张瑞宏;李强
【摘 要】This paper introduces one method of reducing the Prototype Production Operation program cost.Firstly, the Prototype Production Operation and the Lean Production was introduced, then take the material cost as the representative to analyze, defined the scope and built the cost evaluation model, also introduced the method of analyzing.After that, take the R-program to pilot run, the application result illustrates the feasibility of this method.The conclusion of lowering cost of program lean production was also obtained.%介绍了汽车研发试制项目理念,运用精益思想定义了汽车试制项目管理的内容;以物料管理为切入点,确立了综合成本的评价维度,包括人力成本、广义的运输和仓储成本、零件成本;从三个维度出发,建立了加权评价体系;运用体系对某平台的试制物料进行测算,指出相对于传统的粗放式管理,精益管理会节省14%左右的综合成本;在项目实际运作之后,验证了加权评价体系的有效性;为汽车研发试制项目的精益管理提供了可借鉴的方向.
【期刊名称】《科技和产业》
【年(卷),期】2016(016)011
【总页数】7页(P83-89)
【关键词】汽车试制;项目物料;精益管理;评价维度
【作 者】张瑞宏;李强
【作者单位】上汽通用汽车有限公司, 上海 201201;泛亚汽车技术中心有限公司, 上海 201201
【正文语种】中 文
【中图分类】东风乘用车公司F426
项目是指一系列具有一定关联性的项目(包括现有项目和即将开始的项目)的集，通过项目集成，借助组织优化，项目可以实现比单个项目效益之和更大的整体效应。
汽车研发试制可分为样车试制和小批量试制。样车试制是根据设计图纸、工艺文件和少数
必不可少的工艺装备，由试制车间或试制工厂试制出1、2件样品。小批量试制是指通过鉴定和校正修改后，根据成批生产和大量生产的要求，编制全部工艺规程，设计制造全部工艺装备，然后生产一小批产品[1]。中国汽车产业的“十三五”规划明确我国汽车产业发展的基本原则是：坚持自主创新，完善创新体系，加强环境建设；坚持转型升级，优化产品结构，建立中国品牌汽车为主体的工业体系，加快走出去的步伐。目前我国汽车产业已初步形成了比较完整的汽车研发体系，形成了研发平台，具有比较完备的数字化开发能力，拥有近20万人的研发队伍，占到汽车制造业员工总数的5%，研发投入占到总营业收入的1.5%，部分企业已经达到了2%。在此基础上，十三五规划的顺利实施必须依赖于汽车企业自主研发能力的进一步提升；汽车研发及试制环节在汽车产业中的比重会上升，推行汽车研发试制环节的精益管理成为时代必然。以上海汽车集团乘用车公司为代表的主机厂，普遍推行汽车研发试制项目管理，可以使企业在高强度开发的环境中保持高度的柔性以适应技术和项目的独特性，保证项目按计划完成[2]。在保证项目按计划完成的前提下，推行精益管理，可以降低研发及试制成本，以最小的资源投入，创造出尽可能多的价值，同时加快汽车新产品的上线和投产，提高项目经济性的同时增强企业的竞争力。
精益生产(Lean Production)又称精良生产，指及时制造，消灭故障，消除一切浪费，向零
缺陷、零库存进军。它是由美国麻省理工学院(MIT)的一个国际汽车组织(IMVP)于上个世纪80年代末研究日本工业后提出的，但实际上早在六、七十年代日本的丰田汽车公司等已经在这方面进行了实践[3]，而且亦提出过诸如“丰田生产方式”、“柔性生产方式”等名称，这些均是精益生产的雏形[4]。精益生产的战略管理理念即为精益管理。具体到我国的汽车行业，从20世纪80年代起，各主机厂及配套零部件厂就开始陆续推行精益管理，其中物流领域的精益思想应用较多,在精益供应物流、精益生产物流、精益销售物流、精益售后备件物流、精益回收物流等方面都有深入研究和实施,如文献[5]就以东风汽车商用车有限公司为例，对整车厂的精益供应物流进行了系统的分析和改进,文献[6]就针对天津一汽丰田有限公司的零部件物流、物流搬运方式、生产物流的信息化支持等进行了研究。但是紧密服务于汽车主机厂的研发试制环节，在精益管理的研究推广上却未大规模展开。
另一方面，汽车试制在汽车研发中起到基础性的作用，占有非常重要的地位。目前国内各主机厂的整车开发，基本可以分为全新/局部改型/升级型等几类，SORP之前的关键步骤包括Architecture Framing Initiation、Program Framing Initiation、Vehicle Program Initiation、Verified Data Release等，其中与物料密切相关的节点包括Mule BIW、Mule Powertrain、Mule GA、IV Body、IV GA、Initial Elect Bench、Integration Bench、IV Po
wertrain、NCT Body、NCT GA、BIW CVER、BIW SVER、BIW IVER、Matching、PPV、MVB(NS)、MVB(S)等[7]，不同企业对试制环节的业务范畴划分不同，不同项目的试制数量也从几辆到上百辆不等。试制时间跨度长，每一阶段都涉及到样车详细定义、样件准备时间、车身完成时间、测量时间、车身涂装时间、零件匹配时间、装车时间、验收时间和交车时间等环节，具有典型特征如下：第一：极强的时效性和周期性，在整车开发的不同试制阶段，汽车试制的侧重点不同；在不同的周期内，试制项目的优先级不尽相同，汽车试制必须在相应的整车开发流程节点之前完成，并提交合格的交付物。第二：汽车试制项目管理中的资源表现为一定的有限性，包括具备试制能力的人力资源的配置及试制预算的控制，还包括设备和场地的局限性以及样件的不确定性。这些有限因素如果叠加在一起将形成波峰，加剧汽车试制项目中的成本溢出风险及时间延误风险[8] 。
整车厂同时开发多款车型，多个项目的并行是不可避免的，形成了从型谱开发到架构开发的项目。汽车试制项目管理涉及到试制的各个方面，其中试制物料的管理最能体现出试制的特征，也是节约成本的重点。本文以国内某主机厂整车开发项目中的某平台车型的研发试制过程为例，划定试制范畴包括EDV、MULE、IV、NCT四个阶段，确立试制阶段的物料成本评价维度，研究物料精益管理策略，使得该平台项目试制环节在保证交付质
量的前提下，物料综合成本节省14%左右，体现了项目精益管理的效果，提供了汽车研发试制项目精益管理推进的思路和方法。文中该平台以R代称。
2.1 R平台单个项目的物料综合成本指标
汽车试制阶段的物料管理环节包括：试制样车配置优化，物料策略制定，预算制作，BOM(Bill of Material)生成和核对，采购费用申请，根据生产计划制作采购清单，制定零件生产和交样计划，管理供应商交样，进出口管理，运输管理，特殊危险品管理，存储零件，分配并配送零件，响应制造现场问题，收料结算，处理剩余物料，进行项目收尾分析等。假定单个项目的物料综合成本考核维度为：人力成本、广义的运输和仓储成本、零件成本，具体细分指标如表1所示。其中人力成本以工程师为劳动力单位，另外，试制业务无法以大批量生产拉动的方式派生订单，而是以手工订单的方式采购零件，同时订单的改动量非常频繁，故订单条数也作为考核指标。运输和仓储成本中，供应商物流忽略远近，以运输回数作为单位，运输一次为2回。仓库以占地面积和时间为考核指标，厂内物流不包括线旁物流，以仓库和中转区发生的短驳物流计算。
2.2 R平台试制项目的物料综合成本指标
设定R平台试制项目包含同一型谱下的两个全新项目，在两个新项目NCT阶段实施时，引入局部改型项目。至于升级型项目，可通过简单的参数调整实现，模型暂时忽略。
如图1所示，R平台首先进行EDV试制，EDV试制之后，进行r1和r2两个新项目的MULE CAR试制，MULE CAR试制的成功衍生出下一级的IV试制，再完成各自的NCT试制。假设两个IV项目的试制经验，可以直接借鉴来改型生产，那么r3项目的IV试制可以在衍生项目的NCT阶段实施，成功之后再完成r3的NCT试制。基于项目各自SORP的时间轴在图1下部。
那么对于此项目的试制物料综合成本，将从人力成本、广义的运输和仓储成本、零件成本三个维度出发，以13个项目的加权总和进行计算。精益管理的效果，也将从不同策略下，项目物料综合成本的对比中得以体现。
3.1 物料成本评价指标之间的逻辑关系
假设R平台为A级家用轿车，整车使用零件为2 000种，开发路径为：全新开发的零件在国内定点完成并试模之前，采用海外零件。EDV阶段造车1辆，MULE阶段造车20辆，IV阶段
造车80辆，NCT阶段造车25辆，改型IV阶段造车30辆，NCT阶段造车10辆。全新项目IV阶段之前，30%的零件为海外进口件，IV阶段比例降为10%，NCT及之后降低为5%。理想造车进度为6天/辆，每2天开始制造一辆，每辆车需要短驳运输10趟。国内供应商每家可制作10种零件；每趟海外运输可以运送25种零件；每平仓储面积存储100个零件；假设项目的物料损耗率为5%。同一维度下的各项权重，可通过换算成人民币价值分权。设定项目制造车辆数为V，则各指标参数之间的逻辑关系如下表2所示。
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