Изменение мощности во времени

До сих пор мы исходили из допущения, что мощность во вре­мени постоянна. На практике эффективная мощность цепи поста­вок может изменяться довольно заметно. Даже если операции оста­ются прежними, наблюдаются краткосрочные колебания, вызван­ные болезнью сотрудников, сбоями в их работе, поломками обору­дования, погодными условиями, настроением персонала и т.д. Пред­ставим себе группу сотрудников, перемещающих тяжелые матери­алы по складу. В конце восьмичасовой смены они устают, и их эффективная мощность становится гораздо ниже, чем в начале сме­ны, хотя никакого изменения в характере работы не произошло.

Однако есть и более систематические изменения мощности. Одно из наиболее очевидных — эффект кривой обучения (learning curve). Его сущность такова: чем чаще вы повторяете какую-то задачу, тем легче она для вас становится и тем быстрее вы можете ее выполнять (рис. 6.6). Типичная форма кривой обучения вклю­чает время, необходимое для выполнения операции, снижающе­еся с каким-то постоянным коэффициентом: как правило, каж­дый раз приблизительно на 10%, когда число повторений удваи­вается. Если на выполнение работы в первый раз вам требуется 10 мин, во второй раз это займет только 90% начального времени или 9 мин, четвертый раз — 90% второго повторения и т.д. В при­веденной ниже таблице показаны времена для повторных дей­ствий, если кривая обучения относится к 90%-ному типу.

Число повторений	Время на выполнение в последний раз, мин
	10,0
	9,0
	8,1
	7,29
	6,56
	5,90
	5,31
	4,78

Еще одна причина постоянного изменения мощности — ста­рение оборудования и сооружений. По мере того как оборудова­ние используется все дольше, его эффективная мощность снижа­ется, все чаще наблюдаются поломки, выпускаемая продукция имеет больше брака, ее качество снижается, скорость работы па­дает, и в целом наблюдается износ всего оборудования. Иногда изменения происходят медленно, как в потреблении топлива у автомобиля, которое с годами медленно растет. В других случаях изменение происходит быстро, как в случае с заклепками, кото­рые неожиданно ломаются.

Эти снижающиеся показатели не неизбежны; существует мно­жество вещей, от мобильных телефонов до чая, чьи показатели остаются стабильными в течение долгого времени. Даже если по­казатели действительно ухудшаются, существуют способы замед­лить этот процесс, например, с помощью предупредительного об­служивания (preventive maintenance) или рациональной политики замены (replacement policies) оборудования.

При проведении предупредительного обслуживания оборудова­ния детали, у которых возможна поломка, через какой-то период времени заменяют, независимо от их текущего состояния. Заменяя изношенные части или те, которые, скорее всего, в ближайшее вре­мя могут выйти из строя, работники поддерживают оборудование на уровне, позволяющем постоянно показывать удовлетворитель­ные результаты. Здесь, правда, возникает другой вопрос: как часто следует проводить подобное обслуживание? Если этим заниматься слишком часто, оборудование, конечно, будет работать эффектив­но, но затраты на обслуживание становятся слишком высокими; если подобное обслуживание проводить редко, затраты на него становятся низкими, но оборудование часто выходит из строя. Един­ственный способ отыскать лучший компромисс — сложить затра­ты на обслуживание и расходы, связанные с ожидаемыми сбоями. Если построить зависимость этих данных от частоты обслужива­ния, то получится U-образная кривая, у которой четко выражен минимум. Этот минимум и соответствует лучшему времени между проведением предупредительных обслуживании (рис. 6.7).

Но даже при регулярном обслуживании оборудования наступает какой-то момент, когда ремонт становится слишком дорогим и де­шевле бывает купить новое оборудование. Подобные решения по замене могут привести к большим расходам, когда речь идет о стро­ительстве, скажем, нового логистического центра или торгового цен­тра. Существует множество способов принятия решений о замене, однако наиболее общий вариант — расширенное предупредительное обслуживание. Другими словами, чтобы получить среднегодовые за­траты, мы складываем затраты на использование оборудования в те­чение ряда лет и делим полученную сумму на время до его замены.

Задача

Хуанита Принсепио учитывает затраты на использование автомати­чески управляемой тележки (АУТ), перемещающей материалы по сбо­рочному цеху. Чем дольше АУТ работает без предупредительного обслу­живания, тем выше ожидаемые затраты, если она выйдет из строя (дан­ные приведены ниже). Обслуживание также влияет на цену перепродажи АУТ, что меняет амортизационные отчисления. Предупредительное об­служивание стоит 1 000 ф. ст. и позволяет технически довести АУТ до состояния новой тележки. Каков оптимальный промежуток времени между последним и следующим таким обслуживанием?