工业工程革命-中文翻译

工业工程革命SAMUEL EILON 博士，M.I.Prod.E.工业工程系副教授，以色列科技研究所。摘要古典工业工程建立在五个主要的基础上：直觉的规则、最佳哲学方式、确定性系统、精简原则和古典实验方法。在复杂的系统中直觉很少产生令人满意的结果，并且被运筹学技术所替代。最佳的哲学方式已经被较好的哲学方式和确定性的统计分析方法所替代了。我们越来越认识到了精简化原则认识不足，以及工业运行本身就很复杂，需要用新的方法来学习。霍桑实验证明了观察所观测系统的影响，并强调了制定工业工程研究和管理行为的学习新方法的必要性。工业工程是一个比较年轻的学科,随着西欧和美国工业的发展快速成长, 直到近几年来开始占据了高等院校光荣的地位。21 世纪初，在这一领域的先驱者的努力下, 建立在科学的基础上起草“法律” ，用来描述和解释现象与关系之间的因果关系, 并概述了程序和组织原则，以达到一个满意的绩效水平。但是与所有的“科学”的原则相比,工业工程保持更多的是艺术而非科学。成功的领域专家认为,或许能够在积累经验基础上归功为一种第六感多比设置法律和原则要好,应该引导工程师一步步找到理想解决方案。像许多其他的学科，工业工程经历了在过去的二十年里迅速发展,导致了一场激烈的看法和展望的变化。经典的工业工程可以被认为是建立在以下五个基础:直觉的规则；最佳哲学方式；确定性系统；精简原则；古典实验方法。我将试着在本文在中回顾，我们对这些基本概念变化的理解，它影响我们对工业工程问题的整体接近和评价。我们现在正在从字面上经历这个工程领域的一场革命，一场会将它转换为完全新的工程科学的革命。直觉的规则由工业工程师或经理提供具体数据，在此基础上他不得不作出决定或勾勒出工程计划，指导他寻求解决办法的传统方法是什么？他试图在脑海中消化这些事实，他概述了几个合逻辑的替代解决方案并对它们进行比较，以便选择最佳的方案。在比较过程中，他试图观察可以预料的每个方案的可能结果, 这些是以他的过去的经验或由他人的经验为指导，然而他主要用他的直觉感去定性或定量评估这些结果和结果有关的一个方法或系统。什么是直觉？直觉是一种难以剖析成个别因素或序列的思维过程。很多时候，它基于识别给定的数据与以前的某一具体问题的经验原则，通常并快速转移到另一个相关联序列。然而，这个过程可能太过紧密的去识别过去的关联分析,而不是手边问题。因此不是所有相关的因素在得到解决方案过程中起中肯作用,而直觉有时会为了错误的理由导致正确答案，我们必须记住，一个直觉的方法经常导致错误的解决方案,或者它不是最好解决方案。这些例子显示直觉的方法产生错误的答案时，通常会发现得到的结果不理想。但在大多数情况下，当建议的解决方案既不是灾难性的，也不是最好的一个，我们倾向于把直觉的解决方案作为成功的一个，如果有人提出一个更好的解决方案，我们通常说：“在事后聪明这是很容易 ”或者说“在此期间情况已经改变了，我们现在有的信息以前没有” 。它是真实的，有时变化的本质问题的确会发生,但对于这些变化,既定性和定量评价解决方案是非常重要的。在许多情况下，我们可以事先预测本质可能会出现的变化, 甚至有的一些进行定量评估, 但是在任何情况下，直觉的方法提供的解决方案需要考虑这样细节在内的话，几乎是可以忽略不计的。直觉是如何工作的，而直觉和经验之间的关系是什么？直觉心理进程与过去的关联是建立在何种程度上，以及他们对外部世界的独立可以说形成一个孤立的系统，其中绝对值收益计算到何种程度上？这些提供的都是结构和性能研究的丰富材料，它不打算扩大在这里的复杂问题。但对于我们讨论的目标，可以说每一个思维过程包含着几个要素或步骤，每一个领导都寻求一个解决方案。“前进”这个词在这里是很重要的，因为如果这些步骤不能带领我们越来越接近目标,那它从开始到结束就需要更多的步骤，而且这些步骤为达到实际的目标是很重要的。每个元素的数据从先前的元素获取，然后在数据发生的基础上操作，输出的流入到下一个元素。即使我们假设每个元素的计算操作本身是没有错误，但仍然怀疑它是否输入的每个元素总是与输出的前一个相同，因为每个输入都是伴随适当重新安排的材料，或者用一种易消化运算操作方式来构想事实。把数据以新的眼光或与众不同的术语表达，可能随着先前输出导致非识别的输入。这是在直觉过程中一个可能错误，以累积误差所包含的元素数量而增加。这有点类似于一些积木在彼此叠加放置。如果积木定位准确，结构将会是绝对垂直。在结构中一个积木的小小移动会造成顶部位移，而数块位移可能会导致增加的顶部其理想位置的位移。走捷径直觉思维的另一个方面是捷径,也就是说, 从过去的经验中，基于其他已知的要素类比这些要素，消除或结合的几个基本步骤的思维过程。这一个令人惊异的现象与理智的性能相联系，但从错误的观点看，它具有同样是非全局性和歪曲数据的陷阱。分析思考的过程并不总是如上所述那么简单。通常这个过程被分为必须同步进行几个相互关联和相互影响的子过程。输入到特定的元素可能不会单向的，即它不可能从一个以前的元素获得，但可以从属于不同进程的几个元素中获得，而类似的输出可能是多方位的几个要素。在这里我们有两个重要方面：第一，理智的能力执行不扭曲其准确性和内容的多个输入同化到一个元素，其次，直觉意识可以执行大量的复杂的同步过程和多向输入与输出，为了实现简单化没有无故消除完整的过程。这两个方面可以成为明显的误差来源。直觉的过程已经相当详细地提及，为了指出他们完全错过目标或招致积累误差如此之多以致于不能提出令人满意的解决方案的原因。这个事实，对于相同的问题不同的直觉思维给出不同的解决方案，而解决方案通常不等价（也就是说，它是可能的一个应该更加喜欢另一个解决方案）意味着分析方法的必要性,将会产生独立的解决方案的直觉能力,因此免于错误可能归因于他们。新的情境分析方法和系统是由运筹学技术提供的，促进了错综复杂的学习，直觉尝试任何一个解决方案是注定要失败的原因有两个：第一，这种类型的许多系统具有特定的特征，这是困难的或不可能的从其它系统获得经验得出关于他们本性的结论；第二，该系统具有复杂性以及它们所依赖的变量众多，使人类的大脑不可能实现有效吸收所有的事实和错综复杂的关系。运筹学的工具可用于系统的分析和对系统特性的定量评价，尽管直觉总是可以有一定的帮助，正如它有助于解决数学问题，但直觉的专制统治在解决古典工业工程问题上即将结束。评估工业运营的第一个关键步骤是问题的定义，客观的定义和测量标准的定义。人们常说的定义问题是中途去求解并完全正确,这问题定义不可避免地需要收集足够的和相关的信息和涉及的特有因素准确理解。在过去，客观的定义和测量标准无疑是关键操作分析十分重要的绊脚石。不仅缺乏关于什么目标是可取的协议，许多管理者一直试图在同时达到几个目标，而且这些目标经常是互不兼容。在那之后，客观的定义经常被宣称是更高的管理和工业工程师的任务有关系的开始。过去考虑到这个混乱的理由，但不同的和有时相矛盾的标准已应用到运作研究上, 如果运筹学方法充分开发利用，看起来一个细致的研究工业目标和标准是合理的。哲学的最佳方法在本世纪初，工业工程的先驱们已经认识到这一事实，不同的工人、工作方法与产出之间存在巨大差异。弗雷德里克泰勒得出结论，这是必要的用科学方法概述，为了在明确定义标准的援助下能够客观测量。他宣称，如果工业任务由他们培训的人员从事，将取得令人满意最大效率。他想通过细心选择适用每个特定技能和倾向的工作人员解决目前的变化问题，他称这些人“第一流的人” ，当时这个定义引起严厉批评。弗兰克吉尔布雷斯将重点放在工作方法上。他说为了最大效率的实现，存在着一个“最好的办法”用于每个工作是执行，其获得的应该是操作者的培训。吉尔布雷斯准备承认，运营商之间存在的变化可能导致的最佳方法的偏差，甚至在运营商都已经成功的学会了使用它，他准备允许此类偏差，提供了最好的方法取得的输出并不受影响。吉尔布雷斯哲学经奥尔福德扩大，他说这一观点是与技术标准的哲学相同。最好的办法应被视为一个相对的工程概念，可在给定的情况下找到最好的方法。 “这不是一个最终的最佳方式，但在前进过程中，一发现更好的办法就可能被改变或修改。新的方法就成为最好的方法，直到它被更好的所取代。为了一个接受并应用这一理念而来的恩典和节奏和他知道的完善运动，知道他知道的，做他所知道的，不管他的工作可能是什么” 。这是一个很自由的解释哲学的最佳方式,但本世纪初哲学是死板的、确定性、静态的。死板在于暗示存在只有一个是最好的选择。确定性在于经过合适的学习和研究能使方法明确。静态的在于它依赖固定参数制定工作制度。但是现在我们开始明白这三个哲学假设都是毫无根据的。首先,我们不再相信所有的问题只有一个最佳方案,即使当我们被评估的解决方案克服界定标准的障碍。许多问题都有几个等价的解决方案,以及机械和设备的设计,例如,该现象是众所周知的。其次,我们确信无论理论上还是实践上，确定性的前景已没有基础。理论上,如同我们将看到的之后, 自从引入到系统的饲养法可能会导致意想不到的结果，我们无法确定所提出方法如同先前希望的真的证明是达到标准的 。从实践的观点来看,古典声称它是可能的”经过合适的学习与研究” 找到方法,即探究时间和金钱的功能,并且在充足上这些不总是可用的。最后，没有工作制度是静态的。它不能在静态条件下被定义,而是通过统计参数。它所依靠的随时间变化与变量变化而定。其特性从根本上随着方法变化与过程变化,甚至是观点改变而变化。也许可以说对于最佳哲学方式现在已经被哲学的更好方法取代。哲学的最好方式认可一个完全理想化的方法, 每个职工或工程师针对一个超级目标寻求完美。更好的哲学方式是现实的哲学。它声称发展过程是无限的。在这个过程中我们继续向前沿著无限的螺旋,不断转移进入一个新的空间,每一步系统面临着新的问题要求他们去解决。用有限的设施寻找更好的方法,当然可能找到几种解决方案，其中一些肯定要比另一些好,这就是真正的测试工程师的谎言。一般的没有想象力和主动性的工程师，对任何更好的办法感到满意，用借口说没必要去做任何特别的努力，因为我们不是最后的和绝对的方法。一个好的工程师在他的指挥之下将努力完成最大的设施，将不会被无限的发展过程所阻止,不会被绘制成冷漠无清,而是将会把它视作一个不断的挑战，兴趣、生机和活动的来源。这一现象不是人类努力的其它领域中典型的遭遇吗?决定论和概率工业工程的第一步是自然地基于确定性的观点和观察，在一定程度上形成的一个最好的哲学思想方法。确定性的方法与信仰结合，如果有一套确定的运营跟随可以获得一定的结果，这样相同的结果预计从同一组反复出现。这个观点让人联想到由老师对学生演示的一组经典物理实验。他取走比如说一个金属球，在室温下直径比环的内直径稍微小一点。他通过煤气灯对球体取暖，试着通过环推进热球体，展示出这样的金属扩张与温度的现象。每次温度都足够了，老师希望球体不通过环，他将会非常的惊讶或者担心，如果球体操作继续进行相同的设置有时会通过环而有时不能，他毫无疑问的会表达的观点,那就是一些坏了结构或特性的实验装置。制造工艺在一段时间内已经众所周知，在这个意义上其结果是不确定的，也就是说，反复出现的一系列操作，在结果中得到大的变化。这是依据公差规范在设计零件。但是，虽然这种变异现象已经有一段时间，研究和指定公差方法已经是直觉决策的主题很多年了，直到新的方法基于统计分析建立。这是令人惊讶的，必须承认的事实，大多数工业工程操作者，而不是唯一的制造过程，是不确定的花了这么长的时间，因为许多工业运作都与极宽的变化联系在一起，因为他们依赖或与此有关的人为因素，以及在生物学和医学上众所周知许多特点和现象都受变化支配。制作工艺的结果通常与相对较小的统计变化有关，或定性和定量分析，工业工程其它统计现象可以归结为一个事实，即他们更容易去理解和攻击。精简的原则与工业运营相联系的另一个现状是大量因素和变量影响他们，在物理学的许多领域我们可以通过隔离系统进行实验。我们从其他现状断开系统继续在一个不受到外界影响封闭系统内进行实验，而且通常有这样一个我们切断了的小的影响，当它不是断开连接时，我们可以从我们的实验中得出关于系统的行为模式结论。这是精简的原则：这种现象充分描述最少数量的主要部件，忽视所有次要的部件。试图对工业工程使用精简原则但并没有很成功，近几年的研究让我们相信，精简原则是不适合工业工程运作的。大量的变量，在变量之间的区分主要和次要的困难，反对孤立系统和互相影响系统，情况和成组变量，所有的观点导致该现象本身就很复杂，不是简单的影响，而精简的原则是不大可能帮助我们很多。当我们要用援助的模型分析工业问题时，这个结论具有深远的影响。该模型的目的体现在其特性的系统上,我们要分析并且使我们通过设定状态和供给数据条件来学习这些特点,这将是不可能做到的实践中去。如果在实践中我们完成许多植物试验,我们可能在经验破产之前的很长一段时间，将有机会在考虑中去理解问题的本质。但是运用古典物理模型,例如基于简单的模型。在工业工程中，正如我们刚刚看到的有必要建立复杂的模型,这些可以成为一个严重的误差来源，因为为了建设一个良好的模型我们必须复制实际,为了拷贝现实我们必须要理解它,为了理解它就要试着建立一个模型。因此，显然整体接近和理解复杂的系统，本身就是复杂的,应该完全不同于基于精简的原则经典方法,而且一个工业工程科学面临的主要问题。