汽車業一向有「火車頭工業」之稱，根據交通部公路總局統計資料顯示，2023年2月底全台汽車逾847萬輛，平均每千人擁有350輛汽車，汽車密度頗高。若要問一部汽車有多少零件，你猜得出來嗎？答案是三萬多個零件。它涵蓋了鋼鐵、塑膠、橡膠、玻璃、機械、電機、電子、服務等不同產業，而汽車產業的上游即是零組件製造商，像是車燈、輪胎、鈑金、鋁合金鋼圈、引擎蓋、保險桿等，其製造方法包括鑄造、沖壓、鍛造、機械加工與熱處理等程序，可說是種類廣泛且技法複雜。

由此可知，在汽車零組件業中，除了少量多樣的生產線挑戰，還有各種缺料缺工、標準工時估算、生產進度掌握、交期控管等問題，雖然這些問題和機械零組件業相似，但汽車生產是計畫生產，並不像機械零組件業是接到訂單才生產的那種快速交貨模式，因此最容易有變動的是交期時間，要做到如期出貨，有許多眉角需要注意，才能有效減少困擾、擺脫交期高壓。

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滾動式預測讓每一次生產計畫具有價值

汽車零組件的生產製程中，最初始的步驟是「需求預測」，再來才是生產排程及監控等步驟。而在派工、加工、完工皆須如期達成的目標下，生產計畫的精準度顯得格外重要。美國總統艾森豪說過：「計畫無用，但做計畫才是一切。」(Plans are nothing, Planning is everything.)這句話看似矛盾，卻恰恰足以說明在面臨車廠需求變動的生產計畫該如何執行。

首先是需求預測，不能僅僅預測完數字就放著不改不動，而是運用滾動式預測，不斷調整修正。例如在年底預測未來3個月的耗用量為2000單位，然而到下個月（1月份），卻因市場急速萎縮而使原本預測要用到的量剩餘100單位，所以接下來要預測下個月份（4月份）耗用量時，就不可能一樣預測2000單位，而是會調降。再下一個月（2月份）時，市場回升且突破預期，不只把1月份剩下的量（100單位）用盡，也把當時預測2月份的量（2000單位）耗光了，而且還得請廠商預先挪下一個月（3月份）的100單位來用，這時要做預測就會增加單位，將原2月份的預測量加上3月份被挪用的100單位，作為5月份的預測值。

這也呼應前述所提的艾森豪名言，其即是說：計畫從執行第一步開始，就必須根據每一步當下的情勢變化重新計畫下一步。他之所以會說「計畫無用」，是因為每一次計畫都是依當下狀況而設定出來的，但每一刻的情勢都不斷變化，因此固守最初的計畫並沒有價值，若要產生價值、發揮效用，就必須依照即時資訊去更動調整。

生產排程須考量的四大面向

計畫無論怎樣修整，最終一定要付諸實行，而生產排程便是為了提高計畫的可行性，其所要考量的因素包括以下四大面向：

1.機台的保修狀況

2.人力缺口的補足

3.制定控管換線、調機時間及標準工時等要素

4.少量多樣的延伸問題

「工欲善其事，必先利其器。」機台是工廠重要的生財工具，其狀況務必要完好，生產流程才會順利；人力不只是單純的勞動，還包括經驗等無形資產，這些都會影響生產效率。在進行排程時，要考量生產能力和資源上的限制，尤其是生產線的可用時間、機器的調整時間、工人的交接時間等，以確保生產計畫的實施。

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運用工具輔助，讓現場和計畫貼合

雖然想像很美好，不過生產計畫再怎麼周密，一旦到了現場執行，很難完全不出狀況。現場常出現的問題通常是人員的錯誤和設備突發狀況，像是接到A訂單、現場卻做B產品，或是機台故障、換線延遲等問題發生。發生問題不是最可怕的，可怕的是，若現場人員和生管之間的資訊是有落差的，便無法及時處理問題、調整生產計畫，不僅造成更大更嚴重的損失，也無法順利達成目標。

因此生產排程須結合派工與報工，以「資訊即時化」的方式，讓生管人員在第一時間知曉真實的情況而下更精準的判斷。像是在生產線站點設立物聯網/機聯網（Internet of Things,IoT）報工設備，達到生產進度追蹤、設備監控、品質管理及實際工時的計算，就不必讓生管人員得親臨現場才知道實際狀況，也能減少人工報工產生的漏失與延誤，提高生產效率。

「計畫趕不上變化」或許是事實，但我們可選擇「因應變化改變計畫」，且進一步解決變化所帶來的問題，照樣可以達成目標。想要這樣的結果，前提便需要掌握即時的真實資訊，做到事前指派、事中監測與預警、事後檢討與校正，步步為營，才能讓「預想成真」，而非淪為空想。

延伸閱讀：

《汽象戰》EP. 1 需求變化莫測！車廠變動下的蝴蝶效應

參考資料：產業價值鏈資訊平台-汽車產業鏈簡介