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浅谈中小型机械制造企业物料标准化管理

2017-09-06张文利

科学与财富 2017年24期

摘 要:物料管理作为生产管理的重要环节,对企业竞争能力的提升具有重要的理论和现实意义。而物料标准化管理作为物料管理的基础环节,对采购质量、库存、交货都有着重大的影响。本文根据本企业建立零部件库前期对物料的梳理过程,从物料编码、物料描述、物料选用状态等各方面对中小型机械制造企业物料标准化管理进行了阐述。

关键词:物料管理、物料标准化、零部件库

现在市面上的物料管理软件已经趋于成熟,但功能比较固定,企业独有的一些属性和管理难以体现,所以我们公司自行开发了一套零部件库系统。将以前的物料管理系统的数据、图纸、流程等经过整理重新导入新的物料管理系统。本次数据整理的第一步就是进行物料标准化,在此过程中,对物料编码、物料描述、选用状态等物料标准化各方面进行了整理和标准化,标准化后的物料重新导入新的系统,通过一段时间的系统试运行,发现在公司的效果显著。

物料编码:物料编码是区分物料的最重要的属性之一,物料编码多为流水码,考虑企业物料的增长速度,物料编码设为9位数字以上为佳。一物一码是物料编码的基本原则,一种物料对应一个物料编码。只要物料有一点差异,都需要重新申请物料编码以示区分。

物料名称:物料名称的标准化是物料标准化的一个重要环节,比如一个气缸,有设计师申请物料名称为标准气缸,有设计师申请物料名称为气缸,其他型号规格一样,这样会造成系统里存在重复物料,不仅占用系统空间,也会增加库存压力,同时会增加采购成本,并且对于新来的设计师,不熟悉物料的会造成混乱。物料名称标准化是一个庞大的过程,需要统计系统物料情况,参考国家或行业标准,查阅资料与设计师讨论,最终确定物料标准的名称,并将此要求写入企业标准,参照执行。

型号规格:型号规格是描述物料的重要组成部分,由规格+其他要求组成。规格一般按照供应商样本里的规格来描述,如果没有样本,则按照约定俗成的规则来描述。最好将物料的型号规格要求写进企业标准,参照执行。

标准号:参照国际标准、国家标准、企业标准以及地方标准的标准的物料必须要有标准号。方便设计使用选和区分物料,也减少采购出错,仓库存放也不会造成混淆。标准号可根据企业实际情况选择带上年代号或者不带年代号。一般情况下,如果不带年代号,则表示物料符合当前有效的该标准,标准有跟新,也不需要修改物料。带年代号的,则表示该物料只采用该版本的物料,一般国家级以上的项目要求严格的会需要带上年代号。如果企业只是很少量的产品有年代号要求,可以在BOM表里修改加上年代号,或者特殊的物料申请时加上年代号。

物料品牌:如果设计师或者用户对产品所用物料有品牌要求,必须填上品牌,品牌填写供应商简称即可。

物料描述:物料描述也具有唯一性,不同的物料物料描述必然是不同的。物料描述一般需要完整,清楚的描述物料的特征,以能够让同事看懂,采购人员明白为基础。物料描述的组成一般为名称+标准号+型号规格+品牌。一般物料描述规定40个字符的限制,如果超出字符限制,可以省略型号规格,省略部分在说明属性里写清楚。如果物料有特殊说明,物料描述不能说清楚的也可以在说明属性里继续说明。

选用状态。物料选用状态一般为优选、限選、禁选三种,作为中小型机械制造企业,也会有与其他物料配套的物料,即配件物料,所以可以增加一种状态配件。选用状态确认的规则为:所有新增物料除了配件物料均为限选,每年系统统计一次物料,一年内采购次数大于5次改为优选,三年内没有采购或者新增版本改为禁选。具体的时间可根据企业内部物料使用情况调整。

对于限选物料,增加一个限选说明,限选说明由申请人或者标准化工程师填写,比如有些物料仅限制某个部门使用,或者某个产品使用等。

准入状态:准入状态指物料的认证资质,比如CE认证、UL认证等,对于出口欧盟的产品,所选物料必须具有CE认证。标记清楚物料的准入状态,对设计选用与采购都有重要意义。

供货状态:供货状态一般为新产品、成熟、淘汰。物料的选用除了考虑选用状态、准入状态外,供货状态也是一个重要依据。如果选用物料已经淘汰,采购困难增加,成本也相应增加,使用过程中也容易出错。所以要严格填写物料的供货状态。一般供货状态由物料申请人员或者采购人员进行维护。

物料标准化是一个设计人员、采购人员、标准化人员全员参与的过程,需要全面规范、反复讨论、符合适用。首先用企业标准规范不同种类物料标准化相关内容,从源头控制。再从设计人员申请物料,部门负责人审核物料,标准化人员审核物料,领导审批物料,一系列的流程甚至更多,过程中不断规范标准。再到采购人员的采购审查,仓库人员的入库核对,最终确认。物料标准化后进入零部件库,也会在后续工作中不断的完善与修改,保持物料信息始终完整正确标准,这才是物料标准化的最终目的。

作者简介:

张文利(1991—),女,湖北省天门市人,民 族:汉 职称:无,学历:硕士研究生。研究方向:机器视觉。