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精益六西格玛管理是精益生产与六西格玛管理的结合,是广受全球青睐的先进管理方法,其本质是提高生产效率、产品(工程、服务)质量,消除浪费。其核心思想与油气企业“转方式、调结构、提质增效升级”的工作主线完全契合。中原油田结合企业自身特点,明确推进重点和思路,在油田企业探索应用精益六西格玛管理。
实施精益六西格玛是企业的战略选择,国内外众多行业、组织实施后取得了显著效益,提升了核心竞争力。
油气企业向顾客提供产品和服务是通过一系列的过程实现的[1],过程存在的波动、非增值作业导致质量下降、成本增加和运营周期延长等,影响顾客的满意度。通过精益六西格玛管理,对核心过程和关键支持过程进行设计或改进,可以促使过程绩效取得突破性的提升,为顾客和相关方创造价值,建立竞争优势[2]。
实施精益六西格玛,可以减小业务流程的变异,提高过程的能力和稳定性,提高过程或产品、服务的稳定性,进而降低缺陷和错误风险。通过缩短生产节拍和生产准备时间,准确快速理解和响应顾客需求[3],通过有效的方法查找不良质量成本,从而降低风险,有效利用资源,降低成本。
六西格玛强调基于事实和数据的管理,提供了实现持续改进的技术路线和支撑工具[4],通过数据分析寻找问题并分析原因,能促使项目成员改变过去拍脑袋等旧有习惯,培养运用工具进行统计分析的意识、能力,获得有真正变化的结果和带有创新的问题解决方案,以适应持续改进的需要。
油气企业大多属职能式管理,由于业务目标的差异导致了沟通壁垒和力量、精力的发散。精益六西格玛项目以项目组的形式运作,面向整个过程,团队成员能够较好地意识到业务流程各部分的相互依赖性,将自身职责与组织的战略目标和关键绩效指标相融合,构建一种团队合作的管理结构和环境。随着六西格玛的推进,将逐步形成一种支持和理解企业,同心协力克服障碍,人人积极关注、参与改进和创新的文化氛围[5]。
精益六西格玛管理面向流程进行改进,是集意识、文化、方法于一体的系统变革,要实现精益六西格玛在油田企业的落地生根,关键在于能否成功克服旧有的意识、文化、方法方面的阻力。
经综合测算,油气企业“地质、工艺、注水、采油(气)、集输(处理)、修井”等六大核心业务流程平均为2.5 西格玛水平。从统计学角度来讲,2.5 西格玛水平意味着每百万次机会,可能存在15.87 万次缺陷、波动[6]。每项缺陷、波动都可能带来风险,风险可能是质量的、环保的、安全的、经济损失的等等。按照海因里希300∶29∶1 法则,可能造成1.5 万起轻伤或故障,18 起重伤、死亡或重大事故。只是大部分“后果”不是以人的伤亡表现出来,而是以“返工、返修、停工”等现象表现为过程成本、经济的损失和效率的降低。实际工作中,各企业仅仅统计了过程结果的“合格率、满意率”等,这些数值动辄90%以上甚至100%,看似很高,但是过程中大量的返工、返修、停工等都没有统计在内。如果将这些纳入统计,以西格玛水平来替代“率”的概念,以考虑过程各类损失的“直通率”来替代过程结果统计的“合格率”,那么需要重新思考工作实效。合格并不代表优异,追求高质量,需要换脑子、换思维,用西格玛水平来重新审视实际工作。六西格玛管理目标是减少过程关键因素的波动,解决“好与坏”的问题;精益管理目标是减少浪费和提高流程速度,解决“快与慢”的问题,二者叠加耦合就是“提质增效”。油气企业需要转变观念、提高站位,站在整体的角度谋划质量工作,开展精益六西格玛改进,推进油田质量管理由产品、工程、服务质量向过程质量、高质量发展转变。
精益六西格玛是解决问题的技术方法,也是一种持续改进和创新的文化,根本追求是“完美”[7]。在推进精益六西格玛管理中,需要推进单位改变各个层面的工作方式。这些都要求企业必须改变长期以来形成的工作方式,“以数据说话,用工具分析”,而不是“凭感觉、凭经验、拍脑袋”;注重控制过程的“波动”“缺陷”,而不是将工作重心放在“事后检验、检查”;倡导“按流程、无边界、跨部门”合作,而不是“按职能,各做各的”,逐步改变传统的条块化、事后管理模式。
学习精益六西格玛管理,需要系统掌握DMAIC工作思路,掌握FMEA、假设检验、实验设计等数十种方法、工具。油气企业勘探开发、科研工作也正在转变,科技项目必须要有“原创”理念,要基于数据和实验分析。无论何种研发,都需要无数次的试验和高额的研发成本,各油气田提出的“一口井的增产措施”涉及多个因素。六西格玛工具箱中的试验设计,能减少试验次数,降低研发成本[8]。六西格玛集统计分析技术、项目管理技术、现代管理方法等综合而成,是解决问题的方法体系。油气企业追求油田高质量的发展,必须控制好各主要过程中“人、机、物、法、环、测”等自变量及其交互作用,运用统计的方法、工具对流程进行分析、改进和控制。运用统计学原理,基于大量数据的采集,统计建模、编程、运算、优化,把不同量纲的数据进行无量纲化后建立模型,分析内在联系因素,进行优化。
中原油田编制《精益六西格玛管理三年规划》,按照“导入、加速发展、成长成熟”3 步走,于2020 年实现精益六西格玛管理在油田油气生产、工程建设等重点领域自主运行和自我管理。
油田制定《精益六西格玛项目运行规范》,成立推进工作领导小组,完善精益六西格玛项目评价细则,将改进项目开展情况及效果纳入单位质量考核,实现精益六西玛项目的规范化、制度化运行。根据项目运行情况开展项目评审,择优表彰,推荐优秀项目参加全国优秀质量技术奖评选。对油田优秀项目跟踪评价,对控制计划的适宜性、执行情况及财务收益进行一年期的跟踪评价,成功经验及时固化至单位质量管理体系。开展精益六西格玛学习沙龙,建立精益六西格玛微信群,召开油田精益六西格玛管理推进会,建立精益六西格玛知识共享与交流的平台,促进了精益六西格玛管理的沟通、交流。
精益六西格玛面向流程进行改进,准确识别采油厂核心业务流程,并建立科学的过程质量评价模式至关重要。中原油田在上级的支持与指导下,在对相关兄弟油田进行实地调研的基础上,采用IDEF0 功能构建思路,围绕采油过程展开核心业务逻辑梳理、提炼,范围覆盖地质研究、工艺设计、作业、采油、注水、集输共计6个业务模块及评价指标,构建了采油厂核心业务过程“西格玛水平”评价模型,为油田“提质增效升级”“精益六西格玛项目选题”指明了方向,为不同过程、不同企业间水平对比,提供了方法支持。
油田将精益六西格玛项目运行纳入油田质量信息系统,实现精益六西格玛DMAIC5 个阶段(定义、测量、分析、改进、测量)的网上管理。建立“局、厂”两级课题注册备案制度,加强课题审查,为每个适合的项目颁发《特许任务书》,高起点开展改进工作。根据各试点课题和项目总体计划,按照精益六西格玛的项目流程,制定了明确的项目运行计划,在每一阶段的起点,组织项目组成员召开阶段评审会,从精益六西格玛组织运行、工具使用和专业技术方面进行严格把关,提出改进意见。通过评审及时查找阶段不足,纠正项目运行偏差,确保运行过程质量,保证项目成员通过做项目真正理解精益六西格玛工具的运用。
立足于“培养人而不是简单培训人”的思想,将个人成长意愿与“企业绩效改进”“组织学习”有效融合,优选师资和参培人员,组织精益六西格玛培训班14 期,为油田23 个单位培训728 人次,培养合格绿带60 名,黑带16 名。同时,积极发挥黑带、绿带人员的作用,开发了精益六西格玛绿带课程,实现了精益六西格玛在油田的自我运行和人才的自我培养。
为适应油田由生产型向“生产+服务+科研”型企业转变的需要,保障精益六西格玛管理在服务型企业的顺利开展,根据服务质量本身难以定义、衡量和控制的客观情况,构建服务质量模型,将服务质量初步量化。结合改进项目风险分析的需要,开展“故障模式和影响分析(FMEA)”方法研究,明确风险度(风险优先等级)取值标准,规范性的开展过程质量风险识别、分析、控制。编制关键环节质量工具方法操作规范,打造中原质量工具箱,嵌入单位质量管理体系,完善考核和评价制度,保证科学管理方法和工具在油田应用的长效机制。
2018—2019 年,油田共有21 个单位、部门申报课题98 项,涉及地质、工艺、采油、注水等9 项主要业务流程及安全、环保、节能、效率、效益等多种改进类型,实现改进成果108项,综合采取各类改进措施160项,降本增效6 556万元。其中,“降低黄河水源投药单耗”“提高净化厂二循循环水浓缩倍数”等8项成果获得中国质量协会优秀六西格玛奖。
精益六西格玛在油气田勘探开发、采油工程、生产辅助等各生产系统均具有良好的应用前景。
1)提升精益六西格玛领导力。实施精益六西格玛管理,可以促进企业组织文化的变革和战略目标的达成。战略规划和企业文化的构建、变革,需要企业领导的亲自组织。因而,需要对领导层进行精益六西格玛理念方法的培训,进而更好地营造氛围、制定规划、倡导项目,亲自参与。
2)加强人才培养。对油气企业来说,精益六西格玛是全新事物,建立在无边界合作基础上,联络这种无边界合作的纽带就是“绿(黑)带”。重视油田企业精益六西格玛管理课件、数据包的开发,贴进油田实际,开展精益六西格玛培训。最终,以人才的成长、组织知识的积累,促进精益六西格玛管理的持续推进。
3)完善推进机制。在重点开展精益六西格玛人才选拔培养的同时,加强质量文化建设,牢固树立“零缺陷”管理理念,以支撑精益六西格玛改进的深入、有效开展。重视优秀项目的评选、表彰,定期召开“精益六西格玛推进会”,开展优秀成果的发布,搭建交流平台。强化项目奖励,按照项目的实际财务收益,按比例加大优秀项目的奖励。畅通质量人才成长通道,建立精益六西格玛人才脱颖而出的机制,吸引更多人才加入改进队伍,培养油田自已的黑带大师。
4)探索精益六西格玛管理与其他方法的有效整合。实践过程中,应积极探索精益六西格玛管理与质量管理体系、QC 活动等先进方法的有效融合。将统计技术与质量管理体系的有效性评价相结合,关键是人才质量的培养。需要各企业下大力度培养一批懂体系、懂统计技术的双料人才,从而支撑二者的有效融合与应用。
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