關(guān);離散的流水批量加工,應(yīng)采用優(yōu)化生產(chǎn)技術(shù)進行生產(chǎn)調(diào)度;對于連續(xù)的流水裝配線,備貨型生產(chǎn)以準時生產(chǎn)(JIT)為原則,而訂貨型生產(chǎn)則基于MRP制定生產(chǎn)計劃與調(diào)度方案;大宗商品的連續(xù)型生產(chǎn),則僅需定期審查和周期性制定調(diào)度方案.Tenhi?l?[39]通過實證說明生產(chǎn)能力計劃與企業(yè)制造流程之間的適應(yīng)性與運營績效顯著正相關(guān),即:多任務(wù)加工使用粗能力計劃,批量生產(chǎn)使用能力需求計劃,需要進行瓶頸控制的批量生產(chǎn)和流水線使用有限負荷方法.進一步,技術(shù)與組織的相互匹配才能實現(xiàn)高效運營.
在不確定性很高的環(huán)境中,使用ERP系統(tǒng)進行生產(chǎn)計劃與控制對企業(yè)有益[58].Tenhi?l?等[59]對比了ERP系統(tǒng)和具有特定業(yè)務(wù)功能的獨立應(yīng)用軟件(stand-alone enterprise applications, SEA),如生產(chǎn)計劃常用的Aegis、Apriso和Quintiq解決方案.他們發(fā)現(xiàn),當組織中的業(yè)務(wù)部門相互獨立時,使用SEA管理信息比ERP系統(tǒng)更為有效;反之,若組織中各業(yè)務(wù)部門相互依賴程度較高,則ERP系統(tǒng)更為有效.
針對生產(chǎn)計劃與調(diào)度實踐,有學(xué)者綜合考慮人、技術(shù)與組織因素并提出概念模型.Jackson等[31]認為實踐中的生產(chǎn)計劃與調(diào)度受生產(chǎn)過程、組織架構(gòu)、信息系統(tǒng)、人員和績效度量標準五大要素的影響;Berglund和Karltun[35]指出計劃與調(diào)度過程中人的作用難以被計算機替代,正式和非正式組織、生產(chǎn)系統(tǒng)的技術(shù)限制和計劃與調(diào)度軟件均會影響生產(chǎn)計劃與調(diào)度過程.
也有許多研究以計劃與調(diào)度系統(tǒng)成功實施的關(guān)鍵因素為切入點,力圖揭示人、技術(shù)與組織之間的交互關(guān)系.Framinan和Ruiz[60, 61]指出計劃與調(diào)度系統(tǒng)應(yīng)考慮用戶界面及與企業(yè)現(xiàn)有信息系統(tǒng)集成問題,并關(guān)注企業(yè)的業(yè)務(wù)邏輯.張喆等[62]和葉強等[63]研究發(fā)現(xiàn),組織環(huán)境和用戶環(huán)境是ERP系統(tǒng)成功推行的關(guān)鍵要素,其中組織環(huán)境包括高層管理者和企業(yè)范圍內(nèi)的支持、業(yè)務(wù)流程重組、有效的項目管理和組織文化;用戶環(huán)境則包括教育和培訓(xùn)、用戶參與和用戶特征.Li等[64]認為,在環(huán)境不確定性、競爭壓力和合作伙伴準備度的外部影響下,包含內(nèi)部文化、組織結(jié)構(gòu)、資源可用性和技術(shù)能力在內(nèi)的組織準備是促進組織間知識共享,提高ERP實施效率的關(guān)鍵因素.APS系統(tǒng)的成功實施則依賴于成熟的員工、技術(shù)和組織[65],以及組織內(nèi)部關(guān)于生產(chǎn)控制決策權(quán)的歸屬是否已達成一致[66].
表2 生產(chǎn)計劃與調(diào)度實踐研究文獻總結(jié)
續(xù)表2
續(xù)表2
分析并綜合上述研究進展可以發(fā)現(xiàn),實踐中的計劃與調(diào)度問題已獲得了許多學(xué)者的關(guān)注,但國內(nèi)學(xué)者較少涉及該領(lǐng)域的研究,針對中國情境、立足中國制造業(yè)發(fā)展的生產(chǎn)計劃與調(diào)度研究尚處于起步階段.
但是,盡管一些研究已關(guān)注到實踐中計劃與調(diào)度中的不確定性和復(fù)雜性是造成理論脫離實踐的重要原因,但由于未能對二者清晰地加以區(qū)分,導(dǎo)致對問題原因的分析和解決方案的提出不能切中要害.進一步,這些研究也未將不確定性和復(fù)雜性視為權(quán)變因素,研究不同不確定性和復(fù)雜性水平下,如何從人、技術(shù)、組織等方面進行計劃與調(diào)度問題的信息處理和相關(guān)應(yīng)對策略的制定.有鑒于此,本文提出一個新的理論框架,并根據(jù)1.2.1節(jié)的定義給出了相應(yīng)的企業(yè)示例(表3).
表3 生產(chǎn)計劃與調(diào)度的理論框架和企業(yè)示例
從上表可以看出,實踐中有效的計劃與調(diào)度需要人員參與、技術(shù)支持和組織設(shè)計,但在不同情境下應(yīng)有所側(cè)重.當不確定性和復(fù)雜性水平較低時,企業(yè)計劃與調(diào)度過程易于管理.在此情境下,需要處理的信息比較完整、準確,干擾因素少,因此,最優(yōu)的計劃與調(diào)度方案可借助數(shù)學(xué)模型和算法由計算機自動生成,技術(shù)能夠有效支撐整個計劃與調(diào)度過程;當復(fù)雜性高、不確定性水平低時,計劃與調(diào)度過程需要同時依賴于人與技術(shù),復(fù)雜問題的求解既需要技術(shù)提供數(shù)據(jù)存儲和計算能力的支持,也需要人對復(fù)雜問題的邏輯關(guān)系進行梳理和分析,為技術(shù)開發(fā)提供輸入,才能較好地解決問題;當不確定性高、復(fù)雜性水平低時,人需要大量參與計劃與調(diào)度過程,而組織需要建立有效的信息處理機制以幫助計劃人員在動態(tài)多變的環(huán)境中進行決策;當不確定性和復(fù)雜性均處于較高水平時,企業(yè)的計劃與調(diào)度過程將變得非常困難,需要人、技術(shù)和組織三者之間有效耦合,相互補充,共同支撐,其解決方案應(yīng)該在技術(shù)的基礎(chǔ)上,結(jié)合人的能動性和組織支撐,建立起柔性的人機互動系統(tǒng)以提供生產(chǎn)計劃與調(diào)度問題的解決方案.
中國作為世界第一制造業(yè)大國,其產(chǎn)業(yè)已經(jīng)覆蓋國際標準中制造業(yè)大類所涉及的所有行業(yè),是制造體系最為完整的國家.為進一步提升中國制造業(yè)的效率,優(yōu)化其生產(chǎn)計劃與調(diào)度過程十分重要.考慮中國制造業(yè)不同行業(yè)中企業(yè)的具體情況,并根據(jù)其不確定性和復(fù)雜性水平,有針對性地研究它們的生產(chǎn)計劃與調(diào)度解決方案,極具理論和實踐意義.特別地,未來研究可圍繞以下方面開展.
第一,探索計劃與調(diào)度理論和實踐之間的差距,尤其在中國情境下,通過理論構(gòu)建解釋差距如何產(chǎn)生、為什么產(chǎn)生以及如何縮小差距.一方面,通過實證研究為理論建模提供依據(jù)與輸入,使理論模型真正能夠反映實踐問題、指導(dǎo)實踐活動;另一方面,對企業(yè)計劃與調(diào)度活動中的重要影響因素進行研究,為優(yōu)化模型、先進技術(shù)在企業(yè)的成功應(yīng)用奠定基礎(chǔ).
其次,針對新的理論框架(表3)中不同不確定性和復(fù)雜性水平的組合,研究相應(yīng)的人員參與、技術(shù)支持和組織設(shè)計策略.當復(fù)雜性高、不確定性水平低時,研究如何建立具有魯棒性、適應(yīng)性和學(xué)習(xí)能力的計劃與調(diào)度系統(tǒng),更好地輔助人們進行計劃與調(diào)度決策;當不確定性高、復(fù)雜性水平低時,研究如何進行組織設(shè)計以支撐實踐中計劃與調(diào)度的全過程,探討有效的溝通機制提升人員和組織的信息處理能力;當不確定性和復(fù)雜性均處于高水平時,探索人、技術(shù)、組織三者之間如何有效耦合,研究在企業(yè)具體組織模式下,如何發(fā)揮人類智能和人工智能二者的優(yōu)勢以管理實踐中的計劃與調(diào)度活動.
生產(chǎn)計劃與調(diào)度具有組織并指導(dǎo)企業(yè)生產(chǎn)活動有序開展的重要作用,是制造企業(yè)生產(chǎn)管理的重要環(huán)節(jié).研究人員和管理者對于生產(chǎn)計劃與調(diào)度問題的探索由來已久.然而,以往的大量研究聚焦實施邏輯、實現(xiàn)技術(shù)和數(shù)學(xué)模型及算法等理論研究,缺乏對現(xiàn)實中廣泛存在的不確定性和復(fù)雜性的考慮,導(dǎo)致學(xué)術(shù)研究與企業(yè)實踐較為嚴重的脫節(jié).基于社會技術(shù)系統(tǒng)視角,本文提出研究實踐中計劃與調(diào)度問題的新思路,即通過考慮生產(chǎn)實踐中不確定性和復(fù)雜性的權(quán)變因素,以人、技術(shù)、組織及其交互作用為切入點進行研究.具體而言,在復(fù)雜性高、不確定性低的環(huán)境中,需要人機合作從而有效進行計劃與調(diào)度活動;不確定性高、復(fù)雜性低的環(huán)境則需要人的參與和組織的支持以提升信息處理能力;當不確定性和復(fù)雜性都處于高水平時,人、技術(shù)和組織三者必須進行有效耦合加以應(yīng)對.通過加強對人的因素、組織因素的關(guān)注,有利于彌合理論與實際的差距,從而使豐富的計劃與調(diào)度技術(shù)能夠真正支撐或指導(dǎo)實踐中的企業(yè)運營.本文對企業(yè)生產(chǎn)計劃與調(diào)度實踐該領(lǐng)域的主要研究進展進行了總結(jié)與分析,并提出一個新的理論框架,探討了未來的研究方向,希望引起研究人員和管理者對中國情境下企業(yè)生產(chǎn)計劃與調(diào)度實踐問題的關(guān)注.