利特尔法则

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利特尔法则(Little's law)

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什么是利特尔法则

  利特尔法则麻省理工大学斯隆商学院MIT Sloan School of Management)的教授John Little﹐于1961年所提出与证明。它是一个有关提前期与在制品关系的简单数学公式,这一法则为精益生产的改善方向指明了道路。

  如何有效地缩短生产周期呢?利特尔法则已经很明显地指出了方向。一个方向是提高产能,从而降低生产节拍。另一个方向就是压缩存货数量。然而,提高往往意味着增加很大的投入。另外,生产能力的提升虽然可以缩短生产周期,但是,生产能力的提升总有个限度,我们无法容忍生产能力远远超过市场的需求。一般来说,每个公司在一定时期内的生产能力是大致不变的,而从长期来看,各公司也会力图使自己公司的产能市场需求相吻合。因此,最有效地缩短生产周期的方法就是压缩在制品数量。

  利特尔法则不仅适用于整个系统,而且也适用于系统的任何一部分。

利特尔法则的内容

  Lead Time(产出时间)= 存货数量×生产节拍

  也可写为:TH(生产效率)= WIP(存货数量)/ CT(周期时间)[1]

  任一项目从完工日期算起倒推到开始日期这段生产周期,称为提前期。

  存货数量是指原材料在制品的数量。生产节拍是指每生产一个产品所要的时间,流水线上一般是等于瓶颈时间。在生产现场关注的地方无非是三个库一个制程,原材料库、零件库、成品库、一个制程是瓶颈制程。

利特尔法则的例子

  例1:假定我们所开发的并发服务器,并发的访问速率是:1000客户/分钟,每个客户在该服务器上将花费平均0.5分钟,根据little's law规则,在任何时刻,服务器将承担1000×0.5=500个客户量的业务处理。假定过了一段时间,由于客户群的增大,并发的访问速率提升为2000客户/分钟。在这样的情况下,我们该如何改进我们系统的性能?

  根据little's law规则,有两种方案:

  第一:提高服务器并发处理的业务量,即提高到2000×0.5=1000。 或者

  第二:减少服务器平均处理客户请求的时间,即减少到:2000×0.25=500。

  例2:假设你排队参观某个风景点,该风景点固定的容纳人数是:60人。每个人在该风景点停留的平均时间是:3分钟。假设在你的前面还排有20个人,问:你估计你大概等多少时间才能进入该风景点。

  答案:1小时(3×20=60),和该景点固定的容纳人数无关。

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参考文献

  1. 叶健青.A机械制造公司流程改善和优化[J].江苏科技信息:学术研究,2012(9)
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评论(共17条)

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211.5.145.* 在 2010年1月30日 11:38 发表

例2:每个人在该 风景点停留的平均时间应该是3分钟而不是3小时

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Angle Roh (Talk | 贡献) 在 2010年1月30日 13:25 发表

211.5.145.* 在 2010年1月30日 11:38 发表

例2:每个人在该 风景点停留的平均时间应该是3分钟而不是3小时

谢谢指正,现已更正,MBA智库是可以自由编辑的,当你发现不足之处时,您也可以直接参与更改完善。

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Eyile (Talk | 贡献) 在 2010年10月30日 23:07 发表

“在生产现场关注的地方无非是三个库一个制程,原材料库、零件库、成品库、一个制程是瓶颈制程”---这里是某位作者总结还是一般公认?

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58.209.19.* 在 2011年11月8日 17:18 发表

利特尔法则是一个有关提前期与在制品关系的简单数学公式,这一法则位精益生产的改善方向指明了道路

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66.67.20.* 在 2013年6月6日 03:02 发表

“最有效地缩短生产周期的方法就是压缩在制品数量“。这句话我觉得不对。

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222.178.10.* 在 2013年12月19日 14:23 发表

嗯,我也觉得不全对。不压缩在制品数量,而加快工序间的配送频率也可以达到缩短生产周期的效果。

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138.250.180.* 在 2014年1月3日 05:47 发表

公式有误, Little’s Law definition & units TH = WIP / CT where TH = Throughput - average output of the process per unit time WIP = Work in Progress – stock between entry and exit points CT = Cycle time (or throughput time or flow time) – average time from release of job at the entry point to its arrival at the exit point Example of calculation • A process has 4 operations each taking 2 seconds each, so in a perfect case it will take 2+2+2+2=8 seconds to complete • Suppose it is running at the bottleneck rate of one part every 2 seconds … • WIP = TH * CT = 0.5 items/second * 8 seconds = 4 items in WIP

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y桑 (Talk | 贡献) 在 2014年1月3日 10:30 发表

138.250.180.* 在 2014年1月3日 05:47 发表

公式有误, Little’s Law definition & units TH = WIP / CT where TH = Throughput - average output of the process per unit time WIP = Work in Progress – stock between entry and exit points CT = Cycle time (or throughput time or flow time) – average time from release of job at the entry point to its arrival at the exit point Example of calculation • A process has 4 operations each taking 2 seconds each, so in a perfect case it will take 2+2+2+2=8 seconds to complete • Suppose it is running at the bottleneck rate of one part every 2 seconds … • WIP = TH * CT = 0.5 items/second * 8 seconds = 4 items in WIP

已附上参考文献,您可以做下对比。

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101.230.7.* 在 2014年2月17日 14:03 发表

例子中应该是3小时而不是三分钟,而且与容纳游客数目有关,所以应该是20×3/60=1分钟。

设想如果是3分钟的话,过了3分钟60名游客都走了一遍了,怎么可能第21名还没有排到?

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121.23.251.* 在 2014年3月18日 23:09 发表

101.230.7.* 在 2014年2月17日 14:03 发表

例子中应该是3小时而不是三分钟,而且与容纳游客数目有关,所以应该是20×3/60=1分钟。

设想如果是3分钟的话,过了3分钟60名游客都走了一遍了,怎么可能第21名还没有排到?

终于看到了一个明白人,其实这个法则的关键就是闹明白WIP在实例中是什么

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114.111.166.* 在 2016年3月26日 21:44 发表

121.23.251.* 在 2014年3月18日 23:09 发表

终于看到了一个明白人,其实这个法则的关键就是闹明白WIP在实例中是什么

产能等于3小时服务60个人,T/T=3×60/60=3min/人; 排队的产能等于景点内停留的产能,即T/T`=3min/人;TPT=WIP×T/T=20×3=60分钟。

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114.111.166.* 在 2016年3月26日 22:12 发表

101.230.7.* 在 2014年2月17日 14:03 发表

例子中应该是3小时而不是三分钟,而且与容纳游客数目有关,所以应该是20×3/60=1分钟。

设想如果是3分钟的话,过了3分钟60名游客都走了一遍了,怎么可能第21名还没有排到?

3分钟是节拍时间,每个人在里面停留3分钟,没3分钟离开景点一个人才能再进景点一个人,所以如果你前面有20人排队,很明显,你需要等的时间为3×20=60分钟。

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122.225.234.* 在 2016年5月2日 22:59 发表

114.111.166.* 在 2016年3月26日 22:12 发表

3分钟是节拍时间,每个人在里面停留3分钟,没3分钟离开景点一个人才能再进景点一个人,所以如果你前面有20人排队,很明显,你需要等的时间为3×20=60分钟。

各位考虑的都是单件流,如果是批次流的话,即每60人停留3分钟,那倒我进入景点只需要等待3分钟而已。 另,请教一下,根据你算的TT=3*60/60=3min/人 中3是指3hours还是指什么,这是怎么来的?

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Zarua (Talk | 贡献) 在 2016年10月8日 20:45 发表

122.225.234.* 在 2016年5月2日 22:59 发表

各位考虑的都是单件流,如果是批次流的话,即每60人停留3分钟,那倒我进入景点只需要等待3分钟而已。 另,请教一下,根据你算的TT=3*60/60=3min/人 中3是指3hours还是指什么,这是怎么来的?

生产线一次性产能为“60人”,现在只生产“20人”的部分产品,节拍为“3min”一个,所以可以指导一次性生产需要时间3H

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117.185.36.* 在 2017年6月2日 15:47 发表

122.225.234.* 在 2016年5月2日 22:59 发表

各位考虑的都是单件流,如果是批次流的话,即每60人停留3分钟,那倒我进入景点只需要等待3分钟而已。 另,请教一下,根据你算的TT=3*60/60=3min/人 中3是指3hours还是指什么,这是怎么来的?

无论单件流还是批次流,3分钟已经足以将里面所有60个人全部清出公园。假设第60个人在你排队的时候刚进去,3分钟后他也该出去了,假设这3分钟没有人进公园,公园里还有0人。

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101.90.255.* 在 2018年3月23日 17:55 发表

这例子挺好的,可是答案。。。

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223.104.146.* 在 2018年8月24日 19:55 发表

下面一堆错误的答案,受不了了

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