对产能的重新认识
产能是工业企业管理最基本的问题。但是，一个企业的生产主管真的理解自己工厂的产能吗？本文将探讨新时期的工业企业产能问题。
作者：马国钧
40年前，经济停滞，物质短缺，基本上开个工厂就能赚钱。在改革开放之初，我们依靠“三来一补”，当别国的生产车间，赚取加工费，很多企业得到了快速发展。我们赚钱依靠的就是产能。几十年了，这种意识在一些政府主管和企业家心里已经根深蒂固。当劳动力、汇率差、土地和廉价的原料环境，这些红利吃完了，倒逼产业升级结构调整。但是每一轮的转型升级都是从淘汰落后产能开始，到新的产能过剩结束。钢铁，电解铝，玻璃，铁合金，铜、焦炭，汽车，水泥，煤炭，电力，纺织、家电、光伏、造船、服装、风电等等产业无不如此。而且，未来的芯片、显示面板、新能源汽车等新型产业也可能会重蹈覆辙。
产能过剩也来自一些地方政府主管的行为。只要是当前被确定为进一步发展的方向，就一哄而上，相互攀比和仿效，很快形成了过剩产能。政策刺激，产能过剩，价格便宜，企业亏损，失业增加，再出台新政策。就这样循环往复。
产能过剩的现象并不是都表现在低端产能、落后产能领域。在很多看起来很先进的产能也表现出一种过剩的现象。当我们走在全国各地，都会看到很多的工厂都在扩张，都在圈地扩建厂房买设备。数字化车间、数字化工厂、无人工厂、大型自动化仓库等等，一片欣欣向荣的景象。在数字化领域，几年之内MES的供应商从为数不多的几家迅速地发展到数千家；大数据、云计算、人工智能等领域已经进入了低价血拼的阶段了。谁能说这现象的背后没有潜藏着产能过剩？产能过剩与产能的先进与落后没有关系。只有从经济学的层面分析才能看到产能过剩的本质。
对一个企业产能状态可以是技术判断，可以是市场判断，也可以是一种经济判断。迄今为止我们还没有对产能过剩有明确的定义；也没有对产能过剩的定性、定量的评价标准。但是有一个规律，凡是能够快速形成产能的行业，产能过剩来的越快。然后就是恶性竞争、优胜略汰。设备综合利用率（OEE）通常是衡量产能状态的一个重要的参数。但是，在不同行业、不同生产模式、不同企业环境、不同管理水平的企业，实际的OEE的状态差别很大。有人说，欧美等国家生产厂的OEE正常值在80%左右，超过90%表现为产能不足；如果低于70%，就属于产能过剩。这个数据只能做参考，用它衡量中国企业标准还是太高了。关于不同行业、不同生产模式、不同企业环境、不同管理水平企业的OEE后续再分析。
从产能利用的角度，我们可以把工业企业分为需求不足和供给不足这两类。
需求不足的企业的产能
相当一批企业的产品不具备市场竞争优势，需求市场能力不足。工厂的厂房设备硬件资源足够大，但是销售订单不足，导致产能过剩。加大销售力度，降低产品价格的结果一定使成本上升和销售额增幅减缓，继续增加产量无利可图。
如图中从D点到B点所示。而工厂实际的产能距“设计产能”C点还有一段距离。由于厂房设备等固定资产的折旧成本依然在发生，企业必须保持一定的产量以冲抵折旧成本。这时企业不会停下来，通常是会消减控制人力资源和工作时间以降低成本。很多企业在不赚钱的市场下保持一定的生产除了维持客户关系外，主要是冲抵折旧成本这个原因。这个时候企业硬件产能成为一种包袱。企业也不敢收盘不做，否则这些固定资产会一钱不值。这类企业只要有三五个点的利润率就必须坚持下去，其最大的贡献是为我们国家维持了一定的就业市场，以及贡献的税收。
一个企业如果在生产资源极大丰富的生产环境，不会出现管理上的难题。但是，企业主不会把两个人能干的活让三个人做，他一定要人为地制造“资源瓶颈”。比如承接代工、辞退部分员工、出租部分设备等等手段。于是，在订单不足的企业也存在着种种生产管理的难题，生产周期长、库存大、交期不准等问题。
这类企业的管理改革不急于放在生产制造环节，如果想从根本上解决，企业需要研究生产制造环节的前后两头，即产品和工艺创新、市场营销模式创新。在这方面，企业从来不缺乏IT工具和网络环境，缺乏的是人才。
我们很多做数字化的IT人员，很多做“两化融合”的团队，抱怨甲方企业对IT对“信息化”的认识不足是不客观的。给他们上一套什么管理软件系统，搞个物联网，不是花钱多少问题，而是做的事情的收益对他们杯水车薪，所以他们不感兴趣。
供给不足企业的产能
经过几十年改革开放的磨练，我们的一大批制造企业获得了较好的市场竞争优势，订单可以保持比较充足。这一类企业很快把产能逼近到最大化。这个时候如果进一步的扩大产能，他们会发现出现了很多管理问题。管理成本、质量成本、财务成本、供应链和物流成本、库存成本、工资成本等都快速增加。尤其是订单不能准时交付造成的违约成本难以承受。最让人困惑的是，很明显设备资源综合利用率OEE并不高，但是只要给现场指派更多的任务，那么问题就更严重。整个企业的生产管理成为非常复杂困难的事情。很明显，针对这一类的企业，有一部分产能明明存在就是利用不上。比如下图的C点是可以看到的富裕产能，但是我们最多做到B点。
这个时候解决问题最有效的方法就是扩大产能。改造自动化生产线。大型仓储系统。或者是投资扩张建设新工厂。
这样就会带来两个问题，
1，不论投资建设什么样的工程，你未来面对的都是小批量多品种，混线生产的，大规模定制的生产环境。随着市场竞争的逐渐激烈，小批量多品种这种趋势会越来越严重。其实你现在设计的工厂资源配置非常完美，但还是回避不了产能下降，投资效益降低，管理问题越来越大的情景。单纯的产能扩张实现不了资源配置的灵活，以及对市场的快速响应能力。
第2个问题是企业处于竞争环境下。我们工厂可以做自动化改造，竞争对手花钱也可以做。产能扩张不一定让你取得竞争优势。企业市场竞争的目标是实现利润的能力，而不是产能。当前企业扩张投资的主要动力大多数是市场份额、实现有效管理以及期望的土地收益。在考虑扩张收益的时候忽视了机会成本。
另外，国家对经济对企业的评价体系，以及金融资本的融资政策环境进一步助长了企业喜欢做大，不下功夫做强的倾向。
企业追求的是利润，而不是效率。企业追求的是竞争力，不是自动化程度。作为世界的制造工厂，未来不是拥有多大的产能，而是工业整体的效益，也就是盈利能力。
在我国到处看到了扩张的工厂建设；发达国家他们是想尽办法把现存的工厂资源能力榨干。在我国很多工厂热衷于搞大型的仓储设备；而在欧美他们的仓库崇尚小仓库。发达国家关心的是人均利润率；我们追崇的是工厂产值。国外老板赚到钱了；我们很多企业尤其是制造业中小企业利润微薄。这应该是我们的“特色”。在这样的情形下，越来越多的企业成为重资产状态，企业的资金都转化为银行的资产。
除了钢铁能源等，在高技术行业领域也存在着重资产的企业。例如显示玻璃、芯片、PCB等行业都属于重资产行业，这些行业投资固定资产投资巨大，建设周期长。例如一个显示玻璃面板工厂一条生产线就要几百亿。这些重资产行业企业的盈亏平衡点都很高，因此他们必须努力把产能发挥到极限。
这类行业还有一个特点是产品的利润率很高，生产过程的自动化程度也很高。因此随着产能增加的过程，利润的增长速度比成本的增长速度要快得多。在产能的高端存在着一个“黄金产能区”如下图所示，所以在产能高端部分能够挖掘出很少的产能，都能有非常显著收益。而且正因为自动化程度很高，越是在产能的高端的边际成本越低。产值利润率的提高或降低，决定于利润总额和工业总产值的增长速度。利润总额的增长速度快于企业总产值的增长速度（利润总额增长速度与产值增长速度的比值大于1），则产值利润率必然提高。两者的速度比=1，或者小于1，则产值利润率持平或降低。
由于这种高技术的重资产行业，其产品的附加值很高，生产工艺极其复杂，自动化程度高，就要求生产计划的可执行程度非常高。因此企业必须努力追求最优最精确化的车间生产计划，通常会设置几个或几十个非常有经验的人员，进行生产计划的设计，一点一滴地挖掘产能。通过管理通过人的经验、知识和智慧挖掘出来的产能，我们称之为“软产能”。
企业产能不仅仅是设备能力，也应该包括，设计能力、工人能力、物流周转能力、库存能力、信息采集能力、采购能力、销售能力，以及企业的管理能力。产能就是硬件能力+人的能力。同样的生产资源，采用好的团队、好的管理模式能够生产更多更好的产品。这是很容易理解的一个现象。于是，我们把产能分为两个部分。一个是硬产能，就是只要花钱不管是自己或是竞争对手都能买到并实现的能力；另一个是由人的管理能力对产能进行管控能力。管理能力有时候并不是学得来，拿得走的能力。例如，一项数字化管理技术在A企业有效，在B企业就无法应用。管理能力对产能所能影响的部分，属于“软产能”。软产能也不一定是能够带来利润的。这主要看实现软产能的增量所支付的管理成本是多少。企业需要的是最少的管理成本同时实现产能的提升。这要求我们努力通过智能管理来实现。
百度百科的定义：产能是指计划期内，企业参与生产的全部固定资产，在既定的组织技术条件下，所能生产的产品数量，或者能够处理的原材料的数量。还有一个产能的定义：“生产能力（产能）是指生产设备在一定的时间内所能生产的产品数量。产能通常以标准工时为单位；或者指企业的固定资产在一定的时期在先进合理的组织条件下，经过综合平衡做能生产一定种类产品的最大数量。”很明显，这个定义应该是诞生于大规模生产模式下且非常适合的产能定义。这个定义用于当前的小批量、多品种、混线生产的定制化模式已经非常不准确了。比如我们可以问，苹果公司有几个生产工厂，产能是多少？富士康公司的产能是多少？林雪萍说过一个例子，基恩士采用了“无工厂”制造的制造体系：所有产品的生产，无论是压力传感器、条形码读取器、激光扫描仪，还是显微测量系统，以及PLC控制器，全部外包，而且只在日本本土贴牌生产。这些现象清楚地说明当代的工业生产运营模式，企业的产能已经存在了很大的不确定性。在大规模生产模式下的产能定义，强调了固定资产，突出了设备工时能力，这不符合当前的工业企业的现状。
过去对产能的定义还有一个重要的缺陷，它仅衡量了生产能力，没有考虑交付能力。大规模生产一种或为品种数不多的产品，企业的生产能力和订单交付能力基本是一回事。在大规模定制模式下，生产能力和交付能力就相差很大了。供应链的协同能力、客户订单（非生产订单）配套能力、物流运输能力等等因素都影响到订单的交付。对企业来说，加工生产是投入，实现最终的交付是产出。企业的交付能力是衡量产能的最终依据。
进入大规模定制模式，我们应该对产能重新定义。
在大规模定制模式下，企业产能存在着很大的不确定性。影响产能不确定性的主要几个因素：
1，在大批量生产模式，企业的系统环境相对封闭，供应链相对是稳定的，固定资产设备资源的能力决定了生产能力，因此产能基本是确定的。而在大规模定制生产模式下，企业系统环境的开放程度大幅度提高。企业系统与系统的环境之间需要进行大量的动态的信息、物质、人员的交换交互关系，很大程度影响了企业产能的不确定性。
2，企业的产能都是由硬产能和软产能组成的。在大规模生产模式下，企业的生产管理并不困难，产能主要是设备资源（硬产能）决定，组织管理能力的贡献占比不大。
3，资源能力与时间、空间的互换性。实际上生产资源包括了时间、空间。在大规模生产模式考虑产能的时候，时间空间的可变性对产能的影响不大。现在工业企业的实际生产运行，这种能力互换是经常发生的。
4，产能是企业的生产力的表现形式。在大规模生产模式，对于产能人们更多的是研究生产资料生产资源对它的影响。在大规模定制环境下，我们必须从生产力的三要素（生产资料、劳动对象、劳动力）全面观察才能对产能有正确的认识。
5，在大规模生产模式，产能集中体现在设备生产资源层面。在大规模定制模式下，企业的产能呈现了一种层级特征。通常表现为三层：设备资源/工人生产能力、车间生产能力、工厂生产能力。设备资源的产能不等于车间的产能。车间的产能不等于工厂的产能。说清楚这个问题需要不少笔墨，待详细叙述。如果打个比喻来说，连长的作战能力并不等于一个连士兵的单兵作战能力之和。
一个企业对产能的评估判断是企业做战略规划和生产计划的最重要的依据之一。很多企业，尤其是离散性大的企业，生产计划管理都会出现各种各样的问题，影响了企业的生产效率。企业的订单准时交付常常不能满足，不得不加班加急。各个单元、班组、工作中心、车间以及工厂的生产计划调度、供应链、库存等等，都出现各种困惑。如果不能正确评估产能对企业的影响是很大。主要的问题就是我们固守大规模生产既有的产能评估方法。产能并不是仅指生产加工，而是包括了生产之前、之中、之后各个方面各个环节的综合能力。各个层面都出现问题反映了我们还不能准确把握各个层面的生产作业能力。我们需要认识到大规模生产模式下固有思维模式工作方法的对我们的影响。毫无疑问，如果我们不转变这种思想方法，就不能有效地应对当前的局面。可以看到，现在一些企业还在利用标准工时作为依据来制定生产计划。对于小批量、多品种，混线生产的离散型制造企业，如果用这种方法与一个军长利用单兵作战能力的数据来指挥一场战役一样不靠谱，甚至不如一个有经验的计划员拍脑袋做的中长期计划有效。
针对产能的评估，也深刻地影响了数字化生产管理软件工具。当前我们可以说很大程度上企业已经进入了大规模定制模式，我们可以分析一下主流的管理软件系统ERP/MES/APS，它们的生产计划制定的依据和过去没有区别。大量事实已经证明，这种饱含着大规模生产模式“基因”的ERP/MES/APS管理工具，制定的生产计划可执行程度存在很大的问题。本文后续还要专门叙述这一专题。
生产力在企业层面就是产能。在过去一两百年工业发展的历史，技术进步推动生产力获得巨大的超乎想象的飞跃。生产力的发展帮助我们克服了人类生存和发展过程的各种困难。我们曾经担忧地球上的入口越来越多，生活资料枯竭无法养活这么多人（人口论）。我们也在担心土地资源、水资源的枯竭限制了人类的发展。在生产力飞速发展面前，这些问题都能解决。当前我们遇到的“碳中和”的需求、劳动力短缺和老龄化的困扰，我相信这也不是问题。
产能为企业带来规模，带来了收益。产能本身就成为企业之间竞争的目标。扩张产能是企业最容易的事情，然而市场又反过来制约了产能的扩张。于是在我国常见的现象就是低价竞争以维持一定的产能，谁也做不大，谁也死不了。所以，成也产能，败也产能。在未来的中国工业领域，产能过剩将成为一种常态。在研究产能的时候，始终弄不明白一个问题。为什么我国的各个行业都体现不出规模经济的价值？经济学边际成本对中国企业无效吗？为什么我们两三百个汽车厂的产能才相当于两三个丰田？
产能的竞争也体现在技术方面。先进产能表现在先进的工艺技术和先进的设备。工艺和设备都是可以用金钱置换的。在技术评估和经济评估两个层面都表现出优势的先进产能淘汰落后产能是必然趋势。然而，还有一种倾向是盲目跟风趋流，在没有认真地进行市场评估和经济评估的情况下去进行先进的产能扩张。
在过去大批量生产的年代（包括现在），做生产现场管理的人都知道这样一句话：库存是万恶之源。它是从库存可能产生滞销、贬值、占据流动资金、以及机会成本方面说的。这句话言过其实。库存的确有它的积极意义。库存的缓冲作用可以化解很多管理问题，也是立竿见影的。库存是重要的不可或缺的生产制度。也可以反过来说：库存可以掩盖所有的管理问题。对于不善于不精于管理的管理人员都是这样做的。
在大批量少品种的产品生产中不论半成品还是产品，由于品种数量有限，我们通过库存来作为生产过程不确定性的缓冲是完全可以做的。但是，如果生产的品种很多，都不一样，我们无论如何也没有财力设置那么多的库存。但是，我们依靠产能的冗余量是可以解决问题的。而且目前企业也都是这样做的。在大规模定制生产中，资源瓶颈是动态的。今天出现这个瓶颈，买这个设备；明天出现那个瓶颈，添置那个设备。出现一些异常影响进度，我们可以加个班。实在忙不过来，大量送外协。总之，这都是花钱买产能的事情。
如果说过去大规模生产，库存可以掩盖所有管理问题，那么在大规模定制的生产模式下，产能可以掩盖一切管理问题。这将是企业管理的核心问题之一。
带给我们的思考就是，首先是拓宽过去对产能狭隘的定义，然后研究如何建设、管理、控制好企业的产能。在企业利益最大化的目标下，产能的设计既考虑当下的，又顾及长远；既要'鲁棒“，又要随市场易变。这本质上是个微观经济学问题。企业要面对它，尽管解答这个问题是比较困难的。
毫无疑问，21世纪的工业企业是一种开放的企业环境，智能制造在生产运营管理领域的推动需要一种开放的新思维、新方法。产能管控的智能化是智能制造的重要内容。
第七届国际智能制造（武汉）论坛