金属切割机案例.docx
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金属切割机案例
迄今为止，有意识地把所举实例集中在一些较简单的工种上。
因此，一定会在读者中存在强烈的疑问：
这种协作在比较聪明的技工那里，是否也是可行的？
换句话说，对于一些更善于做出判断的工人，这些人出于自己的意志，是否能选择更科学、更完善的方法？
以下将例证：
在更高级的工种中，要形成的科学规律十分深奥，工资级别高的技工在探索这些规律，并加以选择、发展和培养他自己按这些规律办事时，更需要（甚于工资级别低的工人）比其受过更高等级教育的人的协作。
这些实例十分清楚地说明了原先的假想：
在所有的工艺技术上，作为每个工人行为基础的科学是如此之深奥，以至于即使他胜任所从事的实际工作，由于缺乏教育或智力不够高，也理解不了这一科学。
例如，也许在绝大多数读者头脑里会存在这样的疑问：
在一种情况下（企业年复一年地大量生产同样的机器，在这样的生产过程中，每个技工不断重复进有限的一组操作），每个工人的智能以及从他班组长那里不时得到的帮助，难道就不能形成一种先进的方法和个人技能（尽管还不能对此进行科学研究），从而实实在在地提高工作效率吗？
许多年前，有一家雇佣了300个工人的公司，制造同一种机器已达10~15年之久。
他们找我去作报告，看看引进科学管理能否给公司带来一些收益。
工厂的厂长很敬业，下属的班组长和工人也很优秀，采取的是计件工资制，已经实行好多年了。
比起全国的平均水平，这个机械厂的条件无疑是较好的。
当厂长听说如果实施一种新的作业管理，即使使用和目前一样多的工人和机器，产量就会翻一番还要多时，他显然并不相信。
他说他认为这类说法是夸张之辞，欺人之谈，不会增强他的信心，并说这种轻率的言辞只会让他感到憎恶，但他还是欣然同意了这一建议。
他选出一台他认为能代表车间平均产量的机器，让我们用这台机器去证明，通过科学方法可以使产量翻一番。
他选择的这台机器公正地代表了工厂的水平。
在过去的10~12年间，一直由一个头等技工操作。
在这个企业里，该技工的技能比其他工人要高。
在这样的工厂里，不断地重复生产同样的机器，工种必须得以详细地细分，所以，每个工人每年要做的工作都局限于少量几种零部件上。
因此，在双方都在场的情况下，详细记录了这个技工完成每个部件实际所用的时间，即详细记录了包括完成每个零部件、送料、调整和拆卸机器等时间在内的全部作业时间。
用这种方法得到各项数据之后，我们就这个工厂所完成的工作的真正水平写了一份报告，把科学管理原理运用到了这台机器上。
我们使用了四把经过精心制作的计算尺，目的是确定金属切割机的全能工作量。
具体办法是详细分析这台机器的每个单元和正在进行的工作之间的关系。
利用计算尺确定它以各种速度运转的拉力、吃刀量和合适的速度，间或调整中间轴和推动滑轮，以使机器按照适当的速度运转。
对用高速钢做成的形态各异的各种工具进行适当的修正、处理和打磨（值得注意的是，在我们的研究过程中，同样使用了该工厂以前普遍使用的高速钢）。
我们制作了一把巨大的、特殊的计算尺，用以测算精确的速度和吃刀量，以尽可能在最短的时间内完成在这部特殊的车床上要加工的任务。
按照这个方法准备后，要求工人依照新方法进行操作，一件件工作在这部车床上完成了。
对比我们早期所进行的实验并按照科学原则操作机器，在作业速度上所收到的收益，最慢的也比原来快2.5倍，最快的则高达9倍。
所实施的从单凭经验的管理方法到现代科学管理的变革，不仅仅研究工作的合理速度，从而对工厂的工具、设备等进行改造，更重票的是工厂的全体工人在对待他们的工作和雇主的态度上也完全改变了。
为保证取得巨大的收益，对机器所必须进行的实质性改进，以及同时进行的用秒表对每个工人工作所需要时间进行细致观察，都是比较容易完成的。
但是，要改变300多个工人的精神状态和习惯，却只能慢慢地经过长时间有目的的直观教学才能实现。
通过直观教学，最终让每个工人明白，只要他们每天在工作上和管理者全心全意地协作，他们就能得到很大的好处。
三年间，在这个工厂，每个工人每台机器的产量都翻了一番还要多。
工人们都是经过仔细挑选的，在几乎所有情况下，工人从低级别向高级别逐步得到提升。
他们的老师（职能领班）给这些工人说明，他们可以比以前挣更多的工资。
每人每天所得工资平均增加了35%。
同时，为完成一定数量的任务所支付的工资总额却比以前少了。
加快工作速度就是要以最快的手工作业方法代替了原来单凭经验行事的过时方法，并对每个工人的手工作业进行细致的分析（所谓手工作业是指这些作业的完成情况取决于工人手工的灵巧和速度，而与机器的
作业无关）。
在许多情况下，科学的手工作业所节约的时间，甚至比机器作业所节约的时间还要多。
利用一把计算尺，在研究了金属切割的工艺以后，一个经过科学培训的工人，比起那些已在这台机器上工作满10~12年的优秀技工来，速度要快2.5~9倍，即使这些工人在以前从未见到过这些工作，不曾操作过这台机器也是这样。
这究竟为什么？
看来，对此加以充分说明就非常重要了。
总之，操作速度之所以能增加这么快，是因为金属切割工艺涉及到一门重大的、真正的科学。
事实上，这门科学十分深奥，以至如果得不到以此为专业的人们的协助，任何技工都无法弄清其含义，或按照这一科学规律办事，哪怕他年复一年地操作这台机床也是如此。
不熟悉机械厂工作的人们倾向于把制作每一个部件看做一个个特殊的工作，与其他机械加工无关。
例如，他们认为，需要专门研究与制作一部引擎部件有关的工作。
这些问题和在制作机床与刨床部件时所遇到的问题截然不同。
但是，比起对金属切割工艺或科学的一般研究（有了这门知识，人们就有能力去真正、快速地从事各种各样的机械加工）来，研究引擎部件或机床部件的专门问题，是无关紧要的。
真正的问题是如何尽快地从一个铸件或锻件上清除切屑，如何在最短时间内把这个铸件或锻件制作得既光滑又精确，至于所制作的这个铸件究竟是一台船用发动机、印刷机或汽车的部件则无关紧要。
正是由于这个道理，对于既会使用计算尺又懂得金属切割科学的工人，尽管他以前从未见过这项特殊的工作，完全可以远远超过那些长年累月专门制作这种机器部件的熟练技工。
事实是，无论何时，当聪明而又有教养的工人发现对机械工艺进行任何改进的职责是在他们身上，而不是在那些在该行业进行实际操作的工人身上时，他们几乎总是开始走上了发展一门科学的道路。
而这种事在过去只是停留在单纯的经验或传统知识上。
当教育赋予人们以概括事物的习惯后，人们在探索各种规律时会发现，各行各业都面临着许许多多的问题，这些问题都有其相似之处。
这样，他们就必然把这些问题按照逻辑性归结成若干类别，并探索某些一般的规律或原则，以引导他们去找到解决问题的办法。
如前所述，“积极性加激励”的管理方法的根本原则或这套管理方法的根本做法，必然是把一切问题都留给工人自己去解决；而科学管理的原理则把这些问题交给管理者。
工人每天的全部时间是花费在他的双手操作上，因此，即使他受过必要的教育，有归纳、整理、认识问题的习惯，他也没有时间或机会去发展一门科学。
例如，工时研究就需要两个人协作：
一个人进行操作，另一个人用秒表测时。
即使这个工人会发现什么规律（以前单凭经验获得的知识），由于其自身利益，几乎不可避免地会促使他对所发现的规律严加保密。
这样，他就可以利用个人的这种专有知识，比别人多完成任务，多拿工资。
另一方面，在科学管理下，从事管理工作的人员有责任，并且有兴趣去发现规律，以代替过时的经验，还会公正无私地教会他们下属的全部工人以最快捷的办法去完成任务。
由于运用这些规律而取得的成效非常可观，以至于任何公司都能承担得起为发展这些规律所需的时间和试验费用。
这样，在科学管理下，实实在在的科学知识迟早会替代过时的经验。
要在过时的管理制度下，按照科学规律办事是不可能的。
金属切割工艺或科学的形成，正是说明这种事实的一个恰当例子。
1880年秋季，也就在我开始做上述实验的时候，他征得米德韦尔钢铁公司总裁威廉・塞勒先生的同意，进行了一系列实验。
以测定在切割钢材时所使用工具的最佳角度和形状，同时，还要测定切割钢材的恰当速度。
在开始这些实验的时候，他相信实验不会超过6个月。
事实上，如果事先知道实验会比所需要的时间更长的话，那么就不可能得到这样一大笔投资。
做这些实验所用的第一台机器是直径达66英寸的立式镗床，用相同质量的硬钢制作大件机车的轮箍，日复一日地进行切割，从中逐渐掌握怎样制作、成型和使用切割工具，可使工作完成得更快。
6个月后，得到的实际信息已足够多，收益远远大于实验中花费在物料和工资上的费用。
所做的这点儿实验已足以说明，所得到的实际知识还只是尚待发展中的一小部分。
在我们平时试图指导和帮助技工去完成任务时，这一小部分知识，正是我们所急需的。
这方面的实验持续进行了大约2-年，有时偶尔中断过。
有10台不同的实验机器是专门为此而配备的。
详细记录了3万~5万次实验；还做了许多其他实验，但对之没做记录。
为了研究这些规律，用实验机器把重量超过80万磅的钢铁切成了碎屑。
据估计，这一实验花费了15万~20万美元。
类似这种性质的工作，随便哪位对科学研究有点认识的人都会十分感兴趣。
然而，就本文的目的而言，则应充分认识到，其所以能获得使这些实验得以连续进行多年的动力，并为得到实验结果提供资金和机会，并不是为了抽象地探索科学知识，而是为了十分现实的事实，那就是我们还缺乏每天工作所需要的信息。
而这些信息是为协助技工以最佳的方法和最快的速度完成任务所必需的。
我们所做的所有这些实验有助于正确地回答以下两个问题，这是每个技工在一台诸如车床、刨床、钻床或铣床等金属切割机上操作时都会遇到的。
这两个问题是：
（1）为能在最快的时间里完成工作，机器上的切削速度应该多快才算合适？
（2）吃刀量多大？
听起来十分简单，任何一个受过培训的优秀技工都能答上来。
但事实上，在经过26年的工作后，就发现在每种情况下，这类问题都涉及到求解一个复杂的数学问题。
其中，必须确定12个独立变量的影响。
以下12个变量中的每一个变量都对问题的解决产生了重要影响。
每个标注的变量代表某个因素对切割速度的影响。
例如，所引入的第一个变量（A）：
“中等硬度钢或冷铸钢与一种很软的低碳钢的比例是1﹕100。
”这一关系是说，切削软钢的速度比切削硬钢快100倍。
我们就所有因素，给出了相应的比例，说明了分析问题的全面性。
在过去，实际上每个技工都是在开始工作后才决定开动机器的最佳速度和最佳吃刀量的。
（A）要切削金属的质量，即它的硬度或其他影响切削速度的特性。
按比例，中等硬度钢或冷铸钢为1；很软的低碳钢为100。
（B）用来制作工具的钢的化学成分以及对工具所做的热处理。
按比例，用中碳钢制作的工具为1；用最高速钢制作的工具为7。
（C）刨削的厚度或工具切削金属时所产生刨花条/板的厚度。
从1英寸的金属刨制工具，按比例，刨起厚度3/16英寸时为1；刨起厚度为1/64英寸时为3.5。
（D）切削好的工具边沿的外形或轮廓。
按比例，线型工具为1，阔嘴切割工具为6。
（E）在使用工具时是否完全浸用水流或其他冷却剂。
按比例，完全不使用为1；充分使用为1.14。
（F）切割深度。
按比例，切割深度半英寸时为1；切割深度1/8英寸时为1.36。
（G）切割持续时间，也就是在重新研磨前，某种工具处于刨切压力下的持续时间。
按比例，当工具每隔半小时研磨一次时为1；每隔20分钟研磨一次时为1.20。
（H）工具唇缘之间的角度。
按比例，唇缘张角68°时为1；唇缘张角61°时为1.023。
（I）由于发生振动而造成工件和工具的伸缩性。
按比例，振动的工具为1；运转平稳的工具为1.15。
（J）要切割铸件和锻件的直径。
（K）切削或刨削时在工具切割面上所产生的压力。
（L）机器的拉力、速度和吃刀量。
为了调查影响金属切割速度的这12个变量，竟要耗时16年之久，这在许多人看来简直有些荒唐。
但那些有亲身经验的实验人员会认识到，问题的主要困难在于，研究过程涉及到了太多的可变因素。
同时还在于，为研究第12个变量，在实验过程中保持其余的11个变量不变要耗费大量时间。
要知道，保持11个变量不变，这件事本身就比研究第12个变量困难得多。
就这样，逐个分析了影响切割速度的每个变量。
为能够把这些知识应用到实际中去，有必要构建一个数学公式，以简明的形式表达已发现的规律。
下面给出所构建的12个公式中的3个：
在给出了这些规律，并确定了以数学方法表达的公式之后，仍然存在艰巨的任务。
那就是如何尽快地解决这些复杂的数学问题，以便能把这些知识应用于日常实际工作中。
如果一位优秀的数学家面临这些公式，试图求解正确的答案（即找到正确的正常工作情况下的切割速度和吃刀量），那么，他解决单独一个问题就要花费2~6个小时；在绝大多数情况下，比起工人们在机器上所从事的全部工作来，解决数学问题所需的时间也要长得多。
因此，我们面临一个十分重要的任务，就是要找到能够迅速解决问题的方法。
我经常把涉及全部因素的数学问题一个接一个地呈给国内著名的数学家。
谁要是能找到一个快速、实用的解法，就可以支付给他不计多少，只要合理的报酬。
有些人只是瞟了一眼这一数学问题；其他人则出于礼貌，把问题在手头上保留了两三个星期。
他们几乎给了我们同样的答案：
在许多情况下，要解决同时包含4个变量的数学问题是有可能的。
在某些情况下，包含5个或6个变量的数学问题也可以解决。
但是，要解决一个包含12个变量的问题，无论用什么方法显然都是不可能的，除非采用耗时的“反复试验”方法。
尽管数学家们给我们的打击多于鼓励，但是，这个问题的快速解法对我们经营的机械厂的日常工作来说太重要了。
所以，在长达15年中，我们花费了大量精力，不定期地尝试找到解决这一问题简捷方法。
在不同时期，均有四五个人全身心地投入到这项工作中。
最后，当我们在伯利恒钢铁公司的时候，终于设计出计算尺。
对此，我们在题为《论金属切割工艺》一篇论文的第11节中做了阐述。
而在卡尔·G.巴思先生向美国机械工程师学会提交的题为《作为泰勒管理体系一部分的为机械厂设计的计算尺》中有更详尽的阐述（参见《美国机械工程师学报》，第25卷）。
使用这个计算尺，任何优秀的技工，即使他不懂数学，都能在不到半分钟的时间内，使某一复杂问题得到解决。
这样，就把多年来在金属切割工艺上进行实验所得到的结果应用到了实际。
这就是一个最好的例证，对复杂的科学数据总能找到某些可以应用到日常实际的方法，尽管这些数据看起来似乎超出了普通操作工人技术培训的经验和范围。
这种计算尺已在没有任何数学知识背景的技工的日常工作中使用了很多年。
简单地看一下本书第84页那些表达金属切割规律的数学公式，就可以明白为什么任何技工如果只凭其个人经验而不求助于这些规律，即使他重复很多次地制作同一种部件，仍然不可能正确地回答以下两个问题：
（1）应该采用什么速度？
（2）吃刀量是多少？
再回到上述技工的例子。
他一次又一次地加工同一种部件，长达10~20年。
在他加工每一个这种部件时，就他所了解的上百种可供使用的方法中，有那么一丁点儿机会，他碰巧选中了一个最好的方法。
值得注意的是，所有机械厂的金属切割机器的速度都是由操作者根据推测来确定的，他们并不具各通过研究金属切割工艺所获得的知识。
正因为这样，在经我们系统化的机械厂里，在上百台机器中找不到一台机器，它的操作者凭其经验为这台机器确定了接近合理的切割速度。
因此，技工们为了和金属切割的科学竞争，在他们找到合理的速度之前，首先在他们的机器的中间轴上加上新的推动滑轮。
在很多情况下，还改进他们的工具形状和制作方法，等等。
但是，尽管工人知道该做什么，但许多这样的改进却不是他们力所能及的。
技工在“重复工作”中根据单凭经验的做法取得的某些知识，实际上远不足以与金属切割的科学相提并论。
如果这个道理成立的话，那么，以下事实就显而易见了：
让高级技工日复一日地凭他的经验从事“各种各样”的工作，就更无法和这样的科学去竞争了。
为了以最快的速度完成每项工作，高级技工每天要做各种各样的工作，他除去需要有关金属切割的丰富知识外，还需要有关如何以最快的方法做各种手工的丰富知识和经验。
读者也许还记得吉尔布雷斯先生通过对砌砖动作和工时研究而取得的成果，会认识到在每个手工作业工人面前都存在一种巨大的可能性，即在科学（来自动作和时间研究）的帮助下，他便能以更快的速度去完成一切手工作业了。
将近30年过去了，与机械厂的管理者有联系的从事工时研究的人们，把他们的全部精力都花费在了研究科学的动作上。
对与机械加工有关的所有因素均用秒表进行精确的记录，并对之进行研究。
作为管理者的一部分，并与工人协作的老师们，既掌握了金属切割的科学，又掌握了和这种工作有关的同样精确的动作和时间研究中发现的科学。
此时，就不难认识到，为什么即使是高级的技工，如果没有他的老师的帮助，也无法最好地完成其任务。
如果读者已经弄明白了这个道理，那么撰写这篇论文的一个重要目的就算实现了。
希望已给出的实例能够说明，为什么比起“积极性加激励”的管理来，在所有情况下，科学管理必定会为公司和其雇员带来压倒性的、更为巨大的成就。
同样应该弄明白的是，这些成果的取得，并不是由于一种类型的管理机制比另一种类型的管理机制更优越，而是以一套根本原则替代了另一套完全不同的原则。
在工业管理中，则是以一种管理思想代替了另一种管理思想。
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