车间里堆的不是半成品，是压着的现金——在制品越多，交货反而越慢

说个最常见的。

车间里到处是半成品，每台设备旁边都有半成品小车，走道边也堆着几摞。问为什么，答得也实在：怕下道工序断料，先多做一点搁着。

听起来很有道理。但你去看看，那些堆得最多的车间，交货往往最慢。

在制品不是「还没卖出去的货」这么简单，它是三笔钱叠在一起。第一笔是材料钱——原料已经领出去了，账上不算库存，但它确实变成了钱。第二笔是人工和能源。第三笔是设备折旧：设备停了不折旧，转着就折旧，做一半的活占着设备时间。

这三笔钱的体量有多大，可以从宏观数字里找到参照。国家统计局公布的 2025 年全国规模以上工业企业数据显示，年末产成品存货 6.73 万亿元，比上年末增长 3.9%；产成品存货周转天数 19.9 天，比上年末又多了 0.6 天。

来源：国家统计局《2025 年全国规模以上工业企业利润》（2026 年 1 月）

同一份数据里还有一笔：规模以上工业企业应收账款 27.43 万亿元，增长 4.7%，平均回收期 67.9 天，比上年多了 3.6 天。存货占一笔钱，应收占一笔钱，两头都在变长。

这里要说清口径：国家统计局公布的是「产成品存货」，不单列「在制品」。在制品主要发生在车间内部，属于企业自己的过程占用，宏观统计里看不到——它不是不存在，而是没人替你统计。所以这一类占用，只能自己数。

最省事的起手式：找一个班次结束的时间点，去车间走一圈，把堆着的半成品按件数乘单件材料成本，粗算一个总金额。

这条规律很多人不信，但它有名字，叫利特尔法则。

用最直白的话说，交付周期等于在制品数量除以产出速度。

假设一个车间每天能完成 100 件，车间里堆着 1000 件在制品，那么平均每一件从投料到完工要花 10 天。同样的产出速度，如果车间里只堆 300 件，平均周期就变成 3 天。

设备没换、人没加、工时没变，只是把地面上的在制品压下来，交付周期就能缩短一大截。

明天上班先干一件事：找出你的日产出量，再数一遍车间在制品总量，除一下，看看平均周期是多少天。

第一，掩盖问题。设备偶尔停一小时，因为有半成品垫着，没人当回事。问题被半成品盖住了，等到批量出问题才暴露。

第二，占用场地和搬运。半成品要地方放、要人搬、要重复点数。搬运和磕碰造成的损失，一般不出现在质量报表里。

第三，混料和过期。同型号不同批次的件混在一起，装配时挑不出来；有保质期要求的过程，比如涂胶、预热，超过时间就报废。

第四，占用现金。这一条最直接。在制品压着的钱，本来可以拿去买料、发工资、还贷款。

保管这件事本身也有成本。中国物流与采购联合会的数据显示，2024 年全国社会物流总费用 19.0 万亿元，与 GDP 的比率为 14.1%，其中保管成本与 GDP 的比率为 4.8%。库存不只是压着钱，还持续产生保管、搬运、占地的费用。

这周就抓一件事：把车间在制品按等料、等设备、等检验分三类，看哪一类最多。

在制品不是越少越好，关键是分清两类。

一类是等。上一道做完了，下一道还没接上，只能搁着。这一类是浪费，占着钱还没产出，要压。

另一类是备。故意留一点缓冲，防止工序之间互相拖累。这一类是保护，但要设上限，不能无限长。

分不清这两类的车间，通常的结果是：该压的没压，该控的失控，半成品越堆越多。

判断方法很简单。停在那里的件，是被动等下道工序腾出手，还是主动备怕断料，一眼就能分出来。被动等的要清，主动备的要限。

先别铺开，就试这一步：给每道工序定一个在制品上限，写在小牌子上挂到工位。

第一个动作，设上限。每道工序前面最多放多少件，写出来、挂出来。超了就不许再生产，先等下游消化。

第二个动作，卡瓶颈。瓶颈工序的前面是最容易堆积的地方。盯住瓶颈工序的在制品数量，比盯十条线的平均数有用得多。

第三个动作，缩批量。批量越大，在制品越多。想缩小批量，前提是换型要快——换一次线要停两小时，谁也不敢小批量做。所以缩短换型时间和降低在制品，本来就是一件事的两面。

三个动作里，第一个最容易做，也最见效。

回去最值得先办的一件事：挑一道最容易堆积的工序，给它定一个在制品上限数字，明天开始挂出来。

在制品周转天数，是最好用的一个数。算法很直白：车间在制品总金额，除以每天的产出金额。得出来的天数越小，资金转得越快。

很多工厂第一次算出来会比自己预想的高一截。没关系，这个数最大的价值是能对比：这个月和上个月比，是升还是降；这条线和那条线比，谁更高。

比例最高的那条线，不一定管理最差，但一定是下周最该去现场走一走的那条。

最后提醒一句。在制品压下来，车间会变得空，有些班组长会不舒服，觉得没活干。这时候要跟他说清楚：地上堆的每一件，都是我们自己的钱。

最省事的起手式：算出你这个月的在制品周转天数，记下来，下个月同一天再算一次。

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